О влиянии субъективного восприятия риска смерти на готовность платить за его снижение (на примере загрязнения воздуха)

1,2Дальневосточный федеральный университет, Владивосток, Россия , ,

,

,

Введение . Исследование направлено на разработку экономико-математического инструментария для оценки влияния субъективного восприятия риска смерти от загрязнения воздуха на готовность платить (willingness to pay – WTP) за его снижение. Актуальность работы заключается в том, что оценка готовности платить является одним из ключевых элементов, необходимых для оценки стоимости статистической жизни (ССЖ; value of statistical life – VSL), которая используется в международной практике для изучения регулирующего воздействия. Например, Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) рекомендует применять VSL от 1,5 до 4,5 млн долл. для стран ОЭСР с базовой оценкой в 3 млн долл., а для государств Евросоюза (EU-27) – от 1,8 до 5,4 млн долл. с базой в 3,6 млн долл. (в ценах 2005 г.)¹, учитывая также, что данные параметры должны обновляться по мере проведения новых исследований. Обозначенная вариативность может выступать барьером для внедрения подобной практики в российское правовое регулирование. Применение VSL позволяет более точно количественно оценить альтернативные издержки ущерба с учетом социально-экономических, поведенческих и других факторов для принятия решений в сферах экологии, здравоохранения, транспорта и обеспечения безопасности населения от природных и техногенных угроз. В связи с этим особенную важность приобретает оценка факторов и связей, влияющих на WTP, что способствует разработке более точных и унифицированных опросных дизайнов. Условная оценка WTP также отражает мнение населения, а ее корректное применение снижает возможности манипулирования как на этапе опроса, так при проектировании исследования в целях достижения необходимого результата.

Исследовательская проблема . В литературе представлены исследования, измеряющие субъективное восприятие риска смерти, в которых подтверждается положительная связь между его уровнем и готовностью платить за снижение соответствующего риска, например в контексте загрязнения воздуха (Vassanadumrongdee, Matsuoka, 2005; Wang, Mullahy, 2006) или схода лавин (Leiter, Pruckner, 2009).

Однако на практике при оценки соответствующего коэффициента помимо истинного положительного влияния могут иметь место ложноположительные и ложноотрицательные связи, например, из-за обратной причинности и пропущенных переменных, которые, в свою очередь, могут привести к его недооценке или переоценке, в частности обратная причинность между готовностью платить и субъективным восприятием риска смерти. Так, люди с низкой готовностью платить могут неосознанно занижать уровень субъективного восприятия риска, чтобы избежать когнитивного диссонанса между своими действиями и убеждениями, а респонденты, оценивающие риск выше, как правило, заявляют более высокую WTP.

Согласно литературе, предварительные предпочтения в отношении конкретного продукта снижают восприимчивость к угрозе даже при наличии информации о ней (Cao et al., 2014). Однако некоторые потенциальные пропущенные переменные могут стать предпосылками ложноотрицательных связей, например пессимистически настроенные респонденты с низким уровнем доверия к окружающим могут иметь как более высокий уровень субъективного восприятия риска смерти, так и более низкий уровень готовности платить вообще за что-либо.

Также погрешности при оценке самовосприятия риска, например ввиду их непривычности для респондентов, могут привести к недооценке истинного положительного влияния из-за ослабляющего смещения в сторону нуля (аttenuation bias).

Цель исследования – моделирование влияния субъективного восприятия риска смерти на величину готовности платить за снижение экзогенно заданного риска смерти от загрязнения воздуха. Задача – повысить точность оценки данного влияния путем устранения эндогенности и количественной оценки масштаба недооценки. Исследовательский вопрос – насколько изменится готовность платить за снижение риска смерти от загрязнения воздуха при увеличении субъективной оценки собственного риска смерти по сравнению со значением для среднестатистического человека на одну единицу при прочих равных условиях.

Для преодоления проблемы эндогенности применяется метод инструментальной переменной (instrumental variables – IV). В рамках проекта подготовлена авторская анкета, основанная на рекомендациях для проведения исследований, использующих методологии условной оценки готовности платить (Contingent valuation…, 2021). Информация о WTP была получена с помощью двойного дихотомического выбора (double-bounded dichotomies choice – DBDC) и последующего открытого вопроса о готовности платить (open-ended). Сбор данных проводился на всероссийской выборке, охватывающей жителей как портовых городов, так и не портовых.

Обзор литературы . Оценка готовности платить является главным показателем для оценки VSL, исходя из базовой формулы. На нее могут влиять различные факторы, включая поведенческие, в частности восприятие риска смерти (Leiter, Pruckner, 2009), предыдущего опыта, например наличие хронических заболеваний (Ghanem et al., 2023), отношение к риску (The willingness to pay…, 2012), однако возможен опосредованный характер этой связи, например через субъективное восприятие риска, что подчеркивает необходимость применения метода инструментальных переменных при разработке дизайна исследования.

В литературе, посвященной повышению точности оценок WTP, вследствие возникновения эндогенности чаще всего анализируют показатель субъективного восприятия риска смерти, который в отличие от экзогенного объективного риска является более эффективной переменной для определения снижения рисков для здоровья. Например, в исследовании, проведенном по данным канадского онлайн-опроса, подтверждена эндогенность восприятия риска: отсутствие негативных последствий при использовании определенного источника питьевой воды формирует ее. Смещение устранено с помощью инструментальных переменных в моделях избегания рисков и расходов, таких как «восприятие риска смерти от рака кожи» вместе с демографическими характеристиками (пол, возраст, язык). После коррекции коэффициент изменился с –0,92 до –2,875 (p < 0,01), что указывает на ее существенную недооценку в абсолютном выражении (Lloyd-Smith et al., 2018).

Наличие потенциальной обратной причинности подтверждается в экспериментальном исследовании, где оценивалась готовность платить за продукты питания с разным уровнем риска пищевого отравления. Согласно результатам, участники, заранее выбравшие продукт (группа воздействия), сохраняли более высокую WTP и занижали воспринимаемый риск, несмотря на получение информации о присутствии токсичного вещества. В то время как контрольная группа респондентов продемонстрировала снижение готовности платить и усиление восприятие риска (Cao et al., 2014). Таким образом, восприятие риска корректировалось уже в сторону совершенного выбора, что демонстрирует действие когнитивного диссонанса и может стать причиной потенциального смещения.

В рамках исследований управления ценностью клиента (customer value management – CVM) подтверждается эндогенность субъективного восприятия риска смерти. Так A. Alberini (2005) проводит анализ оценок готовности платить в контексте транспортной безопасности на данных U. Persson (Persson et al., 2001) и для устранения смещения использует индивидуальные характеристики респондента (возраст, пройденное расстояние). Применение инструментальной переменной позволило выявить, что при двухкратном увеличении снижения риска прирост WTP составил 40 % против 18 % в модели без инструментов (Alberini, 2005).

Данные и модели . Эмпирическая база сформирована на основании данных онлайн-опроса, проведенного в марте 2025 г. среди граждан РФ в целях определения готовности платить за снижение риска смерти от загрязнения воздуха. Информация о WTP была получена с помощью формата двойного дихотомического выбора (Hanemann et al., 1991) и дополнена открытым вопросом о максимальной сумме, что позволило уточнить границы индивидуальных интервалов и провести контроль качества анкет (Ghanem et al., 2023). В рамках исследования применялся сплит-дизайн с рандомизированным варьированием размеров ставок и масштабов снижения риска смерти (Contingent valuation…, 2021).

Информация об используемых переменных при моделировании максимальной и средней готовности платить приведена в таблице 1.

Таблица 1 – Описание переменных¹

Table 1 – Description of Variables

Обозначение	Переменная	Описание
1	2	3
max group	Максимальная готовность платить	Количественная переменная, выраженная респондентом после ответа на DBDC
WTP mid0	Средняя величина готовности платить	Усредненная готовность платить, полученная из интервалов DBDC (середина интервала)
ln(risk)	Уровень снижения риска смерти	Логарифм значений риска смерти, пять уровней, заданных случайным образом (25, 50, 100, 150, 200 на 100 тыс. человек)
educ_group	Уровень образования	Тип полученного образования: школа, 9 классов – 1; 11 классов – 2; среднее специальное – 3; высшее незаконченное – 4; высшее (бакалавр/специалист, магистр) – 5; послевузовское (кандидат / доктор наук) – 6

1 Все таблицы в статье составлены авторами.

Продолжение таблицы 1

1	2	3
Income_group	Объективная оценка дохода	Шкала от 1 (менее 15 тыс. р.) до 6 (более 120 тыс. р.)
gender_group	Пол (мужской)	Бинарная переменная: если мужчина – 1, если женщина – 0
age_group	Возрастная группа	Порядковая переменная, отражающая возраст респондента по восьми уровням от 18 до 70+ лет (1 = 18–24; …; 8 = 70 лет и старше)
mark_group	Баллы (тест)	Количество правильных ответов в тесте на базовое понимание вероятностей и интерпретации статистических рисков (0–3)
life_decr	Оценка потери лет жизни	Порядковая переменная, отражающая оценку респондентом предлагаемого сокращения продолжительности жизни из-за загрязнения воздуха (1 – нет, 4 – более 10 лет)
satisfication	Удовлетворенность жизнью	Порядковая переменная, отражающая оценку по шкале от 1 до 5, где 1 – совершенно не удовлетворен, 5 – полностью удовлетворен
Famhome	Размер семьи	Порядковая дискретная переменная – число человек в домохозяйстве (0–6, где 6 = 6 и более
health_q	Самооценка текущего состояния здоровья	Шкала от 0 до 10, где 0 – самое плохое состояние здоровья, 10 – идеальное здоровье
death_risk	Субъективное восприятие риска смерти	Оценка по шкале субъективной оценки риска смерти от загрязнения воздуха по сравнению с оценкой среднестатистического человека (0–5)
death_risk_d	Субъективное восприятие риска смерти (>3)	Индикаторная переменная, отражающая высокий субъективный риск смерти от загрязнения воздуха по сравнению с оценкой среднестатистического человека: 1 – если респондент оценил риск выше 3 по шкале от 0 до 5; т. е. выбрал 4, 5; 0 – в остальных случаях
dist	Субъективное расстояние до порта	Субъективная оценка расстояния от места жительства до порта (0–5, где 1 – до 1 км, 5 – затрудняюсь ответить)
alc	Частота употребления алкоголя	Вопрос на основании AUDIT-теста, где 0 – никогда, 5 – 4 раза в неделю или чаще
ill2	Заболевания легких и бронхов	Бинарная переменная, обозначающая наличие хронических заболеваний легких и бронхов (бронхиальной астмы, хронической обструктивной болезни легких, астмы): 1 – да, иначе – 0
i.riskofob3	Отношение к риску	Категориальная переменная, отражающая поведенческий тип респондента по отношению к риску в ситуациях выигрыша и потери. Комбинирует четыре поведенческие стратегии в зависимости от выбора: избегание или принятие риска (полное избегание риска в контексте как выигрышей, так и потерь) – 1; избегание риска в контексте потерь – 2; избегание риска в контексте выигрышей – 3; склонен к риску в обеих ситуациях – 4

В соответствии с методологическими подходами, принятыми в аналогичных исследованиях WTP, из выборки были исключены протестные ответы, а также наблюдения с внутренними противоречиями. Для итогового анализа использовалась выборка 357 респондентов, проживающих в портовых городах и, соответственно, подверженных воздействию загрязнения воздуха, скорректированная путем случайного сокращения наблюдений до 25 % группы 18–24 лет для устранения возрастного дисбаланса. Описательные характеристики рассматриваемых переменных приведены в таблице 2.

Таблица 2 – Статистические характеристики рассматриваемых данных

Table 2 – Statistical Characteristics of the Considered Data

Переменная	Среднее	Стандартное отклонение	Мин.	Макс.
Максимальная готовность платить	804,661	833,806	0	5 000
Средняя готовность платить	881,034	580,778	75,5	2 025,0
Уровень снижения риска смерти	4,342	0,798	3,219	5,298
Уровень образования	4,675	1,130	1	6
Объективная оценка дохода	3,66	1,570	1	5
Пол (мужской)	0,384	0,487	0	1
Возрастная группа	2,938	1,781	1	8
Уровень удовлетворенности жизнью	3,697	0,847	1	5
Баллы (тест)	1,622	0,899	0	3
Оценка потери лет жизни	2,728	0,776	1	4
Частота употребления алкоголя	2,134	1,131	0	5
Размер семьи	1,479	1,344	0	6
Частота употребления алкоголя	2,134	1,131	0	5
Самооценка текущего состояния здоровья	7,031	1,511	1	10
Субъективное расстояние до порта	2,972	1,163	1	5
Субъективное восприятие риска смерти	2,468	1,072	1	5
Субъективное восприятие риска смерти (>3)	0,154	0,362	0	1
Заболевания легких и бронхов	0,050	0,219	0	1
Отношение к риску	2,050	1,030	1	4

Использование метода инструментальной переменной является методологически обоснованным, поскольку с учетом приведенных аргументов существует угроза смещения искомого коэффициента, что в том числе продемонстрировано в литературе, например в контексте транспортной безопасности (Alberini, 2005) или повышения качества воды (Whitehead, 2006). В результате сконструированы и оценены следующие модели с помощью метода наименьших квадратов (МНК; ordinary least squares – OLS) и двухшагового метода наименьших квадратов с применением инструментальных переменных (2МНК/2ОLS):

– базовые модели на основе пространственной выборки: 1, 9, 11, 13 (см. таблицу 3), модификации модели 1 с различным набором регрессоров (модели 2–5) и соответствующими инструментальными переменными (6–8): самооценка сокращения лет жизни (6), добавление к основному инструменту отношения к риску (7) болезней легких и бронхов (8);

– модели 9, 11 и 13 с инструментированием, соответствующим моделям 10, 12 и 14 с набором из трех инструментов.

Инструмент «оценка потери лет жизни» формируется на основе ответа на вопрос: «Как Вы думаете, на сколько лет может сократиться в среднем продолжительность жизни человека исключительно по причине того, что он проживает на территории с загрязненным воздухом?» Также предполагается, что его связь с моделируемой переменной в большей степени обусловлена уровнем субъективного восприятия риска смерти. Если респондент считает, что влияние загрязнения воздуха на продолжительность жизни высоко, то, если он и готов из-за этого больше платить, то во многом из-за более высокого уровня субъективного восприятия риска смерти. Кроме того, аналогичные оценки публикуются, например, ВОЗ1, что позволяет рассматривать ответ как показатель степени осведомленности опрошенных. Релевантность данного инструмента подтверждается с помощью соответствующего теста (F-статистика больше 10) и литературы, например исследования, посвященного восприятию климатических рисков2, в котором представлена теоретическая модель, объясняющая влияние общественного риска на личное восприятие риска через когнитивные ассоциации и масштаб воспринимаемой угрозы.

Для проверки валидности основного инструмента используется модель с включением дополнительных инструментальных переменных (Kleibergen – Paap rk LM statistic), ее значение составило 13,309 (p = 0,0003), т. е. нулевая гипотеза об отсутствии идентификации отвергается. Для дополнительной проверки применялись две комбинации инструментов: пары, включающие основной инструмент в сочетании с переменной отношения к риску или наличием хронических заболеваний легких и бронхов, и тройная комбинация, объединяющая все три инструмента.

Выбор склонности к риску в качестве дополнительного инструмента (см. IV(7) в таблице 3) обусловлен основными выводами теории перспектив Д. Канемана и А. Тверски: респонденты, склонные избеганию риска, переоценивают вероятности редких, но фатальных событий, например смертность от загрязнения воздуха, что может объяснять более высокую субъективную оценку риска (Tversky, Kahneman, 1992). При этом сценарий оценки WTP не предполагает принятия решений в условиях неопределенности, т. е. поведенческая склонность к риску не может напрямую влиять на результирующий показатель. Согласно результатам Hansen J-теста (χ² = 1,45, p = 0,69), инструменты не коррелируют с ошибкой уравнения, а тест Kleibergen – Paap (χ² = 13,97, p = 0,007) подтвердил их релевантность.

Выбор в качестве дополнительного инструмента бинарной переменной, характеризующей хронические заболевания легких и бронхов (см. IV(8) в таблице 3), исходит из предположения, что люди, имеющие соответствующие заболевания, будут выше оценивать субъективный риск смерти, так как относят себя к группе риска (релевантность), а наличие хронических заболеваний, включая хронические болезни легких, связано с более высоким субъективным восприятием риском смерти от COVID-19 по сравнению с теми, у кого болезней нет (Perceptions of risk…, 2021). Соответственно, принадлежность к группе повышенного риска может сопровождаться большей готовностью платить за снижение риска летального исхода (экзогенность). Данная пара инструментов показала более убедительные результаты по сравнению с предыдущей: Hansen J-тест (χ² = 0,32, p = 0,57) не выявил корреляции с ошибкой уравнения, а тест Kleibergen – Paap (χ² = 15,13, p = 0,007) признал инструменты релевантными.

Рассмотрение комбинаций инструментов с учетом результатов теста Саргана позволяет повысить доверие к их экзогенности. В рамках исследовании рассматривались и другие инструменты, в частности иные заболевания с аналогичными результатами. Одна из базовых моделей, применяемых для моделирования оценки готовности платить с полным набором регрессоров, выглядит следующим образом:

WTP_i = β + β × ln(risk) + β × educ + β × income_group+ β × gender + β × age + β × satisfication + β × mark + β × life_decr + β × alc + β   × famhome + β   × health_q +

β × death_risk + β × dist + u_i,                                 (1)

где  WTP i – величина готовности платить;

β i – оценки соответствующих коэффициентов;

u i – ошибки в модели.

Результаты и обсуждение . Итоги оценки рассматриваемых моделей для оценки воздействия характеристик респондента на готовность платить приведены в таблице 3. В моделях 1–5 по сравнению с 6–8, где применялся метод инструментальной переменной, наблюдается недооценка влияния истинной положительной связи субъективного восприятия риска смерти на максимальную готовность платить в размере от 334,8 до 467,5 р. для комбинации из двух инструментов соответственно. При этом основной инструмент показал увеличение на 359,4 р. В моделях с различными комбинациями инструментальных переменных оценка прироста готовности платить WTP при повышении субъективного восприятия риска на один балл может достигать 467,5 р.

Таблица 3 – Результаты оценки рассматриваемых моделей для максимальной оценки WTP

Table 3 – Results of Evaluation of Considered Models for Maximum Evaluation of WTP

Регрессор	OLS(1)	OLS(2)	OLS(3)	OLS(4)	OLS(5)	IV(6)	IV(7)	IV(8)
	1	2	3	4	5	6	7	8
Субъективное восприятие риска смерти	90,864**	90,919**	90,839**	93,212**	107,873***	467,305**	442,691**	575,342**
Уровень снижения риска смерти	123,992**	122,702**	122,690**	118,779**	124,483**	146,288**	144,795**	152,843**
Объективная оценка дохода	50,295	53,764*	53,722*	48,561	50,607	46,980	47,229	45,890
Уровень образования	10,581	11,946	11,724	11,934	19,691	41,838	40,321	48,495
Пол (мужской)	29,549	28,391	28,143	30,542	23,241	44,192	42,757	50,490
Возрастная группа	–86,221***	–92,200***	–92,016***	–94,923***	–99,740***	–116,781***	–115,614***	–121,903***
Удовлетворенность жизнью	–66,471	–48,243	–48,217	–51,299	–58,267	–36,886	–38,350	–30,460
Баллы (тест)	16,768	18,133	17,906	16,791	19,603	84,965	80,489	104,611
Оценка потери лет жизни	102,114*	102,253*	102,725*	101,446*
Частота употребления алкоголя	–39,609	–35,854	–35,638
Размер семьи	4,236	1,475
Самооценка текущего состояния здоровья	23,412
Субъективное расстояние до порта	–17,877
Число наблюдений	357	357	357	357	357	357	357	357

* p < 0,1.

** p < 0,05.

*** p < 0,01.

Замена формы переменной субъективного восприятия риска на соответствующий индикатор повышенного риска восприятия смерти (оценка респондентами риска >3) и использование комбинации из трех инструментов (таблица 4) привели к увеличению эффекта после инструментирования.

Таблица 4 – Результаты оценки моделей для готовности платить с тремя инструментальными переменными

Table 4 – Model Evaluation Results for Willingness to Pay with Three Instrumental Variables

Регрессор	OLS(9)   \	IV(10)	OLS(11) \	IV(12)   \	OLS(13) \	IV(14)
	максимальная готовность платить		средняя готовность платить
1	2	3	4	5	6	7
Субъективное восприятие риска смерти (>3)	318,152**	1,314,349**			283,877***	654,994**
Субъективное восприятие риска смерти			71,993**	255,771**
Величина снижения риска смерти	129,829**	159,340**	53,680	60,981	59,395	66,097*
Объективная оценка дохода	53,155	56,701*	17,191	14,491	19,615	19,566
Уровень образования	11,377	36,625	–18,508	–4,477	–17,049	–8,485
Пол (мужской)	15,076	–13,717	–6,830	–0,211	–19,121	–30,404

Продолжение таблицы 4

1	2	3	4	5	6	7
Возрастная группа	–85,065***	–103,514***	–40,764*	–60,888***	–40,268*	–53,191**
Удовлетворенность жизнью	–68,358	–60,860	–24,648	5,517	–26,243	–7,791
Баллы (тест)	22,675	86,396	–12,451	21,034	–5,596	17,583
Оценка потери лет жизни	101,845*		23,121		20,273
Частота употребления алкоголя	–42,770		–44,693		–47,016*
Размер семьи	7,295		9,611		12,650
Самооценка текущего состояния здоровья	19,517		32,368		29,239
Субъективное расстояние до порта	–23,829		–15,404		–20,103
Число наблюдений	357	357	357	357	357	357

* p < 0,1.

** p < 0,05.

*** p < 0,01.

В модели 10 инструменты признаны релевантными (Kleibergen – Paap rk LM statistic = 18,81, p = 0,002) и экзогенными (Hansen J-statistic = 1,7, p = 0,8). Аналогичные результаты для средней готовности платить получены для модели 14, что подтверждает устойчивость выводов. Согласно результатам, готовность платить за снижение риска смерти от загрязнения воздуха при увеличении субъективной оценки собственного риска смерти по сравнению с оценкой среднестатистического человека на одну единицу при прочих равных условиях возрастает не менее чем на 334,8 р. Величина соответствующего коэффициента в базовых регрессиях ниже не менее чем в 3 раза.

Заключение . Разработана эконометрическая модель для оценки влияния субъективного восприятия риска смерти на готовность платить за его снижение. Предложенная модель отличается от существующих применением квазиэкспериментального метода анализа на основе авторских инструментальных переменных и позволяет преодолеть проблему эндогенности, в частности, из-за пропущенных переменных и обратной причинности. Данный подход дает возможность устранить смещение соответствующих коэффициентов и повысить точность оценок WTP, в том числе для групп населения с заданным уровнем риска. В качестве инструментальных переменных использовались оценка потери лет жизни, отношение к риску, наличие болезни легких и бронхов и их модификации. Во всех моделях демонстрируется недооценка показателя субъективного восприятия риска смерти в базовых регрессиях. Результаты соответствующих тестов увеличивают доверие к итогам, полученным в рамках применения метода инструментальной переменной.

Выводы исследования позволяют повысить точность подходов для оценки готовности платить за снижение риска смерти, в частности за счет попытки решить проблему эндогенности переменной субъективного восприятия риска смерти при оценке ее влияния на показатели, характеризующие готовность платить. Восприятие риска смерти является одним из ключевых факторов, влияющих на принятие решений людей. Это необходимо учитывать при разработке и проверке анкет в рамках государственных программ, где собранные данные могут быть использованы для оценки стоимости статистической жизни VSL как обоснование социально-экономических последствий как реализации управленческих решений, так и их непринятия в сферах экологии, здравоохранения. Предварительный анализ ограничений и допущений повышает достоверность и расширяет возможности для практического применения метода, в том числе в России.

В дальнейшем важно исследовать, как воспринимаемый риск влияет на чувствительность к разным уровням снижения предлагаемого риска. Необходимо проверить применимость полученных выводов и в других сферах и контекстах для выявления возможных ограничений.