我国养老保险“三大支柱”的协同发展研究

蔡伟森，林泽键，黄景涛，林丹纯

(广东工业大学 经济与贸易学院，广东 广州 510510)

随着老年人口不断增多，老龄化程度日益加重，我国正加速进入老龄化社会。为了积极应对人口老龄化，解决养老问题，我国建立了三支柱养老保险体系，在促进三支柱协调发展的道路上不断前行。

针对三支柱养老保险协调发展问题，国内外学者开展了研究。毕少斌(2021)、张昭君(2021)创新性地利用因子分析来研究三支柱协调发展问题；
刘昌平(2008)提出单一养老金制度具有经济风险、老龄化风险等多种风险，因此发展多层次养老保险在风险应对上可以起到互补作用；
蹇滨徽等(2021)构建了OLG模型，通过对各种参数的设定来探究微观下个体在不同影响因素下设定的最优商业养老保险比例，之后进一步探究基本养老保险不同的缴纳费用对商业养老保险的影响程度，即两者的替代率，最后总结出适当降低基本养老保险的费用来提高对于缴纳商业养老保险的自我意愿的建议；
Vidal-Melia C.等(2008)通过对西班牙和瑞典公共养老体系资产负债率的精算分析，认为西班牙的公共养老保险制度不具有可持续性，偿付能力不足；
Riccardo(2011)对意大利的养老金制度改革进行分析，认为以延迟退休年龄为手段进行改革来试图缩小养老金缺口，短期内是有效的，但是治标不治本，不具有可持续性；
吴国栋等(2021)以国外的第三支柱为参考，多方面地探讨不同国情环境下各群体的养老需求程度，指出当前我国第三支柱养老保险尚未建立统一的个人养老金账户，导致国家颁发的政策无法全方面地带动三支柱的整体发展，并且增加了个体选择养老保险工具的难度。

上述研究成果为研究三支柱养老保险协调发展问题提供了很好的指导，但他们的研究数据在时间序列上存在局限性，不足以用来分析三支柱发展现状。因此，文章以“十三五”时期养老保险数据为切入点，借助因子分析法得出我国三大支柱发展的现状，从而进一步研究影响三支柱养老保险协调发展的多元因素，并给出相应的优化政策建议。

2.1 影响“三大支柱”协同发展的因素

文章基于前人研究和国家政策文件从各省份在“十三五”规划期间的经济、政策、教育、人口结构、养老保险基金收入等因素列出一系列指标，因为这些指标之间可能存在某种关联或者数据信息的重复性，为降低分析难度，完善数据信息的提取，使数据的提炼和分析更趋于严谨合理，文章使用因子分析法对众多维度指标进行降维。通过基于特征值大于1的因子分析，得出影响养老保险三支柱协同协调发展的因子。表1为各因素详细情况。

表1 影响“三大支柱”协同发展的各因素详细情况

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2.2 公因子提取与得分

通过主成分分析法，经旋转后将表1的13个成分归为4个公共因子，4个公共因子的方差解释率达到92.16%，即能提取原始数据90%以上的信息，而一般情况下高于80%即可，这说明此组信息代表能力强。

旋转后的成分矩阵反映各因素在不同成分下的提取程度，根据成分矩阵得出第一成分为V11、V13、V2、V3、V1，因其反映的政府支出的力度、劳动力占比、教育程度、养老保险密度、地区的GDP与经济形势的关联性更强，故归结为经济因子；
第二成分为V12、V8、V4，因其反映的是人口、养老金和保费之间的关系，可归结为养老市场规模因子；
第三成分为V10、V9，因其反映的是三支柱之间的比重关系，可将其归结为养老保险三支柱结构度因子；
第四成分为V5、V7，因其反映的是老龄化程度和中央调控养老基金的关系，中央养老金的调剂是政策的宏观调控，可将其归结为政策协调因子。

用成分得分系数矩阵所给出的系数，用其乘以V1～V13因素下的标准化数据，得到其在不同因子下的得分情况。

例：F1=0.154V1+0.180V2+…+0.174V13

利用F1～F4乘以相关的比例，即各成分的方差解释率得到各地区综合得分，具体见表2。

表2 各地区养老保险发展综合得分

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3.1 发挥国家调控职能，合理安排资源流向

结合模型及其原理可知经济因子的决定程度较大(占39.770%)。从综合排名来看，上海和北京由于其强大的经济因子得分，搭配其较大的占比，而位列前二。而经济因子得分偏低的省、市或自治区的排名则相对靠后。

“十三五”规划以来，虽实现全面小康生活的美好追求，但全国地域性发展仍然存在不平衡，致使养老保险三支柱协同协调发展不平衡，且地域性差异明显。因此，发挥好国家调控职能，利用发达城市的经济优势去弥补落后地区的资源短缺，能够为全国各地养老保险“三大支柱”协同发展打好物质基础。

3.2 挖掘养老需求，提升经济实力

“十三五”规划期间平均数据显示，广东省常住人口位居第一，其后分别为山东省、河南省、四川省、江苏省。而根据表2，这五省的养老市场规模因子得分也恰好为1～5名。因人口老龄化的加剧，伴随着人口基数大的省份潜在养老需求存在和良好的经济发展水平，养老市场规模更大。而在养老市场规模因子得分较低的地区，多是因为经济落后，地区福利性尚未体现而导致养老市场规模较小，所以，挖掘各地区实际养老需求的同时，也要加快提升地区经济实力，才能为三支柱协同协调发展保驾护航。