20260223-浙商证券-_大展宏图_系列研究一_老龄化是通胀还是通缩力量_32页_2mb

> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** 宏观深度报告 报告日期：2026年02月23日 # 老龄化是通胀还是通缩力量？ # ——“大展宏图”系列研究一 # 核心观点 长期以来市场偏向将人口老龄化视为典型的通缩力量，认为其会通过抑制总需求、推高储蓄供给等渠道，对利率形成持续下行压力。然而近年来，以《人口大逆转：老龄化、不平等与通胀》（以下简称“《人口大逆转》”）为代表的研究，以及机构权威文献的实证结论，却逐步出现不同声音，认为老龄化可能是通胀力量。此外，在老龄化对实际利率的影响方面，权威研究同样存在诸多分歧，如美联储等较多机构仍将老龄化视为实际利率的下行推手。 持续加深的老龄化可能是延续未来百年的宏观趋势。老龄化究竟是通胀力量还是通缩力量，到底带动利率上行还是下行等命题具有极高的研究价值。结合理论研究、宏观现实与数据证据，系统剖析人口结构转变对通胀、实际利率的传导机制，就此给出独立的分析与判断： # 一、老龄化对通胀是正向影响 我们认为老龄化是通胀力量。劳动人口产出整体大于自身消费，是通缩力量；而老龄人口消费大于产出，是通胀力量。长期来看，未来全球逐步迈向深度老龄化，老年人口抚养比上升对通胀的正向影响将逐步加深。 此外，老龄化社会还会伴随少子化现象。小孩与老人类似，存在消费需求但无产出能力，同样是通胀力量。老龄化过程中儿童占比下降和老人占比上行对通胀的影响一负一正，但就总和抚养比（“老人+小孩”/“劳动人口”）来看，全球以2028年为界（以联合国预测数据为基准），呈现“U”型走势。2028年前少子化快于老龄化，总和抚养比下行（由1966年 $76\%$ 降至2028年 $53\%$ ），劳动人口占比提升；2028年后全球范围内老龄化对抚养比的影响开始大于少子化，总和抚养比上行（由2028年 $53\%$ 升至2100年 $68\%$ ），通胀压力可能加大。 日本老龄化期间的通缩和低利率，从人口维度来看主要受益于全球化（日本在海外再造一个“日本”，而制造业的外迁又适逢中国加入WTO和东欧劳动力进入全球市场的劳动力人口红利）。展望未来，逆全球化态势下，老龄化对通胀的正向影响将进一步凸显。 AI对全球物价的影响可能整体呈现先通胀、后通缩的技术规律。发展初期，投资需求爆发较快，但实际供给能力不足，形成“通胀”效应。技术成熟后，全要素生产率提高，供给能力持续释放直至产能过剩，形成“通缩效应”。 综合来看，我们认为老龄化叠加AI前期的资本投入阶段，可能进一步形成通胀共振。 # 二、未来老龄化对实际利率可能转向正向影响 过去老龄化带动实际利率下行，未来可能带动实际利率上行。核心变化在于居民部门。 “预期寿命提升”和“出生率下降”两个“老龄化”的推动因子对实际利率的作用不同，前者加大储蓄需求对实际利率是负向影响，后者消耗储蓄需求是正向影响。 60年代至今的数据显示老龄化对实际利率的下行影响占据主导，其中人均寿命预期延 分析师：李超 执业证书号：S1230520030002 lichao1@stocke.com.cn 分析师：林成炜 执业证书号：S1230522080006 linchengwei@stocke.com.cn 研究助理：汤子玉 tangziyu@stocke.com.cn # 相关报告 1《美股为何转向“防御”？》2026.02.23 2《如何解读M1与M2双双回升？》2026.02.14 3《1月通胀：春节扰动较大，关注物价非合理回升》 2026.02.11 # 长导致的储蓄增加是最主要因素。 然而，过去是浅度老龄化阶段，“预期寿命提升”对实际利率的负向影响更大；未来是深度老龄化、超级老龄化阶段，“预期寿命提升”受制于人体寿命的物理极限，对净储蓄增长的作用可能减弱；伴随人口出生率持续下降，其导致的“老年抚养比上升”将逐步成为老龄化的主要推动力，使得老龄化对实际利率的影响由负转正。 # 三、对长端利率的影响 伴随未来老龄化带来通胀中枢和实际利率双双抬升，可能驱动长期名义利率上行。 # 风险提示 AI技术进展对全要素生产率的改善超预期；地缘政治波动改变人口结构。 # 正文目录 # 1 为什么研究老龄化？—可能是驱动通胀和利率上行的长期力量……6 # 2 老龄化是通胀力量还是通缩力量？ 8 2.1理论：老龄化对通胀有哪些的影响渠道？ 8 2.1.1 需求侧：老龄化通过收入下降、制度偏好压低通胀，但高收入国家医疗消费需求刚性 8 2.1.2 供给侧：普遍认为劳动力人口比例下降推高通胀 2.2 实证+未来：综合考虑供需两侧，老龄化对通胀的长期影响偏正面 11 2.3 以日本为鉴，为何直观经验和实证检验中存在预期差？ 15 2.3.1全球化：全球“人口红利”掩盖了日本国内的劳动力紧缩 15 2.3.2资产负债表衰退：非人口因素导致的日本总需求快速下行 18 2.3.3正规雇佣 $^+$ 非正规雇佣的二元雇佣结构：国内工资增长缺乏弹性 18 2.4 如何看待未来老龄化对通胀的影响 20 2.4.1 逆全球化+深度老龄化，印度、非洲难以接力中国、东欧 20 2.5 人工智能科技革命对通胀的影响可能先通胀后通缩，前期可能和老龄化形成通胀共振 21 # 3 老龄化对实际利率的影响 ..... 21 3.1理论：老龄化对实际利率有哪些影响的渠道？ 21 3.1.1 资本供给侧：储蓄、风险偏好与制度结构 22 3.1.2 资本需求侧：劳动、技术与投资决策 22 3.2 实证：二战后“浅度”老龄化导致利率下行 23 3.3未来：深度老龄化对实际利率的影响可能转向正面 25 3.3.1居民部门：老龄化的驱动力由寿命提升过渡到出生率下降，利率上行力量增强 25 3.3.2 企业部门：人工智能科技革命，老龄化从“投资抑制”转向“自动化补偿” 27 3.3.3公共部门：老年人政治影响力加大，赤字融资推高无风险利率 28 # 4大类资产 30 # 5风险提示 31 # 图表目录 图1： 老龄化是持续百年的长周期变量. 7 图2：80年代日本老龄化加速，同时利率、通胀下行 图3：60+人群消费倾向和30-49岁人群之比，发达国家更高. 9 图4：高收入国家医疗消费比重更高是老年人消费高的关键 9 图5：全球及核心经济体劳动年龄人口与老年抚养比实际值及预测值（1968-2060）（单位：千人） 10 图6：按年龄组划分的成年人平均技能熟练度 10 图7：伟大发明的平均年龄是39岁 11 图8： 老龄化总成本及其分项构成的变化预测（%，2022-2070） 11 图9：老年抚养比提高导致通胀抬升 12 图10：通胀、产出缺口与老年抚养比的转变 12 图11：人口老龄化导致劳动力供给减少 12 图12：日本劳动力短缺对通胀形成长期上行压力 12 图13：人口年龄结构是长周期通胀走势的显著驱动力 13 图14：年龄结构影响将从通缩压力转向通胀压力 14 图15：日本青年人口在1980年附近开始减少 15 图16：日本劳动人口占比下行 15 图17：发达地区每年新增劳动人口 16 图18：全球每年新增劳动人口 16 图19：日本女性劳动参与率2010年后超过美国 16 图20：全球、发达地区、中国抚养比 16 图21：日本海外生产比率 17 图22：日本企业“出海”加速 17 图23：日本对不同地区的外包比例（除能源外的所有制造业） 17 图24：日本制造业企业海外人数 17 图25：日本地产和股票价格指数 18 图26：日本全国地产、股票财富总规模（十亿日元） 18 图27：90年代日本非正式雇佣劳动者比例快速增长 19 图28：“春斗”涨薪率的变化 19 图29：日本老年人口劳动参与率提高 19 图30：2017-2022年日本正式与非正式雇佣员工薪资仍差异明显 19 图31：各地区劳动力供给水平 21 图32：各地区劳动力人口增速实际值和预测值 21 图33：全球人口年龄与增长率的长周期趋势及预测（1980-2100） 22 图34：美债收益率与股权风险溢价（ERP）的历史演变：1980-2015. 22 图35：联储认为人均寿命延长导致人口结构变化拉低实际利率 24 图36：日央行认为1960至2015年270个BP实际利率下行由人口引发，寿命和出生率各占一半 24 图37：联合国相对发达国家老年抚养比提升的推动力 26 图38：全球老年抚养比提升的推动力拆分 26 图39：全球老龄化进程 26 图40：预期寿命增长不断放缓 26 图41：全球较发达经济体80岁及以上人口占比（1950-2100） 27 图42：深度老龄化消费反而上行，意味着储蓄加速下行 27 图43：全球及分经济体人口增长率历史变迁与长期预测（1950-2040） 28 图44：美国信用债风险溢价的历史波动 28 图45： 老龄人口更关心经济相关议题 29 图46：1990年以来美国选民年龄不断提高 29 图47：主要发达经济体老年抚养比变迁与展望（2019-2070） 30 图48：全球主要国家公共养老金支出占GDP比重预测（2000-2050） 30 表 1: 老龄化与实际利率关系相关文献. 25 # 1 为什么研究老龄化？一可能是驱动通胀和利率上行的长期力量 长期以来市场偏向将人口老龄化视为典型的通缩力量，认为其会通过抑制总需求、推高储蓄供给等渠道，对利率形成持续下行压力。然而近年来，以《人口大逆转：老龄化、不平等与通胀》（以下简称“《人口大逆转》”）为代表的研究，以及机构权威文献的实证结论，却逐步出现不同声音，认为老龄化可能是通胀力量。此外，在老龄化对实际利率的影响方面，权威研究同样存在诸多分歧，如美联储等较多机构仍将老龄化视为实际利率的下行推手。 持续加深的老龄化可能是延续未来百年的宏观趋势。老龄化究竟是通胀力量还是通缩力量，到底带动利率上行还是下行等命题具有极高的研究价值。结合理论研究、宏观现实与数据证据，系统剖析人口结构转变对通胀、实际利率的传导机制，就此给出独立的分析与判断： 当前主要国家已经处于老龄化社会。按照联合国标准，65岁以上人口占总人口比重 $7\%$ 是进入“老龄化”社会的起点， $14\%$ 是“深度老龄化”社会， $21\%$ 以上是“超级老龄化”社会。截至2024年，主要国家里，美、欧、日65岁以上老龄化人口占总人口比重分别为 $17.9\%$ 、 $21.6\%$ 、 $29.8\%$ ，即使相对年轻的美国也已经处于“深度老龄化”社会，而欧洲、日本已经处于“超级老龄化”社会。 需要指出的是，老龄化有多种测度方式，后文引用文献中口径可能略有不同。除使用老年人口占全社会总人数比例来衡量老龄化外，统计研究中其他常用测度方法还包括：1）老年人口抚养比，即退休年龄以上老年人和劳动年龄人口之比，相较65岁以上人口和总人口之比，老年人口抚养比这一指标可以排除退休政策、儿童数量对老龄化这一应变量的扰动；2)出生率和预期寿命，长周期研究中，人口结构可以被拆解为出生率和预期寿命两个维度，其中“老龄化”的人口结构即是低生育率 $^+$ 高预期寿命所形成的结果，这种拆分方法便于对未来人口结构及其对宏观经济的影响做出展望。 持续加深的老龄化可能是延续未来百年的宏观趋势。根据联合国人口统计及预测，2002年全球老龄化人口占比首度达到 $7\%$ 阈值进入“老龄化社会”，截至2024年全球老龄化 $(65+$ ）人口占比为 $10.2\%$ ，以每年约 $0.2\%$ 的速度不断加深老龄化。预计至2039年达到 $14\%$ 进入“深度老龄化”社会，至2076年达到 $21\%$ 进入“超级老龄化”社会。 直观的经验证据倾向于得出老龄化可能导致通缩、低利率宏观环境的结论，但我们认为可能存在误判。从直观的经验证据来看：1）需求侧视角尤其是从生命周期理论来看，老龄化对应低消费、低投资，总需求下行的通缩环境；2）日本老龄化社会和“失去的三十年”长期通缩、低利率甚至零利率时期共存；3）2008至2020年间包括美、欧在内发达国家“老龄化”、通缩压力和低利率共存的经济特征，均使得经验总结倾向于得出老龄化是一种通缩力量的结论。 老龄化真的必然导向一个低利率的宏观环境吗？并不是，这个问题取决于老龄化的哪一种影响渠道能够在未来成为主导。无论是权威机构还是学术界，理论上并未就老龄化对通胀、实际利率、名义利率中任意一个影响方向形成一致的结论，因为各项均存在多个相互冲突的传导渠道。总体来看，权威机构的实证研究偏向于过去老龄化对通胀偏正面（劳动力供给萎缩大于需求下降幅度，供需缺口走阔），对实际利率影响偏负面（人均预期寿命延长是主导力量，导致储蓄增加）的结论。 展望未来，我们认为老龄化对通胀的正向影响将进一步显现（尤其是在逆全球化背景下），但其中最大不确定性源自AI对需求侧的影响。一是逆全球化将放大劳动力不足的影响。过去的全球化时代，跨国生产协同可以解决各别国家的劳动力缺口，但逆全球化后老龄 化导致的劳动力不足问题可能进一步加剧，对通胀形成长期偏正向影响，我们认为发达国家在近年来通胀中枢的抬升部分源于此。二是人工智能科技革命的快速发展预计提升全球全要素生产率，从提高产出视角来看对通胀有抑制作用，但考虑AI可能通过机器人等方式创造新需求，综合供需两侧来看对通胀的整体影响还有待观察。 老龄化对实际利率的影响可能转向正面，一是老龄化从浅度过渡到深度，人口预期寿命提升的净储蓄主导可能转为老龄人口抚养比增加的储蓄率下降；二是人工智能科技革命，资本要素和劳动要素之间边际模糊，将导致老龄化由当前总需求下降的“投资抑制”作用转为诱发“资本替代劳动”的自动化投资需求；三是老年人口政治影响力加大，财政赤字融资和福利政策带来的融资需求加大。 图1：老龄化是持续百年的长周期变量 资料来源：UN，浙商证券研究所 图2：80年代日本老龄化加速，同时利率、通胀下行 资料来源：Wind，浙商证券研究所 # 2 老龄化是通胀力量还是通缩力量？ # 2.1理论：老龄化对通胀有哪些的影响渠道？ 老龄化通过影响供需缺口进而间接影响通胀。从理论出发，在货币中性前提下 $(i = r^{*})$ 通货通胀由持续性供需缺口引发，即： $$ \pi_ {t} - \pi_ {t - 1} = \lambda \left(\frac {Y _ {t} - Y ^ {*}}{Y ^ {*}}\right) $$ 其中， $Y_{t}$ 表示实际产出（短期实际产出由总需求决定）， $Y_{t}^{*}$ 表示潜在产出（由技术、劳动力、资本等供给侧因素决定）。当供需缺口 $GAP_{t} > 0$ 时，表明总需求超过自然失业率下的总供给能力，通胀上升；当 $GAP_{t} < 0$ 时，表明总需求低于自然失业率下的总供给能力，通胀下降。 研究老龄化究竟是通胀力量还是通缩力量的难点在于：老龄化对供给侧的影响较为确定，将导致供给侧收缩；但老龄化对需求侧的影响方向并不单一。 # 2.1.1需求侧：老龄化通过收入下降、制度偏好压低通胀，但高收入国家医疗消费需求刚性 生命周期假说认为预防性储蓄（寿命不确定）和遗产动机下老年人口消费边际下行。 生命周期假说认为个人在工作期间储蓄，退休后则消耗储蓄，主张理性人为了实现效用最大化，会依据收入预期在生命周期内尽可能使整体消费稳定。老年人口退出劳动力市场后收入下降，且一方面由于寿命不确定，为防止年老后没有足够的资金消费，老年人倾向于减少消费；另一方面老龄人口存在给子女留下遗产的动机，均使得老年人倾向于少消费。 但从联合国实证证据来看，该理论在中低收入国家成立，但在高收入国家并不成立，部分高收入国家老年人的消费比青壮年成年人高出 $30\%$ 以上。联合国全球人口老龄化报告将各国各年龄段的平均消费水平均与该国30至49岁“劳动黄金年龄”人群的平均消费水平进行对比，发现在中等收入国家和低收入国家，老年人的消费水平随年龄增长逐渐下降，例如，印度、菲律宾、泰国、墨西哥等国；但在高收入国家，老年人的消费水平随年龄增长而上升，在部分高收入国家老年人的消费比青壮年成年人高出 $30\%$ 以上，呈现这种特征的国家包括德国、日本、瑞典、美国等。 究其原因，医疗护理需求是刚性需求，且完善的社保和养老金制度通过财政扩张的渠道支撑了老年人收入，并削弱预防性储蓄动机。联合国人口老龄化报告显示，一方面老年人消费中的医疗支出占比随国民收入水平上升而提高。高收入国家将老年人总消费的 $25\%$ 用于医疗，而在中等收入国家和低收入国家，医疗消费仅占老年人消费的 $10\%$ 左右。另一方面公共部门在为老年人消费提供资金支持中的作用随国民收入水平上升而增强。在高收入国家，公共部门承担了老年人医疗消费支出中约 $77\%$ ；中等收入国家，公共部门承担老年人医疗消费支出约 $50\%$ ；而在低收入和中低收入国家，公共部门对老年人医疗的支出微乎其微，仅分别承担约 $20\%$ 、 $18\%$ ，绝大部分医疗消费以自付形式支出。 图3：60+人群消费倾向和30-49岁人群之比，发达国家更高 资料来源：联合国经济和社会事务部人口司，浙商证券研究所 图4：高收入国家医疗消费比重更高是老年人消费高的关键 资料来源：联合国经济和社会事务部人口司，浙商证券研究所 老龄化对房地产投资也存在影响，但对总需求影响有所分化。一方面老年群体住房需求饱和且购房意愿与能力下降，导致商品房刚需与投资需求同步收缩，使得房地产开发投资、新开工、土地购置持续走弱。广东省住房政策研究中心指出，在存量房时代，以年轻人、新市民、外来人群为主的刚需及改善性刚需占主导。 另一方面，欧央行（ECB）《人口老龄化的宏观经济与财政影响》报告指出“目前没有证据表明房价受到人口老龄化的负面影响”。老龄化并未使得地产需求明显承压的趋势包括：1）老年人更倾向于独居而非多代同堂；2）人均居住面积所反映的生活水平提高；3）以及医疗进步使老年人能够更长久地独立居家生活。预期寿命的延长和健康老龄化可能会进一步强化这些因素。 此外，老龄化社会还会伴随少子化现象。小孩与老人类似，存在消费需求但无产出能力，同样是通胀力量。老龄化过程中儿童占比下降和老人占比上行对通胀的影响一负一正，但就总和抚养比（“老人+小孩”/“劳动人口”）来看，全球以2028年为界（以联合国预测数据为基准），呈现“U”型走势。2028年前少子化快于老龄化，总和抚养比下行（由1966年 $76\%$ 降至2028年 $53\%$ ），劳动人口占比提升；2028年后全球范围内老龄化对抚养比的影响开始大于少子化，总和抚养比上行（由2028年 $53\%$ 升至2100年 $68\%$ ），通胀压力可能加大。 # 2.1.2 供给侧：普遍认为劳动力人口比例下降推高通胀 老龄化在供给侧对通胀的影响相对一致，研究普遍认为劳动力人口比例下降推高通胀。生产函数可表示为 $\mathrm{Y} = \mathrm{f}(\mathrm{K},\mathrm{L},\mathrm{A})$ （Y为总产出，K为资本，L为劳动力，A为技术），当劳动力L减少且无其他要素充分替代时，总产出会下降。BIS（2017）指出，过去数十年全球通胀中枢下移，与全球劳动力供给扩张（包括中国、东欧劳动力融入全球体系）密切相关；而随着全球人口老龄化与劳动年龄人口见顶回落，这一“供给红利”正在消退。 一是劳动力供给减少。在一般均衡框架下，当劳动要素减少，意味着资本边际产出下降、工资成本上升；总产出下降，均衡价格水平升高。根据OECD人口结构预测，老龄化影响下全球15-64岁劳动年龄人口规模预计增速逐渐趋缓，G7国家及中国的劳动年龄人口将于2025年触顶下降。我们认为这一趋势意味着，潜在劳动投入总量收缩将压低潜在产出增速。 图5：全球及核心经济体劳动年龄人口与老年抚养比实际值及预测值（1968-2060）（单位：千人） 资料来源：OECD，浙商证券研究所 二是劳动参与率下降。一方面，高龄人口比例上升意味着社会中非劳动人口占比提高；另一方面，照护需求增加与慢性疾病发生率提高，会使部分潜在劳动力退出或减少工作时间。根据OECD的长期人口预测，全球老年抚养比将从2024年约 $15.68\%$ 上升至2061年约 $29.01\%$ 意味着未来每100名劳动年龄人口需要负担的老年人口数量几乎翻倍。 三是劳动生产率下降。老年劳动力的学习能力、适应能力相较于中青年有所下降，导致劳动效率低于中青年劳动力，老龄化拉低社会整体劳动生产率。OECD国际成人能力评估计划（PIAAC）2023年数据显示，在经合组织国家中，将2012-2015年25-34岁群体与2023年55-64岁群体对比，识字能力平均下降21分，计算能力与适应性问题解决能力分别下降18分和24分。这些核心生产技能随年龄上升而下降，意味着随着老年劳动力占比提高，即便劳动力数量保持稳定，社会平均生产率仍可能下降，从而降低单位劳动产出并推高企业成本。 图6：按年龄组划分的成年人平均技能熟练度 资料来源：Survey of Adult Skills (PIAAC), OECD, 浙商证券研究所 四是技术创新动力不足。美国国立卫生研究院报告显示，科学产出能力通常在20至30岁急剧上升，40岁前后达到峰值，随后缓慢下降。各学科之间存在一定差异，但大多数研究发现科学产出的高峰期通常在30至40岁之间。老龄化社会一方面平均年龄高于最富生产力的阶段，另一方面可能存在阻碍年轻学者发展的制度性障碍，有可能放缓创新和技术进步。 五是社保医保挤压生产性资本投入。根据欧央行（ECB）基于欧盟《2024老龄化报告》的测算，欧元区与人口老龄化相关的财政支出（养老金、医疗）占GDP比重在2022年达到 25.1%。在风险情景下，老龄化支出到2070年还可能上升4.0%，这意味着财政资源将更多用于转移性与消费性支出，而非基础设施、研发或教育等生产性投资，从而放缓资本存量积累速度。 图7：伟大发明的平均年龄是39岁 资料来源：NIH，浙商证券研究所 图8：老龄化总成本及其分项构成的变化预测（%，2022-2070） 资料来源：2024 Ageing Report and ECB calculations, 浙商证券研究所 # 2.2实证+未来：综合考虑供需两侧，老龄化对通胀的长期影响偏正面 从实证分析来看，老龄化对通胀的长期影响偏正面。从最简单的供需结合视角来看，即劳动人口产出整体大于自身消费（从而产生储蓄），而老龄人口消费大于产出（消耗储蓄），这使得老年人口抚养比上升对宏观经济是净通胀的。 日本财务省研究显示日本老龄化带来显著通胀压力，但人口总量的下降导致通缩，二者几乎相互抵消，这一结论意味着人口寿命延长导致的“老龄化”是净通胀的。但我们认为，未来伴随医疗技术进步，老龄化对通胀的正向影响将持续大于人口减少的负面影响，对应通胀作用将持续放大。日本财务省政策研究所2021年7月报告《人口因素对价格的影响：老龄化是否压低通胀？》，使用日本都道府县面板数据（1996—2016年）的回归显示，老龄化上升对通胀存在显著上行推动，而总人口下降则具有通缩效应。人口结构对通胀的影响在于老龄化速度和总人口下行速度哪个更快，若老年抚养比上升 $1\%$ ，通胀上行约 $0.14\%$ ；若老年抚养比上升 $1\%$ 同时人口总量下降 $1\%$ ，则通胀下行 $0.01\%$ 。老龄化带来的通胀压力几乎被人口下降带来的通缩压力所抵消。 日本央行2025年3月6日发表的《人口结构变化对劳动力市场与工资演变的影响》认为老龄化会提高劳动力的流动性，从而从结构上提高工资增速。具体而言，日本劳动力市场存在由终身雇佣的正式员工和非正式员工组成的“二元结构”，这一结构使得工资设定僵化，一是终生雇佣正式员工流动性极低，二是非正式员工薪资调整和正式员工薪资调整相关性低。 在日本人口老龄化的结构前景下，劳动力供给难以显著扩张、劳动力短缺大概率长期化；伴随短缺加深，劳动力市场中抑制工资增长的“二元结构”出现松动，一方面正式员工跳槽率由2016年的不到 $4\%$ 升至2022的年超过 $7\%$ ，另一方面非正式员工薪资上涨出现对正式员工薪资的“外溢效应”，倒逼正式员工薪资上涨，说明劳动力市场“二元结构”松动，正式员工和非正式员工的薪资差距正在缩小。日央行研究认为，展望未来，劳动力短缺可能使得企业工资调整更加积极主动，同时劳动力流动性提高可能提高资源配置效率。 鉴于日本人口结构前景，劳动力供给难以显著扩张、劳动力短缺大概率长期化，且随着短缺加深，日本劳动力市场中抑制工资的“低流动性+双重结构”开始出现边际松动，工资 上行更可能在不同用工形态之间打散，从而对成本端与服务价格形成更持续的上推：逻辑上，论文强调短缺倒逼企业与劳动者行为调整：跳槽增加带动流动性改善，非正式/兼职工资上行对正式员工薪酬形成外溢压力，进而促使企业工资设定更王动；证据方面，文中在摘要/核心结论处给出明确实证表述：劳动力短缺上升后，劳动力流动性因跳槽扩张而改善，且已观察到兼职工资上升对全职工资形成上行压力，判断上述变化大概率延续、企业工资设定将更积极。 图9：老年抚养比提高导致通胀抬升 资料来源：日本财务省政策研究所，浙商证券研究所 图10：通胀、产出缺口与老年抚养比的转变 资料来源：日本财务省政策研究所，浙商证券研究所 图11：人口老龄化导致劳动力供给减少 资料来源：日本财务省政策研究所，浙商证券研究所 图12：日本劳动力短缺对通胀形成长期上行压力 资料来源：日本财务省政策研究所，浙商证券研究所 国际清算银行两篇报告均指向老龄化对通胀存在正向影响，且未来会成为推高通胀的长期力量： BIS在2015年2月发布工作论文《人口结构会影响通胀与货币政策吗？》认为人口年 龄结构作为“慢变量”，与通胀在低频层面存在稳定且具显著的正相关关系，且老龄化不仅直接提高通胀，也抬高通胀预期。BIS基于22个国家、1955—2010年的长样本实证研究认为，人口年龄结构呈“U型”通胀效应——抚养比（少儿+老年）上升对应更高通胀压力，劳动年龄人口占比上升对应更低通胀水平。定量上，人口因素可解释通胀波动的约三分之一，并可解释20世纪70年代末至90年代初通胀下行的重要部分（二战后婴儿潮是全球人口最快增长区间，从1950年25亿增至1965年33亿，70年代至90年代对应婴儿潮人口成年进入劳动力市场的时间）；在传导机制上，人口变量对通胀既存在直接影响的渠道，又存在老龄化提高社会通胀预期的间接影响渠道。 BIS在2018年5月7日发布的《人口结构与通胀的长期关联》强调人口年龄结构是解释发达经济体长期通胀趋势的重要结构变量。BIS基于22个发达经济体、1870—2016年的超长面板数据，利用跨国与跨周期的人口结构差异识别“年龄结构 $\rightarrow$ 通胀”的关系。结果显示：少年与老年等“被抚养人口”占比上升对应更高通胀压力，劳动年龄人口占比上升对应更低通胀，并在不同时间段与度量口径下均显著。定量上，论文估算人口结构变化可解释美国自1980年代以来约 $7\%$ 的通胀下行，并据此推断在未来老龄化持续推进的背景下，中长期通胀中枢存在上行风险。 图13：人口年龄结构是长周期通胀走势的显著驱动力 The fitted demographic effects from the benchmark model are normalised to have the same mean as actual inflation. Figures in percent. 资料来源：BIS，浙商证券研究所 图14：年龄结构影响将从通缩压力转向通胀压力 资料来源：BIS，浙商证券研究所 # 2.3以日本为鉴，为何直观经验和实证检验中存在预期差？ 虽然使用多国长周期面板的统计数据倾向于得出老龄化对通胀偏正面影响的结论，但过去三十年日本为什么出现老龄化加深，但持续低通胀的环境呢？结合前文实证，我们认为主要由三点因素引发： 一是日本国内劳动力收缩，但日本通过对外投资在海外“再造”一个日本，全球化制造+全球“人口红利”掩盖了日本国内劳动力供给的冲击； 二是资产负债表收缩，非人口因素导致的总需求快速收缩加剧了通缩； 三是正规雇佣+非正规雇佣的二元雇佣结构：导致国内工资增长缺乏弹性。 # 2.3.1全球化：全球“人口红利”掩盖了日本国内的劳动力紧缩 老龄化通过减少劳动力供给的渠道对通胀形成上行压力，但过去三十年间“全球化”和新兴经济体“人口红利”共存+日本投资海外制造业外迁，使得日本在“全球范围”内的实际用工并不紧张。 老龄化影响下，90年代后日本劳动力人口占比出现快速下行。从联合国数据来看，日本60岁以下年轻人口自1982年起进入净减少阶段，且在1982至2008年间不断加速，年均减少约48万人。从劳动人口占比数据来看，战后“婴儿潮”一代人口逐步步入老年使得日本劳动人口比重自90年代起快速下行，从1992年 $64.3\%$ 降至2012年 $59\%$ 图15：日本青年人口在1980年附近开始减少 资料来源：BOJ，浙商证券研究所 图16：日本劳动人口占比下行 资料来源：UN，浙商证券研究所 1970年代至2020年全球劳动力人口数量快速增加，且人口抚养比下行使得劳动力供给受到有史以来规模最大的正向冲击。除了上文提到的婴儿潮以外，主要源自两个方面： 一是以中国为代表的新兴经济体加入WTO，驱动全球劳动力供给增加。2002年中国加入WTO意味着约9亿劳动年龄人口（15至64岁）进入全球要素配置市场，彼时全球15至64岁人口总量仅约40亿。 二是苏联解体，东欧劳动力进入全球市场。1991年苏联解体，原苏联15国+东欧(波兰，捷克，匈牙利等)合计约1.73亿劳动年龄人口进入市场经济，一方面低成本劳动力充裕，东欧工资仅为德、法的 $5.5\% - 47.3\%$ ，例如波兰平均月薪达到973美元，在东欧国家中相对较高，苏联也仅495美元，总体薪资水平远低于平均薪资大于2000美元的德国和法国；另一 方面高技术人才流向欧美，1993-1996年，俄科学院/高校的研究人员粗略估计年均外流超过1750人，主要流向以色列、西欧和美国。 三是少子化特征下全球抚养比快速下行，由1980年1.06降至2025年0.75，其中中国抚养比由1980年1.06降至2025年0.57，如前文所述，抚养比下行意味着经济中实际劳动人口份额提升。 四是女性就业提高劳动参与率。受教育程度提高、少子化、国家政策支持的影响下，1980年至今日本女性的劳动参与率快速提升，至2010年后女性劳动参与率甚至超过美国和OECD平均水平，截至2025年12月日本女性劳动参与率达到 $56.7\%$ ，较1980年 $48\%$ 提高约 $9\%$ 估算约多提供569万劳动力。 图17：发达地区每年新增劳动人口 资料来源：UN，浙商证券研究所 图18：全球每年新增劳动人口 资料来源：UN，浙商证券研究所 图19：日本女性劳动参与率2010年后超过美国 资料来源：布鲁金斯学会，浙商证券研究所 图20：全球、发达地区、中国抚养比 资料来源：UN，浙商证券研究所 全球化背景下，日本企业利用海外劳动力增长的机会，将生产转移到了中国和亚洲其他地区，日本“真正”的可用劳动力供给来自亚洲甚至全球。 以1985年广场协议为标志，日本加速“出海”，日本制造业对外直接投资上行，海外生产比率快速上行，且以劳动、资源密集型为主导。1985年广场协定后日元升值、1986年《前川报告》从国家战略层面促进外向型投资。1985至1990年日本对外直接投资规模由122亿美元升至569亿美元，其中制造业规模由24亿美元增至155亿美元，非制造业规 模由95亿美元增至406亿美元。制造业在日本对外直接投资结构中的占比由1985年 $20\%$ 升至1990年 $27\%$ 。大规模出海战略支持下，其海外生产比率由1989年的 $13.7\%$ 增至2018年（高点）的 $36.8\%$ 。从结构上来看，IMF1998年研究显示日本企业出海以资源密集型和劳动力密集型企业为主导。 图21：日本海外生产比率 资料来源：Wind，浙商证券研究所 图22：日本企业“出海”加速 资料来源：Wind，浙商证券研究所 对外直接投资加速与国内“去产能”同步进行，机械、电器、运输设备产能明显被转移至海外，海外直接雇佣员工占本国劳动力比重大幅上升。从1985年至2005年，日本国内产业结构发生了明显变化，其中制造业份额（占GDP比重）由 $28\%$ 降至 $21\%$ 减少 $6.7\%$ 。从结构上来看，1985-1995年机械、电子、交通运输在制造业对外直接投资中的平均占比均值快速上行至 $49\%$ ，同时这三个行业是国内降幅最大的制造业行业，GDP占比由 $15.1\%$ 降至 $9.5\%$ ，降幅达 $5.6\%$ ，基本贡献制造业降幅。 随日本企业海外同步扩张的是海外就业人数，1997年有统计开始，日本企业海外员工人数为275万人，至2022年为557万人，占日本国内就业人数（6893万人）比重的约 $8\%$ 。 除直接雇佣外，日本同样通过产业链外包来利用海外充足的劳动力为本国企业充能。从1990年到2004年，日本在全球的制造业外包比例快速增加，在亚洲（中国）尤其明显。 图23：日本对不同地区的外包比例（除能源外的所有制造业） 资料来源：OECD，浙商证券研究所 图24：日本制造业企业海外人数 资料来源：日本经济产业省，浙商证券研究所 # 2.3.2资产负债表衰退：非人口因素导致的日本总需求快速下行 NEBR报告《The Causes of Japan's 'Lost Decade'》中指出，日本的家庭可支配收入停滞和家庭财富下降（后者主要是由于土地和股票价格的崩溃）是1990年代家庭消费与投资需求走弱的主要原因。 1990年股票、地产在日本全国资产存量中占比均处于1969年以来高点。股票、地产价值分别为594万亿日元、2477万亿日元，占日本国家总资产比重的 $7.5\%$ 、 $31.2\%$ ；到2002年时，日本股票和地产价值分别降至383万亿日元、1369万亿日元，占日本国家总资产比重同步降至 $4.8\%$ 和 $17\%$ 。 1989年和1990年房地产泡沫破裂后日本股票、地产价格相继崩溃，反应在资产负债表中就是股票和地产份额的快速下行，国家资产负债表规模和净值均停止增长。受股市和地产泡沫崩溃的影响，日本国家总资产规模在1989年后几乎再无增长，“国家财富”净值规模由1990年3531万亿日元降至2002年2720万亿日元，跌幅中地产价值下降贡献 $137\%$ （股票属于金融资产并不产生净值，但地产属于有形资产，是净值的重要来源）。资产负债表结构也发生重大变化，地产占比由1990年 $31.2\%$ 降至2002年 $17\%$ ，债券和其他金融资产（现金、存款、保险等）比重由1990年 $6.8\%$ 、 $24.5\%$ 分别升至2002年 $11.7\%$ 、 $32.6\%$ ，其中现金和存款占比由 $14.2\%$ 升至 $19.4\%$ 。 图25： 日本地产和股票价格指数 资料来源：Wind，浙商证券研究所 图26：日本全国地产、股票财富总规模（十亿日元） 资料来源：ESRI，浙商证券研究所 经济危机使日本居民和企业部门的资产偏好发生了长期变化，储蓄增加，投资意愿下降。一是居民和企业部门投资意愿下降，所持有现金和储蓄占总资产比重分别由1990年 $17.4\%$ 、 $9.1\%$ 升至2002年 $31.5\%$ 、 $11.6\%$ ；二是由于危机时期资产大幅缩水，但负债依旧刚性，因此日本企业的目标由“盈利最大化”转向“负债最小化”，日本企业部门在1990年后由资金净流入（约 $\mathrm{GDP8\%}$ ）部门变成资金净流出（约 $\mathrm{GDP5\%}$ ）部门。 # 2.3.3正规雇佣+非正规雇佣的二元雇佣结构：国内工资增长缺乏弹性 虽然90年代后日本国内劳动力紧张，但工资增长几乎停滞。90年代后日本“春斗”所带来的薪资涨幅十分微弱（不足 $1.5\%$ ），即便如此这样的涨幅还是仅针对正式雇佣的劳动者，若是算上日本企业为了缩减开支所增雇的非正式员工（非正式雇佣劳动者从1989年的 $19.1\%$ 增至2004年的 $31.4\%$ ），日本国内总体的工资水平几乎陷入停滞，尽管劳动生产率增长稳健，1996年至2006年间实际小时工资仅增长了 $1\%$ 。 我们认为劳动力紧缺但工资不涨的这种反直觉现象，主因二元工资结构的影响。战后日本经济快速发展时期，其劳动力市场形成了长期雇佣和按资历晋升的特点。90年代地产泡沫破裂后，许多公司被迫提高用工效率，但劳动法保护下正式员工的裁撤成本较高，公司遂大规模转向非正规雇佣。截至2025年日本雇员中正规雇员占比 $63.6\%$ ，非正规雇员 $36.4\%$ 。 参考日央行《人口结构变化对劳动力市场与工资演变的影响》，二元工资结构下： 一方面，正式员工在终身雇佣、年功序列制度影响下形成长期稳定雇佣模式，在劳动力市场的流动性下降，其薪资调整更多与工龄、资历挂钩，而非企业效益与劳动力市场供求。 另一方面，非正规就业工资水平偏低，非正式员工的平均月工资仅约为正式员工的 $67.5\%$ ，且议价能力弱，以日本的涨薪机制“春斗”为例，传统上涨薪的谈判主体是企业内工会，会员几乎全是正社员。 老年人口再次参与劳动也拉低整体薪资涨幅。伴随着日本社会的老龄化，其劳动适龄人口开始减少。1999年至2009年中，65岁以上人口的比例从 $15\%$ 增加到约 $21\%$ ，于是企业开始重新雇佣退休人员，老年工人的相对工资相较成熟劳动力也相对更低。 图27：90年代日本非正式雇佣劳动者比例快速增长 资料来源：nippon，浙商证券研究所 图28：“春斗”涨薪率的变化 资料来源：nippon，浙商证券研究所 图29：日本老年人口劳动参与率提高 资料来源：BOJ，浙商证券研究所 图30：2017-2022年日本正式与非正式雇佣员工薪资仍差异明显 资料来源：JIL，浙商证券研究所 # 2.4如何看待未来老龄化对通胀的影响 老龄化本身是一个通胀力量，但当下对于未来通胀趋势的判断还要综合考虑全球化走势、生产技术变革两大核心因素。 # 2.4.1逆全球化+深度老龄化，印度、非洲难以接力中国、东欧 90年代后“全球化”+“劳动力供给增加”两个因素叠加导致了全球低通胀的“大缓和”时代，未来“逆全球化”+“深度老龄化”可能导致全球通胀中枢上行。 1）以特朗普关税摩擦为代表，逆全球化思潮回流，一是阻碍劳动力跨国配置；二是降低劳动力要素的资源配置效率，抬升长期通胀压力。逆全球化使得原本可在低劳动力成本地区实现规模化、专业化生产的企业，因贸易壁垒、地缘限制与产业链区域化被迫回流陷入深度老龄化的发达国家，企业通过贸易和投资跨国配置劳动力要素的能力被减弱。另一方面，高收入经济体为供应链安全不得不在本土承担更多低附加值劳动，低收入经济体则因市场与技术受限难以充分释放劳动力优势，叠加冗余产能建设、运输与合规成本上升、劳动分工细化程度降低，最终使得全球范围内同等劳动投入对应的产出效率明显下滑，单位产品的劳动消耗上升，进一步削弱全球总供给弹性并抬升长期通胀压力。 2）逆全球化后，非洲、印度等新的生产接力国，劳动力素质低于90年代中国、东欧，使其难以接力彼时中国、东欧释放的“人口红利”。 一是全球进入深度老龄化。20世纪80年代开始，发达经济体生育率处于稳定，但人口寿命持续上升，老龄化从浅入深。截至2025年发达国家、中国人口抚养比分别为 $0.73\%$ 、 $0.57\%$ ，分别在2010、2012年通过上行拐点；全球人口抚养比为 $0.75\%$ ，基本进入“稳定”阶段，预计在2027年达到 $0.74\%$ 的低点，并持续至2034年，之后随老龄化开始上行。人口抚养比上行意味着潜在劳动人口比例的下行。 全球劳动力人口增速边际放缓。从联合国人口预测来看，中等生育率预测前景下全球新增劳动人口绝对值、劳动力人口增速、全球劳动年龄人口比率均趋向于下行，全球人口抚养比例趋向于上行，显示全球人口红利已经逐步消退。从劳动力人口的增速来看，1990年日本开始产业外迁时期正值全球20至64岁劳动年龄人口增速高点，全球劳动人口年增速 $2.3\%$ 截至2023年全球20至64岁劳动年龄人口增速已经降至 $0.9\%$ ，且预期未来持续下行。 二是结构上来看中国绝对劳动人口已经开始下行，非洲、印度地区劳动人口难以“接力”。从地区数据来看，截至2024年发展中经济体中东盟20至64岁劳动人口增速仅 $0.96\%$ 中国 $-0.07\%$ 、印度 $1.49\%$ 且预期至2050年均将快速下行，劳动力增速转负，仅非洲2024年保持 $2.81\%$ 劳动力人口增速，预计到2050年还能保持较高增速。 上世纪90年代推动全球低通胀“大缓和”的核心动力，是由于自1980往后的20年里中国、印度和前东欧集团国家日益融入全球贸易体系，IMF数据显示使得全球有效劳动力增加了3倍，大量高受教育程度劳动力大规模融入全球市场经济，对全球劳动力供给侧形成冲击。 当前一方面，非洲、印度人口受教育程度不足：截止2023年印度15岁以上成年人文盲率 $18\%$ 、非洲15岁以上成年人文盲率超 $24\%$ 。人口红利难以快速转化为高效率、高技能的有效劳动供给。 另一方面非洲、印度市场分散，贸易效率低。世界银行2012年针对非洲的报告中指出，虽然非洲正通过优化区域一体化策略（自由贸易区“FTA”、《南部非洲发展共同体自由贸易协定》等）降低各国家之间的贸易壁垒，但效果有限，部分商品壁垒仍过高。印度同样存在各邦之间语言、制度摩擦较大的问题。 图31：各地区劳动力供给水平 资料来源：UN，浙商证券研究所 图32：各地区劳动力人口增速实际值和预测值 资料来源：UN，浙商证券研究所 # 2.5 人工智能科技革命对通胀的影响可能先通胀后通缩，前期可能和老龄化形成通胀共振 人工智能科技革命可能提高全要素生产率，从而提升总供给，对通胀形成抑制作用，但AI发展不仅在生产率的供给端提供支撑，还会在需求端创造新增量，对通胀的作用力需要在供需平衡后才能显现。 我们认为AI对全球通胀与通缩的影响整体呈现先通胀、后通缩技术规律。在发展初期，AI产业处于供给相对不足、需求爆发较快的阶段，企业资本支出带动经济增长过热，有“通胀”效应。2022年以来全球科技企业围绕大模型、算力基础设施、数据中心与芯片制造展开大规模资本开支，全球AI相关资本开支(Capex)在2025年同比激增 $65\%$ 、规模突破4300亿美元，算力、芯片、电力等上游资源供不应求，叠加新技术催生的新消费与生产需求集中释放，形成阶段性“硅基通胀”。AI技术成熟后，供给能力持续释放，可能通过推高全要素生产率，替代劳动力取代形成“通缩效应”。 综合来看，我们认为AI前期的资本投入阶段叠加老龄化，可能形成通胀共振。 # 3 老龄化对实际利率的影响 # 3.1理论：老龄化对实际利率有哪些影响的渠道？ 实际利率是资本跨期配置的价格，反映储蓄与投资在给定条件下的均衡结果，即： $$ r _ {t} = r \left(S _ {t}, I _ {t}\right) $$ 其中， $S_{t}$ 表示资本供给（储蓄或外资流入）， $I_{t}$ 表示资本需求（私人投资、政府融资等），资本供给中的国内储蓄也可以理解为收入和消费之差。在该框架下，人口结构变化通过影响资本供需两侧的一系列慢变量，间接改变长期均衡实际利率的中枢水平。 老龄化对实际利率的影响在供需两侧均存在“一正一负”的路径，仅靠理论分析难以最终确定方向。 # 3.1.1资本供给侧：储蓄、风险偏好与制度结构 一是储蓄倾向，要将老龄化拆解为“预期寿命提升”和“人口出生率下降”两个独立的影响因子进行分析，前者增加储蓄降低利率，后者降低储蓄提高利率。生命周期假说（LCH）指出，个体在工作期进行净储蓄，在退休期进行“去储蓄”，因此人口结构变化会通过不同年龄群体的权重调整影响社会总体储蓄供给。 从理论上看，老龄化是由“预期寿命提升”和“人口出生率下降”两个独立因子共同形成的结果，若是“预期寿命提升”为主，则社会储蓄倾向增加，净储蓄增多，实际利率下行；若是“人口出生率下降”为主而寿命相对稳定，则未来由劳动人口贡献的“净储蓄”逐步下降，从而对实际利率形成上行压力。 二是风险偏好改变投资结构，资产配置中无风险资产的比重增加，无风险利率下行而风险溢价上行。NBER(2021)关于“老龄化、储蓄过剩与风险溢价”的研究发现，随着年龄增长，个体的风险偏好显著下降。在这一背景下，“安全资产短缺”理论认为，在老龄化背景下，风险厌恶程度上升会进一步强化对主权债等安全资产的需求，使无风险实际利率面临持续下行压力，并伴随风险溢价的上升。 三是社会保障制度完善降低预防性储蓄动机。IMF（2019）与OECD（2019）的政策研究均指出，人口结构变化对储蓄行为的影响并非固定不变，而是高度依赖于制度安排。在社会保障体系不完善或养老金替代率较低的阶段，家庭往往通过提高工作期储蓄来对冲未来养老不确定性，从而增强预防性储蓄动机。相反，在福利体系较为完善、养老金与医疗保障覆盖度较高的经济体，私人储蓄动机可能被部分替代。 图33：全球人口年龄与增长率的长周期趋势及预测（1980-2100） 资料来源：United Nations World Population Prospects，IMF staff calculations，浙商证券研究所 图34：美债收益率与股权风险溢价（ERP）的历史演变：1980-2015 资料来源：Caballero, R. J., Farhi, E., & Gourinchas, P. O. (2017). The Safe Assets Shortage Conundrum. Journal of Economic Perspectives. 浙商证券研究所 # 3.1.2资本需求侧：劳动、技术与投资决策 实际利率由资本的边际回报率决定，资本需求取决于企业对未来资本回报率的展望，一方面，劳动力占比减少意味着“同样的机器，更少的人工作”，单位资本投入带来的产出下降，资本需求减少；另一方面，若技术进步快于劳动要素的减少，则资本边际产出可能是提升的，自动化需求导致资本需求增加。 一是老龄化社会劳动人口比例下降，单位资本的产出减少，因而投资需求和实际利率下行。从传统生产函数视角来看，劳动投入下降将导致资本的边际产出（MPK）下行，由于更少的人工作，同样的机器带来的回报减少，从而抑制企业新增投资需求。日本央行(BoJ,2018)基于校准至日本经济的重叠世代（OLG）模型测算发现，劳动投入的持续下降是解释日本实际利率下行的重要因素之一。类似地，Gordon(2016)在对美国长期增长趋势的研究中指出，人口老龄化可能与全要素生产率（TFP）增速放缓并行，从而削弱企业的长期增长预期。 二是人工智能科技革命的背景下，技术进步可能诱发自动化投资加速，对投资形成支撑。若技术进步快于劳动要素的减少，则意味着“更少的人驱动更高效的机器”，总产出提升，自动化投资支撑资本需求。Acemoglu & Restrepo（2017, 2021）的研究显示，人口老龄化导致劳动力相对稀缺和工资成本上升，可能反而诱发“资本替代劳动”的技术选择，从而提高企业对机器设备、机器人和数字化资本的需求。如果资本替代效应足够强，则投资需求甚至可能扩张。 # 3.2实证：二战后“浅度”老龄化导致利率下行 国际组织与主要央行对老龄化与实际利率的关系进行了大量定量评估，研究显示“寿命提升”和“出生率下降”是两种对实际利率影响截然不同的“老龄化”形成方式，由于储蓄由劳动人口贡献，预期寿命增长提高劳动人口净储蓄倾向，压低实际利率，而出生率下降导致劳动人口占比减少，老年人口占比提升，则提高实际利率。60年代至今的数据显示人均寿命预期延长导致的储蓄增加是主导因素，老龄化对实际利率的下行影响占据主导。 美联储2016认为人口结构变化通过两个渠道对实际利率产生影响，综合来看1980至2015年间人口结构变化带动实际利率下行 $1.25\%$ 。美联储（Fed,2016）认为人口结构变化通过两个渠道对实际利率产生影响，一是预期寿命增长提高储蓄，压低实际利率；二是生育率下降，对实际利率有小幅减量，其中老年人口占比上升减少储蓄，推高实际利率，而劳动人口减少，资本边际报酬MPK下行，投资需求下行，从而压低实际利率，这二者的效应几乎对冲。 该研究对美国1980年至2015年的单国数据进行了分析，结论是1980年至2015年间人口结构的变化对实际利率形成负向影响，可以解释实际中性利率（ $\mathbf{r}^*$ ）在过去35年间约 $1.25\%$ 的降幅，起主导作用的是寿命延长驱动了“长寿动机”下的储蓄扩张，而生育率下降带来的老龄人口上升（实际利率上行）和劳动人口减少（实际利率下行）的效应几乎相互对冲。 图35：联储认为人均寿命延长导致人口结构变化拉低实际利率 资料来源：美联储，浙商证券研究所 英格兰银行（BoE，2017）对G20成员国的数据的研究同样认为平均寿命延长导致实际利率下行。英格兰银行强调“全球储蓄过剩”的逻辑，认为即便一国尚未进入深度老龄化，也会因全球平均寿命预期上升导致的外部资金流入而面临利率下行。 日央行(BoJ,2018)研究认为老龄化(生育率的下降和预期寿命的延长)在1960至2015年压低实际利率，在1960至2015年实际利率下降的640个BP中，约有270个BP归因于人口结构的变化，其中劳动投入减少导致边际投资需求下降和人均寿命提升导致预防性储蓄增加的影响各占一半。但展望至2060年，日央行认为仅人口结构变化对实际利率影响将逐步减小，且其他发达国家由人口因素导致的实际利率下降或许迟早也会得到遏制。 图36：日央行认为1960至2015年270个BP实际利率下行由人口引发，寿命和出生率各占一半 资料来源：BOJ，浙商证券研究所 国际货币基金组织（IMF,2014）通过对全球30余个发达经济体自1980年至2012年研究同样认为老龄化导致实际利率下行。IMF的研究重点在于风险溢价与资产配置机制，认为老龄化不仅增加了储蓄总量，更改变了储蓄的性质——老年人口比例的上升诱发了极强的 “安全资产偏好”，这种对高质量主权债的集中追求在宏观上表现为无风险实际利率的结构性下行。 国际清算银行使用1870至2016年超长期数据的回归认为老龄化对利率仅有短期负向影响，长期来看劳动力不足增加资本需求，推升利率。国际清算银行（BIS,2021）在采用17个发达经济体自1870年至2016年的长周期样本进行回归后指出，在跨越150年的宏观样本中，人口抚养比与实际利率之间实际上呈现出微弱的正相关或不显著关系。其机制在于：劳动力供给的系统性短缺最终会通过工资通胀渠道推升企业的融资成本，而在长周期视角下，人口结构对利率的负向影响是一个阶段性的现象而非规律。 表1：老龄化与实际利率关系相关文献 机构/年份 理论依据 数据样本 核心结论 影响逻辑 美联储（2016） 老龄化减少储蓄，同时长寿预 期会提高储蓄率 美国（1980-2015） 人口整体负 向，老龄化正 向 二战后“婴儿潮”一代进入高储蓄期，且寿 命预期延长对利率的影响大于老龄化对储蓄 率的降低。 日本央行（2018） 劳动力减少，资本边际产出下 降 日本（1990-2017） 负向 劳动力绝对数量下降导致资本边际产出 （MPK）骤降，企业投资意愿极度低迷 国际货币基金组织 （2014） 老龄化社会结构上更偏好无风 险资产 全球主要发达经济体 （AEs，1980-2012） 负向 人口老龄化推升了对低风险国债的需求，在 全球资本流动背景下压低了无风险利率 英格兰银行（2017） 寿命延长抬高储蓄率 20个发达国家 （1980-2016） 负向 不仅是本国老龄化，全球（含新兴市场）寿 命延长共同推高了全球储蓄曲线 国际清算银行 （2021） 资本替代劳动，抬高利率 17个发达经济体 （1870-2016） 正向 认为20世纪90年代后的低利率是金融杠杆 和特定通缩环境的产物，若看150年历史， 老龄化往往伴随劳动力稀缺，进而推升利率 资料来源：浙商证券研究所 # 3.3未来：深度老龄化对实际利率的影响可能转向正面 机构文献的分析显示“寿命提升”和“出生率下降”是两种对实际利率影响方向截然不同的“老龄化”，二战后“寿命提升”对利率形成主要影响，因而整体导致实际利率下行，过去老龄化导致实际利率下行的推断渠道主要是人均寿命预期提升后预防性储蓄需求，展望未来，我们认为老龄化对实际利率的影响可能转向正面。 # 3.3.1居民部门：老龄化的驱动力由寿命提升过渡到出生率下降，利率上行力量增强 我们使用联合国人口数据和未来人口结构预测对老龄化的驱动力量进行拆分，我们发现，从驱动力来看，未来人口结构从“浅度老龄化（65+人口占比 $7\% - 14\%$ ）迈向“深度老龄化（65+人口占比 $14\% - 21\%$ ）甚至“超级老龄化（65+人口占比 $21\% +$ ）”，意味着出生率下降推动的老龄化贡献将逐步超越寿命提升的老龄化贡献，进一步意味着实际利率上行力量不断增强，下行力量不断减弱。 从发达国家经验来看，浅度老龄化时期老年抚养比上行主要由预期寿命提升推动，出生率对老龄化是负贡献；深度老龄化时寿命提升这一因素对老年抚养比的推动力减弱，出生率下降对老年抚养比提升的贡献由负转正，超级老龄化时出生率下降取代预期寿命提升，成为老年抚养比上行的主要推力。从老龄化进程来看，发达国家老龄化在1998年首度迈入深度老龄化环境，在此之前老年抚养比完全由寿命提升推动，生育率起到拉低老龄化的作用（出生人口要65年后才进入老年，战后婴儿潮的高出生率拉低老年抚养比）；1998年至2025年发达国家处于深度老龄化状态，其间出生率对老年抚养比的推动由负转正（2012年首次转正）；展望未来，预计2026至2100年发达国家都将处于“超级老龄化”，出生率因素在2054 年首度超过寿命提升，成为老龄化的主要推动力。从全球人口结构预期来看，预计全球人口自2039年进入深度老龄化，自2076年进入超级老龄化，其间出生率因素逐步成为推动老年抚养比上行的主要力量。 图37：联合国相对发达国家老年抚养比提升的推动力 资料来源：UN，浙商证券研究所 图38：全球老年抚养比提升的推动力拆分 资料来源：UN，浙商证券研究所 图39：全球老龄化进程 资料来源：UN，浙商证券研究所 图40：预期寿命增长不断放缓 资料来源：UN，浙商证券研究所 在“浅度老龄化”阶段，居民部门是实际利率下行的重要推动者。战后发达经济体的报告显示，在预期寿命延长的推动下，劳动年龄人口为了平滑更长的退休期消费，提高了储蓄率，成为压低实际利率的主要因素。 然而前文人口结构分析显示这种“寿命预期延长 $\rightarrow$ 储蓄增加 $\rightarrow$ 利率下降”的逻辑存在明显的阶段性。其前提是高储蓄年龄段人口比例持续扩大。当人口结构进入深度老龄化阶段，这一前提开始反转，当人口结构进入“超级老龄化”阶段，出生率因素将替代寿命因素成为主导。 一是随全球进入“深度老龄化”，全球人口预期寿命增速放缓。从1975至2025年，全球人均寿命由58.3升至73.5，增长15.2岁，约 $26\%$ ，而从2025至2075，联合国预测全球人均寿命进一步升至79.5，仅增长6岁，约 $8.2\%$ 。人体寿命的物理极限可能成为制约预期寿命延长的关键因素，在这一背景下，预期寿命延长对净储蓄增长的支撑可能减弱。 二是深度老龄化下预期寿命和退休年龄之差不断走扩，寿命延长不等于劳动年龄延长。联合国数据显示劳动年龄人口占比在多数发达经济体已经见顶回落，而80岁以上高龄 人口占比加速上升。在人均寿命提升的背后，劳动年龄并未延长，截至2024年OECD退休年龄为64.7岁，仅较1980年63.8岁小幅提升。未来随着高储蓄群体（劳动人口）规模收缩、去储蓄群体（退休人口）扩大，居民部门的净储蓄能力将趋于下降。 # 三是深度老龄化下，高龄阶段的医疗消费具有明显的刚性特征。National Transfer Accounts（NTA）的生命周期数据表明，在发达经济体中，80岁以上群体的人均医疗与长期护理支出显著高于60-70岁“健康退休期”人群，并随年龄呈加速增长趋势。这类支出属于非贸易部门服务，难以通过进口平抑成本。IMF（2022）关于自然利率的研究亦指出，高龄阶段的医疗与护理需求上升将改变居民部门的净储蓄路径。 图41：全球较发达经济体80岁及以上人口占比（1950-2100） 资料来源：UN World Population Prospects, 浙商证券研究所 图42：深度老龄化消费反而上行，意味着储蓄加速下行 资料来源：美联储经济数据库，《人口大逆转》，浙商证券研究所 四是全球储蓄错位正在消失。过去全球储蓄过剩的一部分来源，是发达国家高储蓄阶段与新兴经济体人口红利阶段的重叠。但随着中国等新兴经济体同步进入老龄化周期，跨国储蓄错位的缓冲效应正在减弱。Carvalho et al.（2016）的模型分析指出，当多个经济体同步老龄化时，全球均衡利率的下行空间显著收窄。 因此，“浅度老龄化”阶段居民部门原本支撑低利率的储蓄扩张机制正在弱化。在深度老龄化阶段，高龄消费刚性与去储蓄规模扩大，可能使居民部门由资本净供给者逐步转向净消耗者，对利率形成上行压力。 # 3.3.2 企业部门：人工智能科技革命，老龄化从“投资抑制”转向“自动化补偿” 在资本需求侧，传统观点认为老龄化会通过劳动力减少压低资本边际产出，从而抑制企业投资。日本央行（BoJ, 2018）在其结构模型中即指出，劳动投入下降是解释日本实际利率下行的重要因素之一。用Cobb-Douglas生产函数框架可表达为： $$ Y = A K ^ {\alpha} L ^ {1 - \alpha} $$ 其中，资本边际产出： $MPK = \frac{\partial Y}{\partial K} = \alpha A\left(\frac{L}{K}\right)^{1 - \alpha}$ 在技术水平 $A$ 不变、资本存量 $K$ 调整缓慢的情况下，当劳动投入 $L$ 下降时， $L / K$ 下行， $MPK$ 随之下降。资本回报率降低将削弱企业投资意愿，资本需求曲线左移，实际利率面临下行压力。这构成了“老龄化压低利率”的需求侧解释。 然而，这一分析隐含前提是资本要素与劳动要素之间不能相互转换。而当资本和劳动之间界限模糊时，工资成本上升会导致企业资本支出上升来替代人力，即“自动化补偿”。人 工智能科技革命和前两次科技革命最大的不同就是自动化程度的大幅提升，资本和劳动之间的界限模糊，近年来已经有实证研究发现这一趋势，例如Acemoglu & Restrepo（2017,2022）基于跨国与行业层面数据发现，老龄化导致劳动力相对稀缺，并显著推高实际工资。当工资成本上升时，企业会重新评估要素配置结构，强化采用自动化、机器人和人工智能技术的激励，导致投资需求提升。 从现实层面看，这种“资本替代劳动”的趋势正在强化。中国“无人”工厂和机器人装机量不断突破新高，特斯拉在美国与欧洲工厂部署高度自动化生产线，并推动人形机器人研发；亚马逊在仓储与物流体系中广泛采用机器人分拣系统等等。机器不再是需要人力驱动的工具，而是可以完成完整生产活动的“劳动力”。 在老龄化叠加逆全球化背景下，企业投资需求未必随着人口下降而同步收缩。若技术进步与自动化激励所带来的资本回报边际提升强于劳动减少带来的资本回报减少，则资本需求曲线可能保持韧性甚至出现扩张。企业部门对中长期融资的需求因此不再呈现单向疲软，而可能成为支撑实际利率中枢上移的重要力量。 图43：全球及分经济体人口增长率历史变迁与长期预测（1950-2040） 资料来源：UN World Population Database, BIS, 浙商证券研究所 图44：美国信用债风险溢价的历史波动 资料来源：Wind，浙商证券研究所 # 3.3.3公共部门：老年人政治影响力加大，赤字融资推高无风险利率 政治经济学视角下，老龄化也意味着老龄人口政治影响力加大，其更倾向于福利政策。一方面老龄化社会中老年人投票占比不断增加，美国子1996年至2023年 $65+$ 老年人投票份额由 $19\%$ 升至 $29\%$ ；另一方面老年人在经济、医疗问题上的关注度较年轻人更高。 图45：老龄人口更关心经济相关议题 图46：1990年以来美国选民年龄不断提高 资料来源：联合国经济和社会事务部人口司，浙商证券研究所 # Voters have gotten older since the 1990s, but the change is particularly evident in the GOP $\%$ of registered voters who are ... Note: Based on registered voters. Telephone data adjusted for survey mode; details in Appendix A. No answer responses not shown. Source: Annual totals of Pew Research Center telephone surveys (1994-2018) and American Trends Panel annual profile online surveys (2019-2023). # PEW RESEARCH CENTER 资料来源：联合国经济和社会事务部人口司，浙商证券研究所 老龄化通过财政渠道加大资本需求。美国国会预算办公室（CBO）的长期预算展望显示，预期至2056年美国联邦债务占GDP比重将由2026年 $101\%$ 升至 $175\%$ ，财政赤字率将由2026年 $5.8\%$ 升至 $8.5\%$ ，其中推动赤字走高的主要因素在于社会保障（Social Security）与医疗保险（Medicare/Medicaid）两项，其占GDP比重将由2026年 $11.2\%$ 升至2056年 $13.8\%$ ，考虑社保医保收入后净贡献赤字率由2026年 $2.7\%$ 走阔至 $5.2\%$ ，推高整体赤字走阔 $2.5\%$ 。 政府债券供给将持续增加，若居民部门净储蓄能力因深度老龄化而下降，而企业部门投资需求在资本替代与自动化驱动下保持韧性，公共部门融资将从过去“吸收过剩储蓄”的状态，转向与私人部门主动竞争有限资本资源的局面。在这一结构下，债务规模的持续扩张将对长期实际利率形成更强约束。 Borio等（2021，BIS）在对1870年以来长周期样本的分析中指出，历史经验显示，当劳动力供给趋于稀缺且财政扩张具有持续性时，实际利率往往出现阶段性上行。其逻辑在于：劳动力稀缺推升工资成本，财政扩张增加资本需求，两者叠加改变资本供需均衡结构。若当前深度老龄化叠加赤字刚性扩张的格局延续，长期利率结构可能进入不同于过去三十年的新阶段。 图47：主要发达经济体老年抚养比变迁与展望（2019-2070） 资料来源：Eurostat, UN and ECB calculations, 浙商证券研究所 图48：全球主要国家公共养老金支出占GDP比重预测（2000-2050） 资料来源：OECD，《人口大逆转》，浙商证券研究所 综合居民、企业与公共部门的变化可以看到，过去支撑低实际利率的三大结构性力量——储蓄扩张、投资抑制与财政对过剩储蓄的吸收——正在不同程度上发生逆转。随着人口结构进一步老化、全球化环境调整以及财政支出刚性增强，原有低利率均衡所依赖的条件逐步弱化。因此，从长周期视角看，老龄化对实际利率的影响不再必然体现为持续下行压力，而可能在特定制度与结构条件下，对利率中枢形成支撑甚至抬升。 # 4大类资产 老龄化可能成为长期国债收益率的上行推动。名义利率是通胀预期和实际利率之和，展望未来，老龄化将从抬高通胀预期、抬高实际利率两个方向推高名义利率： 老龄化对通胀的正向影响将进一步显现（尤其是在逆全球化背景下）。一是逆全球化+全球深度老龄化，全球劳动力供给不足，需求刚性扩张；二是人工智能科技革命前期带来增量投资需求，但供给未明显扩张，同样退稿通胀，可能和老龄化形成通胀共振。 老龄化对实际利率的影响边际转正，一是居民部门，老龄化从浅度过到深度，人口预期寿命提升的净储蓄主导可能转为出生率下降主导的储蓄率下降；二是企业部门，人工智能科技革命，资本要素和劳动要素之间边际模糊，将导致老龄化由当前资本边际回报下行的“投资抑制”作用转为诱发“资本替代劳动”的自动化投资需求；三是政府部门，老年人口政治影响力加大，财政赤字融资和福利政策带来的融资需求加大。 权益方面人口结构长期利好大健康、大消费（养老与银发经济）、AI自动化、红利板块。大健康方面，65岁以上医疗支出是年轻人的约6倍，慢病（高血压、糖尿病、心脑血管）、肿瘤、康复需求刚性增长，全球深度老龄化通过刚性刚性医疗支出和财政对医疗保健支出扩大两个渠道支撑大健康板块。大消费方面，深度老龄化中老人自主能力进一步减弱，对养老护理、智慧养老等“银发经济”形成驱动、此外老年人消费能力减弱，对高性价比消费形成长期利好。AI自动化方面，老龄化社会加剧劳动力紧缺，在资本要素和劳动力了要素边界不断模糊的背景下，“自动化补偿”加速企业资本开支。红利方面，老年偏好安全资产，拥有稳定现金流、低波动属性的红利板块资产其估值溢价可能得到提升。 # 5 风险提示 地缘政治环境超预期，地缘政治波动改变人口结构与增速。 AI科技革命发展超预期，若科技革命快速推进可能带动全球增长中枢上行，缓和债务和地缘政治压力，对全要素生产率形成改善。 # 股票投资评级说明 以报告日后的6个月内，证券相对于沪深300指数的涨跌幅为标准，定义如下： 1.买入：相对于沪深300指数表现 $+20\%$ 以上； 2.增持：相对于沪深300指数表现 $+10\% \sim +20\%$ 3.中性：相对于沪深300指数表现 $-10\% \sim +10\%$ 之间波动； 4.减持：相对于沪深300指数表现-10%以下。 # 行业的投资评级： 以报告日后的6个月内，行业指数相对于沪深300指数的涨跌幅为标准，定义如下： 1.看好：行业指数相对于沪深300指数表现 $+10\%$ 以上； 2.中性：行业指数相对于沪深300指数表现 $-10\% \sim +10\%$ 以上； 3.看淡：行业指数相对于沪深300指数表现-10%以下。 我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重。 建议：投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者不应仅仅依靠投资评级来推断结论。 # 法律声明及风险提示 本报告由浙商证券股份有限公司（已具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格，经营许可证编号为：Z39833000）制作。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但浙商证券股份有限公司及其关联机构（以下统称“本公司”）对这些信息的真实性、准确性及完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不发生任何变更。本公司没有将变更的信息和建议向报告所有接收者进行更新的义务。 本报告仅供本公司的客户作参考之用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。 本报告仅反映报告作者的出具日的观点和判断，在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议，投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，本公司及/或其关联人员均不承担任何法律责任。 本公司的交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。本公司没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。本公司的资产管理公司、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。 本报告版权均归本公司所有，未经本公司事先书面授权，任何机构或个人不得以任何形式复制、发布、传播本报告的全部或部分内容。经授权刊载、转发本报告或者摘要的，应当注明本报告发布人和发布日期，并提示使用本报告的风险。未经授权或未按要求刊载、转发本报告的，应当承担相应的法律责任。本公司将保留向其追究法律责任的权利。 # 浙商证券研究所 上海总部地址：杨高南路729号陆家嘴世纪金融广场1号楼25层 北京地址：北京市东城区朝阳门北大街8号富华大厦E座4层 深圳地址：广东省深圳市福田区广电金融中心33层 上海总部邮政编码：200127 上海总部电话：(8621)80108518 上海总部传真：(8621)80106010 浙商证券研究所：https://www.stocke.com.cn