Effect of e-cigarette taxes on e-cigarette and cigarette retail prices and sales, USA, 2014–2019
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use a standardised e-cigarette tax measure to examine the impact of e-cigarette taxes on the price and sales of e-cigarettes and cigarettes in the USA. DESIGN: We used State Line versions of NielsenIQ Retail Scanner data from quarter 4 of 2014 through quarter 4 of 2019 to calculate e-cigarette and cigarette prices and sales in 23 US states. We then estimated how these outcomes are associated with standardised state-level e-cigarette taxes, controlling for state fixed effects, quarter-by-year fixed effects, cigarette taxes, other tobacco control policies and other state-level time-varying characteristics. RESULTS: A real $1 increase in the e-cigarette standardised tax increases the price of 1 mL of e-liquid between $0.43 and $0.59 depending on specification. Controlling for fixed effects and cigarette taxes, a 10% increase in e-cigarette taxes is estimated to reduce e-cigarette sales by 0.5% and increase cigarette sales by 0.1%, though both results are attenuated and statistically insignificant in a model with full controls. CONCLUSIONS: Our study finds that e-cigarette taxes increase e-cigarette retail prices by approximately half of the tax. Further, e-cigarette taxes are associated with reduced sales of e-cigarettes and increased sales of cigarettes in some specifications. Our estimates are sizably lower than from other studies using sales and survey data.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».