式(6)中γ反应的是随机扰动项中技术无效所占的比例，通过考察γ的大小可以判断上 述模型设定是否合理。当γ接近于0时，表明实际产出与可能最大产出的差距主要来自不可 控 制的纯随机因素造成的白噪声误差，没有必要采用随机前沿模型；当γ＝0时，表明实际产 出与可 能最大产出的差距主要来自不控制因素造成的噪声误差，完全不存在技术非效率项，用普通 最小二乘法(OLS)即可实现对生产函数的参数估计。γ越趋近于1，则越能说明前沿 生产函数的误差来源于表征技术非效率的随机变量uit，采用随机前沿模型对生产函数进行估计也就越 合适；但γ＝1当时，随机前沿模型也就变成了确定性前沿模型，不再存在随机冲击的效应 。

    四、数据说明与实证结果分析

    (一)数据说明

    本文实证分析所用的数据均来自于历年《中国旅游统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴 》(副本)及相关年份的《中国统计年鉴》，鉴于个别数据的缺失，本文使用的是省际层面 1999-2005年间共计217个观察样本形成的微观非平衡面板数据集(Unbalanced Panel Data )，这不仅可以提供丰富的信息量，而且解决了宏观数据加总过程中的信息损失问题以及截 面数据技术效率估计不一致的问题。

    本文变量除了旅游企业劳动生产率、资本密集度等变量以外，利用李经龙等(2006) 关于中国品牌旅游资源空间布局研究的成果，作为衡量省际旅游资源禀赋(resource) 的代理变量。 旅游产业地位(industr)用各省旅游业收入占GDP的比重来衡量。改革开放以来 ......