基于粗糙集理论的农村社会养老保障分区域推进体系的研究

摘要

十六大以后，中央逐步加大了解决“三农”问题的力度，在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》明确提出政府要“增加财政社会保障投入，多渠道筹措社会保障基金，合理确定保障标准和方式，建立健全与经济发展水平相适应的分层次、广覆盖的社会保障体系”。而中共十六届六中全会明确提出2020年基本建立“覆盖城乡居民的社会保障体系”，并把它作为构建社会主义和谐社会的重要目标任务。由此可见，党和国家对于中国社会保障事业、对于社会主义新农村建设是何等重视。因此，本文主要工作就是对中国农村社会养老保障制度分区域推进体系的研究。介绍了粗糙集理论特点及在农村社会养老保障研究模式中的应用，通过数据挖掘的微观仿真方法，高度总结出目前我国农村社会养老保障方式的不同模式。同时从系统工程的宏观角度，将层次聚类的分析方法应用在始于2006年的中日农保合作项目中涉及的八个地区，结合不同地区的发展水平，实现分层次全覆盖的设想。 本文分为六章。第一章介绍本文主要研究内容、研究意义，为解决中国农村社会养老保障的现实问题。第二章阐述了粗集的概念技术及其思想内涵。第三章是粗糙集理论在农村社会养老保险参保率分析中的应用。引入粗糙集理论在参保意愿分析中的应用。通过“八地区”的数据获取，数据预处理，到数据属性约简直至提取规则，详细推导出影响参保意愿的因素，以及参保意愿对参保率的影响。第四章是农村社会养老保险长期精算估计模型与实证分析。在对参保率准确估算的基础上，完善传统的精算模型，提高基金运营测算的准确性。第五章是农村社会养老保障分区域推进体系的建立。结合前两章的研究成果，提出推进全覆盖体系的设想。以“八地区”为研究样本，通过层次聚类，划分不同区域层次，并提出以“八地区”的全覆盖进程向全国范围推广的设想。第六章是对本文工作的研究意义和创新点以及对下一步研究方向的总结。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1概述

1.1.1粗糙集的特点

1.1.2粗糙集的应用

1.1.3粗糙集的主要思想

1.1.4粗糙集的理论解释

1.1.5粗糙集的论域模型

1.1.6国内外研究热点

1.2选题背景及研究现状

1.2.1中国农村社会养老保障的发展及现状

1.2.2中国农村社会养老保险的制度模式

1.2.3养老保险基金的收支模式

1.2.4参保率对基金精算与平衡预测的意义

1.2.5课题主要研究内容和创新点

1.3论文结构

第二章粗糙集理论基础和技术

2.1粗糙集理论基础

2.1.1基本理论思想

2.1.2知识与知识库

2.1.3不精确范畴、近似与粗糙集

2.1.4知识约简

2.1.5知识的依赖性

2.1.6知识表达系统

2.1.7决策表

2.2粗糙集理论及技术

2.2.1信息系统

2.2.2属性的依赖性

2.2.3属性的约简

2.2.4属性值的约简

2.2.5一般算法的计算复杂度

2.3粗糙逻辑与决策

2.4粗糙集理论的核心

2.5基于粗糙集理论的规则发现方法的基本思想

2.6本章小结

第三章粗糙集理论在农村社会养老保险参保率分析中的应用

3.1农村社会养老保险的参保意愿分析

3.1.1参保率重要性的背景介绍

3.1.2传统方法对参保率的预测和应用

3.2粗糙集理论在参保率预测中的应用

3.2.1粗糙集理论的引入

3.2.2数据的获取和表示

3.2.3数据的预处理

3.2.4数据约简及规则提取

3.2.5参保率分析

3.2.6实证结果分析

3.3本章小结

第四章农村社会养老保险长期精算估计模型与实证分析

4.1传统方法中长期精算模型

4.1.1基金平衡指标群

4.1.2基金流程框图

4.1.3基金滚存分析

4.1.4基本结论

4.2粗糙集规则约束下的长期精算结果

4.2.1粗糙集约束条件

4.2.2个人缴费与财政投入

4.2.3有限财政测算

4.2.4基本结论

4.3本章小结

第五章农村社会养老保障分区域推进体系的建立

5.1分区域推进体系概述

5.1.1整体设想

5.1.2推进全覆盖体系的设想

5.2不同区域划分的判定算法

5.2.1"八地区"基本情况

5.2.2层次聚类

5.2.3不同区域划分层次

5.3全覆盖进程

5.3.1全覆盖含义

5.3.2"八地区"全覆盖进程

5.4全国推广的现实性

5.5本章小结

第六章总结与展望

6.1主要涉及政策理论

6.1.1分群体覆盖

6.1.2区域覆盖

6.1.3“大账户小统筹”理念

6.1.4有限财政理论

6.2主要方法论的创新

6.2.1粗糙集理论的应用

6.2.2精算体系的建立

6.2.3层次聚类分析

6.3本文研究成果和进一步研究方向

6.3.1研究结论

6.3.2进一步研究方向

参考文献

附录

研究生阶段科研成果

致谢