近些年,由于能源短缺以及能源消费所带来的环境问题日益严重,能源效率研究逐渐成为科学研究者们关注的焦点。而能源效率的评价及影响因素分析是能源效率研究的主要内容。本文以能源效率的评价及影响因素分析作为研究内容,首先对国内外能源效率研究文献进行了详细的综述。综述发现:目前能源效率的评价模型已加入环境污染作为非合意产出变量,但对环境污染变量的处理仍不成熟;能源效率的评价方法主要有数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)两种,两者各有优缺点,还没有一种将两者整合的方法;能源效率的影响因素研究主要集中于外部因素的分析,对内部因素的分析较少。本文基于DEA和SFA提出了综合分析法(D&S),利用全球49个国家1999–2008年的数据对这三种评价模型进行了实证检验,并分析了三种实证结果的相关性、一致性以及稳定性,同时通过对能源效率差异的因素分解,分析和阐明了各内部因素对能效差异的影响机理及贡献值。实证结果表明,通过配对T检验和Spearman和Kendall等级相关系数检验,DEA、SFA与D&S三种方法的评价结果具有显著的相关性和排序上的一致性。从稳定性来看,SFA评价结果的稳定性明显优于DEA,D&S稳定性介于两者之间,但也明显优于DEA,这说明通过SFA剔除随机因素对提高DEA评价结果的稳定性效果显著。样本总体的能源效率值有随时间提升的趋势,中国与样本总体的能源效率存在较大的差距,但中国的能效提升速度略快于样本总体,能源效率差距在不断缩小。通过能源效率差异的因素分解,将能效差异产生的内因归结为能源强度差异、资本–能源比率差异、人力–能源比率差异以及污染–能源比率差异四个部分,皆与能源效率差异负相关。能源强度差异和人力–能源比率差异的对能效差异的贡献率大于资本–能源比率差异和污染–能源比率差异。