Taxation of tobacco, alcohol, and sugar-sweetened beverages: reviewing the evidence and dispelling the myths
Notice bibliographique
Résumé
The article reviews the large body of evidence on how taxation affects the consumption of tobacco, alcohol, and sugar-sweetened beverages (SSB). There is abundant evidence that demand for tobacco, alcohol, and SSB is price-responsive and that tax changes are quickly passed on to consumers. This suggests that taxes can be highly effective in changing consumption and reducing the burden of diseases associated with consuming these products. Tobacco, alcohol, and SSB industries oppose taxation on similar grounds, mostly on the regressivity of taxes since regressive taxes take a larger percentage of income from low income earners than from middle and high income earners; but also on the effects taxes might have on employment and economic activity; and, in the case of tobacco, the effects taxation has on illicit trade.Contrary to industry arguments, evidence shows that taxation may have short-term negative financial consequences for low-income households. However, medium and long-term financial benefits from reduced healthcare costs, better health, and welfare largely compensate for such consequences. Moreover, taxation does not negatively affect aggregate economic activity or employment, as consumers switch demand to other products that generate employment and may compensate for any employment loss in taxed sectors. Evidence also shows the revenues generated are generally spent on labour-intensive services. In the case of illicit trade in tobacco, evidence shows that illicit trade has not increased globally (rather the opposite) despite increases in tobacco taxes. Profit-maximising smugglers increase illicit cigarette prices along with the increases in licit cigarette prices. This implies that even when increased taxes divert some demand to the illicit market, they push prices up in the illicit market, discouraging consumption.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».