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中国城乡居民养老制度可持续性的精算研究 南京财经大学 103271026
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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 s! ~, [! x. E6 i9 Q2 N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2 |1 d6 T- [; V: U* o: w; u2 f
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
4 l5 Y) a4 w* M7 ^率的最优区间,以及预测了相关政策措施的效果。
& `. J7 D! e; }) f4 Q# |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
3 O8 k0 d# r! m& E6 _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
, j& v4 y* E$ M' R: U( Q" u# V& N/ b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
# e) c q4 X- o0 B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
' J4 w( b3 _* t8 |' T2 [1 R b" L& Y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。& w1 U1 B, f: l' b0 d
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
5 N* N% H: x d4 k( L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
* \7 X+ ~: ?3 N- W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
* T6 l# y4 P$ f7 ~1 l6 M; 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, & n q* D& U5 G- {8 K
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3 f: p% F; [) Q7 X6 Y$ ?. D
问题二。
1 s$ ] L1 d2 n8 H+ C) e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
3 v4 f7 l0 l( A) G J2 i5 W# \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," g5 F/ u& x' \) d6 P
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" b' g2 W8 P" w; D3 V
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
/ u+ \4 j0 _5 f0 e8 L的第一部分。( h; l0 R% R8 k) }0 {- Z4 M
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,
" p8 h: l: ~7 S5 B* \ Z& Z8 P5 x S8 |9 B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
6 x( x$ R) o8 [ T% B& I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 D( ^4 r, U! c7 @% T, z8 w$ A
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" L" e$ t0 {3 J5 z
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。
9 S! S w: g, z) [% y4 C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
* ~9 a0 t }: m# |# c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
2 y; O L! A. q) }& i, x$ ?% W. S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
2 u0 d" X; Z. k) z& g" H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; Z1 c# K4 l; i: i0 A, V( t* E
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) v9 m* f, x! q. c; H
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0 M4 G! e' U5 R; W6 ~4 [$ H
问题四。% K, {; ^7 o* ]" [& L) I
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。6 Q `) @) a: o+ N9 {5 ?% r X
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