Claus et al.(2012)研究亞洲國家政府支出及租稅重分配效果的報告中，詳細說明了 租 稅 研 究 中 分 析 租 稅 重 分 配 效 果 最 常 使 用 的 三 項 工 具 ： 傳 統 的 個 體 模 擬 法 (micro-simulation)、可計算一般均衡模型(computable general equilibrium model)及迴歸分 析法。以下即就這三項工具的內容，對資料的需求和優缺點作一概述。
所謂傳統的租稅歸宿個體模擬法即根據稅負轉嫁和歸宿(shifting and incidence)的假 設，估計那些家計單位負擔了那些租稅，然後再依所得水準高低，把家庭區分為五等分 位或十等分位，計算每分位家庭的平均賦稅負擔率(可稱為特定稅目的有效稅率)，以表 達出不同所得水準分位家庭稅負負擔的累進或累退性。除了每個稅目有效稅率可以依分 攤結果估計外，學者也常依租稅種類而彙總相關稅目為所得稅、消費稅及財產稅，或者 國稅及地方稅，計算有效稅率，最後並加總各項稅負，得到總合有效稅率：每一分位家 庭所得中平均承擔的稅負。
這個研究方法通常需要利用個別家計單位資料的個體資料(micro-data)檔案1，通常 要使用家庭所得及消費支出調查的資料庫，具備所得、所得結構、來源和消費支出等相 關變數的數值。這個研究方法的代表性研究是 Pechman and Okner(1974)利用美國布魯金 斯研究院(Brookings Institute) MERGE 資料檔的兩次大規模美國租稅負擔分配的實證工
1
有些研究基於個體家庭資料的缺乏，也有用「代表性家庭」(representative, typical household)的推算家
庭資料來代替。例如假設十個分位家庭中，每分位都只有一個家戶，其支出、所得和其他特性可代表真
正的分位家庭平均水準。Wasylenko(1986)的研究就是一個例子。
作。OECD(2000)是另一個著名的研究結果。
利用個體模擬法的關鍵在建立正確的租稅轉嫁和歸宿假設。雖然有學者認為類似研 究中的轉嫁假設未免流於任意(ad hoc)，但研究人員在建立假設時都設法從理論預期導 引相關的設定。而且通常使用一組以上的假設，以驗證結果的穩定性，並進行估計結論 的敏感度分析。常用的轉嫁假設包括：個人所得稅通常由納稅者承擔，不作任何轉嫁的 設定。公司所得稅具有多種假設的應用。有設定不轉嫁，由股東負擔所有稅負；有利用 Harberger(1960)的一般均衡分析結果，假設由所有資本主同時負擔；也有設定後轉 (backward shifting)由勞動者部分負擔；最後，假設公司所得稅為生產成本之一，前轉到 由購買產品的消費者負擔。通常慣用的處理方式是假設一個分配比例，稅負分別由股 東、勞工和消費者共同分擔。
消費稅(包含加值稅，特產稅及關稅)，基本上都假設轉嫁到消費者負擔，因此大抵 上為累退分配的設定。不過，Kaplow(2007)的研究指出，如果加值稅有多層稅率(例如對 必需品和奢侈品的稅率不同)，則加值稅的累退性將會降低。
最後，財產稅的歸宿基本上有兩派意見，其一假設不轉嫁，由應稅財產所有人或所 有財產(應稅及未稅)所有人負擔；另一則假設會前轉，由財產的使用人或租用人承擔。
雖然此法通常要處理相當龐雜的資料，但是個體模擬法的估計相對簡單易行，而且 明白指出轉嫁和歸宿的假設，不同假設也易於比較及論辯，而且可用於大型資料庫，可 以得到豐富的分析結果。
相對而言，個體模擬法對資料的要求也形成應用此工具時的一個困難，大型資料不 齊備的國家，通常就不可能進行此類研究。其次，經濟體系之間各個市場互相影響，租 稅課徵後的「次級效果」常被這一種研究方法所忽略，因此，不能正確回答最後是誰負 擔了租稅這個關鍵問題。
不過，對個體模擬法最主要的批評仍是在轉嫁的假設上，Devarajan et al.(1980)就曾 指出事實上是由轉嫁的假設「設定」(stipulate)歸宿的效果。不同的假設就可以得到不同 的歸宿結果。
第二種常用的是租稅歸宿一般均衡分析模型。Harberger(1962)的著作開啟了一般均 衡租稅歸宿模型的基礎，在可計算一般均衡模型(CGE)的協助下，研究者可以不必受 Harberger 原來 2×2×2 模型的限制，在一個建構完整的多部門多方程式的模型下，不必 明白假設租稅如何轉嫁，即可推展出租稅課徵的一般均衡結果。均衡變動前後的價格和 所得變動，代表了租稅的影響。當然，不同的 CGE 模型，通常會因模型設定的需求，
對例如不同產業部門中的資本－勞動比、生產要素之間的替代彈性等，可能不同的模型 有不同的假設，而且模型所得到的租稅分配結論，卻又往往與這些假設數值相關。
租稅歸宿 CGE 模型所用的資料檔案，不同於上述個體模擬方法，求解模型均衡變 動需要使用國民所得帳，家計支出調查和納稅資料，不過，並不要求利用個體資料，資 料的整合度高。
CGE 法的優點為經濟活動之間的關係可以由完整的經濟結構所表達，透過效用函 數、需求函數、生產函數和供給函數的設定，可以清楚追蹤租稅課徵的最終效果。而一 般均衡模型考慮到課徵租稅的衝擊效果及其後的回饋效果更是其他兩項工具所不及之 處。不過，CGE 模型設定和估計的處理非常複雜，而且由於對資料之要求甚高，一般須 假設整個經濟中的家計單位數目不多，通常有五到十分位的代表性家庭，祗能提供整合 性的結果。最後，Fullerton and Roger (1991)提出，CGE 模型雖不「設定」歸宿的結果，
不過，得設定重要變數的數值，而租稅歸宿的估計又與這些變數的數值相關。
第三項分析工具是迴歸方法，不同於個體模擬以及 CGE 方法，迴歸方法並不直接 估計稅負在家庭之間的分配情況，而是假設一個國家的整體所得分配，直接或間接受租 稅結構、租稅負擔率和其他租稅因素所影響，並透過實證資料，驗證租稅制度對功能性
所得分配的效果。迴歸模型中的被解釋變數通常為吉尼係數，而解釋變數則包括直接稅 和間接稅的比例、邊際稅率、租稅的累進程度等。租稅所得重分配的迴歸分析，大多應 用在跨國比較研究上，因此都以多國的縱橫資料(panel data)檔案為分析主體。這種黑盒 子模型(Black box model)的最新研究，包括 Gwartney and Lawson (2001)，Weller (2007)，
Duncan and Sabirianova Peter (2008)，以及 Martinez-Vazquez et al.(2011)的成果。
這種計量工具的缺點非常明顯：租稅對所得分配的影響過徑(path)無法詳細追蹤，
欠缺理論分析。不過，計量工具可以驗證國與國之間顯著不同的租稅負擔水準和租稅結 構對所得分配的影響。這一種研究方向，通常是祗聚焦在單一國家的個體模擬法和 CGE 法不可能瞭解的主題。因此可以把迴歸法視為上述兩種方法的互補性研究工具，開拓另 外一個研究空間。
此外，研究租稅的所得重分配效果，又可以更進一步分解綜合重分配效果為垂直效 果、水平效果和重排序效果。分解效果之計算，主要有兩種方式：
第一：A-G 分解法(Cok, et al., 2012; Duclos and Lambert, 2000; Duclos et al. 2003)：
先設定一 Atkinson-Gini 型社會福利函數，再依此假設計算 Atkinson-Gini 不平等指標 I(X)，並得到 RE=V - C – R，其中：
V 代表垂直效果，定義為 I(X) - I(NE) C 代表水平效果，定義為 I(UP) - I(NE) R代表重排序效果，定義為I(N) - I(UP)
RE為綜合效果，X為稅前所得，N為稅後所得
NE為符合水平公平之稅後所得，UP為第 p 分位家庭之預期稅後使用。
另一為AJL(Aronson, Johnson, Lambert,1994) 的分解法，是一項統計工具，不假設社
會福利函數存在。2
AJL定義 RE=(GY - G0) -∑αyGF(y) - R。
其中，V=(GY - G0)，GY為稅前吉尼係數值，
G0為課稅符合水平公平時之吉尼係數值。
H=∑αyGF(y)，y 為具備相同所得水準之子群之所得，
αy為假設稅前所得皆為 y 之子群內，人數比例與稅後所得比例之積，
GF(y)為子群與子群間的吉尼係數。
最後定義 RE = GY − GY−T為課稅後吉尼係數之變動，則 R（重排序效果）= V – H - RE。
不論是採取 A-G 或 AJL 分解法，研究者都得對租稅課徵後稅後所得的變動予以估 計，亦應須依照租稅轉嫁和歸宿的設定，計算家庭所得的變化，再依符合水平公平課稅 方式的調整，即可計算出各項重分配的效果，以檢視租稅達成公平目標的結果。
2