Il vino di qualità costa di più? Un’analisi per comprendere se e quanto la qualità del vino incida sul prezzo di mercato dei vini rossi italiani

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Eugenio Brentari, Marica Manisera, Paola Zuccolotto

Quando entriamo in un supermercato per acquistare una bottiglia di vino, in genere scegliamo sulla base della nostra esperienza e della conoscenza del prodotto, ci facciamo guidare dalle informazioni descritte in etichetta e, perché no, anche dal prezzo. Quando, invece, intendiamo acquistare un vino che non abbiamo mai assaggiato, possiamo affidarci soltanto all’etichetta, al marchio di qualità (DOCG, DOC, …) e alla reputazione della regione di produzione e della marca dell’azienda produttrice o imbottigliatrice, oltre che al prezzo, che per molti consumatori è sinonimo di qualità.

Ma il prezzo del vino è davvero influenzato dalla qualità? Vini di qualità costano di più?

Posto che si potrebbe aprire un dibattito su come misurare la qualità del vino, certamente possiamo assumere che essa dipenda dalle caratteristiche sensoriali (profumo, colore, gusto, …) e dalla composizione chimica del vino. Le caratteristiche sensoriali sono solitamente valutate soggettivamente da un gruppo di persone, spesso esperti valutatori, che forniscono un giudizio sulle più importanti caratteristiche sensoriali del vino. I dati sulla composizione chimica, invece, provengono da misurazioni oggettive del livello di concentrazione delle sostanze che compongono la complessa miscela di ciascun vino.

Numerose pubblicazioni mostrano che i prezzi dipendono primariamente dagli attributi oggettivi e di reputazione presenti in etichetta, anziché dalle caratteristiche sensoriali o chimiche del vino. La causa della scarsa influenza degli aspetti sensoriali sui prezzi potrebbe risiedere nella difficoltà della valutazione sensoriale, in particolare per i consumatori non esperti. E in generale, è più facile per tutti identificare un vino grazie alle informazioni contenute in etichetta piuttosto che con le caratteristiche sensoriali o chimiche.

L’aspetto sensoriale sembra quindi influire più sui giudizi delle guide dei vini che sui prezzi. Questi risultati sorprendono, perché la qualità del vino non può non avere alcun impatto sul prezzo! Partendo dall’idea che l’effetto sul prezzo di singole variabili di qualità possa essere debole o molto disturbato da noise statistico, Brentari e Zuccolotto (2011) adottano un metodo che finalmente dimostra come anche gli aspetti chimici e sensoriali possano essere annoverati tra le determinanti del prezzo del vino.

I dati su cui si basa la ricerca sono quelli raccolti da Altroconsumo per la sua Guida Vini (2006-2008). Per 283 vini rossi italiani di prezzo medio-basso, il dataset contiene numerosissime variabili: informazioni di etichetta, variabili chimiche, valutazioni sensoriali fornite da panel di esperti, prezzi praticati nella grande distribuzione e nelle enoteche.

Innanzitutto, anziché utilizzare direttamente le variabili chimiche e sensoriali, Brentari e Zuccolotto costruiscono indicatori compositi di qualità, attraverso l’Analisi della Correlazione Canonica. L’esistenza di associazione positiva tra tali indicatori di qualità e il prezzo è confermata da una regressione nonparametrica ottenuta con kernel smoothing. Il valore implicito degli indicatori di qualità come determinanti del prezzo è stato quantificato utilizzando le misure di importanza delle variabili derivabili dall’applicazione del metodo delle Random Forest, un metodo di regressione nonlineare basato sulla teoria dell’ensemble learning. In conclusione, le variabili chimiche e sensoriali, se sintetizzate mediante appropriati indicatori compositi, mostrano un’influenza notevole sul prezzo di mercato del vino.

Sulla base di quest’affermazione, le aziende che mirano a produrre vino di qualità possono attendersi, dopo un adeguato periodo di tempo, un miglioramento di reputazione che consentirà loro di aumentare il prezzo di mercato.

Brentari E., Zuccolotto P. (2011). The impact of chemical and sensory characteristics on the market price of Italian red wines. Electronic Journal of Applied Statistical Analysis, 4, 2, 265-276.

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