AI投资热潮的性质与驱动力 - 诺贝尔经济学奖获得者迈克尔·斯宾塞表示，AI领域投资热潮催生股市"狂热"，科技企业相信投资不足所付出的代价远高于投资过度所付出的成本 [1] - 迈克尔·斯宾塞认为这是一轮"理性投资"，其背后的逻辑是一旦被淘汰出局，代价过于巨大 [1] - 中国社会科学院学部委员蔡昉谈及此轮投资热潮存在泡沫，并将泡沫分为伴随过热但最终能沉淀技术、提升生产率、增加社会财富的产业泡沫，以及金融泡沫 [1] 技术发展与社会影响的平衡 - 与会嘉宾就引导技术向善达成共识，蔡昉认为生产率增长不是技术发展的必然，需要引导科技向善，用制度建设平衡新技术的创造性和破坏性 [1] - 蔡昉关注到老龄化问题，指出劳动年龄人口因承担养老保险缴费等三重负担导致消费能力受限，AI的发展应与人的发展平衡，以释放各年龄段人口的消费能力与消费意愿 [2] - 迈克尔·斯宾塞表示，未来十年若未看到AI在'蓝领世界'中的积极应用将非常令人失望 [2] AI产业的特定应用与要求 - 中国银行原行长李礼辉表示，技术向善的道路也是金融普惠的方向 [2] - 中国AI产业的自主性、普惠性发展将保证金融资产和金融数据的安全性、金融交易和金融服务的可靠性、账务处理和账务记录的准确性 [2]

人口结构变化趋势 - 2024年中国65岁及以上人口占比达15.66%，0-14岁人口占比为15.81%，两者已非常接近[4][5] - 2024年有8个省份65岁及以上人口占比超过18%，多于2023年的7个省份[1] - “十五五”时期老年人口和老龄化率将持续攀升，高龄人口增速更快，65岁及以上人口占比将最终超过0-14岁人口占比[4][5] - 2024年60岁及以上人口占比达22%，其中高龄化（80岁及以上）速度加快[7] - 劳动年龄人口持续减少，老年抚养比显著上升[6] 区域人口结构分化 - 各省份呈现三类特征：少年儿童占比低且老年人口占比高（如上海、辽宁）、少年儿童占比高且老年人口占比低（如贵州、广东）、少年儿童和老年人口占比均较高（如湖南、山东）[8] - 上海2024年65岁及以上人口占比20.25%，0-14岁人口占比仅9.50%；贵州同期0-14岁人口占比高达21.90%，65岁及以上人口占比12.90%[6][8] - “十五五”时期东部大城市和部分省会城市将继续吸引青年劳动力，部分地区面临人口流出与老龄化叠加的双重风险[8] 人口服务体系构建 - 人口政策重点围绕“一老一小”两条主线，需将婚嫁、生育、养育、教育、就业、就医、住房、养老等一体考虑[1][11] - 需完善0-3岁婴幼儿照护服务体系、普惠性托育机构与家庭支持政策，以缓解育儿成本高、女性就业受限等问题[12] - 要推动长期照护保险制度建设，发展社区居家养老与智慧健康服务，探索医养结合与社会化照护的可持续模式[12] 老年人力资源开发 - 中国居民人均预期寿命2024年达79岁，比2012年提高3.6岁[14] - 需构建老年就业友好环境，开发适合大龄劳动者的多样化工作岗位，优化就业、社保等方面年龄限制政策[2][14] - 应构建老年人就业技能提升体系，特别是数字化素养水平提升，社区层面可提供智能手机使用、短视频制作等培训[14][15] - 已有成功案例包括无锡市老科技工作者协会搭建的技术咨询平台和教育部“银龄计划”，后者2025年计划招募7000名退休教师[16]

人工智能投资热潮与经济增长 - 美国经济学家预测美国今年90%以上的GDP增长来自人工智能投资[1] - 当前全球已形成人工智能投资热 这一热潮是浇不冷的[1] 人工智能对东亚国家及企业的战略意义 - 中日韩等东亚国家面临生育率极低、劳动力短缺和老龄化挑战 亟需人工智能提高劳动生产率[3] - 在地缘政治激化背景下 人工智能实力决定国家所处的战略制高点[3] - 中美科技企业若不积极拥抱人工智能 将在竞争中被淘汰[3] 人工智能的双重性质与制度保障 - 人工智能具有双刃剑性质 既创造性也具破坏性 需通过制度建设使创造性大于破坏性[3] - 人工智能能否良好对标中国高质量发展目标是其健康可持续发展的关键[3] - 人工智能的对标过程非自然形成 需制度环境支撑并通过改革实现[3] 人工智能应对老龄化挑战的潜力 - 通过合理测算 到2035年中国赡养生产率每年将以5.6%速度增长 快于老年抚养比4.6%的年增速[5] - 借助人工智能保持生产率增长 并通过制度安排让增长成果在全体居民中均等分享 可使生产率进一步跑赢老龄化[5] 制度改革与人工智能赋能的协同效应 - 中国户籍制度改革潜力巨大 城镇户籍与常住人口城市化率相差18个百分点 对应超过8000万劳动力的潜在空间[7] - 通过改革实现资源重新配置可带来巨大劳动力供给、生产率提升和广阔消费市场 此过程依赖人工智能赋能[7] 人工智能的风险化解与机遇把握 - 应利用人工智能的创新力量化解其潜在风险 用前所未有的机遇应对前所未有的挑战[4]

全国人口发展趋势 - 2022年以来全国人口累计减少432万人，进入减量阶段，呈现少子化、老龄化和区域人口增减分化特征 [2] - 近三年有11个省份常住人口实现正增长，包括浙江、广东、新疆、海南、江苏、安徽、贵州、福建、宁夏、西藏和湖北 [2] - 长三角和珠三角成为人口迁移流入主要地区，人口持续向发达地区和各省域内中心城市集聚 [2] 重点省份人口增长 - 浙江省近三年常住人口增加130万人，位居全国第一，所有设区市均保持人口正增长 [2] - 广东省人口出生率达8.89‰，2024年出生人口增加10万人至113万人，连续7年成为第一生育大省 [4] - 人口自然增长率保持正增长的11个省份主要为西部省份和东部沿海省份，包括西藏、宁夏、新疆、云南等地 [4] 重点城市人口变化 - 近三年常住人口增量前五城市分别是合肥（53.7万人）、贵阳（50.2万人）、杭州、长沙和郑州，其中4个来自中西部省会城市 [3] - 合肥市2024年常住人口达1000.2万人，成为长三角第4个、全国第18个千万人口大市 [3] - 贵阳市连续4年人口净增量达到10万人以上，受益于强省会和强人才战略 [3] 人口增长驱动因素 - 产业发展是集聚人口的关键支撑，产业布局变化带动经济和人口密度变化，合肥通过发展新能源汽车、光伏、集成电路等新兴产业吸引年轻人 [3] - 浙江以民营经济为主导，区域经济发展均衡，城乡差别小，对吸收劳动力有利 [2] - 高出生率地区主要集中在西部和华南，2024年有10个省份人口出生率超过8‰，包括西藏、宁夏、贵州等地 [4]

文章核心观点 - 老龄化是可见的“灰犀牛”风险，而非“黑天鹅”事件，是经济社会进步的副产品 [3][8] - “十五五”期间将是中国人口老龄化水平提升速度最快的五年，养老保障体系面临严峻考验 [5] - 养老金融是应对老龄化挑战的重要支撑，需通过构建科技、产业、金融良性循环的闭环，将压力转化为驱动产业升级与银发经济发展的新动能 [5][10] “十五五”养老金融新趋势 - 中国60岁以上人口已达3.1亿人，预计到2035年将突破4亿人 [7] - 养老制度和理念正从储蓄养老时代向投资养老时代迈进，对金融机构的差异化服务、产品开发和资产配置策略提出全方位要求 [8] - 新一轮科技革命（如人工智能、量子计算、生命基因）成为重要驱动力，为养老金投资带来新产业机会并创造长寿时代新需求 [8] - 低利率环境成为新常态，票息类资产收益处于历史低位，提升长期资产创造能力是养老金管理穿越周期的重要课题 [8] 构建养老金融闭环 - 养老金融是打通国民经济与民生循环的枢纽，将国民储蓄等存量资源转化为支撑科技创新与产业升级的耐心资本 [10] - 积累大量养老金和长期寿险资金可解决产业升级中资本耐心不足问题，例如投资固态电池等前沿长周期技术 [10] - 养老金等长期资本支撑的医药健康、人形机器人、智能养老设备等产业发展，将反哺老年人提供更优质产品与服务 [10] - 养老金融基本原理是复利，需将银行存款转变为养老金、债权资金变股权资金、短期储蓄变长期耐心资本以夯实社会财富储备 [10] 多维度优化制度设计 - 当前养老金融发展存在税收激励工具不足、个人养老金对中低收入群体吸引力不足、中小企业年金覆盖面极低、住房资产难以转化养老现金流、第一支柱独大等瓶颈 [12] - 发展养老金融需坚持三个结合：有效市场与有为政府结合、微观中观宏观结合、创新链资金链产品链人才链结合 [12] - 建议推广年金自动加入机制、降低中小企业参与成本以扩面第二支柱，丰富个人养老金投资范围以激活第三支柱 [14] - 从资产端需打造投资管理核心优势，服务国家战略，平衡投资关系，建立长期绩效评价机制 [14] - 从产品端需依托康养链条，融合保险保障、资产增值与全场景服务，构建一体化生态 [14]

文章核心观点 - 携程创始人梁建章作为人口经济学专家，警告中国若不有效干预人口问题，四十年后印度人口将达中国的三倍，凸显中国人口负增长与结构老龄化的严峻挑战 [1][4] - 中国人口已进入长期下行通道，低生育率与加速老龄化将严重削弱劳动力基础、创新能力及国际竞争力，需多层面改革以创造有利生育的社会环境 [6][12][25] 中国人口现状与趋势 - 中国总人口在2022年达到14.1亿峰值后首次出现负增长，2024年进一步降至14.0828亿，连续三年负增长 [6] - 2024年新生儿数量仅954万，死亡人数达1093万，人口净减139万，出生率降至6.77‰，自然增长率为-0.99‰，总和生育率持续低于1.0 [7] - 联合国预测到2050年中国劳动力规模将从8亿减少至7.5亿，劳动力减少推高用工成本，挑战制造业竞争力 [7][8] 人口结构问题的经济与社会影响 - 老龄化加剧，2024年60岁及以上人口占比超21%，预计2035年将突破30%，即每三人中有一名老年人，对养老医疗系统构成巨大压力 [13] - 年轻人口减少将拖累国家创新能力与科技发展，即使人工智能进步也难以弥补年轻人口缺失对创新活力的支撑 [10][12] - 人口负增长的成本将转嫁至年轻人，延迟退休或成必然措施，"90后"可能需工作至七八十岁，形成沉重代际负担 [12] 国际对比：日本与印度的启示 - 日本自1990年代中期陷入人口负增长，老龄化问题严重，政策干预效果有限，导致经济增长停滞，为中国提供"行动过晚"的警示 [15] - 印度2023年人口超中国成为世界第一，生育率达2.05（接近更替水平，为中国的两倍），人口结构年轻，联合国预测2064年其人口将达17亿，潜力巨大 [17][19] 低生育率的原因与解决路径 - 经济压力（高房价、教育内卷、医疗费用）、时间压力（"996"工作文化）及社会观念变化（注重自我实现）是年轻人生育意愿低的主因 [21][23] - 解决方案需聚焦支持意愿生育家庭，包括经济援助（购房补贴、降房贷利率）、完善教育医疗体系、改革职场文化（反对"996"、推广灵活工作制） [25] - 需全社会形成人口问题共识，构建敢生能养的社会环境，使生育成为幸福选择而非负担 [25]

长期护理保险的定位与使命 - 长期护理保险被定位为中国应对老龄化的“超级守护者”，其使命是帮助失能、失智人群报销护理费用，减轻家庭负担[4] - 该保险正从试点走向全国，浙江、海南等地已先行一步，并有望催生出千亿级的护理产业[4] 当前发展面临的核心挑战 - 资金筹集是最大挑战，目前主要依赖医保基金划转与财政补贴，导致保障水平因各地经济差异而高低不一[5] - 资金筹集方式的局限性也影响了居民的参保热情[5] 解决资金问题的三大策略 - 第一招为减负分担，通过职工与单位共担、居民由政府托底的方式，激活医保个人账户中的“沉睡资金”[5] - 第二招为多元协同，引入商业保险和慈善基金，构建“基本保障+社会补充”的新格局[5] - 第三招为数字监管，利用大数据实时监测资金流向，严防虚假护理，确保资金使用效率[5] 长期护理保险的愿景与意义 - 长期护理保险的最终愿景是实现“老有所养”，使其成为一种制度稳健、监管透明、护理专业的确定性保障[6] - 该保险被视为老年生活的“体面底牌”，而非负担[7]

文章核心观点 - 老龄化被明确界定为“灰犀牛”风险，是可见且需积极应对的长期趋势，核心挑战在于将人口压力转化为驱动产业升级与银发经济发展的新动能 [1][3] - 构建科技、产业、金融良性循环的养老金融闭环被视为关键解决方案，通过将国民储蓄转化为支持科技创新与产业升级的耐心资本，形成经济良性循环 [1][4][5] - “十五五”期间是我国老龄化水平提升速度最快的五年，也是养老金融发展的核心窗口期，需多维度优化制度设计以加快发展多层次、多支柱养老保险体系 [1][2][3] “十五五”养老金融新趋势 - 中国60岁以上人口已达3.1亿人，预计到2035年将突破4亿人，人口结构深刻变革推动储蓄养老时代向投资养老时代迈进 [1][3] - 科技革命成为重要驱动力，人工智能、量子计算、生命基因等领域的突破为养老金投资带来新产业机会并创造长寿时代新需求 [3] - 低利率环境成为新常态，票息类资产收益处于历史低位，提升长期资产创造能力是养老金管理穿越周期的重要课题 [3] 构建养老金融闭环的机制 - 养老金融是打通国民经济与民生循环的枢纽，将国民储蓄等存量资源转化为支撑科技创新与产业升级的耐心资本 [4] - 养老金等长期资本能作为“耐心资本”注入固态电池等前沿技术产业，解决产业升级中资本耐心不足的问题 [4] - 养老金投资支撑的医药健康、人形机器人、智能养老设备等产业发展将反哺老年人，释放银发消费潜力，形成科技-产业-金融的良性循环 [4][5] - 闭环的基础在于将银行存款转变为养老金，把债权资金变成股权资金，把短期储蓄变为长期耐心资本，利用复利效应夯实社会财富储备 [5] 当前养老金融发展的瓶颈与多维解决方案 - 存在税收激励工具不足、个人养老金制度对中低收入群体吸引力不足、中小企业年金覆盖面极低、住房资产难以转化为养老现金流、第一支柱“一支独大”等多重瓶颈 [6] - 解决方案需坚持三个结合：有效市场与有为政府相结合；微观、中观与宏观层面相结合；创新链、资金链、产品链和人才链相结合 [6] - 具体措施包括引导金融行业创新产品和服务，开展全球组合投资，开发REITs、实物给付型产品，引导资金投向未来科技、智慧养老和养老社区等 [6] 保险行业的发展机遇与战略方向 - 保险业价值定位正从“风险保障提供者”向覆盖“医、护、康、养、居”的全生命周期服务者升级，从“财务补偿者”向“养老生态整合者”转变 [7] - 政策层面需夯实基本养老保险长期投资，推广年金自动加入机制以扩大第二支柱覆盖面，丰富个人养老金投资范围以激活第三支柱 [7] - 资产端需服务国家战略，锻造跨周期投资与资产创造能力，产品端需融合保险保障、资产增值与全场景康养服务，构建一体化生态 [7]

文章核心观点 - 老龄化被形容为“灰犀牛”风险，是可见且必须面对的重大社会经济趋势 [1][3] - 养老金融被视为应对老龄化挑战的关键支撑，需通过构建科技、产业、金融的良性循环闭环，将压力转化为驱动产业升级与银发经济发展的新动能 [3][5] - “十五五”期间是中国老龄化水平提升速度最快的五年，也是养老金融发展的核心窗口期 [3][4] “十五五”养老金融发展趋势 - 养老制度和理念发生深刻变革，从储蓄养老时代向投资养老时代迈进，对金融机构的差异化服务能力、产品开发和资产配置策略提出全方位要求 [4] - 新一轮科技革命成为重要驱动力，人工智能、量子计算、生命基因等领域的突破带来新的养老金投资产业机会和养老服务需求 [4] - 低利率环境成为新常态，票息类资产收益处于历史低位，提升长期资产创造能力是养老金管理穿越周期的重要课题 [4] 养老金融闭环的运行机制与作用 - 养老金融是打通国民经济与民生循环的枢纽，能将国民储蓄等存量资源转化为支撑科技创新与产业升级的耐心资本 [5] - 积累的大量养老金和长期寿险资金可作为“耐心资本”注入前沿技术产业（如固态电池），解决产业升级中资本耐心不足的问题 [5] - 养老金投资所支撑的医药健康、人形机器人、智能养老设备等产业发展，将反过来为老年人提供更优质的产品与服务，释放银发消费潜力，形成科技-产业-金融的经济良性循环 [5] - 养老金融的基本原理是复利，需将银行存款转变为养老金、债权资金变成股权资金、短期储蓄变为长期耐心资本，以夯实社会财富储备 [5] 当前养老金融发展面临的挑战 - 税收激励工具不足，政策杠杆效应受限，个人养老金制度对中低收入群体吸引力不足 [6] - 中小企业年金政策设计缺乏针对性，覆盖面极低 [6] - 住房作为家庭最主要资产，其价值固化僵化，难以通过以房养老等模式转化为养老现金流 [6] - 养老体系呈现“一支独大”格局，第一支柱基本养老保险积累额远超第二、三支柱 [6] 优化养老金融制度设计的建议 - 坚持有效市场与有为政府相结合，发挥市场作用并彰显制度优势 [7] - 坚持微观、中观与宏观相结合，发动家庭和企业参与二、三支柱，引导金融行业创新，优化支柱设计并开展全球组合投资 [7] - 坚持创新链、资金链、产品链和人才链相结合，开发REITs等产品，引导资金投向未来科技和智慧养老，培育专业人才 [7] 保险机构的发展机遇与发力方向 - 保险业价值定位正从“风险保障提供者”向覆盖“医、护、康、养、居”的全生命周期服务者升级，从“财务补偿者”向“养老生态整合者”转变 [8] - 政策层面需夯实基本养老保险长期投资，推广年金自动加入机制以扩面第二支柱，丰富个人养老金投资范围以激活第三支柱 [8] - 资产端需打造投资管理核心优势，服务国家战略，锻造跨周期投资与资产创造能力，建立长期绩效评价机制 [8] - 产品端需依托康养链条，融合保险保障、资产增值与全场景康养服务，构建一体化生态 [8]

关税政策的低效与负面影响 - 2025财年美国关税收入达到1950亿美元，比前一年增长近3倍，单月最高收入为272亿美元[3] - 关税征收存在漏洞，例如301船舶吨位税因货物流向加拿大温哥华、香港等中转地而难以有效征收[5] - 关税核定过程易滋生腐败，商品定价弹性大使企业可能通过向官员支付10%好处费来规避20%的关税[7][8] - 关税成本被转嫁至消费者和企业，导致进口家电、衣服及原材料价格上涨，最终由美国民众承担[10][12] 降息对财政压力的缓解作用 - 美联储两次降息共50个基点，预计每年可为美国政府节省950亿美元利息支出[13][15] - 2024年美国国债利息支出首次突破1.1万亿美元，占GDP的3.93%，创1998年以来新高[13] - 与2021年低利率时期相比，2024年利息支出从3520亿美元飙升至8810亿美元，差额超过5000亿美元[15] - 降息有助于稳定市场信心，例如2024年10月美国政府面临关门风险时黄金价格涨至3875美元，降息后金价回落[17][19] 老龄化与结构性经济挑战 - 2024年美国65岁以上人口超过5600万，占总人口比例达17%至18%[25] - 老龄化导致劳动力短缺，需依赖外国劳工或进口商品，但关税政策限制进口且移民政策收紧劳动力输入[25][27] - 长期低利率政策可能引发类似日本的经济通缩风险，企业活力下降且依赖旅游业支撑经济[22][24] - 若无法解决关税低效、移民短缺及老龄化压力，降息仅能短期缓解财政问题，无法填补经济结构性缺陷[27][29]