本文關(guān)鍵詞：可持續(xù)的中國城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)體系的數(shù)學(xué)模型研究

  更多相關(guān)文章： 養(yǎng)老保險(xiǎn)體系 可持續(xù) 新農(nóng)保 城職保 缺口 自適應(yīng)

【摘要】：對可持續(xù)的中國城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)體系的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了研究.結(jié)合實(shí)際、較全面地確定了影響?zhàn)B老保險(xiǎn)的相關(guān)指標(biāo),并分層次地建立養(yǎng)老保險(xiǎn)指標(biāo)體系的指標(biāo)體系圖1.針對問題1,根據(jù)全面性、層次性、規(guī)律性、預(yù)測輔助性、可持續(xù)性的原則,分別建立了新農(nóng)保、城職保個(gè)人賬戶、城職保社會統(tǒng)籌、企業(yè)基金的收入與支出模型,改進(jìn)了周渭兵、王曉軍教授的模型,進(jìn)而構(gòu)建了養(yǎng)老保險(xiǎn)金模型.該模型結(jié)合實(shí)際,考慮因素較全面,分層次,體現(xiàn)了"多繳多得,長繳多得"的基本規(guī)則.針對問題2,對養(yǎng)老保險(xiǎn)金模型進(jìn)行MATLAB編程,基于題所給數(shù)據(jù),并查詢大量資料,考慮了通貨膨脹,改良了平均工資年均增長率G_r,得到更符合實(shí)際的仿真結(jié)果.考慮倍增計(jì)劃,改變了平均工資年均增長率G_r、養(yǎng)老金年均增長率k.發(fā)現(xiàn)國家需要將k的取值適當(dāng)下調(diào)以彌補(bǔ)養(yǎng)老保險(xiǎn)金的缺口.針對問題3,分析了各國不同養(yǎng)老保險(xiǎn)模式的優(yōu)劣,結(jié)合我國國情,利用MATLAB進(jìn)行了仿真,尋找合理替代率、繳費(fèi)率與養(yǎng)老保險(xiǎn)體系可持續(xù)性之間的關(guān)系.使用觀察法,控制變量法,定義了判斷替代率、繳費(fèi)率區(qū)間是否合理的判斷函數(shù)l.提出應(yīng)對矛盾尖銳期的三種政策:適時(shí)調(diào)整基本養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)率;控制物價(jià)指數(shù)、適時(shí)降低養(yǎng)老金年均增長率;建立多層次的養(yǎng)老保險(xiǎn)體系.經(jīng)過仿真預(yù)測發(fā)現(xiàn),這三種政策對推遲"缺口"時(shí)間的來臨,減小了"缺口",加快養(yǎng)老保險(xiǎn)良性循環(huán)有積極作用.針對問題4,增加了可調(diào)節(jié)變量α、γ,建立了自適應(yīng)養(yǎng)老保險(xiǎn)金模型.其中k=α-γ,使得養(yǎng)老金年均增長率k的確定有了科學(xué)依據(jù),是自適應(yīng)的,而不是決策者拍腦袋決定的.建立了多層次、考慮因素較全面、相對結(jié)合國情的一系列模型,意在為"可持續(xù)"的中國城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)體系設(shè)計(jì)提供相對客觀數(shù)據(jù)支撐與輔助決策.然而,我國的養(yǎng)老保險(xiǎn)制度本身就存在很多缺陷,相關(guān)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)亦并不全面.根據(jù)具一定缺陷制度建立的模型,又使用不完全正確的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,得到的結(jié)果往往只是一個(gè)養(yǎng)老保險(xiǎn)金的發(fā)展趨勢,甚至是一個(gè)錯(cuò)誤的發(fā)展趨勢,而絕不可能是一個(gè)完全正確、精確的解.因此,模型只能用來輔助決策,而我國的養(yǎng)老保險(xiǎn)體系完善還需要良性的政策激勵(lì),任重而道遠(yuǎn).
【作者單位】： 合肥電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 養(yǎng)老保險(xiǎn)體系 可持續(xù) 新農(nóng)保 城職保 缺口 自適應(yīng)
【分類號】：F842.6;F224
【正文快照】： 1建模前的準(zhǔn)備1.1合理假設(shè)假設(shè)1新農(nóng)保、城居保、城職保三種養(yǎng)老保險(xiǎn)不存在轉(zhuǎn)換.假設(shè)2不考慮全球金融危機(jī)的情況,國經(jīng)濟(jì)變化對國內(nèi)養(yǎng)老保險(xiǎn)金運(yùn)行沒有影響.1.2主要指標(biāo)的確定建立合乎國情、適應(yīng)國力的中國城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老金收入、支出模型,必須首先確定影響收入、支出的主要指標(biāo).

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本文編號：1088713