Về bản chất, DEA là kỹ thuật dựa trên việc giải một loạt các bài toán quy hoạch tuyến tính được sử dụng để đo lường hiệu quả tương đối của các đơn vị ra quyết định (DMU) khi có sự hiện diện của nhiều yếu tố đầu vào và nhiều yếu tố đầu ra. DEA cung cấp một công cụ đo lường những mức độ hiệu quả rõ ràng bên trong một nhóm các DMU. Hiệu quả của một DMU được tính toán liên quan đến số liệu thực hành tốt nhất quan sát được của nhóm. DEA giúp thực hiện việc phân rã hiệu quả kỹ thuật (CRSTE) thành hiệu quả kỹ thuật thuần (VRSTE) và hiệu quả quy mô
(SCALE). Về cơ bản, quy trình phân tích hiệu quả được thực hiện theo 2 bước: (1) ước lượng hiệu quả bằng phương pháp DEA; và (2) Sử dụng hồi quy Tobit để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả. Dưới đây là một số tóm lượt về phương pháp DEA.
Phương pháp phân tích DEA (Data Envelopment Analysis) được đề xuất lần đầu tiên bởi Farrel (1957). DEA dựa trên cơ sở xây dựng đường giới hạn hiệu quả, tương tự như hàm sản xuất trong trường hợp khi số lượng đầu ra không phải là một đại lượng vô hướng, mà là một véc-tơ. Đường giới hạn hiệu quả có hình dạng màng lồi hoặc hình nón lồi trong không gian của các biến số lượng đầu vào và số lượng đầu ra. Đường giới hạn được sử dụng như là một tham chiếu đối với các trị số hiệu quả của mỗi DN được đánh giá. Tuy nhiên, phương pháp DEA có các đặc trưng như: chỉ cho phép đánh giá hiệu quả tương đối của các DN được đánh giá, tức là hiệu quả giữa chúng so với nhau. Mức độ hiệu quả của các DN được xác định bởi vị trí của nó so với đường giới hạn hiệu quả trong một không gian đa chiều của đầu vào và đầu ra. Phương pháp xây dựng đường giới hạn hiệu quả - đó là giải nhiều lần bài toán qui hoạch tuyến tính. Đường giới hạn được hình thành giống như những đoạn thẳng kết nối các điểm hiệu quả nhất, nhờ đó tạo thành một đường giới hạn khả năng sản xuất lồi.