Quality and quantity of price elasticity of cigarette in Iran
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Effectiveness of tax policies to control cigarette consumption largely depends on the sensitivity of cigarette demand due to price change. Price elasticity is the measurement of this responsiveness. The main objective of this study is to measure quantity, and quality price elasticity of demand (PED) and cross-price elasticity of demand (XED) for Iranian and non-Iranian cigarette brands in Iran. METHODS: This study used data from the 2017 Iranian household income and expenditures survey conducted in all 31 provinces of Iran. A total of 39,864 households were included in the survey. PED of quantity and quality and XED were estimated using restricted, unrestricted and quintile regression models. RESULTS: Our results s show that the Iranian and non-Iranians brands cigarettes were price inelastic and elastic, respectively. XED between Iranian and non-Iranian brands was positive suggesting households' preference for Iranian brands of cigarettes over non-Iranian brands. Quintile regression results suggest that PED varied between -1.20 and -0.91 across the distribution of quantity demanded. CONCLUSION: Imposing tax could be a useful policy tool to control smoking initiation and intensity in Iran. However, the effectiveness of such policy would depend on the better governance of taxation imposed on different brands of cigarettes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».