Modelling the expected impact of cigarette tax and price increases under Vietnam’s excise tax law 2015–2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vietnam's national tobacco control strategy aims to reduce the rate of smoking among male adults from 45% in 2015 to 39% by 2020. The aim of this paper is to assess what contribution cigarette tax increases under Vietnam's current excise tax plan can be expected to make to this target, and to discuss what additional measures might be implemented accordingly. METHODS: This study uses a mix of administrative datasets and predictive modelling techniques to assess the expected impact of tax and price increases on cigarette consumption, tobacco tax revenues and the rate of smoking between 2015 and 2020. FINDINGS: The average retail price of cigarettes is estimated to have increased by 16% (sensitivity analysis: 14%-18%) in inflation-adjusted terms between 2015 and 2020, while cigarette consumption is projected to decrease by 5.1% (4.5%-5.5%). The rate of smoking among males is projected to decrease to 42.8% (42.1%-43.6%) compared with the target of 39%. Total tax revenues from cigarettes are projected to increase by 21% (19%-23%), reflecting an extra ₫3300 billion in inflation-adjusted revenues for the government. CONCLUSION: The current excise tax law is expected to have only a modest impact on the rate of smoking in Vietnam, though it has generated tax revenues. If Vietnam is to achieve its tobacco control targets, the government should implement a mixed excise system with a high-specific component to promote public health by raising the price of cigarettes more significantly.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».