The impact of tobacco taxation on illicit cigarette trade in selected low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Objective The importance of monitoring and deterring the illicit trade of tobacco is illuminated by the recent ratification of the WHO’s Protocol to eliminate illicit trade of Tobacco Products. While the correlatory relationship between tobacco taxation and illicit trade of cigarettes have been measured globally, there is a paucity of research on the impact that a change in tax and price policy measures will have on illicit trade. Measuring this impact objectively is crucial to countering biased estimates aimed at influencing public opinion and policy makers. The objective of the project was to use the exogeneity of tobacco taxation and price policy changes in four low- and middle-income countries (the Gambia, Georgia, Mongolia and South Africa) as natural experiments to measure this impact. Methods Using primary-collected household survey data and the discarded pack collection methodology, we measured illicit trade before and after policy changes. Results In Mongolia, South Africa and Georgia, the policy had no impact on illicit trade. Mongolia observed a decline in their illicit trade during this period, from 15.4% (April 2017) to 6.3% (May/June 2018). In the Gambia, last minute changes to planned policy changes meant that we could only collect one wave of cross-sectional data. However, the data revealed that illicit trade is low at 0.9%-7.3%. We will also relate methodological lessons and recommendations from the studies, specifically recommendations for rapid response research by policymakers on this topic. Conclusions The evidence indicates that tobacco taxation does not have an impact on the illicit trade of cigarettes.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».