非稳态下公共养老金资产负债表的编制与精算平衡调整

公共养老金资产负债表是国家资产负债表的重要组成部分,也是政府实施养老金改革的重要依据。已有研究给出了稳态下公共养老金资产负债表的编制方法,但这些方法无法直接用于非稳态情形。当前我国面临经济、人口、制度调整等非稳态环境,因此构建适应我国实际的非稳态下的公共养老金资产负债表成为重要的研究问题。非稳态下公共养老金资产负债表编制的主要难题在于缴费资产的计算。本文在梳理公共养老金资产负债表编制原理的基础上,推导出非稳态下缴费资产的计算公式,给出我国公共养老金资产负债表的编制方法和实际应用,并进一步测算分析了降低养老金待遇指数、延迟退休、提高缴费等多项改革对公共养老金资产负债表的影响。结果显示：我国公共养老金的资产负债平衡过度依赖财政补贴,无法实现缴费资产与负债的平衡。适当调整养老金待遇指数、退休年龄、缴费水平等参数,有助于恢复资产和负债的平衡,减轻制度对财政补贴的依赖。     

养老保险个人账户参数设定错误与纠正

我国基本养老保险采取统账结合的制度模式。其中，个人账户采用记账方式建立了参保缴费与养老待遇之间的直接联系。理论上，公平和长期可持续的个人账户模式在记账利率、计发系数、余额继承等方面应遵循精算原则，但我国的个人账户参数设定存在不少违背精算公平和精算平衡原则的错误。本文结合国际经验，在剖析我国养老保险个人账户参数设定错误的基础上，基于精算平衡原理，探讨参数设定方法，检验纠正方案对制度精算公平和精算平衡性的效果，最后提出参数改革的具体建议。主要结论是：个人账户的记账利率应该是制度的内含回报率；名义账户的记账利率不是银行存款利率，而应随缴费工资增长率、人口预期寿命的变动等定期调整；养老金计发系数应基于动态生命表、养老金调整指数和个人账户内含回报率的变动而调整。由此确定的参数纠正方案将有效改善制度的精算公平与精算平衡性。因而建议我国基本养老保险个人账户应尽早明确现收现付的筹资模式和账户余额的权益归属，采用动态的记账利率和计发月数，引入自动平衡机制，实现制度的长期精算平衡。     

存贷利差下确定缴费型养老金的最优投资策略

假定风险资产的价格服从几何布朗运动且市场中的贷款利率高于存款利率,利用最终财富的最大期望效用准则,研究确定缴费型养老金计划的最优投资问题.文章首先采用随机动态规划原理,给出相应的HJB方程和验证定理,接着得到养老金计划的最优投资策略,最后通过数值结果分析模型中的参数对最优投资策略的影响,从而为养老金管理者提供决策参考.     

“做实做小”个人账户对个人养老金水平的影响

 本文引入养老保险金记账利率和工资增长率，测算了在不同初始缴费工资和缴费年限条件下实施“做实做小”个人账户政策对参保人养老金水平的影响。通过分析得出：1.政策调整后，养老金给付结构较调整前更能体现缴费积累与养老金水平的内在经济联系； 2.政策调整后个人养老金水平普遍不如政策调整前的水平，政策调整后养老金水平高于政策调整前均出现在缴费年限较长以及初始缴费工资较高的情况下；3.政策调整对不同的参保人影响不同。政策调整加大了低初始缴费工资人群的生活压力；拉大了男、女职工退休养老金的差距，不利于当前社会男女平等和贫富分化问题的解决。     

机关事业单位养老保险终身替代率测算及敏感性分析

通过构建精算模型,测算机关事业单位"新人"退休后养老金的终身替代率,并对其敏感因素进行分析。结果发现:现行机关事业单位养老保险制度下"新人"的终身平均养老金替代率具有较强的弹性和充足性,且替代率的性别差异明显;养老金替代率与缴费年限、社平工资增长率、基金投资收益率和基本养老金调整系数正相关,与缴费工资基数负相关。基本养老金能够缩小不同收入群体之间的养老金差距,具有较强的再分配功能;职业年金能够大幅度提高终身养老金替代率水平,具有较强的缴费激励效应。提出建议:适当延迟退休年龄;灵活提高个人缴费基数;谨慎投资运营基本养老保险基金与职业年金基金;设置适度的基本养老金调整系数。     

我国养老金转轨成本部分的企业缴费率的确定

1997年养老保险改革之后,我国政府将大量制度转轨成本转嫁给企业,导致企业缴费负担过重,从而出现企业养老金欠缴现象。文章将养老保险统筹部分界定为准公共产品,并以此为出发点,充分考虑企业承受能力,应用公共产品私人联合提供模型确定了企业转轨成本缴费率,并进行了相关分析。     

城镇企业职工养老保险制度的再分配效应探析

文章通过建立精算模型,运用净转移额和转移率两个测算指标,测算了利率、工资增长率、入职年龄、缴费年限和退休年龄的变动对我国城镇企业职工养老保险制度再分配效应的影响情况.结果发现,利率水平越高,职工获得的养老保险收益就越小,代际间的再分配效应就越弱;工资增长率越高,职工获得收益的人数就会越多,收益程度也就越大,代际间的收入再分配效应就越强:入职年龄的大小与养老保险收益负相关,缴费年限与养老金收益正相关,这符合养老保险制度“多缴多得,长缴多得”的设计初衷;职工在养老保险中获得的终生收益与退休年龄的早晚直接相关,退休年龄推迟的越晚,职工获得的终生收益就越小,再分配程度就越低.     

区域公共支出公平与效率的实证分析

效率和公平问题,是人类社会追求的两大目标。在推动区域经济发展的公共支出政策中,如何在两者之间寻求平衡,是各级政府十分关心的一个问题。文章从柯易奇.麦诺模型入手,研究了我国从1989～2005年的相关数据,认为公共支出对我国三大区域经济发展的影响是不同的,这与各区域劳动和资本不同的产出效率有关。政府公共支出并没有改善区域之间的公平问题,但对劳动的产出效率产生了积极的影响,提高了各区域劳动对GDP贡献的弹性。     

“补入口还是补出口”?——对城乡居保财政补贴模式的精算评估

政府承担城乡居民基本养老保险入口环节对个人缴费的补贴和出口环节的基础养老金。运用精算模型对城乡居保这两种财政补贴模式提高养老金待遇的效果进行评估,研究发现:在财政投入力度相同的条件下,出口补贴模式的效果优于入口补贴模式,且比较优势随个人缴费档次和基金投资收益率的提高而扩大。为提高城乡居民养老金待遇,应调整财政支出结构,控制政府在入口处对参保人缴费补贴的速度,而增加对出口处基础养老金待遇提高的速度;完善基础养老金与个人缴费档次挂钩机制;对参保人缴费实行梯度累进补贴政策;加快推进城乡居保基金委托投资步伐,提高基金投资收益率和个人账户记账利率。     

延迟退休会减少职工和居民的养老金财富吗?

国家即将出台延迟退休年龄政策,而延迟退休对城镇职工和城乡居民养老金财富的影响广受民众关注。通过构建养老金财富精算模型,测算发现:延迟退休后,职工和居民的养老金财富仍为正值;延迟退休并不必然会减少职工或居民的养老金财富,它取决于延迟退休的程度以及职工缴费基数或居民所选择的缴费档次的高低;延迟退休减少职工和居民养老金财富的情形与基本养老保险长缴多得、多缴多得的激励机制相违背。由此建议:对超过一定缴费年限的参保人加发一定比例或数额的基础养老金;对缴费年限长的参保人给予较高的记账利率;延迟退休年龄方案应弹性、灵活、有针对性。     

社会经济不平等及其测度

对社会中普遍存在的不平等现象 ,人们很早就给予了关注和研究 ,并提出了可行的测度不平等程度的方法和指标。然而我们注意到 ,这些传统的研究成果所体现的不平等 ,主要集中在社会的“收入不平等”上 ,实质上也就是经济不平等的即时反映。但生活毕竟不只是生存问题 ,社会中的不平等远不仅是人们收入多少的差异 ,还有很多无法用货币或数值来表现的不平等 ,而这些往往是人们生活质量更深层次、更真实的反映。“社会经济不平等”概念的提出 ,跳出了“收入不平等”这个狭隘的思维体系 ,也为全面研究社会中诸多不平等现象奠定了新的基石。虽然这一…     

Neural networks and flexible regression and discrimination

Feed-forward neural networks—also known as multi-layer perceptrons—are now widely used for regression and classification. In parallel but slightly earlier, a family of methods for flexible regression and discrimination were developed in multivariate statistics, and tree-induction methods have been developed in both machine learning and statistics. We expound and compare these approaches in the context of a number of examples.     

Trimmed and Outer Means and Their Variances

Some properties of trimmed and outer means for the normal situation are considered; in particular, the mean of the outer half of the sample has the same variance as the mean of the inner half. An inequality involving variances of unbiased estimators of location and their complements is derived and some of its consequences are examined.     

Neural networks and flexible regression and discrimination

Feed-forward neural networks—also known as multi-layer perceptrons—are now widely used for regression and classification. In parallel but slightly earlier, a family of methods for flexible regression and discrimination were developed in multivariate statistics, and tree-induction methods have been developed in both machine learning and statistics. We expound and compare these approaches in the context of a number of examples.