《BMC Nutrition》：The association between the health promotion levy and employment in South Africa: an interrupted time series analysis
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为探究南非健康促进税（HPL）对就业的影响，研究人员利用南非季度劳动力调查数据开展了单组中断时间序列分析。结果显示，HPL 与南非糖类相关行业的就业增减无显著关联。该研究为政策制定提供依据，有助于推动健康与经济协调发展。
在全球范围内，含糖饮料（SSBs）的生产和消费近年来呈上升趋势。然而，大量证据表明，SSBs 与肥胖及其并发症（如糖尿病、高血压、心血管疾病等）的患病率上升密切相关。在南非，超重和肥胖问题尤为严重，是撒哈拉以南非洲地区患病率最高的国家之一，这给当地的医疗系统带来了沉重负担，对经济也产生了负面影响。为应对这一问题，南非政府于 2018 年 4 月 1 日推出了针对 SSBs 的税收政策 —— 健康促进税（Health Promotion Levy，HPL）。但糖类行业对此表示反对，声称该税收会导致就业岗位流失。在此背景下，来自南非金山大学（University of the Witwatersrand）卫生科学学院公共卫生学院 SAMR/Wits 卫生经济与决策科学中心的研究人员 Chengetai Dare 等人开展了相关研究，以探究 HPL 与糖类行业就业之间的关联，该研究成果发表在《BMC Nutrition》杂志上。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：使用南非统计局的季度劳动力调查（Quarterly Labour Force Survey，QLFS）数据，这些数据涵盖了 15 岁及以上人群，来自南非九个省份，具有全国代表性。采用单组中断时间序列（interrupted time series，ITS）分析方法，并构建回归模型进行研究。回归模型为ln(Yit)=β0+β1T+β2Xit+β3TXit+βpP+εt，其中Yit表示行业i在时间t的员工数量，T表示研究开始后的时间，Xit表示 HPL 干预的虚拟变量，TXit是时间趋势与 HPL 的交互项，β0 - β3和βp分别代表不同的参数，P用于解释省级固定效应。同时，研究人员还进行了多种回归模型分析，包括普通最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）和随机效应（RE）回归模型，以确保研究结果的可靠性。
研究结果如下：
- 就业趋势分析：通过对 2009q2 - 2020q2 期间九个省份的数据分析，研究人员发现 HPL 对糖类相关行业（包括农业、制造业、批发和零售业）的就业水平似乎没有显著影响。从图中可以直观看到就业水平的变化趋势，进一步的回归分析也证实了这一点。
- 回归结果分析：所有回归模型的结果基本相似，在所有糖类相关行业中，HPL的系数β2和HPL与时间交互项的系数β3均不显著。这表明 HPL 的实施并没有导致就业水平出现明显的变化。此外，研究还发现不同省份的就业水平存在差异，例如豪登省（Gauteng）、夸祖鲁 - 纳塔尔省（KwaZulu Natal）和西开普省（Western Cape）的总体就业水平较高，而北开普省（Northern Cape）、自由州省（Free State）等省份的就业水平较低。
研究结论和讨论部分指出，该研究发现 HPL 与南非糖类相关行业的就业水平之间不存在显著关联，这与其他国家类似研究的结果一致，如秘鲁、旧金山等地的研究都表明 SSB 税对就业水平无显著影响。这可能是由于受影响行业的多产品公司会内部重新分配劳动力、饮料生产商可通过重新配方避免征税、产品需求未明显下降以及消费者会进行产品替代等原因。基于此，研究人员认为，考虑到 HPL 不会显著阻碍就业，且有大量证据表明 SSB 税在减少消费方面的有效性，同时当前 HPL 税负相对较低，南非政府应考虑将 HPL 从目前零售价格的 8% 提高到世界卫生组织（WHO）建议的 20%，并将 HPL 的征收范围扩大到果汁。这些策略不仅有助于鼓励人们减少 SSBs 的摄入，预防肥胖和相关非传染性疾病，还能为政府增加财政收入，实现健康与经济的双赢。然而，该研究也存在一定的局限性，即糖类相关行业的定义较宽泛，可能包含与糖类行业无关的活动，这可能导致因变量存在测量误差。但总体而言，该研究为南非政府制定合理的税收政策提供了重要依据，对推动公共健康和经济发展具有重要意义。
