The paper provides an empirical trade-off analysis among the first three moments of road accident frequencies, and it is demonstrated that road drivers can be understood as behaving with respect to road accidents as investors trading among the various moments of the return of a financial asset, as they attach utility to at least three moments of the accident probability in conformity with Allais's view. The method effectively proposes an empirical Life Asset Pricing Model (LAPM), i.e. a revealed preference alternative, derived directly from driver behaviour on the road itself, to the less direct human capital and willingness-to-pay approaches to the valuation of human life, termed `value of a statistical life', in road risk analyses. The analysis, which is applicable in principle to any accident regression model, but performed here with two Demand for Road Use, Accidents and their Gravity (DRAG)-type aggregate time series models, respectively, for Quebec, Canada, and western Germany, shows amazing similarities in the estimated rates of substitution among accidents of various severity levels within each region, as well as amazing dissimilarities between the regions in the asymmetry of the sample distributions pertaining to bodily injury accidents. For Quebec, where the fully documented model in official use has a long history of successful explanation and forecasting of the number and severity of road accidents, the rates of substitution among the accident frequencies of different categories imply that official Canadian human live valuations used in network accounts are too low (and the computed social cost recovery of roads too high), and that there exists a market for drivers willing to pay more for reduced driving risks than is assumed by road authorities on their behalf. (Author/publisher) French abstract: Nous présentons une méthode directe de valorisation de la vie humaine fondée sur les préférences révélées par les choix des conducteurs sur route entre les trois premiers moments de diverses catégories d’accidents. Inspi-rée d’ALLAIS, notre méthode ouvre une voie directe peu fréquentée à ce jour et différente des procédures moins directes du capital humain et du consentement à payer : elle déduit les taux de substitution directement des modèles en usage pour expliquer les accidents de la route et leur gravité par catégorie de gravité. Évitant les valorisation indirectes de pertinence douteuse pour le comportement sur route, nous proposons donc en fait un Life Asset Pricing Model (LAPM) adapté à la monétarisation de la vie humaine à des fins d’évaluation des risques routiers et contenu en germe dans tout modèle en usage. Les arbitrages rapportés entre les accidents par catégorie de gravité sont des arbitrages entre les moments des occurrences et sont bien estimables en principe à partir de tout modèle de régression : tirés ici de modèles de type DRAG, ils supposent seulement que les conducteurs se comportent à l’égard des accidents de la route comme des investisseurs par rapport à des actifs financiers. L’étude des trois premiers moments montre des ressemblances très grandes entre les taux de substitution trouvés au Québec et pour la région ouest de l’Allemagne, alors même que le troisième moment de la fréquence empirique des accidents corporels diffère de signe entre ces régions. Au Québec, les taux marginaux de substitution entre les moments révélés par l’analyse impliquent que les valorisations officielles utilisées au Canada pour la vie humaine sont trop faibles, en sorte que les taux de cou-verture des coûts sociaux calculés pour le réseau routier à l’aide des taux tutélaires officiels sont trop élevés et conduisent à un surinvestissement routier. Ils impliquent aussi qu’il existe un marché pour des routes plus sûres que celles qui sont fournies par les autorités. Ces résultats sont obtenus avec un modèle officiel, docu-menté et qui a une quinzaine d’années de succès dans l’explication et la prévision du bilan routier. (Author/publisher)
Abstract