关于延迟退休政策建议的实证研究

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1、关于延迟退休政策建议的实证研究丙南交通大学公共管理学院段明鸣摘要:从人口老龄化、国民教育状况、国民人均预期寿命、劳动力供求状况等方面而言,现有的退休政策已不适应实际。为积极应对养老保险支付压力、人口红利消失等现实情况考虑,实施延迟退休政策亟待提上议程。木文在计算相关指标的基础上,利用主成分分析,求解延迟退休指数综合评价模型。通过对发达国家政策的借鉴,提出我国延迟退休政策时间表。关键词:延迟退休;退休年龄;综合评价模型;时间表引言在我国现状下,在养老保险的改革中,退休金压力越来越大,以减轻退休金缺口压力为目标,进行延迟退休的改革十分重要。在怎

2、样实施延迟退休政策的问题上,一些学者结合发达国家的退休政策改革,进行深入思考,提出有益建议。但是,从现有研宄而言,缺乏深入的定量分析。怎样从两方国家的实际经验出发,制定出符合我国的国情的延迟退休政策时间表还有待探讨。一、延迟退休影响因素1人U老龄化程度人口老龄化的程度可以用老龄人口占总人口的比重来衡量[1]。由中国国家统计局数据,2013年65岁以上人口达1.32亿人,占总人口比重己到9.7%。社会“未富先老”,老龄人U的增加带来了较大社会和家庭养老负担。中国社会的人口老龄化危机将会到来,应当采取措施积极应对。2国民教育状况随经济增长,我国

3、基础教育和高等教育飞速发展并完善。釆用2001年至2013年《中国统计年鉴》可计算出2000年中国人均受教育年限为7.2年,2012年已增长至8.5年,其水平已接近发达国家。受教育年限的延长实际上意味着人力资木的积累,若退休年龄较早,则是人力资源的浪费。3国民人均预期寿命国民人均预期寿命从理论上考查同一批国民实际的生命过[2]程,是从出生起平均能存活的年龄。由2010年第六次人口普查数据,2010年中国人均出生吋预期寿命已达到74.83岁,处于较高水平,寿命的延长为延迟退休政策的实施创造了条件。4劳动力供求状况劳动力供求状况对延迟退休的影响

4、主要表现在劳动力数量、结构变化对经济增长的影响。由于老龄化的进一步加深,独生子女一代的成长,人口抚养比人上升,人口红利逐渐消失。虽然我国劳动力依旧充足,但绝对劳动力数量减少的实际情况不容忽视。二、延迟退休的政策进程实证分析本文在综合借鉴相关研究的基础上,结合老龄化程度(XI)、就业弹性指数(x2)、国民受教育年限(x3)、人均预期寿命(x4)四个指标,选取主成分分析作为分析工具,利用数学变换,对数据进行降维,同吋获得评价值。1主成分分析对于我国数据,采用2001年至2013年《中国统计年鉴》进行搜集,而美、意、德、日相关数据通过世界银行网站

5、数据进行搜集。利用软件SPSS20.0对多国数据进行主成分分析。在主成分分析中保留特征值大于1的部分,计算出因子结果。在正交旋转之后,第一主成分特征值为2.066,第二主成分特征值为1.02。而第三、第四主成分旋转后的特征值低于1。前两个主成分累计解释方差77.236%,可选取第一、第二主成分建立综合评价模型,形成综合评价指数。最后,由软件计算的成分矩阵,可得第一第二主成分分别为:f1=0.841x1+0.854x2+0.798x3-0.042x4(1)f2=0.101xl-0.083x2-0.125x3+0.994x4(2)以主成分的特征

6、值作为权重,加权平均得综合评价函数。其•中,F代表一国延迟退休压力指数,F值越大,说明一国所面临的延迟退休的压力也就越大。(3)2世界F=2.066fl+1.02f2=1.84xl+1.68x2+1.64x3+0.93x4各国延迟退休经验通过综合评价模型F=1.895xl+1.701x2+1.542x3+0.906x4,可对世界各国的延迟退休情况进行评估。在来自世界银行网站数据中,部分国家数据在某些年限存在残缺,在此进行选择性摘取。计算各国的延迟退休压力指数,绘图如下:864澳大利亚美国2意大利0德国延退压力指数-2日本1992199319

7、94199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012-4-6年份图1各国延迟退休压力指数观察世界各国的数据,结合各国政策,可进行定性化的总结:第一,参考意大利,当一国的延迟退休指数超过-5就可以采取延迟退休年龄政策;第二,参考澳大利亚、德国、美国,当延迟退休指数超过-1.2便具备实施较为严格的退休年龄政策条件,即男女退休年龄均为65岁;第三,参考日本,当延迟退休指数达到4以上吋,就必须进行严格的退休延迟政策。3中国延迟退休预测在综合评价模型的基础

8、上,依据我国数据计算2000年至2012年延迟退休压力指数。若将起始年份2000年看做年代刻度t=l,依次类推,2012年即为年代刻度t=13。可进行线性趋势的拟合,建立拟合模型

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