Estimation of tobacco price elasticity in Serbia: evidence from macro and micro approach
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has indicated that tobacco price elasticity is negative and relatively inelastic. However, no such estimates are available for Serbia and Western Balkan region in general. Serbia is a middle income country with high tobacco consumption, low prices of cigarettes, and large perceived impact of multinational tobacco producing companies on public revenues, export, and employment. The aim of this research is to provide the first estimates of the tobacco price elasticity for Serbia based on two estimation approaches. The first approach includes macro-level time series and regression (cointegration) analysis. The second approach is based on the microdata from the Household Budget Survey and a theoretical model proposed by Deaton (1988). According to our macro-level approach estimated cigarettes price elasticity in Serbia ranges between -0.76 and -0.62, while micro-level approach suggests elasticity at intensive margin of -0.45. Bootstrapping procedures confirm that reported elasticities are statistically significant. Our research suggests that by increasing tobacco taxes, and consequently tobacco prices, the government can produce two positive effects: lower cigarettes consumption and higher government revenue. Given that the estimated elasticity is negative, the increase in tobacco prices would result in lower cigarettes demand, which could lower the negative consequences of smoking on health. On the other hand, the relatively inelastic elasticity suggests that demand reduction would not be proportional to the increase of the price, which would, in turn, result in the increase of the government revenue from the tobacco tax collection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».