基于宏观杠杆率对跨越中等收入陷阱的分析与预测

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中等收入陷阱通常指那些经历了快速增长,从而在很短的时间内达到中等收入国家标准,但是却不能进一步赶上高收入国家标准的一种宏观经济现象,即人均国内生产总值(GDP)的增长在达到一定水平后急剧放缓。世界银行报告指出,我国自2011年以来经济增长开始出现放缓现象,人们越来越担心中国正在或也将面临这样的陷阱。金融风险最近几年一直在各种经济领域内持续波动,而宏观杠杆率通常与一国的经济增长效率及金融市场风险高度相关,银保监会指出“减少杠杆和稳定杠杆”仍是当今中国经济工作的重点。2020年,全球范围内的新冠肺炎疫情的突然爆发,给世界经济构成了严峻的考验。为了应对经济环境变动,国内央行采取公开市场操作、降低法定存款准备金率等宽松货币政策来促进经济发展,但这些政策也会在一定程度上增加宏观杠杆率。本文主要研究基于宏观杠杆率对跨越“中等收入陷阱”问题的分析与预测。本文首先从宏观杠杆率出发,建立其与国家经济增长的时变系数向量自回归(TVPVAR)模型,通过实证分析结果判定宏观杠杆率与经济增长之间存在着动态变化关系,宏观杠杆率的短期增长会促进经济增长,中期增长会抑制经济增长,从长期发展看,宏观杠杆率的小幅度增加会对国家经济产生正面影响。本文选取1978-2020年数据,将宏观杠杆率作为影响变量,选定了差分自回归移动平均(ARIMA)模型、前馈神经网络(BP)模型、麻雀搜索算法优化的BP模型及它们的组合模型对我国人均国内生产总值进行预测,探索出合适预测方法。通过对上述三种模型的数值结果进行对比分析,研究发现在单一模型中,麻雀搜索算法优化的BP模型的拟合效果最好;组合模型拟合效果优于单一模型,在组合模型中,相对误差倒数模型的拟合效果较好,这为研究跨越“中等收入陷阱”问题的预测提供了决策参考。
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