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大多数研究对产业发展差距的测度分析，一般会考虑这些方法：产业规模差距（GDP占比、就业占比、服务业增加值、资源集聚力）、产业能级差距、产业辐射力差距、企业和人才差距，例如肖林和王方华（2008）对上海服务经济与国际大都市进行的对比和差距分析。经济差异的衡量方法有多种，如标准差、变异系数、加权变异系数、基尼系数、泰尔系数和熵指数等。对于地区服务业增长差异，可通过偏离-份额分析法进行定量研究。
偏离-份额分析法产生于20世纪40年代，经过80多年的发展，已经成为广泛应用于经济学、地理学，特别是城市和区域科学等的一种分析工具，并于20世纪80年代末被引入我国。在偏离-份额分析法的基础上，一方面，学者们在时间和空间维度上扩展出动态偏离-份额分析法和空间偏离-份额分析法，试图降低时间与空间因素对分析结果造成的不确定影响；另一方面，学者们试图将分析法表达式进行更合理、更精确的分解，以提高数据分析的准确性和问题解析的有效性（杨书，2021）。
这一方法被学术界广泛重视和运用始于美国经济学家丹尼尔（1942）和克里默（1943）发表的文章，Perloff等（1960）将其运用到区域经济分析中。该方法一直处于争议之中，争论的焦点在于该模型作为预测和分析工具的有效性，Ashby（1964）、Andrikopoulos（1990）表示支持该方法，而Houston（1967）和Brown（1969）则对该方法的有效性表示怀疑。鉴于此，Kalbacher（1979）、Klaasen和Paelinck（1972）以及Don- ough和Sihag（1991）建议通过在计算式增加乘数基础或相对权重等参数对该方法进行改进和完善。崔功豪等（1999）认同偏离-份额分析法是区域经济社会结构分析中通用的方法，具有较强的综合性和动态性，有利于解释区域部门结构变化的原因，并明确未来发展的主导方向。
通过偏离-份额分析法以某一地区为参照系分析服务业的动态变化过程，可以将城市服务业的变动分解为三个部分：份额分量、结构性偏离分量和竞争力偏离分量，从而找出城市服务业增长优于和不及参照系平均水平的方面。
结构变化 K 值是测试产业结构变动的栺标之一（孙君等，2014），用以衡量相近历史时期产业结构差异、生产率差异，表示为：
式中， K p t 表示 t 期的产业结构变化 K 值； P it 表示 t 期第 i 产业产值份额；以某年为基期， P i0 表示基期第 i 产业产值份额。 Kp t 数值越大，表明 t 期产业结构相比基期变化越明显。
进一步，借助结构变化 K 值确定与发展中国家大致处于同一发展阶段的发达国家的历史时期。
式中， A 、 I 、 S 分别表示农业、工业和服务业；1、0分别表示报告期与基期； K 值即为三大产业报告期与基期比重之差的绝对值总和。
通过两个步骤衡量相近历史时期发达国家与发展中国家的产业结构差异：（1）以发展中国家基期、报告期的三大产业比重作参考，寻找发达国家预期产业结构比重与之相似的历史时期；（2）计算发展中国家与发达国家相近历史时期的 K 值。
受制于各国国情影响，从整体上看，各国产业结构演变具有复杂性和多样性，发展中国家不一定能够找到与其所处阶段相对应的发达国家历史时期，即使找到了，可能由于相隔时间太长，产业及其产品的性质都发生了很大变化。所以发展中国家与发达国家相近历史阶段、大致同类行业的比较是大体的、粗线条的。
采用此方法，邓于君（2006）对发展中国家与发达国家相近历史时期三大产业与服务业分类行业的产出比重、就业比重以及各产业相对生产率进行了比较，总结了发展中国家与发达国家的相应差异，并分析了原因。
泰尔系数（Theil coefficient）是Theil和Henri（1967）在研究国家间的收入差距时提出的，是用以分析区域经济发展差异的一项指标，广泛应用于各领域的差异研究中。
依据泰尔系数分解法，一个地区的总差异可以分解为区域间差异和区域内差异，来分析一个地区各分区域之间以及各分区域内部在某项经济发展指标上的整体差异程度。泰尔系数的变化范围在0～1之间，泰尔系数越小，表明区域差异越小，区域之间发展越均衡；反之，则区域差异越大，区域之间发展越不均衡。一个地区的总差异、区域间差异和区域内差异可分别用公式来计算。
地区总差异：
区域间差异：
区域内差异：
式中， T 总 、 T 区域间 和 T 区域内 分别为地区总差异、区域间差异和区域内差异； n 为区域划分个数； Y i 、 P i 分别表示各分区域的地区生产总值、年末总人口的份额； Y ij 、 P ij 分别为第 i 个地区中的第 j 个县（市）的GDP和年末总人口的份额。同时，用 T 区域间 ／ T 总 、 T 区域内 ／ T 总 分别表示地区间差异和地区内差异对地区总差异的贡献率。
实际使用中，可以将区域差异按地区进行多层分解，按照经济规模进行加权；因其不受考察空间单元格数的影响，可以比较不同区域系统内的经济差异。故泰尔系数是进行城市服务业差异分析的较好的工具。同时，根据加权指标的不同，泰尔系数有两种计算方法：以GDP比重加权的泰尔系数 T 和以人口比重加权的泰尔系数 L 。
空间基尼系数用于测算美国制造业行业的集聚程度（Krugman，1991），也可用于测算服务业各行业的区域集聚程度，其计算公式为：
式中， G 表示空间基尼系数； s j 是 j 地区某产业就业人数占全国该产业总就业人数的比重； x j 是 j 地区就业人数占全国总就业人数的比重。空间基尼系数的值在0和1之间， G 越大，表明产业在地理上的集聚程度越高；当 G ＝0时，说明产业在空间上的分布是平均的。
该指标简便直观，但Ellison和Glaeser（1997）指出，基尼系数大于零并不表明一定有集群现象存在，因为没有将企业规模差异和地理区域大小差异考虑在内。不能区分集聚来自产业结构还是来自自然优势和溢出效应，容易造成产业比较上的误差。
赫芬达尔指数全称为赫芬达尔-赫希曼指数（Herfindahl-Hirschman index，HHI），是由Herfindal（1950）提出的用于测算行业集中度的指标，通常用于确定并购交易前后的市场竞争力，在反垄断调查中比较常见。其计算公式为：
式中， x i 为各企业的有关数值； T 为市场总规模； s i 为第 i 个企业的市场份额； n 为该行业企业总数。一般来说， H 数值越大，表明行业内企业集聚程度越高。当所有企业都具有相同份额时，该指数为1／ n ，表示绝对平均；当所有市场份额都集中在一个企业手中时，该指数为1。其计算公式为：
式中， e i 指某地区某产业的就业人数； c i 指某地区某产业的企业个数，分为 n 个地区； T 为市场总规模。
赫芬达尔指数在1／ n 和1之间。当独占企业垄断时，赫芬达尔指数为1；当所有企业规模相同时，赫芬达尔指数等于1／ n 。赫芬达尔指数越高，代表企业规模越不均匀。
但赫芬达尔指数忽略了企业之间的关系，尤其是同种产业有业务来往的企业之间的联系，并且只能度量绝对集中度而不能度量相对集中度，比较不同发展阶段的产业集聚程度可能不准确。
Ellison和Glaeser（1997）基于追求利润最大化的企业定位选择概率模型分别建立了自然优势和产业内溢出效应模型，得出总溢出系数，建立了产业地理集中指数，它可以对服务行业集聚程度和结构进行综合评价，其计算公式如下：
式中， G i 是行业 i 的空间基尼系数； H i 是行业 i 的赫芬达尔指数； i 是地区数； x i 表示该地区的就业人数占全国总就业人数的比重。一般根据 γ ＜0.02、0.02≤ γ ＜0.05、 γ ≥0.05的标准将产业集聚程度分为低度、中度和高度三类。
地理集中指数充分考虑了企业规模和地区差异带来的影响，弥补了空间基尼系数的缺陷，使得能够跨行业、跨时间、跨国家进行产业集聚程度比较，并能在一定程度上分析服务行业的集聚结构和比较不同地区同一服务业的集聚结构的优劣。
利用Ellison和Glaeser（1997）的方法对中国进行研究的文献很少，主要原因是Ellison和Glaeser（1997）的方法对数据要求比较高，不仅需要各行业在各区域产值（或职工人数等）的累计情况，而且需要各行业内企业集中程度的信息（路江涌、陶志刚，2006）。
所谓熵，就是比率的比率。区位熵（location quotient，LQ）又称专门化率，由Haggett（1965）首先提出并用于区位分析中，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度以及某一区域在高层次区域中的地位和作用。
区位熵在分析区域产业内部结构时，可以对比有关部门或产业的区位熵，研究区域优势行业的变动及趋势，明确各部门或产业在区域经济发展中的功能差异以及重点和薄弱环节，从而判断和确定区域经济发展的主导产业，为产业结构调整提供依据。区位熵是用一个特定区域中某产业占有份额与整个经济中该产业占有份额的比值来测算，其公式如下：
式中， n 为行业数； m 为地区数； e ij 为 j 地区 i 行业的从业人数。一般认为，当行业区位熵 LQ ＞1时，表明某产业在该区域的比较优势显著，竞争能力较强。当区位熵 LQ ＜1时，表明该产业处于相对劣势，竞争力较弱；当区位熵 LQ ＝1时，表明该产业优势不明显。区位熵也是用来判别产业集聚存在的可能性的指标，当 LQ ＞1.4，就可以认为存在产业集聚。
通过区位熵指标能够排除区域规模差异因素，显示真正的区域优势行业，可以真实地反映地理要素的空间、主导经济部门的作用及其变化特点。但区位熵是个相对指标，只反映了区域产业专业化的相对程度而非实际程度。
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