[논문 리뷰] Modelling Distributional Impacts of Carbon Taxation: a Systematic Review and Meta-Analysis

Jules Linden, Cathal O'Donoghue외 1명|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 12.

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한 줄 요약

탄소과세에 관한 미시시뮬레이션 연구에 대한 체계적 고찰과 메타분석으로, 모델링 선택이 추정된 분배적 영향과 국가 간의 역진적 vs 진보적 결과에 어떤 영향을 미치는지 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 가구와 개인에 대한 탄소 과세를 시뮬레이션하기 위해 미시 시뮬레이션 모델이 어떻게 구축되는지 평가한다.
• 분배적 영향 추정치의 차이를 유발하는 주요 모델링 선택을 식별한다.
• 구현 결정이 국가 간 역진적 대 진보적 영향을 발견할 가능성에 어떤 영향을 미치는지 정량화한다.
• 결과 해석 및 분배적 우려를 반영한 탄소세 정책 설계에 대한 시사점을 논의한다.

제안 방법

• 탄소 과세에 관한 하향식 미시시뮬레이션 연구를 선정하기 위한 PRISMA를 준수한 체계적 고찰.
• 데이터, 세금 범위, 행동/일반균형(GE) 통합으로 모델링 선택을 분류.
• 모형 선택이 역진적 결과에 미치는 영향을 평가하기 위해 71개국에서 얻은 217개의 추정치를 대상으로 프로빗 모형(probit model) 기반 메타분석을 수행.
• 개념적 모델링 선택(예: 간접 배출)과 구현 선택(예: IO 데이터베이스, 다지역 대 단일지역) 간의 구분.
• 배포적 결과에 대한 특정 모델링 결정의 효과를 분리하기 위해 선행 연구와의 비교를 통해 특정 모델링 결정이 분포에 미치는 영향을 고립시키다.

Figure 1: Modelling steps and choices.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 미시시뮬레이션 모델링 선택이 탄소세의 추정된 분배적 영향에 어떤 차이를 만들어내는가?
• RQ2 구현 선택(예: 간접 배출 모델링, IO 데이터, 지역 범위)이 탄소세가 역진적이거나 진보적으로 보일 가능성에 체계적으로 영향을 미치는가?
• RQ3 세금 적용범위 설계와 수익 재활용은 분배적 결과에서 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 데이터 소스 및 수입된 배출의 범위를 고려할 때 일반균형 효과를 포함하는 것이 추정된 역진성에 변화를 주는가?
• RQ5 모델링 접근법과 관련된 연구 간 차이가 역진적 대 진보적 발견의 교차국적 패턴에 어떤 차이를 보이는가?

주요 결과

• 모형 선택에 상당한 다양성이 존재하며 표준 관행이 확립되지 않았다.
• 수입된 배출 및 더 넓은 간접 배출을 모델링하는 것이 진보적 결과의 가능성에 영향을 미칠 수 있으며, 수입된 배출에 초점을 맞춘 경우 역진성 발견이 덜 나타나는 경향과 연관된다.
• 오래된 데이터 세트, 명시적 과세의 진보성 또는 소득 불평등 지표, 가구 행동을 포함하는 경우 진보적 추정 가능성이 더 높아지는 경향이 있다.
• 일반균형 효과를 포함하면 IO 데이터베이스 및 수입된 배출 범위를 고려할 때 역진적 결과의 가능성이 증가한다.
• MRIO/EE-IO 접근법과 더 넓은 배출 범위 사용은 단일 지역 또는 직접 배출만 모델링하는 경우와 비교해 분배적 결과에 서로 다른 영향을 주는 경향이 있다.
• 메타분석은 구현 관련 예측변수가 역진적 대 진보적 발견에 대한 설명력을 크게 증가시키며(프로빗 모형에서 최대 약 55% 개선) 이라는 점을 보여준다.

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