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Enregistrement W4416202452 · doi:10.1016/s2468-2667(25)00256-7

Health and economic effects of increased taxation on tobacco, alcohol, and sugar-sweetened beverages in China: a modelling study

2025· article· en· W4416202452 sur OpenAlexaff
Tiange Chen, Jinyi Zhu, Sian Hsiang‐Te Tsuei, Yunyun Jiang, Yunting Zheng, Duo Xu, Hongqiao Fu

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaNational Office for Philosophy and Social SciencesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMEDLINEHealth economicsEconomic modelEconomic impact analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: China faces substantial burdens from tobacco, alcohol, and sugar-sweetened beverage (SSB) consumption, yet tax increases on these products have been stagnant. Existing evidence on the health, economic, and fiscal effects of such taxes in China is limited, which hinders tax reforms on tobacco and alcohol and implementation of SSB excise taxes. We aim to quantify the potential effects of increasing these taxes in China. METHODS: We modelled the health, macroeconomic, and fiscal consequences under different tax increase scenarios in China between 2026 and 2050. Years of life gained (YLGs), deaths averted, and additional fiscal revenue were estimated using a cohort state-transition model incorporating age-specific, sex-specific, and income-specific demographic projections, consumption patterns, price elasticities, and relative risk estimates. Macroeconomic benefits were calculated through enhanced labour supply and reduced health-care expenditures using a health-augmented macroeconomic model. Sensitivity analyses were conducted to account for parameter and structural uncertainties. FINDINGS: From 2026 to 2050, under 20% price increases through tax hikes, taxation of tobacco, alcohol, and SSBs would generate 20·58 million (95% uncertainty interval 12·53-29·19), 9·02 million (5·61-12·92), and 3·67 million (2·40-5·05) YLGs, respectively, and avert 0·86 million (0·53-1·23), 0·36 million (0·22-0·51), and 0·13 million (0·09-0·19) deaths, respectively. Health benefits were concentrated among lower-income groups and males. These health improvements would translate into macroeconomic gains equivalent to 0·043% (0·031-0·060), 0·034% (0·024-0·047), and 0·0016% (0·0013-0·0019) of total gross domestic product, respectively. Additional fiscal revenues would total ¥4·53 trillion (3·70-5·50) for tobacco, ¥2·00 trillion (1·75-2·29) for alcohol, and ¥295·5 billion (227·9-377·1) for SSBs. Higher taxes would yield greater health, economic, and equity gains, but fiscal revenues would decline beyond certain tax share levels (72% for tobacco, 59% for alcohol, and 40% for SSBs). INTERPRETATION: Increasing excise taxes on tobacco, alcohol, and SSBs in China can simultaneously generate health benefits, macroeconomic gains, and additional fiscal revenues, as well as improve equity. FUNDING: National Social Science Fund of China, the Taikang Yicai Public Health and Epidemic Control Fund, and Bill & Melinda Gates Foundation. TRANSLATION: For the Chinese translation of the abstract see Supplementary Materials section.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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