中国最优退休年龄测度方法研究综述

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1、中国最优退休年龄测度方法研究综述汪海菊高广阔张腾化摘要:人口老龄化社会中的最优退休年龄问题一直是广大专家学者研究的焦点,而寻找合适的测度方法则成为了关键。本文对国内外学者有关最优退休年龄的测度方法作了回顾与总结,对不足之处进行评述。对寻找合适的方法测度最优退休年龄,制定退休标准,适应我国渐进式延迟退休年龄的政策有着一定的参考意义。.jyqkan(2008)从人口统计学和健康问题等多个角度研究退休年龄,概括出养老金法案影响养老金计划和退休时间选择的结论,并分别从雇主、政府和个人的角度来看最优退休年龄,然后对退休年龄与人口统计学的关系提出了新的观点,为

2、公共政策提供参考依据。JuanA.Laba(2009)在关于大多数社会保障系统改革的热议下,分析了法定退休年龄的政治经济因素,使用生命周期模型,研究在现收现付的社会保障体系中改变再分配的参数对最优法定退休年龄的影响。2.个体异质性个体的异质性是指个体具有不同的健康状况、收入水平、储蓄、年龄、婚姻状况等指标对最优退休年龄的影响。KennB.Tacchino(2013)列出了25种影响最优退休年龄因素的清单,分析每个因素必须权衡的潜在问题,并且给出了决策模型,这些模型包括退休的财政可行性、公民继续工作的能力、决定退休的心理因素和公民的个人情况等。Sey

3、oungPark(2014)研究个人在负财富约束下的最优消费、最优投资组合和最优退休时机的选择问题。收集了最优消费、投资和退休行为的分析结果,然后讨论了负财富约束对于最优退休行为的影响。研究发现,当一个人能取得更好的贷款信用时,他很可能在拥有最多财富时选择退休,以享受更多的消费和投资于更多的风险资产。二、国内研究综述我国对最优退休年龄的相关研究,定性分析的较多,定量分析的较少。最早对最优退休年龄进行定量研究的是雷勇蒲和勇健(2004),他们基于给付确定制,并以取得最大养老金福利为目标,建立了最优退休年龄经济模型,其研究结果为员工选择最优退休时机提供

4、了参考依据。该方法的缺点是:要先算出在任意年龄退休时,员工可得养老金的预期现值,因为不同的退休养老金发放制度对最佳退休年龄可能产生不同的影响,所以实际退休年龄与退休时养老金福利预期现值之间不一定存在确定的数量依赖关系。邓大松和王增文(2008)建立了我国人口死亡概率与最优退休年龄动态变化模型。该方法的缺点是建模时假定个人死亡概率为常数,这与事实不太相符,可能对结果产生较大的影响。张文学和任彦霏(2012)以取得社会福利最大化为目标,建立了人口年龄结构变动下的最优退休年龄动态模型,其缺点是:只考虑了社会效用,未考虑个人效用,这会成为人们抵制延迟退休的

5、主要原因。到2013年,我国在预测最优退休年龄这方面已有一定的成果,但这些方法也有一定的缺点。李含伟和汪泓基于个人幸福最大化构建了最优退休年龄模型,并以上海市为例进行了仿真研究。该方法不仅考虑了个人所获得的物质享受,还考虑了个人对社会的奉献价值。它的缺点是:在建立模型时,假定职工只有完全工作状态和完全退休状态两种生活状态,没有考虑内退状态,即同时领取部分养老金和部分工资的现象。综上所述,虽然目前有关退休年龄的研究已取得一定的成果,但大多数研究成果只考虑到了最优退休年龄的某些因素产生的影响,并没有综合考虑到社会保障、死亡率、健康状况和社会经济发展等因

6、素产生的影响,具有片面性,并且缺乏实证分析,不适合我国的国情。关于如何改进测度方法,提高模型的可操作性和科学性,以使劳动者在最优年龄时退休,符合我国国情,适应我国渐进式延迟退休年龄的政策,仍需不断努力。.jyqkicde?terminantsoftheoptimalretirementage:anem?piricalinvestigation[J].JournalofHumanRe?sources,1984,19(2):245-262.[2]TuckerMichael.Optimalretirementageundernormalandnegati

7、vemarketconditionsconsid?eringsocialsecurityandprivatesavings[J].JournalofFinancialPlanning,2009,22(7):42-49.[3]JonathanBarryForman,Yung-PingChen.Op?timalretirementage[J].NeployeeBenefitsandExecutivepensation,2008.[4]JuanA.Laba,FranciscoLagos.Definedcontributionplanvsdefinedbe

8、nefitsplan:re?formingthelegalretirementage[J].JournalofEconom

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