能源问题及其带来的全球气候变化问题是近年来国际关注的热点，能源与经济增长之间的关系便也成为理论研究中的热点。在全要素生产率(TFP)计算中使用数据包络分析方法是比较常见的模型构建方法。本文则在此基础上将能源要素纳入全要素生产率计算框架中，建立了基于能源要素的全要素生产率DEA计算模型，研究全国29个省级行政区域的全要素生产率地区差异。借助该模型，本文完成了如下研究内容：　　 首先确定了全要素生产率的投入产出要素，建立了以资本存量、劳动力、能源要素为投入变量，而地区生产总值为产出变量的全要素生产率模型，并对各变量进行了相关性检验。其次，对中国经济增长与能源消费变化状况进行描述统计，发现中国的经济与能源效率都保持增长趋势，但总体并没有摆脱以煤、石油等不可再生的矿石能源为主的消费模式。东部沿海经济发达地区的单位产值能源消耗相对较低，并且绝对值还在逐步下降；而部分西部或偏远的经济欠发达地区的单位产值能源消耗依然较高，能源效率与地区生产水平都处于较低阶段。接着文章建立了两个模型，对DEA模型下传统的技术效率与加入能源要素后的技术效率进行了对比，得到经济较发达省市的技术效率水平较高的推论，并发现GDP排名中游的省市技术效率水平受能源要素影响较大。第四，通过基于DEA模型的全要素能源效率的计算与聚类分析，将全国各地区按照能源效率的高、中、低分成三个群组。其中沿海经济较发达地区的能源效率相对较高，上海与广东的能源效率水平一直处于能源效率前沿面上；西南部经济不发达地区的能源效率相对较低。中等能源效率区域包括中部及南部大部分经济欠发达地区及部分沿海城市。　　 最后文章对1995-2000年，2000-2005年两个时间段全国各地区29个省市进行了基于能源的Malmquist全要素生产率的变动分析。研究发现1995-2000年，各地区的全要素生产率处于较快增长阶段，增长的动力主要是技术进步。经济发展水平越低、能源效率越低的地区，技术进步对全要素生产率的贡献值越大。而2000-2005年，各地区的全要素生产率全面进入了衰退期，衰退主要由技术变动引起。东部经济发达地区的全要素生产率退步受影响更为深远，而中部及偏远地区则保持了一定程度的技术效率提升。