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参保人数的估计与“全面二孩”的影响

发布时间:2021-03-08 23:00
  参保人数是影响社会养老保险测算准确性和可靠性的非常关键的因素。文章对比常见的两类共六种估计参保人数的方法,发现第二类方法整体优于第一类方法。其中,分要素建模法最适合估计我国社会养老保险的参保人数。结合Lee-Carter模型预测的中国人口动态生命表,细分参保人群,用分要素建模法预测企业职工基本养老保险未来50年的参保人数,得到其95%的置信区间,提高了预测的准确性。若不考虑"全面二孩"政策,则企业参保人员"退职比"呈先下降、后平缓上升、再快速上升、继而平缓上升的趋势。这不同于以往的研究结果。在"全面二孩"政策下,若政策实施效果越好,"退职比"下降幅度就越大,越有利于减轻未来在职人员对退休人员的养老负担。 

【文章来源】:西北人口. 2020,41(05)CSSCI

【文章页数】:14 页

【部分图文】:

参保人数的估计与“全面二孩”的影响


用Lee-Carter模型拟合女性中心死亡率的效果

拟合,保人,方法,类方法


结合衡量模型预测效果的重要指标——平均绝对百分比误差(MAPE)作进一步判断,如表2所示。分要素建模法(SPC)具有最小的MAPE值,拟合效果最佳。ARIMA与PADIS-INT的MAPE值也很小,可知ARIMA与PADIS-INT软件都具有良好的拟合效果,而ARIMA相对PADIS-INT软件稍微较优。GM(1,1)模型、Logistic模型、增速固定法的拟合效果依次减弱并且都劣于上述三种方法。因此,企业参保人数估计的好方法有分要素建模法、ARIMA模型和PADIS-INT软件。其中两种属于第二类方法,可见,第二类方法对企业参保人数的估计效果整体上优于第一类方法。短期预测参保人数可用ARIMA模型,效果较好。若要预测短期参保人数,可直接用ARIMA模型来估计。若要预测短期分年龄性别的参保人数,则可先用ARIMA模型预测短期参保人数,再用第二类方法预测短期未来各年的人口结构,然后将参保人数按各年分年龄性别的人口比例进行对应分配,得到短期内各年分年龄性别的参保人数。

死亡率,女性,保人,动态


参保人群可分为“老人”、“中人”及“新人”。其中,“老人”是指《国务院关于建立统一的企业职工基本养老保险制度的决定》(国发[1997]26号)实施前已退休的参保人员。“中人”是指该文件实施前入职、实施后退休的参保人员。“新人”是指该文件实施后入职的参保人员。各人群的变动特征不同:“老人”和“中人”都是既定人数在逐年流失,而“新人”不断加入、替换“老人”和“中人”,直至有“新人”达到终极年龄时才完成替换。因此,要区分参保人群进行预测。设员工的入职年龄e为20岁,女工人、女干部和男职工的退休年龄r分别为50岁、55岁和60岁,终极年龄w为100岁,女干部人数为女工人的1/4。z为国发[1997]26号文件实施起始年1997年。(一)“老人”

【参考文献】:
期刊论文
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本文编号:3071807

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