보험료 및 정부 정책 분석과 같은 영역에서는 다른 금전적 금액과 비교하기 위해 인명에 금전적 금액을 할당해야하는 경우가 종종 있습니다. 따라서 경제학자들은 통계적 삶의 가치라는 측정법을 가지고 있는데, 이는 어떤 의미에서 사람이 자신의 삶을 얼마나 중요하게 생각 하는지를 정량화합니다. 대부분의 사람들에게 일반적으로 약 천만 달러로 계산됩니다. 이제 이것은 문자 그대로 사람이 자신의 인생에 지불하는 금액이 아닙니다. 왜냐하면 그 금액은 보통 무한대이기 때문입니다. 평범한 사람이 자신의 생명을 포기하도록 설득 할 수있는 금액이 많지 않을 수 있으며, 평범한 사람은 자신의 생명을 구하기 위해 얼마든지 돈을 쓰려고 할 것입니다. 따라서 기술적 정의는 더 까다 롭습니다. 사람의 삶의 통계적 가치는 달러 금액그런 그 모든 확률에 대한 , 또는 최소한의 모든 값 상대적으로 0에 가까운 그 사람은 죽어가는 자신의 가능성이있는 상황 무차별 것 및 손실의 그들의 기회 상황 달러는 . (사망 가능성을 줄이고 돈을 벌 수 있다는 측면에서 동등한 정의를 제공 할 수 있습니다.)
내 질문은 왜이 개념이 유용한 지에 관한 것이 아닙니다. 나는 그것의 유용성을 이해한다. 내 질문은 왜 삶의 통계적 가치가 존재해야 하는가? 다시 말해, 모든 값 또는 충분히 가까운 모든 값에 대해이 정의를 만족 하는 단일 값이 존재해야하는 이유는 무엇입니까?
더 공식적으로 논의합시다. 하자 가능한 환경 설정의 세트이며,하자 "도박"이상 "복권"의 세트로 . 그런 다음 폰 노이만-모르겐스턴 정리에 따르면 보다 선호하는 사람의 선호 가 특정 합리성 공리를 충족 시키면 그 사람의 선호도는 유틸리티 함수 로 나타낼 수 있습니다 . 즉, 사람이 추첨 L 에 부과 하는 가치 는 L 의 확률 분포에 따른 u 의 예상 값입니다 .
따라서 1 달러 확률로 10 달러를 얻을 확률과 초콜릿 아이스크림을 얻을 확률 사이에서 무관심한 사람과 10 달러와 2 % 확률로 2 % 사이에 무관심한 사람이라면 전혀 놀라지 않을 것입니다 초콜릿 아이스크림을 먹을 확률; 그것은 그 사람의 선호가 폰 노이만-모르겐스턴의 합리성 공리를 만족 시킨다는 것을 내게 보여줄 것입니다. 그러나 왜 사람이 1 천만 달러를 잃을 확률이 1 %와 사망 할 확률이 1 % 사이에 무관심하다면 2 천만 달러를 잃을 확률과 2 % 사이에 무관심 한 이유를 이해할 수 없습니다. 죽을 확률 %. 그것은 살아있는 것과 죽는 것이 폰 뉴만 모르겐스턴 공리와 맞지 않기 때문입니다. 평균은 생존의 유용성을 무한대에두고 그러나 그들은 작은 사망 위험에 유한 한 가치를 부여합니다. 그래서 나는 삶과 죽음의 위험이있는 복권이 폰 노이만-모르겐스턴 공리를 따라야 할 이유가 없다.
그러나 경험적으로, 연구에 따르면 생명의 통계적 가치는 적어도 충분히 작은 경우 잘 정의되고 측정 가능한 양인 것으로 나타났습니다 . 그 이유는 무엇입니까? 죽을 위험이 적은 복권이 폰 노이만-모르겐스턴 공리에 순종하는 이유는 무엇입니까?