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통찰 - Finance - # 集団確定拠出型年金

英国の集団確定拠出型年金(CDC)における世代間相互補助:単一雇用者スキームと複数雇用者スキームの比較分析


핵심 개념
英国のCDC制度において、単一雇用者スキームは世代間相互補助が大きく、複数雇用者スキームは相互補助の最小化を目指しているものの、依然として存在する。
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本稿は、英国で導入された集団確定拠出型年金(CDC)制度における、単一雇用者スキームと複数雇用者スキームにおける世代間相互補助のレベルを分析したものである。 単一雇用者スキーム ロイヤルメールのCDCプランをモデルとした単一雇用者スキームは、DBスキームと同様の拠出・給付プロファイルを想定している。 単一雇用者スキームでは、年金受給開始時期が近いほど有利になるように設計されており、世代間相互補助が大きい。 若年世代は、高齢世代よりも長期にわたって運用できるにもかかわらず、同じ拠出額に対して同じ名目上の給付額を受け取るため、不公平が生じる。 複数雇用者スキーム 複数雇用者スキームは、DCファンドの代替として、世代間相互補助の最小化を目指している。 各年の拠出額と将来の給付債務が一致するように設計されているが、実際には近似的な価格設定方法が用いられるため、相互補助が発生する。 若年世代は給付額の変動リスクが大きく、高齢世代は給付額が平準化されるため、結果的に若年世代から高齢世代への富の移転が生じる。 シミュレーション結果 単一雇用者スキームでは、年金目標額を達成するために、年金増加率の目標値を高く設定する必要がある。 複数雇用者スキームは、単一雇用者スキームのような無限期間効果が発生しないため、単一雇用者スキームよりも高いパフォーマンスを達成できる可能性がある。 結論 CDCスキームは、年金受給者の給付を平準化し、DC+アニュイティスキームよりも高いパフォーマンスを達成できる可能性がある。 単一雇用者スキームでは、DBスキームと同様の世代間相互補助が発生するが、その規模はCDCスキームの方がはるかに大きい。 複数雇用者スキームは、相互補助の最小化を目指しているものの、近似的な価格設定方法が用いられるため、依然として相互補助が発生する。 CDC投資の評価には、厳密な価格設定方法を用いることが重要である。
통계
単一雇用者スキームの拠出率は6.34%と計算された。 年金増加率の上限は、CDCファンドの種類にかかわらず、CPI + 5%に設定されている。 単一雇用者スキームでは、65歳まではリスク資産への投資比率を100%とし、85歳で0%まで線形に引き下げるライフスタイリング戦略を採用している。 複数雇用者スキームでは、単一雇用者スキームの平均的な投資戦略と同様の戦略を採用している。

더 깊은 질문

英国以外の国では、CDCスキームの設計や世代間相互補助の扱いはどのように異なるのか?

英国以外の国、特にオランダやカナダでは、CDCスキームは英国とは異なる設計と世代間相互補助へのアプローチを採用しています。 オランダ: 設計: オランダのCDCスキームは、通常、個々の口座残高を維持しながら、年金受給者間で投資リスクと長寿リスクをプールします。年金給付は、積立金の運用成績、金利、平均余命などの要因に基づいて毎年調整されます。 世代間相互補助: オランダのスキームは、世代間でリスクとリターンをより均等に分担することを目指しており、明示的な世代間相互補助メカニズムはあまり見られません。給付調整の仕組みを通じて、リスクとリターンはある程度世代間で共有されますが、英国のスキームに見られるような、特定の世代を優遇する設計にはなっていません。 カナダ: 設計: カナダのCDCスキームは、確定給付型と確定拠出型のハイブリッド型として設計されており、従業員と雇用者の両方が拠出を行います。給付額は、積立金の運用成績に基づいて変動しますが、最低保証額が設定されている場合もあります。 世代間相互補助: カナダのスキームでは、世代間相互補助は、給付保証や積立金の不足が発生した場合に、若い世代が older 世代を支援する形で発生する可能性があります。しかし、オランダと同様に、世代間相互補助はスキーム設計の主要な要素ではありません。 英国との違い: 英国のCDCスキームは、特に単一雇用主型スキームにおいて、世代間相互補助をより直接的に利用しており、これはDBスキームからの移行を円滑にすることを目的としています。 英国以外のスキームは、世代間の公平性を重視し、リスクとリターンのバランスを重視する傾向があります。

人工知能や自動化の進展により、将来の労働市場や年金制度にどのような影響が予想され、CDCスキームはどのように対応していくべきか?

人工知能(AI)や自動化の進展は、将来の労働市場や年金制度に大きな影響を与える可能性があり、CDCスキームも対応が必要となります。 予想される影響: 雇用形態の変化: AIや自動化は、従来型の雇用を減らし、ギグワーカーやフリーランスなど、非正規雇用を増やす可能性があります。 賃金格差の拡大: AIや自動化によって、高度なスキルを持つ労働者とそうでない労働者の間の賃金格差が拡大する可能性があります。 年金制度への圧力: 非正規雇用の増加や賃金格差の拡大は、年金制度の財政的な持続可能性に圧力をかける可能性があります。 CDCスキームの対応: 柔軟な拠出: 非正規雇用が増加する中で、CDCスキームは、より柔軟な拠出方法を提供する必要があります。例えば、ギグワーカーが仕事に応じて拠出額を調整できるようにする必要があります。 個別化された投資戦略: AIを活用して、個々の加入者のリスク許容度やライフステージに合わせた、より個別化された投資戦略を提供する必要があります。 新しいリスクへの対応: AIや自動化の進展は、サイバーセキュリティリスクや雇用市場の不安定化など、新しいリスクをもたらす可能性があります。CDCスキームは、これらの新しいリスクに対応する必要があります。 AIの活用: リスク管理: AIを活用して、市場リスクや長寿リスクなどをより正確に予測し、効果的なリスク管理を行うことができます。 運用効率の向上: AIを活用して、運用プロセスを自動化し、運用コストを削減することができます。 加入者へのサービス向上: AIを活用して、加入者に対して、よりパーソナライズされた情報提供やアドバイスを提供することができます。

世代間相互補助を完全に排除するのではなく、世代間でリスクとリターンを公平に分担するための、より洗練されたCDCスキームの設計は可能だろうか?

世代間相互補助を完全に排除するのではなく、世代間でリスクとリターンをより公平に分担するための、洗練されたCDCスキームの設計は可能です。 以下に、いくつかの考えられるアプローチを挙げます。 1. 年齢に応じた拠出率と給付水準: 若い世代は、長期的な投資期間を通じてより高いリターンを得られる可能性があるため、低い拠出率でより高い給付水準を設定することができます。 年齢を重ねるにつれて、拠出率は徐々に上昇し、給付水準は徐々に低下するように調整されます。 2. 動的なリスク配分: 若い世代は、より高いリスク許容度を持つため、株式などリスク資産への配分を高く設定することができます。 年齢を重ねるにつれて、リスク資産への配分を徐々に低下させ、債券など安全資産への配分を高くすることで、給付の安定性を高めることができます。 3. 世代別勘定の導入: 各世代の加入者に対して、世代別勘定を設け、各勘定の運用成績に応じて給付額を調整します。 これにより、各世代は自身の投資リスクとリターンをより直接的に負うことになります。 4. 透明性の向上: スキームの設計や運用に関する情報を、加入者に対してより分かりやすく開示することで、世代間相互補助の仕組みやリスク配分の状況を理解しやすくする必要があります。 5. AIやビッグデータの活用: AIやビッグデータ分析を活用することで、より正確なリスク評価や世代間の公平性を考慮したスキーム設計が可能になります。 これらのアプローチを組み合わせることで、世代間でリスクとリターンをより公平に分担し、持続可能なCDCスキームを構築することができます。
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