河南省高等教育投资政策有效性的分项评价是分别评价投资的五个渠道的有效性，对每个渠道的分析内容包括：演变脉络、波动分析、有效性评价。其中，有效性波动分析部分运用数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）进行效率分析，把各渠道的经费投入作为投入变量，把生均教育经费和在校生人数作为产出变量，采用DEAP软件中的CRS模型进行效率分析。
数据包络分析方法由著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper在1978年创建。DEA方法的基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元（Decision Making Units，简称DMU），再由众多DMU构成被评价群体，通过对投入和产出比率的分析，确定有效生产前沿面，并根据各DMU与有效前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA 有效，同时还可用投影方法指出非DEA有效的原因及应改进的方向和程度。该方法通过建立线性规划模型比较决策单元之间的相对效率，从而对各决策单元进行评价，不需要对投入、产出指标进行生产函数的假定，而是依靠DMU的观测数据，通过线性规划方法将有效的DMU进行线性组合，构造出全部观测数据的生产前沿面，以此判断DMU是否位于生产前沿面上。因此，DEA方法能够避免评价过程中的很多主观因素，适用于多投入、多产出部门的效率评价，尤其适用于公共部门和非营利组织的效率评价。本研究关注的是高等教育的投资效率，而高等教育又是多投入多产出部门，所以数据包络分析方法适合用来分析本研究关注的问题。
DEA方法的优越性还在于：一方面，该方法对评估指标量纲并不要求统一，而仅对决策单元有一致性（同类性）要求；另一方面，DEA形成的数据包络面及模型可行解均可以定义出明确的经济意义。即通过选择合适模型，该方法能分别计算出决策单元在投入水平一定下的产出能力或在产出水平一定下的投入能力，并且还能计算出非DEA有效的决策单元要达到DEA有效投入和产出需要调整的精确值。在运用DEA方法时有比较规范的步骤，按照步骤进行操作，有助于提高研究的质量。使用DEA方法时，首先需要确定研究目的，然后选择参与评价的决策单元，接着确立输入和输出指标，根据条件选择合适的DEA模型，最后根据评价目标对模型求解并进行讨论。