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Enregistrement W2492497785

A rational taxation system of bidis and cigarettes to reduce smoking deaths in India

2011· article· en· W2492497785 sur OpenAlexaff
Prabhat Jha, G. Emmanuel Guindon, Renu Ann Joseph, Arindam Nandi, Rijo M John, Kavita Rao, Frank J. Chaloupka, Jagdish Kaur, Prakash C. Gupta, M. Govinda Rao

Notice bibliographique

RevueEconomic and political weekly/Economic & political weekly · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)ExciseContext (archaeology)Tax revenueHarmRevenueTobacco controlBusinessGovernment (linguistics)EconomicsPublic economicsMedicineGeographyPublic healthPolitical scienceFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tobacco smoking of bidis and cigarettes causes about one million deaths a year in India. India's relatively high consumption is due in part to a historically low or no tax on bidis and an inefficient, complex system of taxing cigarettes. In the context of planned tax reforms in India, we provide specific recommendations to raise tobacco taxes and to adopt a simpler and more efficient tax administration that would curb smoking. We estimate that raising the tax as a percentage of retail price from 7% to 33% for bidis and from 43% to 58% for cigarettes would conservatively lead to about 14 million smokers quitting and 27 million children never starting, thereby saving some 69 million years of healthy life over the next 40 years. The increase would also raise about Rs 73 billion or an additional 1.2% of current government revenue, while incurring no or minimal economic harm. Modest action on tobacco taxes in India might well save millions of lives. S moking bidis or cigarettes accounts for nearly one million adult deaths a year, or about 10% of all deaths at all ages (Jha et al 2008). The current patterns of tobacco use in India are a consequence of a significant informal economy, struc - ture of taxation, poor information systems and ineffective regu- lation of tobacco products. Tobacco-attributable deaths have fallen sharply in the last two decades in most high income coun- tries in response to comprehensive tobacco control efforts. Higher taxation of tobacco products is the single most effective intervention to reduce consumption (Jha 2009). Additional com- ponents of comprehensive tobacco control include complete bans on smoking in public places; prominent, graphic warning labels and public education campaigns that warn people about the dangers of tobacco use; comprehensive bans on tobacco advertis- ing, promotion; and support for smokers trying to quit (Jha and Chaloupka 1999). Improved health is a key development goal of the Government of India (GOI). Moreover, GOI has recently begun major reforms of its taxation structures including introduction of value added taxation on goods at the state level and proposes to introduce a goods and services tax at both central and state levels (Rao 2010). Thus, now is an appropriate time to conduct a systematic review of tobacco use and the current taxation structure, and to recom- mend specific reforms. Here, we review the key economic issues related to tobacco use and its regulation in India. Our chief conclusions are that substantially higher and smarter excise taxes of bidis and cigarettes would prevent millions of premature deaths, raise additional revenue, and that higher taxation would incur minimal economic costs. We first review the consumption patterns and health conse - quences of smoking in India, followed by the rationale for taxa- tion and the current chaotic tax structure. We describe our pro- posed tax reforms in detail and provide empirical analyses of the effects that a more rational system of higher taxes would have on consumption, tobacco mortality, and revenue. We discuss three common objections to higher taxes on tobacco, and provide two specific recommendations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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