2022年末至2023年初，中国迎来几个里程碑式的事件：婴儿潮高峰期出生的这一代人跨过60岁门槛，中国正步入中度老龄化社会，人口出现近61年来的首次负增长，个人养老金制度落地。

与此同时，技术变革层出不穷，人工智能加速重塑劳动力结构。我们身处的时代，一边被新技术裹挟，一边奔向深度老龄化。技术的发展会让我们未来老无所依，还是老有所养？

本期专栏，我请清华大学医院管理研究院杨燕绥教授，来谈谈这个和我们每个人都息息相关的话题。

杨教授是中国社会保障领域权威人士，曾参与中国劳动合同制、劳动仲裁和劳动法的制度建设，首创劳动仲裁庭。十年前，杨教授曾因为“大胆”的言论引发争议，但时至今日，很多人却发现，作为一位有前瞻性的学者，早在十年前，她就已经精准预测了十年后的养老现状。

以下为经过编辑的对话实录。

谢菁炜：您提出当前养老金制度需要通过调结构，来实现公平和可持续发展。为什么调结构至关重要？

杨燕绥：人口老龄化是分阶段的，65岁以上的人占总人口的7%，是一个初级阶段；占14%时是中度阶段；占20%，就是高度阶段。在刚进入人口老龄化时，政府就要把基本养老金夯实、全覆盖、保基本，全世界各国都是这样的。但是到了中度老龄化，就会出现劳动年龄人口总量下降，但是领养老金人口的总量上升的问题，这时候大家就开始担忧养老金能不能收支平衡。作为政府，基本养老金总体收支平衡是一定能保证的，但是每年还涨可能就难了，所以这时候就不要把鸡蛋放在一个篮子里，就要开始调结构。

养老金的三支柱就是：政府给一个最基本的吃饭的钱；企业建立企业年金，给企业税收优惠；同时，现在也动员个人开个人养老金账户。所以把养老金的鸡蛋放到三个篮子里，叫三支柱，到了中度人口老龄社会时，调结构就是这个意思。

我们国家与时俱进，三个支柱都建立了，但是调结构时遇到了问题。我们今天的基本养老保险国有企业文化特征特别明显：费率高。因为国企很多人如今到了退休年龄，要弥补他们的空账，所以费率特别高，是工资总额的20%，这是全世界最高的费率，现在降到16%还是最高的。所以这是一种国企文化。而且是属地管理，异地迁徙带不走。

这样的国企文化就造成我们的民营企业尤其是小微企业和个体户以这么高的费率参加养老保险很困难，甚至参加不了。第一支柱没参加，企业年金没资格，开个人账户没资格，就会有很多人没有养老金。

所以我们当前的改革就是让第一支柱的养老金灵活一点，通过人口、收入、经济、大数据测算费基、费率，对民营企业尤其是中小民营企业、个体户降低费率，而且尽可能转化为银行托管的个人账户全国流动，我们把这叫“以柔克刚”。

第一支柱“以柔克刚”，增加企业年金、个人养老金，最后追求的是总养老金替代率。如果这个国家的总养老金替代率增加，老年人购买能力强，成为买方市场，企业就愿意投资了，那我们整个人口老龄化就是积极的。

谢菁炜：大数据能够为公共政策制定提供更有力的工具。如何运用大数据来推进养老金制度的公平和可持续？

杨燕绥：我国现在已经完成了三支柱养老金大数据向中央的集中。今年开始实行基本养老金全国统筹。比如，东三省的劳动力流到了广东，所以广东的养老金结余50个月，而哈尔滨收的养老金还不够发3个月。所以我们整个“大家庭”，通过中央统筹，能够达成养老金的平衡。中国已经实现了每一个参保人、每一个地方的养老金数据向人社部大集中。这个集中平台已经建完了，现在只有个别省没对接。

这个数据大集中可以用来做各个地方的人口、工资、收支平衡、中央的调剂和各地养老金征集，甚至你在任何一个地方领养老金，想修改一下年龄、报点假账都是不可能的。同时，企业年金的监管数据已经大集中了。个人养老金开户也可以在人社部的系统下直接开设，准入了23家银行，选择哪个银行作为你的账管，只要一点就进银行了。在这个银行上挂着四类资产投资，你投什么就划什么，投资组合就形成了。

所以中国现在的第一支柱、第二支柱、第三支柱数据大集中的平台已经完成，我们以后根据人口的结构来看费率、费基、养老金总量、投资期限，这些都是在大数据的平台上可以完成的。现在准入了20多家基金公司来做个人养老金投资，还有十几家基金公司做企业年金投资，将来都可以在大数据平台上做预测、监督、投资组合。

谢菁炜：近些年兴起了“智慧养老”概念，您怎么理解这个概念？对其未来趋势、发展前景怎么看？

杨燕绥：人口老龄化是伴随着人均GDP、健康支出、国民平均预期寿命、计算机人工智能的发展，这四个数据是正相关的，就是同时增长。在这个过程中，需要提高长寿的质量，减少失能失智。我们要的长寿不是活得长。失能、失智、脑死亡是很痛苦的，所以要全生命周期维护健康。

要实现这个目标，第一，要把个人的健康档案、电子病案整合起来，产生个人健康大数据；第二，我们要把医疗机构里的病案首页和医疗机构操作的HIS系统信息在医疗机构里分类标准化，供给卫健委、医保局、财政部、各投资公司等，让它集中起来。医院里有很多系统，但个人健康档案并不对接、不互认，所以它产生的信息是垃圾，没有价值，形成不了大数据。

个人的健康大数据和医疗机构的数据整合之后，就能产生几个效果。

一是支持国家把预防、首诊、急诊、住院、康复、护理、临终疗护服务这套体系整合起来、一体化。分级诊疗不是分级医院看病，而是说前端融合的家庭医生为你做了首诊，然后你是该吃药还是该做手术都是被管理的。个人改变了就医模式，不需要一生病就去三级医院挂号、建病案、检查。但是这个过程背后是需要信息系统的整合，需要大数据的支持。

第二个效果体现在健康投资上。现在的很多健康投资没纳入整合医疗体系，只面对一些小众客户。而且客户量小，获得的信息便少，数据的价值小。那么投资什么时候收回？盈利模式在哪里？所以其实所有健康投资都应该嵌入这个体系，在这个体系里，由于你的嵌入提高了它的质量、降低了成本，而且这个体系里是有个人买单、财政买单、医保买单、商保买单的，大家融在一个体系里共同发展，所有健康投资的人都要嵌入体系，这个体系背后就是大数据和信息平台。

谢菁炜：所以智慧养老的未来一定是基于一个更大的体系，里面包括了更多的数据，这样才是有意义的。

杨燕绥：对。举个小例子，中国1963年婴儿潮出生的一代，今年都60岁了，一下子老年慢病都出来了，阿尔兹海默症现在就有1000多万例。美国、欧洲的人均GDP有5、6万美元，但其实最后高龄老人失能失智照护的刚需有70%是家庭病床，因为家庭病床一是多了亲情，二是没有房租、地租和全职服务费，大家都能接受。但是建家庭病床有一个问题：家庭病床也是病床，需要病案管理。现在有些医院的病案管理都不规范，那建家庭病床还要病案管理，后面还有操作系统、政府监督，怎么建呢？

现在我看有公司就做出了一个很小的设备，贴到病床旁，把手机打开，老年人的指氧、体温等数据都可以监测。那我们的家庭病床不就可以建立了吗？所以用这样的设备，就解决了监测和病案管理的问题，建家庭病床也是可能的。

谢菁炜：我们来谈谈最近最火的话题——人工智能。它确实能够解决养老产业劳动力不足的问题，提供更多的看护。但正如我们对人工智能的发展有所担忧甚至恐惧，我们在将人工智能运用到养老的过程中，会产生一些什么样的问题？有什么需要我们未雨绸缪的？

杨燕绥：其实不管发展到什么程度，AI人工智能是人控制的，既然人控制，那么伦理问题很重要。AI使用时都是需要有伦理委员会的。而伦理又是辩证的，这种情况下、这种条件下是可接受的，那种情况下、那种条件下是不可接受的，所以这里永远有一个伦理的衡量标准。

比如我们通过房间里的监控，发现保姆暴力等问题，这是可以的，因为保姆是穿着衣服的，小孩子也是穿着衣服的。但是那些失智失能尤其是全失能卧在床上的老人用这种监控就不可以了，因为从早上他大小便、换衣服、洗澡等等，这就有隐私问题了，你要尊重老人，所以不是什么场所都可以随便用。

那么AI在应用的过程中，同样要注意技术的适用性，要保护老年人的隐私，这是我认为需要关注的。（财富中文网）