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目前的现实背景是:世界各国都面临着生态环境问题愈发严重的能源资源危机。2009年后,中国成为了全世界消耗能源最多的国家,也是发展中国家中排放CO2最多的,节省能源消耗和减少废气排放是长时间以来留给中国的非常重要的历史任务和使命,这个是我国必须肩负起的。所以这就使得合理系统得测算我国的省域能源利用效率以及在结果之上提出有针对性的能源政策,给我国有智慧地走未来道路赋予了非同一般的现实意义。先测算能源效率然后提出能够提升能源效率的方法是目前大量文献的主要关注点。本文不同于传统的DEA方法,考虑能源现实环境中决策单元的投入产出指标的非同质现象,先将决策单元内部元素拆分为一系列和决策单元有着相同的投入产出指标的互斥的子决策单元;然后采纳DEA交叉效率方法计算子决策单元效率;最后通过子决策单元加权平均效率得出决策单元综合效率,以此来测算中国31个省份2010年到2014年的能源效率排名。最后得出5年来依然是中西部被东部远远领先的结论。虽然三个区域能源效率值有所起伏,但整体上能源效率都有所增加。本论文的创新之处有以下3个方面:(1)在多流程DEA模型中测算子决策单元的流程效率时,采用DEA交叉效率模型代替传统的CCR模型,交叉效率模型采用相对被评价单元的自我评价和他人评价两种方法融合的办法来测算决策单元的相对效率,减弱了经典DEA模型结论有过多一致的效率值从而无法准确判断效率大小的弊端。(2)在选用多流程DEA模型计算出2010年到2014年中国各省域能源效率后,采用灰色关联TOPSIS法对31个省份的能源效率值进行排序,最终得出综合排序。由于TOPSIS法有着需要决策的方案和最佳值的贴近度不能从形状上反映的缺陷,灰色关联刚好是反映变化形势的贴近程度从而弥补了缺陷,所以通过灰色关联与TOPSIS相结合,可以弥补灰色关联和TOPSIS法各自的缺点,提升决策结果的全面性。(3)区别于传统方法的投入指标选取,前人的文献中,在测算能源效率时,能源资源是作为一个投入指标测算的,而本文将能源拆分为煤、天然气和石油三个投入指标进行测算,虽测算结果与前人文献有所差异,但可以从更具体的能源资源使用情况分析各省域的能源效率问题,得出更具针对性的结论。