經濟學上所稱「規模經濟」是指生產的成本可呼應出產量，
或可解釋為產量需求越大時，因固定成本的支出相對之下所佔的 比例較小而使所有成本的總和下降，相對獲利提高，此情形稱此 廠商具有規模經濟。規模經濟的整體生產效率可用經濟效率表示 之。
事業生產所需成本其中一項為廢水處理，因此事業廢水處理 所對應出的整體產量可用邊界效率衡量整體生產效率。就生產過 程中所有的資源配置上，據Farrell(1957)首先以效率概念探討生產 效率的衡量，即廠商在現有技術水準下，給予固定的要素投入，
若生產達到其潛在的最大產出水準，則為最有效率之生產點如以 此投入要素對應最有效率生產點的各點連接起來，則形成生產邊 界(production frontier)，若生產未能達到此生產邊界，則為無效率 (inefficiency)，可得一邊界效率模型曲線如圖 3.1-1 中 IQ 曲線，亦 稱為等量曲線(isoquant)。Farrell 並將效率分為技術效率(technical efficiency, TE)及配置效率(allocative efficiency, AE)。
圖3.1-1 技術效率與配置效率的衡量
技術效率是指廠商在既定的要素投入下所得之產出，技術效 率越高則產出越大，而若是在技術效率不變的情形下，產量必和 投入量呈正相關，且欲增加單一項的產量，需增加投入量，或使 其他項產品的產量下降；如欲減少單一項要素投入量，則需增加 其他項的投入量，或使產量下降。如此的生產行為可稱已具技術 效率。當具規模經濟的廠商達到規模報酬技術時等量曲線可表示 為圖3.1-1 中之 IQ 曲線，投入組合(即觀察到的生產組合)落在等量 曲線上時代表具技術效率，不落在等量曲線上的投入組合則代表 不具技術效率。當實際觀察到的生產組合越接近等量曲線時，代 表其技術效率越高，且根據 Farrell 之技術效率指標(TE)所求得之 數值越趨近於1，因此 TE 越大代表技術效率越高。
配置效率是指廠商在既定的生產技術及生產要素價格下最適 要素比例的投入，投入量越少則配置效率越高，亦稱為價格效率。
技 術 效 率 與 配 置 效 率 的 乘 積 即 為 經 濟 效 率(economic efficiency, EE)，即以固定生產技術及要素價格下可達成的產出量 稱為經濟效率，或稱生產效率、成本效率。
茲列出如下式:
TE = b/a AE = a/c
TE x AE = (b/a) x (a/c) = (b/c)
= EE
a:投入要素(投入量) b:最大產出量
c:生產技術及要素價格
邊界效率模型大致可分為確定性與隨機性兩類，其中確定性 模型又分為確定性非參數邊界模型、確定性參數邊界模型及確定 性統計邊界模型。
一、 確定性邊界模型
Farrell(1957)雖提出以效率估計的概念，但其研究方法是 以非參數的型態不用任何參數做估計，即確定型非參數邊界 模型的雛型，不易將模式一般化。Afriat(1972)將統計的觀念
導 入 邊 界 模 型 ， 將 誤 差 項(ui) 視 為 兩 參 數 的 貝 他 分 配 (two-parameter beta distribution) ， 並 以 最 大 概 似 法 (maximum-likeihood estimation, MLE)估計模型參數，其研究 結果認為誤差值越大，則生產越無效率。
Aigner 與 Chu(1968)提出了參數邊界模型的概念，以 Cobb-Douglas 參數邊界生產函數為估計式，不僅預先設立生 產函數形式，並假設所有產出的差異均是由技術無效率造 成，而不考慮配置無效率。此法的優點在於，將生產邊界以 一般化的 Cobb-Douglas 生產函數表示，可對生產水準之假設 加入限制，因此在估計過程中也估計了生產函數中的參數，
稱為較完整的確定型參數邊界模型。
二、 資料包絡分析法
Charnes, Cooper and Rhodes (1978)將 Farrell 的效率衡量 概念將之擴展為不需事先設定函數型式，以多元投入產出的 效率衡量概念，並定名為資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA )，將效率評估觀念推展至多元產出的模式。從 生產函數角度看，此模型是用來研究具有多個輸入、特別是 具有多個輸出的生產部門，同時為”規模有效”與”技術有效”
的研究方法。此法乃利用數學規劃法將所有決策單位的投入 項、產出項投射在空間中，客觀的給予所有受評估單位最有 利的權數值，以尋找最大產出或最小投入為邊界，若某受評 估的決策單位落在邊界上時，則此一決策單位為技術效率(TE) 單位，若不在邊界上時，則該決策單位可視為技術無效率單
位(黃，1996)。DEA 法的優點是，不需事先設定目標函數型 式，所以可以免除在估計時，函數型式設定錯誤的可能性；
缺點則是，DEA 法假設隨機誤差項不存在，把所有殘差都歸 因於無效率，則可能導致無效率被高估的問題，因此目前的 研究已逐漸朝向具有隨機性質的 DEA 發展(陳，2004)。
三、 隨機型邊界模型
隨機型邊界模型是近代學者對於確定型邊界模型的修 正，他們認為確定型估計法沒有將估計誤差可能影響與干擾 邊界的其他因素考慮進去，且將所有的邊界誤差都視為技術 無效率的結果並不合適，因此發展出隨機邊界分析法(陳，
2004)。他們認為除了人為可控制的無效率因子(ui)外，應該對 隨機邊界生產函數額外再放入一個隨機誤差項(vi)，代表人為 無法控制的隨機誤差項，此誤差項可正可負，用以表示估計 誤差或其他隨機干擾因素，如此便可解決確定性邊界法與 DEA 估計的技術無效率偏差問題。Battese 與 Coelli(1995)表 示，變數的參數估計的確影響技術無效率效果的水準
藉由圖 3.1-2 可以更清楚了解隨機邊界模型的設定，其 中橫軸代表投入，縱軸代表產出，y=exp(xβ)代表隨機模型的 確定山產函數，並假設為規模報酬遞減。
圖 3.1-2 隨機邊界生產函數