Ce chapitre présente les estimations de base recommandées de la Valeur de la Vie Statistique (VVS) ainsi que les intervalles de confiance correspondants pour différents groupes de pays. Des estimations de base sont fournies pour les États-Unis, l’OCDE, l’Union européenne (UE), les pays à revenu élevé, les pays à revenu moyen et faible, ainsi qu’au niveau mondial. Ce chapitre propose également des lignes directrices pour ajuster les estimations de base de la VVS entre les pays et dans le temps, et discute de la manière de gérer les incertitudes restantes autour des valeurs estimées lors de leur application dans des contextes politiques spécifiques. Enfin, le chapitre présente des pistes de réflexion pour les travaux futurs et les applications des estimations de base de la VVS.
Estimer la valeur économique du risque de mortalité dans l’évaluation des politiques publiques (version abrégée)
Description
Ce chapitre présente les estimations et intervalles de la VVS de base qu’il est recommandé d’utiliser dans le cadre de l’évaluation des politiques, des programmes et des projets qui mettent en jeu des modifications des risques de mortalité. Ces estimations de la VVS reflètent les données empiriques existantes au sujet des arbitrages que font les individus entre les variations du risque de mortalité et les variations de leur revenu ou patrimoine. Les estimations de la VVS recommandées reposent sur les estimations moyennes de la VVS préliminaire non pondérée (VVSPNP) qui proviennent des résultats de la méta-analyse figurant dans la Section 4.5 du Chapitre 41. Les estimations de base sont données pour les États-Unis, l’OCDE et l’Union européenne (UE), ainsi que pour les pays à revenu élevé et à revenu faible et intermédiaire2. Ce chapitre énonce également des principes directeurs pour l’ajustement des estimations de la VVS de base entre les pays et au fil du temps, et il examine la façon de traiter l’incertitude qui subsiste au sujet des valeurs estimées lors de leur application dans des contextes particuliers de l’action publique. Pour finir, il est question des travaux futurs et des applications des estimations de la VVS de base.
Les études d’évaluation primaires et les estimations nationales de la VVS prises en compte dans les métadonnées de la présente analyse ne sont pas forcément représentatives de tous les pays composant les groupes de pays décrits ci-dessous. De fait, certains pays ne sont pas représentés par des études dans l’échantillon de métadonnées, et ce problème est particulièrement marqué dans le cas de l’estimation mondiale de la VVS. En outre, les niveaux de revenu (PIB par habitant) correspondant à chaque estimation de la VVS calculée n’ont pas été harmonisés avant l’estimation des VVS préliminaires moyennes. Par conséquent, les estimations de la VVSPNP présentées dans les chapitres précédents doivent être ajustées pour tenir compte des écarts entre les niveaux de revenu de l’échantillon représentant chaque groupe de pays et les niveaux de revenus effectifs de ce groupe.
De plus, il peut être nécessaire d’ajuster les estimations de la VVS recommandées lorsqu’il s’agit d’évaluer les variations du risque de mortalité induites par une politique publique donnée dans un pays particulier. Il peut par ailleurs exister dans certains pays des règles ou des réglementations qui obligent à modifier les valeurs et les approches décrites dans le présent rapport. C’est pourquoi les résultats présentés dans ce chapitre doivent être considérés comme un point de départ pour procéder à des évaluations monétaires faisant intervenir la VVS.
Pour ajuster les estimations de la VVSPNP exposées au Chapitre 43 en fonction de l’écart entre le revenu du méta-échantillon et le niveau de revenu actuel du pays ou groupe de pays considéré, les résultats de l’analyse par méta-régression et de l’analyse des travaux antérieurs présentés dans le Chapitre 54 conduisent à recommander une élasticité par rapport au revenu de 1. Une mesure du PIB par habitant pondérée en fonction de la population pour le groupe de pays i peut alors être calculée comme suit à partir des estimations de la VVSPNP figurant dans le Chapitre 45 :
Equation 2.1
Le Tableau 2.1 présente les estimations et intervalles de VVS recommandés pour chaque groupe de pays sur la base des estimations de la VVSPNP figurant dans le Tableau 4.26 et des données relatives au revenu qui se trouvent dans l’Annexe G7. L’ampleur des intervalles reflète la taille des échantillons, mais aussi la variation des estimations de la VVS à l’intérieur des échantillons représentant les groupes de pays. Pour les groupes à revenu élevé évalués, les estimations de la VVS de base sont similaires, puisqu’ils vont de 7.1 millions USD pour les pays membres de l’OCDE à 8.4 millions USD pour l’UE et à 8.5 millions USD pour les États-Unis. Il est à noter que le Tableau 2.1 présente, outre la VVS de base moyenne, une VVS médiane calculée. En l’occurrence, celle-ci est calculée à partir de la VVS de base moyenne en utilisant les données de l’OCDE relatives au revenu des ménages en 2022 (OCDE, 2025). La production d’une telle estimation de la VVS pour un ménage à revenu médian peut répondre à une demande des responsables de l’action publique. Dans les pays de l’OCDE, le revenu disponible médian des ménages est généralement inférieur de 10-20 % à leur revenu disponible moyen.
Pour chaque groupe figurant dans le Tableau 2.1, l’estimation de la VVS de base représente un ajustement du revenu pondéré en fonction de la population qui tient compte des différences de population entre pays et groupes de pays au lieu de pondérer chaque pays de façon égale. Concrètement, cela signifie que le PIB par habitant des pays plus peuplés a davantage de poids dans le calcul de la VVS de base moyenne pondérée d’un groupe de pays. Cet ajustement a un effet particulièrement marqué sur l’estimation de la VVS de base mondiale, qui est ramenée de 5.5 millions USD selon les résultats préliminaires non pondérés de la méta-analyse à 2.7 millions USD, du fait que le PIB par habitant pondéré de la population mondiale est plus faible que celui de l’échantillon de la méta-analyse.
Millions USD
1. Dans le groupe « Monde », l’estimation de la VVS de l’échantillon complet a fait l’objet d’une nouvelle pondération, le PIB par habitant moyen de l’ensemble des pays ayant été pondéré en fonction de la population. Le groupe « OCDE » comprend les 38 pays membres que compte l’OCDE en 2025. Le groupe « UE » désigne les 27 États membres que compte l’Union européenne en 2025. La Banque mondiale définit les catégories de pays suivantes en fonction du revenu : pays à revenu faible (revenu national brut par habitant < 1 145 USD), pays à revenu intermédiaire de la tranche inférieure (RNB par habitant = 1 146 – 4 515 USD) et pays à revenu intermédiaire de la tranche supérieure (RNB par habitant = 4 516 – 14 005 USD). Ces trois catégories sont fusionnées dans une catégorie unique, celle des « pays à revenu faible ou intermédiaire », afin de pouvoir disposer d’un nombre d’études suffisant pour estimer la VVS moyenne avec un degré d’incertitude raisonnable. Les « pays à revenu élevé » sont ceux dont le RNB par habitant est supérieur à 14 005 USD. L’Annexe G présente les valeurs du PIB par habitant de la population et des échantillons des différents groupes de pays qui ont été utilisées pour ajuster les estimations de la VVS moyenne du Chapitre 48.
2. La VVS médiane est calculée en appliquant le ratio entre le revenu médian et le revenu moyen dans les pays de l’OCDE tel qu’il ressort des données de l’OCDE sur les revenus des ménages en 2022 : en l’occurrence, le revenu disponible médian était de 88 % du revenu disponible moyen dans l’Union européenne, de 86 % dans la zone OCDE (valeur également appliquée aux pays à revenu élevé, faute de données spécifiques) et de 80 % aux États-Unis (valeur également appliquée aux pays du groupe « Monde » et à revenu faible ou intermédiaire, faute de données spécifiques à ces groupes de pays).
3. Les intervalles correspondent aux intervalles de confiance à 95 % de la méta-analyse présentée dans la Section 4.5 du Chapitre 49.
Dans certaines situations, il peut être indiqué d’utiliser des estimations de la VVS de base ajustées en appliquant une mesure du PIB par habitant pondérée par pays plutôt qu’une mesure pondérée en fonction de la population, qui attribue le même poids à chaque pays à l’intérieur d’un groupe de pays donné. Le Tableau 2.2 présente les estimations de la VVS de base ajustées en fonction du PIB par habitant pondéré par pays. Pour les groupes de pays à revenu élevé, ces estimations sont assez semblables à celles obtenues sur la base du PIB par habitant pondéré en fonction de la population (Tableau 2.1), puisqu’elles vont de 7.7 millions USD pour les pays membres de l’OCDE à 8.7 millions USD pour l’UE. L’écart entre les deux estimations est en revanche plus marqué dans le groupe Monde que dans les autres groupes de pays, comme le montre le Graphique 2.1.
Millions USD
1. Dans le groupe « Monde », l’estimation de la VVS de l’échantillon complet a fait l’objet d’une nouvelle pondération, le PIB par habitant moyen de l’ensemble des pays ayant été pondéré par pays. Le groupe « OCDE » comprend les 38 pays membres que compte l’OCDE en 2025. Le groupe « UE » désigne les 27 États membres que compte l’Union européenne en 2025. La Banque mondiale définit les catégories de pays suivantes en fonction du revenu : pays à revenu faible (revenu national brut par habitant < 1 145 USD), pays à revenu intermédiaire de la tranche inférieure (RNB par habitant = 1 146 – 4 515 USD) et pays à revenu intermédiaire de la tranche supérieure (RNB par habitant = 4 516 – 14 005 USD). Ces trois catégories sont fusionnées dans une catégorie unique, celle des « pays à revenu faible ou intermédiaire », afin de pouvoir disposer d’un nombre d’études suffisant pour estimer la VVS moyenne avec un degré d’incertitude raisonnable. Les « pays à revenu élevé » sont ceux dont le RNB par habitant est supérieur à 14 005 USD. L’Annexe G présente les valeurs du PIB par habitant de la population et des échantillons des différents groupes de pays qui ont été utilisées pour ajuster les estimations de la VVS moyenne du Chapitre 410.
2. La VVS médiane est calculée en appliquant le ratio entre le revenu médian et le revenu moyen dans les pays de l’OCDE tel qu’il ressort des données de l’OCDE sur les revenus des ménages en 2022 : en l’occurrence, le revenu disponible médian était de 88 % du revenu disponible moyen dans l’Union européenne, de 86 % dans la zone OCDE (valeur également appliquée aux pays à revenu élevé, faute de données spécifiques) et de 80 % aux États-Unis (valeur également appliquée aux pays du groupe « Monde » et à revenu faible ou intermédiaire, faute de données spécifiques à ces groupes de pays).
3. Les intervalles correspondent aux intervalles de confiance à 95 % de la méta-analyse présentée dans la Section 4.5 du Chapitre 411.
Millions USD
Note : Pour la définition des différents groupes de pays, voir les notes du Tableau 2.1.
Il est à noter que, pour calculer les estimations de la VVS de base recommandées, aucun ajustement n’a été effectué pour des facteurs autres que le revenu, comme expliqué en détail dans le Chapitre 512. Les estimations de la VVS reposent en outre sur des études de préférences déclarées et de préférences révélées de la période 2009-23 et ne sont pas réparties de façon aléatoire sur l’ensemble des pays ou régions. Aucun ajustement n’a été opéré pour tenir compte des méthodes ou d’autres facteurs susceptibles d’être « surreprésentés ou sous-représentés » par comparaison avec un socle de données idéal « tiré de façon aléatoire13 ». Cela reflète toutefois la nature même du travail avec des métadonnées. Par exemple, il est possible que, dans leurs études sur la VVS, certains pays aient plus que d’autres mis l’accent sur des risques de mortalité particuliers (pollution de l’air, par exemple). Comme le montre ce rapport, le choix de l’approche retenue pour l’évaluation monétaire (préférences déclarées ou préférences révélées) n’a pas d’influence significative sur les résultats, mais le choix des types de méthodes de préférences déclarées ou révélées (salaire hédoniste, marché de consommation, choix expérimentaux ou évaluation contingente) et leur répartition dans le temps et entre les pays pourraient éventuellement contribuer à expliquer les écarts en matière d’estimations de la VVS observés entre les pays et les régions . D’autres aspects, dont ne rendent pas compte la méta-analyse et les données, contribuent sans doute également aux différences observées, par exemple entre l’UE et les États-Unis, même si le PIB par habitant est notablement plus élevé aux États-Unis.
Les estimations de la VVS de base présentées dans ce rapport diffèrent à plusieurs égards de celles figurant dans l’étude OCDE (2012[1]), et les résultats ne sont donc pas directement comparables. Dans l’étude OCDE (2012[1]), les VVS recommandées étaient de 3 millions USD2005 pour les pays membres de l’OCDE (intervalle de 1.5 à 4.5 millions) et de 3.6 millions USD2005 pour l’UE (intervalle de 1.8 à 5.4 millions). Corrigées de l’inflation et de la croissance des revenus réels entre 2005 et 2022, ces valeurs sont équivalentes à respectivement 4.6 et 5.1 millions USD2022 pour les pays membres de l’OCDE et pour l’UE, contre respectivement 7.1 et 8.4 millions USD2022 dans la présente analyse (Tableau 2.1). Plusieurs facteurs peuvent expliquer ces écarts entre les estimations :
Des différences entre les métadonnées utilisées. Par rapport à l’étude de 2012, cette analyse prend en compte un bien plus grand nombre d’études d’évaluation primaires de la VVS, et plusieurs mesures ont été prises pour améliorer la qualité des métadonnées utilisées pour l’analyse. Premièrement, les métadonnées ont fait l’objet d’une procédure de contrôle et de filtrage plus systématique14. Deuxièmement, contrairement à l’étude de 2012 qui comportait uniquement des données de préférences déclarées, celle-ci intègre aussi des données de préférences révélées. Troisièmement, sachant que la qualité de la recherche scientifique progresse au fil du temps, la présente analyse privilégie les données de préférences déclarées et préférences révélées récentes (2009-2023). Par conséquent, les estimations de la VVS présentées ici reposent sur un ensemble de données complètement différent de celui utilisé en 2012. Quatrièmement, dans l’analyse des données brutes, on s’est employé de façon plus systématique qu’en 2012 à éliminer les valeurs aberrantes.
Des différences entre les procédures de pondération appliquées aux estimations primaires de la VVS. Dans ce rapport, les estimations de la VVS moyenne calculées à partir d’études d’évaluation primaires sont traitées comme des « observations », c’est-à-dire comme des tirages aléatoires, dans une distribution sous-jacente d’estimations de la VVS réelle, mais inconnue. Pour tenir compte des différences éventuelles en termes d’incertitude des estimations de la VVS entre différentes études d’évaluation primaires, chaque observation de la VVS est pondérée en fonction de son erreur type. Il est de bon usage en matière de méta-analyse d’extraire ou d’estimer les erreurs types à partir des études primaires lorsque c’est possible. Cela permet de donner davantage de poids aux estimations de la VVS caractérisées par une plus grande certitude statistique qu’à celles dont la certitude est moindre dans le calcul des estimations de la VVS moyenne.
Un modèle empirique amélioré. À la suite de la pondération décrite ci-dessus, le modèle à effets aléatoires présenté dans la Section 4.4.2 du Chapitre 4 et les méta-régressions effectuées ensuite dans le Chapitre 5 donnent une évaluation plus exacte des véritables estimations de la VVS moyenne sous-jacente, en tenant compte i) des erreurs d’échantillonnage dans les estimations individuelles de la VVS, ii) des différences d’estimation de la VVS dans les études, iii) des différences d’estimation de la VVS entre les études et iv) des différences d’estimation de la VVS entre les méthodes d’obtention15.
Des différences dans la mesure de la tendance centrale utilisée pour les estimations de la VVS recommandées. Dans OCDE (2012[1]), les moments centrés par rapport à la moyenne et à la médiane sont calculés directement à partir des estimations de la VVS moyenne figurant dans les études d’évaluation primaires, et une valeur médiane est recommandée aux fins de l’analyse des politiques pour tenir compte du risque d’asymétrie dans la distribution des estimations de la VVS provoquée par des valeurs aberrantes élevées. Dans la présente analyse, en revanche, les recommandations d’action sont fondées sur les estimations moyennes de la VVS établies au moyen d’un modèle à effets aléatoires16 qui tient compte de la variation des estimations primaires de la VVS à plusieurs niveaux, et qui élimine les valeurs aberrantes extrêmes dans les estimations de la VVS, comme évoqué ci-avant. Une valeur médiane calculée est proposée à titre d’estimation de la VVS pour un ménage médian sur la base des données de l’OCDE relatives à l’écart entre les revenus disponibles médian et moyen des ménages.
2.3.1. Évaluations nationales et internationales
Les estimations de la VVS de base figurant dans le Tableau 2.1 et le Tableau 2.2 constituent un point de départ pour l’évaluation monétaire des effets de mortalité. Des ajustements peuvent être indiqués pour tenir compte du type de politique ou de programme envisagé, ainsi que des pays/populations concernés. Une question fondamentale est de savoir s’il faut utiliser une estimation de la VVS unique pour évaluer les effets de mortalité dans un groupe de pays, ou s’il convient d’appliquer des estimations différentes à des pays ou des populations qui présentent, par exemple, des niveaux de revenu (PIB par habitant) différents.
Dans les analyses coûts-avantages (ACA) internationales, l’approche la plus courante de l’évaluation monétaire des effets de mortalité, et celle qui est préconisée par les chercheurs et les spécialistes de l’action publique, consiste à appliquer des estimations de la VVS différenciées pour évaluer les incidences liées à l’action publique dans des pays différents (Robinson et al., 2019[2] ; USEPA, 2024[3]). Ce choix est motivé par la forte corrélation qui existe entre le PIB par habitant et le consentement à payer pour atténuer les risques17. Le recours à des estimations de la VVS différenciées est l’approche recommandée dans ce rapport.
L’estimation de la VVS de base pour un pays donné j appartenant au groupe de pays (Equation 2.1) peut être calculée par l’application, à l’estimation de la VVS de base de ce groupe, du ratio entre le PIB par habitant (en USD de 2022) du pays j et celui du groupe de pays i, suivant l’Equation 2.218. Comme indiqué au Chapitre 519, sur la base des résultats de la présente méta-analyse et de l’analyse des travaux antérieurs, une élasticité par rapport au revenu de 1 est recommandée.
Equation 2.2
La mise à l’échelle de l’estimation de la VVS de base décrite ci-dessus s’applique aux études aussi bien nationales qu’internationales20. Dans certains contextes internationaux, le recours à des estimations différenciées de la VVS pour différents pays peut ne pas être souhaitable ; c’est le cas, par exemple, en présence d’un groupe de pays associés de façon formelle (comme l’UE) et dans l’évaluation de politiques communes sur la base d’un cadre d’analyse partagé. Dans une situation de ce genre, où chaque pays détient généralement un vote, on peut juger plus indiqué d’utiliser une estimation de la VVS unique pour évaluer les effets produits dans tous les pays composant le groupe. Dans le cas de l’UE, il peut s’agir de l’estimation de la VVS de base de l’UE pondérée par pays qui figure dans le Tableau 2.2. Le recours à une estimation de la VVS de base pondérée par pays a pour conséquence d’attribuer le même coefficient de pondération aux estimations des pays très peuplés et à celles des pays peu peuplés faisant partie du groupe. L’application d’une estimation de la VVS unique pourrait aussi être envisagée, par exemple, dans l’évaluation des avantages découlant de réductions du risque de mortalité sous l’effet de politiques qui bénéficient à plusieurs pays, comme des mesures de lutte contre la pollution de l’air ou le changement climatique ; voir, par exemple, Bressler (2021[4]) et Broome (2012[5])21. Néanmoins, pour l’évaluation monétaire des effets du changement climatique sur la mortalité dans le cadre des modèles d’évaluation intégrée et d’autres études sur les répercussions du changement climatique (comme celles faisant appel à des estimations du coût social du carbone), on continue d’utiliser le plus souvent des estimations de la VVS différenciées par pays en fonction du PIB par habitant moyen de chacun (Carleton et al., 2022[6] ; Rennert et al., 2022[7] ; USEPA, 2024[3] ; World Bank, 2024[8])22. Dans bon nombre de ces études, c’est une estimation de la VVS des États‑Unis qui sert de base pour la différenciation (Rennert et al., 2022[7] ; World Bank, 2024[8]). Dans les études futures, il est recommandé d’utiliser plutôt les estimations figurant dans le présent rapport comme base de différenciation, car elles sont le reflet des meilleures données disponibles au niveau mondial. Il est en outre recommandé de retenir l’estimation de la VVS du plus petit des groupes auxquels appartient un pays (par exemple, dans le cas du Portugal, l’UE plutôt que le groupe des pays à revenu élevé) comme base de calcul des estimations de la VVS pour ce pays compte tenu des écarts de revenus, comme indiqué dans l’Equation 2.2.
2.3.2. Utilisation des estimations de la VVS au fil du temps et autres ajustements
Les ACA prospectives consacrées aux initiatives des pouvoirs publics portent sur des avantages et des coûts appelés à se matérialiser dans le futur. Lorsqu’on utilise les estimations de la VVS de base pour évaluer ces retombées, il est recommandé de les ajuster pour tenir compte de leur évolution dans le temps. Dans un premier temps, il convient de les corriger de l’inflation et de la croissance annuelle réelle du PIB par habitant (en appliquant une élasticité-revenu de 1) entre 2022 et l’année ou les années pour lesquelles on cherche à établir la VVS. Ainsi, si l’on s’attend à une croissance annuelle réelle du PIB de 2 %, on devrait également anticiper une hausse de 2 % par an de l’estimation de la VVS. Dans un deuxième temps, il convient d’actualiser les avantages (ou les coûts) monétisés sur le plan de la mortalité en fonction de l’année de réalisation de l’ACA, afin de calculer la valeur actualisée nette des coûts et avantages futurs, en suivant les meilleures pratiques ou orientations types concernant le choix du taux d’actualisation qui figurent dans les lignes directrices nationales ou internationales relatives à l’ACA.
Ainsi que le confirment l’analyse par méta-régression et l’analyse des travaux antérieurs23, il n’est pas recommandé d’ajuster les estimations de la VVS de base présentées ci-avant en fonction de facteurs tels que l’âge, le genre et le type de risque de mortalité considéré. Cela vaut pour les estimations de la VVS qui concernent aussi bien des groupes de pays que des pays particuliers. Comme indiqué dans la Section 5.3 du Chapitre 524, même s’il apparaît que le cancer a un effet notable sur les estimations de la VVS dans l’analyse par méta-régression, il est difficile de rendre une « prime cancer » opérationnelle du fait de la grande variété des types de cancers et des contextes y afférents. Il n’est pas, non plus, recommandé d’appliquer une valeur plus élevée aux effets sur le risque de mortalité des enfants ou, plus généralement, de moduler les estimations de la VVS en fonction de l’âge, car il n’existe pas d’éléments factuels suffisamment solides pour justifier un tel traitement systématique.
Il est à noter qu’il existe des coûts privés et publics qui s’ajoutent à l’évaluation monétaire de la mortalité, tels que des coûts de traitement et d’hospitalisation, qu’il convient d’ajouter à la VVS pour estimer la valeur sociale totale de la prévention d’un décès. Les analystes doivent aussi être conscients du risque de double comptage d’effets de morbidité et de mortalité lors de l’agrégation des incidences en rapport avec la santé dans une ACA donnée.
Ce rapport présente des estimations de la VVS de base dont l’usage est recommandé dans l’évaluation des politiques publiques, mais des raisons impérieuses peuvent conduire à apporter à ces estimations des ajustements autres que ceux mentionnés dans ce rapport en fonction des particularités du contexte stratégique ou national. Il peut également exister dans certains pays des règles ou des réglementations qui imposent des ajustements non évoqués ici. En outre, dans les pays dans lesquels des études primaires sont disponibles, il peut être préférable d’utiliser celles-ci pour obtenir une estimation de la VVS nationale recommandée, plutôt que de recourir aux procédures de transfert décrites dans ce rapport, qui reposent sur un socle de données plus large correspondant au groupe auquel le pays appartient. Les deux approches peuvent également être combinées, par exemple aux fins de l’analyse de sensibilité. Leurs avantages et leurs inconvénients respectifs doivent être appréciés à la lumière de la situation particulière du pays (voir également la sous-section suivante).
2.3.3. Analyses des incertitudes et de la sensibilité
La principale incertitude sous-jacente des estimations de la VVS de base se reflète dans les intervalles autour des estimations moyennes qui figurent dans les Tableau 2.1 et Tableau 2.2 et reposent sur les intervalles de confiance de la méta-analyse. Ces intervalles devraient être pris en considération lors de l’adaptation des estimations de la VVS de base à des contextes stratégiques ou nationaux particuliers. En outre, une bonne pratique dans le cadre des ACA consiste à étudier la sensibilité des résultats de celles-ci aux principales hypothèses, surtout en présence d’enjeux importants ou si les coûts et les avantages estimés d’une politique publique sont d’une ampleur comparable.
Même s’il existe clairement une corrélation forte entre le PIB par habitant et la VVS, le PIB par habitant reste un indicateur relativement approximatif du revenu, et l’élasticité-revenu de la VVS peut avoir un effet assez important sur les estimations de la VVS dans les différents pays suivant l’Equation 2.2 présentée ci-avant. L’incertitude que soulève l’extrapolation d’estimations de la VVS entre pays sur la base du PIB par habitant est particulièrement forte dans le cas des pays affichant des niveaux de PIB par habitant très bas ou très élevés.
Les valeurs les plus appropriées à utiliser pour l’élasticité-revenu de la VVS restent un autre facteur d’incertitude, les études indiquant qu’elles pourraient être plus élevées dans le cas des pays à faible revenu et plus basses dans celui des pays à revenu élevé. Il est donc recommandé de réaliser des analyses de sensibilité en utilisant la valeur d’élasticité-revenu de la VVS de 0.5 pour l’extrapolation à des pays appartenant au groupe à revenu élevé (par exemple, à partir des estimations de la VVS de base pour les pays membres de l’OCDE ou l’UE) et de 1.5 pour l’extrapolation à des pays appartenant au groupe à revenu faible ou intermédiaire25. Pour les pays à revenu élevé, l’application de cette élasticité plutôt que de l’élasticité par défaut de 1 implique un plus faible ajustement des estimations de la VVS. Pour le transfert des estimations de la VVS aux pays à revenu faible ou intermédiaire, l’application d’une élasticité plus élevée implique un ajustement plus marqué de ces estimations qu’en cas d’application de l’élasticité par défaut de 1. Il est à noter que cette démarche aboutit à des estimations de la VVS plus proches de la moyenne du groupe pour les pays à revenu élevé, alors que c’est l’inverse pour les pays appartenant aux groupes à plus faible revenu.
La conduite d’analyses de sensibilité avec des élasticités-revenu estimées de 0.5 et 1.5 peut aussi aider à déterminer dans quelle mesure les estimations de la VVS de pays particuliers peuvent être considérées comme plausibles. Pour un pays comme le Luxembourg, par exemple, qui affiche un PIB par habitant élevé par rapport aux autres pays, l’application de l’hypothèse par défaut d’une élasticité-revenu de la VVS de 1 aboutit à une estimation de la VVS calculée de plus de 21.7 millions USD. Même si on peut estimer qu’il s’agit là d’une valeur relativement élevée, les travaux antérieurs ne donnent guère d’indications pour déterminer les valeurs qui doivent être considérées comme les limites hautes ou basses des estimations de la VVS (ou du CAP plus généralement). Le fait d’exprimer le CAP moyen indiqué par l’estimation de la VVS en pourcentage du PIB par habitant ou d’une autre mesure du revenu (revenu disponible médian ou dépenses des ménages, par exemple) pourrait être un moyen de soumettre cette estimation à une « vérification sur le terrain » pour chaque pays. Si le CAP n’est pas réaliste parce que très élevé (ou très bas) par rapport à une mesure raisonnable du revenu ou d’autres dépenses, l’estimation de la VVS peut être considérée comme non plausible26. Étant donné l’incertitude des estimations et le fait que les travaux antérieurs ne donnent pas d’indications précises, il est toutefois difficile de formuler des orientations plus détaillées à ce sujet.
Si l’on prend pour hypothèse une élasticité-revenu de la VVS de 0.5, par exemple, l’estimation de la VVS pour le Luxembourg est ramenée à un niveau plus modeste, à savoir 12.8 millions USD. À l’inverse, pour un pays comme la Tanzanie, qui affiche un PIB par habitant relativement faible par rapport aux autres pays, l’estimation de la VVS calculée est d’environ 352 000 USD avec une élasticité-revenu de la VVS de 1, contre environ 220 000 USD avec une élasticité de 1.5. Là encore, l’évaluation du CAP à l’aune du PIB par habitant ou d’une autre mesure du revenu peut donner des indications sur la plausibilité des estimations de la VVS calculées pour des pays particuliers.
On connaît moins bien l’élasticité-revenu de la VVS dans le temps qu’entre pays et populations. Aux fins de l’analyse prospective des politiques publiques proposées, la norme consiste aujourd’hui le plus souvent à utiliser une élasticité-revenu de 1 pour corriger la VVS de la croissance projetée du PIB réel par habitant. C’est aussi l’approche retenue dans le présent rapport. Les estimations de la VVS issues des études d’évaluation primaires n’ont pas été ajustées en fonction des écarts de revenu lors de la compilation des métadonnées de la méta-analyse. En revanche, un ajustement en fonction du revenu est opéré en aval de la méta-analyse pour tenir compte de l’écart entre le PIB par habitant en 2022 du groupe de pays considéré et le niveau de revenu qui correspond à l’échantillon de mégadonnées (voir l’Equation 2.1). Cette démarche est celle suivie dans l’étude USEPA SAB (2017, p. 5[9]), laquelle fait valoir qu’un ajustement en fonction du revenu en amont de la méta-analyse « sort du cadre de toutes les pratiques de méta-analyse décrites dans les travaux antérieurs » et constitue un type d’ajustement qui convient mieux aux procédures de transfert d’avantages lorsqu’il s’agit d’ajuster la VVS à des dates futures aux fins d’une ACA. Les auteurs de deux études récentes ont néanmoins eu recours à de tels ajustements dans le cadre de leurs méta-analyses (Banzhaf, 2022[10] ; Ginbo, Adamowicz et Lloyd-Smith, 2023[11]).Il apparaît donc que la question n’est pas encore pleinement tranchée27.
Outre les hypothèses concernant l’élasticité de la VVS par rapport au revenu, plusieurs autres facteurs pourraient être examinés dans les analyses de sensibilité des ACA. Par exemple, si des analystes préfèrent utiliser des critères de qualité spécifiques, qui sont codés dans l’ensemble de données (voir Chapitre 4), ils voudront peut-être filtrer les données de groupes de pays particuliers avant de calculer de nouvelles estimations de la VVS moyenne suivant la procédure de méta-analyse exposée dans le Chapitre 4.28 On trouvera dans les Sections 4.6 et 4.7 du Chapitre 4 et dans l’Annexe E des estimations de la VVS calculées à l’aide de différentes procédures de filtrage29. Comme les travaux publiés dans des revues à comité de lecture peuvent intéresser particulièrement certains analystes, le Tableau A.E.1 dans l’Annexe E donne à titre indicatif les estimations de la VVS moyenne établies à partir des métadonnées filtrées en conséquence.
Les estimations de la VVS calculées dans le présent rapport se prêtent à de nombreuses applications dans l’évaluation des avantages (coûts) des politiques publiques impliquant une diminution (augmentation) des risques de mortalité. C’est le cas dans les domaines de l’environnement, des transports, de l’énergie, de la sécurité des aliments et de la santé. D’un point de vue géographique, les estimations de la VVS présentées ici sont applicables aux niveaux local, national, supranational et mondial. Sur le plan local, elles peuvent notamment servir à évaluer les avantages sanitaires découlant de la réduction de la pollution de l’air urbain ou de la pollution de l’eau de certains lacs et cours d’eau. Au niveau national, les applications pourraient comprendre l’évaluation monétaire des effets sur la mortalité d’une modification des normes régissant la consommation de carburant des véhicules, leurs émissions de gaz d’échappement ou la qualité de l’eau. Les applications supranationales pourraient concerner l’évaluation des politiques communes de l’UE destinées à renforcer la sécurité des aliments ou à réduire la pollution transfrontière. Au niveau mondial, enfin, les estimations de la VVS pourraient être utilisées pour actualiser celles du coût social des gaz à effet de serre.
En plus de servir dans les ACA types de projets, programmes et politiques publiques, les estimations de la VVS présentées dans ce rapport pourraient aussi trouver une application dans les études visant à estimer les coûts sanitaires de l’inaction ou les coûts totaux de la mortalité imputable à certains problèmes (évaluation de la planification de la circulation, maladies particulières...). Il peut en outre s’agir d’évaluations prospectives ou rétrospectives. L’analyse des effets de politiques publiques appliquées dans le passé peut être très instructive, à l’image de l’analyse ex post de la loi sur la pureté de l’air des États‑Unis (Clean Air Act). Les estimations de la VVS présentées ici peuvent également servir pour l’évaluation des incidences environnementales et sanitaires dans le cadre des indicateurs calculés par les entreprises pour rendre compte des coûts sociaux des émissions provenant de diverses sources qui pèsent sur leurs produits et chaînes d’approvisionnement.
Dans l’ensemble de ces analyses, les retombées sur la morbidité devraient être évaluées à part et ajoutées aux coûts de la mortalité, à la fois en ce qui concerne les effets de morbidité précédant les décès prématurés et ceux sans issue fatale imputables à la politique publique soumise à évaluation. Les éléments actualisés présentés ici concernant la valeur que les habitants des différents pays attribuent aux risques de mortalité forment un soubassement important pour aider les pouvoirs publics à prendre des décisions mieux étayées et plus rationnelles à l’avenir30.
Références
[16] Acland, D. et D. Greenberg (2023), « Distributional weighting and welfare/equity tradeoffs: a new approach », Journal of Benefit-Cost Analysis, vol. 14/1, pp. 68-92, https://doi.org/10.1017/BCA.2023.5.
[10] Banzhaf, H. (2022), « The Value of Statistical Life: A Meta-Analysis of Meta-Analyses », Journal of Benefit-Cost Analysis, vol. 13/2, pp. 182-197, https://doi.org/10.1017/BCA.2022.9.
[4] Bressler, R. (2021), « The mortality cost of carbon », Nature Communications 2021 12:1, vol. 12/1, pp. 1-12, https://doi.org/10.1038/s41467-021-24487-w.
[6] Carleton, T. et al. (2022), « Valuing the Global Mortality Consequences of Climate Change Accounting for Adaptation Costs and Benefits », The Quarterly Journal of Economics, vol. 137/4, pp. 2037-2105, https://doi.org/10.1093/QJE/QJAC020.
[11] Ginbo, T., W. Adamowicz et P. Lloyd-Smith (2023), « Valuing Mortality Risk Reductions in Canada: An Updated Meta-Analysis and Policy Guidance », Canadian Public Policy, vol. 49/3, pp. 233-251, https://doi.org/10.3138/CPP.2022-052.
[1] OECD (2012), Mortality Risk Valuation in Environment, Health and Transport Policies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264130807-en.
[14] Prest, B. et al. (2024), « Equity weighting increases the social cost of carbon », Science, vol. 385/6710, pp. 715-717, https://doi.org/10.1126/SCIENCE.ADN1488.
[7] Rennert, K. et al. (2022), « Comprehensive evidence implies a higher social cost of CO2 », Nature 2022 610:7933, vol. 610/7933, pp. 687-692, https://doi.org/10.1038/s41586-022-05224-9.
[2] Robinson, L. et al. (2019), « Reference Case Guidelines for Benefit-Cost Analysis in Global Health and Development », SSRN Electronic Journal, https://doi.org/10.2139/SSRN.4015886.
[17] Robinson, L., J. Hammitt et L. O’Keeffe (2019), « Valuing Mortality Risk Reductions in Global Benefit-Cost Analysis », Journal of Benefit-Cost Analysis, vol. 10, pp. 15-50, https://doi.org/10.1017/BCA.2018.26.
[15] Sunstein, C. (2023), « Inequality and the Value of a Statistical Life », Journal of Benefit-Cost Analysis, vol. 14/1, pp. 1-7, https://doi.org/10.1017/BCA.2023.7.
[3] USEPA (2024), Mortality Risk Valuation, https://www.epa.gov/environmental-economics/mortality-risk-valuation#process (consulté le 25 octobre 2024).
[9] USEPA SAB (2017), Review of EPA’s Proposed Methodology for Updating Mortality Risk Valuation Estimates for Policy Analysis.
[13] Viscusi, W. (2024), « Why Office of Management and Budget’s (OMB) Social Welfare Function Is Not Society’s Social Welfare Function », Journal of Benefit-Cost Analysis, pp. 1-24, https://doi.org/10.1017/BCA.2024.25.
[12] World Bank (2025), GNI per capita vs. GDP per capita, 2023, https://ourworldindata.org/grapher/gni-per-capita-vs-gdp-per-capita.
[8] World Bank (2024), The Cost of Inaction: Quantifying the Impact of Climate Change on Health in Low- and Middle-Income Countries, World Bank Group, Washington D.C., http://documents.worldbank.org/curated/en/099111324172540265/P5005831a1804a05f19aae18bc0f1396763.
[5] WW Norton & Company (dir. pub.) (2012), Climate Matters: Ethics in a Warming World.
← 1. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 2. Sur la base des catégories de pays définies par la Banque mondiale.
← 3. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 4. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 5. Comme le modèle de méta-analyse tient compte de la variation du nombre d’estimations de la VVS provenant d’études particulières, le PIB par habitant moyen au niveau des études pour chaque groupe de pays est utilisé pour calculer le PIB par habitant moyen de l’échantillon. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 6. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 7. Comme l’estimation de la VVS moyenne du Tableau 4.2 est multipliée par une constante qui reflète l’écart de PIB par habitant entre l’échantillon et la population, les intervalles de confiance des valeurs du Tableau 2.1 sont également calculés en multipliant les intervalles de confiance du Tableau 4.2 par la même constante.
← 8. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 9. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 10. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 11. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 12. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 13. Outre l’incertitude des estimations (erreurs types) et le fait que davantage d’estimations proviennent de certaines études. Ces facteurs sont pris en compte dans la méta-analyse.
← 14. Se référer à la Section 3.1.3 du Chapitre 3 de la version anglaise du rapport.
← 15. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 16. Se référer à la Section 4.4.2 du Chapitre 4 de la version anglaise du rapport.
← 17. Il est possible d’utiliser d’autres mesures du revenu, comme le revenu national brut (RNB), mais cela n’a guère d’incidences dans la pratique (World Bank, 2025[12]).
← 18. On notera que cela équivaut à multiplier directement la VVS moyenne du groupe i issu de la méta-analyse du Chapitre 4 (se référer à la version anglaise du rapport) et représenté dans l’Equation 2.1 par le ratio entre le PIB par habitant du pays j et le PIB par habitant de l’échantillon du groupe de pays i.
← 19. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 20. Il est à noter qu’il existe un effet de frontière entre les pays à revenu élevé et ceux à revenu faible ou intermédiaire. Pour un pays hypothétique dont le PIB par habitant s’élève à 13 485 USD, l’estimation de la VVS sera de 1.7 million USD2022 s’il est considéré comme appartenant au groupe des pays à revenu élevé, et de 1.1 million USD2022 s’il est considéré comme appartenant à celui des pays à revenu faible ou intermédiaire. En pareil cas, il est possible d’appliquer une procédure de lissage, faisant par exemple appel à l’interpolation (utilisation de la moyenne de 1.7 et 1.1 million = 1.4 million).
← 21. Bressler (2021[4]) fait référence à Broome (2012[5]) dans son analyse des arguments éthiques dans les documents complémentaires.
← 22. Le débat se poursuit dans les milieux de la recherche et de l’action publique pour savoir s’il convient d’utiliser une pondération dite d’équité dans les évaluations des politiques nationales et internationales. La pondération d’équité renvoie à la pratique consistant à appliquer un coefficient de pondération plus élevé aux avantages et aux coûts qui concernent les groupes défavorisés (catégories à faible revenu, par exemple) dans un indicateur unique qui combine bien-être (efficience) et équité redistributive. Les avis sont partagés sur la justification et l’utilité de cette approche, de même que sur la façon dont il conviendrait de la mettre en œuvre concrètement. Par conséquent, la pondération d’équité n’est pas prise en considération dans le présent rapport. La question est examinée plus avant dans Viscusi (2024[13]), Prest et al. (2024[14]), Sunstein (2023[15]) et Acland et Greenberg (2023[16]), par exemple, ainsi que dans d’autres documents présentés au Symposium de 2023 sur les enjeux de l’équité dans l’analyse coûts-avantages et publiés dans le Journal of Benefit-Cost Analysis.
← 23. Se référer à la Section 5.3 et 5.4 du Chapitre 5 de la version anglaise du rapport.
← 24. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 25. La valeur de 1.5 est recommandée, par exemple, par Robinson et al. (2019[17]) lors du transfert d’estimations de la VVS vers des pays à faible revenu.
← 27. Dans sa « méta-analyse des méta-analyses », Banzaf (2022[10]) constate que le fait de ne pas ajuster les données de cette façon en préparation de la méta-analyse (c’est-à-dire le fait de postuler, comme dans la présente étude, une élasticité-revenu de la VVS égale à zéro entre l’année de l’étude d’évaluation primaire et celle de la méta-analyse) réduit l’estimation de la VVS moyenne figurant dans l’étude de 8 millions USD2019 à 7.1 millions USD2019 (soit une baisse d’environ 11 %) par rapport à celle obtenue en procédant à de tels ajustements et en postulant une élasticité-revenu de la VVS de 1. Les analystes intéressés ont la possibilité d’étudier la sensibilité des estimations de la VVS en procédant à de tels ajustements de façon rétrospective sur l’ensemble de données qui accompagne ce rapport.
← 28. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 29. Se référer à la version anglaise du rapport.
← 30. Sur la base des résultats de cette méta-analyse, l’OCDE entend publier un outil en ligne simple qui permettra aux professionnels de produire pour les différentes nations des estimations de la VVS différenciées afin d’évaluer les coûts et les avantages des politiques ayant une influence sur la mortalité, et qui donnera la possibilité aux analystes de valider toutes les hypothèses qu’ils souhaitent poser.