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    设定提存计划研究的知识图谱——基于CiteSpace的可视化分析

     

     
    【基金项目】北京教育会计学会项目(项目编号:教会发[2018]3号);北方工业大学“毓青人才”项目(项目编号:校发[2018]44号);北方工业大学科研启动基金项目(项目编号:110051360002);北方工业大学基本科研计划(项目编号:110052971803/099);北方工业大学教育教学改革和课程建设研究项目(项目编号:109051360018XN009/042)。
     
     
     
    宁美军1 赵西卜2(博导) 朱 丽3 王海朋4
    (1北方工业大学 北京100144 2中国人民大学 北京100872
    3 北京大学 北京100871 4中国石油工程建设有限公司 北京100120)
     
    【摘要】 设定提存型企业年金既是国家养老保险体系的重要支柱,又是公司治理机制的有机组成部分,不仅对员工激励具有重要作用,而且有助于建成多层次养老保障体系。文章借助CiteSpace可视化分析工具,利用科学知识图谱(Mapping Knowledge Domains)研究方法,绘制设定提存计划影响因素和经济后果的知识图谱,并对设定提存计划领域的研究进行关键人物与文献识别、研究热点演进、前沿发展趋势的可视化分析,旨在将我国设定提存计划的前沿理论落实到实践创新中。
    【关键词】   设定提存计划;企业年金;最优投资策略;可视化分析
    【中图分类号】 F842 【文献标识码】 A 【文章编号】 1002-5812(2019)04-0008-06
     
     
     
    一、引言
    从史证角度,我国企业年金制度的建立可追溯到20世纪90年代。1991年国务院发布《关于企业职工养老保险制度改革的决定》(国发[1991]33号),提出在我国逐步建立基本养老保险、企业补充养老保险(亦即企业年金)以及职工个人储蓄养老保险三者相结合的养老保险制度。此后,我国企业补充养老保险制度逐步建立和完善,成为养老保险制度的第二大支柱。2004年,劳动和社会保障部颁布《企业年金试行办法》《企业年金基金管理试行办法》和《企业年金基金管理机构资格认定暂行办法》,正式用企业年金取代企业补充养老保险的称谓,企业年金的发展逐渐走上正轨。2013年3月,《关于扩大企业年金基金投资范围的通知》(人社部发[2013]23号)以及《关于企业年金养老金产品有关问题的通知》(人社部发[2013]24号),均强调应提高设定提存型企业年金投资效率,实现资金保值和增值的战略要求。2016年习近平总书记两次批示老龄化工作。2017年10月,党的十九大提出“坚持在发展中保障和改善民生;提高保障和改善民生水平,加强和创新社会治理;积极应对人口老龄化,构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境,加快老龄事业和产业发展”。2017年12月,人社部、财政部印发《企业年金办法》,鼓励引导符合条件的企业建立企业年金。
    企业年金既是国家养老保险体系的重要支柱,又是公司治理机制的有机组成部分,不仅对员工激励具有重要作用,而且有助于建成多层次养老保障体系。企业年金的类型包括设定提存计划和设定受益计划。我国企业年金的主要类型为设定提存计划,国外企业年金的主要类型为设定受益计划?;谖夜捞氐闹贫缺尘?,为厘清设定提存计划研究的关键人物与节点文献,把握该领域的研究热点演进以及前沿发展趋势,本文借助知识可视化软件,通过绘制知识图谱对Web of Science数据库中关于设定提存计划的研究进行定量考察和可视化分析研究。
    二、研究方法与数据来源
    (一)研究方法
    本文运用CiteSpace作为设定提存计划研究的可视化分析工具。该软件运用共引分析理论和关键路径算法计量特定领域文献,进而绘制出科学知识图谱,该知识图谱采用年轮环的方式表示分析对象在不同时间段内的被引频次,能够直观地展现特定领域的信息全景,识别特定领域中的关键节点文献等(侯?;秃靖?,2013;陈叶叶,2016)。
    (二)数据来源
    本文以Web of Science数据库(包括SCI和SSCI)为数据源进行主题检索,检索表达式为:主题=(Defined Contribution Pension Plan*),检索时间跨度=所有年份,学科范围=所有学科,文献类型限定为期刊论文,语言类型设定为英语,最后获得1992—2018年共计86篇文献,数据下载日期为2018年10月22日。
    根据下页图1,从总体上看,1992—2018年,设定提存计划领域的发文量呈逐年上升趋势,并逐渐成为学术研究热点。 (图略)
     (三)数据处理
    运用CiteSpace软件进行可视化分析前,本文进行了数据除重处理,结果显示86篇文献均无重复。此外,本文设置时间范围(Time Slicing)为“1992—2018”,时间分区(#Year Per Slice) 为“3”,其他设置针对不同研究问题,进行相应选择。
    三、基于CiteSpace的知识图谱可视化分析
    (一)主要国家与研究机构分析
    在CiteSpace中,以“Country”和“Institution”为网络节点(Node Types),阙值选择(Selection Criteria)中选Top50(每个时间切片中被引频次的前50项),网络裁剪(Pruning)中选择“Pathfinder”,其他选项默认。运行Citespace,得到国家合作与研究机构合作的混合网络,如图2所示,其中有节点23个,连线16条,网络密度为0.0632。
    根据表1和图2,美国以最大的节点在国家网络中排名第一,其发文量贡献率最高(30篇),其次是中国(25篇)、英国(13篇)。美国作为设定提存计划发文量最多的国家,其研究机构主要分布在National Bureau of Economic Research(5篇)、哈佛大学(4篇)、密歇根州立大学(3篇)。根据表1和图3,我国主要分布在华北电力大学(6篇)、清华大学(6篇)。英国主要分布在赫瑞·瓦特大学(4篇)、伦敦城市大学(4篇)、牛津大学(3篇)。
    从发文影响力来看,英国的节点中心度最大(0.41),表明该网络中大部分国家或科研机构都与它有直接或间接的合作关系。其次是美国 (0.39)。我国节点中心度为0,表明我国设定提存计划的研究具有数量优势,还未形成质量优势。此外,由图2可以看出,美国、英国、中国节点外环颜色较深,且由关键路径相连,表明“英国—美国—中国”构成了设定提存计划研究领域的核心学术群体。
    由表1、图2和图3可以看出,我国设定提存计划领域的研究与国际先进水平还有差距,在国内合作和国际合作方面均未形成规模经济效应。因此,我国应当扩大与核心学术群体国家/机构间的更广泛、更深入的合作,以提升我国设定提存计划研究领域的学术影响力。
    (二)关键节点文献分析
    本文在CiteSpace节点类型(Node Type)中选择“Cited Reference”,将主题词来源设定为文献标题、摘要、作者关键词、增补关键词,阙值选择中选Top50,网络裁剪中选择“Pathfinder”,其他选项保持默认设置。运行Citespace,得到共被引网络图谱,如下页图4所示。共有673个节点,1 417条连线,网络密度为0.0063。对该网络图谱中进行汇总,得到10个具有主导型地位和学术影响力的关键节点(被引频次≥4),如下页表2所示。
    对下页图4进行分析我们可以得出,在设定提存计划领域共被引知识图谱中,共包含了10个关键节点文献,具体分析如下:
    德明财经科技大学Nan-wei Han和台湾大学Mao-wei Hung,于2012年在“Insurance: Mathematics and Economics”发表的“Optimal asset allocation for DC pension plans under inflation”成为共被引网络图谱中出现最早的、被引频次最高(11次)的关键节点文献。Han和Hung(2012)较早地从通货膨胀风险视角研究设定提存计划的最优动态资产配置。建立了通货膨胀风险下设定提存计划的最优动态资产配置模型,认为为应对通货膨胀风险,应当在养老金投资组合中引入通货膨胀指数化债券,在经济下行时,退休职工可以收到指数化的年金和最低保证金。Han和Hung(2012)将恒定相对风险厌恶(Constant Relative Risk Aversion,CRRA)效用最大化作为设定提存计划的优化目标,以实现投资资产组合最优化。此类优化目标更注重设定提存计划投资的收益性。
    华北电力大学高建伟于2009年在“Insurance: Mathematics and Economics”发表的“Optimal portfolios for DC pension plans under a CEV model”是共被引网络图谱中被引频次为8次的关键节点文献。Gao(2009)研究了基于CEV模型的投资策略,以解决在人口老龄化背景下,如何设计多层次养老保险制度的精算指标及如何保值增值问题。Gao(2009)在基本养老保险制度下,以评估和制定福利指标作为研究基金缺口的突破口,在连续情形下,将无风险资产收益率推广为仿射利率期限结构,将风险资产收益率推广为常方差弹性(ConstantElasticityofVariance,CEV)模型,利用随机控制理论,得到不同效用函数下的最优投资策略的解析解。
    高建伟于2008年在“Insurance: Mathematics and Economics”发表的“Stochastic optimal control of DC pension funds”是共被引网络图谱中被引频次为7次的关键节点文献。Gao(2008)利用随机控制理论,建立设定提存计划的最优化模型,推导出非线性二次偏差优化定权模型,求得最优给付率和最优投资策略。Gao(2008)以积累期结束时的积累额效用最大化作为设定提存计划的优化目标,更加关注设定提存型企业年金投资的收益性。
    广东外语外贸大学Haixiang Yao、华南师范大学Zhou Yang以及墨尔本大学Ping Chen,于2013年在“Insurance: Mathematics and Economics”发表的“Markowitzˊs mean-variance defined contribution pension fund management under inflation: A continuous-time model”是共被引网络图谱中被引频次为6次的关键节点文献。Yao等(2013)主要研究了通胀因素和随机利率影响下的设定提存计划的最优投资策略。首先建立Markowitz均值-方差模型,然后运用拉格朗日对偶理论(Lagrange duality theory)、偏微分方程(HamiltonJacobiBellman)求出函数显式解,得出最优投资策略;最后通过固定某些参数对所得结果进行数值模拟,并进行相应的经济意义解释。
    中国人民大学何林、清华大学梁宗霞,于2013年在“Insurance: Mathematics and Economics”发表的“Optimal investment strategy for the DC plan with the return of premiums clauses in a mean-variance framework”是共被引网络图谱中被引频次为6次的关键节点文献。Merton(1969)首次提出了最优投资和消费问题,该Merton模型中包含一个无险资产和一些风险资产,目的是最大化终值财富和消费的整体效用,Merton用动态规划的方法求得显式最优解(梁宗霞和赵笑阳,2016;何林,梁宗霞,2016)。He和Liang(2013b)在均值-方差目标下,利用最优控制理论、变分不等式等方法,研究了具有保费退还条款的设定提存计划在积累阶段的最优投资策略;并利用蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method)比较了有保费退还条款与无保费退还条款下的最优策略变化,研究表明,积累期缴费率对在风险资产的配置比例有负向影响。He和Liang(2013b)将均值-方差效用作为设定提存型年金管理的优化目标,兼顾了设定提存计划收益与风险的平衡。
    清华大学Guohui Guan和Zongxia Liang,于2014年在“Insurance: Mathematics and Economics”发表的“Optimal reinsurance and investment strategies for insurer under interest rate and inflation risks”是共被引网络图谱中被引频次为6次的关键节点文献。Guan和Liang(2014)以恒定相对风险厌恶(Constant Relative Risk Aversion,CRRA)效用最大化作为设定提存计划的优化目标,建立了包含随机利率、通胀指数、债券、通胀保值债券的风险模型,进而求解出设定提存计划的最优个体再保险和投资策略。Guan和Liang(2014)的研究更为关注设定提存计划的安全性和收益性。
    意大利都灵大学ElenaVigna,于2014年在“Quantitative Finance”发表的“On efficiency of mean-variance based portfolio selection in defined contribution pension schemes”是共被引网络图谱中被引频次为5次的关键节点文献。Vigna(2014)研究了设定提存计划在积累阶段的最优投资策略,并论证了选择基于目标规划方法求解设定提存计划最优投资策略的原因。Vigna(2014)将目标函数应用于设定提存型企业年金的管理实践,其研究兼顾了设定提存计划风险与收益的平衡。
    中国人民大学何林、清华大学梁宗霞,于2013年在“Insurance: Mathematics and Economics”发表的“Optimal dynamic asset allocation strategy for ELA scheme of DC pension plan during the distribution phase”是共被引网络图谱中被引频次为5次的关键节点文献。He和Liang(2013a)运用随机动态规划方法求出封闭解,进而探究了设定提存计划在分配阶段的最优投资策略,并对设定提存计划的最优资产配置策略进行了经济分析。
    赫瑞·瓦特大学Andrew J.G.Cairns、伦敦城市大学David Blake、诺丁汉大学KevinDowd,于2006年在“Journal of Economic Dynamics and Control”发表的“Stochastic lifestyling: Optimal dynamic asset allocation for defined contribution pension plans”是共被引网络图谱中被引频次为5次的关键节点文献。Cairns等(2006)较早地将随机控制理论应用于设定提存计划最优管理问题。Cairns等(2006)假设工资过程满足几何布朗运动,同时与风险资产价格过程存在相关性,将设定提存计划给付期的精算机制转化为离散的动态优化问题,并研究如何通过动态调整在债券市场和股票市场的投资比例,来实现职工个人效用的最大化。同时,Cairns等(2006)分别探究了存在不可对冲工资风险、不存在不可对冲工资风险这两种情况下,设定提存计划的最优资产配置策略随生命周期的变化情况。
    中央财经大学Huiling Wu、广东财经大学Ling Zhang、中央财经大学Hua Chen,于2015年在“Insurance: Mathematics and Economics”发表的“Nash equilibrium strategies for a defined contribution pension management”是共被引网络图谱中被引频次为4次的关键节点文献。Wu等(2015)将均值-方差效用作为设定提存型年金管理的优化目标,同时考虑了通胀风险和工资风险,将设定提存计划的最优资产配置问题转化连续时间动态控制与优化问题,进而求得设定提存计划最优资产配置的纳什均衡策略。Wu等(2015)将博弈论的思想引入设定提存计划最优投资策略的确定中,丰富了设定提存计划投资安全性和收益性的内涵。
    (三)  研究热点的演进分析
    本文通过关键词共现分析确定设定提存计划研究领域的研究热点。在CiteSpace节点类型(Node Types)中选择“Keyword”,每三年为一个分割时间片段,在阙值设置中设定为“Top 50 per slice”,其他选项默认。运行CiteSpaceⅤ,绘制关键词共现网络,为了更好地展现设定提存计划研究中的时间分布及相互间关系,我们选择“Time Zone”时区网络视图,得到关键词网络时区视图,如图5所示,在此基础上对全部关键词进行EM聚类,得到全部关键词的年度变化分布表出现频次≥4的名词短语,如表3所示。
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
    由图5可知,在关键词共现网络时区视图中,自左到右、自上而下依次是“defined contribution pension plan”“risk”“asset allocation”“optimal investment strategy”“scheme”“management”“inflation”“model”“framework”等高频节点。结合表3,我们得到设定提存计划研究领域的各时期研究热点,按时间动态将其分为以下三个阶段:
    第一阶段(2010—2012年):主要研究设定提存计划的理论,该阶段的研究热点关键词主要包括风险、最优投资策略、管理、通货膨胀。
    1.风险。企业职工退休后福利可能存在收入替代率不足风险、长寿风险、投资风险、政府削减社??Х缦找约巴ɑ跖蛘头缦眨˙odie,1990),基于风险规避和个人效用最大化的动机,企业职工很可能通过参与设定提存计划为退休后的生活提供保险。Yoshida和Horiba(2012)研究发现,企业职工与年金管理机构之间存在信息不对称,这种信息不对称可能会造成逆向选择与道德风险,因而国家有必要对企业年金管理机构进行管制。现有学者主要从最低资质标准(郭磊,2011)和专家评审制度(郭磊和陈方正,2006)这两方面研究我国设定提存计划年金管理市场的准入制度。进一步地,郭磊(2010)从搜寻理论视角研究了设定提存计划年金管理市场的管制效果。
    2.最优投资策略。设定投资计划的最优投资策略是研究热点和重点,已有学者分别基于恒定相对风险效用最大化(Han和Hung,2012;Guan和Liang,2014)、均值-方差效用最大化(He和Liang,2013;Yao等,2013;Wu等,2015)、积累期结束时的积累额效用最大化(Gao,2008)等优化目标,运用随机控制理论、博弈论、目标规划方法等方法构建模型(Gao,2009;Vigna,2014),并求解出设定提存计划的最优投资策略。德勤2011年调查报告显示,企业作为年金计划的发起人,在建立设定提存计划型企业年金的过程中,其通常要做出16项(统计结果的中位数)有关年金计划的投资策略选择。
    3.管理。设定提存计划的专业化管理,不仅可以有效降低投资风险,还可以实现投资的规模经济效应,基于此,设定提存计划比其他的保险计划更具有优势(Gustman等,1994)。设定提存计划面临的制约因素主要体现在管理不规范等方面(郑秉文,2010;郭庆然,2010)。
    4.通货膨胀。现有学者在研究设定提存计划的最优投资策略时,大多考虑了通货膨胀因素的影响(Han和Hung,2012;Yao等,2013;Guan和Liang,2014;Wu等,2015)。
    第二阶段(2013—2014年):在研究设定提存计划理论的同时,开始关注设定提存计划最优投资策略的分析方法。该阶段的研究热点关键词主要包括资产分配、模型、随机利率。
    1.资产分配。韩烨和宋宝安(2014)研究发现,设定提存计划实施过程中的分配不公平、税收优惠政策可能会影响设定提存计划的实施效果。Chen等(2013)研究了均衡状态下税收对企业年金的影响程度。在生命周期理论框架下,税惠政策对不同收入水平家庭的作用主要包括养老金投资收益税免除、平滑收入(Rydqvist等,2014)。
    2.模型。设定提存计划研究领域的关键节点文献均是在建立相关模型的基础上,进而求解得出最优投资策略(Cairns等,2006;Gao,2008;Gao,2009;Han和Hung,2012;Yao等,2013;He和Liang,2013a;He和Liang,2013b;Guan和Liang,2014;Vigna,2014;Wu等,2015)??梢钥闯?,该阶段设定提存计划的研究更注重方法论的研究。
    3.随机利率。Yao等(2013)研究了随机利率影响下的设定提存计划的最优投资策略。Guan和Liang(2014)以恒定相对风险厌恶效用最大化作为优化目标,建立随机利率风险模型,以求解最优投资策略。
    第三阶段(2015—2018年):在持续关注设定提存计划最优投资策略的分析方法的同时,开始重视如何构建体系化的框架进行动态资产配置以实现更高的收益。该阶段的研究热点关键词主要包括框架、动态资产配置、收益。
    1.框架。汪丽萍和朱文革(2016)分析并构建了税收效应对企业年金参与决策的作用机理框架,该框架的建立主要基于生命周期理论和行为经济学?;谒兄撇忝娴目蚣苎芯咳衔?,国有企业更有可能参与设定提存计划(朱铭来等,2015;郭磊和苏涛永,2015;董克用等,2017)。张东旭(2017)构建了设定提存计划参与决策影响因素的理论框架。
    2.动态资产配置。王晓军和姜增明(2017)研究发现,长寿风险对设定提存计划最优缴费率和动态资产配置的影响十分显著。Vafeas和Vlittis(2016)研究发现,在董事会任职的外部董事比例与养老金计划资金水平呈正相关。进一步研究发现,外部董事比例减轻了财务困境风险与养老金计划资金不足之间的关系,且外部董事比例较高的董事会倾向于将较低部分的计划资产分配给风险较高的证券。
    3.收益。设定提存计划的收益主要体现在四个方面。第一,设定提存计划的投资增值,主要从设定提存计划投资于风险资产和无风险资产的最优投资组合比进行剖析(Guan和Liang,2014;Vigna,2014;Wu等,2015)。第二,设定提存计划的福利效应,主要从职工的人力资本视角进行剖析(郭磊和苏涛永,2015;于新亮等,2015;郭瑜和田墨,2016;徐长杰和曾湘泉,2016)。第三,设定提存计划的激励效用,主要从企业主动实施年金计划的动机进行剖析(Allen等,1993;徐长杰和曾湘泉,2016)。第四,设定提存计划的税收优惠(郭磊和苏涛永,2015;朱铭来等,2015;汪丽萍,2015;Lee,2017)。此外,张东旭(2017)研究发现,在参与收益一定的情况下,设定提存计划参与决策主要受付现成本、机会成本、风险成本等参与成本的影响,且参与成本越高,企业越不可能参与设定提存计划。
    (四) 研究前沿及发展趋势分析
    本文利用Citespace软件提供的突变检测算法来确定设定提存计划领域的研究前沿和发展趋势。下页图6列示了设定提存计划领域的研究前沿文献。
    由图6可知,2008—2010年的研究前沿文献是Gao(2008)、Gao(2009),对应的研究前沿术语包括随机最优控制、最优投资策略、HJB方程。2011—2013年的研究前沿文献是Han和Hung(2012)、Yao等(2013)、He和Liang(2013a)、He和Liang(2013b),对应的研究前沿术语包括通货膨胀风险、最优动态资产配置。2014—2016年的研究前沿文献是Guan和Liang(2014)、Vigna(2014)、Wu等(2015),对应的研究前沿术语包括随机动态规划、随机通胀、纳什均衡策略。
    综合研究设定提存计划研究领域的前沿文献和前沿术语,本文发现:
    第一,设定提存计划的前沿发展趋势从理论研究到方法论研究,逐渐演变为理论研究与方法论的综合研究。这表明,设定提存计划未来的前沿研究更注重将前沿理论在方法论的指导下应用到实务创新中,从而以指导实践。
    第二,以往设定提存计划的关键节点文献主要涉及数学学科中的应用数学(例如,微分方程、傅里叶变换、复变分析、数值方法、概率论、数理统计、运筹学、控制理论、信息论等),该领域发表的文献也比较多。随着设定提存计划的重要作用逐渐被企业发现,企业将会逐渐加大投资,这将为未来研究提供较好的现实条件。且中国情境下特殊的产权性质以及高度集中的股权结构等公司治理特征也为未来的研究提供了较好的实验环境?;诖?,设定提存计划的跨学科研究(涉及管理经济学、保险、人力资源、金融、会计等学科的综合研究)将成为前沿研究。
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
    四、结论及展望
    本文从史证角度研究设定提存计划的演进规律,运用CiteSpace对Web of Science数据库(包括SCI和SSCI)收录的86篇设定提存计划领域的文献进行可视化分析,分析了主要国家/研究机构的合作情况、该领域关键节点文献、研究热点演进及研究前沿趋势。
    研究发现,第一,我国设定提存计划领域的研究机构主要集中在华北电力大学、清华大学等高校,在国内合作和国际合作方面均未形成规模经济效应,我国发文量虽然排名第二,但发文影响力远远低于美国和英国;美、英两国在该领域的研究处于领先地位,并形成了以“英国—美国—中国”为中心的核心学术群。第二,设定提存计划领域的研究热点演进过程为:设定提存计划理论研究—设定提存计划方法论研究—设定提存计划理论与方法论结合的体系化研究。第三,设定提存计划领域的研究前沿主要聚焦于最优投资策略、最优动态资产配置、随机动态规划、随机通胀、纳什均衡策略等方面,同时涉及数学学科、管理经济学学科等多学科的综合研究也将成为设定提存计划的前沿研究。
    现有关于设定提存计划的研究为之后的研究提供了较高的研究起点和丰富的实践总结,但仍存在值得重视的研究空间。本文认为,该领域需要深入开展的跨学科研究有三个方面:第一,设定提存计划的影响因素研究。设定提存型企业年金的参与决策受到多层次因素的影响,推动企业有效实施设定提存计划是夯实国家养老保险第二大支柱的重要基石。第二,设定提存计划的经济后果研究。已有文献关于企业年金经济后果的研究主要集中于设定受益计划,且其经济后果研究主要集中于生产率(Macpherson,1990)、融资成本(Campbell等,2012;赵景东等,2017)、股利分配及投资政策(卢太平和韩春梅,2018)、价值相关性(Chen 等,2015)。我国企业年金属于设定提存计划,现有设定提存计划的经济后果研究主要集中于企业竞争力(盛明泉和汪顺,2017)、生产率(程远等,2017;于新亮等,2017)、员工工作搜寻和任期(徐长杰和曾湘泉,2016)等方面,而在企业效用最大化和职工个人效用最大化等方面的研究仍有空白。第三,设定提存计划的治理作用研究。设定提存计划是公司治理机制的有机组成部分,从公司治理视角研究设定提存计划的治理作用将具有重要的现实意义。J
     
     
    【主要参考文献】
    [1]        Cairns,A. J. G. Blake,D.,Dowd,K.Stochasticlifestyling:Optimal dynamic asset allocation for defined contribution pension plans[J].Journal of Economic Dynamics and Control,2006,30(5).
    2]        Gao,J.Optimal portfolios for DC pension plans under a CEV model[J].Insurance:Mathematics and Economics,2009,44(3).
    3]        Gao,J.Stochastic optimal control of DC pension funds[J].Insurance:Mathematics and Economics,2008,42(3).
    4]      Guan,G.,Liang,Z.Optimal reinsurance and investment strategies for insurer under interest rate and inflation risks [J].Insurance:Mathematics and Economics,2014,(55).
    5]        Han,N.,Hung,M. Optimal asset allocation for DC pension plans under inflation[J].Insurance: Mathematics and Economics,2012,51(1).
    6]        He,L.,Liang,Z.Optimal dynamic asset allocation strategy for ELA scheme of DC pension plan during the distribution phase[J].Insurance:Mathematics and Economics,2013a,52(2).
    7]        He,L.,Liang,Z.Optimal investment strategy for the DC plan with the return of premiums clauses in a mean-variance framework[J].Insurance:Mathematics and Economics,2013b,53(3).
    8]        Vigna,E.On efficiency of mean-variance based portfolio selection in defined contribution pension schemes[J].Quantitative Finance,2014,14(2).
    9]        Wu,H.,Zhang,L.,Chen,H.Nash equilibrium strategies for a defined contribution pension management?。?span class="lbxhf">J].Insurance:Mathematics and Economics,2015,(62).
    10]      Yao,H.,Yang,Z.,Chen, P. Markowitz′s mean-variance defined contribution pension fund management under inflation:A continuous-time model[J].Insurance:Mathematics and Economics,2013,53(3).
    [11]      张东旭.企业年金参与决策的影响因素:理论框架与实证分析——来自A股上市公司的经验证据[J].经济管理,2017,(1).
     
    【作者简介】
    赵西卜,男,经济学博士,管理学博士后,中国人民大学商学院教授,博士生导师。
    宁美军,女,北方工业大学经济管理学院讲师,中国人民大学商学院管理学博士;主要研究方向是财务会计与政府会计,担任中国企业管理案例与质性研究论坛审稿人。
    朱丽,女,北京大学国家发展研究院博士后;主要研究方向是组织行为学、社会网络和创新创业、管理理论与实践价值挖掘研究。
    王海朋,女,中国石油工程建设有限公司,会计师。
     

    江苏十一选五 www.seejz.com 文章刊登于《商业会计》2019年2月第4期

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