Socioeconomic Differences in the Impact of Smoking Tobacco and Alcohol Prices on Smoking in India
Notice bibliographique
Résumé
The threat posed by smoking to health in India is severe. Already 1 in 5 of all adult male deaths and 1 in 20 of all adult female deaths at ages 30-69 are due to smoking and India will soon have 1 million smoking deaths a year. Increasing tobacco prices has been found to be the single most effective method to reduce smoking. Yet, bidis, the most common form of smoked tobacco in India, are largely untaxed, while cigarettes are taxed at about 40% of retail price, well below the 65-80% rate noted by the World Bank in countries with effective tobacco control policies. Moreover, low and stagnant tax rates have occurred in a period in which all tobacco products have become more affordable with income growth. First, we use data from the most recent three consecutive quinquennial National Sample Survey (NSS) rounds (NSS 50, 55 and 61 conducted in 1993/94, 1999/00 and 200/05) and a two-equation system of budget shares and unit values that attempts to correct for quality and measurement error. Second, we pool data from the most recent nine rounds of NSS (NSS 55-57, 59-64, conducted between 1999/00 to 2007/08). Our analyses of single and repeated cross-sections yield own-price elasticity for bidis that are roughly in keeping with existing evidence. We find that a 10% increase in bidi prices would reduce the demand for bidis by about 6 to 9.5%. We find, however, that own-price elasticity for cigarettes in India is substantially larger than previously thought. Our estimates suggest that cigarette users are at least as responsive as bidi users to price changes. On the whole, our analyses suggest that low SES households are likely more responsive to price changes than high SES households. Our analyses also uncovers important and policy-relevant cross-prices effects. Findings from this study provide additional evidence of the effectiveness of tobacco prices at reducing tobacco use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».