戚龍吉

摘? ?要：通過利用A市2018年城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險續(xù)保數(shù)據(jù)及2018年A市統(tǒng)計年鑒，結(jié)合系統(tǒng)模擬仿真的灰色GM（1，1）預(yù)測模型對A市B區(qū)參與了城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險后因為各種原因斷繳保費的未續(xù)保人數(shù)進行預(yù)測。在未續(xù)保人數(shù)預(yù)測結(jié)果的散點圖分布趨勢分析的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)A市B區(qū)未續(xù)保人員中續(xù)保意愿較弱，集中體現(xiàn)于44周歲的參保人員。冀望研究結(jié)果對A市B區(qū)城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險政策制定重心有理論和指導價值。

關(guān)鍵詞：灰色系統(tǒng);GM（1，1）;城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險;斷保;預(yù)測

中圖分類號：F840.61? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2022）05-0060-03

引言

2014年2月7日，中國國務(wù)院總理李克強主持召開國務(wù)院常務(wù)會議，聽取關(guān)于2013年全國人大代表建議和全國政協(xié)委員提案辦理工作匯報，決定將新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險和城鎮(zhèn)居民社會養(yǎng)老保險合并為全國統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度[1]。從城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險開始實施至今，一方面取得了參保人數(shù)增多、繳費標準變高等一系列的成就，另一方面在實施過程中斷繳保費現(xiàn)象成為城鄉(xiāng)居保工作推進中新的問題。基于此，如果能預(yù)先對城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險斷保人數(shù)進行預(yù)測并及時調(diào)整相關(guān)政策，建立斷保人數(shù)預(yù)警機制，可以有效減少斷保人數(shù)逐年擴張的趨勢[2]。

一、A市B區(qū)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險斷?，F(xiàn)狀

城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險的續(xù)保是指參與了保險并且繼續(xù)選擇繳費檔后繳納城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險費用的行為。A市B區(qū)的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險在市政府領(lǐng)導下，按照政策相關(guān)要求，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的各項宣傳與推進工作有序進行，基于此，B區(qū)的城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險工作進入了相對較好的發(fā)展軌道。

（一）新增參保人數(shù)

截至2017年12月末，B區(qū)城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險參保人數(shù)為28.6萬人[3]。其中城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險新增參保人數(shù)總體上呈現(xiàn)下降趨勢。2009年新農(nóng)保制度實施以來，全區(qū)城鄉(xiāng)居民新增參保人數(shù)的峰值出現(xiàn)在2010年末，2011—2012年出現(xiàn)大幅下降趨勢，2013年又呈現(xiàn)小幅上升趨勢至目前每年參保人數(shù)趨于平穩(wěn)，如表1所示[4]。

（二）斷保人數(shù)

新增城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險人數(shù)的減少表明，B區(qū)城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險擴面空間逐漸減小，有參保意愿及符合情況的人員已基本納入保險?；跀U面縮小的基礎(chǔ)上，B區(qū)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險出現(xiàn)的已參保人數(shù)斷保的現(xiàn)象是養(yǎng)老保險發(fā)展的必然趨勢。因此，2013—2017年城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險斷保人數(shù)逐年增加，如表2所示[5]。

（三）不同年齡段斷保人數(shù)

在B區(qū)城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險斷保人數(shù)中不同年齡段各占人數(shù)各不相同，其中占比最小的是60歲及以上的參保人員，這部分人員大多是養(yǎng)老保險費繳費不足15年，在延長繳費年限后出現(xiàn)斷保情況[6]。在2013—2016年中斷保人數(shù)占比最大的是34—44歲的參保人員，2017年占比最大的是45—49歲的參保人員，如表3所示。

二、基于灰色模型GM（1，1）對斷保人數(shù)預(yù)測與分析

（一）灰色模型GM（1，1）建模原理

（二）級比檢驗

在進行灰色模型GM（1，1）對數(shù)據(jù)預(yù)測之前，首先要通過級比檢驗來驗證該數(shù)據(jù)是否通過檢驗。只有通過級比檢驗的數(shù)據(jù)，才適合做灰色模型GM（1，1）預(yù)測。因此，對表2中2013—2017年B區(qū)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險斷保人數(shù)的數(shù)據(jù)進行級比檢驗。

（三）斷保人數(shù)預(yù)測

結(jié)合《鹽都區(qū)城鄉(xiāng)居民社會養(yǎng)老保險續(xù)保情況分析報告》（2018）2013—2017年B區(qū)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的斷保人數(shù)以及級比檢驗的數(shù)據(jù)，對A時B區(qū)未來10年的斷保人數(shù)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果如表5所示。

根據(jù)B區(qū)斷保人數(shù)的預(yù)測，結(jié)合B區(qū)斷?，F(xiàn)狀分析得出，B區(qū)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險斷保人數(shù)呈逐年上升趨勢。同時，隨著新增參保人數(shù)逐年減少，導致參與城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險人數(shù)基數(shù)變小，這隨之帶來的斷保人數(shù)逐年增加的壓力。

（四）模型精度檢驗

所建立的灰色GM（1，1）模型是否適合對未來的數(shù)據(jù)做預(yù)測，需要同進一步對模型做精度檢驗，其最終包括兩種方法檢驗其精度。

1.模型的殘差檢驗

2.模型的方差檢驗

一般的，當e（n）的值越小、△n<0.01、△<0.01、C≤0.35且p≥0.95時模型精度等級是一級（好）。同時，根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，當模型灰色參數(shù)a≥0.3且a∈（-2，2）時，這時的灰色GM（1，1）模型適合英語長期預(yù)測。為了直觀地檢驗B區(qū)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險斷保人數(shù)測算值的擬合程度精度，結(jié)合表5的預(yù)測城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險斷保人數(shù)與實際繳納人數(shù)進行只管圖形法檢驗，如圖1所示。

結(jié)合表6與圖1不難發(fā)現(xiàn)，各項預(yù)測參數(shù)的值都屬于一級預(yù)測值，同時，在2013—2017年預(yù)測值與實際值的圖形發(fā)預(yù)測之間非常接近，斷保人數(shù)模型預(yù)測效果非常好。

三、分析總結(jié)與解決措施建議

雖然B區(qū)城鄉(xiāng)居保制度發(fā)展雖然總體順利，但新增參保續(xù)保人員逐漸減少、繳費人員增長趨緩，尤其是斷保人數(shù)逐年增大的問題。因此，結(jié)合鹽都區(qū)城鄉(xiāng)居保的各種相關(guān)數(shù)據(jù)與GM（1，1）灰色預(yù)測模型，提出幾點解決斷保問題的建議措施，希望能對解決B區(qū)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險斷保難題，有一定幫助。

（一）人性化處理，適當增加征繳手段

大多數(shù)斷保人員主要是因為繳費時間較長，有的甚者超過了15年，對于這部分人員，選擇哪種養(yǎng)老保險領(lǐng)取相關(guān)待遇存在不確定性。因此，政府需要通過人性化處理，在政策的許可范圍內(nèi)，對潛在或存在的制度重復(fù)人員有針對性的動員其合并賬戶或一次性結(jié)算，最大限度的降低此類因素而逐年增加的未續(xù)保人員。聯(lián)合金融業(yè)務(wù)部門，采用目前推廣度較高的支付手段，根據(jù)參保人員可以接受的情況，研發(fā)多渠道征繳方式，提高續(xù)保率。

（二）強勢宣傳，擴大政策涉及面

通過制度創(chuàng)新，加強政策的科學性、合理性與可操作性，擴大政策涉及面。健全養(yǎng)老金機制，完善城鄉(xiāng)居保工作制度，加強監(jiān)管力度，切實保障農(nóng)村居民享受城鄉(xiāng)居保待遇的權(quán)利。強勢宣傳，營造參保的氛圍，通過會議、廣告、走訪慰問等形式，多渠道宣傳城鄉(xiāng)居保政策，引城鄉(xiāng)居民，特別是34—44歲、45—49歲這兩個年齡段積極繳費參保，讓城鄉(xiāng)居保政策深得民心，增強居民參保意識[9]。

（三）提升農(nóng)民期望，增加政策吸引力

建立健全城鄉(xiāng)居保繳費激勵機制，政府要及時調(diào)整財政征繳補貼設(shè)計，加大對多繳多得的傾斜力度，建立長期繳費激勵機制，鼓勵引導參保人員在自己經(jīng)濟水平允許的前提下，提升繳費檔次且長期繳費，讓他們了解到繳費檔次越高，政府補貼越多。對于不同經(jīng)濟狀況的農(nóng)村居民，如貧困人員與高收入人員、失地人員與被征地人員等，在繳費方式和補貼額度上分開處理，建立多次繳費與區(qū)別補貼的靈活參保機制。

參考文獻：

[1]? ?鹽城市鹽都區(qū)官網(wǎng)[EBOL].2019.http：//tjj.yancheng.gov.cn/index.html

[2]? ?王宇熹，汪泓，等.基于灰色GM（1，1）模型的上海城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險人口分布預(yù)測[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2010，（10）.

[3]? ?鹽城市統(tǒng)計局.鹽城市統(tǒng)計年鑒2018[M].鹽城：鹽城統(tǒng)計出版社，2018.

[4]? ?2018年鹽都區(qū)城鄉(xiāng)居民社會養(yǎng)老保險續(xù)保情況分析報告[R].鹽城市人社局，2018.

[5]? ?2018年鹽都區(qū)城鄉(xiāng)居民社會養(yǎng)老保險年度分析報告[R].鹽城市人社局，2018.

[6]? ?鹽城市區(qū)城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險管理辦法[R].鹽城市社會保障局，2016.

[7]? ?蔣詩泉.基于灰色理論的人口老齡化發(fā)展趨勢及其影響因素研究[J].華東師范大學學報：哲學社會科學版，2014，（3）.

[8]? ?許艷，楊再貴.基于GM（1，1）模型的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險參保率測算[J].保險研究，2019，（4）.

[9]? ?陳虎.監(jiān)利縣城鄉(xiāng)居民社會養(yǎng)老保險續(xù)保行為研究[D].武漢：中南財經(jīng)政法大學，2015.

[責任編輯? ?張宇霞]

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