(西南交通大学 a.国际老龄科学研究院; b.公共管理与政法学院, 四川 成都 610031)
随着预期寿命的不断延长和死亡率的稳定下降,人口老龄化已成为一种不可避免的社会现象。面对各国日益加深的人口老龄化态势,世界银行发布了《防止老龄危机:保护老年人及促进增长的政策》(1994)和《21世纪的老年收入保障——养老金制度改革国际比较》(2005)两份纲领性报告,强调各国政府对确保养老金体系的短期财务平衡和长期财政可行性,以及保持制度的再分配和减少老年贫困,防止老年人陷入绝对贫困状态负有责任和义务;另一方面也看重养老金制度对经济增长的影响,特别是对劳动力市场、居民储蓄和资本市场的影响,强调提供有效的方法来引导人们和谐消费,合理支配不同生命阶段的财富收入,通过多种措施建立多支柱多层次的养老金体系来提高养老保障水平,确保老年人退休后生活质量不降低。这些政策倡议和改革建议在过去二十多年间,逐步得到包括中国在内的大多数国家和政府的认可与采纳。
截至2017年底,我国65周岁及以上人口为15831万人,占总人口的11.4%,并且其边际增速还将在未来三十年不断提高①,我国的“人口老龄化高原”扑面而来。从宏观层面上看,相比于西方发达国家缓慢发展且相对富足的老龄化,我国由于庞大的人口基数及刚性政策干预,老龄化明显呈现出未富先老、未备先老以及城乡发展、区域发展不平衡的特征;从微观层面上看,当个体进入退休期,养老保障的充足水平直接关系着老年人是否能实现经济独立并享受退休后的生活,而且会在一定程度上决定其在家庭内部和社会上能否得到尊重。不可否认,构建保障功能强大的多层次养老金体系,为老年人提供充分且平衡的经济支撑是一个重大的挑战。
值得注意的是,以2017年底国务院办公厅发布《关于加快发展商业养老保险的若干意见》和人社部、财政部联合印发《企业年金办法》等文件,以及人社部、财政部于2018年2月会同国家发展改革委、国家税务总局、人民银行、银监会、证监会、保监会成立工作领导小组,启动建立养老保险第三支柱工作等事件为信号,我国正处在推进养老金改革、完善养老金体系的关键节点上。因此从个体劳动者的微观视角出发关注退休储备问题,构建完善的退休收入保障体系,对我国实施积极应对人口老龄化行动,回应公众日益增长的对美好老年生活的向往,具有很强的现实意义。
围绕退休收入充足度,多数学者从相对客观的养老金制度替代率入手进行考量,即通过确定退休前后收入比来判断老年人是否为退休做好了充足的准备。其中,Aon用退休前后的收入比例来研究这一概念,认为由于退休人员的收入需求相比工作群体较低,因此当退休后收入达到退休前收入的80%时,则可以认为其退休收入是充足的〔1〕。何立新用城镇住户调查数据通过替代率水平考察了养老金财富与家庭储蓄率的关系,提出1997年对中国城镇企业职工进行的养老保险制度改革导致这一代人的养老金替代率下降,养老金收入减少〔2〕。以上研究表明对退休收入充足度的客观评判标准类似于我国第一支柱的基本养老保险中的替代率水平,认为当退休后领取的退休金与退休前工资水平的替代率保持在一定水平,退休后就可有充足的退休保障。但大家逐渐意识到当替代率相同时,同样的退休收入对有不同消费偏好的个体产生的效用是不一样的,因此退休保障后期的研究中开始加入微观个体的主观视角,学界开始使用加入终身消费和收入的指标来定义和衡量退休收入充足度。Schieber从生活水平的角度将退休收入充足度定义为工作期间和退休后的所有收入能够维持其退休后的生活水平与退休前一致〔3〕,Vanderhei也对其做出了类似的定义,即提供给雇员或其家庭的用于维持其退休前后生活水平保持一致的总体收入情况〔4〕。由此,学界开始关注退休收入充足度的主观性,更多讨论个体退休后收入与退休后支出水平能否达到平衡,以及个体对于退休后生活的不同预期和安排如何对退休收入充足度产生影响。
同理,个体的决策理念、健康状况、受教育程度等一系列因素对于收入充足度都是有影响的。这方面的文献资料较为丰富,Modigliani提出的生命周期理论被广泛应用于个人养老金决策以及退休保障的研究中〔5〕。基于这一理论,Feldstein研究了养老金资产对消费和储蓄行为的影响,他用考虑了提前退休效应的生命期模型分析储蓄替代和退休效应〔6〕,此后大量研究表明,退休前后的消费支出及储蓄投资是影响退休收入充足度的重要因素。除了以上研究,较多研究探讨了个体收入水平和是否拥有公共养老金这两个变量对退休收入充足度的影响。如Yuh证实两者是影响退休收入充足度的重要指标,但收入水平高的个体和家庭可也伴随着更高的消费水平和退休需求〔7〕。关于公共养老金计划是否影响退休收入充足度,大量的研究集中在对美国DB、DC计划的探讨,Hazelrigg指出拥有DB计划或者DC计划的老年人有更大的可能拥有充足的退休收入〔8〕。此外,个体特质类变量:退休年龄、性别、婚姻状况、受教育程度等也是可能的影响因素,Hazelrigg发现即使控制收入和其他变量,年龄和退休收入充足度之间依然存在正向相关性〔8〕。在讨论性别作为退休收入充足度的影响因素时,学者的观点存在较大差异。Danigelis认为其有显著关联〔9〕,Hazelrigg则认为当控制其他变量,尤其当控制经济因素时,性别对退休收入的影响可忽略不计〔8〕。婚姻状况是影响老年人退休生活幸福度的重要影响因素之一,学界普遍认为已婚且有子女的退休收入储备可能更高,而离婚或者配偶死亡则会对原有的退休储备计划造成影响,从而可能降低退休收入充足度。从主观视角研究退休收入的充足情况时,老年人的健康状况作为其重要的个体特征,其影响不容忽视。大量文献提出了身体机能和心理的健康状况与退休收入充足度之间存在相关关系,但对于这种影响却存在两种截然不同的解释。Stoller研究发现虽然没有证据证明退休人员的健康状况会对其退休收入充足度产生直接影响,但其间接影响不可忽视〔10〕。
总体看来,退休收入充足度这一概念已经形成,国外学者已经做出了大量的探索,而国内学者在研究退休保障时更多的还是从养老金制度替代率这一客观角度切入,从制度和体系层关注养老保障水平〔11〕,对于退休收入充足度的探讨还较少。进一步的研究,有必要基于养老金制度替代率现状,更多地从微观主体视角测算其退休收入是否充足以及探讨中国劳动者退休收入充足度的影响因素,从而为我国建立起相对统一又弹性灵活的多层次养老金体系提供理论启发和政策参考。
1.样本数据来源
本文研究中所使用的数据来自北京大学中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey,CHARLS)2013年的追踪调查数据②。CHARLS是由北京大学国家发展研究院主导的两年一次的追踪调查,旨在收集一套代表中国45岁以上中老年人个人和家庭的高质量微观数据。本文主要探讨已退休人员的收入充足性,对于在职人员的情况不做探讨,同时考虑到农业自雇人群倾向于“活到老,种到老”,一般而言没有退休这一说法,因此本文选择非农受雇群体中已办理退休手续(包括提前退休和内退)的个体作为研究样本,在对样本缺失值进行处理后,本文所使用的CHARLS 2013年的样本为2041个。
2.退休收入充足度的测度
对于本文的核心概念退休收入充足度(Retirement Income Adequacy,RIA),笔者从主观个体角度将个体退休收入水平和退休需求进行对比,从而判断其是否充足。首先,个体退休收入Ir包括来自养老金的收入和金融资产总收入,由于数据和处理方法的限制,本文在衡量个人金融资产时,不考虑房产等固定资产,仅关注储蓄、债券、股票和基金的持有情况。退休收入的具体计算公式如下:
Ir=P×{[1-(1+rr)-d]/rr}+A。
其中,Ir为退休收入(退休期间总收入的现值),P为当前所有养老金的年收入,rr为退休期内实际利率的估计值,d代表退休期,即寿命与退休年龄的差值,A为退休个体所持有的所有资产现值(包括储蓄、政府债券、股票和基金)。
退休需求是指退休个体在退休期间用于保持生活水平与退休前一致所需的支出,一般用家庭退休前消费水平来测定。本文借鉴了Yuh使用的方法,即通过消费估计退休需求〔7〕,具体计算公式如下:
Wn=C×{[1-(1+rr)-d]/rr}。
其中,Wn代表退休需求(退休期间总消费的现值),C代表退休期间年均消费水平,rr为退休期内实际利率的估计值,d代表退休期。在计算过程中,结合CHARLS中关于家庭支出的数据,将家庭过去一年的全部支出进行人均化处理并用其代表个体退休期间年均消费水平C,选取中国2015年的实际利率4.27%作为退休期内实际利率的估计值rr。由于CHARLS调查中缺乏对预期寿命的相关数据,因此在计算退休期时采用国家统计局的2015年的平均预期寿命76.34岁,最终将退休收入与退休需求的比较值处理成“0-1”变量,退休收入充足度的描述性统计结果见表1。
表1 退休收入充足度的描述性统计
根据表1数据结果可知,退休收入充足度的均值为0.889,标准差为0.314,这说明对退休收入的考量从狭义的养老金收入扩大到个体其他资本收益的广义收入,且通过收入和消费需求平衡的角度来判断收入对于个体是否充足时,样本实现退休收入充足的概率较高。
3.变量选取及其基本分析
结合文献研究经验,本文将以往文献中能够影响退休收入充足度的因素加以整合,并与CHARLS数据进行操作化匹配,挑选出3类15个变量作为解释变量,考察各个变量对退休收入充足度的影响程度。其中年龄、性别、户籍状况、婚姻状况、受教育水平为人口统计类变量;收入、储蓄、债券、股票、基金、公共养老金、商业养老保险为收入保障类变量;自评健康、高血压、糖尿病和癌症为健康状况类变量。为了降低收入变量的峰度,本文在回归中对个人收入水平、储蓄、债券、股票和基金这几类数值变量作对数处理,表2为本文实证阶段所有变量的描述性统计结果。
由于本文的样本为“办理了退休手续的个体”,其中退休指从机关、事业单位、企业的退休,因此对于样本来说退休收入充足性总体较高属于正常情况。从表2的描述性统计来看,样本的平均年龄在65岁左右,样本中男性受访者多于女性,但总体差距不大,基本保持男女比例一致。户口类型的数据表明在办理了退休手续的个体中,非农业户口较多,与实际情况较为相符。样本整体的受教育程度不高,以小学及以下和中学、中专为主,这主要是由于样本的年龄较大,普遍为65岁左右,即样本出生年龄分布在1950年左右,那一时期的个体受经济条件和社会因素等影响,学历普遍不高。样本的收入水平总体较高,但个体之间存在较大差异,贫富差异也较为明显。对于个人资产情况的四个组成成分,储蓄的均值为4.153,标准差为6.542;而债券、股票、基金的均值则较小,分别为0.109、0.426和0.334,对应的标准差也较小;这一结果说明样本群体中普遍拥有储蓄,且额度较大,但在债券、股票和基金方面情况则不容乐观,虽然也有部分群体持有债券、股票和基金,但比例较小且总体水平较低。在公共养老金计划的参与情况上,均值0.285表明只有不到三成的样本拥有单位退休金或者企业职工基本养老保险。商业养老保险方面,购买或正在领取商业养老保险的均值为0.013,说明商业养老保险在样本中的普及率不高。自评健康方面,受访者中健康水平一般的样本居多,结合受访者的心理状态,数据较为合理。慢性病指标方面,数据结果表明,在众多慢性病种类中,有34.4%的个体患有高血压,有11.9%的个体患有糖尿病或血糖升高,极少的个体患癌症或恶性肿瘤。
表2 变量描述性统计结果
4.实证模型及结果
本文参考Malroutu研究退休收入充足度的实证方法,在回归时构建了Probit模型对退休收入充足度的影响因素进行分析〔12〕,Prob(yi=1|xi)表示退休个体收入充足的可能性,Prob(yi=0|xi)表示个体退休收入不充足的可能性。因此,退休收入充足度的影响因素Probit模型可建立为:
Prob(yi=1|xi)=φ(a+xiβ)
=φ(α+β1x1+β2x2+β3x3++βnxn+ε)。
式中,y为自变量,表示个体的退休收入是否充足:x1,x2,x3,,xn为自变量,β1,β2,β3,,βn为对应的系数,α为常数项,n为自变量的个数。
依据前文的理论假设及变量选取和定义,可建立退休收入充足性的影响因素方程如下:
Yi=F(β0+β1x1+β2x2+β3x3++βnxn+εi)。
其中,β0为常数项,x1,x2,x3,,xn分别对应各个自变量。
接下来为了对照不同自变量组对退休收入充足度的影响,分别做四个回归模型,其中模型一只纳入了个人特质类变量,模型二分析经济金融类变量,模型三纳入健康状况变量,模型四是包括全部三类变量的最终模型。对整体Probit模型的拟合优度检验,本文使用伪R2进行衡量。伪R2与线性回归模型中的类似,得出的值在0-1之间,值越大说明模型的拟合程度越好(表3为四组模型的回归结果)。
表3 退休收入充足度影响因素的回归结果
(1)Probit模型是非线性回归模型,因此,回归模型的系数不能像普通线性回归那样理解为对因变量的解释程度,而只能从符号上判断解释变量增加引起的相应变量出现某种结果的概率增加。因此,上表报告的边际效应结果,不仅能体现影响方向,还能判断每一单位解释变化的变化会导致相应变量的变化程度。(2)*、**和***分别表示变量在10%、5%和1%的统计水平上显著。
从模型一的回归结果可知,年龄、性别、户口、婚姻状况和受教育程度均对退休收入充足度存在显著正向影响,已婚的个体由于有家庭的支持,更容易实现退休收入充足,同时,当个体受教育程度越高时,越有可能有先见之明进行储蓄等养老投资,从而提高退休期的保障水平。模型二的回归结果表明个体收入水平对退休收入充足度存在显著负向影响,这一点可能是由于高收入个体的消费需求也相对较高,因此,收入对收支不平衡具有一定影响。储蓄和公共养老金计划表现出显著的正向影响,这一点和假设较为符合,储蓄和公共养老金计划都能较好的补充退休收入。有趣的是,在0.1的显著水平下商业养老保险对退休收入充足性有负向显著影响,这一结果出现的原因还有待进一步探究。模型三仅观测健康状况变量对于退休收入充足性的影响,其结果显示,自评健康状况的影响并不显著,其中,慢性病的三个指标中有两个对退休收入充足性存在正向显著影响。
模型四是同时加入三组变量后的回归结果,与模型一、二、三的结果相比,主要变量的显著性和边际效应都未发生太大的改变,性别、户籍、婚姻状况、收入、储蓄等均对退休收入充足度存在显著影响,不过各变量的影响程度产生了轻微的变化,其中受教育程度对于退休收入充足性的影响已不显著,这是由于当综合考虑个体的各项特征时,单一因素的贡献自然会降低。同时公共养老金计划虽仍存在显著影响,但这一效应进一步减弱,说明公共养老金计划对于个体实现退休充足的贡献是有限的,同时公共养老金制度的单一性和统一性也使得这一计划对于个体的退休保障无法实现效用最大化。债券、股票、基金和商业养老保险由于在样本中的普及度不高,因此数据结果未显示出显著性,这一结果的出现是由于样本是1950年左右出生的一代人,这一代人的养老观念依然是以“养儿防老”为主,同时整体文化程度较低和养老金融发展水平有限也导致个体在个人金融产品的选择上依旧较为单一。参考董克用的观点,我国目前存在的养老金融产品大多偏离了老年群体的需求导向,因此大量潜在的养老金融客户不存在真正意义上的资产配置,只能选择低利率的银行储蓄〔13〕。但是依据国内外养老金融发展的经验,研究个体的养老金融对于实现退休收入充足的贡献不容忽视。在健康类变量中,癌症和糖尿病对于退休收入充足度的影响都减弱了,这一定程度上说明了当同时考虑所有因素时,慢性病的影响有减弱趋势。这一结果也印证了前人对健康状况于退休收入充足性之间的研究,即慢性病、自评健康状况等其他各类健康状况对于退休收入充足性的直接影响虽然微弱,但仍存在间接影响,有待更深入研究。
本文从退休收入充足度这一概念入手,从主观个体平衡收支的角度对退休收入充足度进行了测度并且探究了其相关影响因素。CHARLS数据实证结果发现,已退休的城镇受雇群体退休收入充足度水平较高;性别、户口、受教育程度等其他个体特征对个体退休收入充足度存在一定影响。公共养老金计划作为一种主要的社会养老保险待遇,在本文中被证实对保障个体退休后基本生活需求具有支撑作用,但实证结果同样也表明这一保障力度是有限的。同时,我们注意到,若从主观评价的退休收入充足度出发,个体对于退休保障的需求和期望是具有差异性的,通过同质无差别的统一制度实现每个个体的退休收入充足较为困难。因此从更加多元的角度来研究微观个体的退休保障,关注性别之间、城乡之间以及不同职业人群之间的养老金权益差异对于推动现有养老保障体系改革尤为重要。站在这一视角下,本文提出以下三点政策建议。
一是构建相对统一又弹性灵活的多层次养老金体系。个人的养老离不开整个社会的养老保障体系,多支柱完美配合,互相补充,制度完整又具有一定弹性的养老金体系能够为个体实现退休充足提供较好的制度保障和环境保障。养老金制度建立的初衷在于减贫和平滑个人消费,但老年群体之间客观存在的收入差距以及老年贫困发生率的居高不下,使得我们必须对现有制度做出调整和反思。如果基本养老保险统筹部分能尽快实现全国统筹,担当起准国民年金的作用,势必能为基本养老保险个人账户部分向年金制度转型、为补充年金制度和第三支柱个人养老金的发展留出必要的发展空间。对于人口众多、地域辽阔、发展不平衡的大国而言,必须坚持“广覆盖、保基本、多层次、可持续”的方针,建立不同人群之间相对统一但又弹性灵活的制度体系是明智的选择。
二是加快建设第三支柱个人养老金至关重要,且应在建制早期就充分考虑其可定制化、个性化、精准化特征。本文实证数据结果表明,我国居民在养老金融产品选择上十分单一,供给端提供的金融服务方式远小于需求端。刚刚推出的个税递延型商业保险试点成为第三支柱个人养老金在我国落地的一次初步探索。对此,有关参与各方需明确,第三支柱个人养老金能否蓬勃发展,既有赖于税收优惠的力度和结构等政策支持,也对有关机构能否提供丰富的养老金融产品以及生命周期的账户资产管理提出了更高的要求。在银行理财产品“刚性给付”退出历史舞台的背景下,第三支柱个人养老金市场面临前所未有的发展机遇,如何通过充分吸引不同个体参与、尊重其个性化需求,来提高制度设计的精准性和管理服务的运行效率,显得至关重要。因此,供给端在养老金融产品和基金投资管理方面都需要作出更多探索,实现金融产品的多样化和适老化,探索服务关联的价值导向型养老金融给付,真正实现金融服务公众对实体性养老需求满足的支持。
三是引导公众意识从传统储备型养老向主动审慎投资型积极养老转变,加强养老金融教育。金融机构应抓住已经启动的“人口老龄化国情教育”契机,不但自身要深刻领会我国人口老龄化的基本情况、主要特点、发展历程、深刻影响等,还要主动参与引导全社会准确把握人口老龄化对我国经济、政治、文化、社会、生态发展带来的机遇和挑战,正确看待我国人口老龄化的发展规律,进一步增强全社会及时应对、科学应对、综合应对人口老龄化的共识和观念。特别是要在广大中青年人中,倡导树立积极老龄观,积极看待老龄社会,积极看待老年人和老年生活,加强现代金融服务教育和知识普及,引导他们以防范通胀和长寿风险为目标,积极做好全生命周期养老准备,改变老一代人那种单纯依靠养儿防老、社保养老、以房养老、理财养老的传统储备型养老方式,通过科学合理的、主动的养老金大类资产配置,克服通货膨胀的负面影响,有效补充长寿带来的老年期收支缺口,为体面有尊严的老年期生活提供强有力支撑。
注释:
①数据来源:国家统计局,中华人民共和国2017年国民经济和社会发展统计公报。http://www.stats.gov.cn/。
②数据来源:北京大学中国健康与养老追踪调查,2013年全国追踪调查。http://charls.pku.edu.cn/zh-CN/page/data/2013-charls-wave2。