受消费模式、薪资水平、产业结构、社会财富及资本聚集程度等多方面因素所影响,同一单位的人民币在中国国内不同地区所具备的购买力也存在一定差异,这导致了同一消费品的价格在经济发达且人均收入高的省市偏高,而在环境闭塞的贫困地区偏低。若使用现有的居民消费物价指数(Consumer Price Index,CPI)来横向比较一定时期内不同地区价格差异程度或其他宏观指标时,就会忽略该因素并产生偏差或是不可比的结果。用于核算国际比较项目下区域购买力平价(Regional Price Parities,RPPs)的核算方法主要包括GEKS(Gini-Elteto-Koves-Szulc,GEKS)法与国家产品虚拟(Country Product Dummy,CPD)法,二者在进行多国货币购买力的多边比较时具有代表性及稳定性,且满足可传递性、基准国不变性等特征,本文拟在该套核算方法的基础上进行适当的改进调整、并将RPPs作为横向比较的价格指数以将中国国内区域间的物价水平差异合理展现,对其进行多边比较分析。在RPPs的研究中,和GEKS法相比,CPD法由于可在回归方程中估计地区哑变量参数的误差和容忍数据缺失而更受青睐。但是尚未见到有研究对RPPs的整体误差(不仅仅是地区哑变量参数的误差)进行估计,数据缺失的数量对误差的影响也不可知。本研究利用软件模拟了数据随机缺失的情况,并利用上述模拟数据及Bootstrap方法对RPPs的误差范围进行估计,并探讨了不同的数据缺失比例对误差的影响。相关结果可以帮助人们更好的理解RPPs的误差范围以及缺失多少数据是可以接受的。在模拟研究过程中本文根据实际情况将研究对象进行替换,也即将国际比较项目中所研究的不同国家替换为一国内部的不同地区。对于权重,国际比较项目对于权重的取值为各国经过基本分类PPP调整后的国民生产总值在各基本分类下的消费支出额度,而我国国民生产总值在支出法下的统计口径无法和国际比较项目中各代表规格品的各分类类别相对应,这导致了相关统计指标无法获取,故本文参照有限资料对一篮子规格品模拟出消费支出变量,并将其视为权重参与计算。本文通过购买力平价理论中的RPPs对中国某省内11个城市间的物价水平进行模拟研究。最终结果显示各城市间的人民币购买力及物价水平存在一定的差异,其中经济等各方面最为发达的城市具有最高的RPPs值,这也意味着该地区的物价水平偏高、人民币的购买力偏弱,而主要依靠农业等发展较为落后的地区其相应结果则最低,这意味着该地区物价水平偏低,人民币在该地区的购买力偏强;在模拟了价格数据随机缺失的情况后,本文发现当数据缺失比例高达25%时,残缺数据构造的关于RPPs的Bootstrap置信区间仍然包含原始的RPPs值,且误差项并没有发生过大改变。将区域购买力平价理论及其方法融合至物价水平的横向比较研究,最终结果更贴近居民对物价变化的真实感受、由人民币衡量的各地宏观经济数据可得到有效修正、企业也可根据各地物价水平更有针对性的选择投资地。