人口老齡化對金融系統性風險的沖擊

一、引言

近年來，我國人口老齡化嚴重程度遠超預期，具有規模大、速度快、高齡化、少子化特征，引起國際社會的廣泛關注（朱軍和李建強，2024）。根據WIND數據庫數據，自2021年開始，我國老年人口規模突破2億人，截至2023年末65歲及以上人口比例達 15.4% ，近10年該比例的提升幅度達5.7個百分點；同時，我國結婚登記對數連年下降，常住人口出生率跌至 ，常住人口自然增長率為 -1.5%o ，總人口較上年末減少208萬人。人口結構老齡化趨勢的演進和生育意愿的持續走低進一步加重財政醫療、養老支出負擔，出現居民預防性儲蓄增加、邊際消費支出減少傾向，社會投資需求降低，進而影響經濟的長期穩定（曹偉等，2023）。

受人口結構基本面的直接影響和預期壽命穩步提升的進一步推動，我國人口老齡化趨勢短期內難以逆轉，這將加劇金融系統的不穩定性和脆弱性，具體體現在：一是加深財政赤字和債務危機，引發安全資產短缺。人口結構老齡化和老年人口高齡化將引發“銀色浪潮”①，推高政府信用風險（黃曉薇等，2017）。二是安全資產的短缺將推動金融機構尋求高風險資產進行替代，誘發投資泡沫，導致經濟可能會在極端情況下陷人“安全性陷阱”，引發停滯（Caballero等，2017）。三是高儲蓄低消費將推動自然利率趨勢性下行，大大擠壓中央銀行貨幣政策的利率操作空間，導致貨幣政策傳導效果弱化，減緩經濟復蘇步伐，而低利率環境將增加企業的加杠桿行為，進一步加劇金融系統的脆弱性（朱軍和李建強，2024）。

黨的二十屆三中全會強調，要健全預期管理機制，筑牢有效防控系統性風險的金融穩定保障體系。在人口老齡化加速發展的過程中，養老金和社會醫療保障支出的剛性上升導致現收現付制的養老金系統入不敷出，福利政策的過度透支給國家財政造成巨大壓力，地方政府債務負擔過重會引發政府信用危機，這將是觸發金融系統性風險的潛在因素之一。如何在低利率環境下防范“銀色浪潮”引發的債務風險，是我國現階段維護金融穩定無法回避的問題。因此，考察人口老齡化及其對金融系統性風險的沖擊，深刻認識人口老齡化影響金融穩定的作用機制和傳導過程，對于探索更符合我國人口結構特征的貨幣政策框架，以守住不發生系統性風險底線，具有重要的意義。

二、文獻評述

（一）人口老齡化與社會保障負擔

人口老齡化將加大財政剛性支出，加劇政府債務風險。黃曉薇等（2017）基于三期世代交疊模型，研究了意大利、希臘等歐洲國家人口老齡化對國家債務的持續性影響，認為醫療保障與養老金支出作為剛性財政支出無法形成稅收，使得債務融資成為政府彌補財政缺口的主要手段。馬宇和王群利（2015）圍繞20個發達國家人口老齡化情況，發現人口老齡化與政府違約風險呈顯著的正向影響關系。杜萌和馬宇（2015）圍繞主權債務違約，研究了1984—2012年間70余個國家和地區的相關事件及數據，發現65歲及以上人口養比越高，國家債務違約風險越高。竹志奇等（2023）研究發現，人口結構老齡化通過降低勞動力市場活力和增加社會養老支出，擴大政府債務規模，加劇違約風險。

（二）人口老齡化與金融活動

大部分學者認為人口老齡化將加劇居民高儲蓄低消費趨勢。Feldstein（1974）、King和Dicks-Mireaux（1982）、Samwick（1997）等國外學者研究了養老金和資本積累之間的關系，得出養老金規模與居民儲蓄規模之間存在顯著的替代效應，替代率在 20%-50% 的結論。國內方面，何立新等（2008）圍繞養老制度與家庭儲蓄，利用CHIPS數據發現老齡化進程中家庭儲蓄逐步被養老金替代。孫濤和黃少安（2010）認為人口年齡結構對家庭的儲蓄和消費行為有著非常重要的影響，其中老年撫養比與代表性經濟主體的消費水平呈負相關。曹偉等（2023）認為我國人口老齡化問題日趨嚴重，亟需通過健全養老金制度等舉措降低居民部門的預防性儲蓄，提振社會消費需求。

（三）人口老齡化與貨幣政策調控

人口老齡化將成為阻礙貨幣政策實施的重要因素之一。伍戈和曾慶同（2015）、張朝洋等（2024）等研究發現，人口老齡化通過儲蓄、消費、投資、資產配置以及要素市場等諸多渠道來改變人們的經濟活動和行為，削弱利率、信貸貨幣政策效果。翟光宇等（2023）發現，人口老齡化不僅會使數量型貨幣政策效果不如預期，還會導致價格型貨幣政策失效，且年齡結構變化是貨幣政策效果產生異質性的原因之一。方顯倉（2024）聚焦人口老齡化與貨幣政策資產價格渠道之間的潛在關聯，將人口老齡化因素納入消費、投資和貨幣需求函數分析發現，人口老齡化傾向于降低投資（投機）性貨幣需求對利率的敏感度，弱化擴張性貨幣政策資產價格渠道傳導的Q效應和財富效應。于曉媛等（2024）認為人口老齡化背景下，國內儲蓄上升、投資下降和自然利率下降，導致部分金融機構資產流失海外，降低了貨幣政策有效性。

綜上，本文認為現有文獻相關研究尚存在以下不足：一是大部分學者僅關注到人口老齡化對財政可持續性和貨幣政策有效性的影響，未將人口老齡化與金融系統性風險納入同一個議題進行討論，忽視了人口結構變化對金融系統性風險的影響；二是現有文獻已經證實了人口老齡化與政府債務的關系，但未刻畫人口老齡化引發債務風險并傳導至金融系統的內在機理和反饋機制；三是既有研究局限于人口老齡化對儲蓄、消費的直接影響，沒有考慮到低利率環境下人口老齡化對貨幣政策風險防控有效性的沖擊，未細致討論宏觀審慎與微觀審慎監管工具在應對人口結構老齡化過程中的政策選擇。

據此，本文的創新點包括以下三個方面：一是將人口結構性因素納入金融系統性風險框架，探討老齡化、高齡化對金融系統性風險的影響；二是構建“人口老齡化一政府債務危機一財政、貨幣政策調控失效一金融系統性風險”理論框架，采用動態面板模型，結合人口老齡化進程深入剖析人口結構變化沖擊金融系統性風險的傳導渠道及其作用機理；三是進一步研究低利率環境下人口結構老齡化引發的財政、貨幣政策失效問題及其對政策選擇的影響，為我國完善“雙支柱”政策框架提供經驗借鑒。

三、理論分析與研究假設

（一）人口老齡化及其沖擊金融系統的表現

2000年我國65歲及以上人口所占比重突破7% ，標志著我國正式步入老年型人口社會。之后，全國常住人口老年撫養比逐年上升（見圖1）。相較于其他國家，我國人口老齡化呈現出未富先老、發展速度快、老年人口規模大等特征。我國是在經濟水平相對落后的情況下率先進入人口老齡化國家行列的，且過渡到深度老齡化僅用了21年，比美國快了39年，比法國快了94年，也是世界上唯一老年人口破億的國家。根據聯合國預測，到2050年我國65歲及以上人口所占比重和老年人口撫養比將分別上升至 26.1% 和 39% 。老年人口規模龐大意味著我國社會養老剛性支出巨大，“五險兩金”對于正在減稅降費的企業來說無疑是沉重的負擔。除此之外，養老問題也給經濟彈性、金融機構商業模式等帶來了很多額外沖擊。在未來一段時期內，居民養老問題將成為我國的“懸頂之劍”。

1.安全資產與風險資產的替換將降低經濟彈性，易導致金融系統性風險

經濟學家莫迪利安尼研究發現年齡越大的消費者越偏好安全資產，采取儲蓄或者養老金的形式配置資產，在經濟下行或新冠疫情等突發重大事件的沖擊下，老年人提高安全資產口的意愿進一步加強。私人為降低風險選擇大量持有安全資產，這種安全資產替換風險資產的趨勢將公共資產和私人資產緊密聯系在一起，將大幅降低經濟應對外部突發事件的彈性，觸發“安全情論”（Caballero等，2017），增加系統性弱點。較為典型的是政府債券的市場波動極易加速并擴大至銀行系統，加劇銀行資產負債表的脆弱性。此外，對安全資產的需求超過供給，可能會導致資產價格泡沫和市場過熱，影響金融市場的穩定。

2.人口老齡化將影響金融機構盈利水平，降低其危機應對能力

首先，居民消費需求下降將削弱金融機構的盈利能力，而人口老齡化是消費率過低的重要原因之一。老年人對耐用品、奢侈品、住房等消費意愿不高導致居民消費率進一步下降，2023年我國居民消費率降至 30% ，低于同期全球大部分國家和地區約20個百分點。隨著居民消費意愿的下降，相關貸款需求也隨之下降，而且由于勞動力人口不足，企業資產負債表收縮，將進一步抑制銀行機構的有效信貸需求。其次，自1979年實施獨生子女政策以來，我國人口增長速度得以快速遏制，生育率下降幅度遠高于世界整體水平。之后，我國為緩解人口老齡化問題，2015年實施“兩孩政策”，徹底終結了長達35年的獨生子女政策，但政策效果不如預期（見圖2）。少子化問題未得到有效解決將加劇消費需求和有效信貸需求不足，引起資產價格下跌等連鎖反應，導致金融機構盈利水平進一步降低。尤其是在農村地區年輕人向城市遷移的背景下，老年人存款也可能隨著繼承人的遷移而向城市轉移，使得地方法人銀行的客戶不斷萎縮，營業利潤加速下滑。

3.改變金融機構資產負債結構和風險偏好

一方面，金融機構資產負債結構易受消費者資產負債結構牽動。人口結構高齡化將改變居民資產配置偏好，儲蓄率明顯提高。2010年我國國民總儲蓄率達到峰值（ 50.9% ），2011年至2022年間，該指標始終處于 40%-50% ，均值達 46% 遠高于世界平均水平。居民資產配置偏好的變化促使其投資變得更加機構化，進而導致銀行機構資產負債結構甚至金融系統的變化（翟光宇等，2023）。另一方面，金融機構的風險偏好可能會因人口老齡化程度而發生改變。高齡化、少子化是導致房地產市場持續低迷難以回升的重要因素，作為銀行機構較為安全穩定的購房貸款業務，其規模逐步收縮。金融機構安全資產的短缺將改變其風險偏好，推動其尋求風險和回報率較高的資產進行替代，可能引發投資泡沫，經濟將會因此陷入“安全性陷阱”，觸發金融危機（方顯倉，2024）。

（二）人口老齡化沖擊金融系統的渠道分析

1.“人口老齡化一政府債務危機一財政政策調控失效一金融系統性風險”傳導渠道

2000一2023年，我國老年人口占比歷經逐步增長、加速增長到大幅擴張的發展過程，與地方政府公共財政支出及地方政府債務規模變化接近同步，這也初步反映出人口老齡化與財政政策可能存在緊密聯系。

一是人口結構老齡化過程中居民消費傾向降低，將削弱財政政策有效性。居民消費與財政政策之間的關系是經濟領域的一個重要議題，財政政策調控市場主要是通過影響消費來達到促進經濟增長的目的，包括政府支出和稅收兩個主要渠道。其中，增加政府支出，尤其是擴大對基礎設施的投資，可以有效提高居民部門收人，促進居民消費。與此同時，減稅降費政策的實施可以直接增加居民和企業的可支配收入，從而達到刺激消費的目的。然而，這種影響在老齡化社會中可能會大打折扣，因為老年人口的收入相對穩定，消費需求相對單一，且對增加消費的意愿不如年輕人，這將降低市場對財政政策的敏感度，導致政策效果不如預期。

二是老齡化成本會加重財政負擔，降低政府償債能力，加劇政府債務危機。目前大量文獻通過研究養老金制度和政府債務危機已充分證實在現收現付制的居民養老金制度下，財務不穩定性較高。當老齡化成本的規模不斷擴大時，醫療保障支出和社會養老系統負擔不斷加重，政府償債能力隨之降低。若經濟增長速度難以支撐高額的社會養老負擔，則將增加財政赤字，最后極易引發政府信用危機（竹志奇等，2023）。

三是政府信用危機將觸發系統性金融風險。銀行業務中政府性債務融資集中度很高。2013年之前，地方政府債務擴張以信貸渠道為主。2014—2017年間，在影子銀行的助推下，地方政府債務規模快速擴張，使得政府債務融資模式逐漸轉變為銀行信貸與影子銀行并重。隨著財政政策的繼續實施，我國地方政府債務增速加快，存在進一步膨脹擴大的風險，而且大部分銀行機構尤其是中小地方法人銀行機構的政府債務規模占其業務總規模的比重達到三成以上。在集中度過高的情況下，政府信用危機極易引發金融系統性風險。

2.“人口老齡化一貨幣政策調控失效一金融系統性風險”傳導渠道

根據貨幣政策傳導機制，當65歲及以上人口占比不高時，年輕勞動力供給充沛，貨幣政策通過拉動總需求促進經濟增長、維護金融穩定的政策效果較為明顯，且在勞動力供給充足的情況下，寬松的貨幣政策不易引起通貨膨脹，市場調控有效；當65歲及以上人口占比過高，步入老齡化社會時，年輕勞動力供給不足，經濟彈性下降，貨幣政策拉動總需求的效果減弱，而且容易導致通貨膨脹。此外，部分學者發現人口老齡化容易引發經濟結構性失衡，存在“脫實向虛”風險，進而破壞貨幣政策實施環境，導致政策有效性下降（姚余棟和王宇，2016；陳小亮等，2021）。相較于年輕人，老年人的消費意愿偏低，且趨于穩定，這將降低社會投資總需求，也會導致貨幣政策拉動需求的效果不佳。具體影響機制見圖3。

一是利率渠道受阻。一方面，人口老齡化會降低自然利率。自然利率是指儲蓄－投資保持市場均衡時的利率。根據生命周期理論，人口老齡化對市場價格具有通縮效應，會使長期資產價格下降，引起儲蓄和投資的結構性失衡。其中，常住人口出生率下降將減少社會勞動力的供給，導致邊際資本產出回落，而高齡化將增強居民的養老儲蓄動機，居民消費下降導致總需求被抑制，邊際消費減少。邊際資本和邊際消費的下降均會推動自然利率走低和低頻波動，縮小貨幣政策通過利率通道穩定市場的操作空間（王博和陳開璞，2021；朱超和易禎，2020）。另一方面，降低市場利率敏感度。由于老年人的消費習慣相對固定，對市場利率波動的靈敏度不高，隨著老年人口所占比重的提升，消費市場對利率的敏感度降低，央行通過加息或者降息調整社會產出的手段將受到限制（方顯倉和張衛峰，2019）。

二是信貸渠道弱化。根據銀行信貸傳導規律，客戶資產凈值與融資成本呈負相關，即資產越多，借貸利率越低。老年人相較于年輕人，擁有的資產更多，因此外部融資成本較低，融資溢價不足。此外，老齡化社會的自我融資意愿偏高，老年人對奢侈品、耐用品和住房的消費意愿遠遠低于年輕人，且往往通過自我融資滿足消費和投資支出，導致銀行的有效貸款需求持續走低，信貸政策操作空間嚴重不足。從信貸風險來看，一般情況下，居民在20—60歲階段購置資產，在60歲及以上處置資產。在人口結構老齡化過程中，購置資產需求不足的同時資產處置增多，供需失衡導致資產價格回落，固定資產價值下降，金融機構信貸資產風險口增加，這將削弱信貸水平調控以恢復產出的貨幣政策效果（翟光宇等，2023）。

綜合人口老齡化及其沖擊金融系統的表現和人口老齡化沖擊金融系統的渠道分析，提出以下研究假設。

H1：在人口老齡化發展過程中，經濟彈性降低，且居民資產負債結構的變化將削弱金融機構盈利能力，改變金融機構風險偏好，加劇金融機構資產負債表的脆弱性，不利于金融穩定。

H2：人口老齡化將加重財政負擔，削弱財政政策有效性，加大債務管理壓力，極易觸發政府信用危機并傳導至金融系統，引起金融系統性風險。

H3：人口老齡化將降低貨幣政策有效性，弱化利率和信貸傳導效果，導致政府部門無法通過有效手段及時調控市場以達到預期的經濟增長和金融穩定目標，難以有效防控金融系統性風險的發生。

四、模型設定與描述性統計分析

（一）模型設定

1.基準模型

為考察人口老齡化對金融系統性風險的影響，設定如下基準模型：

式（1）中， 表示第 t 年發生金融系統性風險的可能性； 表示省份 i 第 t 年的人口老齡化進程； 表示控制變量，包括GDP增長率、財政收入占GDP的比重、財政支出占GDP的比重、城鄉居民養老保險參保人數、金融發展水平等； a 為公式截距，不隨個體變化； β 為變量系數；Z是個體效應； 為隨機項。

2.人口老齡化對金融傳導渠道的影響

為檢驗人口老齡化的傳導渠道，構建計量模型如下：

式中， 表示財政政策傳導渠道，使用省份 i 第 t 年的政府債務規模及違約規模來衡量； 表示貨幣政策傳導渠道，分為數量型貨幣政策和價格型貨幣政策，用來衡量人口老齡化對財政政策和貨幣政策傳導渠道的影響，觀察待估系數 β 是否具有統計顯著性。

3.人口老齡化通過傳導渠道對金融系統性風險的影響

模型（4）、（5）、（6）在模型（2）、（3）的基礎上加入交乘項，以考察人口老齡化影響金融系統性風險的傳導渠道。

式中， 分別表示人口老齡化與政府債務的交互作用和人口老齡化與貨幣政策的交互作用對金融系統性風險的影響， 用來衡量人口老齡化、政府債務、貨幣政策三者之間的互相作用。其中，政府債務考察地方財政及政府信用水平，貨幣政策考察金融政策的市場調控效果。通過綜合分析，檢驗人口老齡化通過財政政策與貨幣政策渠道對金融系統性風險的影響。

（二）變量說明

1.被解釋變量

金融系統性風險（RISK）。國內文獻根據數據來源和處理方式差異將金融系統性風險的度量方法大致分為銀行風險數據、銀行間雙邊風險數據和市場收益率數據三類，較為常見的包括CES、 、溢價法和MES等。本文借鑒金成曉和蔣潤南（2024）的研究，采用 方法，利用銀行機構每股收益EPS測度的銀行處于危機和正常狀態下尾部損失的差額來度量金融系統性風險。同時，考慮到銀行機構資產負債結構和資產質量對金融系統性風險的影響，采用凈資產負債率和不良貸款率衡量金融系統性風險。

2.解釋變量

人口老齡化（OLD）。本文借鑒黃曉薇等（2017）方顯倉（2024）、葉學平和趙博云（2024）的研究，采用老年人撫養比作為人口老齡化的代理變量。

3.中介變量

政府債務（DEBT）。當前地方政府債務統計口徑較多，對于廣義政府債務，較常用的是對地方政府融資平臺（或城投公司）有息債務（或城投債）進行一定計算，以此衡量（范劍勇和莫家偉，2014；劉曉蕾等，2021）。本文根據財政部等政府部門對外公布的數據，整理得到各個省份的政府性債務余額。

貨幣政策（MON）。參照翟光宇等（2023）、蔣益民和陳璋（2009）等的指標選取思路，采用貨幣供應量作為數量型貨幣政策的代理變量，價格型貨幣政策指標用1年期貸款基準利率表示。

4.控制變量

經濟發展（GDP）。國內文獻普遍使用GDP作為經濟發展水平的代理變量，對此，本文借鑒宋旺和鐘正生（2006）、黃佳琳和秦鳳鳴（2017）的研究，采用各地區GDP的增長情況來衡量經濟

發展水平。

地方財政（FIN）。劉窮志和何奇（2012）使用財政支出規模來衡量地方財政。人口老齡化對地方財政支出的影響較大，為此本文同時采用地方公共財政收入和地方公共財政支出作為地方財政的代理變量。

社會保障（SEC）。社會保障水平采用城鄉居民養老保險參保人數增長率來衡量。其中，人口老齡化越嚴重，城鄉居民養老保險參保人數越多。

金融發展（FL）。每個省份的金融發展水平使用金融機構總資產增長率作為代理變量，金融發展水平越高，居民的金融素養越好，對養老方式的選擇越豐富；反過來，人口老齡化也會影響金融業務分布和資產負債結構。

家庭收入（HI）。家庭收入水平使用每個省份的居民人均可支配收入作為代理變量，人均可支配收入越高，養老負擔越小，潛在消費需求越高，一定程度上可以減弱人口老齡化對經濟金融的影響。

主要變量及其說明見表1。

（三）樣本說明及描述性統計分析

1.樣本選擇

本文將31個省級行政區的宏觀數據和4030家金融機構的微觀數據作為研究樣本，其中，微觀數據分省進行整合形成403個觀測值。數據指標范圍既包括金融系統性風險（RISK）、家庭收入（HI）、金融發展 （F L ）、社會保障（SEC）等微觀數據，也包括政府債務（DEBT）、貨幣政策（MON）、經濟發展（GDP）、地方財政（FIN）等宏觀經濟數據。時間維度為2010—2023年。數據來自WIND數據庫。運用面板向量自回歸模型（PVAR），對當前人口老齡化是否影響金融系統性風險進行驗證。

2.描述性統計

本文金融系統性風險、人口老齡化、經濟發展、地方財政、社會保障、金融發展、家庭收入等指標數據采取比率形式，政府債務指標采取對數形式。表2為各變量的描述性統計結果，其中，老年人撫養比的平均值為 15.033% ，最小值為 6.710% ，最大值為 28.770% ；金融機構總資產增長率的平均值為20.304% ，最小值為 -21.885% ，最大值為 201.758% 0

3.多重共線性檢驗

（1）相關性檢驗。表3為變量的相關性檢驗結果。由表3可知，變量之間的相關系數幾乎普遍低于0.8，基本可以排除變量之間存在共線性問題，說明數據較為平穩。

（2）方差膨脹因子VIF檢驗。對主要解釋變量進行方差膨脹因子VIF檢驗，檢驗結果如表4所示，最大值為2.28，均值為1.95，遠小于10，說明共線性不強。

同時，根據檢驗確定最佳滯后階數為一階，故后文中進行的實證數據均為滯后一階。

五、實證結果分析

（一）人口老齡化對金融系統性風險的影響分析

為研究人口老齡化對金融系統性風險的影響，檢驗模型（1）是否成立，對模型（1）進行面板向量自回歸（PVAR）檢驗。表5列示了人口老齡化影響金融系統性風險的實證檢驗結果。結果顯示，人口老齡化程度與金融系統性風險呈顯著的正相關關系。具體來看，人口老齡化（OLD）對不良貸款率的影響系數在 5% 的水平下顯著為正，對凈資產負債率的影響系數在 1% 的水平下顯著為正，對銀行機構每股收益的影響系數在 5% 的水平下顯著為負。上述實證結果表明人口老齡化程度的逐步加深會增加銀行機構不良貸款率，提高凈資產負債率水平，同時會降低銀行機構每股收益，整體上沖擊金融系統性風險水平（RISK）。主要原因在于人口老齡化會導致勞動力市場萎縮和生產力下降，企業資產負債表收縮。與此同時，老年人的消費習慣導致市場需求不足，長期的經濟通縮和消費下降將導致許多產業面臨產能過剩，傳導至金融系統可能觸發金融系統性風險。此外，老年人往往通過儲蓄或者以養老金的形式配置資產，在經濟下行或突發重大事件的沖擊下，老年人提高安全資產口的意愿進一步加強，進而大幅降低經濟應對外部突發事件的彈性，改變銀行機構資產負債結構甚至引起金融系統的變化，在極端情況下經濟可能會陷入“安全性陷阱”，引發金融危機。

（二）人口老齡化對金融傳導渠道的影響分析

為探索人口老齡化對金融傳導渠道的影響，在模型（1）的基礎上，納入政府債務和貨幣政策指標，分別設立模型（2）、（3）進行實證檢驗，結果顯示：

1.人口老齡化會降低財政政策有效性，導致政府債務增加，加劇債務違約風險

表6的實證結果顯示，老年人撫養（ ）指標系數在 5% 的顯著性水平下對政府債務余額增長率呈正向影響，在 1% 的顯著性水平下對違約債務余額增長率呈正向影響。這意味著人口老齡化與財政政策存在緊密聯系，在人口結構老齡化和現收現付養老金制度下，居民可支配收人相對穩定，消費結構趨于單一，財政政策通過融資擴大支出以刺激消費的效果將不如預期。老齡化成本增加了醫療保障支出，加重了社會養老系統負擔，財政支出承壓導致政府債務融資規模擴大。此外，老齡化社會的人口結構決定了養老金領取人口增加，繳納人口減少，這將導致政府剛性支出和養老金系統負擔加重。而且老年人口比例上升也意味著勞動力市場活力不足，影響經濟增長速度，稅收收入增長放緩，進一步加劇政府財務部門的脆弱性。

2.人口老齡化會削弱數量型和價格型貨幣政策的有效性

表7的實證結果顯示，老年人撫養比（ ）對數量型貨幣政策的影響系數在 1% 的水平下顯著為負，對價格型貨幣政策的影響系數在 5% 的水平下顯著為負。結果表明人口老齡化將削弱數量型貨幣政策和價格型貨幣政策工具的市場調控效應。從利率機制來看，人口老齡化對市場價格具有通縮效應，會使長期資產價格下降，引起儲蓄和投資的結構性失衡，降低自然利率，壓縮利率政策操作空間。從信貸機制來看，老年人相較于年輕人，擁有的資產更多，外部融資成本較低，且老年人自我融資意愿偏高，往往通過自我融資滿足消費和投資需求，對于奢侈品、耐用品和住房的消費意愿遠遠低于年輕人，導致銀行的有效貸款需求持續走低，融資溢價不足，這意味著在人口老齡化社會中貨幣政策的信貸傳導渠道效果較為有限。

（三）人口老齡化沖擊金融系統性風險的傳導渠道分析

為考察人口老齡化通過傳導渠道對金融系統性風險的影響，本文在上述模型的基礎上，引入人口老齡化 × 政府債務（ O L D× D E B T 、人口老齡化 × 貨幣政策（ O L D× M O N ）、人口老齡化× 政府債務 × 貨幣政策（ O L D× D E B T× M O N ）等交乘項，設置實證模型（4）、（5）、（6）。表8的實證結果顯示，人口老齡化通過降低財政政策和貨幣政策有效性而不利于管控金融系統性風險。

一方面，人口老齡化對財政政策的影響主要體現在政府債務上。人口老齡化加劇財政赤字，使得政府在制定財政政策時面臨更大挑戰。若經濟增長速度難以承受高額的社會養老負擔，則極易觸發政府信用危機。政府部門主要依賴金融機構融資解決資金問題，其中銀行業務采取銀行信貸和影子銀行融資模式，政府債務集中度很高。在這種情況下，一旦政府部門出現信用危機，政府債務將發生大規模違約，并傳導至金融系統，引起金融資產質量的大規模下滑。

另一方面，在政府信用危機下，貨幣政策調控將難以有效防控金融系統性風險的發生。按照貨幣政策傳導機制，當發生政府信用危機時，貨幣政策可通過拉動市場總需求促進經濟增長，緩解危機，維護金融穩定。若65歲及以上人口占比不高，年輕勞動力供給充沛，寬松的貨幣政策不易引起通貨膨脹，市場調控有效。但是65歲及以上人口占比過高，步入老齡化社會后，年輕勞動力供給不足，經濟彈性下降，貨幣政策拉動總需求的效果被削弱，而且極易導致通貨膨脹，使得貨幣政策在調控經濟時面臨更大的不確定性。

（四）穩健性檢驗

為確保實證結果的穩健性，本文通過更換金融系統性風險指標，運用面板向量自回歸（PVAR）方法，對上述實證模型進行回歸結果的穩健性檢驗。更換指標后，實證結果基本與前文一致，具體的實證結果由于篇幅原因未列示。

六、結論與政策建議

本文將人口結構性因素納入金融系統性風險框架，探討人口老齡化對金融系統性風險的影響，建立“人口老齡化一政府債務危機一財政、貨幣政策調控失效一金融系統性風險”的研究邏輯，并使用2010—2023年31個省級行政區的宏觀數據和4030家金融機構的微觀數據進行實證檢驗。

實證研究結果表明：一是人口老齡化將大幅降低經濟應對外部突發事件的彈性。這一沖擊主要通過銀行機構傳導。老齡化不僅會改變銀行資產負債結構，如降低資產質量、提高凈資產負債率；還會削弱其盈利能力，如每股收益下降，最終對金融系統性風險產生顯著的負面沖擊。二是人口老齡化削弱了財政政策的調控效果。由于人口結構變化和養老金制度約束，政府財務脆弱性加劇，利用財政政策管理高額政府債務的能力下降。三是人口老齡化對貨幣政策形成結構性制約。人口老齡化的通縮效應和高儲蓄低消費特征，導致貨幣政策操作空間受限，利率傳導渠道和信貸傳導渠道效果較為有限。在政府信用危機下，老齡化社會中貨幣政策拉動總需求的效果被削弱，且易導致通貨膨脹，使得貨幣政策在調控經濟時面臨更大的不確定性，難以有效防控金融系統性風險的發生。

基于此，本文提出以下三點政策建議。

（一）構建適老化金融體系，減輕老齡化負面沖擊

應對人口老齡化是一個多方面的社會工程。首先，需要正確認識我國人口結構變化與居民儲蓄、社會投資、消費傾向等之間的關系及其對金融系統穩健運行的影響。在此基礎上，構建適老化金融體系，解決人口老齡化引起的儲蓄投資不平衡問題，防范人口結構老齡化和老年人口高齡化加劇金融系統脆弱性。其次，豐富和完善貨幣政策框架，將人口老齡化納入中長期貨幣政策框架，根據人口結構老齡化不同階段的經濟金融特征，特別關注人口老齡化帶來的有效信貸和自然利率持續走低問題，著力改善政策空間收窄、政策效果不如預期等情況。最后，建立并完善結構性政策、財政政策與貨幣政策協同機制。加速推動供給側結構性改革，加快經濟結構和產業結構調整步伐，努力扭轉經濟下行趨勢。評估和制定投資友好型財稅政策，加大地方政府對科技創新的支撐力度，切實提升區域經濟的科技創新和技術應用能力。同時，減輕“零利率下限”約束的負面影響，維護金融穩定。

（二）嚴控債務規模快速擴張，穩慎推進債務化解

地方政府債務在快速擴張階段會對地方經濟金融產生顯著的負面影響，因此老齡化成本應由個人、社會、金融等多方共同承擔，進一步約束地方政府舉債融資行為，有效控制新增債務規模，重點管理和約束地方政府債務融資資金的投向和使用。具體而言，建議逐步建立地方政府負債行為評價機制，重點對地方政府債務融資資金的投向、管理、投資收益等情況進行追蹤記錄和科學評價，并以此作為地方政府新增債務的重要參考，引導地方政府科學合理地規劃資金投向和收益，防止低效、重復、盲目建設。推進政府債務隱性化解，密切關注地方政府債務化解對銀行流動性的影響，同時在金融政策方面給予有力支持，保證有足夠的金融資源配置到國家和地區發展的重點領域及薄弱環節。

（三）提升金融資源配置績效，調整信貸偏向

在人口老齡化發展過程中，勞動力減少導致經濟投資回報率降低，“脫實向虛”問題可能進一步加劇，且在低利率環境中，傳統貨幣政策對拉動經濟增長和維護金融穩定的效果有所削弱。在此背景下，應強化金融機構金融資源配置功能，構建經濟新動力引擎。建議加強對金融機構參與政府信用項目的監管和約束，打消財政兜底的“幻覺”，切實發揮金融機構的金融資源配置功能，提升金融資源配置績效。同時，應更好地發揮監管指導和貨幣政策引導的作用，推動金融機構逐步調整信貸偏向，鼓勵更多的金融資源尤其是中長期金融資源投向制造業實體、綠色項目等具有長期效益的領域，以及民營企業、小微企業等薄弱環節。

注釋：

① “銀色浪潮”用于形容人口老齡化過程對社會經濟發展的沖擊和影響。

② 2023年末，我國房地產貸款余額52.63萬億元，同比下降 1% ，增速比上年末減少2.5個百分點。其中，個人住房貸款余額38.17萬億元，同比下降 1.6% ，增速比上年末減少2.8個百分點。

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（責任編輯：張艷妮）

Impact of Population Aging on Financial Systemic Risk

WU Jiao， MO Yangziyan （People's Bank of China Zhuzhou Branch ）

Abstract： Finance plays an important role in addressing population aging and mitigating the impact of population structure changes.To explore the impact of population aging on financial systemic risk， this paper employs a PVAR panel model to systematically examine the mechanisms and transmission processes through which population aging affects financial stability， based on macroeconomic data from 3l provincial-level administrative regions and microeconomic data from 4，030 financial institutions. The study finds that during the process of population aging，changes in the balance sheet structure of households will increase the fragility of financial institutions' balance sheets， resulting in a significant negative impact on financial systemic risk. The relatively stable consumption demand of the elderly population will weaken the effectiveness of fiscal policy.The rising costs assciated with aging willincrease fiscalburdens and exacerbate high-debt management pressures，whichcan easily trigger financial systemic risks.The deflationary effects of population aging and its characteristicsofhigh-savings and low-consumption will drivedown thenaturalinterestrate and effective credit demand，reducing the market'ssensitivity to interest rateandcredit policies.This，in turn，leads to suboptimal monetary policy effectivenessand makes it difficult to effectively preventandcontroltheoccurrenceoffinancial systemc risks.Basedonthese findings， this paper suggests actively addressng thenegative impacts of population aging on the economy and finance， reasonably controlling debt scales， prudently advancing the resolution of government debt， and learning from the monetary policy experiences of countries with deep aging populations. These measures can help enhance the financial resource allocation functions of financial institutions， increase economic resilience， and maintain financial stability under the context of an aging population structure.

Keywords： Population aging； Financial systemic risk； Monetary policy； Fiscal policy； Government debt management