Cigarette tax pass-through in Vietnam: evidence from retailers’ data
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to estimate the pass-through rate of the increases in the excise tax and TCF tax on tobacco in Vietnam. This study seeks to shed light on how the tax burden is split between consumers and producers and inform policy discussions in the country. Using panel micro-level data collected from three waves of a nationwide retailer's survey, this study provides an evidence-based pass-through estimation for tobacco tax in Vietnam and contributes to the understanding of tax policy on smoking and smoking-related issues. Design/methodology/approach Following increases in the excise tax and TCF tax on tobacco in 2019, the differential effect of the tax hike on the “treatment group” (domestic cigarettes) versus the “control group” (illicit cigarettes) using a difference-in-difference (DID) analysis has been studied. The study utilized unique longitudinal retailers’ data on cigarettes prices in Vietnam from 2018 to 2019 to estimate the tax pass-through rate for some of the most popular factory-made cigarette brands. Findings This study found evidence of an over-shifting of cigarette taxes on smokers. Specifically, it discovered that the tax increase is absorbed more by low-priced brand smokers compared to premium brand users due to (1) the limited increase in prices under a pure ad valorem system and (2) the way the Vietnamese currency is denominated. Additionally, there is evidence of cushioning to mitigate price shock on consumers as the real prices increase gradually over the period of one year after the tax change. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study is the first to collect and analyze a unique panel micro-level data from three waves of a nationwide retailers’ survey, which captures the changes in marketing and pricing strategies of the tobacco industry in Vietnam before and after an increase in excise tax in 2019. The results of this study could be used as a reference for future policymakers in considering increasing taxes on tobacco.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».