Brown Sugar, how come you taste so good? The impact of a soda tax on prices and consumption
Notice bibliographique
Résumé
Increasing obesity-related problems and rising healthcare expenditures have led governments in developed countries to consider the introduction of soda taxes. We study a recent such tax, implemented in Portugal, using extremely detailed panel data from one of the two largest retailers in the country, covering the period between February 2015 and January 2018. We take advantage of the tax breakdown by sugar levels to examine how soda prices and quantities purchased reacted. For identification, we rely on di erence-in-differences models with various vectors of fixed effects, comparing each group of products to water. For drinks with more than 80 grams of sugar per liter, results indicate almost full price pass-through to the consumer. For drinks with less than 80 grams of sugar per liter, price pass-through surpassed 100%. Regarding consumption, our findings suggest stockpiling behavior in the quarter when the tax was approved and before it was actually implemented. In the implementation period, there are no significant changes in quantities purchased for most beverages vis-a-vis water, with the exception of soda drinks with comparatively low levels of sugar. This suggests that benefits of the soda tax in terms of reducing sugar intake are mainly due to reformulation, as producers reduced the sugar content of some drinks to fall below the 80 grams per liter threshold.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».