个人养老金利与弊

许久没有更新精读了,在停更的这段时间,每天仍有许多朋友关注前端精读,再次谢谢大家的支持。我最近仍在学习新领域知识中,预计 24 年初就可以恢复更新。

为什么我会写关于个人养老金的文章?因为我是经历了从极度排斥到最后“真香”的过程。因为老婆(下文用康女士指代)的工作原因,她在极力推广这个政策,虽然故事从她那里开始,但是我觉得投资不能这么轻率,所以仔细分析了开通个人养老金的利弊,顺便把思考写成文章,包含以下几个部分:

  1. 我为什么决定开通个人养老金?

  2. 个人养老金需要投入了什么,能得到什么?

  3. 广告部分

1. 我为什么决定开通个人养老金?

我对个人养老金最初的印象是:每年交一些钱,可以抵税,但这些钱退休后才能取出来。这个规则让我觉得个人养老金比较坑,因为这些钱到退休时已经通胀到不值钱了。而且个人养老金出来时,正赶上网传国家养老金账户见底,很容易联想到个人养老金是为了填上这个短期窟窿的策略。

我对个人养老金第一次改观,发生在康女士告诉我个人养老金虽然取不出来,但可以购买理财产品,每年 4~5 个百分点,比绝大多数理财收益高,再算上节税,确实更划算。

但即便如此我还是没有想买,因为虽然理财收益高,但本金短时间内拿不出来,是赚是赔还得仔细计算一番,我又觉得计算太麻烦所以就搁置了。

第二次改观 她认认真真地和我讲了为什么要开通的环境因素,首先,国家生育率下降的趋势不可能改变了,房地产颓势已不可挽回,想要重振国家经济需要刺激大家消费,而大家消费的前提是对未来充满信心,房地产无法带来信心,就只能靠股市了,但股市现在也在一路走低,大家都被套牢,想要解套就需要政府入场,而政府入场需要发放国债,而刺激购买国债就需要降低银行存款利率,所以利率还会继续下行。在利率下行的情况下,未来很长时间都不会有更好的投资方式。

那么顺势而为,开通个人养老金,每年就投入 1.2 万,除去退回来的税,一年也就付出几千块钱而已,如果再用账户里的钱买个合适的产品,收益还是要超过其他绝大部分投资方式的。

正如开篇所说,事后我发现还是要算一下这笔投资怎么样,那么直接进入第二节吧。

2. 个人养老金投入了什么,能得到什么?

先了解个人养老金基本规则,再分别计算个人养老金的投入与回报,就能对这笔投资有一个较为全面的认知了。

个人养老金需要投入什么?

个人养老金的基本规则非常简单:每年往养老金账户存入 0~12000 元,抵扣 360~5400 元个人所得税。计税公式是 税收 = (应纳税所得额-个税抵扣) * 阶梯税率

所以也可以这么理解个人养老金:假设税率是 100%,那么个人养老金投多少就能抵多少税,比如买 100 元个人养老金可以抵扣 100 元税,那就等于白嫖老金账户的钱,再算上投资收益,妥妥的稳赚不赔。

但天下没有这等好事,税率不可能达到 100%,在中国最高的阶梯税率是 45%,所以你能够到的税率越高,就能越大比例的 “白嫖” 个人养老金。这就是为什么大家总会说,你的收入越高,购买个人养老金越划算,这个说法是正确的。

但这到底是不是件划算的事,不止由投入决定,还要由回报共同决定。假设个人养老金账户的回报是 0,那就算税收到了 100% 档,免费往里面存个人养老金也是没有意义的,何况税率还不可能达到 100%,所以仅凭前者就下结论要开通个人养老金账户,是我不认可的逻辑,因为没有收益的投资,即便投资返利再高也是亏的呀。

总结一下,个人养老金账户一年存满 12000 元,需要净付出 10800~6600 元,收入越高免税金额越高,所以净付出就越小。具体到我们阶梯税率的每个阶段,免税额度如下:

年应税工资减税金额
3.6~14.4w1200
14.4~30w2400
30~42w3000
42~66w3600
66~96w4200
>96w5400

个人养老金的投资回报是多少?

这是我最关注的一块。首先个人养老金账户的钱在退休之前没法取出来,但可以投资。投资方式目前有4种,分别是银行存款、储蓄存款、商业养老保险和公募基金。但是从这一年来的投资数据统计,存款利率太低,基金亏损较多,养老保险倒是一种不错的选择。而我最后也是选择了购买养老保险。

养老保险的收益规则是:每年从个人养老金账户定投一些钱,可以选择退休后一次性把钱拿出来,或者每年拿固定的钱持续终身。但总的来说 起交时年龄越小,连续交的时间越长,整体收益率越高

为了计算投资回报是否划算,我们拿一个具有普遍意义的案例作为基准:

假设 30 岁开始购买,每年交满个人 12000 元额度,连续购买 5 年,按照 65 岁退休的话,在退休时一次性可以拿到 18 万左右

让我们计算一下这段期间的单利年利率。为了方便计算,假设你在 30~35 岁的年收入在 42~66w 之间,每年存 12000 元个人养老金可以节税 3600 元。那么净总投入是 5 * (12000 - 3600) 一共 420000 元,也就是为了产生这 18 万的收益,净投入的本金相当于 4.2 万元。

由于购买是从 30~35 岁连续 5 年的,而计算年利率起始时间非常重要,为了方便,我们取一个平均,按照 32.5 岁交 4.2 万元来等价计算,那么到 65 岁一共经历了 65 - 32.5 一共 32.5 年,从 4.2 万元增长到 18 万元,平均单利年化收益率为 (18 - 4.2) / 4.2 / 32.5 为 **10.1%**。

**也就是 32.5 年间,这笔投资稳定年化 10%,换算成年化复利也有 4.7%**,是相当高的收益率了。

如果按连续购买 10 年,或者 20 年,年化复利会下降一些,原因是投入被时间拉的太长了,考虑到通胀,今年的 100 元 在 10 年后已经远远不值 100 元了(按 3% 年化通胀,仅相当于今天的 75 元),另一方面最后一笔钱产生复利的年限也非常接近退休时间了,钱在复利雪球中滚的还不够多,所以复利投资要早点做。

总结一下,算上个人养老金节税与分红型保险的复利收益,4.2 万元可以在 32.5 年间产生 10% 的单利年化收益

当然个人养老金也有限制,即缴纳上限每年是 1.2 万元,结合上面分析的投入年限越短年化收益越高的特性,锁死了个人养老金能产生的收益总额上限。换句话说,如果分红型养老保险不是由个人养老金账户出,而是由你个人出资,虽然解决了每年只能投 1.2 万元限额的问题,但缺少了节税,其年化单利会下降,从收益率角度来说,并不是那么划算。

假设这 1.2 万元不是个人养老金出的,而是直接由工资拿出来交的,我们也算一下年化单利利率:假设 30 岁开始购买,每年购买 10 万,连续买 5 年,那么 65 岁可以拿到 150 万,平均单利年化收益率为 (150 - 50) / 50 / 32.5 为 **6.1%**。

所以用个人养老金撬动分红型养老保险,可以把 32.5 年的单利年化利率从 6.1% 提高到 10.1%,我个人觉得是绝对划算,可以闭眼买的。

3. 广告部分

文章开头也说了,本篇文章是给康女士打广告的,她的工作就是帮助大家合理规划个人养老金账户里的钱,所以,如果你觉得我以上的分析是有道理的,并且觉得可以每年拿出1.2万左右的资金(其实减去退回来的税,只有几千块)用于未来的养老规划的话,可以直接添加她的微信。备注“前端精读”,还会获得小惊喜哦~

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内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计实现。系统涵盖数据采集预处理、存储管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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