使用双重机器学习评估蒙古加糖饮料税的成本效益的协议
Nyamdavaa Byambadorj1, Rohan Best1, Undram Mandakh2
1Department of Economics, Macquarie Business School, Macquarie University, Sydney, New South Wales, Australia.
PloS one
|June 10, 2025
概括
蒙古 蒙古 蒙古 蒙古 蒙古
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 卫生经济学 卫生经济学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 在蒙古,高糖甜饮料 (SSB) 消费有助于肥胖,2型糖尿病和非传染性疾病 (NCD).
- 这些非传染性疾病对健康和经济造成重大负担.
- 计划在2027年实施20%的SSB税.
研究的目的:
- 进行蒙古即将实施的SSB税的成本效益分析 (CEA).
- 估计税收对消费模式和疾病负担的影响.
- 为数据驱动的公共卫生政策提供证据.
主要方法:
- 使用马尔科夫队列模型进行模拟.
- 采用双重机器学习 (DML) 来估计价格弹性和消费变化.
- 对蒙古人口 (年龄大于15岁) 的模拟结果,超过20年和一生.
主要成果:
- 肥胖患病率,医疗保健成本和疾病负担的预测变化.
- 量化结果是避免的残疾调整寿命年 (DALYs) 和获得的质量调整寿命年 (QALYs).
- 估计了潜在的税收收入,并进行了敏感性分析.
结论:
- 该研究提供了有关SSB税收成本效益的政策相关证据.
- 这些发现支持蒙古的公共卫生战略的数据驱动决策.
- SSB税收显示了降低NCD负担和促进更健康行为的潜力.
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