2.4 高质量发展指数的预测及趋势分析
2.4.1 高质量发展指数的预测方法
趋势外推法通过构建目标和时间之间的非线性模型，根据以往的目标趋势特征进一步外推得到预测的目标值，用这种方法进行预测通常能反映出被预测目标的渐进性变化，依据已有的特征进行推导，更能揭示被预测目标未来发展的规律，因此，当被预测目标根据时间变化呈现出某种上升或下降的趋势，且没有明显的季节性波动时，就可以使用这种方法，将时间作为自变量对目标进行预测分析。这种方法通常用来预测居民消费水平（韦滢坤，2011）、现金流量（黄越，2011）、房价指数（杨楠，2004）、CPI指数（韩春蕾，2014）和人口规模（张海峰，2013）等反映经济和社会发展方面特征的趋势。
具体步骤如下：①整理预测目标，确认待预测参数；②建立适合的二次曲线模型yi=α0＋α1t＋α2t2、幂函数模型Yi=tb或指数模型Yi=ct进行预测，进行曲线拟合，再根据模型的拟合优度进行比较，选择最合适的模型所预测的结果。
2.4.2 高质量发展指数的预测结果
表2-8计算了2020—2035年高质量发展指数的预测值，2020—2035年基本呈现出稳定增长的态势，如图2-3所示。党的五中全会公报明确2035年我国要基本实现社会主义现代化，人均国内生产总值达到中等发达国家水平，即国内生产总值在2019年的基础上翻一番，而从预测出的高质量发展指数可以看出，高质量发展指数由2019年的0.927增长至2035年的1.675，也实现了将近一倍的增长，可以看出我国的经济增长不仅在数量上能实现新的提升，在质量上也能实现新的跨越。
表2-8 2020—2035年高质量发展指数的预测值
图2-3 高质量发展指数及未来趋势
表2-9显示了各省份的高质量发展指数的预测值，可以看出，未来至2035年，各省份的经济高质量发展水平基本保持稳定的增长。表2-10展示了2035年高质量发展指数与2019年的比值及其排名，可以看出到2035年，各省份的高质量发展指数基本是2019年的1.5倍，其中安徽、广东和福建三个省份基本达到1.8倍，由此可以看出我国经济的高质量发展具有不错的潜力。
表2-9 分省份高质量发展指数的预测值
续表
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表2-10 2035年高质量发展指数与2019年比值及其排名
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