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        企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金收支預(yù)測與可持續(xù)風險監(jiān)測預(yù)警
        ——基于新冠疫情沖擊的情景分析

        2023-03-12 11:49:08黃秀蓮褚福靈
        財經(jīng)研究 2023年3期
        關(guān)鍵詞:基金疫情

        黃秀蓮,褚福靈

        (中央財經(jīng)大學(xué) 保險學(xué)院,北京 100081)

        一、引言

        黨的二十大明確指出,要建立健全覆蓋全民、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)、公平統(tǒng)一、安全規(guī)范、可持續(xù)的多層次社會保障體系,堅持“可持續(xù)”的基本方針,首次提出“安全規(guī)范”的新要求。然而,我國企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金的可持續(xù)性正在逐年減弱,財政部發(fā)布的《社會保險基金收支決算報告》顯示,2018 年企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金征繳收入和基本養(yǎng)老金支出分別為29 507.15 億元和30 279.84億元,當期收支缺口為772.69 億元,2019 年增至3 181.33 億元,2020 年當期收支缺口上升到15 155.92億元,兩年時間增加近19 倍。若缺乏有效政策干預(yù),這一缺口還將繼續(xù)擴大(呂有吉等,2021)。

        新冠疫情對經(jīng)濟社會產(chǎn)生了顯著影響,也對基本養(yǎng)老保險基金的可持續(xù)性提出了新的挑戰(zhàn)。在疫情之下,企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營受到限制,用工需求降低,繳費基數(shù)、繳費人數(shù)下降,這加劇了養(yǎng)老保險基金收支矛盾(席恒,2022)。基金可持續(xù)風險已然顯現(xiàn),需要建立可持續(xù)風險預(yù)警機制,通過動態(tài)監(jiān)測及時發(fā)布預(yù)報,切實采取防范措施,確保基金安全和規(guī)范運行。

        現(xiàn)有文獻對城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險基金的收支預(yù)測研究有很多,主要基于基金收支缺口研究養(yǎng)老保險基金的可持續(xù)性。一方面,若無政策干預(yù),基金可持續(xù)性將逐漸惡化。劉學(xué)良(2014)認為,城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險基金于2023 年開始當期收入將不能彌補當期支出,累計結(jié)余將于2029 年耗盡,2050 年當期赤字為當年GDP的8.70%。王翠琴等(2021)測算發(fā)現(xiàn),自2019 年起,城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險基金已收不抵支,累計滾存結(jié)余下降明顯,2023 年首次出現(xiàn)負值,2035 年將會達到?82.75 萬億元。另一方面,若實行非財政補貼等外部融資的政策干預(yù),基金可持續(xù)性則會有所改善,但在未來年份仍會面臨風險。比如,征收體制改革有利于提升征繳率(Enoff 和Mckinnon,2011),但即使征繳率提升至100%,基金于2036 年就會不可持續(xù),基金累計赤字耗盡時點僅向后延遲1 至11 年,2050 年累計赤字將超141 萬億元(曾益等,2019)。延遲退休能夠增加養(yǎng)老金總額(楊釩,2020),男性與女性職工每年延退6 個月后,累計赤字時點延后21 年至2057 年(曾益等,2021)。提高基金統(tǒng)籌層次顯著降低基金收入,但不影響基金支出(朱恒鵬等,2020),全國統(tǒng)籌后首次出現(xiàn)累計赤字時間為2023 年,2050 年累計赤字將達1 567.17 萬億元(曾益和楊悅,2021)。盡管學(xué)者們運用不同的模型、方法和參數(shù),測算基金累計結(jié)余耗盡時間和赤字規(guī)模有所差異,但對未來年份我國城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險基金可持續(xù)性不容樂觀的結(jié)論達成一致。

        上述文獻從不同政策背景展開研究,但仍存在以下幾點不足:第一,未考慮疫情的影響。較少文獻考慮新冠疫情對基金收支的影響,并且對疫情影響進行直接假設(shè),趙亮和李燈強(2020)將疫情期間繳費基數(shù)增長率直接設(shè)定為比無疫情時低0.5%。第二,未區(qū)分靈活就業(yè)人員與企業(yè)職工的參保差異。靈活就業(yè)人員參保享受“低繳費、同待遇”的政策優(yōu)惠,即繳費率低于企業(yè)職工總繳費比例4%,繳費檔次自主選擇,但養(yǎng)老金計發(fā)調(diào)整與企業(yè)職工相同,大多研究忽略了這一政策安排。第三,基金可持續(xù)風險覆蓋面過窄。當前對基金可持續(xù)的研究僅局限于財務(wù)可持續(xù)上,忽略了基金可持續(xù)應(yīng)當是籌資可持續(xù)、財務(wù)可持續(xù)和待遇可持續(xù)的有機結(jié)合。

        為及時監(jiān)測養(yǎng)老保險基金可持續(xù)風險,需要建立預(yù)警機制。一方面,在預(yù)警理論研究上,集中探討預(yù)警系統(tǒng)的建立。王柱和方彬(2014)提出養(yǎng)老保險基金收支預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計框架與實現(xiàn)步驟。何文炯等(2002)基于基金支付能力、贍養(yǎng)率、成本率、養(yǎng)老金率四個預(yù)警指標,建立預(yù)警模型,設(shè)計預(yù)警系統(tǒng)。王翠琴和薛惠元(2011)從制度設(shè)計風險、籌資風險、基金保值增值風險、給付風險、管理風險和制度環(huán)境風險六大方面選擇指標,建立了新農(nóng)保風險預(yù)警指標體系。另一方面,在預(yù)警實證分析上,主要監(jiān)測單一的可持續(xù)風險。朱衡(2015)預(yù)測了2013?2018 年養(yǎng)老保險基金的財務(wù)風險警情。汪泓(2008)運用系統(tǒng)動力學(xué)模型與計算機仿真技術(shù)模擬了上海市養(yǎng)老保險基金運營狀況,建立GARCH模型劃分警區(qū),對基金積存量的警情做出預(yù)警預(yù)報。然而,以上研究主要強調(diào)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建原則,預(yù)警指標設(shè)計全面但針對性不強,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等預(yù)警技術(shù)復(fù)雜導(dǎo)致可推廣性受限,對預(yù)警過程的描述過于模糊。因此,養(yǎng)老保險基金可持續(xù)風險預(yù)警研究有待補充完善。

        在此背景下,本文基于新冠疫情這一外生沖擊影響程度,劃分三種疫情風險情景:疫情低風險情景、疫情中風險情景和疫情高風險情景。本文以無疫情情景為對照,測算在不同情景下,2022?2051 年企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金的收支結(jié)余狀況,并構(gòu)建基金可持續(xù)風險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。結(jié)果表明:疫情影響每提高一個風險等級,測算期間的基金收入累計現(xiàn)值平均降低23.45%,基金支出累計現(xiàn)值平均降低7%,而基金累計結(jié)余現(xiàn)值之和平均降低59.76%。在疫情沖擊下,如果不采取有效的應(yīng)對措施,企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余將于2030?2032 年耗盡,并且赤字規(guī)模逐年增大。因此,需要建立基金可持續(xù)風險預(yù)警機制。在可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)下,基金籌資風險權(quán)重最大,基金給付風險次之,基金積累風險最小,該系統(tǒng)警示與無疫情情景相比,疫情提高了基金可持續(xù)風險警級。不同疫情風險情景下,可持續(xù)風險警級在測算前期均為輕警,持續(xù)年限有所差異,之后提升至中警。通過對關(guān)鍵警源進行敏感性監(jiān)測,發(fā)現(xiàn)不同警源對三類風險指標影響程度和方向不同,影響程度較大的是退休年齡和工資增長率,征繳率、基金保值增值率影響居中,而總和生育率與就業(yè)率影響較小。

        相比現(xiàn)有研究,本文的邊際貢獻在于:第一,合理評估了疫情對基金收支的影響。本文運用雙重差分方法評估疫情沖擊,并通過情景分析技術(shù)研究疫情影響的不確定性。不僅考慮了疫情對人口、經(jīng)濟和政策等多類參數(shù)的影響,還考慮了疫情影響程度的差異。第二,構(gòu)建了“籌資、積累和給付”三位一體的養(yǎng)老保險基金可持續(xù)風險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。從學(xué)術(shù)價值上,本文對預(yù)警系統(tǒng)進行了理論構(gòu)建,詳細描述預(yù)警的基本要件,并對可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)進行實證分析。從實踐意義上,本文建立了一個通用預(yù)警系統(tǒng),設(shè)計了預(yù)警全流程。各地社保部門只需載入當?shù)財?shù)據(jù)即可得到預(yù)警結(jié)果,也為建立自定義的基金風險預(yù)警系統(tǒng)提供了參考。第三,建立“預(yù)測、預(yù)警和預(yù)控”的風險防控體系。本文基于養(yǎng)老保險基金收支預(yù)測結(jié)果,進行基金可持續(xù)風險預(yù)警分析,并從警源調(diào)整角度明確預(yù)控對策,不僅完善了養(yǎng)老保險基金風險防控體系,也為有效應(yīng)對和防范化解重大風險提供參考。

        余下內(nèi)容的安排如下:第二節(jié)構(gòu)建精算模型,第三節(jié)進行參數(shù)設(shè)置,第四節(jié)報告在疫情沖擊下基金收支預(yù)測結(jié)果,第五節(jié)構(gòu)建可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng),最后總結(jié)結(jié)論和提出建議。

        二、精算模型

        根據(jù)就業(yè)模式將企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險的參保者分為企業(yè)職工(或稱為“企業(yè)正規(guī)就業(yè)者”)和靈活就業(yè)人員兩個群體,分別測算基金收支。基于《國務(wù)院關(guān)于建立統(tǒng)一的企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險制度的決定》(國發(fā)〔1997〕26 號)劃分企業(yè)職工“參保身份”:1997 年及之前退休為“老人”,1997 年之前就業(yè)但未退休為“中人”,而1997 年及之后就業(yè)為“新人”?!秶鴦?wù)院關(guān)于完善企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險制度的決定》(國發(fā)〔2005〕38 號)為靈活就業(yè)人員參保提供了法律依據(jù),據(jù)此劃分靈活就業(yè)人員“參保身份”:2005 年及之前退休為“老人”,2005 年之前就業(yè)但未退休為“中人”,而2005 年及之后就業(yè)為“新人”?;谡呶募蛯嵺`安排,靈活就業(yè)“老人”無職工養(yǎng)老金,靈活就業(yè)“中人”無過渡養(yǎng)老金。精算模型的構(gòu)建參考石晨曦(2018)、楊再貴和陳肖華(2021)的研究和相關(guān)政策規(guī)定,測算期為2022?2051 年。

        (一)基金收入模型

        基金收入由參保人數(shù)、繳費基數(shù)、繳費率、征繳率和連續(xù)繳費概率決定,公式如下:

        (二)基金支出模型

        由于不同“參保身份”群體的養(yǎng)老金計發(fā)辦法存在差異,基金支出AEt由“老人”AELt、“中人”AEZt和“新人”AEXt的養(yǎng)老金支出以及個人賬戶返還性支出組成:

        1.“老人”養(yǎng)老金支出

        如果測算區(qū)間[Ts,z+ω?r]有“老人”退休,以退休前一年當?shù)卦诼毬毠つ昶骄べY的一定替代率Rt發(fā)放基本養(yǎng)老金,Pt,x為t年x歲“老人”養(yǎng)老金,則t年“老人”養(yǎng)老金支出AELt為:

        2.“中人”養(yǎng)老金支出

        3.“新人”養(yǎng)老金支出

        4.個人賬戶余額返還性支出

        在退休前死亡需返還其所有個人賬戶養(yǎng)老金,在計發(fā)月數(shù)內(nèi)死亡需返還其剩余個人賬戶養(yǎng)老金,因此這兩部分支出需計入基金支出,則t年個人賬戶余額返還性支出為:

        (三)當期結(jié)余模型

        當期結(jié)余CS t等于當期基金收入減去當期基金支出:

        (四)累計結(jié)余模型

        當年累計結(jié)余AS t與上年累計結(jié)余AS t?1、當期結(jié)余CS t的關(guān)系如下式:

        三、參數(shù)設(shè)置

        (一)人口預(yù)測

        1.城鎮(zhèn)人口結(jié)構(gòu)

        以2020 年第七次全國人口普查為基準數(shù)據(jù),采用隊列要素法,上一年分年齡、性別人口結(jié)構(gòu)乘以生存概率和城鎮(zhèn)化率,再考慮分年齡、性別鄉(xiāng)城遷移人口,得到下一年城鎮(zhèn)人數(shù),最后乘以分年齡、性別就業(yè)率,得到各年城鎮(zhèn)就業(yè)人口結(jié)構(gòu)。其中,分年齡、性別的生存概率由第七次全國人口普查數(shù)據(jù)得到。根據(jù)“十四五”規(guī)劃綱要,城鎮(zhèn)化率預(yù)計在“十四五”期間年均提高0.8%至80%,之后保持不變(王金營和戈艷霞,2016)。初始就業(yè)和參保年齡為最低勞動年齡16 歲,極限年齡為100 歲。

        新生兒人數(shù)為15?49 歲育齡婦女人數(shù)與對應(yīng)年齡平均生育率的乘積之和,各年齡平均生育率為分年齡生育率標準化系數(shù)與總和生育率的乘積,分年齡生育率標準化系數(shù)取2005?2020 年平均值,總和生育率(以下簡稱“生育率”)采用1960?2019 年歷史數(shù)據(jù)運用AR-LSTM組合模型預(yù)測。其中,AR(2)模型預(yù)測時間序列的線性趨勢,LSTM長短期記憶算法預(yù)測AR模型殘差序列的非線性趨勢,再將兩部分相加(Khashei 和Bijari,2011)。其中,AR模型形式和階數(shù)由ADF檢驗、相關(guān)圖、偏相關(guān)圖、模型和系數(shù)顯著性以及AIC、BIC、HQ信息準則綜合判斷。出生人口性別比從2020 年的111.3 線性降至2030 年的107,之后保持不變。①文件來源:《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)國家人口發(fā)展規(guī)劃(2016?2030 年)的通知》(國發(fā)〔2016〕87 號)。

        2.靈活就業(yè)人員和企業(yè)職工的參保人口結(jié)構(gòu)

        靈活就業(yè)人數(shù)測定采用綜合法,以最大值和最小值的均值測算(黃彬云,2014)。從就業(yè)部門來看,若城鎮(zhèn)單位就業(yè)以外均為靈活就業(yè),靈活就業(yè)人數(shù)最大值為城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)減去城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)。從參保情況來看,若沒有參加企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險的人員是靈活就業(yè)人員,靈活就業(yè)人數(shù)最小值為城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)減去在職職工參加養(yǎng)老保險人數(shù)。通過求均值得到2000?2020 年靈活就業(yè)人數(shù),建立ARIMA-LSTM模型預(yù)測未來人數(shù),線性部分預(yù)測模型為ARIMA(1,1,0)。非私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)與私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)之和為企業(yè)職工就業(yè)人數(shù),再乘以在崗率得到2001?2019 年企業(yè)在崗職工人數(shù),②數(shù)據(jù)來源:2018?2020 年《中國人力資源和社會保障年鑒》,因缺乏私營企業(yè)在崗職工人數(shù),在崗率=非私營企業(yè)在崗職工人數(shù)/非私營企業(yè)就業(yè)人數(shù),取2017?2019 年平均值92.68%。建立ARIMA-LSTM模型預(yù)測未來企業(yè)在崗職工人數(shù),線性部分預(yù)測模型為ARIMA(1,2,0),女工人和女干部人數(shù)之比為4(楊再貴和陳肖華,2021)。

        靈活就業(yè)參保人數(shù)參考鄭秉文(2019)的測算,得到2020 年靈活就業(yè)人員參保率為40%,比上年提高3 個百分點。由于大多數(shù)靈活就業(yè)人員參加城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險,在全民參保的全覆蓋目標要求下,假定靈活就業(yè)人員參保率每年提高3%至45%,之后保持不變。企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險在職參保人數(shù)減去靈活就業(yè)參保人數(shù)為企業(yè)在崗職工參保人數(shù),那么2019 年企業(yè)職工參保率為80%。參考“十四五”規(guī)劃綱要目標,假定參保率在2025 年勻速提高到95%,之后保持不變。未來企業(yè)職工參保人數(shù)和靈活就業(yè)參保人數(shù)為對應(yīng)就業(yè)人數(shù)與參保率的乘積。假設(shè)在崗職工參保人口結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)就業(yè)人口結(jié)構(gòu)一致,得到企業(yè)職工和靈活就業(yè)在崗職工參保人口結(jié)構(gòu)。參保離退休總?cè)藬?shù)采用1989?2020 年數(shù)據(jù)建立ARIMA-LSTM模型預(yù)測,線性部分預(yù)測模型為ARIMA(1,1,1),企業(yè)職工和靈活就業(yè)離退休人數(shù)根據(jù)兩者當年參保在崗職工人數(shù)比例確定,假設(shè)離退休人口結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)人口結(jié)構(gòu)一致,從而得到2022?2051 年企業(yè)職工和靈活就業(yè)離退休人口結(jié)構(gòu)。

        (二)經(jīng)濟參數(shù)

        《2021 全國畢業(yè)生起薪點薪酬報告》中??飘厴I(yè)生月起薪點為4 560 元,將此作為2021 年全國企業(yè)職工新入職人員月平均工資,而正規(guī)就業(yè)者收入是靈活就業(yè)者的1.56 倍(薛進軍和高文書,2012;張曉昕,2021),那么靈活就業(yè)人員新入職月平均工資為2 923 元?;鸨V翟鲋德蕝⒖?019 年一年期定期存款基準利率與各銀行實際存款利率,本文設(shè)為2%。工齡工資增長率設(shè)為1.58%,高齡養(yǎng)老金增長率設(shè)為1.03%(楊再貴和陳肖華,2021),折現(xiàn)率取一年期Shibor同業(yè)拆借利率3%。

        (三)政策參數(shù)

        以全口徑城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資為社會平均繳費基數(shù),繳費基數(shù)變化通常與經(jīng)濟增速掛鉤,在經(jīng)濟新常態(tài)背景下,2014?2019 年GDP平均增速為8.87%,假定繳費基數(shù)增長率在此基礎(chǔ)上每十年下降0.5%,直至2%。基礎(chǔ)養(yǎng)老金平均增速為繳費基數(shù)平均增速的75%。①由《中國統(tǒng)計年鑒》計算1997?2019 年繳費基數(shù)和企業(yè)職工人均養(yǎng)老金平均增速分別為12.16%和9.09%,則9.09%/12.16%=75%。個人賬戶記賬利率取2016?2019 年公布的記賬利率平均值7.83%。②人社部辦公廳公布2016?2019 年職工基本養(yǎng)老保險個人賬戶記賬利率依次為8.31%、7.12%、8.29%和7.61%,均值為7.83%。企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金實繳收入來源于《2018?2019 年全國社會保險基金收入決算表》,將實繳收入除以應(yīng)征繳收入得到平均征繳率約為65%。由2001?2020 年企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金支出與離退休人數(shù)之比得到人均養(yǎng)老金,除以繳費基數(shù)得到歷年養(yǎng)老金替代率,取均值52%作為“老人”養(yǎng)老金替代率。過渡系數(shù)取各省均值1.2%。企業(yè)職工按照社會平均繳費基數(shù)繳費,設(shè)d1=100%,靈活就業(yè)人員參加企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險往往以最低繳費檔次參保(萬磊等,2014),設(shè)d2=60%,連續(xù)繳費概率取0.85(楊再貴和陳肖華,2021)。

        四、疫情沖擊下企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金收支預(yù)測

        (一)疫情沖擊的情景設(shè)置

        美國聯(lián)邦社會保險信托委員會(Board of Trustees,2019)在預(yù)測養(yǎng)老保險基金收支狀況時,通常采用情景分析技術(shù)描述未來的不確定性。參考這一方法,測算疫情影響不確定性下養(yǎng)老保險基金的收支結(jié)余狀況,將參數(shù)的可能變化分為疫情低風險情景、中風險情景和高風險情景,三種情景下疫情風險逐漸提升,疫情影響程度逐漸增加。另外,以無疫情情景為對照組,該情景下的基金參數(shù)對應(yīng)第三部分的參數(shù)設(shè)置。

        1.經(jīng)濟參數(shù)

        (1)經(jīng)濟增長率

        新冠疫情作為一項外生沖擊,可構(gòu)建雙重差分模型,評估疫情對經(jīng)濟的影響。由于我國各省份均遭受不同程度的疫情沖擊,采取傳統(tǒng)雙重差分方法將缺少對照組。因此,以疫情影響程度差異為第一重差分,以疫情前后時間差異為第二重差分,通過評估疫情沖擊程度的差異,間接測算不同疫情風險情景下的經(jīng)濟增長率,模型如下:

        其中,i為個體,共有30 個省份中234 個城市;①基于數(shù)據(jù)可得性,不包括西藏自治區(qū)、中國香港特別行政區(qū)、中國澳門特別行政區(qū)和中國臺灣省,也不包括其他省份中部分數(shù)據(jù)缺失的城市。t為年份,從2014 年至2020 年;Yit為城市i在t年的經(jīng)濟增長率,用地區(qū)生產(chǎn)總值增長率衡量。postt在疫情前為0,疫情后為1。treati表示較低的疫情沖擊組時為0,表示較高的疫情沖擊組時為1。借鑒分位數(shù)回歸思想,按照省級維度每百萬人口平均累計確診病例數(shù)升序排列,1/3 分位數(shù)及以下省份對應(yīng)的城市歸為疫情低風險組,1/3 分位數(shù)以上到2/3 分位數(shù)歸入疫情中風險組,超過2/3 分位數(shù)為疫情高風險組,分別對應(yīng)疫情低風險情景、中風險情景和高風險情景。為控制變量,包括第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重Secondind、社會消費品零售總額Socialconsum、一般公共預(yù)算支出Budgetexp、金融機構(gòu)人民幣各項存款余額Deposit、金融機構(gòu)人民幣各項貸款余額Loan、一般公共預(yù)算支出中的科學(xué)技術(shù)支出Getechno、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額Indprofit和戶籍人口數(shù)Pop。除了Secondind之外的控制變量,均調(diào)整為2014 年不變價,并取對數(shù)處理。ui、vt分別為城市固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng),ξit為隨機擾動項,累計確診病例數(shù)來源于國家衛(wèi)健委官網(wǎng)及新浪新聞疫情實時動態(tài)追蹤數(shù)據(jù),其他數(shù)據(jù)來源于2015?2021 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

        回歸結(jié)果如表1,列(1)、列(2)為中風險組與低風險組差分結(jié)果,前者為處理組,結(jié)果表明疫情導(dǎo)致中風險組的經(jīng)濟增長率比低風險組低1.096%。表1 列(3)、列(4)為高風險組與低風險組差分結(jié)果,前者為處理組,結(jié)果表明疫情導(dǎo)致高風險組的經(jīng)濟增長率比低風險組低3.758%。列(3)、列(4)的回歸系數(shù)小于列(1)、列(2)的回歸系數(shù),說明疫情沖擊越大,經(jīng)濟增長率下降幅度越大。褚福靈和司絮(2022)研究了不同疫情情景的經(jīng)濟增長率,在樂觀情景下疫情風險較低,2022 年經(jīng)濟增長率為7.5%,以此作為疫情低風險情景下的經(jīng)濟增長率。結(jié)合雙重差分結(jié)果,在疫情中風險情景下經(jīng)濟增長率為6.404%,在疫情高風險情景下經(jīng)濟增長率為3.742%。隨著不斷優(yōu)化完善疫情防控措施和持續(xù)提升疫苗注射率,在三種疫情情景下經(jīng)濟增長率每十年上升0.5%,但不高于無疫情情景。

        表1 新冠疫情對經(jīng)濟增長率的影響

        (2)就業(yè)率

        關(guān)于“失業(yè)與工資”的菲利普斯曲線和奧肯定律從理論層面說明了經(jīng)濟增長能促進就業(yè)增加,經(jīng)濟下滑導(dǎo)致就業(yè)下降。實證研究中通常采用經(jīng)濟增長的就業(yè)彈性衡量就業(yè)率,即經(jīng)濟變動1 個百分點帶來的就業(yè)變動百分比。Li 和Zhao(2010)研究發(fā)現(xiàn)中國經(jīng)濟增長的就業(yè)彈性在不同發(fā)展階段呈現(xiàn)下降趨勢,長期為0.103241(Slimane,2015)。因此,根據(jù)三種疫情情景經(jīng)濟增長率的下降幅度,得到疫情低、中、高風險情景下就業(yè)率分別降低0.14%、0.25%和0.53%。①在疫情低風險情景下,經(jīng)濟增長率比無疫情情景下降1.37%(8.87%?7.5%=1.37%),故就業(yè)率下降0.14%(1.37%×0.103241=0.14%),其他情景類似。為穩(wěn)定就業(yè)形勢,政府會促進就業(yè),增加崗位。因此,假定就業(yè)率下降幅度每五年減小0.05%,直至0。

        (3)基金保值增值率

        基金增值保值率受宏觀經(jīng)濟的影響。因此,在疫情低風險、中風險和高風險情景下,基金保值增值率參考2022 年不同疫情風險情景下經(jīng)濟增速之比,但不低于一年期存款基準利率。

        2.人口參數(shù)

        新冠疫情對總和生育率主要體現(xiàn)為負向影響(Aassve 等,2021)。Wang 等(2022)運用世界流行病不確定性指數(shù)模擬了流行病的不確定性,從防疫措施、經(jīng)濟周期等方面解釋了疫情期間生育率下降的原因。Berrington 等(2022)結(jié)合生育率五年趨勢外推及調(diào)整因子,預(yù)測不同疫情風險情景下的生育率變化。參考該研究得到疫情低、中、高風險情景下生育率調(diào)整因子分別為0.89、0.85 和0.67。為鼓勵生育,我國相繼實施“二孩政策”和“三孩政策”,完善相關(guān)配套支持措施,故假設(shè)生育率調(diào)整因子每五年提高5 個百分點,但不超過1。

        3.政策參數(shù)

        (1)基礎(chǔ)養(yǎng)老金增長率

        基礎(chǔ)養(yǎng)老金增長率仍為對應(yīng)情景下經(jīng)濟增速的75%,保持同步變化。

        (2)個人賬戶記賬利率

        疫情低、中、高風險情景下個人賬戶記賬利率參考2022 年不同疫情風險情景下經(jīng)濟增速之比,得到個人賬戶記賬利率分別為6.62%、5.65%和3.30%。

        (3)靈活就業(yè)人員緩繳比例

        《人力資源社會保障部辦公廳、國家稅務(wù)總局辦公廳關(guān)于特困行業(yè)階段性實施緩繳企業(yè)社會保險費政策的通知》(人社廳發(fā)〔2022〕16 號)指出,以個人身份參加企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險的個體工商戶和各類靈活就業(yè)人員可自愿暫緩繳費至2023 年底前補繳。由于缺乏緩繳數(shù)據(jù),考慮到我國統(tǒng)籌疫情防控和經(jīng)濟社會發(fā)展,假設(shè)在低、中、高風險情景下2022 年靈活就業(yè)人員緩繳比例分別為15%、25%和35%,2023 年、2024 年連續(xù)下降5%,2025 年恢復(fù)正常繳費。

        (二)疫情沖擊下的基金收支預(yù)測

        將四種情景對應(yīng)的參數(shù)分別代入精算模型得到基金收支,如圖1 所示。一方面,基金收入在不同疫情風險情景下均呈上升趨勢,但隨疫情風險等級的提升而降低。無疫情情景下基金收入最高,低風險情景次之,中風險和高風險情景下基金收入依次減小,2022?2051 年的基金收入折現(xiàn)到2022 年的累計現(xiàn)值分別為383.29 萬億元、322.52 萬億元、268.65 萬億元和167.12 萬億元。平均來講,疫情影響每提高一個風險等級,測算期間的基金收入累計現(xiàn)值平均降低23.45%。另一方面,不同疫情風險情景下的基金支出穩(wěn)步上升,對比來說,疫情風險等級越高,基金支出越低。無疫情、疫情低風險、中風險和高風險情景下的基金支出依次走低,2022?2051 年的基金支出折現(xiàn)到2022 年的累計現(xiàn)值分別為439.97 萬億元、426.01 萬億元、405.24 萬億元和352.69 萬億元。平均來說,疫情影響每提高一個風險等級,測算期間的基金支出累計現(xiàn)值平均降低7%。綜上所述,疫情對企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金的收入和支出產(chǎn)生了不同程度的負向作用,并且疫情對基金收入的負向影響大于對基金支出的負向影響。

        圖1 2022?2051 年企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金收入和基金支出

        (三)疫情沖擊下的基金結(jié)余預(yù)測

        截至2021 年底,企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余約5.1 萬億元,未來年份不同疫情風險情景下的基金結(jié)余測算結(jié)果如圖2 所示。在無疫情情景下,2021 年累計結(jié)余由1989?2019 年基金累計結(jié)余趨勢外推得到,約為6.03 萬億元。無疫情情景的當期結(jié)余和累計結(jié)余最大,大于疫情低風險情景,中風險情景次之,高風險情景最小。平均來講,疫情影響每提高一個風險等級,測算期間的基金累計結(jié)余現(xiàn)值之和平均降低59.76%。主要原因是疫情對基金收入的負向影響大于基金支出。疫情風險提高導(dǎo)致當期基金收入的減少值高于當期基金支出的減少值,從而使得基金收入累計現(xiàn)值降幅大于基金支出累計現(xiàn)值降幅。因此,疫情愈嚴峻,基金結(jié)余也越少。

        圖2 2022?2051 年企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金當期結(jié)余和累計結(jié)余

        疫情風險由低到高的四種情景下,當期收不抵支時點均為2024 年,并且收支缺口逐年擴大,累計結(jié)余耗盡時點分別為2034 年、2032 年、2031 年和2030 年。在疫情沖擊下,企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余可持續(xù)時間僅維持8?10 年至2029?2031 年。因此,需要建立基金可持續(xù)風險預(yù)警機制,監(jiān)測警源,防范化解基金風險。

        五、疫情沖擊下企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金可持續(xù)風險預(yù)警

        (一)可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)的理論構(gòu)建

        養(yǎng)老保險基金可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)是基于一定的預(yù)測方法,由各類反映養(yǎng)老保險基金可持續(xù)風險的預(yù)警指標及其警情、警級的未來演化趨勢構(gòu)成的有機整體,其度量基金狀態(tài)偏離預(yù)警線的強弱程度,發(fā)出預(yù)警信號,并適時調(diào)整警源制定防控措施。

        企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)包括預(yù)警數(shù)據(jù)輸入端口、預(yù)警過程、預(yù)警結(jié)果輸出端口和預(yù)控對策,構(gòu)建“籌資、積累和給付”三位一體的可持續(xù)風險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng):(1)預(yù)警數(shù)據(jù)輸入端口為預(yù)警基礎(chǔ),主要包括預(yù)警所需要的指標數(shù)據(jù),也包括引發(fā)養(yǎng)老保險可持續(xù)風險的因素,即警源,而輸入?yún)?shù)由可持續(xù)風險預(yù)警指標決定;(2)預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警過程由子風險識別、子風險預(yù)警、子風險評價和綜合風險預(yù)警四個部分構(gòu)成;(3)預(yù)警結(jié)果輸出端口不僅包括不同類別可持續(xù)風險的警級,還包括綜合可持續(xù)風險警級,多方面反饋可持續(xù)風險預(yù)警結(jié)果;(4)預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)控對策,明確警源對可持續(xù)風險的影響程度和方向,以便根據(jù)警情制定預(yù)防措施,及時有效調(diào)整警源降低風險,具體如圖3 所示。

        圖3 企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金可持續(xù)風險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)

        (二)可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)的實證分析

        1.預(yù)警數(shù)據(jù)輸入端口

        預(yù)警系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)用于計算基金可持續(xù)風險預(yù)警指標和權(quán)重。輸入指標包括基金收入、基金支出、累計結(jié)余、在崗職工參保人數(shù)、離退休人數(shù)、全口徑社會平均工資、繳費前人均可支配收入①繳費前城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為人均可支配收入與企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險人均繳費之和。和人均消費。除了最后兩項,前文均有所測算,在無疫情情景下,2022?2051 年繳費前人均可支配收入和人均消費根據(jù)2000?2019 年歷史數(shù)據(jù)趨勢外推得到。在三種疫情風險情景下,這兩項數(shù)據(jù)分別按照2000?2020 年平均增長率與經(jīng)濟增長率比值保持同步變化。相關(guān)數(shù)據(jù)來自歷年《中國住戶調(diào)查統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

        2.預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警過程

        (1)子風險識別:三類可持續(xù)風險預(yù)警指標及警限

        子風險識別在于細化可持續(xù)風險、量化風險指標。養(yǎng)老保險基金可持續(xù)性受眾多因素的影響,根據(jù)不同標準可進行不同的分類。其中,按照基金運作流程劃分基金可持續(xù)風險最為直觀貼切,本文選擇了基金運作流程中三個最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié),籌資端的籌資可持續(xù)性、積累運營中的財務(wù)可持續(xù)性以及發(fā)放端的待遇可持續(xù)性。基金籌資不足、基金積累過少、發(fā)放的養(yǎng)老金不足以滿足退休生活需要,均會損害基金長期可持續(xù)性,故聯(lián)動基金籌資風險、基金積累風險和基金給付風險,共同描繪基金可持續(xù)風險。

        第一,基金籌資風險。基金籌資的不確定性會制約可持續(xù)發(fā)展(盧成會和吳麗麗,2016)。保險費收入是基金收入主要來源,包括企業(yè)繳費和個人繳費。企業(yè)繳費通常轉(zhuǎn)移給個人(Hamaaki和Iwamoto,2010),故個人繳費能力關(guān)系到養(yǎng)老保險資金來源的穩(wěn)定性?;鸹I資風險的關(guān)鍵在于參保者的繳費能力要與養(yǎng)老保險繳費要求相適應(yīng)。用結(jié)余比例衡量養(yǎng)老保險繳費后的剩余,結(jié)余比例=(繳費前城鎮(zhèn)居民人均可支配收入?人均消費支出?養(yǎng)老保險人均繳費)/繳費前城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。根據(jù)經(jīng)驗法則,結(jié)余比例一般不低于25%,可適當降低,但最低不能低于10%(汪連新,2019)。以此作為預(yù)警指標臨界值,即警限,從而劃分基金籌資風險預(yù)警區(qū)間,如表2 所示。

        表2 可持續(xù)風險預(yù)警區(qū)間

        第二,基金積累風險?;鸱e累風險衡量基金運營過程中的累積能否滿足養(yǎng)老金支出,具備持續(xù)支付能力是基金積累風險的直接體現(xiàn)?!秳趧雍蜕鐣U喜筷P(guān)于加快實行養(yǎng)老金社會化發(fā)放的通知》(勞社部發(fā)〔2000〕9 號)指出,要建立基金支付風險預(yù)警制度,一般以支付兩個月養(yǎng)老金的基金積累水平作為預(yù)警線。養(yǎng)老保險基金支付能力不足時,采取相應(yīng)措施需要一定時間。因此,參考《人力資源和社會保障部、財政部關(guān)于進一步加強基本醫(yī)療保險基金管理的指導(dǎo)意見》(人社部發(fā)〔2009〕67 號),累計結(jié)余為6 至9 個月平均支付水平能夠滿足短期支出需要,超過15 個月為結(jié)余較充足。據(jù)此劃分基金積累風險預(yù)警區(qū)間,可支付月數(shù)=基金累計結(jié)余/下年基金支出×12。

        第三,基金給付風險?;鸾o付端的可持續(xù)風險體現(xiàn)為待遇可持續(xù),反映養(yǎng)老金能否保障退休生活。郝勇(2012)測算國內(nèi)保障老年基本生活的養(yǎng)老金替代率適度水平為39%至56%,而國際勞工組織制定的《社會保障最低標準公約》(102 號)提出,養(yǎng)老金替代率最低目標為55%。結(jié)合國內(nèi)外標準,以社會平均替代率作為基金給付風險預(yù)警指標,劃分基金給付風險預(yù)警區(qū)間。其中,社會平均替代率=人均養(yǎng)老金/全口徑社會平均工資。

        (2)子風險預(yù)警:三類可持續(xù)風險的預(yù)警結(jié)果

        不同疫情風險情景在同一類別可持續(xù)風險下風險警級不同,如圖4 所示。原因是在不同疫情風險情景下,經(jīng)濟系統(tǒng)的“市場”作用與基本養(yǎng)老保險體系的“政府”作用存在差異。第一,基金籌資風險。無疫情情景于2038 年由無警轉(zhuǎn)入輕警,基金籌資風險最低,其次是疫情高風險情景,2029 年進入輕警,又于2048 年提升至中警,疫情中風險情景和疫情低風險情景在預(yù)測后期提高到重警,疫情低風險情景下的基金籌資風險最高?;鸹I資風險由結(jié)余比例衡量,不同疫情風險情景下個人繳費能力與繳費要求變化的相對幅度不同,從而導(dǎo)致風險警級的差異。個人繳費能力為經(jīng)濟體系指標,以市場機制作用為主,疫情風險越大,繳費能力隨之下降。養(yǎng)老保險繳費要求為養(yǎng)老保險體系指標,屬于公共政策范疇,以政府干預(yù)為主。疫情越嚴峻,降低和減免社保費等政策越寬松,人均繳費要求越低。第二,基金積累風險。在不同疫情風險情景下,測算前期均為無警,隨后依次轉(zhuǎn)入輕警、中警,甚至重警,疫情風險越高出現(xiàn)重警時間越早,并且重警持續(xù)時間隨疫情風險的提升而增加,出現(xiàn)非重警的年數(shù)略有差異,無疫情情景為11 年,疫情低風險情景為9 年,其他情景均為8 年。第三,基金給付風險。在疫情高風險情景下,基金給付風險最小,2036 年由重警轉(zhuǎn)為中警,2042 年轉(zhuǎn)為輕警,2048 年及之后均為無警,而中風險、低風險、無疫情情景的基金給付風險依次增大。

        圖4 三類可持續(xù)風險預(yù)警圖

        (3)子風險評價:三類可持續(xù)風險預(yù)警指標權(quán)重測算①限于篇幅,下文的圖表分析省略,讀者若是感興趣可向作者索取。

        子風險評價的關(guān)鍵在于子風險的重要性排序,并且以其作為一級指標,以一級風險預(yù)警指標計算公式中的各參數(shù)為二級指標。根據(jù)二級指標2015?2020 年實際數(shù)據(jù),采用熵值法(Ma?sseu和Voss,1995)測算二級指標權(quán)重,累加得到一級指標權(quán)重(任海軍等,2014)。熵值法通過指標間信息量的變異程度進行客觀賦權(quán),變異程度越小,權(quán)重也越小。②限于篇幅,基本原理省略,讀者若是感興趣可向作者索取。根據(jù)圖表分析結(jié)果,籌資風險對基金可持續(xù)影響最大,為46.40%,而給付風險次之,為27.22%,積累風險權(quán)重最小,為26.38%。

        (4)綜合風險預(yù)警:綜合可持續(xù)風險預(yù)警

        根據(jù)風險預(yù)警區(qū)間將風險預(yù)警指標的實際數(shù)值映射為1?100 之間的風險預(yù)警值。數(shù)值越大,警情愈嚴峻,根據(jù)本文預(yù)警區(qū)間與吳成頌(2011)的研究,定義四個檔位區(qū)間:[0,20)表示無警,[20,50)表示輕警,[50,80)表示中警,[80,100]表示重警。再將風險預(yù)警值與三類可持續(xù)風險預(yù)警指標的權(quán)重相乘,得到綜合風險預(yù)警值,以該值所處區(qū)間作為綜合可持續(xù)風險預(yù)警結(jié)果。

        3.預(yù)警結(jié)果輸出端口

        預(yù)警系統(tǒng)輸出端口輸出預(yù)警結(jié)果。測算前期不同疫情風險情景下綜合可持續(xù)風險警級均為輕警,持續(xù)年限有所差異,之后均提升至中警:第一,在無疫情情景下,輕警持續(xù)時間最長,達11 年,2033 年提升至中警之后保持該警級,這一情景下基金綜合可持續(xù)風險最??;第二,在疫情高風險情景下,輕警持續(xù)年數(shù)比中風險情景多2 年,比低風險情景多3 年。

        4.預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)控對策:警源調(diào)整

        預(yù)控對策是根據(jù)警情適時調(diào)整警源,確定預(yù)防方案,以避免養(yǎng)老保險基金可持續(xù)問題,這就需要對關(guān)鍵警源進行敏感性監(jiān)測。以疫情中風險情景為基準,退休年齡采取漸進式延遲退休年齡的辦法,其他警源敏感性采取提高1%的方法測算。不同警源對三類風險預(yù)警指標影響程度和方向不同,影響較大的是退休年齡和工資增長率,征繳率、基金保值增值率居中,總和生育率與就業(yè)率影響較小。

        六、結(jié)論與建議

        全球新冠疫情帶來諸多不確定性,為養(yǎng)老保險可持續(xù)性帶來新挑戰(zhàn)。本文運用計量模型和精算模型,測算四種不同疫情風險情景下企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險基金的收支結(jié)余狀況,構(gòu)建“籌資、積累和給付”三位一體的可持續(xù)風險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),建立“預(yù)測、預(yù)警和預(yù)控”的風險防控體系,為防范化解重大風險提供借鑒。研究發(fā)現(xiàn):首先,疫情影響每提高一個風險等級,測算期間的基金收入累計現(xiàn)值平均降低23.45%,基金支出累計現(xiàn)值平均降低7%,而基金累計結(jié)余現(xiàn)值之和平均降低59.76%。其次,本文聯(lián)動基金籌資風險、基金積累風險和基金給付風險構(gòu)建可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)研究表明,與無疫情情景相比,疫情提高了基金可持續(xù)風險警級。在不同疫情風險情景下,可持續(xù)風險警級在測算前期均為輕警,持續(xù)年限有所差異,之后提升至中警。最后,對退休年齡、征繳率等關(guān)鍵警源進行敏感性監(jiān)測,發(fā)現(xiàn)不同警源對三類可持續(xù)風險影響程度和方向不同,可通過調(diào)整警源制定預(yù)控對策。

        本文提出以下建議:第一,多措并舉可以緩解疫情對養(yǎng)老保險基金的沖擊。與無疫情情景相比,疫情風險降低了基金結(jié)余,提高了基金綜合可持續(xù)風險警級,基金收支測算理應(yīng)考慮疫情因素。在實踐中,除了持續(xù)優(yōu)化調(diào)整疫情防控工作,完善公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系,還應(yīng)降低疫情的負外部性,增強企業(yè)抗風險韌性以及多渠道支持靈活就業(yè)等,從而降低疫情對經(jīng)濟體系和養(yǎng)老保險體系的影響。第二,建立綜合可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)。可持續(xù)風險已然顯現(xiàn),需多方面監(jiān)測可持續(xù)風險,如繳費融資端的籌資風險、積累運營中的積累風險、待遇發(fā)放端的給付風險等,從預(yù)警數(shù)據(jù)輸入、預(yù)警過程、預(yù)警結(jié)果輸出和預(yù)控對策等方面,建立完備的可持續(xù)風險預(yù)警系統(tǒng)。第三,持續(xù)監(jiān)測關(guān)鍵警源對基金可持續(xù)風險的影響。不同警源指標對基金可持續(xù)風險的影響程度和方向均不同,要想盡快提升基金可持續(xù)性,應(yīng)優(yōu)先改革退休政策、調(diào)整工資增長率,并且建立投資管理機制。

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