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探究第三支柱養老保險稅優政策
——以長三角地區為例

2020-06-11 08:39:30劉聃軻安徽財經大學金融學院
營銷界 2020年4期
關鍵詞:養老

劉聃軻(安徽財經大學金融學院)

■ 引言

根據各省市統計局的數據顯示,在內地31 個省市中,上海、江蘇、浙江、安徽的老齡化率全部躋身前十,若以14%作為深度老齡化社會的標準,上海和江蘇均已步入深度老齡化社會,浙江、安徽離深度老齡化也只有一步之遙。長三角地區的老齡化問題日趨嚴重,嚴重影響了長三角地區經濟的高速發展。我國養老保障制度起步晚,定位不明確,多層次養老保障體系發展失衡,嚴重向作為第一支柱的基本養老保險傾斜。通過稅收優惠政策發展個人商業養老保險,是發達國家推動多層次養老保險體系建設的普遍做法,我國以個稅遞延型商業養老保險為代表的第三支柱正處于探索發展階段。因此,對個稅遞延型養老保險的深入探究,有利于從稅優政策入手,發揮養老金融的力量。只有解決好這些關鍵點和困難,才能真正實現“發展第三支柱提升制度可持續性”的初心,最終實現中國養老金體系的可持續發展。

■ 稅優模型建立

(一)稅收優惠精算模型—以長三角地區為例

根據長三角地區的年齡結構比例作為樣本數據,測算可以實現的稅前扣除率,探究個稅遞延部分的恰當比例。為長三角地區的稅收優惠政策制定提供實證依據,同時也為全國提供參考。

1.參數設定

Sa:a 歲時的工資額;g:工資年平均增長率;r:退休時的年齡;f1:養老保險繳費階段的稅前扣除率(即個人免稅的繳納金額占工資總額的比例);f2:領取階段的繳稅率(1-f2:領取階段的所得率);λ:個稅遞延型養老保險替代率;i:預期投資收益率;v:貼現因子通貨膨脹率;tPr:r歲的人再存活t 年的概率;e:生存極限年齡。

2.基本假定

(1)男女退休年齡均定為60 歲,即r=60 歲。

(2)退休后(即r 歲后)的生存概率只與年齡和性別有關,為了簡化模型,認定退休前生存到退休年齡的概率為1,即勞動人口數維持穩定。

(3)工資增長率、通貨膨脹率與預期投資收益率固定。

3.稅前扣除率測算模型應用

從r 歲退休后的第j 年的養老金領取額:

繳費階段的繳費額等于領取階段的領取額,實現收支平衡:

繳費額與領取額的比例公式:

以上公式可以看出,稅前扣除率與納稅率的比例與工資無關,只與替代率、貼現因子和生存概率有關。下面我們將選取安徽省的人口年齡結構比率作為樣本數據,每個年齡段的中位數作為測算樣本值,因男女生存概率不同,因此在根據性別分為兩組的基礎上再進行年齡的分組。

假設r=60,g=5%,k=5%,根據國際經驗,養老替代率在70%~80%時,退休人員的生活需求才能基本得到滿足。而在像我國一樣多支柱養老體系發展充分的國家,70%~80%的總替代率中40%來自于基本養老保險,只有20%左右來自企業年金,這個比例同時也驗證了我國多支柱發展不平衡,第二、三支柱體系發展不充分的問題。因此在該模型中,選取替代率λ 在10%-20%的范圍進行模擬。

從上述六種條件下的稅前扣除率與納稅率的比例來看,隨著預期收益率的增加,該比例會減小;反觀隨著養老金替代率目標的提高,該比例會增加。在支付階段的納稅率為10%的條件下,若僅就養老金替代率10%部分給予稅收優惠,則稅前扣除率要達到15.12%~17.18%。若能實現滿足養老金替代率20%的情況下,稅前扣除率能達到30.22%~34.36%。

(二)稅收遞延的福利效應—個人福利方案模擬

假設上海市王先生月收入為15000 元,扣除包括“五險一金”的稅前扣除項目2100 元,按照個稅起征點5000 元的標準,王先生購買該組合養老保險前應交個人所得稅額為(15000-5000-2100)×0.1-210=580 元,如果購買該組合養老保險,按照工資額乘以6%和1000 元孰低的原則稅前列支保費900 元,應交個人所得稅為(15000-5000-2100-900)×0.1-210=490 元,就支付階段來看,一年可以節約1080 元。再來看領取階段,假設每月領取600 元,剩余300 元用作護理費用不可支取,按領取時“25%部分予以免稅,其余75%部分按照10%的比例稅率計算繳納個人所得稅”原則,退休后王先生每月需繳個稅:600×75%×10%=45 元。總的來算,王先生每一年能因這款組合養老保險的稅收遞延節省540 元,15 年可節省8100 元,且在退休時享受長期護理保險政策。

再假設上海市的李先生月收入為30000 元,稅前扣除項目費用為6500 元,按照同樣的算法,李先生每月繳納(30000-5000-6500)×20%-1410=2290 元個人所得稅,如果參與該款保險,則可以通過每月繳納1000 元的保費,每年獲得2400 元的稅收優惠。接著看領取階段,假設每月領取800 元,剩下200 元作為護理費用,每月補繳800×75%×10% =60 元個人所得稅,總的來算,李先生每一年就能節約1680 元,15 年就能節約25200 元,同時不支付額外費用享受長期護理服務。

通過模擬了兩個不同工資水平市民購買和享受保險產品的情況,可以直觀地看出稅收遞延帶來的優惠,長年累積能為老年生活節約一筆費用,且不支付額外的費用就能享受長期護理服務。但同時,可以明顯地看到兩個不同的人群享受到的優惠差異明顯,收入水平越高的人享受的稅收優惠越多,而收入水平低于個稅起征點的群體并不能享受到稅收遞延帶來的優惠。

■ 個稅遞延型商業養老保險稅優政策存在的問題

(一)稅優覆蓋的參保人群范圍窄

制約個稅遞延養老保險發展的焦點在于稅延限額計算復雜、稅延額度低、領取期稅率較高等問題。2018 年個稅起征點提高至5000 元,再加上專項附加扣除,很多工薪族都適用3%的稅率。以上海為例,2018 年10 月個稅起征點調整后,上海納稅人口占城鎮就業人員的比例從44%降至15%。新稅制下,20%稅率等級對應的是月發工資在20000 元左右的群體,改革稅制后上海參保人數月均下降76%。此外,近三年的數據顯示我國個稅占全部稅收收入的比重僅為7%左右。與此同時,我國個稅的納稅人總體規模很小,絕大多數勞動者都不是個稅的納稅人。考慮到我國的現實國情,事實上數以億計的無固定職業的城鄉居民均不繳納個人所得稅。因此,此項稅優政策根本無法覆蓋到最缺乏社會保障的人群。

(二)“稅優”模式操作難度大,財稅基礎設施建設不足

稅延模式的優惠梯度、額度和力度設計是難點和關鍵點,直接與我國財稅收入掛鉤。這就要求政府和企業在充分進行市場調研后測定稅延上限和不同賬戶的列支額度,要避免因稅收遞延而造成納稅人有機可乘,影響國家正常的財稅收入。同時,該模式對稅收信息的統一性、唯一性、系統性和準確性都有較高的要求,因此如果缺乏一個完善的全國性保險信息系統和賬戶管理系統,很難實現該項保險產品的合理管理。在我國的綜合稅制模式下,不同納稅群體的起征點不同,稅源歸屬有嚴格的規定,不進行統一的稅優賬戶劃分,將可能造成重復延稅、延稅額度不統一等問題。

(三)稅優扣除限額不靈活

試點中規定的定額扣除上限為每月1000 元或每年12000 元,但政策并未明確規定實行動態調整機制。隨著居民支出水平增加和通貨膨脹等因素,人們的養老需求必定是要付出更多成本的,這在現有的政策里沒有體現出靈活的調整機制,扣除額一成不變必定是不現實的。國外在稅優扣除額方面一般都有相應的動態調整措施,使得政府的行為不會很被動,可以隨著時間及通貨膨脹變化情況進行調整。

■ 政策建議

(一)三支柱養老保險融合發展

針對中國目前的稅收征收方式來說,由用人單位代理員工辦理加入第三支柱的相關手續,將會最大程度上有利于參與率的提升。對于不同支柱下必然會建立的賬戶,打通第一、第二、第三支柱之間資金流動的渠道有利于不同支柱間的互補和對接,可以設立相關費率政策允許不同賬戶之間的相互轉換,提升第三支柱的適用性和參與率。建議實行第二支柱和第二支柱的稅優賬戶共用,避免稅源不同造成的重復優惠,方便統一管理賬戶信息。

(二)以差異性作為稅優政策的制定原則

首先,要制定分級稅率政策,以稅前原收入作為劃分等級的標準,針對不能通過個稅遞延享受優惠的群體,需要通過政府補貼來激勵他們參保,降低保費,領取階段適當降低對應稅率,要實現繳費階段和領取階段的稅率級差能為相對應的人群帶來利益。其次,由于我國的地區性差異,在產品和政策設計時應該考慮適用性制定差異化措施。首先,根據不同地區收入水平差距設置優惠額度,要按照當地經濟產值、人口年齡結構、收入水平等因素劃分城市級別,如長三角地區的上海、南京等一級城市可為工薪階層的中青年人群體提供更多參保的福利政策,鼓勵人群擴大產品優惠年限,而相對低級別城市要重點關注納稅起征點以下、無固定工作等情況的低收入群體,將政策傾向低收入人群,擴大參保人員覆蓋范圍。除此之外,要根據不同年齡設置優惠額度,設置動態調整機制,不同年份對于優惠額度的上限進行調整。

表1 長三角地區測算值表

(三)營造良好的社會氛圍,增強風險保險意識

群眾的保險保障意識不夠,是我國保險業近兩年轉型困難的一大重要原因。民眾缺乏基本的保險常識,沒有為自己的晚年生活提前加強保障的意識,依靠傳統的“養兒防老”已經不具備現實意義了,要從根本上提高自己晚年生活的幸福度和安全感,要依靠全社會的保障體系。中國的養老保險制度起步晚,同時社會在面臨越來越大的養老壓力,在當下人們過度依賴政府養老、缺乏個人主動購買商業養老保險的意識的情況下,政府應當發揮好引領作用,以社區和企業為單位普及相關政策知識,增強民眾的個人養老意識和養老責任。只有真正從養老保障第三支柱的高度來看待稅延型養老保險的發展,才能在體制改革的過程中充分考慮到其與企業年金以及基本養老保險的聯系,這是稅延型養老保險發展的關鍵和前提。

注釋

1 數據來源:長三角各省市統計局2018 年統計年鑒

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