The price sensitivity of cigarette consumption in Bangladesh: evidence from the International Tobacco Control (ITC) Bangladesh Wave 1 (2009) and Wave 2 (2010) Surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Bangladesh, the average excise tax on cigarettes accounted for just 38% of the average retail price of cigarettes in 2009, and 45% in 2010. Both these rates are well below the WHO recommended share of 70% of the retail price at a minimum. There is thus ample room for raising taxes on cigarettes in Bangladesh. The objective of the present work was therefore to estimate the price elasticity of demand for cigarettes and the effect of tax increases on the consumption of cigarettes and on tax revenue in Bangladesh. METHODS: Based on data from Wave 1 (2009) and Wave 2 (2010) of the International Tobacco Control Bangladesh Survey, we estimated the overall impact of a price change on cigarette demand using a two-part model. The total price elasticity of cigarettes was measured by the sum of the elasticity of smoking prevalence and the elasticity of average daily consumption conditional on smoking participation. The price elasticity estimates were used in a simulation model to predict changes in cigarette consumption and tax revenue from tax and price increases. RESULTS: The total price elasticity of demand for cigarettes was estimated at -0.49. The elasticity of smoking prevalence accounted for 59% of the total price elasticity. The price elasticity of cigarette consumption is higher for people belonging to lower socioeconomic status. Increases in taxes would result in a significant reduction in cigarette consumption while increasing tax revenue. CONCLUSIONS: Raising cigarette prices through increased taxation could lead to a win-win-win situation in Bangladesh: it would reduce cigarette consumption, increase tobacco tax revenue and potentially decrease socioeconomic inequities.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».