Cost–benefit analysis involving addictive goods: contingent valuation to estimate willingness‐to‐pay for smoking cessation
Notice bibliographique
Résumé
The valuation of changes in consumption of addictive goods resulting from policy interventions presents a challenge for cost-benefit analysts. Consumer surplus losses from reduced consumption of addictive goods that are measured relative to market demand schedules overestimate the social cost of cessation interventions. This article seeks to show that consumer surplus losses measured using a non-addicted demand schedule provide a better assessment of social cost. Specifically, (1) it develops an addiction model that permits an estimate of the smoker's compensating variation for the elimination of addiction; (2) it employs a contingent valuation survey of current smokers to estimate their willingness-to-pay (WTP) for a treatment that would eliminate addiction; (3) it uses the estimate of WTP from the survey to calculate the fraction of consumer surplus that should be viewed as consumer value; and (4) it provides an estimate of this fraction. The exercise suggests that, as a tentative first and rough rule-of-thumb, only about 75% of the loss of the conventionally measured consumer surplus should be counted as social cost for policies that reduce the consumption of cigarettes. Additional research to estimate this important rule-of-thumb is desirable to address the various caveats relevant to this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».