中国经济的快速增长导致大量能源消耗和CO₂排放。如今在CO₂排放和能源消耗方面,中国已经超过美国,成为世界上最大的国家。为实现可持续发展、提高能源效率和控制温室气体排放,中国政府提出了建设环境友好型和资源节约型社会的战略目标。工业占据我国最大的终端能源消耗,占全国能源终端消费比例的70%,工业的能源利用情况对我国总体的能源利用情况有着重要的影响。本文对基于松弛变量视角的超效率SBM模型进行了改进,引入了非期望产出使得该模型更贴近生产实际,得出的结果更加合理。在本文改进的模型基础上结合逆DEA方法,计算出SBM有效地决策单元的能源最小节省量,用于构建对SBM有效的决策单元进行评价的能源效率指标。本文主要结论如下:中国各地区的工业能源效率情况差别明显,其中天津、北京、上海和广东每年的效率值均高于1,远远领先于其他省份,我国各个省的效率值分布差异很明显;东部能源效率值以明显的优势高于中部和西部,中部区域排第二,西部区域能源效率值排最后;Tobit回归分析结果表明地区GDP、地区人均GDP、经济结构、外商直接投资、工业新增固定投资和地理位置位于东部对地区工业能源效率有积极影响,地区产业结构和人口密度对地区工业能源效率有消极的影响,地理位置位于中部对工业能源效率没有显著影响;节能潜力较高的地区为河北、河南、山东等地区,山东、河南、河北等是减排潜力最大的地区;区域节能潜力为中部和西部交替居首位和第二位,东部地区位居第三,区域减排潜力为中部区域CO₂减排潜力最大,西部区域第二,东部区域最后。基于以上的结论和文中的分析,对于提升工业能源效率给出如下建议:提升效率水平较低地区的经济活动总量;根据地区能源产出的特点来调整地区工业结构;加快我国能源结构调整和工业企业电能替代;定量化企业的碳排放额度,开放碳排放的交易市场。