Comparing taxes on alcoholic beverages in the Region of the Americas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Excise taxes represent one of the most cost-effective policies to reduce the harmful use of alcohol. Existing information about their design is limited and no standardized metric has been used to compare tax levels in the Region of the Americas. This study aimed to compare alcohol excise tax policies throughout the Americas, compare tax levels and consider opportunities to improve the impact of excise taxes on alcohol consumption and health. DESIGN AND SETTING: Descriptive analysis using a method developed by the Pan American Health Organization and adapted from the World Health Organization's tobacco tax monitoring. Data were collected by surveying ministries of finance and reviewing tax legislation in effect as of November 2020 in the Region of the Americas. MEASUREMENTS: Tax policy design indicators, taxes as a percentage of the retail price of the most-sold brand of beer, wine and spirits, including a weighted average indicator across beverage types, and tax levels per standard drink (10 g ethanol) in international dollars at purchasing power parity. FINDINGS: Thirty-three countries in the Americas (94%) apply excise taxes on alcoholic beverages, with Argentina and Uruguay not applying them to wine. There is significant heterogeneity in excise tax design across countries and beverage types. Only a third of amount-specific excise taxes are regularly adjusted to avoid erosion. Regional median excise taxes represent the highest share of the price for spirits (21.4%) and the lowest for wine (11.0%). The regional median consumption-weighted average excise tax share across all beverage types is 12.0%. Excise tax shares are generally higher in Latin America than in the Caribbean and Canada. Excise tax levels per standard drink are generally lower for spirits than for other beverages. CONCLUSIONS: Alcohol excise tax policies vary significantly across the Americas, often reflecting national consumption patterns. To maximize their public health impact, tax rates could be increased and tax designs improved, particularly to ensure higher tax burdens on high-strength drinks.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».