Esta es la primera parte de la versión en español de mi colaboración de mayo en Mapping Ignorance.
La mayoría de las decisiones relacionadas con salvar vidas se hace en términos estadísticos. A nivel individual uno puede aceptar un trabajo arriesgado y bien pagado en lugar de uno seguro, pero con peor paga. Hay leyes que imponen indemnizaciones para personas que hayan sido expuestas a un riesgo involuntario, de manera que debe decidirse una compensación apropiada. Si alguien está dispuesto a aceptar 100.000 euros por exponerse a una probabilidad de un 1% de morir, diremos que esa persona tiene una valoración estadística de su vida de 10 millones de euros, el resultado de multiplicar 100.000 por 100.
Un concepto relacionado, pero diferente, es el del valor de incrementar la esperanza de vida en un año. Este concepto es de interés en Medicina: ¿debe el sistema público de salud comprar un nuevo aparato de resonancia magnética? ¿debe el gobierno dedicar más recursos al sistema de salud para salvar más años de vida esperados? De nuevo, esta no es la cuestión que estudiaremos.
Tal y como se desprende fácilmente de lo dicho, el valor de una vida estadística (VSL) dependerá del tamaño percibido del riesgo (uno puede aceptar 100.000 euros como compensación de un 1% de probabilidad de morir, pero requerir 300.000 para un 2%), la edad y otros factores. La cuestión es, entonces, cómo calcular una medida que guíe la política pública sobre riesgos. El resto de este artículo explora algunas de las dificultades de esta tarea, así como una muestra de las estrategias seguidas para resolverlas. La exposición no es exhaustiva, pero proporciona un buen repaso sobre el progreso en esta área.
Hay dos maneras de enfrentarse a la cuestión de calcular el VSL. Una es usar estudios de preferencia revelada, donde los investigadores observan decisiones reales realizadas en situaciones de riesgo. Por ejemplo, uno puede observar las compensaciones salariales dadas a los trabajadores que se ven expuestos a riesgos mortales o el precio extra que se paga por automóviles más seguros. La otra manera es usar estudios de preferencias enunciadas, donde los individuos responden encuestas en las que se presentan situaciones hipotéticas de riesgo.
Los datos empíricos que se pueden encontrar no están siempre completos y, además, están sujetos a sesgos. Por ejemplo, el VSL puede estar infraestimado si los individuos con una menor aversión al riesgo aceptan riesgos más frecuentemente y, por tanto, constituyen una parte más que proporcional de la población de la que se extraen las muestras de los estudios con preferencias reveladas. El método de las preferencias enunciadas puede, en principio, compensar este sesgo.
Viscusi (1993) [1] y Kochi et al. (2006) [2] revisan una serie de trabajos con los dos tipos de estudios y encuentran con sorpresa que, contrariamente a la observación anterior, el VSL estimado con los estudios de preferencias enunciadas es inferior al estimado con los estudios con preferencias reveladas. Esto lleva a la hipótesis de que en las preferencias enunciadas los sujetos pueden estar respondiendo a una cuestión distinta (sus creencias acerca de los riesgos sociales, y no los propios, por ejemplo), lo que nos lleva de vuelta a más estudios, que veremos en la siguiente entrada.
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Hace tres años en el blog: Jugar a ser dios.
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