制造业能源效率及其影响因素分析
制造业生产过程中的能源消耗与效率优化研究
制造业生产过程中的能源消耗与效率优化研究随着社会经济的快速发展和人们生活水平的提高，制造业在国民经济中扮演着举足轻重的角色。
然而，随之而来的是制造业生产过程中的能源消耗问题愈发凸显，能源资源日益匮乏的现实也使得如何优化能源利用效率成为亟待解决的难题。
本文将针对制造业生产过程中的能源消耗与效率优化展开深入研究。
首先，我们需要清晰地了解制造业在生产过程中消耗能源的主要途径。
通常来说，制造业在生产过程中主要消耗能源于电力和燃料。
电力在工业生产中的应用日益广泛，尤其是随着自动化、智能化技术的不断进步，电力消耗量越来越大。
而燃料主要用于供热和供气等环节，它们在传统制造业中仍占据主导地位。
因此，如何有效管理和优化这两类能源的使用，将直接影响到制造业的可持续发展。
其次，我们需要探讨制造业生产过程中存在的能源效率低下的原因。
制约能源利用效率的因素有很多，比如设备老化、生产工艺陈旧、管理方法不当等。
其中，设备老化是制造业中普遍存在的问题，老旧设备往往效率低下、能耗高，造成了能源的浪费。
另外，生产工艺的不合理也会增加能源消耗，导致生产成本的上升。
因此，通过更新设备、优化工艺等措施，可以有效提高能源利用效率。
接着，我们需要探讨如何优化制造业生产过程中的能源利用效率。
为了实现能源消耗与效率的双优化，制造企业可以从多个方面入手。
首先是技术创新，如引入先进的绿色节能技术、推广高效节能设备等，可以降低设备能耗、提高生产效率，从而减少能源消耗。
其次是管理创新，建立科学合理的生产计划、提高生产过程监控能力等，能够有效地降低不必要的能源浪费。
此外，还可以通过员工培训、营造节能环境等途径，增强全员参与的节能意识，推动能源管理工作的深入开展。
最后，我们需要强调制造业生产过程中的能源消耗与效率优化是一个系统工程，需要相关部门、企业、研究机构等多方共同努力。
相关部门可以通过出台相关法规，鼓励企业进行节能减排，推动制造业向低能耗、高效率的方向发展。
制造业能源效益评估与优化
制造业能源效益评估与优化制造业是我国经济发展的重要支柱产业，能源是支撑制造业高效运转的重要动力源。
随着全球能源资源日益紧张和环境问题日益突出，如何提高制造业能源效益成为当前亟待解决的问题。
本文将从角度进行探讨。
一、制造业能源消耗特点制造业是我国能源消耗的主要领域之一，其能源消耗具有以下特点：首先，制造业能源消耗强度高。
由于制造业生产过程中需要消耗大量能源，因此其能源消耗强度通常较高。
其次，制造业能源消耗结构复杂。
不同的行业、企业在生产过程中所消耗的能源种类和比重不尽相同，导致整体能源消耗结构较为复杂。
再次，制造业能源利用效率低。
部分企业在能源利用方面存在浪费，导致整体能源利用效率偏低。
最后，制造业在能源消耗中存在一定的隐性消耗。
除了直接消耗的能源外，制造业在生产过程中还存在一定数量的隐性能源消耗，如水资源、燃料电费等。
二、制造业能源效益评估方法制造业能源效益评估是指通过对企业生产过程中能源消耗情况进行评估分析，找出能源消耗的薄弱环节和改进空间，提高企业能源利用效率和降低能源消耗成本的一种方法。
目前，常用的制造业能源效益评估方法主要包括能源流分析法、能源消耗核算法、能源利用效率评价法等。
其中，能源流分析法是通过建立企业能源平衡表和能源流图，对能源消耗进行全面分析，揭示能源消耗的瓶颈所在；能源消耗核算法是通过对企业不同生产环节能源消耗情况进行核算，找出能源消耗的重点和方向；能源利用效率评价法是通过建立能源利用效率评价指标体系，对企业能源利用效率水平进行评价，提出改进建议。
三、制造业能源优化路径为提高制造业能源效益，需要从多方面入手进行优化。
首先，加强管理，推动能源节约。
企业应建立科学的能源管理制度，制定能源消耗计划和目标，加强能源消耗监测和调控，推动全员参与节能减排工作。
其次，优化结构，提高能源利用效率。
企业应通过技术改造和升级，优化生产工艺和设备，提高能源利用效率，减少能源浪费。
再次，加强创新，推动绿色发展。
能源消费效率评估及其影响因素分析
能源消费效率评估及其影响因素分析一、能源消费效率评估的概念和方法能源消费效率评估是指衡量能源利用过程中消耗的能源与产生的能源产出之间的关系。
通常采用能源消费率、能源利用率、能源综合利用效率等指标来评估能源消费效率。
能源消费率指的是单位时间内消耗的能源量，常用来评估能源消费的规模和增长速度。
能源利用率指的是能源转化过程中所能得到的有用能量占总能量的比例，常用来评估能源消费的效益。
能源综合利用效率则综合衡量了能源的消费规模和效益。
能源消费效率评估的方法通常包括李氏图、恩格尔系数和加权平均法等。
李氏图法是一种较为直观的方法，通过把能源消费总量拆分成不同的能源种类，并计算各能源种类在总能源消费中所占比例，进而反映出能源消费的结构和规模。
恩格尔系数则用于衡量能源消费对经济总量的依赖关系，经常用于分析不同国家和地区的能源消费结构的差异。
加权平均法则是将不同能源的产出或消耗效率用加权平均的方式求和，从而得出总的能源综合利用效率。
二、能源消费效率影响因素的分析1.科技进步和节能措施科技进步和节能措施是影响能源消费效率的重要因素。
高效节能技术和设备的引入与应用，以及科技创新与进步，都能有效地提高能源消费的效率。
例如，采用太阳能光伏发电和纯净水膜蒸馏技术可以显著提高太阳能利用效率和产出效率，同时减少能源消耗。
2.能源价格和政策能源价格是影响能源消费效率的另一个重要因素。
高昂的能源价格会促使人们更加注重节能和高效利用能源，从而提高能源消费效率。
与此相关的政策也能起到重要的作用，政府通过税收政策、监管措施、技术创新等手段来引导和促进节能减排和能源消费的高效利用。
3.生产过程和产品设计生产过程和产品设计也与能源消费效率密切相关。
通过合理的生产过程和设计方法，能够降低能源消耗，提高能源利用效率。
从设计层面上，一些生产厂家通过选择材料、构思产品，以及优化工艺流程来提高生产效率和能源利用效率，从而达到节能的目的。
4.社会需求和消费趋势社会需求和消费趋势也是影响能源消费效率的因素。
制造业能源效率测算与影响因素分析
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技 术经 济 与管 理研 究 ２１ 第 ６期 ００年
制造业 能源效率测算 与影响 因素分析
黄 山松１， 谭 清美ｚ ＇ ２
（． １广西工学院 ，广西 柳州 ５ ５ ０ ； ２ 南京航空航天大学经济与管理学院 ，江苏 南京 ２ ０ １ ） ４ ０６ ． １０ ６
摘 要 ：要 素使 用结构是效率 变动的起始点 ，以工业为对 象的研 究不 可忽略 不同行 业间要 素配置结构的 区别。本文选取
并分解节能指标 的治理方式转变。本文通过Ｔ ｂｔ 型还发现 ，进一步促进技 术创新 、保持适度合理 的行 业竞争、调 整能源消 ０ｉ 模
费结构以及扩大企业规模将 有利 于提 高制造 业能 源效率。 关键词 ：能源效率 ；数据 包络分析 ；制造业 ；Ｔ ｂｔ 型 ｏｉ 模
中 图分 类 号 ：Ｆ ６ ． ０２ ４ 文 献标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１０ — ９ Ｘ ２ １ ）６ ０ １－ ５ ０４ ２ ２ （ ００ ０ — ０ ４ ０
中国工业电能利用效率及影响因素
业 化 的 加 速 发 展 时 期 ． ＝ 是 电 力 消 费 的 大 户 （ 全 １业 占 同 电 力 消 费 的 比 例 超 过 ７ ％ ） 其 电 能 利 用 效 率 对 中 ０ ． 国 电 力 消 费 起 着 支 配 性 作 用 文 献 ｒ ］ １ ７ — １９ １用 ９ １ ９６ 年 ３ 个 同 家 的 ｌ 个 制 造 业 行 业 数 据 分 析 了 部 门 经 ９ ０ 济 活 动 、资 本 形 成 额 以 及 工 业 能 源 价 格 对 能 源 消 耗
强 度 的 影 响 研 究 表 明 能 源 强 度 受 资 本 形 成 额 的 影 响 文 献 ｒ 利 用 协 整 方 法 研 究 了 希 腊 工 业 能 源 需 ２］
他要 素 之 间的替 代 ． 以体现真 正 的“ 率 ” 难 效 同 单 位 ＧＤＰ 能 耗 相 比 ． 于 生 产 前 沿 的 全 要 素 能 源 效 率 分 基 析 方 法 ． 经 济 增 长 为背 景 ， 生产 函数 为依 托 ， 以 以 不 但 可 以 比较 准 确 地 衡 量 能 源 与 其 他 要 素 之 间 的 替 代
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制造业中生产效率低的问题分析与改进方案
制造业中生产效率低的问题分析与改进方案引言在当今全球竞争日益激烈的商业环境下，制造业中生产效率的提高对企业的竞争力至关重要。
然而，许多制造企业面临着生产效率低下的挑战。
本文将分析导致制造业生产效率降低的主要问题，并提出改进方案来解决这些问题。
一、人为因素及管理问题对生产效率的影响1.员工技能不足和培训不到位员工是制造过程中最重要的资源之一。
如果员工缺乏必要的技能和培训，他们将无法高效地完成任务，从而导致生产效率低下。
此外，随着科技和工艺不断发展，员工需要与时俱进地更新自己的知识和技能。
改进方案：加强员工培训计划，确保员工掌握所需技能，并定期进行更新培训以跟上新技术和工艺的发展。
同时，建立激励机制以提高员工动力和积极性。
2.缺乏有效的沟通与协作制造过程中涉及多个部门和岗位之间的合作和沟通。
如果各部门无法有效协作，信息传递不畅或者存在误解，会导致生产过程中的延误和错误。
改进方案：建立一个跨部门和岗位的团队，促进沟通与协作。
定期组织会议和工作坊，加强信息传递和共享，确保各方理解任务目标，并及时处理和解决问题。
3.缺乏有效的生产计划与物料管理制造业的生产过程需要依赖有效的生产计划和物料管理来保证流程的顺利进行。
如果生产计划不合理或者物料供应链出现问题，将导致生产效率低下、产能利用率下降。
改进方案：优化生产计划流程，并引入先进的计划工具和技术以提高准确性和反应速度。
同时，建立可靠的供应链合作伙伴关系，并实施供应商绩效评估机制以确保物料供应稳定。
二、设备状况对生产效率的影响1.老化设备与技术更新随着时间推移，设备会因为磨损、老化而导致性能下降。
此外，新技术持续涌现，老旧设备可能无法适应新的生产要求，进而造成生产效率低下。
改进方案：定期保养和维修设备，确保其正常运行，并根据需要升级或更换老化的设备。
与供应商密切合作，了解最新技术趋势并考虑进行技术更新。
2.设备故障和停机时间设备故障和长时间停机会造成生产过程中断、订单延误，从而影响生产效率。
制造业生产效率数据分析
制造业生产效率数据分析生产效率是制造业中一个非常重要的指标，它直接关系到企业的竞争力和盈利能力。
本文将重点分析制造业生产效率的数据，并从不同方面解读其含义和影响因素。
一、总体生产效率数据根据最新的统计数据显示，我国制造业生产效率呈现了较为稳定的增长趋势。
以年均增长率来看，过去五年中，制造业生产效率增长了约6%，这表明制造业整体处于良好的发展态势。
二、行业生产效率对比在制造业中，不同行业的生产效率存在明显差异。
根据数据分析，电子行业和汽车行业的生产效率较高，而传统的纺织和钢铁行业的生产效率相对较低。
这主要受到技术水平、资本投入以及市场需求等因素的影响。
三、生产效率与人力资源利用率的关系生产效率与企业对人力资源的合理配置密切相关。
数据显示，在生产效率较高的企业中，智能化设备和自动化生产线得到了更广泛的应用，这有效提高了劳动生产率。
相比之下，在生产效率较低的企业中，传统的人工操作仍然占据主导地位。
四、技术创新对生产效率的影响技术创新是提高制造业生产效率的关键因素之一。
数据研究显示，采用先进的生产技术和工艺，可以大幅度提高生产效率。
例如，引入人工智能、大数据分析和物联网技术等，可以提高生产线的自动化程度，减少生产过程中的中断和浪费，从而提高企业的生产效率。
五、供应链管理和生产效率高效的供应链管理对于制造业的生产效率至关重要。
数据分析显示，采用先进的供应链管理系统，可以有效优化物料采购、生产调度和库存管理等环节，降低生产成本，提高生产效率。
因此，企业应该加强供应链管理，提升企业整体的生产效率。
六、市场需求对生产效率的影响市场需求是影响制造业生产效率的重要因素之一。
数据显示，一些快速发展的行业，如电子商务、新能源等，市场需求不断增长，驱动了企业生产效率的提升。
相对而言，市场需求不旺的行业，生产效率较低。
因此，企业应准确把握市场需求，并及时调整生产策略，以提高生产效率。
总结：制造业生产效率数据的分析对于企业的发展具有重要意义。
能源消耗报告：行业耗能情况与节能建议
能源消耗报告：行业耗能情况与节能建议一、能源消耗的重要性及影响因素能源消耗是当今社会发展过程中不可忽视的一个重要问题。
事实上，能源消耗的水平与一个国家或地区的经济发展以及环境状况密切相关。
然而，不同行业的能源消耗情况却存在显著差异。
下面将会针对几个主要行业对能源消耗进行分析，并提出相应的节能建议。
二、建筑行业能源消耗情况与节能建议建筑行业是能源消耗大户之一。
建筑物的制造、运营以及冷暖空调系统等都需要大量的能源支撑，因此在该行业进行有效的节能举措具有重要意义。
针对建筑行业，可以从改善建筑设计、加强能耗监测以及推广节能技术等多个方面进行举措，使建筑能源消耗得到有效的控制。
三、交通运输行业能源消耗情况与节能建议交通运输行业的能源消耗主要来自汽车和船舶的燃油消耗。
随着全球化的发展以及城市化水平的提高，交通运输行业的能源消耗也在不断攀升。
节约交通运输的能源消耗可以通过发展高效的公共交通系统、推广电动汽车以及改善交通拥堵情况等途径来实现。
四、制造业能源消耗情况与节能建议制造业是各行各业中最能源密集的行业之一。
在制造过程中，需要大量的电力、燃气以及其他能源来支撑生产。
为了减少制造业的能源消耗，可以通过引入节能设备、改善工厂运营效率以及提升制造流程等方式来实现。
五、农业行业能源消耗情况与节能建议农业行业的能源消耗主要来自机械化生产过程中的燃油消耗以及灌溉系统的能源支撑。
为了降低农业行业的能源消耗，可以通过采用高效节水灌溉系统、推广太阳能灌溉设备以及优化农业机械的使用等方式来节约能源。
六、信息科技行业能源消耗情况与节能建议信息科技行业作为一个快速发展的行业，在云计算、数据中心等方面的能源消耗不容忽视。
为了减少信息科技行业对能源的需求，可以通过提升数据中心的能效、推广低功耗服务器以及开发节能型硬件等途径来实现能源的节约。
总结：不同行业的能源消耗情况存在显著的差异，针对各行业的特点，我们可以采取相应的节能措施来减少能源浪费。
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制造业能源效率及其影响因素分析一、引言进入新世纪以来，随着我国工业化城市化进程的加快，国民经济逐步表现出对能源的高消费和强依赖的特点，能源巨额消耗对可持续发展施加越来越大的压力。
作为应对措施，2005年，我国政府提出了“十一五”期间节能减排的约束性指标，即在五年间单位GDP能耗减排要比“十五”降低20%。
2006~2008年单位GDP能耗累计共下降10.1％，五年即将过去，节能结果并不令人满意。
原因在于现有的节能降耗指标是以行政区域为分解对象按单位GDP能耗为约束目标的，这是典型的区域治理方式，它的局限性在于分解对象没有直接针对能源消耗的行业或企业。
为加大节能减排力度，我国在“十二五”期间有必要以行业或企业为约束对象并分解节能指标。
有鉴于此,我们首先必须弄清楚各行业的能源效率状况、节能潜力以及影响因素,然后再在此基础上采取对策措施,以确保国家节能减排目标的实现。
为了弄清我国行业能源效率现状及其影响因素，众多学者主要以工业为对象展开研究。
唐玲、杨正林（2009）利用DEA方法测算了1998~2007年中国工业行业能源效率,并利用Tobit模型探索工业经济转型对能源效率提升的影响机制。
研究发现,中国工业能源效率的总体水平较低。
开放程度高、竞争性强的行业能源效率较高,而开放程度低、垄断程度高的行业能源效率水平低;工业能源效率随着企业规模的扩大呈倒“U”形特征；李世祥、成金华（2008）采用DEA方法,应用不同目标的能源效率评价模型,评价了1990-2006年间中国的能源效率状况,并用“两步法”估计其影响因素。
认为工业部门能源效率不高是由能源密集型的工业结构以及生产技术结构所决定的；王少平、杨继生（2006）研究了12个工业行业的能源消费与行业增长的综列协整关系,得出了我国工业各主要行业的能源消费与行业增长和能源效率之间存在长期均衡,且长期均衡具有显著短期调整效应的结论；庞瑞芝,王卢羡等（2009）采用数据包络分析法对经济转型期间工业部门全要素能源效率进行分析，指出中国工业部门增长以能源低效为特征,工业部门全要素能源效率和技术效率都偏低,工业增长模式依旧粗放,重化工业化发展水平较低；孙海、王元地等（2009）将能源消耗强度分解为结构份额和效率份额两个因素，分析了制造业产业结构调整和能源效率提高对能源消耗强度的影2响，发现我国制造业能源消耗强度在不断下降，原因是产业结构调整和能源使用效率提高的综合影响；周鸿和林凌(2005)、史丹(2006)、吴巧生和成金华(2006)认为产业结构变动对能源效率的影响并不显著,王玉潜(2003)则发现产业结构调整对能源效率的提升有负向作用；史丹(2002)研究认为对外开放通过强化资源配置效率提升了能源效率,魏楚和沈满洪(2007a)考察了产业结构、政府财政支出、进出口和国有经济比重对于能源效率的影响因素,师博和沈坤荣(2008)通过对能源消费结构、国内贸易比重、国有经济比重、FDI 和能源价格对于能源效率影响因素的考察,发现市场分割造成了全要素能源的损失。
以上研究把研究对象锁定在工业层面而不是省际区域，避免了使用省域宏观数据在加总过程中由于变量的波动性减少所导致严重的信息损失,及其所忽略的中国经济多层次性、复杂性等多元特征(涂正革, 2007)等问题。
而以工业行业作为研究单位,信息量更丰富,比以省市作为基本研究单位更能发现能源效率影响因素的制度及行业环境因素（唐玲,杨正林，2009），这对本文研究提供了重要启示。
但是，已有的以工业为对象的研究却也忽略了不同行业间要素配置的区别，缺乏对要素配置结构的认识。
而要素使用结构是效率变动的起始点，目前方法的缺陷难以实现对不同类型行业的详细评价。
另一方面，已有文献一般都是从国家宏观经济层面探讨能源效率的影响因素,鲜有从行业这一中观层面上的探讨，这就使得分析结论难免与行业实际之间存在差距。
因此，本文从中观层面上选取不同要素密集度制造业作为研究对象，并在此层面上探讨能源效率变动的具体影响因素，这对于更准确地把握制造业能源效率及其根源，并倡导把原来以行政区域分解节能降耗指标的做法改变为以行业为单位来分解，更具针对性和实际意义。
二、能源效率的研究方法（一）DEA 模型介绍与全要素能源效率定义数据包络分析(DEA)是由美国著名运筹学家Charnes 和 Cooper 等于1978年提出的,是在 Farrell 测度基础上发展起来的一种评价决策单元(decision making unit,DMU )相对业绩的非参数方法,其中应用最普遍的模型是C 2R 模型。
假设有n 个决策单元（DMU ），每个决策单元（j D M U ）都有m 种输入和s 种输出，其中T mj j j j x x x x ),...,,(21=，T sj j j j y y y y ),...,,(21=,0>ij x 为第j 个决策单元j DMU 的第i 种输入类型的输入量；0>rj y 表示j DMU 的第r 种输出类型的输出量（),...,2,1;,...,2,1;,...,2,1s r m i n j ===。
0000,j j y y x x ==分别为决策单元0j DMU 的输入和输出。
对于选定的0j DMU ,判断其有效性的径向DEA 模型可以表示为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-∑∑==+-)(min 11m i s r r i s s εθ3 01..ij n j i ij j x s x t s θλ=+∑=-，m i ,..,2,1= 01rj n j r rj j y s y =-∑=+λ，s r ,..,2,1=,0≥j λ ;,...,2,1n j = 0≥-i s ，0≥+r s其中-i s 和+r s 分别为剩余变量和松弛变量，ε为非阿基米德无穷小量，一般取610-=ε，θ为该决策单元0j DMU 的有效值，当1=θ时，称0j DMU 为DEA 有效，当1<θ时，称0j DMU 为DEA 无效。
DEA 方法正是通过一系列线性规划的计算来识别处于效率前沿的点,以此作为非效率决策单元的改进目标(Coelli, 1996)的。
最优前沿由有效率的决策单元构成（决策单元的最大化产出已经标准化为1），非效率点相对于最优前沿上有效点而言存在过度投入,即实现同样产出需要更多的资源。
按照Farrell(1957)的解释，相对于在效率前沿上的参照点，无效点的无效损失包括两个部分:一部分是由于技术无效率而导致的所有投入过量,这一部分可以通过径量调整来减少投入量;另一部分是由于资源配置不当导致的松弛投入量,这一部分可以通过松弛调整来减少。
因此, 在计算效率的时候,必须同时考虑径向调整量和非零投入松弛量。
径向调整量与松驰量之和即为无效点为达到处于最优前沿上的目标点所可能实现的 “节约”数量。
正是基于以上方法，Hu 和Wang(2006)提出了全要素能源效率(total factor energyefficiency,TFEE)的概念,并将其定义为在其他要素保持不变的前提下,按照最佳生产实践,一定的产出所需的最少能源投入量与实际投入量的比值。
即:/P O TFEE E E =，其中O E 为实际投入量，P E 为目标投入量。
调整量adj O P E E E =-。
该定义包含了除能源要素投入以外的其他要素(资本和劳动力)对能源效率的影响。
其中,能源投入的目标就是最佳实践的能源投入最低水平。
由于实际能源消费总是大于或者等于目标值,所以TFEE 的值在0、1之间。
当TFEE 指数越接近于1,说明其效率越高,需要的调整量越小;反之,若TFEE 指数近于0,表明其能源消费的低效率,需要的调整量也就越大。
上述目标值与调整值都可以由输入导向型的DEA 模型计算获得。
本文的主要工作在于沿袭Hu 和Wang (2006)的思路,基于DEA 方法测算中国1995~2008年28个制造行业的能源效率,分析中国不同要素密集制造业能源效率的特征,并使用Tobit 模型探讨能源效率的影响因素。
(二)投入产出变量的选取、数据来源与处理行业划分：国民经济行业分类标准GBT4754-2002将制造业门类分成30个2位码的大类4行业。
其中，其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业统计口径有所调整且数据并不全面，故我们将其除去，即本文所探讨的制造业只包括28个行业。
根据使用要素的密集程度，我们将这28个行业划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三大类型。
具体划分是：H1-H3、H5-H12、H2为劳动密集型；H4、H13、H16-H21为资本密集型；H14-H15、H23-H28为技术密集型①。
投入变量：包括资本、劳动和能源消耗。
其中资本投入,沿用张军、吴桂英等[13]的做法，利用永续盘存法计算1995～2008年中国制造业28个行业的资本存量。
计算公式为:1)1(--+=t t t t K I K δ。
其中t K 为第t 年的资本存量，1-t K 表示第1-t 年的资本存量，t I 表示第t 年的投资，t δ表示第t 年的折旧率;对于劳动投入量,我们采用历年制造业从业人员数作为投入量指标，并直接引用统计年鉴中历年制造业从业人员数据。
能源投入使用各行业每年的煤炭、石油、天然气和水电等四种主要一次性能源消耗量来表示，折算为标准煤计算,单位为万吨标准煤。
产出变量：不同文献所选取的标准并不一致，主要采用增加值和总产值两种。
我们选用工业总产值表示产出变量，主要考虑是与工业增加值比较, 总产值包括了中间产品转移价值,而正是由于中间产品价值的计算,反映了规模节约和资源配置效率的经济效能,体现了全要素生产率的指标功能。
所用数据均来源于《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》(1996～2009)。
三、不同要素密集型制造业能源效率特征分析（一）全要素能源效率变动总特征我们基于上述DEA 方法测量了中国28个制造行业在1995～2008年间的能源效率值,并将其列于表1。
从表1可以看出,中国制造业能源效率总体水平较低,各行业能源效率相差比较悬殊。
在多数年份能源效率值达到1的行业仅有 H1农副食品加工业、H7皮革、毛皮、羽(绒)毛及其制品业、H4烟草制品业、H27通信设备计算机及其它电子设备制造业和H28仪器 仪表及文化办公用机械制造业。
虽未达到最优，但能效值大于0.8以上，能效较高的行业也注①：为研究方便,我们以H 为代号表示这些行业,这28个行业分别对应的代号为: H1农副食品加工业、H2食品制造业、H3饮料制造业、H4烟草制品业、H5纺织业、H6纺织服装、鞋、帽制造业、H7皮革、毛皮、羽(绒)毛及其制品业、H8木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业、H9家具制造业、H10造纸及纸制品业、H11印刷业和记录媒介的复制、H12文教体育用品制造业、H13石油加工炼焦及核燃料加工业、H14化学原料及化学制品制造业、H15医药制造业、H16化学纤维制造业、H17橡胶制造业、H18塑料制造业、H19非金属矿物制品业、H20黑色金属冶炼及压延加工业、H21有色金属冶炼及压延加工业、H22金属制品业、H23通用设备制造业、H24专用设备制造业、H25交通运输设备制造业、H26电气机械及器材制造业、H27通信设备计算机及其它电子设备制造业、H28仪器仪表及文化办公用机械制造业。