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摘要. ~. B8 b* b# E2 a3 b0 `
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. s! s; h; D' l/ N% w& ^" X! C" @
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
( y* r( C6 Q- j, Z0 w0 j. s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) }9 j1 W8 w4 v. K- D5 n* v/ x9 B
率的最优区间,以及预测了相关政策措施的效果。& k+ R! X, {. z: F, i$ [# e& R
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
v4 e2 H0 y; h( R8 U1 a6 L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
7 ]3 q/ j1 W6 i0 r! p0 t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
' o8 E" |: C# {. @; B1 u& ?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
* |3 Y$ r1 b; B3 W2 T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。
3 V" r2 t1 Q. Q) g9 W- h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! s. ? C# |4 Z7 n3 ]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2 U3 [+ S( r) X" u+ i& N1 i
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4 b$ x, j) k& u) F! S6 h6 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,2 D$ m8 \1 S$ O0 p* c g
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
1 U% T5 Y; T- y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
7 n7 r' Z8 P% _$ J问题二。' `9 j! o. G7 ^3 \, y/ x
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
& @1 d# l7 E/ |+ B; h0 C1 R( s. S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,
7 P0 R; S2 w/ ^. y4.4, 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
' ~! v* B) E9 I$ |; P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' k* ^6 f2 `* ?; S( u
的第一部分。
2 O+ r. K: c( u/ j/ v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,
' A' l3 g7 f8 J# s) A# Q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
, |) Q, f$ P Z: W7 t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R
* K9 [ e4 \5 d6 I2 _+ i- Q4 P- e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 Z" N) h& {; E) i5 d4 b
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。
2 D0 T! o |* D$ x* I3 P: `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# D- C4 G3 J6 D
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- @! C) m% y7 v4 k* f7 X
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! G- b# z* ~! s1 c
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
4 l' ~0 e$ O: K, T ~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/ a' @2 ^" F* a" a: R
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+ h7 U B) L; k( z1 i
问题四。
0 o6 I5 s4 X y2 K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。+ w3 @" j* J. H) t9 [
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9 _' h6 T% {7 L9 t# J2 ]
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