保險經營效率作為衡量保險企業資源配置和投入產出能力的綜合指標得到了廣大研究者、經營效率理論監管者甚至消費者的認可和看重。提高保險經營效率對于確保保險償付能力、經營效率理論防范系統性風險，促進行業持續健康發展具有重要意義。經營效率理論度量企業經營效率的方法有兩類：一類是基于統計和計量的參數方法，另一類是基于數學規劃的非參數方法。經營效率理論這兩類方法都需要估計“最佳實踐”前沿（或邊界），通過衡量相對于最佳前沿的距離來測度具體決策單元的效率。

參數類方法中用得最多的是隨機前沿分析（SFA）方法，這是一種隨機方法，需要給出成本、利潤或生產函數的形式，其邏輯是，企業經營效率理論之所以偏離最佳前沿，可能是因為無效率、隨機沖擊或者測量誤差，與無效率沒有關系。因此，SFA中誤差項假設是由一個無效率成分和一個純隨機成分兩部分組成，而效率是通過從總誤差項中分離出效率成分來測定的。有的計量方法要求給出誤差項各組成部分特定的分布假設，而有的計量方法則不要求這樣的假設。以成本函數為例，誤差項的無效率成分通常假設服從非對稱的半正態分布，用以描述無效率使成本增加而超出最佳前沿水平的現象；純隨機成分通常假設服從標準正態分布，標準正態分布是對稱分布，與隨機沖擊既可能增加成本，也可能減少成本的隨機波動性相吻合。另外兩種參數方法是自由分布方法（DFA）與厚前沿方法（TFA）。DFA假定效率差別在所有時間內是穩定的，對每家公司估計的效率是其平均偏差與在前沿線上的行業平均偏差之間的差額。TFA事先指定函數形式，并假設預測效率值在觀察值的最高和最低績效四分位數[3]內的偏差代表隨機誤差，而最高和最低四分位數之間的偏差代表無效率。雖然TFA方法假設了上述偏差，但沒有對無效率和隨機誤差成分的分布做假設，其本身并沒有對單個公司的效率提供確切的點估計[4]，但傾向于對整體效率的一般水平提供估計，TFA降低了數據中極值點對結果的影響。

非參數方法與參數方法各有利弊，因為效率的真實水平是未知的，所以沒有辦法斷言哪種方法絕對占優于另一種方法。正是因為兩類方法都不完美，經營效率理論為得到精確度更高、解釋力更強的效率值，研究者們不斷改進效率測度方法，提出了結合兩者優點的三階段DEA方法。正如前文所述，經營效率理論階段DEA方法由第一階段的一般DEA模型、第二階段基于SFA模型對第一階段松弛變量的分解以及第三階段調整后的DEA模型構成。三階段DEA方法結合了兩類方法的優點，經營效率理論功實現了同時調整環境變量與隨機誤差項等因素的影響，從而得到經濟主體的內在經營管理效率。相比較而言，三階段DEA方法是目前研究中使用最為廣泛的效率測度方法。根據實際問題的需要，還可以將第一和第三階段的一般DEA模型進行改進和拓展。