【摘要】在能源消费研究中经常要将其变化分解为各种因素,通过各种因素的影响程度来分析影响能源消费的变化原因。自20世纪70年代以来,已经发展了多种分解方法,这些方法的假设前提与算法都有较大差异。本文从能源消费变化量与能源强度两个角度介绍了各种分解算法,对其进行了对比,并运用中国制造业的相关数据比较了分解的结果。能源消费变化量的分解方法中,Shapley算法与M-E算法分解结果相同,但是Shapley算法按照各因素的贡献加权来计算各因素对能源消费量的影响,更适合多因素分解;Se-HarkPark算法与AWT-PDM算法能较好地体现经济结构对能源消费量的影响,但AWT-PDM算法由于权数的确定问题,使得该算...