The impact of cigarette prices on smoking onset and cessation: evidence from Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vietnam is a country with very high smoking rates among men. According to a Global Adult Tobacco Survey (GATS) conducted in 2015, the daily smoking prevalence among Vietnamese men was 39%. METHODS: We used data from the 2010 and 2015 Vietnamese GATSs and cigarette price data from General Statistics Office of Vietnam. Since smoking prevalence is low among women, we only considered men. Using discrete-time hazard models, we estimated the effect of cigarette prices on smoking onset and cessation. Sensitivity analyses are conducted using different model specifications. RESULTS: We find that higher cigarette prices reduce the probability of smoking onset. A 1% increase in the cigarette price reduces the hazard of smoking onset by 1.2% (95% CI -2.12% to -0.28%). This suggests that increases in tobacco taxation, which translate to price increases, can reduce smoking onset. We did not find evidence that cigarette prices impact smoking cessation among men in Vietnam. CONCLUSION: Vietnam should continue to increase excise taxes on tobacco products to reduce smoking onset. Since smokers are resilient to excise tax increases, other tobacco control policies, such as smoke-free areas and tobacco advertisement bans, should be better enforced to encourage people to quit. Other policies not yet implemented, such as plain packaging of tobacco products, may also encourage smokers to quit.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».