能源和环境对于人类社会的生存与发展起到了至关重要的作用,经济的发展离不开能源,而过度的能源消费导致了环境的恶化。在全球面临能源资源紧缺和环境生态恶化的现实背景下,中国是世界上最大的发展中国家,消费全球第二的能源资源,排放全球第一的二氧化碳气体,承受着日益严重的雾霾天气。如何在这样的现实背景下肩负起节能减排这一艰巨的历史使命是我国当前及未来必须考虑的现实问题。为了最大程度的缓解能源与环境危机,必须将提高能源效率作为最重要最迫切的能源战略。为此,科学系统地研究中国省际能源效率及其相关问题,对于全面建设“资源节约”和“环境友好”的两型社会,处理好经济、资源和环境这三者之间关系具有重大的现实意义。能源效率的提高是建立在科学有效地测评能源效率的基础之上的。近年来,能源效率测评问题中使用最广泛的方法当属Hu和Wang提出的基于数据包络分析(DEA)方法的全要素能源效率。DEA理论中,基于他评思想的交叉效率模型的优点在于可以增加决策单元的区分力度,其缺点在于不唯一的权重选择和不合理的平均整合假设。为了克服权重不唯一的缺陷,Jahanshahloo等人对传统的交叉效率模型进行了改进,在不改变自评效率的前提下最大化他评效率。吴杰等人使用信息理论中的信息熵来整合交叉效率,从而避免了不合理的平均整合假设。本文采用互补熵来整合交叉效率,互补熵比信息熵能够更好的刻画属性的重要性程度。随着环境问题的日益严峻,越来越多的学者在测评能源效率的同时将能源消费产生的有害物质(非期望产出)对环境的不利影响考虑在内。本文对非期望产}出的处理采用Fare和Grosskopf提出的环境DEA技术,环境DEA技术认为具有弱可处置性的非期望产出与期望产出是相伴相生的,非期望产出的减少是以同时减少期望产出为代价的。传统的DEA模型只能用来处理精确数据,如何在DEA的理论框架下进行区间数据的处理,国内外学者已经进行了一些探索,如：替换变量法和效率区间法。以上两种处理区间数据的方法,前者需要比例转换和变量替换,且计算过程太过繁琐；而后者用来计算效率的生产前沿面不一致,可比性不高。本文给出投入产出数据的误差分布形式,将误差传递公式与DEA理论相结合分别计算效率区间的中间值和误差最大估计值。本文的研究内容如下：第一部分是绪论。在给出本文研究背景和意义的基础上,详细阐述中国能源效率测度和数据包络分析方法这两方面的国内外研究动态,之后介绍本文的研究方法和研究内容。第二部分是模型介绍。简要介绍本文涉及到的交叉效率模型、互补熵公式、非期望产出处理方法、能源效率测度方法、误差传递公式、有向距离指数和Malmquist生产率指数。第三部分是方法提出。详细阐述本文探索的基于误差传递的DEA方法如何处理区间数据并总结其具体的计算步骤。第四部分是应用研究。测算我国2006-2010年29个省份的能源区间效率和能源精确效率,并将二者的排序结果进行比较,然后使用Malmquist生产率指数测算我国省际能源效率2006-2010年的动态演变规律。第五部分是结论与展望。在回顾和总结本文的研究内容和结果的基础之上,提出本文未来可能的研究方向。