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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».