פרופ’ ענת צ’צ’יק
פרופ’ ענת צ’צ’יק היא כלכלנית סביבתית וחברת סגל בכירה באוניברסיטת בר-אילן, שם היא משמשת כראש המגמה לניהול וחדשנות סביבתית במחלקה לסביבה, תכנון וקיימות. מחקרה מתמקד בפיתוח ויישום של כלים מתודולוגיים להבנת העדפות צרכנים ותהליכי קבלת החלטות, בדגש על התנהגות פרו־סביבתית והערכת מוצרים ושירותים סביבתיים. עבודתה משלבת שיטות אקונומטריות מתקדמות, לרבות העדפות נגלות ומוצהרות, לחקר מניעים, חסמים ונקודות שיווי משקל כלכליות במערכות סביבתיות. מחקריה פורסמו בכתבי עת מדעיים מובילים, והיא זכתה במענקי מחקר תחרותיים מקרנות לאומיות ובינלאומיות, בהן קרן המדע האירופית, קרן המדע הישראלית ומשרדי ממשלה בישראל.
Prof. Anat Tchetchik
Professor Anat Tchetchik is an environmental economist and a senior faculty member at Bar-Ilan University, where she serves as Head of the Environmental Management and Innovation track in the Department of Environment, Planning, and Sustainability. Her research focuses on the development and application of methodological tools for understanding consumer preferences and decision-making processes, with particular emphasis on pro-environmental behavior and the valuation of environmental goods and services. Her work integrates advanced econometric methods, including revealed and stated preference approaches, to examine motivations, barriers, and economic equilibrium conditions within environmental systems. Her research has been published in leading scientific journals, and she has been awarded competitive research grants from national and international funding bodies, including the European Science Foundation, the Israel Science Foundation, and Israeli government ministries.
מחקר
מתודולוגיות כמותיות למידול צד הביקוש במערכות ניהול משאבי סביבה
קבוצת מחקר:
ניהול משאבי סביבה
קבוצת המחקר עוסקת בפיתוח, יישום והטמעה של מתודולוגיות demand side מתקדמות לניתוח העדפות פרט וציבור וצרכני בהקשרים של ניהול משאבי טבע וסביבה. הקבוצה פועלת כיחידה מתודולוגית–סטטיסטית רוחבית, המשתלבת במגוון רחב של מחקרים יישומיים ותיאורטיים בתחום ניהול משאבי הסביבה, ומספקת תשתית אנליטית כמותית למחקר, מדיניות ותכנון.
ליבת הפעילות של הקבוצה היא ניתוח העדפות, עמדות ותשיפות סביבתיות של פרטים וקבוצות, בדגש על שימוש ב־ Discrete Choice Experiments (DCE), מודלים של העדפות סמויות (לטנטיות), ומודלים היררכיים ומרובי־אוכלוסיות. יחד עם תכנון רגורזי של שאלוני פרט ובניית מודלי דגימה מרובדת, מתודולוגיות אלו מאפשרות לאפיין הטרוגניות בהעדפות, לזהות סגמנטים של קהלים, ולהעריך נכונות לשלם, נכונות לאמץ מדיניות, ותגובות צפויות להתערבויות סביבתיות שונות.
הקבוצה מתממשקת למחקרים במגוון תחומים של ניהול משאבי טבע, לרבות מדיניות סביבתית, שירותי מערכת אקולוגית, תכנון עירוני בר־קיימא, שימושי קרקע, משק מים, אנרגיה, ומדיניות אקלים. במסגרת זו, היא תורמת לפיתוח כלי ניתוח שמאפשרים מעבר מהבנת העדפות תיאורטית ליישום אפקטיבי בקבלת החלטות.
פעילות הקבוצה מתמקדת בשלושה צירים משלימים:
פיתוח מתודולוגיות סטטיסטיות מתקדמות לניתוח העדפות סביבתיות, כולל עיצוב ניסויי בחירה מורכבים, מידול הטרוגניות ותשיפות, והתמודדות עם אי־ודאות והטיות מדידה.
תמיכה אנליטית במחקרי מדיניות, באמצעות תרגום תוצאות כמותיות לתובנות רלוונטיות לקובעי מדיניות, הערכת חלופות מדיניות וסימולציה של תרחישים.
פיתוח מסגרות יישומיות hands-on לתכנון תכניות עבודה והתערבויות, המותאמות לקהלי יעד שונים (רגולטורים, רשויות ציבוריות, ארגונים וקהילות), על בסיס ניתוח העדפות אמפירי.
באמצעות שילוב בין עומק מתודולוגי, רגישות להקשר סביבתי ויישום מדיניות, קבוצת המחקר מהווה גשר בין מחקר כמותי מתקדם לבין ניהול אפקטיבי ומבוסס־ראיות של משאבי טבע וסביבה.
Research
Quantitative Demand-Side Methods in Environmental Resource Management
Research Group:
Resource Management
The research group focuses on the development, application, and implementation of advanced demand-side methodologies for the analysis of individual, public, and consumer preferences in the context of natural resource and environmental management. The group operates as a cross-cutting methodological and statistical unit, embedded in a wide range of applied and theoretical studies in environmental resource management, and provides a quantitative analytical infrastructure for research, policy analysis, and planning.
The core activity of the group is the analysis of preferences, attitudes, and environmental salience among individuals and groups, with a particular emphasis on Discrete Choice Experiments (DCEs), latent (unobserved) preference models, and hierarchical and multi-population modeling frameworks. Combined with rigorous questionnaire design and stratified sampling strategies, these methodologies enable the characterization of preference heterogeneity, the identification of audience segments, and the estimation of willingness to pay, willingness to adopt policy measures, and expected responses to alternative environmental interventions.
The group interfaces with research across a broad spectrum of natural resource management domains, including environmental policy, ecosystem services, sustainable urban planning, land use, water resources, energy systems, and climate policy. Within these contexts, the group contributes analytical tools that facilitate the transition from theoretical preference elicitation to effective, evidence-based decision-making.
The group’s activities are structured around three complementary pillars:
1. The development of advanced statistical methodologies for environmental preference analysis, including the design of complex choice experiments, the modeling of preference heterogeneity and salience, and the treatment of uncertainty and measurement bias.
2. Analytical support for policy-oriented research, through the translation of quantitative results into decision-relevant insights for policymakers, the evaluation of policy alternatives, and scenario-based simulations.
3. The development of hands-on applied frameworks for the design of work plans and interventions tailored to distinct target audiences (regulators, public authorities, organizations, and communities), grounded in empirical preference analysis.
By integrating methodological depth, sensitivity to environmental context, and policy-oriented application, the research group serves as a bridge between advanced quantitative research and effective, evidence-based management of natural and environmental resources.