首先需要弄清楚回归系数和标准化回归系数之间的区别，然后才能知道它们各自的应用场合。

回归系数包含了相对应自变量的测量单位的影响，比如：身高x1（cm）、体重x2(kg)对收入y(千元)

进行回归（仅用于说明问题，这种变量关系不合乎实际！1），得到方程y=0.2+0.5x1-0.9x2+e。通常

的解释是：在控制体重x2的情况下，身高每增加1cm，导致收入增加0.5千元；同样地，在控制身高x1

的情况下，体重每增加1kg，导致收入减少0.9千元。显然两个变量对收入的贡献的大小是不可比的，

因为身高和体重的单位不同。要想比较它们对收入的作用的相对大小，我们需要消除自变量各自单位

的影响，标准化回归系数正是考虑了这一点才出现。因此，当我们只是想解释自变量对因变量的作用

时，可以采用非标准化回归系数；然而，当需要比较多个自变量对因变量相对作用大小时需要采用标

准化回归系数。

不当之处，请高人指正!

我想解释自变量对因变量的作用，可是我发现可以通过变换单位来影响回归系数的大小。

比如一个c-d函数的K和L的单位都不同。

通过估计参数，可以得到它们的生产弹性。

可是如果变换单位，如将万元变成百万元，这样取的对数值也会减少，相应的回归系数就会变小，弹性值就小了。这个问题如何解释呢？