By Ounce or by Calorie: The Differential Effects of Alternative Sugar‐Sweetened Beverage Tax Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The obesity epidemic and excessive consumption of sugar-sweetened beverages have led to proposals of economics-based interventions to promote healthy eating in the United States. Targeted food and beverage taxes and subsidies are prominent examples of such potential intervention strategies. This paper examines the differential effects of taxing sugar-sweetened beverages by calories and by ounces on beverage demand. To properly measure the extent of substitution and complementarity between beverage products, we developed a fully modified distance metric model of differentiated product demand that endogenizes the cross-price effects. We illustrated the proposed methodology in a linear approximate almost ideal demand system, although other flexible demand systems can also be used. In the empirical application using supermarket scanner data, the product-level demand model consists of 178 beverage products with combined market share of over 90%. The novel demand model outperformed the conventional distance metric model in non-nested model comparison tests and in terms of the economic significance of model predictions. In the fully modified model, a calorie-based beverage tax was estimated to cost $1.40 less in compensating variation than an ounce-based tax per 3,500 beverage calories reduced. This difference in welfare cost estimates between two tax strategies is more than three times as much as the difference estimated by the conventional distance metric model. If applied to products purchased from all sources, a 0.04-cent per kcal tax on sugar-sweetened beverages is predicted to reduce annual per capita beverage intake by 5,800 kcal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».