运用区位基尼系数解释并预测社会经济的运行
1区位基尼系数的应用于 1.1产业核心区理论的发展 早于在上世纪20年代，韦伯（A·Weber）和马歇尔（A·Marshall）就对产业核心区的问题给与了高度的推崇，并由此修筑了一个新的研究领域——空间经济。转入20世纪80年代，世界范围内产业核心区显著减缓，各种形式的产业核心区现象大量兴起，一大批知名的经济学家敏锐地仔细观察到了这一趋势，开始插手到产业核心区的空间或区域问题的研究，并期望将其引进到主流经济学的范畴。在这些工作中，首推以保罗·克鲁格曼(Krugram，Paul)等为代表的“新的经济地理学”的贡献。
克鲁格曼甚至指出“新的经济地理学”是继新产业的组织理论、新的贸易理论和新的快速增长理论之后的近期经济理论前沿。随着产业核心区理论的大大发展成熟期,现在该理论早已沦为经济学、管理学等诸多学科的研究热点。 1.2区位基尼系数的计算出来 了解地研究核心区理论，不仅要探寻产业核心区的构成机理以及动力机制为等定性因素，而且拒绝产业核心区度量等定量分析，以便更佳地检验或者完备产业核心区理论。在这一拒绝下，一系列取决于产业核心区度的指标应运而生，如标准差系数、集中于亲率、集中于指数、区位基尼系数等，其中最不具代表性的应当是区位基尼系数。
区位基尼系数的产生要追溯到洛伦茨，洛伦兹（M·Lorenz）在研究居民收入分配时，找到将居民家庭户数积累百分比与居民收入百分比联系在一起，可以说明了收益分配的均衡性。这种说明了社会分配公平程度的曲线即为洛伦兹曲线，虽然洛伦兹曲线以图示的方法直观形象地体现了社会分配的平衡程度，但却无法超过准确计量的拒绝，为此，意大利知名经济学家基尼（Gini，1912）根据洛伦兹曲线，创造性地明确提出了准确计算出来收益分配平衡程度的统计资料指标，即基尼系数。
既然基尼系数可以用来计算出来居民的收益分配平衡程度，那么，某种程度道理，如果我们将个体与个体的收益替换成地理单元与地理单元上的经济活动（可以用就业人数，也可以用产值等其它指标），也可以用来计算出来产业在地区产于的平衡程度。用公式回应即为： 其中，Gj为区位基尼系数；Sim为地区j产业i所占到的份额；Sim为地区m产业i所占到的份额；n为地区的数量；i为全国产业i的平价份额。区位基尼系数值在0——1之间变化。
洛伦兹曲线下凸的程度就越小，由此得出结论的区位基尼系数就就越相似零，解释产业i的空间与整个工业的空间产于是完全一致的，产业非常平均值地产于在各地区；反之，下凸的程度越大，则区位基尼系数就就越相似于1，解释产业i的空间产于与整个工业产于不相符，产业有可能集中于产于在一个或几个地区，而在大部分地区产于很少，从而解释产业的核心区程度很高。因此，区位基尼系数越大，产业核心区度越高。 2区位基尼系数的现代科学研究 恩布尔等人（Keeble等，1986）年所做出了现代科学上的尝试，之后，又有不少学者使用该指标来研究产业地理核心区问题。
克鲁格曼计算出来了美国1991年106个制造业的基尼系数；Amitti计算出来了西欧等十个国家的工业区位基尼系数；我国学者文玫（2004）利用第二次、第三次工业普查数据计算出来了1980年、1985年、1995年中国两位数工业的区位基尼系数，梁琦计算出来了中国24个采掘业与制造业二位数行业的基尼系数，并对其展开了详尽的分析。以上这些现代科学研究基本体现了各国产业核心区的实际水平，并印证了有关产业核心区理论的正确性。
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