Does the Value of a Statistical Life Vary with Age and Health Status? Evidence from the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Much of the justification for environmental rulemaking rests on estimates of the benefits to society of reduced mortality rates. Yet the literature providing estimates of the willingness to pay (WTP) for mortality risk reductions measures the value that healthy, prime-aged adults place on reducing their risk of dying, whereas the majority of statistical lives saved by environmental programs, according to epidemiological studies, appear to be the lives of older people and people with chronically impaired health. This paper provides an empirical assessment of the effects of age and baseline health on WTP for mortality risk reductions by reporting the results of two contingent valuation surveys designed to test the above hypotheses. One survey was administered in-person to residents of Hamilton, Ontario, and the other to a nationally representative sample of U.S. residents using the Internet. Both surveys elicited respondents’ WTP for reductions in mortality risk of different magnitudes. Respondents were limited to persons aged 40 years and older, including those older than 60, to examine the impact of age on WTP. Extensive information was collected about each respondent’s health status to see whether it systematically influenced WTP. Our results provide weak support for the notion that WTP declines with age, but only after age 70. Specifically, in our Canadian sample, WTP declines by about 30% after age 70 compared with WTP at younger ages. There is no such statistically significant decline, however, in the U.S. sample. We similarly find no support for the idea that people who have cancer or chronic heart or lung disease are willing to pay less to reduce their risk of dying than people without these illnesses. If anything, people with these illnesses are willing to pay more.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».