北大经院两会笔谈 | 高明：养老金融研究需要结合理论和实证方法

党的二十大报告指出，“社会保障体系是人民生活的安全网和社会运行的稳定器”，并强调要“发展多层次、多支柱养老保险体系。”国务院《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》强调，“我国老年人口规模大，老龄化速度快”，“建设与人口老龄化进程相适应的老龄事业和养老服务体系的重要性和紧迫性日益凸显。”面对这一形势，2023年中央金融工作会议提出“养老金融”并将其列入国家金融工作重点。2025年政府工作报告进一步强调，要完善养老金融标准体系和基础制度。

个人养老资产的储备与优化配置是养老金融高质量发展的关键政策要求，也是投资组合理论和生命周期理论关注的重要学术议题。揭示政策引导在促进个人养老资产优化配置中的作用，并探讨如何通过政策设计有效防范养老资产积累过程中的潜在风险，对于理解养老金融领域的核心问题至关重要，也为相关政策的制定与实施提供实践指导。

首先，厘清老年群体养老资产的构成、充足性以及变化趋势。通过实证分析，系统概括老年群体养老资产的主要特征。具体而言，一是明确养老资产的构成。通过数据收集和整理，分析老年群体养老资产的来源和类型，包括但不限于储蓄存款、房产、养老金、保险收益、投资收益等。厘清养老资产构成，有助于揭示老年群体在养老资产积累方面的多样性和复杂性。二是评估养老资产的充足性。在资产构成分析的基础上，进一步考察养老资产在满足老年群体日常生活开支、医疗支出和长期护理成本等方面的能力。准确评估养老资产的充足性，有助于识别老年群体在养老资产积累中面临的问题和挑战，为优化养老保障体系提供依据。三是探究养老资产的变化趋势。采用时间序列分析和对比研究，探究老年群体养老资产在不同时间点的增长或减少情况，以及影响这些变化的主要因素。研究养老资产的变动趋势，有助于预测未来老年群体养老资产的积累情况，为相关政策制定和养老规划提供科学依据。

其次，考察生命周期不同阶段个人养老资产的储备与优化配置。通过构建理论模型，深入探讨生命周期不同阶段个人养老资产的储备与优化配置策略。一个可行的方式是，基于生命周期理论，结合个人财务管理、风险管理和投资策略等领域的最新研究成果，构建综合性理论模型，全面刻画个体在生命周期不同阶段的养老资产储备需求、风险偏好、收入变化及预期寿命等因素。在此基础上，进一步分析养老资产储备的阶段性特征。利用理论模型，深入考察个体在不同年龄阶段的养老资产积累动机、能力、偏好以及面临的挑战，如青年期主要处于资产积累初期、中年期侧重资产的增值与保值，而老年期更关注资产的安全性和流动性。基于上述分析，进一步探讨个人养老资产的优化配置策略。结合生命周期各阶段的特点，探究如何根据个人的风险偏好、财务状况和市场环境，动态调整投资组合，以实现养老资产长期增值与短期流动性的平衡。此外，还需考察如何利用金融产品、税收政策、社会保障体系等工具优化养老资产的配置效率，从而提升养老资产管理的效能和可持续性。

第三，揭示宏观因素和微观特征对个体资产配置的影响机制。综合运用实证分析与理论模型，深入探究宏观因素和微观特征对个体资产配置的影响机制。一方面，通过实证分析考察宏观因素和微观特征变动的短期冲击。基于家庭微观调查数据，考察房价、股价等市场短期波动和财务约束、退休预期等微观个体特征对个体资产配置行为的即期或短期影响。揭示在经济环境快速变化的情况下，个体投资者如何调整其资产组合，以应对市场不确定性和风险，从而阐明短期冲击影响资产配置决策的具体作用机制。另一方面，通过理论模型分析宏观因素和微观特征变动的长期影响。为了更全面地理解个体资产配置背后的深层次逻辑，需要构建一个包含宏观因素与微观特征的理论模型。该模型将综合考虑个体的生命周期特征、风险偏好、财务状况、教育背景等微观因素，以及经济周期、金融市场发展、社会保障体系等宏观环境因素，并分析这些因素如何相互作用，共同塑造个体的长期资产配置策略与行为模式。通过模型模拟和参数估计，揭示这些因素对资产配置决策的长期、动态影响机制。

为达成上述养老金融议题的研究目标，需要解决以下关键问题：

一是关于养老金融的基础理论模型构建。生命周期模型作为分析微观个体养老资产配置策略的重要工具，其构建与优化是该领域研究的核心内容。然而，学界尚未对于生命周期模型应涵盖的关键要素达成统一认识，导致不同研究在模型构建、参数设定及结果解读上存在较大差异，难以形成具有普遍适用性的结论与建议。针对上述问题，可将健康投资与养老金参与成本两大因素纳入基准生命周期模型，以更全面、准确地刻画个体养老资产配置行为。研究表明，健康状态不仅直接影响个体的劳动生产率与收入水平，还通过医疗支出、预期寿命等途径，深刻影响个体的消费、储蓄及投资决策。因此，将健康投资纳入生命周期模型，对于全面评估个体养老规划的有效性至关重要。此外，养老金体系作为社会保障的重要组成部分，其参与成本直接影响个体的即期消费与长期储蓄决策。然而，以往研究往往简化或忽略该因素，可能导致模型结果偏离实际。通过将养老金参与成本纳入模型，有助于更真实地反映个体在养老规划中的经济约束与行为选择。

二是量化分析中的模型参数校准。在老年群体数据资料相对缺乏的背景下，需要通过数据收集与参数校准，尽可能提升理论模型在描述和预测居民实际资产配置状况上的准确性与可靠性。具体而言，首先需要优化数据来源。使用具有全国代表性的调查数据，覆盖不同收入层次、年龄阶段和职业背景的居民，确保数据尽可能真实反映其财务状况和资产配置偏好。特别是整合现有调查数据中关于老年群体的财务状况、资产配置偏好及风险承受能力等相关数据，以确定更适用于老年群体的模型参数，使模型更贴近现实。其次需要提升参数校准精度。传统的校准方法基于参数的经济学含义来根据现实数据估计参数大小，忽略了模型泛化能力的检验。可通过拟合不同年龄段居民的资产配置特征，确保模型能够更好地拟合居民资产配置的实际分布情况，提高模型的应用价值。最后是动态调整模型参数。随着我国老龄化进程不断加剧，老年群体的关键参数可能呈现动态变化趋势，为定量理论模型的构建与应用带来挑战。如果能够利用时间序列分析、趋势预测等方法，建立一套动态参数调整机制，根据老年群体的实际变化趋势定期更新模型参数，有助于增强模型的预测能力，也能为政策制定提供更为科学、有效的决策支持。

三是对于不同影响因素长短期效应的综合评估。传统研究往往侧重于单一维度或静态分析，忽视影响因素在不同时间尺度上的差异化作用。短期内，由于市场信息的非完全性、交易成本的存在以及个体心理因素的影响，个体的资产配置往往无法迅速调整至最优状态。特别是在突发经济事件或市场大幅波动时，个体如何基于有限理性和现有资源约束做出次优决策尚需进一步明确。通过实证分析，可以量化短期内资产配置调整情况及其对个体财富积累、就业和消费决策的影响。从长期来看，个体拥有更充分的时间和信息来评估市场环境变化，逐步调整其投资组合以达到更为合适的配置水平。基于定量理论模型，可进一步探讨个体在长期过程中如何通过学习和适应，不断优化其资产配置策略，以应对经济周期、市场结构变化等宏观因素以及个人生命周期阶段的转变。系统评估不同因素的短期冲击与长期影响，不仅有助于深化金融经济学理论，完善对个体资产配置行为的动态理解，还能为投资者、金融机构及政策制定者提供科学的决策依据，助力优化投资策略和风险管理措施，推动金融体系的稳定与健康发展。