人口学家把以人口年龄结构变化为主要特征的过程称为“人口转变”，以突出生育率长期下降的必然性和后果，而以“老龄化”刻画这个人口转变过程及达到的高度。从中国经验来看，生育率长期处于低水平的后果，表现为少子化、老龄化、总人口减少和区域人口分化等特征；相应的经济发展后果，则表现为传统人口红利的消失及其相伴而来的发展新常态；作为实体经济的血脉，金融也应在新常态下创新发展。认识老龄化的一般特征和中国特殊性，是推动金融创新的必要前提。
人口转变与经济社会发展彼此相连、相互影响、互为因果。生育率下降是经济社会发展的结果，老龄化通常与人均收入水平正向相关。中国的生育率下降遵循了相同的发展规律，也受到特有的政策因素影响。因此，少子化和老龄化发生在现代化完成之前，呈现出“未富先老”特征。老龄化的趋势不可逆转，人口趋势性特征已经成为经济发展的常态条件。同时，老龄化与资源禀赋特征变化相伴而行，资本相对于劳动力而言稀缺性降低，作为一个变化的背景影响金融领域的经营逻辑。金融行业应立足这一背景，集养老金融、普惠金融和数智金融方面创新于一身，担当积极应对老龄化的有力工具。
老龄化及其“未富先老”特征决定金融创新的方向和路径。在人口红利时期，劳动年龄人口增长以及人口抚养比降低等人口特征，都从供给侧为高速增长创造了有利条件，金融创新也主要遵循供给侧逻辑，助力资本积累和资本形成并满足强劲的投资需求。在老龄化日益加深的后人口红利时期，增长的供给侧更强调资源重新配置，并适应创造性破坏的特点，助力提高全要素生产率和投资回报率。因此，资本形成的关键不再是扩规模和铺摊子，而应该是补短板和增效率。与此同时，社会总需求日益成为经济增长的制约因素，而居民消费日益成为内需的主导因素。这要求金融创新更着力于投资于人，在应对老龄化过程中实现稳定预期和扩大消费的目标。在人口的全生命周期中，投资于人包括在生育、养育、教育阶段的人力资本投资，旨在促进就业和创业的资金支出，以及为实现老有所养、老有所为和老有所乐的资源投入。围绕这些领域进行金融创新和金融服务，包括社保基金和个人养老金的管理、赡养比提高预期下的财富管理、长期护理保险的基金管理、反向抵押贷款等。
人工智能的革命性突破，是应对老龄化和“未富先老”的天赐良机，也为金融创新提供了前所未有的机遇。对中国来说，老龄化和人工智能成为热门话题的时机高度重合，两者既非简单的“一正一负”、互相抵消的关系，也不是“负负得正”、叠加倍增的关系，而是可以通过良好结合，借助人工智能精准配置资源，进而提高全要素生产率的赋能能力，通过分享生产率红利破解诸多老龄化难题。鉴于人工智能和老龄化都具有巨大的外部性，正确运用产业政策的规制和激励，一方面让人工智能对标解决老龄化问题，另一方面消除横亘于劳动者和中小微企业面前的数智鸿沟，也必然为金融创新和服务创造需求、提供激励、引领方向和赋予价值。
来源：清华金融评论
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