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    2010年11月9日   按日期查找
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    “未富先老”警示了什么
    期待“布雷顿森林体系Ⅲ”适时登台
    向央企征收红利
    还需解决三道难题
    三成大型房企负债率超70%
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    “未富先老”警示了什么
    2010-11-09       来源:上海证券报      作者:张茉楠

      张茉楠

      法国人为抗议延长退休年龄而不断升级的罢工事件,正演变为一场欧洲社会危机:从法国、德国、西班牙,到意大利、英国和比利时,罢工像流行病一样在欧盟国家蔓延,而其背后所反映的却是欧洲高福利社会和养老模式的种种困境。对于正遭遇“未富先老”瓶颈的中国,这有相当的警示意义。

      老龄化,一直以来被看成是与“人口红利”相对的“人口负债”。 改革开放以来,人口抚养比的下降,造就了 “中间大,两头小” 这样更具生产性的人口结构,充足的劳动力供给和高储蓄率,为经济增长提供了额外的源泉,即所谓的“人口红利”。据估算,“人口红利”贡献了约27%的人均GDP增长。而随着人口老龄化的到来,提高企业养老金的支付水平和配置更多与养老有关的公共设施等,意味着国民收入分配格局以及经济资源配置格局的改变。同时,劳动力严重短缺也将带来经济总产出下降,储蓄率下降,导致投资减少等问题。

      而与发达国家相比,我国的老龄化又有其特殊性和复杂性,具有老化速度快、老龄人口规模大、未富先老等特点。在上海、北京这样的大都市,老龄化矛盾更加突出。一般而言,发达国家是在实现了经济起飞和工业化完成之后,才进入老龄化社会,这时西方国家已开始由生存型社会进入发展型社会的新阶段,发展目标开始逐步聚焦于人的自身发展;而中国在低收入水平下进入老龄化社会, “未富先老”已成为严峻的现实。

      本世纪后50年,我国的总抚养比将长期高达80%以上。在这种“未富先老”的情况下,人口老龄化影响的意义更加深远。因为这不仅仅涉及中国人口自身的发展演变问题,还涉及人口红利出现拐点后,如何通过转变经济增长方式,转换优势引擎,将人口负债变成人口红利,保持长期可持续发展的问题。中国应该借鉴发达国家老龄化社会中经济增长的成功经验来调整我国未来的经济增长模式。为了适应劳动力老化的趋势,发达国家逐步调整产业结构,放弃低端的依靠年轻劳动力为主的劳动力密集型产业,并向技术密集型发展,而这恰恰也是我国未来经济增长的一个重要方面。

      是政府主导还是市场力量的选择,历来是社会养老保障模式关注的焦点。率先进入老龄化社会的西方经济发达国家,建立了福利国家制度,并开始推行从出生补贴到丧葬费的一揽子福利计划。在这种国家保障的模式下,政府承担了公民各种社会保障(医疗、教育、养老、救济、失业)的资金来源与待遇支付职能,与之相伴的是政府长期承诺的迅速扩大,这些承诺的最终承担者则是国家财政的巨额赤字。政府对社会基本养老的承诺具有制度刚性,随着人口老龄化进程的推进,养老保障覆盖面扩大对财政的潜在压力将逐步显现。特别是金融危机后,长期财政偿付使一些发达国家的养老保障更加不堪重负。

      据国际货币基金组织统计,从2007年至2014年,20国集团(G20)中工业化国家的平均国债负债率(国债与国内生产总值之比)将上升至近25%。但到2050年,这场危机的成本最多只会有人口老龄化带来的财政成本的5%。以英国为例,英国政府预计到2017-2018年,老龄化每年带来的额外成本将达到GDP的1.6%。增加的相关开支相当于为国债负债率上升37%偿付利息。而金融危机和经济衰退预计将使国债负债率上升29个百分点。据统计,法国退休金赤字在2010年将达323亿欧元,2018年将达423亿欧元。沉重的债务负担正在吞噬着政府的财政资源。

      显然,我们根本无法照搬西方完全福利化的国家保障养老模式,养老体制安排,必须与“未富先老”的国情相一致,既要考虑人口老龄化对现行养老保障体系的挑战,又要考虑量力而行,防止对长期增长带来冲击,降低经济增长速度。因此,我们需要从可持续性角度评估中国养老保障体制改革,并结合人口老龄化趋势和经济增长前景,提出符合中国国情的养老保障体制改革方案,力求兼顾“经济增长”和“老有所养”。

      从社会发展规律看,养老保障模式的选择受制于经济社会发展水平和文化传统。在我国人口结构发生快速变迁、传统家庭养老保障功能萎缩、政府财政支付压力加大的情况下,笔者以为,推进社会化养老共建保障模式,应是符合中国国情的首选。而这种多元支撑的社会化养老保障模式,需要养老公共服务体系、社会化养老机构、社会养老保险、企业补充养老保险和个人储蓄性养老保险等一系列制度设计全面跟进。

      毫无疑问,社会化养老保障体系建设和养老保障制度改革必将和医疗改革、收入分配制度改革等一样,成为中国下一步最重要的民生改革,启动中国养老保障制度改革刻不容缓。

      (作者系国家信息中心预测部世界经济研究室副研究员)