区域差异分析常用指标
6 我国区域发展差距的现状、成因及走向实证研究(国家统计局重庆调查总队 汤雁冰、孙卓霖、邓云松)
从国外研究情况看，1955 年美国经济学家库兹涅茨（Kuznets） 首次提出收入分配的“倒 U”假设。1965 年威廉姆森（J.G.Williamson） 将其应用于区域经济研究，得出“倒 U 型规律”的威廉姆森曲线。80 年代小阿莫斯提出“在经济发展后期阶段区域收入趋异”的假说。
综上所述，目前国内外的相关研究成果为全面分析我国区域发展 差异及其影响因素提供了有益的借鉴，但现有文献或是偏重于不同影 响因素分析，或是由于不同研究考察的样本时期和采用的研究方法不 同而得出的结论不同。因此，本文基于以经济发展水平测量的区域发 展差距，利用基尼系数分解法考察 1952-2007 年间我国东中西部三大 区域人均 GDP 水平差异，利用面板时间序列分析法对全国及各地区作 增长趋同分析并提出政策主张。
这说明总体上全国区域经济发展的差异在逐步缩小并且这种状况在最近三年尤为明显这预示着我国区域本文分析认为上世纪九十年代中期以来中国区域人口务工流动量大与地区经济活动相关常驻人口对区域内经济的影响日趋明显故用常住人口与户籍人口的比率对1997年2006年的人均实际gdp进行了修正得到了更为合理的区域经济差异趋势如正文图5b所示
高三总复习地理教参教案 认识区域
认识区域单元创新学法表解一、区域及其类型(判断正误)(1)区域就是地球表面一定的空间范围。
通过区域认知，人们实现对地球表面复杂多样性的认识、理解，并找出规律。
(√)(2)区域的基本特性有整体性、差异性、开放性和动态性。
(√)(3)根据不同标准，区域划分为不同的类型。
(√)(4)在劳动地域分工基础上形成的不同层次、各具特色的地域经济单元是文化区域。
(×)二、区域发展差异与因地制宜1．区域发展经历了哪些阶段？提示：以传统农业为主的初级阶段；以工业化为主体的成长阶段；以结构优化和整体提升为主体的转型阶段；以创新驱动为主的高效益综合发展阶段。
2．区域发展的差异性(1)衡量区域发展水平常用的指标：地区生产总值、人均国民收入、三次产业构成等。
(2)区域划分：发达地区与发展中地区，或高收入地区、中等收入地区和低收入地区。
(3)人文发展指数：即以预期寿命、教育程度和地区生产总值三项指标反映一个区域的总体发展水平。
3．坚持因地制宜，促进区域发展(1)区域发展现状：对于一个区域来说，无论自然地理环境，还是人文地理环境，都具有显著的差异性。
(2)区域发展对策：因地制宜、扬长补短，推行适宜本区域的发展战略。
三、区域联系与区域协调发展1．区域联系(1)含义：地球上任何一个区域都不可能孤立存在，区域与区域之间必然具有物质、能量、信息等形式的联系。
(2)把区域环境要素及联系正确连线。
2．区域协调发展(1)现状与意义：区域经济发展的不平衡，在国家或地区内部普遍存在。
促进区域的协调发展，对于缩小区域差距，实现区域可持续发展，具有重要的意义。
(2)我国东、西部区域协调发展。
[知识体系·建构于胸]命题视角(一)区域与区域特征分析演绎法学习1．区域的特征表现为A内部、B内部各自的地理要素组成一个统一整体表现为A、B内部分别具有相对一致性，但A、B之间有差异性表现为A、B之间的联系性，能提供彼此所需3．厘清区域地理特征的分析思路分析各区域的地理特征，应主要从区位入手，整体上把握，其思路和程序如下图所示：命题点全训(2020·全国卷Ⅱ)地名常和所在地特定时期的地理环境有关。
中国人口与土地城镇化：演化趋势、区域和规模差异及测度方法比较
第36卷 第5期2022年5月Vol.36 No.5May,2022中国土地科学China Land Science1 引言改革开放40年来，中国常住人口城镇化率由不到20%（1978年）提升到64%（2020年）[1]，持续增长的城市人口驱使城市用地不断扩张。
人口和土地是城市系统核心要素，二者协调增长是推进新型城镇化建设的关键[2]。
然而，中国城镇化进程中土地与人口增长不同步、不协调的问题较为突出[3-4]。
《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》指出：“土地城镇化快于人口城镇化，建设用地粗放低效是我国城镇化快速发展过程中必须着力解决的突出矛盾和问题”。
城市土地过快扩张会加剧耕地和生态用地消耗，威胁城市生态环境，不利于城市可持续发展[5]。
已有研究普遍发现中国城市土地扩张快于人口增长[6-8]。
例如，2000—2015年中国城市建设用地年均增长率是城镇人口年均增长率的1.65倍[9]。
当然，doi: 10.11994/zgtdkx.20220513.183256中国人口与土地城镇化：演化趋势、区域和规模差异及测度方法比较许 刚1，郑沐辰1，王亚星2，李 静1（1.武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079；2.上海交通大学国际与公共事务学院，上海 200030）摘要：研究目的：全面分析改革开放以来中国人口与土地城镇化异速发展的演化趋势，区域和规模差异，并比较二者异速发展的测度方法。
研究方法：采用城市土地与人口增长率之比、城市人口密度及其变化和异速增长模型测度全国、省域和城市3个层面二者之间增速差异。
研究结果：中国自1990年以来土地城镇化持续快于人口城镇化，2006年以后该趋势放缓，2020年该趋势初步扭转。
2006—2020年，超过80%的县级及以上城市土地扩张快于人口增长，东北多数城市在城市人口负增长情况下，城市土地仍在扩张。
从城市规模来看，大中小城市土地城镇化快于人口城镇化的程度没有显著差异。
CT各项质量控制指标
CT各项质量控制指标一、引言CT（Computed Tomography）是一种医学影像学技术，通过利用X射线对人体进行断层扫描，生成高分辨率的三维图象，用于诊断和评估疾病。
为了确保CT图象的质量和准确性，需要进行各项质量控制措施。
本文将详细介绍CT各项质量控制指标，包括设备性能、图象质量、辐射剂量等方面。
二、设备性能指标1. 分辨力（Spatial Resolution）：分辨力是CT图象显示细小结构的能力，通常用线对线间距或者点对点间距来表示。
分辨力越高，图象中的细节越清晰。
常用的评估方法有模体扫描和线对线扫描。
2. 对照度（Contrast Resolution）：对照度是CT图象显示不同组织密度之间差异的能力。
对照度越高，不同组织之间的区分度越大。
常用的评估方法有模体扫描和线对线扫描。
3. 噪声（Noise）：噪声是CT图象中随机浮现的干扰信号，会影响图象质量和诊断准确性。
噪声越小，图象质量越好。
常用的评估方法有扫描空白区域的标准差。
4. 稳定性（Stability）：稳定性是指CT设备在长期使用过程中，输出信号的稳定性和一致性。
常用的评估方法有定期进行质量控制测试，检查输出信号是否稳定。
5. 均匀性（Uniformity）：均匀性是指CT图象中不同区域的密度差异。
均匀性越高，图象中不同区域之间的密度差异越小。
常用的评估方法有线对线扫描和模体扫描。
三、图象质量指标1. 伪影（Artifacts）：伪影是由于CT设备或者扫描过程中的各种原因导致的图象异常现象。
常见的伪影类型有金属伪影、运动伪影和散射伪影等。
评估方法包括观察和分析图象中是否存在伪影。
2. 空间分辨率（Spatial Resolution）：空间分辨率是指CT图象显示细小结构的能力，与设备的分辨力有关。
常用的评估方法有模体扫描和线对线扫描。
3. 对照度（Contrast Resolution）：对照度是指CT图象显示不同组织密度之间差异的能力，与设备的对照度有关。
不同多样性指数内涵的差异及分析生态学
不同多样性指数内涵的差异及分析生态学多样性指数是生态学中常用的一种度量生物群落或生态系统的多样性的方法。
不同类型的多样性指数在内涵和应用方面存在一些差异，下面将对其进行分析。
物种多样性指数：物种多样性指数SpeciesDiversityIndex，SDI是一种衡量生物群落中物种丰富程度的指标。
它是基于物种数量和种间关系来计算的。
SDI通常使用Shannon-Wiener多样性指数或Dincer多样性指数来计算。
SDI的优点是简单易用，但它只考虑了物种数量和种间关系，而没有考虑到物种的功能和生态角色。
这可能导致某些重要的生态功能被忽略。
此外，SDI也不能反映群落结构的变化和演化。
生态位多样性指数：生态位多样性指数Ecologicalnichediversityindex，NDI是一种衡量生态系统中各种生物群落之间生态位的差异程度的指标。
NDI通常使用Shannon-Wiener多样性指数或Dincer多样性指数来计算。
NDI的优点是可以反映生态系统中各种生物群落之间的生态角色和功能差异，以及它们对环境的适应性和竞争关系。
然而，NDI也存在一些缺点，例如它不能直接测量群落的结构和组成，而且它也不能反映生态系统的整体稳定性和健康状况。
空间多样性指数：空间多样性指数Spatialdiversityindex，SDI是一种衡量生态系统中不同区域之间生物多样性差异程度的指标。
SDI通常使用Shannon-Wiener多样性指数或Dincer多样性指数来计算。
SDI的优点是可以反映生态系统中不同区域之间的生物多样性差异，以及这些差异对生态系统的影响。
然而，SDI也存在一些缺点，例如它不能直接测量群落的结构和组成，而且它也不能反映生态系统的整体稳定性和健康状况。
raup-crick_dissimilarity指数_概述及解释说明
raup-crick dissimilarity指数概述及解释说明1. 引言1.1 概述在生态学和生物多样性研究中，了解和评估不同生态系统之间的差异至关重要。
这些差异可以包括物种组成、物种丰富度以及物种之间的相对丰度等因素。
为了定量化这些差异并进行比较，研究人员开发了许多指数和方法。
其中一种常用的方法是使用Raup-Crick dissimilarity指数。
1.2 文章结构本文将首先对Raup-Crick dissimilarity指数进行定义和背景介绍（第2节）。
然后，我们将详细说明它的计算方法（第2.2节）以及应用领域（第2.3节）。
接下来，我们将深入解释Raup-Crick dissimilarity指数的意义（第3.1节），以及其优缺点（第3.2节）。
最后，我们将通过一些示例和案例分析来展示该指数在实际研究中的应用（第3.3节）。
最后，在结论部分我们将对整篇文章进行总结回顾，并提出未来研究展望（第4节）。
1.3 目的本文旨在全面概述和解释Raup-Crick dissimilarity指数。
通过阐明其定义、计算方法、应用领域以及优缺点，读者将了解该指数在生态学和生物多样性研究中的重要性和应用。
同时，通过具体示例和案例分析，读者可以更好地理解和运用该指数。
最终，本文旨在促进对Raup-Crick dissimilarity指数的理解和应用，并为相关领域的研究提供参考和借鉴。
2. raup-crick dissimilarity指数：2.1 定义和背景：raup-crick dissimilarity指数是一种用于衡量两个生态群落之间差异性的统计指标。
它在生态学领域中被广泛使用，并以其高效且可解释的特点而受到研究人员的青睐。
该指数由Stephen P. Raup和Paul A. Crick于1979年提出，旨在通过比较两个群落中物种的出现与消失来揭示它们之间的相似性或差异性。
2.2 计算方法：计算raup-crick dissimilarity指数时，首先需要确定参与比较的两个群落中存在的物种列表。
基于STIRPAT模型的区域城市化碳排放影响因素差异分析
基于STIRPAT模型的区域城市化碳排放影响因素差异分析赵涛;张思聪【摘要】研究7种不同城市化因素对二氧化碳排放的影响,包括人口、经济、能源强度、能源结构、能源清洁度,服务水平和研发强度,采用基于FE-DK回归模型的STIRPAT模型来评估不同元素对中国三大区域(高度城市化、发展中城市化和城市化相对落后区域)的碳排放影响.结果表明,服务业水平在高度城市化地区的产业发展中发挥着越来越重要的作用.此外,发展中的城市化地区人口因素的影响高于其他2个地区.同时,在城市化相对落后地区,提高化石燃料的使用效率比其他地区更为重要.总体而言,经济城市化是影响3个地区碳排放的最重要影响因素.具体的解决方案取决于不同区域的具体情况.【期刊名称】《甘肃科学学报》【年(卷),期】2019(031)003【总页数】6页(P125-130)【关键词】二氧化碳排放;城市化;区域差异分析;扩展的STIRPAT模型【作者】赵涛;张思聪【作者单位】天津大学管理与经济学部,天津 300072;天津大学管理与经济学部,天津 300072【正文语种】中文【中图分类】F205作为世界上最大的发展中国家,中国自1978年改革开放以来,实现了经济的快速增长以及城市化进程的加速发展。
目前中国已成为世界第二大经济体,同时也是碳排放量最大的国家。
预计到2020年,中国碳排放量将占世界碳排放总量的三分之一,并在2025—2030年期间达到峰值。
中国政府承诺到2020年,每单位GDP产生的碳排放量要削减60%～65%左右。
此外,“十三五”国民经济与社会发展规划纲要明确表示,在“十三五”期间要完成能源消耗降低15%,能源强度降低18%的减排目标。
而城市地区对整个中国碳排放总量贡献率为75.5%,这也意味着城市化的发展给节能减排带来了巨大的压力和挑战[1]。
综上,中国在城市化进程中的减排形势非常严峻,因此,研究城市化对碳排放的影响有助于政府制定一系列相对应的政策来实现节能减排的目标。
莫兰指数公式
莫兰指数公式1. 莫兰指数的概念和目的莫兰指数是一个常用的地理空间分析指标，用来衡量地理空间现象的空间自相关性。
莫兰指数可以帮助我们理解地理现象在空间上的分布特征，从而为公共决策等提供参考依据。
2. 莫兰指数的计算方法莫兰指数的计算方法基于空间自相关性的概念。
在计算莫兰指数时，我们需要先将空间上的数据进行空间自相关性的检验，然后计算莫兰指数的值。
具体而言，莫兰指数的计算方法如下：1）计算每个位置的权重：当两个位置之间距离越近，则它们之间的权重就越大。
常见的距离权重模型包括基于欧氏距离的权重模型和基于连接关系的权重模型等。
2）计算空间数据的整体变量值：通常为数据值的平均值。
3）计算每个位置与其它位置之间的差异：将每个位置的数值减去整体数据的平均值即可得到每个位置的差异值。
4）计算空间自相关值：将每个位置的差异值与其它位置的差异值进行比较，得出它们之间的相关性。
具体而言，我们可以采用莫兰散点图或者莫兰卡方统计量等方法来计算相关性。
5）计算莫兰指数的值：将所有位置的空间自相关值进行加权平均，即可得到莫兰指数的值。
莫兰指数的取值范围为[-1, 1]，其中莫兰指数为正表示空间正相关性，为负表示空间负相关性，为0表示没有空间相关性。
3. 莫兰指数的应用案例莫兰指数作为地理空间分析的重要指标，在社会、经济、政治等领域有着广泛的应用。
例如，在城市犯罪研究中，莫兰指数可以用来分析犯罪现象在城市空间中的分布情况，探究犯罪的空间模式和机制，从而为城市治安管理提供参考。
在公共卫生领域，莫兰指数可以用来分析传染病在不同区域间的传播模式，研究病毒传播的机制和影响因素，从而制定出更加科学的疫情防控策略。
此外，莫兰指数还可以应用于土地利用、交通规划、企业布局、气候变化等领域的分析。
4. 莫兰指数的局限性和扩展莫兰指数虽然在地理空间分析中应用广泛，但也存在着一些局限性。
首先，莫兰指数中的距离权重往往是基于人为设定的规则，可能与真实的地理距离不一致。
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衡量区域差异的几种方法一、概述（一）区域差异的定义所谓区域差异是指经济区域之间在自然条件、经济发展现有水平以及经济发展可预期的前景等方面的差异，这种差异可能在一定条件下的相互转化。
（二）国外文献中描述地区差异的定量测算方法。
根据测算指标个数大体上可以分为两类[1]：第一类，测算单个经济指标的地区差异。
在单变量地区差异的测算中，穆勒、赫斯特、史密斯 (W.Molle，Holst.B.van，Smith.H，1980)等人进行了深入研究，他们将单变量地区差异分为两种不同情况：一是分析单个变量的极值，二是分析样本观察值的离散趋势。
衡量单个变量极值差异的主要方法有：极值差幅(即经济指标最大值与最小值之差额)、极值差率(即经济指标最大值与最小值之比率)、极均值差幅(即经济指标最大值与平均值或平均值与最小值之差额)、极均值差率(即经济指标最大值与平均值或平均值与最小值之比率)、相对差距系数(即最大值与最小值之差额除以最大值)。
分析样本观察值离散趋势的主要方法有：相对平均离差、加权平均离差、变异系数、加权变异系数、对数变异系数等。
这些指标均大于或等于零，当系数等于零时，表示最大的平等，系数值越大，表明地区间差异越大。
第二类，比较两个经济指标的地域分布。
研究双变量地区差异，就是比较两个经济指标的地区分布，这种方法通常又可以分为两种类型：一是单一效果系数，二是可分解系数。
单一效果系数是比较两个经济指标地区差异的最简单、最直接的方法，其指标很多，其中以基尼系数的应用最为广泛，它是在洛伦兹曲线(M.o.Lrenz，1905)的基础上发展起来的。
此外单一效果系数还包括两变量的平均离差、两变量的标准差和地理联系率等。
以上是对国外描述地区差异的定量测算方法的概括，下面是就我们在实际运用中常常用到的一般用法。
二、测算区域差距的一般方法（一）变异系数法[2]。
变异系数是指总体中单位样本值变异程度的相对数，是绝对差异与平均值之比，因为在标准差的基础上进行计算的一个统计指标，所以也被称为标准差系数。
标准差是样本中的各变量值与其均值的离差平方的平均值的算术平方根，它能精确反映个地区经济指标的离散程度，各地区经济指标绝对差距越大，标准差也就越大。
变异系数在标准差的基础上，考虑到每组样本基数大小不同，为了剔除由于基数大小不同造成的影响，因此变异系数是以样本标准差除以样本平均值，其计算公式为：,C V Xσσ==其中，n 为样本数量，xi 表示i 地区的样本值，x 表示样本的平均值，σ表示标准差，该指标运用了所有地区的数据，因此所包含的信息量较为充分。
实际运用中一般使用加权变异系数也叫威尔逊系数[8]。
其公式为：1V u x =⨯'式中：,,,i i x x p p '分别是i 地区人均GDP 、背景区域人均GDP 、i 地区人口和背景区域总人口。
u V 越大，不平衡性就越大。
（二）差异系数[3]设x 、y 分别为对象数据和标准数据，则k =为对象数据与标准数据的相对差异系数。
ｋ值越大表示对象数据间差异越大。
（三）基尼系数法[4]。
1.基尼系数计算的通式基尼系数是在洛伦兹曲线的基础上总结出的测量收入距的指标。
洛伦兹曲线(图1)原本用于衡量收入和财富分配的不平等程度，现在已经广泛应用于衡量收入分配、地区差异、产业集中度等领域。
基尼系数以洛伦兹曲线为基础，由基尼系数的定义推导出来，它是洛伦兹 曲线与对角线之间的面积A 与对角线以下的面积(A+B)之比，即：A G A B=+公式虽然简单，然而在实际计算中却难以运用，因此经济学家和统计学家们提出了各种变形公式，使其更具实际操作性。
目前，国内经济学界通常采用的基尼系数计算方法为：211,02nnjt itj i Y Y u n==-∆=≤∆≤∑∑（1）1niti Yu n==∑ (2)式中，∆是基尼平均差，jt it Y Y -是任何一对收入样本差的绝对值，jt Y 为某一省区第t 年的某一指标，n 是样本容量，u 是总样本某指标的均值。
则定义：,012G G u∆=≤≤ （3）由（1）、（2）、（3）综合得出基尼系数的计算方法： 21112nnjt it j i G Y Y nu===-∑∑2.基尼系数的分解分解法是在求出上述值的基础上，力图研究基尼系数的构成因素，除了得出总的基尼系数的信息之外，在计算过程中还能够获得分解部分内部的基尼系数值。
分解法并不是独立计算基尼系数的方法，它更重要的意义在于对基尼系数的分解，即定义的各个不同基尼系数值之间的相互关系。
例如，用分解法来测算城乡收入分配均衡情况。
经济学家Sundrum （1990）在他的《欠发达国家的收入分配》一书中介绍了一种对一国或地区基尼系数进行分解的方法，其数学公式为：22121212122u u u u G pG pG p p u uu-=++12式中，G 表示总体基尼系数，G 1和G 2分别表示农村和城镇的基尼系数，P 1、P 2分别表示农村人口和城镇人口占总人口的比重，u 1、u 2、u 分别表示农村、城镇和总体的人均收入。
这种方法会在可能在两个环节产生误差：一是用其他方法估计城乡各自的基尼系数G 1和G 2时，可能产生误差；二是城乡收入分布一般会在不同程度上重叠。
基尼系数为0时，表示收入分配绝对平等；基尼系数为1时，表示收入分配绝对不平等。
按照联合国有关组织规定：基尼系数若低于0.2表示收入绝对平均；0.2-0.3表示比较平均；0.3-0.4表示相对合理；0.4-0.5表示收入差距较大；0.5以上表示收入差距悬殊。
经济学家们通常用基尼指数来表现一个国家和地区的财富分配状况，并把0.4作为收入分配差距的“警戒线”。
（四）余期望系数[５]。
设P 是事件A 发生的概率P(A)=P,因为知道越不容易发生的事,需要的信息量就越大,从而已知事件A 发生所需的信息量一般假定为P 的减函数log(1/P)。
如有n 个事件,发生的概率分别为12,......n P P P ，则相应的期望信息量为：1log()ii P E P =∑概率12,......n P P P ，的值越接近,期望信息量E 就越大。
如果121....n P P P n====，则E 达到最大值log n 。
于是可定义余期望系数：i i i i P lo g (1/P )P lo g P =1-=1+lo g nlo g nμ∑∑如果把Pi 视为第i 个单位所占的收入份额即/i i i P W W =∑，i W 为第i 个单位的收入（i=1,2,……,n ）则余期望系数μ可以测度收入分配的差异性。
若该系数愈靠近0，表明单位之间收入差异愈小；若该系数愈靠近1，则表明单位之间收入差异愈大。
与基尼系数相比，由于余期望系数的数学含义及表达式简单明了，不涉及不规则图形面积的计算，也不需要在计算过程中对各收入单位进行人为的分组，因此其计算精度能得到保证，根据余期望系数做出的分析判断应该具有较高的可信度。
对于余期望系数μ，可以参照泰尔指标的分解原理，设定总的收入差异T μ为单位之间收入差异G μ和单位内部的收入差异M μ之和，而单位内部的收入差异M μ等于各个单位内部收入差异μi 的加权和（i f 为以某指标的各样本在总体中的份额），即：T G M G i i f μμμμμ=+=+∑这样，余期望系数与泰尔指标一样，可以用来深入考察两个层次(单位之间与单位内部)的收入差异及其相互关系。
但是，与泰尔指标相比，由于余期望系数只涉及各单位收入一个经济变量，因此计算不复杂，具体计算过程中不可能暗含任何假设前提。
同时,余期望系数尽管也涉及对数运算，但其值与对数底的选取无关，不同时间不同空间的系数值可以直接对比，这也是泰尔指标不能比拟的。
（五）泰尔系数法[4] 泰尔指数基本公式 ： 11logni iy G ny ==∑指数分解为组间和组内差距，其分解公式为：111log log g w bGGg g gg i S g g i gG I I N y N y G N N y N y =∈==+⎡⎤=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑∑∑N 为样本总数，将样本分为G 组，g N 为第g 组的样本个数，g y 为第g 组的收入均值，i y 为第i 个样本的收入。
泰尔在20世纪50年代和60年代分别提出了两个计算公式:泰尔U 系数和泰尔T 系数。
其计算公式分别为：U =U 值在0～1之间变动，若为0，表示完全平等；若为1，表示完全不平等。
1logini ii y y y T x yx==∑，1n ii y y ==∑，1nii x x==∑其中，n 为地区数量，i x 是按各地区人均收入的份额从低到高的顺序排列的，i y 为各地区的人均收入。
T值在0～logN 之间变化。
若T 值为0，表示最大平等;若为logN ，表示最大不平等。
由于泰尔T 系数具有可分解性，不仅能判断整体差异水平，还可以区分组内差距和组间差距，并分析二者对整体差距的贡献，另外由于其涉及对数运算，可选用不同正数作底，其结果只具有相对意义，因此实际操作中多利用泰尔T 系数分解后的计算公式：*111loglog nnm ij i n ii i i j iij Y Y T T T YY p p ===⎛⎫=+=+⎪ ⎪⎝⎭∑∑∑ *n T T T 、、分别表示总体区域差异、地带间的差异、地带内的差异，i 表示地带，n 为总的地带数，j 为地带内子区域，i Y 表示第i 地带的GDP 占全国GDP 的比重，i P 表示第i 地带人口占全国总人口的比重，ij Y 表示第j 省GDP 在第i 地带GDP 中所占比重，ij P 表示第j 省人口在第i 地带人口中所占比重。
（六）库兹涅茨比率和加权库兹涅茨比率[7]库兹涅茨比率也是用来描述区域不平衡性的,它不仅计算方便，还可以通过适当分解，发现导致不平衡性变化的原因。
库兹涅茨比率计算如下：1ni i i K p q ==-∑（4）式中：Ｋ为不平衡系数；i i p q 分别为各地区人口和GDP 所占的比重。
ｋ越大表示区域差异越大。
库兹涅茨不平衡系数的分解由于111,1nni i i i p q ====∑∑ ，所以 ()10niii K pq ==-=∑将()i i p q -从大到小排列，必然存在ｍ，使得当0,i i i m p q ≤-≥时，为低收入人群人口比例与经济比例之差；0,i i i m p q ≤-≤时，为高收入人群人口与经济比例之差。
这样公式（4）可以分解如下：11mni i i i i i m K p q q p A B ==+=-+-=+∑∑(5)由式（5）可以看出，库兹涅茨比率可以分解成为两部分：其中的A 表示由于低收入人口的相对增加所导致不平衡系数K 的增加；B 表示由于高收入人群收入的相对增加而导致的不平衡性的增加。