《Sustainability》：The Income Distribution and Poverty Effects of Industry-Differentiated Carbon Tax in China: A Study Based on the CGE-MS Approach
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作为引导经济体走向更加可持续和低碳未来的市场化且具有成本效益的政策工具，碳税已在全球范围内获得广泛关注。然而，在发展中经济体中引入碳税仍存在高度争议，原因在于其对微观经济主体可能产生不利影响，尤其是涉及贫困和收入不平等问题。研究人员基于中国家庭追踪调查（Chi
作为引导经济体走向更加可持续和低碳未来的市场化且具有成本效益的政策工具，碳税已在全球范围内获得广泛关注。然而，在发展中经济体中引入碳税仍存在高度争议，原因在于其对微观经济主体可能产生不利影响，尤其是涉及贫困和收入不平等问题。研究人员基于中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies, CFPS）数据，刻画了微观主体的行为反应，并采用可计算一般均衡（Computable General Equilibrium, CGE）模型与微观模拟（Micro Simulation, MS）相结合的方法，动态模拟了2025年至2035年中国实施碳税后个人和家庭的行为反应。结果表明：（1）在中国实施行业差异化碳税不会产生累退效应，公众无须担忧贫困问题再次抬头；（2）碳税对高收入群体的不利影响大于低收入家庭，从而有利于促进收入公平；（3）虽然将碳税收入用于补贴清洁发电部门可进一步缩小收入差距，但同时会导致资源配置效率下降。通过结合能源救助和福利补偿等有针对性的社会保护政策，政府可以最大限度地减少碳税对弱势群体的负面影响。
在全球气候治理日益深化的时代背景下，将碳排放的外部性内部化已成为实现碳中和目标的核心机制。碳税与碳排放权交易体系（Emissions Trading System, ETS）等市场化环境政策通过提高高碳活动的相对成本，引导资本和劳动力向低碳部门流动，已成为全球主流的脱碳路径。然而，碳税作为一种政府监管工具，不可避免地会通过价格传导机制重塑既有的收入分配格局。碳税征收后，生产成本上升可能通过商品价格上涨向前转嫁给消费者，或通过工资下降向后转嫁给劳动者，进而影响家庭收入分配。当碳税对低收入家庭的不利影响在比例上大于高收入群体时，该税种即具有累退性，会加剧不平等并可能将弱势群体推至贫困线以下。由于各国国情、发展阶段和行业结构存在差异，碳税的累进性或累退性也相应不同，其收入分配和贫困效应须逐案分析。对于中国这样一个资源禀赋和区域发展水平存在显著失衡的大国而言，碳税对贫困和收入分配的影响尤为复杂，是决定是否采纳该政策的关键议题。
为回应这一现实需求，研究人员创新性地将计量微观模拟与CGE模型相结合，构建了CGE-MS分析框架，以识别受碳税影响的微观主体（包括个人和家庭），通过比较多情景下贫困发生率、基尼系数（Gini coefficient）、增长曲线（Growth Incidence Curve, GIC）和森指数（Sen index）等指标的变化，定量评估行业差异化碳税对贫困和收入分配的影响。
在研究方法层面，研究人员基于2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，该数据覆盖14241户家庭和41123名个人，与CGE模型基期一致。具体技术路线包括以下五个核心模型模块。第一，CGE模型：以贾和林的CEEEA2.0动态CGE模型为基础，添加税率调整系数实现行业差异化征税，将工业部门的碳税成本纳入间接税，并模拟政府通过减免企业间接税补贴清洁电力行业、通过减免居民直接税向家庭部门转移碳税收入。第二，职业选择模型：运用多项logit模型估计个人在受雇、自雇、农业生产和非经济活动四种职业间的离散选择，按户主先行决策的顺序模拟家庭成员的职业状态调整。第三，个人收入模型：采用Heckman两步法估计个人劳动收入方程，考虑性别、户主身份、地区、年龄、教育水平等控制变量，非就业者的保留工资从观测残差分布中抽取。第四，家庭收入模型：假设家庭收入遵循柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）函数形式，使用两阶段最小二乘法处理家庭劳动者数量的内生性问题，以家庭规模和平均年龄作为工具变量。第五，家庭消费模型：基于等价收入概念，假设家庭消费函数为柯布-道格拉斯形式，利用CGE模型获取的商品价格变化结合MS模型刻画的家庭消费偏好，计算等价收入水平变化以反映碳税对社会福利的影响。研究设计了政策模拟情景：第一组围绕是否征收行业差异化碳税及调税间隔设置BAU（基准情景）、FLX（弹性税率情景）和STK（粘性税率情景）；第二组在征收粘性行业差异化碳税基础上，按碳税收入用途设置STK（政府留存）、ENE（补贴清洁电力部门）、HOH（转移给家庭部门）和MIX（两者均分）四类情景，模拟期为2025至2035年。
研究结果与发现如下。
**5.1 贫困发生率的影响**。以相对贫困线、世界银行国际贫困线和中国官方绝对贫困线为标准，碳税情景下贫困率均高于BAU情景，但幅度有限——相对贫困发生率差值在0.14个百分点以内，表明行业差异化碳税不会实质性阻碍减贫进程。FLX情景下相对贫困发生率在模拟期内下降51.5%，碳税只是略微减缓了贫困率的下降速度，并未逆转下降趋势。不同税率调整频率（FLX与STK）对贫困发生率的影响差异极小（万分之一水平）。收入返还机制中，HOH情景对缓解贫困冲击的效果优于ENE和MIX情景。
**5.2 基尼系数**。BAU情景下基尼系数从2025年的0.4950下降至2035年的0.4926，降幅为0.48%；FLX情景下同期降幅扩大至0.54%。碳税情景均使基尼系数进一步下降，表明碳税有利于促进收入平等。在收入返还方式上，ENE、MIX和HOH情景下基尼系数分别下降0.591%、0.588%和0.531%，即增加补贴清洁电力部门的收入份额可进一步缩小收入差距。
**5.3 增长曲线（GIC）**。FLX情景下GIC曲线位于零线以下，表明所有收入群体均因税引致价格上涨而减少消费，且影响随税率上升而加剧。碳税对前20%最高收入群体的消费削减效应最大（2035年平均消费下降1.10%），对最低10%群体的影响次之（下降1.04%），中间收入群体影响最小（约0.94%），验证了中国碳税的累进性特征。这一结论与以往基于多区域投入产出分析的研究不同，原因在于后者未捕捉家庭对价格变化的行为反应及相应的生产调整。
**5.4 森指数综合分析与稳健性检验**。森指数综合贫困发生率、贫困缺口比率和基尼系数衡量整体社会福利。碳税情景下贫困发生率和贫困缺口比率均高于BAU情景，同时基尼系数下降。随着家庭转移支付占比的下降（HOH > MIX > ENE），森指数上升，表明补贴清洁电力部门虽进一步缩小收入差距，但无法弥补贫困状况的恶化，导致社会福利净损失。将相对贫困线在±50%范围内调整，FLX情景下的贫困发生率仍一致高于BAU情景，核心结论保持稳健。
讨论部分指出，碳税对贫困的不利影响有限，原因在于生产商通过涨价转嫁部分税负的同时，贫困家庭将更大比例的支出用于食品和服装等必需品而非能源密集型商品。收入返还方式的比较揭示了一个重要权衡：以家庭为导向的转移支付能有效缓解消费冲击，但补贴清洁电力部门反而可能引发资源错配——CGE结果表明ENE情景下可再生能源占比反而低于其他情景，说明不当的收入循环措施可能使政策效果偏离初衷。
研究结论可归纳为三点：第一，碳税略微减缓减贫步伐但幅度有限，所有反事实情景下贫困发生率的最大增幅在0.35个百分点以内，中国无须因贫困担忧而放弃碳税。第二，碳税促进收入平等，2035年HOH、MIX和ENE情景下基尼系数与BAU情景的差异分别为-0.03、-0.06和-0.06，GIC结果证实碳税对高收入群体施加更重的负担。第三，收入返还有效缓冲对家庭的冲击，2030年HOH情景下平均消费仅下降0.48%，远低于ENE情景的1.16%；增加碳税收入对居民部门的转移支付比例可缓解整体贫困水平，2035年ENE、MIX和HOH情景下的综合贫困水平分别比BAU情景高4.76%、4.26%和1.54%，呈递减趋势。基于上述发现，研究人员提出三项政策建议：实施兼顾脱碳与公平双重优先事项的碳税制度；建立以家庭福利为导向的碳税收入返还机制，优先向低收入和能源弱势家庭提供定向现金转移、能源补贴和普惠性碳红利；构建与碳税配套的长期反贫困与动态调整机制，对弱势地区和群体进行重点监测并设计自动调整机制。该研究为碳税政策在兼顾效率与公平、实现“双碳”目标方面提供了微观层面的实证证据和制度设计参考。
