[論文レビュー] Modelling Distributional Impacts of Carbon Taxation: a Systematic Review and Meta-Analysis

Jules Linden, Cathal O'Donoghue+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 12, 2026

Climate Change Policy and Economics被引用数 0

ひとこと要約

カーボン税設計が分布的影響に及ぼす影響を評価する microsimulation 研究の系統的レビューとメタ分析。モデリングの選択が推定結果に与える影響と、国別での逆進的対進歩的結果の違いを示す。

ABSTRACT

Carbon taxes are increasingly popular among policymakers but remain politically contentious. A key challenge relates to their distributional impacts; the extent to which tax burdens differ across population groups. As a response, a growing number of studies analyse their distributional impact ex-ante, commonly relying on microsimulation models. However, distributional impact estimates differ across models due to differences in simulated tax designs, assumptions, modelled components, data sources, and outcome metrics. This study comprehensively reviews methodological choices made in constructing microsimulation models designed to simulate the impacts of carbon taxation and discusses how these choices affect the interpretation of results. It conducts a meta-analysis to assess the influence of modelling choices on distributional impact estimates by estimating a probit model on a sample of 217 estimates across 71 countries. The literature review highlights substantial diversity in modelling choices, with no standard practice emerging. The meta-analysis shows that studies modelling carbon taxes on imported emissions are significantly less likely to find regressive results, while indirect emission coverage has ambiguous effects on regressivity, suggesting that a carbon border adjustment mechanism may reduce carbon tax regressivity. Further, we find that estimates using older datasets, using explicit tax progressivity or income inequality measures, and accounting for household behaviour are associated with a lower likelihood of finding regressive estimates, while the inclusion of general equilibrium effects increases this likelihood.

研究の動機と目的

• households と individuals に対するカーボン課税をシミュレーションするために microsimulation モデルがどのように構築されるかを評価する。
• 分布影響の推定差を生み出す主要なモデリング選択を特定する。
• 実施決定が国間で逆進性対進歩性の発生可能性に与える影響を定量化する。
• 結果の解釈と、分布上の懸念を考慮したカーボン税政策設計への含意を論じる。

提案手法

• PRISMA に従う系統的レビューを実施し、カーボン税に関する bottom-up microsimulation 研究を選定する。
• データ、課税対象範囲、行動/一般均衡統合の3つのモデリング選択に分類する。
• 217 件の推定値（71 国）を用いた probit モデルによるメタ分析を実施し、モデリング選択が逆進的結果へ与える影響を評価する。
• 概念的モデリング選択（例：間接排出）と実装選択（例：IO データベース、マルチリージョン対単一地域）を区別する。
• 分布結果に対する特定のモデリング決定の影響を特定文献と比較して切り分ける。

Figure 1: Modelling steps and choices.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 さまざまな microsimulation モデリング選択がカーボン税の推定される分布影響にどのように影響するか。
• RQ2 実装選択（間接排出モデル化、IO データ、地域範囲）がカーボン税が逆進的か進歩的かを示す可能性を体系的に変化させるか。
• RQ3 税収拡大設計と収入再循環が分布結果に与える役割は何か。
• RQ4 一般均衡効果を含めるとデータ源と輸入排出の包含を考慮した場合、推定逆進性は変わるか。
• RQ5 モデリングアプローチに関連する国間の逆進性対進歩性の傾向はどのように現れるか。

主な発見

• モデリング選択には大きな多様性があり、標準的な実務は確立されていない。
• 輸入排出とより広範な間接排出のモデリングは進歩的な結果となる可能性に影響を与え、輸入排出に焦点を当てると逆進性が小さくなる傾向がある。
• 古いデータセット、所得不平等の明示的測定、家計行動の組み込みは、進歩的推定となる可能性を高める。
• 一般均衡効果の包含は、IO データベースと輸入排出のカバレッジを考慮した場合、逆進的結果の発生可能性を高める。
• MRIO/EE-IO アプローチとより広範な排出カバレッジを用いると、単一地域または直接排出のみのモデルとは分布結果に影響が異なる傾向がある。
• 実装関連の予測因子が、逆進対進歩性の説明力を大幅に高めることをメタ分析は示しており（プロbit モデルで最大約55%の改善）を示す。

Figure 2: Comparison of carbon tax burdens by welfare concept and ranking variable for Hungary.