Own price elasticities of the demand for sugar-sweetened beverages in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Consumption of sugar-sweetened beverages (SSB) is a major public health problem globally. Increasing the price of SSBs through taxation is an effective tool to reduce SSB consumption. Price-elasticity estimates are useful in measuring the effect of taxation on consumption. We estimated the own price elasticities of demand for SSBs in Bangladesh, which will inform how SSB taxes could affect behaviour. Methods: We used Household Income and Expenditure Survey (HIES) 2016 data, which is a nationally representative dataset on the household level across the country and is conducted using the stratified random sampling method. Deaton’s method is generally used to estimate the price elasticities for household-level data where data on prices are not available. We also employed Deaton’s method to estimate the price elasticities for SSBs in Bangladesh. Results: We found that the own price elasticity for SSBs varied between -0.53% to -1.17% by types of SSBs in Bangladesh. The price elasticity for soft drinks was −1.17, indicating that if the price of soft drinks increases by 10% via taxes, the quantity consumed of these beverages would reduce by 11.7%. Conclusion: This is the first study that estimates the own price elasticities of demand for SSBs in Bangladesh. Our results suggest raising SSB prices through increased taxation in order to reduce SSB consumption and ensure public health gains in Bangladesh.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,012 | 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 ».