保險(xiǎn)經(jīng)營效率作為衡量保險(xiǎn)企業(yè)資源配置和投入產(chǎn)出能力的綜合指標(biāo)得到了廣大研究者、經(jīng)營效率理論監(jiān)管者甚至消費(fèi)者的認(rèn)可和看重。提高保險(xiǎn)經(jīng)營效率對于確保保險(xiǎn)償付能力、經(jīng)營效率理論防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。經(jīng)營效率理論度量企業(yè)經(jīng)營效率的方法有兩類：一類是基于統(tǒng)計(jì)和計(jì)量的參數(shù)方法，另一類是基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的非參數(shù)方法。經(jīng)營效率理論這兩類方法都需要估計(jì)“最佳實(shí)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(shù)類方法中用得最多的是隨機(jī)前沿分析（SFA）方法，這是一種隨機(jī)方法，需要給出成本、利潤或生產(chǎn)函數(shù)的形式，其邏輯是，企業(yè)經(jīng)營效率理論之所以偏離最佳前沿，可能是因?yàn)闊o效率、隨機(jī)沖擊或者測量誤差，與無效率沒有關(guān)系。因此，SFA中誤差項(xiàng)假設(shè)是由一個(gè)無效率成分和一個(gè)純隨機(jī)成分兩部分組成，而效率是通過從總誤差項(xiàng)中分離出效率成分來測定的。有的計(jì)量方法要求給出誤差項(xiàng)各組成部分特定的分布假設(shè)，而有的計(jì)量方法則不要求這樣的假設(shè)。以成本函數(shù)為例，誤差項(xiàng)的無效率成分通常假設(shè)服從非對稱的半正態(tài)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(xiàn)象；純隨機(jī)成分通常假設(shè)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是對稱分布，與隨機(jī)沖擊既可能增加成本，也可能減少成本的隨機(jī)波動(dòng)性相吻合。另外兩種參數(shù)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(shí)間內(nèi)是穩(wěn)定的，對每家公司估計(jì)的效率是其平均偏差與在前沿線上的行業(yè)平均偏差之間的差額。TFA事先指定函數(shù)形式，并假設(shè)預(yù)測效率值在觀察值的最高和最低績效四分位數(shù)[3]內(nèi)的偏差代表隨機(jī)誤差，而最高和最低四分位數(shù)之間的偏差代表無效率。雖然TFA方法假設(shè)了上述偏差，但沒有對無效率和隨機(jī)誤差成分的分布做假設(shè)，其本身并沒有對單個(gè)公司的效率提供確切的點(diǎn)估計(jì)[4]，但傾向于對整體效率的一般水平提供估計(jì)，TFA降低了數(shù)據(jù)中極值點(diǎn)對結(jié)果的影響。

非參數(shù)方法與參數(shù)方法各有利弊，因?yàn)樾�率的真�?shí)水平是未知的，所以沒有辦法斷言哪種方法絕對占優(yōu)于另一種方法。正是因?yàn)閮深惙椒ǘ疾煌昝溃��?jīng)營效率理論為得到精確度更高、解釋力更強(qiáng)的效率值，研究者們不斷改進(jìn)效率測度方法，提出了結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)的三階段DEA方法。正如前文所述，經(jīng)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(diào)整后的DEA模型構(gòu)成。三階段DEA方法結(jié)合了兩類方法的優(yōu)點(diǎn)，經(jīng)營效率理論功實(shí)現(xiàn)了同時(shí)調(diào)整環(huán)境變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)等因素的影響，從而得到經(jīng)濟(jì)主體的內(nèi)在經(jīng)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(jù)實(shí)際問題的需要，還可以將第一和第三階段的一般DEA模型進(jìn)行改進(jìn)和拓展。