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第一章认识区域第一节、区域及其类型一、区域的特征1.区域整体性。
区域内各要素相互作用、相互影响构成的一个整体，所占据的空间就是该区域的范围。
组成区域的各要素是相互联系、相互作用、相互影响的关系。
图体现了青藏地区的整体性特征。
2.区域差异性。
区域之间的差异，每个区域都有自身的特性，它既来自区域内各要素，也来自区域整体。
指一区域与其他同等级区域之间存在着差异，同一区域内部之间也存在着差异。
这种差异包括自然环境的区域差异和人类活动的区域差异两个方面，是进行区域划分的基础。
如我国四大综合区分布图中的“黄色中国”“绿色中国”“金色中国”和“银色中国”就体现出了区域差异性特征。
3.区域开放性。
一个区域与其他区域发生的各种联系。
区域并不是孤立存在的，而是与其他区域有着各种各样的联系，包括自然要素之间和社会经济要素之间的联系。
如发达地区与落后地区之间的联系，体现了区域开放性特征。
4.区域动态性。
区域的类型和范围是可以变动的。
首先是指对同一地表空间，人们研究区域的目的不同，划分的角度、指标不同，可得到不同的区划方案，如雄安新区范围的变化。
其次是指区域界线的模糊性。
虽然有的区域的边界是明确的，如行政区，但是大多数区域的边界具有过渡性质，如干湿地区、季风区和非季风区。
有些区域边界比较明确，如行政区、国家、大洲等；有的区域边界比较模糊，如我国农牧交错带。
二、区域的类型1.按照区域尺度大小划分：大尺度区域和中小尺度区域。
类型举例特点大尺度区域全球海洋、全球陆地、大洲、国家、我国经济地带等区域的空间尺度越大，描述的区域特点越宏观；尺度越小，描述的区域特点就越具体、越详细。
中尺度区域长江三角洲、京津唐工业基地、沪宁杭工业基地等小尺度区域辽中南工业区、上海浦东新区、陕西西咸新区等2.按照区域性质划分影响因素分类或举例自然区域地貌、气候、水文、生物、土壤等综合自然区，如自然大区、自然地区等；部门自然地理分区，如地貌区、气候区、植被区等行政区域政治、经济、民族、人口、国防、历史传统等我国的基本行政区划分为省、县、乡三级经济区域自然地理条件、经济社会状况、劳动地域分工、专门化与综合发展水平等综合经济区，如长江三角洲经济区等；部门经济区，如工业区、农业区、交通枢纽等文化区域语言、文字、宗教信仰、艺术、生活习惯、道德、观念等东亚文化区、西亚—北非文化区、撒哈拉沙漠以南非洲文化区等区域特征描述1．地理位置特征（纬度位置+海陆位置+相邻位置+特殊位置）2．自然要素特征思考方向规范答题术语气候气温终年高温(严寒)；夏季高温；冬季温和；气温日(年)较差大(小)降水降水季节分配均匀；降水集中于夏季(冬季)；雨热同期；有明显的旱、雨两季地形类型及分布以山地、丘陵(高原、盆地)为主，××地形分布在××方位地势地势起伏大(小)；西高东低(自西向东倾斜)特殊地貌如喀斯特地貌、黄土地貌等海岸线平直或漫长曲折河流水文特征流量大(小)；汛期长(短)，夏(冬)汛；有(无)结冰期；结冰期长(短)；含沙量大(小)；水能丰富(欠缺)水系特征流域面积大(小)；流程长(短)；支流多(少)；(南北)对称分布；河网密布(稀少)；水系形状，如放射状水系、向心状水系土壤类型、肥力土壤的质地、厚度、肥力、酸碱度植被类型、覆盖率植被的数量、种类、形态；以亚热带常绿阔(硬)叶林为主，植被茂密；资源种类、数量矿产资源、生物资源、森林资源、旅游资源、水资源、水能资源等丰富(短缺)环境问题类型环境污染，如大气污染、水污染；生态破坏，如荒漠化、水土流失；资源短缺，如水资源短缺；全球性环境问题，如全球气候变暖自然灾害类型气象灾害，如台风、暴雨(雪)、干旱、寒潮；地质灾害，如地震、滑坡；水文灾害，如洪涝、凌汛；3.人文要素特征第二节、区域发展差异与因地制宜一、区域的发展阶段1.以传统农业为主的初级阶段特点：①产业结构：传统农业为经济主体，工业处于起步阶段，以劳动密集型和资源型产业为主体。
江苏区域经济发展差异泰尔指数分析区域经济发展差异是一个全球性的问题，世界各地经济发展过程中都曾面临此问题。
改革开放至今，江苏备受区域经济发展差异的困扰，特别是苏北地区由于基础设施薄弱、经济结构单一等诸多因素，经济发展相对落后，并且与苏南的发展差距日趋扩大。
本文利用泰尔指数分析江苏区域经济发展差异，力求找出制约苏北经济发展的因素，并提出对策建议。
关键词：区域经济GDP 泰尔指数贡献率江苏区域经济发展差异分析研究区域经济差异，必须选择适当的测度指标。
衡量区域经济发展的方法很多，有绝对差异和相对差异之分。
常用的绝对差异测算方法有标准差、极差、平均差等；常用的相对差异测算方法有变异系数、加权变异系数、基尼系数和泰尔指数等。
本文采用泰尔指数来测算江苏区域经济发展差异。
（一）泰尔（Theil）指数泰尔指数又称泰尔熵、泰尔系数，它是运用信息理论推出的一个可以按加法分解的不平等指数。
泰尔指数的算法有多种，因采用的权数不同，加权计算产生不同泰尔指数。
泰尔指数的计算公式为：式中：yi为i区域研究指标所占的比重；pi为权数。
泰尔系数T越大，表示各区域间经济发展水平差异越大；反之，就表示各区域间经济发展水平差异越小。
泰尔指数的优点在于可以细分区域间差异和区域内差异，可以按组内差距和组间差距进行分解，将组内与组间的差距或不平等综合成总体的差距。
把江苏的总体差异进行分解，泰尔指数分解如下：T=T1+T2即总体差异T＝区域间差异T1+区域内差异T2。
以江苏省为例，具体计算如下：T1=NS•In(ns/GDPs)+nm•In(nm/GDPm)+nn•In(nn/GDPn)T2=ns•Ts+nm•Tm+nn•TnT=T1+T2=T1+ns•Ts+nm•Tm+nn•Tn方程两边同除以T，得：式中：TS、TM、TN分别表示苏南、苏中、苏北地区的泰尔指数；GDPi 表示某市GDP占江苏省GDP的比重；GDPs、GDPm、GDPn分别表示苏南、苏中、苏北地区GDP占江苏省GDP的比重；ni表示某市人口占江苏省人口的比重；ns、nm、nn分别表示苏南、苏中、苏北地区人口占江苏省人口的比重；、、、分别为地区间、苏南、苏中、苏北对总体差异的贡献率。
如何极其简单的使用GEO数据来做差异分析差异分析是一种常用的统计方法，可用于比较两个或多个组之间的差异，并确定这些差异是否具有统计学意义。
在地理空间数据分析中，差异分析同样适用于比较不同地区或位置之间的差异。
以下是一个简单的步骤，演示如何使用地理空间数据进行差异分析：1.数据收集：首先，收集所需的地理空间数据。
这可能包括各地区的经济数据、人口统计数据、气候数据等。
确保每个地区的数据都是可比较的，例如使用相同的时间范围或空间分辨率等。
2.数据预处理：对收集到的数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性。
这可能涉及到数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
3.空间连接：如果数据集中的地理数据没有直接的空间连续性，可以使用地理信息系统（GIS）工具将数据与空间地理特征进行连接。
这样可以确保将地理上相邻的区域数据进行连接，以便进行后续的差异分析。
4.差异测量：选择适用的差异测量指标。
这取决于所研究的问题和数据类型。
常用的差异测量方法包括平均值差异、比例差异、方差差异等。
5.统计分析：使用适当的统计方法对差异进行分析。
根据差异测量指标的类型，可以使用t检验、方差分析、卡方检验等进行统计分析。
这些方法可用于确认差异是否显著，并计算置信区间等统计信息。
7.可视化：使用地理信息系统（GIS）工具或其他可视化工具将差异分析的结果进行可视化呈现。
这可以帮助更清楚地展示不同地区或位置之间的差异，并帮助更直观地理解分析结果。
需要注意的是，以上步骤仅提供了一个简单的概述。
实际应用中，地理空间数据的差异分析可能会更加复杂，需要根据具体情况进行调整和扩展。
此外，还可以借助更高级的地理空间数据分析方法，如地理加权回归等，来更深入地研究差异的成因和影响因素。
总结：使用地理空间数据进行差异分析可以帮助我们比较不同地区或位置之间的差异，并揭示出可能的成因和影响因素。
通过收集、预处理数据，进行差异测量和统计分析，可以得出有关差异的实证结果，并使用可视化工具呈现结果，从而更好地理解和解释差异的意义。
地理集中指数公式地理集中指数（concentration index）是一个衡量经济、人口、资源等区域分布不均衡程度的重要指标。
该指数主要通过计算不同区域的资源分布占总量的比例来衡量它们之间的差异。
下面是地理集中指数公式的详细介绍：1. 集中指数的定义地理集中指数是一种数值化的指标，它表示一个经济或人口特定变量（如收入、就业、教育水平）在特定地理区域内的分布情况，并将它们与整个地理区域的总体水平作比较。
地理集中指数可以用来衡量一个经济或人口特定变量的分布是否集中在某些区域或群体中。
2. 集中指数的计算公式地理集中指数的计算方法与基尼系数计算方法相同。
具体而言，该指数可以通过以下公式计算：CI = 2 * A / (B + C) - 1其中：CI：地理集中指数A：累积变量值的乘积除以变量总值B：位置i相对位置平均值的累积频率C：位置i相对位置平均值和整个地理区域位置平均值的差值的累积频率3. 集中指数的解释地理集中指数的取值范围为[-1,+1]。
当集中指数越接近1时，意味着经济、人口等特定变量越集中在少数几个区域中。
反之，当集中指数越接近-1时，意味着经济、人口等特定变量越分散在不同的区域中。
如果CI=0，则表示各个区域之间的分布相等，不存在集中现象。
4. 集中指数的应用场景地理集中指数广泛应用于经济学与人口学等领域中，可以用来分析不同地理区域中的收入差异、工业分布、文化传承等情况，并为政策决策者和规划师提供相关的信息和建议。
除此之外，地理集中指数还可以用来比较不同城市、国家或世界各地的经济、人口、资源等方面的差异性，以便更好地制定国家或地区的发展战略。
地理集中指数（concentration index）是经济学、人口学、社会学等领域中常用的一种指标。
它用于衡量一个特定变量在区域范围内的分布情况，以及这种分布是否不均衡。
在这种指标中，越接近1的值代表着集中度越高。
计算地理集中指数需要用到变量的累积频率、位置i的相对位置平均值以及整个地理区域位置平均值等。
甘肃省四大地区人均收入差距的泰尔指数测度内容摘要：本文为分析甘肃省人均收入的区域差异，将甘肃省根据社会经济划分为四个不同的区域，基于极差、标准差、相对极差、分异系数指标并结合泰尔指数对2000-2010年甘肃省四大区域内组间差异和组内差异进行初步分析，并得出相关结论。
关键词：四大地区区域经济差异泰尔指数分析和研究区域经济差异及原因，对于促进该地区经济的发展、保持社会的稳定、制定相应的政策措施具有重大的现实意义。
泰尔指数作为区域差异分析较为常用的方法因其可分解性的特点被广泛运用。
刘金东等（2011）对泰尔T指数进行包含地带省、市、县的三阶嵌套分解，对1998-2006年我国27个省、自治区共计2716个县级单位进行分析；李等（2008）利用泰尔指数分析了河南省区域经济差异，得出了河南区域经济差异处在增速不断扩大的增长过程；耿斌等（2011）以河北省为例采用泰尔指数方法度量了1999-2008年河北县域经济差距，并进行了地区分解，得出县域经济的差距是由地市间差距和地市内差距共同推动的结论。
甘肃省是一个欠发达的西部内陆省份，地域辽阔狭长，经济发展差异明显。
目前研究甘肃省区域经济差异的研究，多是从产业结构的角度探寻造成区域收入差距扩大的原因。
马晓丽、夏芸（2008）用泰尔指数探讨了甘肃省区域收入差距，从产业结构的角度探寻造成区域收入差距扩大的主导因素，也有学者通过基尼系数和MLD指数等得出了相似结论，认为甘肃经济差异在不断扩大。
研究区概况甘肃省位于黄河上游，地域辽阔。
东靠陕西，东北和宁夏毗邻，南邻四川，西联青海、新疆，北靠内蒙，并与蒙古国接壤。
地貌形态复杂，地势从西南向东北倾斜，地形呈狭长状。
社会经济发展状况各不相同，各地区人均收入差距的原因也随之不同，因此，有必要根据甘肃省自然以及经济状况进行综合分区，将自然、社会经济发展比较相似的地方划分为相同的区域，以便于分析各区域人均收入差距，使分析结果更趋于科学。
IOD指数什么是IOD指数？IOD指数（Index of Dissimilarity）是一种用来衡量两个区域之间差异程度的统计指标。
它通常用于研究社会学、人口学和城市规划等领域，以评估不同人群在特定区域内的分布情况。
IOD指数可以帮助我们了解某个地区的多样性和集中度，进而推断出可能存在的社会问题。
计算方法IOD指数的计算方法相对简单，可通过以下公式进行计算：IOD = 1/2 * ∑(|p_i - q_i|)其中，p_i表示第一个区域中第i类人群的比例，q_i表示第二个区域中第i类人群的比例。
通过遍历所有类别，将每个类别的差异取绝对值后求和，并乘以1/2即可得到IOD指数。
解读IOD指数IOD指数的取值范围为0到1之间。
当IOD指数接近0时，表示两个区域之间差异较小，人口分布较为均衡；而当IOD指数接近1时，则表示两个区域之间差异较大，存在较高程度的集中现象。
在实际应用中，我们通常将IOD指数与随机模型进行比较，以判断差异是否具有统计学意义。
如果IOD指数明显高于随机模型的期望值，即表明两个区域之间存在显著的差异。
IOD指数的应用1. 社会学研究IOD指数在社会学领域中得到广泛应用。
通过衡量不同人群在特定区域内的分布情况，可以揭示出社会结构和社会关系的一些特征。
例如，研究某个城市中不同种族人群的分布情况，可以帮助我们了解种族隔离现象是否存在以及其程度。
2. 城市规划在城市规划中，IOD指数可以帮助评估不同社区之间的差异程度。
通过衡量不同人群在城市中的分布情况，可以为城市规划者提供重要参考。
例如，在规划住宅区时，可以根据IOD指数来评估住房分配是否合理，并采取措施来促进社会多样性和平等。
3. 人口统计学IOD指数也被广泛应用于人口统计学研究中。
通过分析不同年龄、性别、教育水平等人群在不同地区的分布情况，可以帮助政府制定人口政策和社会福利计划。
例如，如果发现某个地区中老年人口集中度较高，政府可以增加养老服务设施的建设，以满足老年人的需求。
SLZT指标用法探讨1. 介绍在各个领域，人们经常需要对某一变量进行评估和度量，以了解其发展、趋势和表现。
指标（Indicator）是这种评估和度量的重要工具，它们可以帮助人们更加直观地理解问题，并作出合理有效的决策。
在本文中，我将详细介绍一种常用的指标——SLZT指标，并探讨其使用方法。
2. SLZT指标概述SLZT指标是一个综合指标，用于评估某一事物或现象的水平、状况和趋势。
其全称是四个英文单词的首字母缩写：S（Status）、L（Level）、Z（Zone）和T （Trend）。
SLZT指标结合了事物的状态、水平、区域和趋势等多个方面，可以提供全面、详细和深入的信息。
3. SLZT指标构成要素SLZT指标由四个构成要素组成：Status、Level、Zone和Trend，每个构成要素都代表着一个特定的方面。
3.1 Status：状态Status指示了某一事物或现象的当前状态，它反映了事物的现状。
通过对Status 的观察和分析，可以了解到事物当前的表现如何，是否正常运行。
3.2 Level：水平Level指示了事物或现象的水平，即其发展和演变的程度。
Level可以用来衡量事物的成熟度、规模和发展阶段。
通过对Level的评估，可以了解到事物的增长速度和潜力。
3.3 Zone：区域Zone指示了事物或现象所处的区域。
事物的发展和表现往往与其所处的区域有关，不同区域可能存在差异和特点。
通过对Zone的考察，可以分析事物在不同区域的表现和差异。
3.4 Trend：趋势Trend指示了事物或现象的趋势，即其未来的发展方向和走势。
通过对Trend的研究，可以预测事物的未来发展，并采取相应的措施。
4. SLZT指标的应用SLZT指标可以应用于各个领域，以下是一些常见的应用场景和方法：4.1 经济领域在经济领域，可以使用SLZT指标评估国家、地区或企业的经济状况及发展趋势。
通过对经济的Status、Level、Zone和Trend的分析，可以判断经济是否稳定，发展水平如何，是否具有潜力，以及未来的发展趋势。
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：,CV Xσσ==其中，n 为样本数量，xi 表示i 地区的样本值，表示样本的平均值，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：1Vu 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。
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：AG 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：211,02n njt 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，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：21112n njt it j i G Y Y n u ===-∑∑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 p G p G p p u u u-=++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 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 PP P n====，则E 达到最大值logn 。
于是可定义余期望系数：iiiiP log(1/P )P logP =1-=1+log n log 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 =∑，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，设定总的收入差异为单位之间收入差异和单位内部的收入差异之和，而单位内部的收入差异等于各个单位内部收入差异μi 的加权和（为以某指标的各样本在总体中的份额），即：T G M G i if 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 ：11log n i iyG n y ==∑指数分解为组间和组内差距，其分解公式为：111log log g w bGG g g g g i S g g i g G I I N y N yG N N y Ny =∈==+⎡⎤=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑∑∑N 为样本总数，将样本分为G 组，为第g 组的样本个数，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 i i y y yT x yx==∑ ，1nii y y ==∑，1ni i x x ==∑其中，n 为地区数量，是按各地区人均收入的份额从低到高的顺序排列的， 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：*111log lognn m ij in i i i i j i ij Y Y T T T Y Y 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，表示第i 地带的GDP 占全国GDP 的比重，表示第i 地带人口占全国总人口的比重，表示第j 省GDP 在第i 地带GDP 中所占比重，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 111,1nn ii i i pq ====∑∑ ，所以 ()10ni i i K p q ==-=∑将()ii 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。
这为我们提供了解释区域发展不平衡性动态变化的原因，也为减小区域发展不平衡提供了途径。
