Assessing Patterns of Alcohol Taxes Produced by Various Types of Excise Tax Methods—A Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine patterns of tax burdens produced by specific, ad valorem, and various types of combination taxations. METHOD: One hundred unique hypothetical alcoholic beverages were mathematically simulated based on the amount of ethanol and perceived-qualities contained. Second, beverages were assigned values of various costs and tax rates, and third, patterns of tax burden were assessed per unit of ethanol produced by each type of tax method. RESULT: Different tax methods produced different tax burdens per unit of ethanol for different alcoholic beverages. The tax burden produced by the ad valorem tax resulted in a lower tax burden for low perceived-quality alcoholic beverages. The specific tax method showed the same tax burden for both low and high perceived-quality alcoholic beverages. However, high perceived-quality beverages benefited from a lower tax burden per beverage price. Lastly, the combination tax method resulted in a lower tax burden for medium perceived-quality alcoholic beverages. CONCLUSION: Under the oligopoly market, ad valorem taxation encourages consumption of low perceived-quality beverages; specific taxation encourages consumption of high perceived-quality beverages; and combination tax methods encourage consumption of medium perceived-quality beverages.
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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 | 0,002 |
| 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 ».