Bærekraftig velferdssamfunn? : en analyse av fremtidige pensjonsutgifter

Abstract

Andelen eldre i befolkningen øker for hvert år som går. Eldrebølgen, som endringen i befolkningsstrukturen er omtalt som, fører med seg en rekke utfordringer med tanke på samfunnets finansieringsutfordringer av velferdsordningene, spesielt for utgifter knyttet til pensjoner og trygder. Jeg vil benytte meg av makroøkonomiske indikatorer til å forutsi hvilke og hvordan disse indikatorene påvirker utgiftene til pensjoner i fremtiden. Analysen inkluderer 28 land i en komparativ kontekst. Hva bør samfunnet fokusere på for å møte denne byrden? Jeg finner, under antakelsene som er gjort gjennom oppgaven, at høy økonomisk vekst er avgjørende for å opprettholde bærekraften på sikt. Derimot vil et høyt rentenivå være utgifts drivende. Sysselsetting, skatt og inflasjon har mindre betydning for størrelsen på de fremtidige pensjonsforpliktelsene til private og offentlige aktører som betaler pensjonen vår. Dataene er hentet inn fra OECDs databank. Beregningene i oppgaven er utført i Excel og STATA.

The percentage of elderly in the population increases every year that passes. The aging, as the change in population structure is referred to as, brings a number of challenges in terms of society's funding challenges of welfare schemes, especially for society's expenses related to pensions and social security. I will avail myself on macroeconomic indicators to predict what and how these indicators affect expenditure on pensions in the future. The analysis includes 28 countries in a comparative context. What should society focus on in order to meet this burden? I find, under the assumptions that are made through the task, that high economic growth is essential to maintain sustainability in the long term. On the other side, high interest rates will increase pension expenditures. Employment, tax and inflation has less significance for the size of the future pension obligations of private and public actors who pay our pension. The data is taken from the OECD database. The calculations in this thesis is performed in Excel and Stata.