연금연구 : 사적연금 적립금 추이전망
분야
사회과학 > 사회복지
저자
오진호 ( Jin Ho Oh ) , 임두빈 ( Doo Bin Yim ) , 전용일 ( Yong Il Jeo )
발행기관
한국연금학회
간행물정보
연금연구 2013년, 제3권 제1호, 95~111페이지(총17페이지)
파일형식
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    국문초록
    우리나라의 소득대체율은 OECD평균에 비해 낮은 수준으로 나타나고 있기 때문에, 연금제도의 적정한 소득대체율을 확보하기 위해서 사적연금인 퇴직연금과 개인연금의 역할이 중요해지고 있다. 학계 및 민간연구소의 사적연금에 대한 통계치만 있을 뿐 향후 전망치에 대한 자료는 비공개하는 내부자료이거나 전무한 실정이다. 본 연구는 사적연금 시장규모에 대한 향후전망을 통해 우리나라 연금시장의 미래상황을 예측하고, 이를 통해 정책입안자의 정책결정과 연금사업자의 의사결정에 시사점을 도출하고자 한다. 퇴직연금 적립금은 정기납입분, 제도전환분, 추가부담분, 급여지급분, 적립금운용손익의 역학관계로 추산되고 추이를 전망한다. 개인연금 적립금은 선행연구를 분석한 결과 월평균소득, 결혼상태, 은퇴기간, 자영업자, 가계저축률, 세제혜택에 영향을 받으며, 이와 같이 계량화가 가능한 영향 변수들을 다중회귀분석하여 개인연금 적립금 추이를 예측한다. 노후은퇴자산 확보차원에서 사적연금이 중요해진 만큼 사적연금의 중장기 전망을 추정하는 것은 정책개발 및 전략수립에서 자원을 효율적으로 배분하는데 중요한 선결과제라 할 수 있다.
    영문초록
    The income replacement rate in Korea is relatively low, particularly for public pensions. Ensuring an adequate level of income replacement rates is very urgent, and thus private pensions, including corporate and personal retirements, have received more attention in order to reduce the gaps between the required and actual. Since retirement insurance was abolished in 2010, private pensions have continued to grow dramatically. However, the exact patterns have not been clearly predicted due to confidentiality or insufficient background information. In this novel academic attempt, we aim to forecast the scale of private pensions markets until the year 2020. For the corporate pensions that are managed either by workers or by their employers, the reserves are estimated and therefore predicted by several factors, including: the dynamics of the periodic payments, the system conversions from the retirement payment to the requirement pension, the additional contribution by workers, the amount of annual salary, the corporate profits, and the managing performance of retirement allowance. Furthermore, we examine possible variables that may influence the management of personal pensions, such as the incentive to hold private pensions, the patterns of holdings, and the monthly average deposits. We then select quantifiable variables using multiple regression analysis to ultimately form the forecasting model.
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