二是对CGE模型的改进。张晓娣基于跨期CGE模型和SAM表来估算碳税的社会福利效应，其中跨期CGE模型包括10个产业与10类消费品，SAM表来自2010年42个部门投入产出表延长表，文中设置了不同排放情景：不采取碳税以及其他减排政策即基准情景和减排目标分别为5%、10%、20%两类，碳税对居民福利的效应由福利变动HEV来衡量，结果表明遵循碳税税收中性原则能实现一定的就业红利，但碳税引起的福利下降幅度随着减排目标的扩大而不断变大[23]。赵子健、赵旭等不仅利用CGE模型，还结合气候保护支出模型与之对比，其中CGE模型包含生产模块、价格模块、收入支出模块、贸易模块及闭合模块，并在生产模块中引入了能源子模块，气候保护支出模型主要是采取气候保护函数，通过比较得出气候保护支出政策的减排成本高于碳税政策的结论，但碳税使得居民实际收入减少、福利水平降低[24]。娄峰采用动态可计算一般均衡模型（DCGE）和社会核算矩阵表（SAM）模拟了碳税征收后可能带来的居民福利变动，证明只有在居民所得税和碳税同时改革的情况下才能实现双重红利[25]。

三是采用除了CGE模型以外的分析方法。符淼、孙宇等采用TREMOVE模型，从交通碳税视角模拟了新车船税、碳税及车船税和碳税并行的不同情景，模型包括交通需求、交通工具、排放量和社会福利四个模块，车船税对社会福利有负面效应但碳税对社会福利有积极影响[26]。王啸峰从碳关税入手，利用我国30个地区1999-2012年的面板数据，构建面板协整方程，分析得出征收碳税后我国除了长江中游地区外，均会产生资本和劳动要素收入差距扩大的问题，证明了碳税具有累退性[27]。张明文、张金良、谭忠富、王东海等采用我国28个省市11年的面板数据，通过固定效应模型证明了碳税对收入分配具有累退性[28]。颜扬构建了碳税弹性系数模型，其中包括资本要素产出弹性、劳动要素产出弹性、能源投入产出要素等几个重要因素，使用时间跨度为1994-2009年的数据来衡量，得出的结论印证了碳税的累退性，即碳税会引起劳动要素收入分配的减少使得部分家庭承担碳税的负面效应[29]。郭晓红、刘亦文、胡宗义等不仅建立了面板数据固定效应模型，还构建了面板数据分位数模型，表明碳税的征收使得劳动要素占总收入的比例降低，且对我国三大沿海地区最为显著，从西到东逐渐增强[30]。张晓娣采用投入产出模型和线性需求模型估算了福利成本指标和收入差距指标，并计算了征收碳税前后的Atkinson公平度指数，计算结果表明无论不平等厌恶系数取值多少都会带来Atkinson值的增加，从而加剧居民收入不平等程度[31]。王文举、范允奇等利用板数据模型和面板分位数回归模型分析发现后者能更明显地判别出碳税对各区域的效应，除了大西北地区外，我国各个区域在征收碳税后资本要素和劳动要素的收入差距均会扩大[32]。周志国以SWOT分析方法的四个方面为切入点，以效率和公平为视角，以碳排放权交易为参照，对碳税政策带来的收入分配效应进行评析，结果表明累退性的确存在，将会进一步拉大高收入家庭和低收入家庭的收入分配差距，并且这种差异不会因税率的不同设置而消除，意味着碳税的累退性在公平方面大有劣势[33]。

3  创新之处与不足

学术界对碳税的研究不再停留在碳税本身，而是增加其外延到与碳税相关的各个领域，如企业生产、能源供应等，从其他角度入手可以遵循联系的原理来探究碳税可能产生的影响，扩大了碳税的研究广度。

虽然学界对碳税收入分配效应是否具有累退性尚未达成共识，但可以看出大多数文献对碳税产生的效应停留在理论分析阶段，缺少数据实证，且多针对不同收入阶层，很少有关注到城乡差距，因此本文选择用数据统计法和实证分析法来验证碳税收入分配效应的累退性，并加入城乡区域差异的角度来充实。