改革开放以来,随着中国经济的快速发展,加之管理和技术水平相对薄弱,能源短缺和环境污染已逐渐成为我国可持续发展的两个严重障碍。如何转变传统的高能耗,高污染的经济发展模式,在发展经济的同时,建设资源节约型和环境友好型社会,从而实现全面的可持续发展,是我国亟待解决的问题。交通运输业作为国民经济和社会发展的基础性产业和服务性行业,已逐渐成为高能源消耗和高二氧化碳排放的部门。如何更高效的利用能源和减少二氧化碳的排放,直接影响我国交通运输业运作效率的高低,进而影响我国经济的发展速度和质量。因此,科学合理地进行效率评价显得至关重要。数据包络分析(DEA)是一种不容忽视的方法,该方法由Charnes等人提出,并用来评价具有多输入和多输出的决策单位的相对效率,再加上具有输入输出指标权重无需事先确定,操作简单等优点,越来越被应用到效率分析研究中。然而,当将二氧化碳等非期望产出纳入考虑范围内,传统数据包络模型关于效率及效率改进的假设就不再成立。如何更加有效精确的衡量存在非期望产出的生产效率,是研究学者孜孜不倦追求的方向。本文正是从以上二个方面出发,以数据包络分析理论为基础,基于若可处置性,提出一种改进的MEA (multi-directional efficiency analysis)模型来研究中国交通运输业的能源环境效率评价问题。本文的研究框架为：第一部分介绍研究背景及概念界定,主要简介了本文的研究意义、研究方法及创新点；第二部分对DEA的历史、相关概念及基本模型进行简要介绍,在此基础上对于应用DEA进行能源绩效和环境绩效研究的模型和应用进行相关的总结和梳理；第三部分分析以往环境效率评价DEA模型的不足,然后引入MEA方法并对其介绍,最后提出的非径向MEA模型综合考虑了投入、期望产出和非期望产出对能源环境效率的影响；第四部分主要基于MEA方法的中国区域交通运输业能源环境绩效评价分析；第五部分用DEA-Tobit方法回归分析中国交通运输业能源环境绩效的成因,并得出具体的影响因素进而提出相关的政策和建议；第六部分为总结及展望。