在统计学中，我们经常遇到关于增长率和增长量的问题。如果一个指标的环比增长速度保持不变，这意味着每年的增长比例是固定的。在这种情况下，我们可以推导出各年的增长量是否也会呈现某种规律性。

首先，我们需要了解几个基本概念：

- 环比增长速度是指与上一年相比的增长百分比。

- 增长量则是指某一年相对于前一年实际增加的数量。

假设某个经济变量的初始值为 \( Y_0 \)，每年的环比增长速度固定为 \( r \)（以小数形式表示）。那么，第 n 年的数值 \( Y_n \) 可以通过公式计算得出：

\[ Y_n = Y_0 \times (1 + r)^n \]

从这个公式可以看出，随着时间的推移，该变量将以指数形式增长。而每年的增长量 \( \Delta Y_n \) 则可以通过以下方式计算：

\[ \Delta Y_n = Y_n - Y_{n-1} \]

代入前面的公式后得到：

\[ \Delta Y_n = Y_0 \times (1 + r)^n - Y_0 \times (1 + r)^{n-1} \]

\[ \Delta Y_n = Y_0 \times (1 + r)^{n-1} \times [(1 + r) - 1] \]

\[ \Delta Y_n = Y_0 \times (1 + r)^{n-1} \times r \]

由此可以看出，尽管环比增长速度 \( r \) 是恒定的，但每年的增长量 \( \Delta Y_n \) 却是逐年递增的。这是因为基数 \( Y_0 \times (1 + r)^{n-1} \) 随着时间推移而不断增大。

总结来说，当各年的环比增长速度保持不变时，虽然增长速度相同，但由于基数效应，每年的实际增长量会逐渐增加。这表明，在指数增长的情况下，绝对增量会随时间逐步扩大。这一现象对于理解长期趋势具有重要意义，尤其是在分析经济增长、人口变化等领域时尤为关键。