Taxing mechanisms on salty foods: investigation of effectiveness through price elasticity and cross price elasticity of demand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Salt consumption control strategies can help to decrease hypertension and related cardiovascular diseases. Taxation mechanisms help to reduce the utilization of harmful commodities like salts. This study aims to analyze the impact of taxing salty foods on salt intake in Iran by examining the price elasticity of demand (PED) and cross-price elasticity of demand (XED) for salty foods. METHODS: This study used 38,328 household-level data from the 2019 Iranian Household Income and Expenditures Survey. This PED and XED for salty foods were calculated, and changes in household salt consumption due to salt taxation were estimated using a mathematical simulation method. RESULTS: The findings revealed that the PEDs for noodles and pilaffs (- 4.89) and bread (- 2.03) are higher than that for other commodities. Noodles and salt (- 4.55) and breads and salt (- 1.61) exhibited the highest XED. Following 20% taxation, total salt intake is projected to increase by approximately 125 g per month. CONCLUSION: Taxing mechanisms are ineffective in reducing the consumption of salty foods. Instead of reducing salt intake, households tend to shift to lower-quality, cheaper salty foods after the tax are implemented. However, these mechanisms can be used for increasing the government revenue.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».