The heterogeneity of regional energy shadow price and energy environment efficiency in China

Qingyou YAN; Zengkan GUI; Wenhua ZHANG; Lizhong CHEN

doi:10.18402/resci.2020.06.03

Journals >Resources Science >Volume 42 >Issue 6 >Page 1040 > Article

Resources Science
Vol. 42, Issue 6, 1040 (2020)

The heterogeneity of regional energy shadow price and energy environment efficiency in China

Qingyou YAN¹, Zengkan GUI^1、*, Wenhua ZHANG¹, and Lizhong CHEN²

Author Affiliations

¹School of Economics and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206, China

²State Grid Corporation of China, Beijing 100031, China

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DOI: 10.18402/resci.2020.06.03 Cite this Article

Qingyou YAN, Zengkan GUI, Wenhua ZHANG, Lizhong CHEN. The heterogeneity of regional energy shadow price and energy environment efficiency in China[J]. Resources Science, 2020, 42(6): 1040 Copy Citation Text

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Fig. 1. [in Chinese]

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Fig. 1. Energy environment efficiency under group-frontier and meta-frontier, 2000-2017

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Fig. 2. Trends of technology gap in three types of areas in China, 2000-2017

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Fig. 4. Trends of energy shadow price under group frontier in China, 2000-2017

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Fig. 5. Trends of energy shadow price under meta frontier in China, 2000-2017

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	变量	单位	平均值	最大值	最小值	标准差
A组	资本存量	亿元	33712.932	177723.015	1157.632	33000.163
	劳动力	万人	2283.834	6310.014	330.974	1705.803
	能源消费量	万t标准煤	11880.717	32342.004	479.955	8389.987
	地区生产总值	亿元	14687.278	62401.513	526.829	12816.087
	环境污染指数		0.193	0.595	0.013	0.154
B组	资本存量	亿元	25605.809	141653.974	2375.282	24906.032
	劳动力	万人	3040.019	6746.432	1044.624	1415.241
	能源消费量	万t标准煤	9909.742	23647.109	2329.007	5124.148
	地区生产总值	亿元	8547.678	29348.583	1747.442	5666.173
	环境污染指数		0.216	0.509	0.091	0.092
C组	资本存量	亿元	20801.614	190365.189	710.265	29382.224
	劳动力	万人	1964.539	5960.014	238.578	1530.583
	能源消费量	万t标准煤	11319.868	38899.253	897.219	9259.562
	地区生产总值	亿元	6739.013	51736.438	294.534	8783.717
	环境污染指数		0.267	0.785	0.014	0.190

Table 1. Descriptive statistics of inputs and outputs

地区		E^Tol	E^TI	E^MI	改善策略		地区		E^Tol	E^TI	E^MI	改善策略
地区		E^Tol	E^TI	E^MI	技术	管理			E^Tol	E^TI	E^MI	技术	管理
A组	北京	0.251	0.000	0.251		√				广西	0.415	0.354	0.061	√
	天津	0.334	0.000	0.334		√				重庆	0.479	0.416	0.063	√
	辽宁	0.438	0.000	0.438		√				四川	0.591	0.449	0.141	√
	上海	0.293	0.000	0.293		√				陕西	0.564	0.419	0.146	√
	江苏	0.369	0.000	0.369		√				平均	0.493	0.380	0.113
	浙江	0.363	0.000	0.363		√			C组	河北	0.674	0.314	0.359	√	√
	福建	0.267	0.000	0.267		√	山西	0.796		0.176	0.620		√
	广东	0.007	0.000	0.007		√	内蒙古	0.619		0.235	0.384		√
	海南	0.037	0.000	0.037		√	山东	0.541		0.333	0.207		√
	平均	0.262	0.000	0.262			贵州	0.734		0.136	0.597	√
B组	吉林	0.475	0.259	0.216	√	√	云南	0.585		0.289	0.296	√	√
	黑龙江	0.503	0.345	0.158	√			甘肃	0.619	0.192	0.427		√
	安徽	0.485	0.423	0.062	√			青海	0.389	0.266	0.123	√
	江西	0.353	0.337	0.016	√			宁夏	0.522	0.332	0.190	√
	河南	0.550	0.420	0.130	√			新疆	0.702	0.134	0.568		√
	湖北	0.569	0.388	0.180	√			平均	0.618	0.241	0.377
	湖南	0.436	0.363	0.073	√			全国	0.465	0.219	0.246

Table 2. Decomposition and improvement potential of energy inefficiency in some selected provinces in China

	地区	群组前沿				共同前沿
	地区	2000—2005	2006—2011	2012—2017	2000—2017	2000—2005	2006—2011	2012—2017	2000—2017
A组	北京	0.623	0.755	1.296	0.891	0.625	0.758	1.302	0.895
	天津	0.476	0.562	0.649	0.562	0.478	0.574	0.657	0.570
	辽宁	0.376	0.455	0.675	0.502	0.382	0.458	0.678	0.506
	上海	0.561	0.574	0.653	0.596	0.563	0.576	0.658	0.599
	江苏	0.630	0.628	0.729	0.662	0.636	0.630	0.729	0.665
	浙江	0.594	0.696	0.773	0.688	0.600	0.702	0.773	0.692
	福建	0.655	0.694	0.939	0.763	0.669	0.699	0.942	0.770
	广东	0.736	0.825	0.947	0.836	0.740	0.830	0.949	0.840
	海南	0.740	0.806	0.952	0.833	0.744	0.821	0.958	0.841
	平均	0.599	0.666	0.846	0.704	0.604	0.672	0.850	0.709
B组	吉林	0.319	0.583	0.882	0.595	0.347	0.603	0.893	0.614
	黑龙江	0.361	0.424	0.632	0.472	0.442	0.471	0.708	0.540
	安徽	0.382	0.570	0.918	0.623	0.483	0.625	0.959	0.689
	江西	0.372	0.530	0.842	0.582	0.472	0.697	0.975	0.715
	河南	0.258	0.545	0.661	0.488	0.322	0.586	0.733	0.547
	湖北	0.480	0.531	0.812	0.608	0.527	0.550	0.844	0.640
	湖南	0.215	0.476	0.800	0.497	0.289	0.503	0.845	0.546
	广西	0.272	0.462	0.723	0.486	0.315	0.659	0.894	0.623
	重庆	0.503	0.556	0.796	0.618	0.539	0.577	0.860	0.658
	四川	0.414	0.457	0.710	0.527	0.448	0.515	0.796	0.586
	陕西	0.451	0.581	0.748	0.593	0.501	0.603	0.824	0.643
	平均	0.366	0.520	0.775	0.554	0.426	0.581	0.848	0.619
C组	河北	0.261	0.329	0.446	0.345	0.370	0.425	0.674	0.490
	山西	0.174	0.249	0.352	0.258	0.207	0.312	0.508	0.343
	内蒙古	0.170	0.256	0.313	0.246	0.218	0.368	0.554	0.380
	山东	0.275	0.330	0.465	0.357	0.497	0.556	0.750	0.601
	贵州	0.196	0.232	0.377	0.268	0.309	0.401	0.650	0.453
	云南	0.261	0.241	0.441	0.314	0.457	0.526	0.820	0.601
	甘肃	0.206	0.218	0.368	0.264	0.345	0.430	0.655	0.477
	青海	0.277	0.368	0.415	0.353	0.351	0.385	0.488	0.408
	宁夏	0.265	0.283	0.319	0.289	0.265	0.341	0.444	0.350
	新疆	0.219	0.233	0.279	0.243	0.398	0.424	0.461	0.427
	平均	0.230	0.274	0.377	0.294	0.342	0.417	0.600	0.453
全国平均		0.391	0.482	0.664	0.512	0.451	0.553	0.766	0.590

Table 3.

Energy shadow price under group-frontier and meta-frontier of selected provinces in China, 2000-2017

变量	全国			A组			B组			C组
变量	系数	t值	P值	系数	t值	P值	系数	t值	P值	系数	t值	P值
GI	-0.268	-1.586	0.073	-0.507	-0.880	0.202	-0.388	-1.996	0.045	-0.295	-1.703	0.072
IS	-0.089	-1.551	0.079	-0.311	-1.045	0.181	-0.279	-2.071	0.040	-0.469	-5.063	0.000
MR	0.012	1.427	0.099	0.024	2.144	0.034	0.001	0.094	0.925	0.004	0.726	0.239
EE	-0.027	-5.042	0.000	-0.177	-1.246	0.116	-0.032	-2.448	0.015	-0.002	-2.181	0.037
EC	-0.536	-6.018	0.000	-1.184	-6.095	0.000	-0.521	-4.386	0.000	-0.191	-2.355	0.020

Table 4. Regression result of influencing factors of regional energy shadow price in China

Qingyou YAN, Zengkan GUI, Wenhua ZHANG, Lizhong CHEN. The heterogeneity of regional energy shadow price and energy environment efficiency in China[J]. Resources Science, 2020, 42(6): 1040

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