登录 | 注册

老龄化日益加剧 “以房养老”是一种现实选择

作者:智兴 发布时间:2014-07-16 查看次数(2177)

+ 关注   + 收藏

    保监会于6月23日表示,自2014年7月1日起至2016年6月30日,北京、上海、广州和武汉四地将正式开展住房反向抵押养老保险试点。这意味着在业界呼吁多年一直没有实质性进展的“以房养老”在我国正式落地。“以房养老”试点从今年3月份发布征求意见稿,到6月份正式实施,其间不过3个月的时间。但在征求意见稿发布之时,过半网友和专家学者反对。在社会各界反对声音如潮的情况下,政府毅然推进“以房养老”落地,想必是对这一养老形式有全盘性的考虑。


  但值得注意的是,上述四个试点城市都是人口老龄化非常严重的城市,如北京和上海60岁以上的老人占户籍人口的比例在20%左右,超过全国平均水平近10个百分点,武汉和广州也类似。在这几个城市率先试点,折射出我国老龄化面临着几个亟待解决的问题。


  首先是未富先老问题。我国在1999年进入老龄化时,人均GDP不足1000美元,而发达国家进入老龄化社会,人均GDP在1万美元以上。2015年,我国劳动人口达到最高峰后,人口老龄化开始加剧,到2025年,65岁以上的人口占比会达到13%。


  其次是未备先老,现有的养老保障储备捉襟见肘,严重不足。根据中国社会科学研究院世界社会保障中心研究数据,中国职工的养老储备指数中,78%均来自保障率低的第一支柱 公共养老金,即强制性的社会保险,而本应发挥支柱作用的第二、第三支柱 企业年金、团体养老保险计划和商业保险 发展严重不足。


  由此带来的结果是,养老资金压力正在空前逼近。劳动人口减少、老龄化人口增加,一方面加剧“空账”和“欠账”的问题;另一方面,人口红利衰减驱动经济下滑,加剧养老金的给付压力。不久的未来,在“双独”夫妻退休后,养老形势将更严峻,他们一边考虑自己的养老,一边考虑四个老人的养老,压力之大不说,养老效果也不容乐观。


  因此,在我国目前严峻的养老形势下,之所以选中“以房养老”,就是看中了住房的养老功能。一般来说,社会保障越不完善的国家,住房替代社会保障的功能就越突出。即使是社会保障非常健全的美国,老百姓靠房子来养老也是普遍现象。据美国金融消费者保护局2012年的数据,美国超过一半的62岁以上老人全部资产的55%是房产,靠房子养老很普遍且形式多样。


  住房的养老功能在我国更为突出,我国传统的养老模式 居家养老和“养儿防老、房产传儿”,体现了住房的养老功能。另外,我国城镇居民80%的财产是房地产,城镇居民之所以热衷于买房,一个非常重要的原因就在于社会保障不健全,未来在教育、医疗和养老等方面的支出不确定性很大,买房就变相等于抵御未来的不确定性。因此,未来现实可行且有效的养老模式,就是挖掘住房的养老功能。


  如果既能居住在自己的房子里,又能享受保险机构定期返还的养老金用以享受子女无法提供的护理服务,还能减轻子女的压力,对于失独或失能老人、“双独”老人、子女无暇照顾的老人来说,在自己和子女意愿的情况下,选择“以房养老”的模式,何乐而不为?


  数据显示,2013年我国失能老人达到3600万,高龄老人 80岁以上 达到2200万,空巢老人将近1亿。这些老年人的养老需求,无论从经济上、情感上、护理服务上,都是传统的养老模式所无法实现的。


  所以,“以房养老”是一种现实选择,也是一种自愿选择,关键看产品如何设计。比如,通过打通养老产业链条上游的医疗护理保险、中游的养老地产、下游的养老医学和护理等,保险机构可以获得更多的增值服务。因此,保险机构可以将“以房养老”定位为不盈利或微利的产品。


  此外,为迎合“房产传儿”的传统,可探索到期后子女优先回购,以及选择非参与型为导向的产品供给,即保险公司不参与分享房产增值收益,抵押房产价值增长全部归属于投保人等。如果本着养老服务的基本取向,而不是以养老之名赚取老年人住房价值,这一产品应该能够获得老百姓的认同。


  对楼市而言,“以房养老”是存量住房流动起来的途径之一,不仅能让住房资源最大限度地利用起来,而且房产向金融机构流动,还有利于探索住房资产证券化,分散集中在银行的风险,对于缓解我国楼市下行的系统性风险不无裨益。

分享到:
上一主题:郭台铭称将退休 不会将集团交给长子郭守正
下一主题:雷军给金山全体员工配股是“千金买骨”
评论(0)
  • 发表评论

内容导航
博客微信
行政商务
招聘求职
关于我们
管理培训
主要客户
管理顾问
劳务派遣
员工家园
业务外包
新闻中心
关注我们
QQ空间
人人网
Linkedin
腾讯微博
新浪微博
合作媒体
搜搜
百度
谷歌
关于我们 | 服务条款 | 人才招聘 | 联系我们

◎ 2013 深圳市中深力发展科技有限公司  京ICP证030173号

运行 0.44431 秒,用内存 1.25 MB,数据库 11 次,用时 0.70922 秒,文件读写 17 次