摘要：La estimación del valor económico de la salud proporciona información útil para la evaluación eficiente de las políticas con repercusiones sobre la salud, como por ejemplo la adopción de tecnologías médicas de tratamiento y prevención, o la adopción de políticas de control de contaminación. La estimación a través de métodos directos, como la valoración contingente, presenta el problema de la imprecisión de las preferencias. En este artículo se aborda este problema proponiendo un formato para la pregunta de valoración que permite a los individuos declarar un intervalo de valores en el cual se sitúa su disposición a pagar, sin forzar una cantidad determinada como respuesta. Se analiza también el efecto sobre las estimaciones obtenidas y el nivel de imprecisión asociado, de la definición del contexto en el que tienen lugar los cambios en la salud, comparando una situación sin contexto junto a otra en la que los efectos se deben a la contaminación atmosférica. La modelización econométrica utiliza un método de estimación bayesiano para intervalos censurados, que contempla la incertidumbre existente entre los límites superior e inferior derivados del proceso de elicitación. Los resultados prueban que la dispersión de los datos es significativamente mayor para los escenarios no-contextuales, aumentado para los síntomas más graves.
其他摘要：The estimation of the economic value of health provides useful information for the efficient evaluation of health policies, such as the implementation of treatment and prevention medical technologies or the adoption of pollution control policies. The estimation carried out by way of direct methods, such as contingent valuation, presents the problem of preference imprecision. This paper deals with this problem by proposing an elicitation method that allows the subject to state an interval for willingness to pay, without inducing any specific amount as a reponse. The paper also analyses the effects of the context where changes in health occur on the associated imprecision level and the estimates, by comparing a situation without context with another in which effects are due to atmospheric pollution. The econometric modelling develops a Bayesian estimation method for censored intervals, which models the existing uncertainty between the lower and upper limits derived from the elicitation process. Results prove that data dispersion is significantly higher for the non-contextual scenario, and increases for the most severe symptoms. This research provides useful information for the economic evaluation not only of pollution control policies but also of health technologies for treatment and prevention.
