Supplementary Materials for
“Explaining the Declining Energy Intensity of the U.S. Economy”
Ian Sue Wing
1.
Derivation of the Decomposition of Energy Intensity
It is useful to realize that there exist two variants of eq. (19) in the text: one where the
data on energy use at the aggregate and sectoral levels are recorded in the same units, and
another in which their units of measurement differ. In the first case each industry’s weight is
simply its share in aggregate output: φi = Yi / YAgg. This fact is apparent from a simple two-sector
example:
 Y1  E1   Y2  E 2  E1 + E 2 E Agg
e Agg =  Agg
= Agg .
  +  Agg   =
Y Agg
Y
Y
 Y1   Y
 Y2 
Note that this formula hinges on the fact that E1 + E2 = EAgg. In the second case matters are
N
complicated by the fact that this identity does not hold:
∑E
i =1
i
≠ E Agg . Then, it must be that φi =
(1 / N) (Yi / YAgg ÷ Ei / EAgg). In our two-sector example:
1  Y1 E Agg  E1  1  Y2 E Agg  E 2  1 E Agg 1 E Agg E Agg
  + 
  =
e Agg =  Agg
+
=
.
2Y
E1  Y1  2  Y Agg E 2  Y2  2 Y Agg 2 Y Agg Y Agg
To decompose the change in aggregate energy intensity we construct a discrete
approximation to the logarithmic differential of eq. (19) by first-differencing that expression and
dividing by the level of energy intensity:
N
∆e Agg
 ei ∆φi + φi ∆ei  N  eiφi ∆φi eiφi ∆ei  N  ∆φi  N  ∆ei 
 = ∑  wi
 + ∑ w

=
+ Agg
(A.1)

 = ∑  Agg
∑
φi
ei  i =1 
φi  i =1  i ei 
e Agg
e Agg
e
 i =1  e
i =1 
where the wis are meta-weights, wi = φi ei / eAgg = φi (Ei / Yi ÷ EAgg / YAgg). The terms on the right
hand side are the weighted sum of the rates of change in industries’ intensity weights, φ, and the
weighted sum of the rates of change in industries’ individual energy intensities, e.
Each case considered above yields a different expression for wi. The first formula for φ
implies that wi = Ei / EAgg. The data correspond to the second case. EAgg is measured in BTUs by
EIA, while Ei is the real quantity of sectoral energy use, found by dividing nominal energy
expenditure by the divisia energy price index in Jorgenson’s KLEM dataset. Substituting the
second formula for φ and canceling terms yields wi = 1 / N, in which case (A.1) corresponds to
eq. (20) in the text.
2.
2.1.
Data Preparation
Output and variable inputs
Data on the prices and values (i.e., price x quantity) of output and variable inputs were
drawn from the Jorgenson KLEM dataset developed, which records the real prices and quantities
of output and inputs of capital, labor, energy and intermediate materials in 35 industries over the
43-year period 1958-2000. The industry identifiers and variables are shown below:
1
2
3
Agriculture
Metal mining
Coal mining
19
20
21
1
Stone, clay, glass
Primary metal
Fabricated metal
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Oil and gas extraction
Non-metallic mining
Construction
Food and kindred products
Tobacco
Textile mill products
Apparel
Lumber and wood
Furniture and fixtures
Paper and allied
Printing, publishing and allied
Chemicals
Petroleum and coal products
Rubber and misc plastics
Leather
Variable
Output
Labor
Energy
Materials
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
A. Price
PY,i,t
PL,i,t
PE,i,t
PM,i,t
Machinery, non-electrical
Electrical machinery
Motor vehicles
Transportation equipment & ordnance
Instruments
Misc. manufacturing
Transportation
Communications
Electric utilities
Gas utilities
Trade
Finance Insurance and Real Estate
Services
Government enterprises
B. Value
–
VL,i,t
VE,i,t
VM,i,t
C. Quantity
Yi,t
Li,t = VL,t / PL,t
Ei,t = VE,t / PE,t
Mi,t = VM,t / PM,t
The energy quantity series which resulted from the calculation in column C above were
problematic in that they did not even approximately correspond to the energy use series in
physical units tabulated for several industries by EIA. My remedy was to retain Jorgenson’s
energy value series (VE,i,t) but adjust the corresponding price series by employing data on energy
use in physical units (which I denote Qɶ E ,i ,t ) from the following official sources:
Industry
Agriculture
Date Range
1958-2000
Manufacturing industries
1974-1998
Transportation,
Electric power
Petroleum refining
1958-2000
Natural gas
1958-2000
1958-2000
Source
USDA Agricultural Productivity in the U.S. database
http://www.ers.usda.gov/Data/AgProductivity/
DOE/EIA Manufacturing Energy Consumption Survey
http://www.eia.doe.gov/emeu/mecs/mecs94/consumption/dtotal1.html
http://www.eia.doe.gov/emeu/mecs/mecs94/consumption/dtotal.html
DOE/EIA Annual Energy Review, Table 2.1a
http://www.eia.doe.gov/emeu/aer/txt/ptb0201a.html
DOE/EIA Annual Energy Review, Table 5.8
http://www.eia.doe.gov/emeu/aer/txt/ptb0508.html
DOE/EIA Annual Energy Review, Table 6.1*
http://www.eia.doe.gov/emeu/aer/txt/ptb0601.html
* These data give the gross consumption of natural gas, not the net consumption by the gas industry to deliver
product to its final uses. In the absence of data on the latter, the former was used as a proxy. My simple assumption
is that a fixed proportion of the delivered product is used in pumping operations.
The base year for the Jorgenson price series (i.e., the year in which all price indices are one) is
1996. This characteristic of the data was exploited to construct new indices of sectoral energy
quantities ( QENew
,i ,t ) by re-basing the energy quantities in physical units:
Q New = V × Qɶ / Qɶ
.
E ,i ,t
New
E ,i ,t
The new energy price series ( P
E , i ,t
E ,i , t
E ,i ,1996
) were then constructed as:
2
New
PENew
,i ,t = VE ,i ,t / QE ,i ,t .
2.2.
Quasi-fixed inputs
Data on quasi-fixed inputs came from BEA data files on the real cost net stocks of
nonresidential fixed assets (http://bea.gov/bea/dn/faweb/Details/Index.html), which tabulate the
stocks of 61 types of capital in 62 industry groups over the period 1925-2001. These series were
truncated to match the time period of the Jorgenson dataset and apportioned among industry
categories to match Jorgenson’s 35 sectors (approximate 2-digit SIC). These data did not record
information on government enterprises. I therefore constructed estimates for the real cost net
capital stocks in this industry using the equipment and structures series from the Net Stock of
Government Fixed Assets tables in the NIPAs (Tables 7.1B and 7.1B). These data were
disaggregated by imputing values for the various categories of equipment based on the annual
shares of the different asset groupings in the total capital stock of the services sector. The last
step was to aggregate the detailed assets into the five broad classes used in the paper: information
and communication technology (IT), electrical equipment, machinery, vehicles, and buildings
and structures. The final dataset is tabulated in section 5.
3.
Detailed Effects of Embodiment on Input Substitutability and Efficiency
A. Input Substitutability: Energy
ξ IT , E
Rubber & plastics
Primary metal
Transportation
Electric utilities
ξ Equipment , E
ξ Machinery, E
ξ Vehicles, E
0.004
ξ Structures, E
0.033
-0.018
-0.083
0.037
0.056
0.024
0.009
B. Input Substitutability: Materials
ξ IT , M
Non-metal mining
Food & allied
Petroleum & coal
Primary metal
Electric utilities
ξ Equipment , M
ξ Machinery, M
ξVehicles, M
ξ Structures, M
-0.055
0.514
-0.118
-0.082
-0.115
-0.011
C. Efficiency
ξ IT ,T
Non-metal mining
Construction
Food & allied
Tobacco
Textile mill prod.
Lumber & wood
Paper & allied
Printing & pub.
Rubber & plastics
Stone clay & glass
Primary metal
Transportation
Communications
Electric utilities
Financial Serv.
Gov’t. enterprises
ξ Equipment , T
ξ Machinery, T
ξVehicles, T
0.006
ξ Structures, T
0.007
0.019
-0.021
0.024
-0.075
-0.038
0.066
0.068
0.089
-0.010
-0.024
-0.015
0.007
0.025
-0.017
-0.004
-0.023
-0.008
0.003
-0.031
0.019
0.034
Only significant estimates are shown.
3
0.003
-0.202
0.018
α
4.
α
E
α
EE
α
EM
α
ET
α
IT, E
α
Equipment, E
α
Machinery, E
α
Vehicles, E
α
Structures, E
Knowledge, E
α
Adj-R2
DW
α
E
α
EE
α
EM
α
ET
α
IT, E
α
Equipment, E
α
Machinery, E
α
Vehicles, E
α
Structures, E
Knowledge, E
α
Adj-R2
DW
α
E
α
EE
α
EM
α
ET
α
IT, E
α
Equipment, E
α
Machinery, E
α
Vehicles, E
α
Structures, E
Knowledge, E
Adj-R2
DW
Tabulation of Detailed GMM Estimates for the Energy Equation (6)
Agriculture
Metal mining
Coal mining
Crude oil & gas
Non-metal mining
Construction
0.0013 (0.0162)
-0.0081 (0.0018)***
0.0086 (0.0029)***
0.0001 (0.0002)
-0.2876 (1.2184)
0.1412 (0.2805)
0.0115 (0.0390)
0.0518 (0.0543)
0.0118 (0.0145)
-35.3378 (24.7742)
0.95
1.02
Food & allied
-0.0123 (0.0067)*
-0.0038 (0.0009)***
0.0031 (0.0015)**
0.0000 (0.0001)
0.1622 (0.2348)
0.2815 (0.3895)
-0.0873 (0.0598)
0.2134 (0.1716)
0.2105 (0.0397)***
0.2620 (0.5995)
0.92
1.41
Paper & allied
0.0237 (0.0142)*
-0.0064 (0.0018)***
-0.0020 (0.0047)
0.0001 (0.0002)
-0.2575 (0.2129)
-0.0466 (0.1391)
-0.0315 (0.0422)
0.2403 (0.3470)
0.2050 (0.0799)**
-10.3565 (20.6593)
0.88
1.02
0.0395 (0.0309)
0.0054 (0.0212)
-0.0056 (0.0169)
0.0028 (0.0008)***
-4.6259 (0.9860)***
0.5522 (0.2564)**
0.1479 (0.0443)***
0.0347 (0.1713)
-0.0418 (0.0241)*
1.8186 (1.1034)*
0.80
0.81
Tobacco products
0.0007 (0.0005)
-0.0003 (0.0001)***
0.0002 (0.0001)*
0.0001 (0.0000)***
0.2824 (0.0538)***
-0.1900 (0.0285)***
-0.0217 (0.0082)***
0.1089 (0.0749)
0.0321 (0.0079)***
-0.0802 (0.0526)
0.97
1.73
Printing & publishing
0.0006 (0.0028)
-0.0019 (0.0003)***
0.0030 (0.0016)*
0.0002 (0.0001)***
0.0017 (0.0131)
-0.1508 (0.0452)***
0.0359 (0.0183)**
0.0070 (0.1456)
-0.0038 (0.0192)
6.1807 (9.0739)
0.85
2.09
0.0534 (0.0443)
-0.0336 (0.0113)***
0.0193 (0.0099)*
-0.0033 (0.0013)***
-2.8509 (4.4690)
2.1615 (2.9958)
-0.0825 (0.0643)
0.6989 (0.3748)*
0.1955 (0.0268)***
0.0375 (0.0894)
0.78
1.71
Textile mill products
0.0413 (0.0106)***
-0.0065 (0.0013)***
-0.0084 (0.0021)***
-0.0003 (0.0003)
-0.1194 (0.2784)
0.0166 (0.1840)
0.1055 (0.0340)***
0.0009 (1.1856)
-0.0626 (0.0382)
-0.0154 (0.0963)
0.88
0.78
Chemicals
0.0118 (0.0550)
-0.0093 (0.0062)
0.0132 (0.0115)
0.0007 (0.0015)
0.2967 (0.7473)
-0.5935 (0.3999)
1.0620 (0.3960)***
10.6341 (8.8513)
-1.0021 (0.4833)**
-219.5670 (113.9070)*
0.96
0.96
0.2514 (0.1239)**
0.0332 (0.0115)***
-0.0249 (0.0151)*
-0.0025 (0.0021)
-4.4922 (5.8496)
5.3556 (3.0739)*
0.7318 (0.4717)
1.7216 (1.1309)
-0.2719 (0.0813)***
-340.5450 (271.7840)
0.94
0.99
Apparel
0.0264 (0.0091)***
-0.0045 (0.0007)***
-0.0064 (0.0038)*
0.0000 (0.0001)
-0.3851 (0.2927)
0.9013 (0.3995)**
0.0910 (0.0758)
-0.5941 (0.3668)
-0.0717 (0.0851)
-14.7485 (5.7785)**
0.88
0.97
Petroleum & coal
0.2867 (0.0954)***
-0.0101 (0.0039)***
0.0121 (0.0055)**
0.0007 (0.0026)
23.3216 (23.1987)
2.3439 (1.5062)
-1.7567 (0.4698)***
5.5902 (2.5774)**
1.4776 (0.2434)***
-77.1210 (48.6717)
0.90
1.55
0.1638 (0.0169)***
0.0493 (0.0145)***
-0.0873 (0.0131)***
-0.0004 (0.0003)
-1.0461 (0.3269)***
-0.3173 (0.1120)***
-0.0542 (0.0322)*
0.2047 (0.1045)*
0.0505 (0.0202)**
-11.7705 (9.2828)
0.98
1.91
Lumber & wood
0.0611 (0.0118)***
-0.0046 (0.0016)***
0.0043 (0.0042)
-0.0016 (0.0004)***
2.0081 (0.4587)***
1.6772 (0.6740)**
-0.4582 (0.0834)***
1.1202 (0.1833)***
0.1593 (0.0668)**
-15.1966 (9.9407)
0.92
1.26
Rubber & plastics
0.0507 (0.0074)***
-0.0208 (0.0033)***
0.0047 (0.0037)
-0.0005 (0.0002)***
0.8499 (0.2617)***
-1.8198 (0.2584)***
-0.1111 (0.0352)***
-2.3987 (0.6951)***
0.3609 (0.0677)***
0.1458 (0.0988)
0.98
0.85
0.0255 (0.0093)***
-0.0089 (0.0016)***
-0.0041 (0.0062)
-0.0005 (0.0003)*
-2.4048 (1.3588)*
2.3822 (0.9317)**
-0.4187 (0.1840)**
0.8783 (0.2819)***
-0.0287 (0.1370)
-147.6740 (78.0808)*
0.82
1.36
Furniture & fixtures
-0.0095 (0.0053)*
-0.0038 (0.0007)***
0.0105 (0.0028)***
0.0005 (0.0001)***
-0.1257 (0.3218)
-0.8384 (0.2686)***
0.0876 (0.0770)
0.5022 (0.2876)*
-0.0153 (0.0438)
0.4445 (5.3961)
0.89
2.21
Leather
0.0021 (0.0026)
-0.0081 (0.0011)***
0.0061 (0.0017)***
0.0003 (0.0001)***
1.4780 (0.2724)***
-2.4346 (0.3233)***
-0.0053 (0.0495)
-1.6880 (0.7346)**
0.1076 (0.0297)***
0.5646 (0.1759)***
0.94
1.40
Standard errors robust to third-order autocorrelation in parentheses. Significance: 10% *, 5% **, 1% ***.
Tabulation of Detailed GMM Estimates for the Energy Equation (continued).
4
α
α
E
α
EE
α
EM
α
ET
α
IT, E
α
Equipment, E
α
Machinery, E
α
Vehicles, E
α
Structures, E
Knowledge, E
α
Adj-R2
DW
α
E
α
EE
α
EM
α
ET
α
IT, E
α
Equipment, E
α
Machinery, E
α
Vehicles, E
α
Structures, E
Knowledge, E
α
Adj-R2
DW
α
E
α
EE
α
EM
α
ET
α
IT, E
α
Equipment, E
α
Machinery, E
α
Vehicles, E
α
Structures, E
Knowledge, E
Adj-R2
DW
Stone clay & glass
0.0241 (0.0206)
-0.0198 (0.0066)***
0.0462 (0.0114)***
-0.0001 (0.0004)
-2.3891 (0.5131)***
0.4625 (0.2295)**
0.4987 (0.0857)***
1.0965 (0.2004)***
-0.5893 (0.1309)***
0.2313 (6.3278)
0.89
1.38
Transport equipment
0.0080 (0.0043)*
-0.0031 (0.0007)***
0.0028 (0.0012)**
-0.0001 (0.0001)
-0.0419 (0.0608)
0.0606 (0.1431)
0.0348 (0.0313)
-0.4001 (0.3972)
0.0025 (0.0277)
-2.5631 (9.6127)
0.92
0.49
Gas utilities
0.4378 (0.0463)***
0.0056 (0.0018)***
-0.0168 (0.0043)***
-0.0119 (0.0012)***
-0.0897 (0.4861)
12.0637 (1.9440)***
-2.9942 (0.3818)***
-1.1097 (1.1048)
0.3712 (0.0724)***
0.0267 (0.7096)
0.98
0.88
Primary metal
0.0559 (0.0090)***
Fabricated metal
0.0378 (0.0055)***
Non-electric machinery
0.0349 (0.0091)***
Electrical machinery
0.0398 (0.0202)**
-0.0096 (0.0021)***
0.0106 (0.0038)***
0.0000 (0.0003)
-2.1977 (0.4140)***
-0.1175 (0.0791)
0.1580 (0.0357)***
1.3554 (0.5949)**
-0.1435 (0.0529)***
-12.4559 (9.0494)
0.94
1.81
Instruments
0.0138 (0.0041)***
-0.0019 (0.0004)***
-0.0009 (0.0012)
-0.0002 (0.0001)*
0.0408 (0.0274)
-0.0275 (0.0365)
0.0933 (0.0305)***
0.0271 (0.1508)
-0.0265 (0.0278)
-0.4226 (0.2651)
0.97
1.47
Trade
0.0716 (0.0282)**
0.0116 (0.0064)*
-0.0178 (0.0221)
-0.0006 (0.0007)
0.0565 (0.1476)
-0.5040 (0.1439)***
-0.3503 (0.3027)
0.1245 (0.1368)
0.0438 (0.1049)
-131.6710 (199.8780)
0.95
0.73
-0.0083 (0.0010)***
-0.0030 (0.0033)
-0.0005 (0.0001)***
0.3367 (0.2924)
-0.0481 (0.2962)
-0.0230 (0.0366)
-1.1165 (0.3892)***
0.1474 (0.0885)*
-18.0484 (29.1571)
0.97
0.71
Misc. Manufacturing
0.0155 (0.0043)***
-0.0041 (0.0008)***
-0.0014 (0.0029)
0.0002 (0.0001)*
0.0561 (0.2483)
-0.5850 (0.2194)***
-0.0370 (0.0756)
-0.3960 (0.3245)
0.0737 (0.0687)
2.0977 (1.9957)
0.84
0.72
Fin., insur. & real est.
0.0002 (0.0078)
-0.0018 (0.0021)
-0.0003 (0.0033)
0.0007 (0.0003)**
0.0338 (0.0260)
0.6065 (0.1777)***
0.1239 (0.0727)*
-0.5498 (0.1302)***
-0.0169 (0.0098)*
-0.3852 (0.5368)
0.80
0.59
-0.0072 (0.0020)***
0.0060 (0.0029)**
-0.0008 (0.0002)***
0.2246 (0.1183)*
-0.1302 (0.0600)**
-0.1854 (0.0191)***
-0.2023 (0.1745)
0.2534 (0.0188)***
21.3530 (36.8593)
0.99
1.65
Transportation
0.0876 (0.0083)***
-0.0060 (0.0009)***
-0.0140 (0.0048)***
-0.0004 (0.0002)**
0.2981 (0.0690)***
-0.3883 (0.1283)***
-0.3808 (0.0741)***
0.0480 (0.0042)***
0.0029 (0.0026)
35.7533 (16.0160)**
0.98
1.75
Services
0.0206 (0.0084)**
-0.0002 (0.0013)
-0.0027 (0.0037)
-0.0004 (0.0002)**
0.0567 (0.0503)
0.2676 (0.2427)
0.1208 (0.0845)
0.0828 (0.1046)
-0.0354 (0.0307)
-184.3710 (86.2819)**
0.94
0.89
-0.0307 (0.0054)***
0.0069 (0.0075)
-0.0001 (0.0005)
-0.7316 (0.3005)**
0.4375 (0.1252)***
-0.0430 (0.0840)
0.4796 (0.9721)
-0.0288 (0.0767)
147.5660 (36.0265)***
0.95
0.95
Communications
-0.0095 (0.0071)
0.0026 (0.0018)
-0.0099 (0.0056)*
0.0003 (0.0002)*
-0.0050 (0.0089)
0.2842 (0.0470)***
-0.1600 (0.0643)**
-0.0739 (0.0456)
0.0064 (0.0067)
-9.5995 (14.9990)
0.98
0.96
Gov’t enterprises
0.0054 (0.0371)
-0.0111 (0.0073)
0.0004 (0.0124)
0.0005 (0.0008)
0.1802 (0.1626)
-0.9041 (0.2126)***
0.8801 (0.1643)***
0.6114 (0.2512)**
0.0006 (0.0074)
1.6027 (0.7105)**
0.94
1.14
Standard errors robust to third-order autocorrelation in parentheses. Significance: 10% *, 5% **, 1% ***.
5
Motor vehicles
0.0035 (0.0021)
-0.0047 (0.0011)***
0.0047 (0.0019)**
0.0002 (0.0001)***
-0.4076 (0.3864)
-0.1293 (0.0674)*
0.0612 (0.0204)***
0.2422 (0.2795)
-0.0817 (0.0416)*
2.2081 (3.7770)
0.93
1.14
Electric utilities
0.0846 (0.0108)***
-0.0088 (0.0009)***
0.0218 (0.0019)***
0.0011 (0.0001)***
-0.3586 (0.0540)***
0.0369 (0.0208)*
0.1014 (0.0171)***
-0.1497 (0.1070)
-0.0106 (0.0017)***
22.4118 (23.9142)
0.96
1.20
5.
Columns:
(1)
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
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1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
1958
1959
1960
1961
1962
(2)
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
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1
1
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1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
The Dataset
(1) Year; (2) Industry (see section 2.1); (3) Y; (4) PY; (5) VK; (6) PK; (7) VL; (8) PL; (9) VE; (10) PE; (11) VM; (12) PM;
(13) XIT,i,t; (14) XEquipment,i,t; (15) XMachinery,i,t; (16) XVehicles,i,t; (17) XStructures,i,t
(3)
135657.734
139548.703
141534.313
144433.844
144696.406
150531.750
150966.938
153492.313
152508.516
159043.078
161329.188
164269.641
166351.109
176441.156
178711.172
182209.047
175768.156
180638.313
184729.953
192033.125
195001.063
210875.172
199943.469
221071.500
224543.609
206287.813
221234.641
234827.750
235052.672
243417.750
233243.969
245688.938
257168.875
258192.172
272983.313
259085.859
286893.906
282411.250
292743.156
291496.188
294770.594
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6868.476
6508.661
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7740.287
(4)
0.337
0.327
0.325
0.331
0.343
0.340
0.338
0.356
0.389
0.371
0.379
0.409
0.421
0.412
0.511
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1.055
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0.989
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0.937
0.865
0.841
0.890
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0.971
0.965
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0.926
1.042
0.987
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1.018
1.086
1.106
1.153
1.166
0.229
0.268
0.245
0.238
0.243
(5)
7498.297
6297.626
6740.463
7445.153
7499.238
7549.088
6477.738
7983.306
8984.033
8366.549
9024.229
10886.548
11720.653
13572.447
21552.063
25504.693
24802.715
24315.740
21983.930
22162.547
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50035.488
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51746.223
50102.957
49076.887
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59046.691
57974.152
42948.164
55374.430
66376.563
73349.633
86187.648
362.054
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367.754
299.322
322.115
(6)
0.225
0.187
0.199
0.220
0.221
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0.648
0.616
0.604
0.545
0.523
0.829
1.143
1.225
1.376
1.172
0.847
1.045
0.975
1.066
1.270
1.243
1.219
1.150
1.070
1.141
1.274
1.423
1.378
1.000
1.258
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1.847
0.254
0.319
0.250
0.196
0.207
(7)
10355.468
11095.999
10945.178
11286.928
11795.075
11950.431
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13542.979
14389.231
15132.154
15803.672
16190.312
16903.881
17192.822
17487.254
18425.916
19605.096
20232.828
23841.510
25507.697
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29436.338
30320.656
31221.764
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37290.270
40388.578
40290.234
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48986.391
52621.141
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69678.414
80890.836
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93371.172
104968.953
109593.406
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510.244
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465.452
(8)
0.080
0.086
0.087
0.091
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0.100
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0.196
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0.239
0.281
0.308
0.362
0.365
0.382
0.395
0.460
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0.693
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1.000
1.026
1.150
1.246
1.334
0.094
0.121
0.106
0.103
0.104
(9)
857.018
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1091.980
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7150.779
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8024.701
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10713.585
53.225
53.927
70.291
67.864
65.676
(10)
0.133
0.133
0.134
0.136
0.137
0.140
0.130
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0.917
0.808
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0.179
0.181
0.183
0.183
6
(11)
26958.752
27315.203
27467.545
28149.217
29391.936
30653.207
30421.102
32260.129
35023.688
34574.824
35362.492
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40362.480
40868.543
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73012.672
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79887.711
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112257.750
120004.086
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127197.445
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113960.836
108005.898
116868.500
126987.867
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134817.891
138229.203
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147572.500
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1026.218
(12)
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0.269
0.269
0.271
0.277
0.277
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0.905
0.905
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1.016
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0.262
0.263
(13)
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
3.000
5.000
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30.000
31.000
31.000
30.000
34.000
38.000
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100.000
156.000
208.000
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316.000
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496.000
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0.000
0.000
0.000
2.000
3.000
(14)
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(1)
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