Analysing the trend of illicit tobacco in the Philippines from 1998 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco taxation is the most effective measure to reduce cigarette consumption and consequently improve public health outcomes. It is also an important source of government revenue. The presence of an illicit tobacco market diminishes the public health and fiscal gains of cigarette levies by making cheaper non-taxed cigarettes available. To date, the research on the extent of illicit tobacco trade in the Philippines, despite its potential to inform policies for controlling the supply of illicit cigarettes, has been limited. This study provides an estimate of the size of the illicit tobacco market in the Philippines from 1998 to 2018. It employs gap analysis comparing an estimate of the survey-based adult cigarette consumption with legally sold cigarettes in the Philippines. The illicit trade estimates are contrasted with the evolution of tax changes. The results show that the illicit cigarette market share dropped by 42% from 2003 to 2008 and by an additional 79% from 2008 to 2013. In spite of the large tax increases by the Philippine government through the Sin Tax Law starting from 2013 until 2018, the illicit share in 2018 remains similar to its 1998 level of 16% of the total market. Hence, our study finds no evidence of a positive relationship between tobacco taxes and size of illicit cigarette market in the Philippines.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».