电动汽车在节能减排、促进可再生能源发电、保护环境等方面有着重要意义。但是电动汽车续航里程短、充电时间长、充电设施不完善等劣势阻碍了电动汽车的推广速度。电动汽车实际使用过程的出行能效有待改善,一方面是由于电池管理技术、充放电及储能技术还不够成熟,导致出行能效低下;另一方面不合理的驾驶行为影响了能耗效率,尤其是导致反向能量回收效率低下。大部分既有研究从可观测的外部环境和驾驶行为出发,希望探索提高能耗预测准确度的方法,或者利用机器学习等方法进行动态能耗和剩余里程预测。但是实际电动汽车使用过程中能效损失的定量解析尚未得到足够的重视。本文试图解析影响能耗的客观原因(车辆和电池技术)和主观因素(驾驶技巧和驾驶习惯)对出行效率的影响程度,从而挖掘电动汽车续航里程提升潜力。本文基于随机前沿模型探索更精确描述行驶里程前沿面的模型,以行驶里程为分析对象,分析外部环境因素对于前沿面的影响,评估实际行驶里程与理想条件下所能达到的最大行驶里程之间的差距。结果表明现阶段的电动汽车行驶里程还有约20%的提升空间,不可观测异质性对于提高模型拟合效果和改善无效率项估计准确度都有积极作用。最后采用固定效应模型探索了其他因素对于行驶里程效率的影响。其中初始电量影响着驾驶员的心态,剩余电量较高时驾驶员的里程焦虑表现不明显,剩余电量较低时驾驶员里程焦虑严重。此外下坡时的行驶里程效率提升潜力高于上坡,此时制动反向能量回收效率偏低,反映了制动时的驾驶行为有进一步改善的潜力和需求。