생산함수의 형태와 오차항의 포함 여부는 DEA와 SFA의 근본적인 차이를 만든다. 효율성 측정 시 SFA는 가설 검정 방법 선택에서의 다양성, 패널 데이터 활용 가능성, 측정 오차 포함 가능 등의 장점을 가진다. 효율성을 측정할 때 패널 데이터를 이용한 개별 단위 효율성 측정의 경우에는 SFA가 DEA의 비해 유리하다.
프론티어를 추정하여 그에 대한 효율성을 측정한다는 점에서 DEA와 SFA는 유사 하지만 생산함수의 형태와 오차항에 대한 가정이 포함되는지 여부가 근본적인 차이라고 할 수 있다. SFA의 주요 장점은 비효율성지표를 자세히 분류하여 비효율성의 근원을 알 수 있는 것이다. SFA에서는 프론티어로부터의 편차를 기술적 비효율성(technical inefficiency), 배분적 효율성(allocative inefficiency), 통계 및 표본추출오차로 구분할 수 있다(Schmidt & Lovell, 1979). 또한 SFA는 DEA와 같은 확정적(deter- ministic) 방법론이 아니기 때문에 측정오차의 문제를 다룰 수 있고, 통계학에서의 대양한 가설 검정 방법을 사용할 수 있으며, 패널 데이터를 활용할 수 있다. 사실 DEA와 SFA 중 어느 것이 효율성 분석에 더 적합한지에 대해서는 아직 명확한 결론이 없다. 그러나 Cullinane et al.(2002)는 몇몇 연구에서 효율성을 측정하는 여러 모형을 비교해 본 결과 특히 패널 데이터를 이용하여 개별 단위의 효율성을 측정할 경우 통계 모형만 잘 정의한다면 SFA가 DEA에 비해 효율성을 측정하는 데 더 효과적인 방법이라고 주장하였다. 따라서 불균형(unbalanced) 패널 데이터를 사용하는 본 연구에서는 SFA를 이용하여 효율성을 추정하고자 한다.