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.
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.