viernes, 7 de junio de 2013

El valor de una vida estadística (2)

Esta es la segunda parte de la traducción de mi artículo de mayo en Mapping Ignorance. Para entenderla bien conviene leerse la primera.


Un segundo problema surge cuando se comparan los patrones observados con los teóricos. Basándose en la teoría económica, en un mundo con mercados de capital y de seguros imperfectos, el valor de una vida estadística (VSL) debería crecer con el ciclo vital para decrecer a partir de algún momento. Esta patrón en forma de U invertida sigue de cerca las trayectorias de ingreso y consumo observadas a lo largo de la vida. Estos datos empíricos están bien explicados por la teoría que predice el mismo comportamiento para las estimaciones del VSL a lo largo del ciclo vital. Aldy y Viscusi (2007) [3] documentan que los estudios que usan la preferencia revelada son consistentes con la teoría, mientras que Krupnick (2007) [4] muestra que los basados en preferencias enunciadas no lo son.

A pesar de las primeras dudas, parece que los estudios de preferencia revelada ofrecen mejores datos que los estudios de preferencias enunciadas después de todo. Sin embargo, todavía no deben descartarse posibles sesgos.

Una de las características más destacadas de los estudios basados en preferencias reveladas es la inestabilidad de las estimaciones del VSL. Un caso notable es la situación para los estudios en el Reino Unido. Un meta-análisis realizado por Viscusi y Aldy (2003) identifica estimaciones del VSL usando datos del mercado de trabajo en el RU que otorga valores de 4,2 millones, 9,4-11,5 millones,  5,2-69,4 millones, 19,9 millones y 5,7 millones (siempre en dólares del año 2000). Para solventar el problema, algunos autores han intentado usar mejores métodos econométricos para tratar los datos.

Knsiesner et al. (2010) [5] usan las mejores técnicas econométricas disponibles para examinar el problema. Estos autores estudian las diferencias en el VSL para diferentes niveles de salarios en datos de panel usando regresiones por cuantiles con heterogeneidad en el punto de corte con los ejes. Que no confundan los términos: los datos de panel son una colección de datos recogidos a lo largo del tiempo con diferentes observaciones en cada momento del tiempo, la regresión por cuantiles es simplemente una regresión que usa datos de un cuantil dado para tener en cuenta las diferencias por cuantiles, y la heterogeneidad en el punto de corte es una técnica para controlar por heterogeneidades latentes, un problema importante en estudios econométricos. Sus resultados son menos inestables e indican que una estimación media aceptable del coste de una vida estadística para decisiones de salud y de regulaciones de seguridad está entre 7 y 8 millones de dólares, con una variación considerable entre trabajadores.

Estos resultados reconcilian las discrepancias anteriores entre el VSL estimado y el implicado por estimaciones recientes de coeficientes de aversión relativa al riesgo (Kaplov, 2005) [6]. Puesto que el VSL varía elásticamente con el ingreso, este trabajo puede usarse para sostener que las agencias reguladoras deberían adaptar regularmente el VSL usado en las valoraciones, incrementando el VSL proporcionalmente a los cambios en ingresos con el tiempo, una circunstancia olvidada por algunas agencias.

Referencias:

1. Viscusi, W.K. 1993. The value of risks to life and health. Journal of Economic Literature 31, 1912–1946.

2. Kochi, I., Hubbell, B. and Kramer, R. 2006. An empirical Bayes approach to combining and comparing estimates of the value of statistical life for environmental policy analysis. Environmental and Resource Economics 34, 385–406.

3. Aldy, J.E. and Viscusi, W.K. 2007. Age differences in the value of statistical life: revealed preference evidence. Review of Environmental Economics and Policy 1, 241–260.

4. Krupnick, A. 2007. Mortality-risk valuation and age: stated preference evidence. Review of Environmental Economics and Policy 1, 261–282.

5. Kniesner, T.J., Viscusi, W.K. and Ziliak, J.P. 2010. Policy relevant heterogeneity in the value of statistical life: new evidence from panel data quantile regressions. Journal of Risk and Uncertainty 40, 15–31.

6. Kaplow, L. 2005. The value of a statistical life and the coefficient of relative risk aversion. Journal of Risk and Uncertainty 31(1), 23-34.

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Hace tres años en el blog: El dilema del tranvía.
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