朱云来：中国个人养老金的模型测算和政策建议

本文构建了一个估算我国个人养老金规模的宏观模型，并以此为基础得出我国的人口结构和经济基础有可能支持建设一个完善的养老保险体系的结论，同时给出了相应的政策建议。

养老问题和模型构建以人口特点和经济状况为基础。我国人口的基本特点为总人口增长接近顶峰，近年来老年人口占比持续上升，22岁以下青少年占比进一步下降，且人均预期寿命在逐步增长。经济状况方面，当前我国人均年结余为一万余元。

模型显示，在60岁退休、预期寿命为80岁以及投资回报率为年化6%左右的前提下，个人如在工作期间每年投入一万余元用于养老储备，是有可能维持自己退休后的生活的。即使考虑通货膨胀、回报率波动以及预期寿命延长等因素，只要适当增加储备额，模型也依然可以维持。假设当前全国人口都已按上述测算进行了历史积累，那么全国累计的养老储备总额将达到771万亿元，每年产生的投资回报近47万亿元，足以支持每年的支出。

要真正构建起这样一个完备的养老保险体系，还需要考虑以下几项政策建议：一是将第三支柱建设为“安全港”；二是合理对低收入群体给予政策补贴；三是要建设客观权威的评级机构和基础信息服务公司；四是从宏观上尊重金融市场的客观发展规律，重视投资效率，转换社会发展目标。

对于养老问题，我们有着至少二十年的持续、深刻和系统性的思考。本文将暂时抛开养老方面的具体问题，建立一个探讨经济增长、回报与养老问题之间关系的宏观框架，从而推算我国未来养老金的规模及其相关情况。

　　养老问题基于人口特点和经济基础

　　归根结底，养老问题与人口密切相关，因此构建模型时需要首先探讨人口问题。

　　从1949年至2021年，我国人口系统性地从5亿增长至14亿。衡量人口问题的一个基本指标是人口的自然增长率，也即出生率与死亡率之差，这一数值近年呈波动下降趋势。此外，我国总人口逐步接近顶峰，65岁以上的人口则不断上升，这是我国人口变化的基本特点。

　　图1 中国人口时图（1949-2021）

　　从2000年、2010年和2020年这三次人口普查数据生成的年龄结构图来看，20岁以下部分在逐步收窄，60岁以上部分则在逐步变大，反映了人均寿命的延长。

　　图2 人口结构时图（2000、2010、2020）

　　另外，据国家统计局数据，0至14岁人口的数量在减少，下降至约2亿人；60岁以上人口的数量在持续增加，增长至2亿人左右。粗略地说，中国的老年与青少年人口各约2亿，15至65岁的劳动人口约10亿人。

　　图3 人口年龄结构时图（1953-2021）

　　如果以2020年的人口数据为基础，按照人口变化规律，并借用寿险中精算学的原理，对人口在未来30年的变化进行推算，得到的结果将如下图所示。其中，最为显著的一个基本特点是22岁以下人口占比逐步降低，而60岁以上人口占比逐步上升，二者的交叉点大约出现在2025年。

　　图4 中国人口数量与年龄结构推算（2020-2050）

　　最后，从人口死亡率来看，60岁以下人口的死亡率较低，60岁以上人口的死亡率会随年龄大幅上升。目前，中国的人均寿命约为76岁，不过本文的模型中人均寿命采用了80岁，计算结果会相对更宽泛一些。

　　图5 分年龄段死亡率

　　以上为中国人口的基本特点，接下来探讨我国的经济基础。

　　就养老而言，经济方面最重要的问题就是居民的收入结余是否足以维持养老开销。所谓收入结余，指的是居民或住户的收入与消费之间的差额，国家统计局对这些数据有着详尽、系统的统计。

　　图6 居民人均收消时图（1978-2021）

　　从1978年至2018年居民和住户人均消费、收入和结余数据来看，无论是居民人均结余还是住户人均结余，都基本相当，维持在一万有余的水平。

　　图7 住户人均收消时图（1978-2021）

　　图8 收消时图（1978-2021）

　　个人养老金推算模型

　　以中国的人口数据和居民结余为基础，我们可以尝试构建模型对养老金进行测算。

　　模型的基本假设是居民一般从23岁开始工作，60岁退休，预期寿命为80岁。工作期间，在保持自己日常的收入与消费水平的前提下，每年从结余中定额上缴养老基金，积攒起来并获得投资回报，以维持退休之后预计20年的生活。模型的均衡点在于，工作期间近40年存缴的养老基金及其投资收益，要恰好等于退休之后20年的消费之和。

　　通俗地讲，这相当于收租金，累积起来的养老基金相当于一套每年可以产生租金的空闲住房，房东可以依靠房租来维持生活。结合我国居民的人均数据，模型的实测结果如下：以2020年数据为基础，居民的收入和消费都按照一定的比例稳步增长，那么对于一个23岁开始工作、60岁退休的居民而言，每年只需要定额存缴约1.1万元的养老基金，工作期间的38年就能积累起41.9万元。而如果将这笔钱投入养老基金，并以年化6%左右的投资回报率计算其投资回报，那么60岁时，累计的养老金余额将达到183万元。基于我国居民实际的收入与消费情况，这是完全可以做到的。

　　图9 个人养老金推算模型——基本测算情形与通胀偏高情形

　　以上是基础模型，如果改变模型的一些基本假设，就能对模型进行敏感性测试。比如可以假设通胀偏高10%，或回报偏低10%，抑或是预期寿命变为90岁，模型的其他条件保持不变，仍然是60岁之前积累养老基金，生命截止时恰好消耗完，在此基础上对模型进行重新计算。

　　结果显示，如果投资收益率减少10%，则需要在工作期间储蓄的养老储备额将提高到54万元，占工作期间收入比重提高约4%到16%。如果年均通胀率提高10%，则需要储蓄的养老储备额将提高到53万元，占工作期间收入比重也将提高到16%。如果退休后寿命提高到90岁，则需要储蓄的存养额将提高至81万元，几乎翻倍。同时，“累剩”（即收-消-存养的余额，可用于居民住房等其他投资的）将从基准的61万元，下降至低回报的48万元，高通胀的26万元，延寿90的22万元。

　　可见，寿命偏长对每年定额存缴的养老金金额影响最大，通胀和收益的高低也有一定的影响，因此宏观稳健政策控制通胀、并提供有利于稳定、可持续投资收益的环境十分重要。

　　图10 个人养老金推算模型——偏低回报情形与寿命偏长情形

　　图11 四种情形下个人养老金模型累计养老保险余额及年存养老金额比较

　　总之，人均年缴费一万余元，个人缴存费用累计40余万元，如果投资于基金的话，最后可能收获183万元，足以保障退休后的消费，这充分体现了长期投资复利的作用。

　　图12 模型—通胀率、投资收益率、延寿敏感性分析

　　国家个人养老金总额的“应然”情形

　　前文讨论了个人养老金的模型模拟，如果将个人养老金累计余额曲线与人口结构曲线相结合，那么便能够得到我国整体个人养老金累计余额的“应然”情形。

　　个人养老金模型曲线表示的是一个人每一个年龄所对应的养老金余额，但如果换一个思路，它也可以表示为整个中国每个年龄段的人群所拥有的平均养老金余额。考虑到人口年龄结构图代表了每个年龄段的人口分布，如果将两个图的年龄段分布相匹配，并将对应年龄段的养老金余额与人口数量相乘，就能够得到中国全部人口在各个年龄段的养老金总余额（如图）。将各年龄段的养老金余额加总，就可以得出全国所有养老金的总额约为771万亿元人民币。

　　图13 基准情况下个人养老金模型模拟的全国养老金总余额

　　当然，如果从基金规模的角度看，这种算法中可能存在一定的重复计算。不过，不同年龄段对应的人口不存在重复，各年龄段人口规模也各不相同，那么尽管50岁人群的个体基金余额会高于49岁人群，但乘以人口占比之后仍然会有高低起落，这也符合曲线的结果。因此可以认为模型总体上可以代表全国个人养老金的整体情况。假设基金的回报率为6%，那么771万亿养老金每年产生的收益就有近47万亿元，可以用于支付每年的养老支出，而且每年可能还会有结余。

　　上述模型相对复杂，我们也可以抛开这个复杂模型，以更简单的模型来考虑我国的社保基金的现状。假设我国社保面临的是最极端的情况，也就是现收现付，那么社保体系可以说是难以维持的，只能承担当年的养老支出，略有结余。我国社保基金每年收入为4万亿左右，假设以人均年消费2万元来计算，我国65岁以上的人口有2亿人，生活费与人口数相乘，得到每年需要支出的养老金为4万亿元，也就是说现收现付的情况下能够恰好维持。

　　将上述简单模型与复杂模型相比较，我们可以大致感觉我国社保基金体系相比过去增长了多少，也能明白我们距离一个能够彻底解决养老问题的系统还有多远。根据人社部的数据，2021年我国各养老相关储备为14万亿元。如果能够像模型中提到的，就业人口每年缴纳1万元的养老金，那么我国10亿就业人口每年就能缴纳10万亿元的养老金，可以弥补现有体系的不足。

　　事实上，个人养老金的部分可以看作居民自己攒钱交给金融机构或保险机构，要求其进行资金管理并维持合理的回报率，这种框架和逻辑是比较明晰的。而且，本文模型的计算要求也并不高，2%的通胀率、6%的投资回报率都与博时基金的数据相近，博时基金假定退休之后的支付年限为11.58年，而本文采用的支付年限为20年。

　　图14 中国养老金规模时图

　　另外，从个人全生命周期的收入及支出结构来看，全国平均个人工作40年的平均总收入约为340万元，其中仅需要支付40余万元用于养老，剩下的239万元用于消费，46万元用于购置房产等，25万元用于金融投资。也就是说，从个人平均收支结余的角度来看，年均存缴一万余元用于养老也是可以接受的，不会特别影响其他开支。

　　图15 工作期间累计收入（22-60岁）及用途

　　构建完善的养老保险体系的政策建议

　　完善的养老保险体系的建立和劳动生产率的提高在一定程度上可以较好地维持个人退休之后的基础生活，也就是退休后“躺平”。这里的“躺平”指的是退休后不参与到过多的社会竞争，如果工作时期的收入能够满足自己的消费，养老保险又能供自己退休之后的消费，那么退休后多休息、减少健康风险也不失为一个合适的选择。有观点认为人口老龄化会对经济造成很大的冲击，所以不能“躺平”，但事实上退休后依然持续地工作，且未必能时时创新，并对经济发展持续创造价值，反而可能会不利于健康最终增加社会及个人负担。社会生产率的不断持续提升，将来也可能会助推劳动时间的减少，在充分考虑我国经济增长、通货膨胀、投资回报波动以及寿命延期等理论因素和实际状况的前提下，我国的养老保险体系仍然可能稳固地建立完善起来，再加上劳动生产率的提高，退休后“躺平”就有了基础。

　　总体上，如果能够遵照模型设定，那么我国的养老保险体系就能够建立起来，至于具体是第几支柱，就需要看政策和相应的激励机制是如何进行微调的。在调整激励政策时，需要考虑到我国未曾征收资本利得税的现实，不要像个税延递型商业养老保险一样，试点效果远低于预期。具体来说，可以考虑以下四方面的政策建议。

　　一是将第三支柱建设为Save Harbor，即安全港。所谓“安全港”，指的是在根据一般的生活水平设定个人养老金上限的前提下，允许投入基金的这笔资金独立于个人的其他资产之外，也就是说即便投资者在商业上破产，这笔资金也不会被追偿。这种情况下，个人养老基金就相当于一个能够保持自己基本生活条件的避风港。如果能够实行这样的激励政策，再加上税收结算时的抵扣政策，那么对于稍微富有一些的人而言，个人养老基金可能会有更大的吸引力。这也将构成第三支柱的一个新的增长点。

　　二是以合理的理由对低收入群体给予政策补贴。支持养老储备。从共享改革发展红利的角度看，将红利分配给收入相对较低的人民是合理的，也是容易找到社会共识的。毕竟高收入群体本身已经比较幸运，充分享受到了改革发展带来的红利。这种补贴本身也是实现共同富裕的要求，有利于社会的平稳安定。而且，当前的技术条件已经允许我们对数据指标进行实时监测，即便在实施过程中出现一定的问题也可以及时地讨论调整。因此，如果能够构建起这样的体系，那么我国的养老问题是可能被较好地解决的。

　　三是要建设客观权威的评级机构和基础信息服务公司。我国金融市场面临的一个问题是缺乏客观权威的评估机构。虽然每一个金融机构都有自己的评估体系，但大多数投资者都缺乏一个权威、客观、面向公众的资产管理产品评级机构。市场上至少应该有一家或者几家相互竞争的评级机构或基础信息服务公司，由他们来负责告诉投资者市场的真实情况究竟是怎样的，负责检验各项数据的真实性，负责研判各项数据整体上是否客观、是否能够从多个角度贴合现实。

　　四是尊重金融市场的客观规律，重视投资效率，转换社会发展目标。金融市场的发展要遵循客观规律，通胀率和回报率的任何一点波动都可能会影响养老金的余额。在经济发展方面，过去我们只关心流量，看重GDP的高速增长，但事实上我国每年投资占产值比重近50%，资产在迅速膨胀而GDP产值增速在下降。资产的迅速膨胀和产值的低增长说明效率越来越低。我们不应再盲目追求速度，而是应当转换社会发展的目标，着重于解决养老、住房、教育和医疗等民生社会问题。

　　总之，通过构建模型尝试测算让我们有了信心，亦可让我们明白个人养老金制度是有机会解决我国养老问题的，需要朝着这个方向努力发展。而且，模型也让我们对个人养老储备的整体规模有了一定的概念，从而也有了一个参考标尺，能够帮助我们理解问题。

(本文作者介绍：中国金融四十人论坛(CF40)是一家非官方、非营利性的专业智库，定位为“平台+实体”新型智库，专注于经济金融领域的政策研究。)