The impact of e-cigarette and cigarette prices on e-cigarette and cigarette sales in California
Notice bibliographique
Résumé
Although numerous studies have examined the impact of cigarette prices on cigarette demand, research examining the impact of e-cigarette and cigarette prices on e-cigarette demand is relatively limited. This study estimated the impact of e-cigarette and cigarette prices on e-cigarette and cigarette sales in California. Using the 2012-2017 Nielsen Retail Scanner Data, we constructed e-cigarette prices, cigarette prices, and per capita e-cigarette and cigarette sales by year, quarter, and Nielsen scantrack market in California. E-cigarettes were categorized as disposable or reusable. Separate fixed-effects models estimated the impact of e-cigarette and cigarette prices on per capita disposable e-cigarette, reusable e-cigarette, and cigarette sales controlling for year, quarter, market, and smoke-free air law coverage. Average prices were $5.86 per pack of 20 cigarettes, $9.80 per disposable e-cigarette, and $19.11 per reusable e-cigarette. When prices of disposable e-cigarettes, reusable e-cigarettes, and cigarettes increased by 1%, per capita sales of the products decreased by 0.37%, 0.20%, and 0.21% respectively. Cigarette prices were positively associated with per capita sales of reusable e-cigarettes, indicating reusable e-cigarettes are substitutes for cigarettes. Reusable e-cigarette prices were positively associated with per capita sales of disposable e-cigarettes, indicating disposable e-cigarettes are substitutes for reusable e-cigarettes. No statistically significant association was found between disposable/reusable e-cigarette prices and cigarette sales. Our results suggest that raising prices of disposable e-cigarettes, reusable e-cigarettes, and cigarettes such as via tobacco excise tax increases would result in reduced sales for the products. Policymakers should consider the substitution between e-cigarettes and cigarettes when designing tobacco control policies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».