中国におけるエネルギー投入の配分効率と影の価格:マルチエネルギーアプローチ
Allocation Efficiency and Shadow Prices of Energy Inputs in China: A Multi-Energy Approach (原題)
Ziye Cheng, Di Wu, Li Liu, Pingjian Yang, Wenjun Xiao, Yuan Li
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は中国の炭素ピーク・カーボンニュートラル達成のため、2005~2022年の省別データを用い、確率的フロンティアモデルで石炭・石油・天然ガス・電力熱の配分非効率を測定。技術効率と配分効率がともに1未満で、資本に対し労働と各エネルギーが過剰利用されていることを発見。影の価格が実価格を上回り、市場競争と政府規制による合理的配分の必要性を示す。
English
This study uses a stochastic frontier model to measure allocative inefficiency of coal, oil, natural gas, and electricity/heat in Chinese provinces from 2005 to 2022. It finds technical and allocative efficiency below 1, with labor and energy inputs overutilized relative to capital. Shadow prices exceed actual prices, signaling potential for market and regulatory improvements to boost energy efficiency for carbon neutrality.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
中国のエネルギー政策(炭素ピーク・カーボンニュートラル)に関連する実証分析だが、日本のGX実現やエネルギー基本計画の参考になりうる。要素配分と影の価格概念は、日本における炭素価格設定やエネルギー市場改革の議論に示唆を与える。
In the global GX context
This empirical study on China's energy allocative efficiency offers insights applicable to global energy transition policy, especially the role of market mechanisms versus regulation. The shadow price analysis complements discussions on carbon pricing and subsidy reforms worldwide.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Useful for researchers studying energy efficiency measurement and factor allocation in developing economies.
🏢実務担当者:Corporate energy managers may find the shadow price concept useful for internal carbon pricing, though China-specific context limits direct application.
🏛政策担当者:Policymakers can learn from China's experience balancing market competition and regulation for energy efficiency, relevant for designing carbon pricing or energy taxes.
📄 抄録(日本語訳)
エネルギー効率の向上は、経済成長を維持しながら中国の炭素ピークアウトおよびカーボンニュートラル目標を達成するための重要な経路である。実際の要素価格とシャドウプライスの乖離は、全要素エネルギー効率の低さの主要な原因である。したがって、エネルギーを含む生産要素の配分効率を評価することが取り組まれるべきである。中国のエネルギー賦存量、エネルギー転換、および各種エネルギーの持続可能性の不均衡を考慮し、本研究は一般化費用関数を備えた確率的フロンティアモデルを採用して、中国における石炭、石油、天然ガス、ならびに電力および熱の配分非効率性を測定する。結果は以下のことを示している:(1)2005年から2022年にかけて、技術効率とエネルギー要素配分効率はともに省レベルで1を下回っており、技術効率は徐々に低下し、配分効率は上昇のらせん状の傾向を示した。(2)労働、石炭、石油、天然ガス、ならびに電力および熱は、資本と比較して過剰に利用されていることが判明した。さらに、資本を除くすべての他の要素は、電力および熱と比較して過剰に雇用されている。(3)資本要素を標準化要素として設定すると、石炭、石油、天然ガス、ならびに電力および熱のシャドウプライスはすべて実際の価格よりも高い。これは、中国が完全な市場競争と政府規制を通じて要素を合理的に配分し、それによってエネルギー利用効率を向上させることができることを示している。
AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract(原文)
Enhancing energy efficiency is a critical pathway for China’s achievement of carbon peaking and carbon neutrality goals while maintaining economic growth. The deviation between actual factor prices and shadow prices is a major source of low total factor energy efficiency. Therefore, evaluating the allocative efficiency of production factors, including energy, should be addressed. In consideration of China’s energy endowment, energy transition, and unbalanced sustainability of various energy sources, this study adopts a stochastic frontier model with a generalized cost function to measure the allocative inefficiency of coal, oil, natural gas, and electricity and heat in China. The results indicate the following: (1) From 2005 to 2022, both technical efficiency and energy factor allocative efficiency remained below 1 at the provincial level, while technical efficiency declined gradually and allocative efficiency exhibited an upward spiral trend. (2) Labor, coal, oil, natural gas, and electricity and heat are found to be overutilized relative to capital; moreover, except for capital, all other factors are excessively employed relative to electricity and heat. (3) Setting capital factors as standardization factors, the shadow prices of coal, oil, natural gas, and electricity and heat are all higher than the actual prices. This indicates that China can reasonably allocate factors through full market competition and government regulation, thereby improving energy utilization efficiency.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/su18136638first seen 2026-07-03 05:17:26
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。