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摘要8 z* M: F0 F8 \
本文针对中国养老保险基金问题,基于当前养老保险体制,建立中国城乡居
; Q% q$ ?3 I7 T& O& \! K4 C1 g民养老保险基金收支模型,对养老金缺口进行定量研究,并预测养老金缺口未来
* i: H# @: x/ X- ?$ X, `趋势,通过计算机仿真手段,测算了保证养老保险体系可持续性的替代率和缴费
, @" g' A% _' F/ }6 q% B7 e4 R5 T& Q率的最优区间,以及预测了相关政策措施的效果。3 R2 Q6 t- f! h4 B1 ~9 {
模型Ⅰ——中国城乡居民养老金收入-支出精算模型依据中国现行养老保, G% G9 n' v8 M8 b. b
险制度,在合理的假设下,分多个层次(基本养老金和企业年金)、多个角度(城
0 A4 W+ @% o+ z- Q镇和农村),并考虑到新政策下“老人”、“中人”、“新人”的不同情况,构建具
$ r) z" y- B* c有“多缴多得,长缴多得”特征的中国城乡居民养老金收入精算模型(2.12)和+ a2 C7 z) N" k6 M! r# g
中国城乡居民养老金收入精算模型(2.28),从而解决了问题一。
+ R D9 R& X; F模型Ⅱ——养老金缺口预测模型依据养老金缺口形成原因和现实情况,基/ A- I2 |' N5 c' E& V W+ J7 p
于修正后的模型Ⅰ,采用改进的logistic 人口预测模型对参保在职人口的预测值' p' w# H' e a2 D
和相应数据,建立养老金缺口预测模型(3.3),预测出2013 年至2035 年的养老" W, f2 q7 W4 X% ?
金缺口值(结果见表3.1),以及目标期间内养老金缺口的最大值发生在2030 年,
; v1 L8 _( x" Q9 s9 x为40.25 万亿元,并对预测结果的合理性进行分析;根据十八大提出的收入倍增+ |- b5 J- h2 H
计划,将原模型中工资增长率调整为7.06%,建立改进模型(3.5),从而解决了
1 S$ d6 s8 h3 R问题二。( a5 T9 C1 q; C/ Y& S/ `; v
模型Ⅲ——替代率、缴费率系统仿真模型首先对各国养老保险模式进行分- U0 l. R8 d/ T3 t$ R$ m! b7 y
析评价(结果见表4.1,表4.2);其次,建立替代率和缴费率的系统仿真模型(4.1,
) r" k6 ?9 D0 N/ C$ L& [) ?4.4, 4.7),通过计算机仿真,运用R 软件,得出保证我国养老保险体系可持续的# n7 F- R! a# J2 S6 q
替代率、缴费率最优区间分别为[0.410,0.712]和[0.258,0.292],从而解决了问题三
4 j2 g4 o4 [ n6 m$ \的第一部分。- r/ g* i% q- j$ p. e1 q9 I
模型Ⅳ——政策仿真评价模型在模型Ⅲ基础上,通过改变相应政策变量,3 a- n# d$ p$ i3 m' W* K: L @5 {
仿真预测了“推迟退休年龄”、“增加养老金计发年数”、“提高企业缴费率”、“下/ ~! O4 ?" j9 k6 _6 R' \
降养老金替代率”四项政策的效果(结果见表4.4),通过计算机仿真,运用R6 z4 O6 Y, ]8 }3 S$ G' ]! @
软件,得出该四项政策均使养老金缺口有所减小,因此可以采用这些政策实现在
6 q, T( j$ l/ D+ L矛盾最尖锐前过渡期的平稳过渡,从而解决了问题三的第二部分。
0 Q; G; `4 Q+ k: K% G模型Ⅴ——基于可调节变量的替代率、缴费率仿真模型依据可调节变量的- f6 T% ^, Z+ r7 j
含义及其效用,选择制度内抚养比为替代率和缴费率的可调节变量,并运用层次9 s# y5 _. w1 i8 `
回归技术,对可调节变量进行检验;将制度内抚养比作为可调节变量加入问题三
& s( Z% K1 Y; g5 o+ N) w中的替代率、缴费率系统仿真模型,建立基于可调节变量的替代率、缴费率仿真
! I) J4 _, t X( F& u+ H/ x3 Z$ x模型(5.9, 5.11, 5.12),再次进行系统仿真,得到替代率、缴费率最优区间分别$ f3 C; [% ~4 |" Q% P/ m- b) d, K/ e
为[0.341,0.750]和[0.229,0.249],并对结果的合理性进行了检验分析,从而解决了
9 h! S; T/ n/ R, ^0 n: {9 P1 S问题四。 M# p2 O* s2 B: f0 `2 g
最后,本文对模型的优缺点进行了评价与改进,并进行了推广。9 h6 d' p. l! m! j5 p$ a
关键词:养老金收支模型;养老金缺口;系统仿真;可持续化;可调节变量/ |, m& {9 ~. @3 \/ Q; H/ k
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