一、引言

近年來，我國人口老齡化嚴(yán)重程度遠(yuǎn)超預(yù)期，具有規(guī)模大、速度快、高齡化、少子化特征，引起國際社會的廣泛關(guān)注（朱軍和李建強(qiáng)，2024）。根據(jù)WIND數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，自2021年開始，我國老年人口規(guī)模突破2億人，截至2023年末65歲及以上人口比例達(dá) 15.4% ，近10年該比例的提升幅度達(dá)5.7個百分點(diǎn)；同時，我國結(jié)婚登記對數(shù)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?cè)丝谳^上年末減少208萬人。人口結(jié)構(gòu)老齡化趨勢的演進(jìn)和生育意愿的持續(xù)走低進(jìn)一步加重財(cái)政醫(yī)療、養(yǎng)老支出負(fù)擔(dān)，出現(xiàn)居民預(yù)防性儲蓄增加、邊際消費(fèi)支出減少傾向，社會投資需求降低，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)的長期穩(wěn)定（曹偉等，2023）。

受人口結(jié)構(gòu)基本面的直接影響和預(yù)期壽命穩(wěn)步提升的進(jìn)一步推動，我國人口老齡化趨勢短期內(nèi)難以逆轉(zhuǎn)，這將加劇金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定性和脆弱性，具體體現(xiàn)在：一是加深財(cái)政赤字和債務(wù)危機(jī)，引發(fā)安全資產(chǎn)短缺。人口結(jié)構(gòu)老齡化和老年人口高齡化將引發(fā)“銀色浪潮”①，推高政府信用風(fēng)險(xiǎn)（黃曉薇等，2017）。二是安全資產(chǎn)的短缺將推動金融機(jī)構(gòu)尋求高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)進(jìn)行替代，誘發(fā)投資泡沫，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)可能會在極端情況下陷人“安全性陷阱”，引發(fā)停滯（Caballero等，2017）。三是高儲蓄低消費(fèi)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(dǎo)致貨幣政策傳導(dǎo)效果弱化，減緩經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇步伐，而低利率環(huán)境將增加企業(yè)的加杠桿行為，進(jìn)一步加劇金融系統(tǒng)的脆弱性（朱軍和李建強(qiáng)，2024）。

黨的二十屆三中全會強(qiáng)調(diào)，要健全預(yù)期管理機(jī)制，筑牢有效防控系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的金融穩(wěn)定保障體系。在人口老齡化加速發(fā)展的過程中，養(yǎng)老金和社會醫(yī)療保障支出的剛性上升導(dǎo)致現(xiàn)收現(xiàn)付制的養(yǎng)老金系統(tǒng)入不敷出，福利政策的過度透支給國家財(cái)政造成巨大壓力，地方政府債務(wù)負(fù)擔(dān)過重會引發(fā)政府信用危機(jī)，這將是觸發(fā)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的潛在因素之一。如何在低利率環(huán)境下防范“銀色浪潮”引發(fā)的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是我國現(xiàn)階段維護(hù)金融穩(wěn)定無法回避的問題。因此，考察人口老齡化及其對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的沖擊，深刻認(rèn)識人口老齡化影響金融穩(wěn)定的作用機(jī)制和傳導(dǎo)過程，對于探索更符合我國人口結(jié)構(gòu)特征的貨幣政策框架，以守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)底線，具有重要的意義。

二、文獻(xiàn)評述

（一）人口老齡化與社會保障負(fù)擔(dān)

人口老齡化將加大財(cái)政剛性支出，加劇政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。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(wù)的持續(xù)性影響，認(rèn)為醫(yī)療保障與養(yǎng)老金支出作為剛性財(cái)政支出無法形成稅收，使得債務(wù)融資成為政府彌補(bǔ)財(cái)政缺口的主要手段。馬宇和王群利（2015）圍繞20個發(fā)達(dá)國家人口老齡化情況，發(fā)現(xiàn)人口老齡化與政府違約風(fēng)險(xiǎn)呈顯著的正向影響關(guān)系。杜萌和馬宇（2015）圍繞主權(quán)債務(wù)違約，研究了1984—2012年間70余個國家和地區(qū)的相關(guān)事件及數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)65歲及以上人口養(yǎng)比越高，國家債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高。竹志奇等（2023）研究發(fā)現(xiàn)，人口結(jié)構(gòu)老齡化通過降低勞動力市場活力和增加社會養(yǎng)老支出，擴(kuò)大政府債務(wù)規(guī)模，加劇違約風(fēng)險(xiǎn)。

（二）人口老齡化與金融活動

大部分學(xué)者認(rèn)為人口老齡化將加劇居民高儲蓄低消費(fèi)趨勢。Feldstein（1974）、King和Dicks-Mireaux（1982）、Samwick（1997）等國外學(xué)者研究了養(yǎng)老金和資本積累之間的關(guān)系，得出養(yǎng)老金規(guī)模與居民儲蓄規(guī)模之間存在顯著的替代效應(yīng)，替代率在 20%-50% 的結(jié)論。國內(nèi)方面，何立新等（2008）圍繞養(yǎng)老制度與家庭儲蓄，利用CHIPS數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)老齡化進(jìn)程中家庭儲蓄逐步被養(yǎng)老金替代。孫濤和黃少安（2010）認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)對家庭的儲蓄和消費(fèi)行為有著非常重要的影響，其中老年撫養(yǎng)比與代表性經(jīng)濟(jì)主體的消費(fèi)水平呈負(fù)相關(guān)。曹偉等（2023）認(rèn)為我國人口老齡化問題日趨嚴(yán)重，亟需通過健全養(yǎng)老金制度等舉措降低居民部門的預(yù)防性儲蓄，提振社會消費(fèi)需求。

（三）人口老齡化與貨幣政策調(diào)控

人口老齡化將成為阻礙貨幣政策實(shí)施的重要因素之一。伍戈和曾慶同（2015）、張朝洋等（2024）等研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化通過儲蓄、消費(fèi)、投資、資產(chǎn)配置以及要素市場等諸多渠道來改變?nèi)藗兊慕?jīng)濟(jì)活動和行為，削弱利率、信貸貨幣政策效果。翟光宇等（2023）發(fā)現(xiàn)，人口老齡化不僅會使數(shù)量型貨幣政策效果不如預(yù)期，還會導(dǎo)致價(jià)格型貨幣政策失效，且年齡結(jié)構(gòu)變化是貨幣政策效果產(chǎn)生異質(zhì)性的原因之一。方顯倉（2024）聚焦人口老齡化與貨幣政策資產(chǎn)價(jià)格渠道之間的潛在關(guān)聯(lián)，將人口老齡化因素納入消費(fèi)、投資和貨幣需求函數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，人口老齡化傾向于降低投資（投機(jī)）性貨幣需求對利率的敏感度，弱化擴(kuò)張性貨幣政策資產(chǎn)價(jià)格渠道傳導(dǎo)的Q效應(yīng)和財(cái)富效應(yīng)。于曉媛等（2024）認(rèn)為人口老齡化背景下，國內(nèi)儲蓄上升、投資下降和自然利率下降，導(dǎo)致部分金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)流失海外，降低了貨幣政策有效性。

綜上，本文認(rèn)為現(xiàn)有文獻(xiàn)相關(guān)研究尚存在以下不足：一是大部分學(xué)者僅關(guān)注到人口老齡化對財(cái)政可持續(xù)性和貨幣政策有效性的影響，未將人口老齡化與金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)納入同一個議題進(jìn)行討論，忽視了人口結(jié)構(gòu)變化對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響；二是現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)證實(shí)了人口老齡化與政府債務(wù)的關(guān)系，但未刻畫人口老齡化引發(fā)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)并傳導(dǎo)至金融系統(tǒng)的內(nèi)在機(jī)理和反饋機(jī)制；三是既有研究局限于人口老齡化對儲蓄、消費(fèi)的直接影響，沒有考慮到低利率環(huán)境下人口老齡化對貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)防控有效性的沖擊，未細(xì)致討論宏觀審慎與微觀審慎監(jiān)管工具在應(yīng)對人口結(jié)構(gòu)老齡化過程中的政策選擇。

據(jù)此，本文的創(chuàng)新點(diǎn)包括以下三個方面：一是將人口結(jié)構(gòu)性因素納入金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)框架，探討老齡化、高齡化對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響；二是構(gòu)建“人口老齡化一政府債務(wù)危機(jī)一財(cái)政、貨幣政策調(diào)控失效一金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”理論框架，采用動態(tài)面板模型，結(jié)合人口老齡化進(jìn)程深入剖析人口結(jié)構(gòu)變化沖擊金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)渠道及其作用機(jī)理；三是進(jìn)一步研究低利率環(huán)境下人口結(jié)構(gòu)老齡化引發(fā)的財(cái)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(jīng)驗(yàn)借鑒。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）人口老齡化及其沖擊金融系統(tǒng)的表現(xiàn)

2000年我國65歲及以上人口所占比重突破7% ，標(biāo)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(yǎng)比逐年上升（見圖1）。相較于其他國家，我國人口老齡化呈現(xiàn)出未富先老、發(fā)展速度快、老年人口規(guī)模大等特征。我國是在經(jīng)濟(jì)水平相對落后的情況下率先進(jìn)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(jù)聯(lián)合國預(yù)測，到2050年我國65歲及以上人口所占比重和老年人口撫養(yǎng)比將分別上升至 26.1% 和 39% 。老年人口規(guī)模龐大意味著我國社會養(yǎng)老剛性支出巨大，“五險(xiǎn)兩金”對于正在減稅降費(fèi)的企業(yè)來說無疑是沉重的負(fù)擔(dān)。除此之外，養(yǎng)老問題也給經(jīng)濟(jì)彈性、金融機(jī)構(gòu)商業(yè)模式等帶來了很多額外沖擊。在未來一段時期內(nèi)，居民養(yǎng)老問題將成為我國的“懸頂之劍”。

1.安全資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的替換將降低經(jīng)濟(jì)彈性，易導(dǎo)致金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

經(jīng)濟(jì)學(xué)家莫迪利安尼研究發(fā)現(xiàn)年齡越大的消費(fèi)者越偏好安全資產(chǎn)，采取儲蓄或者養(yǎng)老金的形式配置資產(chǎn)，在經(jīng)濟(jì)下行或新冠疫情等突發(fā)重大事件的沖擊下，老年人提高安全資產(chǎn)口的意愿進(jìn)一步加強(qiáng)。私人為降低風(fēng)險(xiǎn)選擇大量持有安全資產(chǎn)，這種安全資產(chǎn)替換風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的趨勢將公共資產(chǎn)和私人資產(chǎn)緊密聯(lián)系在一起，將大幅降低經(jīng)濟(jì)應(yīng)對外部突發(fā)事件的彈性，觸發(fā)“安全情論”（Caballero等，2017），增加系統(tǒng)性弱點(diǎn)。較為典型的是政府債券的市場波動極易加速并擴(kuò)大至銀行系統(tǒng)，加劇銀行資產(chǎn)負(fù)債表的脆弱性。此外，對安全資產(chǎn)的需求超過供給，可能會導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格泡沫和市場過熱，影響金融市場的穩(wěn)定。

2.人口老齡化將影響金融機(jī)構(gòu)盈利水平，降低其危機(jī)應(yīng)對能力

首先，居民消費(fèi)需求下降將削弱金融機(jī)構(gòu)的盈利能力，而人口老齡化是消費(fèi)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(fèi)意愿不高導(dǎo)致居民消費(fèi)率進(jìn)一步下降，2023年我國居民消費(fèi)率降至 30% ，低于同期全球大部分國家和地區(qū)約20個百分點(diǎn)。隨著居民消費(fèi)意愿的下降，相關(guān)貸款需求也隨之下降，而且由于勞動力人口不足，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表收縮，將進(jìn)一步抑制銀行機(jī)構(gòu)的有效信貸需求。其次，自1979年實(shí)施獨(dú)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(yuǎn)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(shí)施“兩孩政策”，徹底終結(jié)了長達(dá)35年的獨(dú)生子女政策，但政策效果不如預(yù)期（見圖2）。少子化問題未得到有效解決將加劇消費(fèi)需求和有效信貸需求不足，引起資產(chǎn)價(jià)格下跌等連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)盈利水平進(jìn)一步降低。尤其是在農(nóng)村地區(qū)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(zhuǎn)移，使得地方法人銀行的客戶不斷萎縮，營業(yè)利潤加速下滑。

3.改變金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)偏好

一方面，金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)易受消費(fèi)者資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)牽動。人口結(jié)構(gòu)高齡化將改變居民資產(chǎn)配置偏好，儲蓄率明顯提高。2010年我國國民總儲蓄率達(dá)到峰值（ 50.9% ），2011年至2022年間，該指標(biāo)始終處于 40%-50% ，均值達(dá) 46% 遠(yuǎn)高于世界平均水平。居民資產(chǎn)配置偏好的變化促使其投資變得更加機(jī)構(gòu)化，進(jìn)而導(dǎo)致銀行機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)甚至金融系統(tǒng)的變化（翟光宇等，2023）。另一方面，金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)偏好可能會因人口老齡化程度而發(fā)生改變。高齡化、少子化是導(dǎo)致房地產(chǎn)市場持續(xù)低迷難以回升的重要因素，作為銀行機(jī)構(gòu)較為安全穩(wěn)定的購房貸款業(yè)務(wù)，其規(guī)模逐步收縮。金融機(jī)構(gòu)安全資產(chǎn)的短缺將改變其風(fēng)險(xiǎn)偏好，推動其尋求風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)率較高的資產(chǎn)進(jìn)行替代，可能引發(fā)投資泡沫，經(jīng)濟(jì)將會因此陷入“安全性陷阱”，觸發(fā)金融危機(jī)（方顯倉，2024）。

（二）人口老齡化沖擊金融系統(tǒng)的渠道分析

1.“人口老齡化一政府債務(wù)危機(jī)一財(cái)政政策調(diào)控失效一金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”傳導(dǎo)渠道

2000一2023年，我國老年人口占比歷經(jīng)逐步增長、加速增長到大幅擴(kuò)張的發(fā)展過程，與地方政府公共財(cái)政支出及地方政府債務(wù)規(guī)模變化接近同步，這也初步反映出人口老齡化與財(cái)政政策可能存在緊密聯(lián)系。

一是人口結(jié)構(gòu)老齡化過程中居民消費(fèi)傾向降低，將削弱財(cái)政政策有效性。居民消費(fèi)與財(cái)政政策之間的關(guān)系是經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的一個重要議題，財(cái)政政策調(diào)控市場主要是通過影響消費(fèi)來達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)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(kuò)大對基礎(chǔ)設(shè)施的投資，可以有效提高居民部門收人，促進(jìn)居民消費(fèi)。與此同時，減稅降費(fèi)政策的實(shí)施可以直接增加居民和企業(yè)的可支配收入，從而達(dá)到刺激消費(fèi)的目的。然而，這種影響在老齡化社會中可能會大打折扣，因?yàn)槔夏耆丝诘氖杖胂鄬Ψ€(wěn)定，消費(fèi)需求相對單一，且對增加消費(fèi)的意愿不如年輕人，這將降低市場對財(cái)政政策的敏感度，導(dǎo)致政策效果不如預(yù)期。

二是老齡化成本會加重財(cái)政負(fù)擔(dān)，降低政府償債能力，加劇政府債務(wù)危機(jī)。目前大量文獻(xiàn)通過研究養(yǎng)老金制度和政府債務(wù)危機(jī)已充分證實(shí)在現(xiàn)收現(xiàn)付制的居民養(yǎng)老金制度下，財(cái)務(wù)不穩(wěn)定性較高。當(dāng)老齡化成本的規(guī)模不斷擴(kuò)大時，醫(yī)療保障支出和社會養(yǎng)老系統(tǒng)負(fù)擔(dān)不斷加重，政府償債能力隨之降低。若經(jīng)濟(jì)增長速度難以支撐高額的社會養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，則將增加財(cái)政赤字，最后極易引發(fā)政府信用危機(jī)（竹志奇等，2023）。

三是政府信用危機(jī)將觸發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。銀行業(yè)務(wù)中政府性債務(wù)融資集中度很高。2013年之前，地方政府債務(wù)擴(kuò)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(wù)規(guī)?？焖贁U(kuò)張，使得政府債務(wù)融資模式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)殂y行信貸與影子銀行并重。隨著財(cái)政政策的繼續(xù)實(shí)施，我國地方政府債務(wù)增速加快，存在進(jìn)一步膨脹擴(kuò)大的風(fēng)險(xiǎn)，而且大部分銀行機(jī)構(gòu)尤其是中小地方法人銀行機(jī)構(gòu)的政府債務(wù)規(guī)模占其業(yè)務(wù)總規(guī)模的比重達(dá)到三成以上。在集中度過高的情況下，政府信用危機(jī)極易引發(fā)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

2.“人口老齡化一貨幣政策調(diào)控失效一金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”傳導(dǎo)渠道

根據(jù)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，當(dāng)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(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、維護(hù)金融穩(wěn)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(diào)控有效；當(dāng)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(jīng)濟(jì)彈性下降，貨幣政策拉動總需求的效果減弱，而且容易導(dǎo)致通貨膨脹。此外，部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)人口老齡化容易引發(fā)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性失衡，存在“脫實(shí)向虛”風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而破壞貨幣政策實(shí)施環(huán)境，導(dǎo)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(fèi)意愿偏低，且趨于穩(wěn)定，這將降低社會投資總需求，也會導(dǎo)致貨幣政策拉動需求的效果不佳。具體影響機(jī)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(jù)生命周期理論，人口老齡化對市場價(jià)格具有通縮效應(yīng)，會使長期資產(chǎn)價(jià)格下降，引起儲蓄和投資的結(jié)構(gòu)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(dǎo)致邊際資本產(chǎn)出回落，而高齡化將增強(qiáng)居民的養(yǎng)老儲蓄動機(jī)，居民消費(fèi)下降導(dǎo)致總需求被抑制，邊際消費(fèi)減少。邊際資本和邊際消費(fèi)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(wěn)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(fèi)習(xí)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(fèi)市場對利率的敏感度降低，央行通過加息或者降息調(diào)整社會產(chǎn)出的手段將受到限制（方顯倉和張衛(wèi)峰，2019）。

二是信貸渠道弱化。根據(jù)銀行信貸傳導(dǎo)規(guī)律，客戶資產(chǎn)凈值與融資成本呈負(fù)相關(guān)，即資產(chǎn)越多，借貸利率越低。老年人相較于年輕人，擁有的資產(chǎn)更多，因此外部融資成本較低，融資溢價(jià)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(fèi)意愿遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于年輕人，且往往通過自我融資滿足消費(fèi)和投資支出，導(dǎo)致銀行的有效貸款需求持續(xù)走低，信貸政策操作空間嚴(yán)重不足。從信貸風(fēng)險(xiǎn)來看，一般情況下，居民在20—60歲階段購置資產(chǎn)，在60歲及以上處置資產(chǎn)。在人口結(jié)構(gòu)老齡化過程中，購置資產(chǎn)需求不足的同時資產(chǎn)處置增多，供需失衡導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格回落，固定資產(chǎn)價(jià)值下降，金融機(jī)構(gòu)信貸資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)口增加，這將削弱信貸水平調(diào)控以恢復(fù)產(chǎn)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(tǒng)的表現(xiàn)和人口老齡化沖擊金融系統(tǒng)的渠道分析，提出以下研究假設(shè)。

H1：在人口老齡化發(fā)展過程中，經(jīng)濟(jì)彈性降低，且居民資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)的變化將削弱金融機(jī)構(gòu)盈利能力，改變金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)偏好，加劇金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表的脆弱性，不利于金融穩(wěn)定。

H2：人口老齡化將加重財(cái)政負(fù)擔(dān)，削弱財(cái)政政策有效性，加大債務(wù)管理壓力，極易觸發(fā)政府信用危機(jī)并傳導(dǎo)至金融系統(tǒng)，引起金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

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(dǎo)效果，導(dǎo)致政府部門無法通過有效手段及時調(diào)控市場以達(dá)到預(yù)期的經(jīng)濟(jì)增長和金融穩(wěn)定目標(biāo)，難以有效防控金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

四、模型設(shè)定與描述性統(tǒng)計(jì)分析

（一）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型

為考察人口老齡化對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，設(shè)定如下基準(zhǔn)模型：

式（1）中， 表示第 t 年發(fā)生金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的可能性； 表示省份 i 第 t 年的人口老齡化進(jìn)程； 表示控制變量，包括GDP增長率、財(cái)政收入占GDP的比重、財(cái)政支出占GDP的比重、城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)、金融發(fā)展水平等； a 為公式截距，不隨個體變化； β 為變量系數(shù)；Z是個體效應(yīng)； 為隨機(jī)項(xiàng)。

2.人口老齡化對金融傳導(dǎo)渠道的影響

為檢驗(yàn)人口老齡化的傳導(dǎo)渠道，構(gòu)建計(jì)量模型如下：

式中， 表示財(cái)政政策傳導(dǎo)渠道，使用省份 i 第 t 年的政府債務(wù)規(guī)模及違約規(guī)模來衡量； 表示貨幣政策傳導(dǎo)渠道，分為數(shù)量型貨幣政策和價(jià)格型貨幣政策，用來衡量人口老齡化對財(cái)政政策和貨幣政策傳導(dǎo)渠道的影響，觀察待估系數(shù) β 是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性。

3.人口老齡化通過傳導(dǎo)渠道對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響

模型（4）、（5）、（6）在模型（2）、（3）的基礎(chǔ)上加入交乘項(xiàng)，以考察人口老齡化影響金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)渠道。

式中， 分別表示人口老齡化與政府債務(wù)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(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響， 用來衡量人口老齡化、政府債務(wù)、貨幣政策三者之間的互相作用。其中，政府債務(wù)考察地方財(cái)政及政府信用水平，貨幣政策考察金融政策的市場調(diào)控效果。通過綜合分析，檢驗(yàn)人口老齡化通過財(cái)政政策與貨幣政策渠道對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。

（二）變量說明

1.被解釋變量

金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（RISK）。國內(nèi)文獻(xiàn)根據(jù)數(shù)據(jù)來源和處理方式差異將金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量方法大致分為銀行風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)、銀行間雙邊風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)和市場收益率數(shù)據(jù)三類，較為常見的包括CES、 、溢價(jià)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(jī)構(gòu)每股收益EPS測度的銀行處于危機(jī)和正常狀態(tài)下尾部損失的差額來度量金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。同時，考慮到銀行機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)質(zhì)量對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，采用凈資產(chǎn)負(fù)債率和不良貸款率衡量金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

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(xué)平和趙博云（2024）的研究，采用老年人撫養(yǎng)比作為人口老齡化的代理變量。

3.中介變量

政府債務(wù)（DEBT）。當(dāng)前地方政府債務(wù)統(tǒng)計(jì)口徑較多，對于廣義政府債務(wù)，較常用的是對地方政府融資平臺（或城投公司）有息債務(wù)（或城投債）進(jìn)行一定計(jì)算，以此衡量（范劍勇和莫家偉，2014；劉曉蕾等，2021）。本文根據(jù)財(cái)政部等政府部門對外公布的數(shù)據(jù)，整理得到各個省份的政府性債務(wù)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(biāo)選取思路，采用貨幣供應(yīng)量作為數(shù)量型貨幣政策的代理變量，價(jià)格型貨幣政策指標(biāo)用1年期貸款基準(zhǔn)利率表示。

4.控制變量

經(jīng)濟(jì)發(fā)展（GDP）。國內(nèi)文獻(xiàn)普遍使用GDP作為經(jīng)濟(jì)發(fā)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(qū)GDP的增長情況來衡量經(jīng)濟(jì)

發(fā)展水平。

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

社會保障（SEC）。社會保障水平采用城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)增長率來衡量。其中，人口老齡化越嚴(yán)重，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)越多。

金融發(fā)展（FL）。每個省份的金融發(fā)展水平使用金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)增長率作為代理變量，金融發(fā)展水平越高，居民的金融素養(yǎng)越好，對養(yǎng)老方式的選擇越豐富；反過來，人口老齡化也會影響金融業(yè)務(wù)分布和資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)。

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(yǎng)老負(fù)擔(dān)越小，潛在消費(fèi)需求越高，一定程度上可以減弱人口老齡化對經(jīng)濟(jì)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(tǒng)計(jì)分析

1.樣本選擇

本文將31個省級行政區(qū)的宏觀數(shù)據(jù)和4030家金融機(jī)構(gòu)的微觀數(shù)據(jù)作為研究樣本，其中，微觀數(shù)據(jù)分省進(jìn)行整合形成403個觀測值。數(shù)據(jù)指標(biāo)范圍既包括金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（RISK）、家庭收入（HI）、金融發(fā)展 （F L ）、社會保障（SEC）等微觀數(shù)據(jù)，也包括政府債務(wù)（DEBT）、貨幣政策（MON）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展（GDP）、地方財(cái)政（FIN）等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。時間維度為2010—2023年。數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫。運(yùn)用面板向量自回歸模型（PVAR），對當(dāng)前人口老齡化是否影響金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。

2.描述性統(tǒng)計(jì)

本文金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、人口老齡化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地方財(cái)政、社會保障、金融發(fā)展、家庭收入等指標(biāo)數(shù)據(jù)采取比率形式，政府債務(wù)指標(biāo)采取對數(shù)形式。表2為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，其中，老年人撫養(yǎng)比的平均值為 15.033% ，最小值為 6.710% ，最大值為 28.770% ；金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)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(yàn)

（1）相關(guān)性檢驗(yàn)。表3為變量的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果。由表3可知，變量之間的相關(guān)系數(shù)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(shù)據(jù)較為平穩(wěn)。

（2）方差膨脹因子VIF檢驗(yàn)。對主要解釋變量進(jìn)行方差膨脹因子VIF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，最大值為2.28，均值為1.95，遠(yuǎn)小于10，說明共線性不強(qiáng)。

同時，根據(jù)檢驗(yàn)確定最佳滯后階數(shù)為一階，故后文中進(jìn)行的實(shí)證數(shù)據(jù)均為滯后一階。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）人口老齡化對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響分析

為研究人口老齡化對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）是否成立，對模型（1）進(jìn)行面板向量自回歸（PVAR）檢驗(yàn)。表5列示了人口老齡化影響金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，人口老齡化程度與金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。具體來看，人口老齡化（OLD）對不良貸款率的影響系數(shù)在 5% 的水平下顯著為正，對凈資產(chǎn)負(fù)債率的影響系數(shù)在 1% 的水平下顯著為正，對銀行機(jī)構(gòu)每股收益的影響系數(shù)在 5% 的水平下顯著為負(fù)。上述實(shí)證結(jié)果表明人口老齡化程度的逐步加深會增加銀行機(jī)構(gòu)不良貸款率，提高凈資產(chǎn)負(fù)債率水平，同時會降低銀行機(jī)構(gòu)每股收益，整體上沖擊金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平（RISK）。主要原因在于人口老齡化會導(dǎo)致勞動力市場萎縮和生產(chǎn)力下降，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表收縮。與此同時，老年人的消費(fèi)習(xí)慣導(dǎo)致市場需求不足，長期的經(jīng)濟(jì)通縮和消費(fèi)下降將導(dǎo)致許多產(chǎn)業(yè)面臨產(chǎn)能過剩，傳導(dǎo)至金融系統(tǒng)可能觸發(fā)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。此外，老年人往往通過儲蓄或者以養(yǎng)老金的形式配置資產(chǎn)，在經(jīng)濟(jì)下行或突發(fā)重大事件的沖擊下，老年人提高安全資產(chǎn)口的意愿進(jìn)一步加強(qiáng)，進(jìn)而大幅降低經(jīng)濟(jì)應(yīng)對外部突發(fā)事件的彈性，改變銀行機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)甚至引起金融系統(tǒng)的變化，在極端情況下經(jīng)濟(jì)可能會陷入“安全性陷阱”，引發(fā)金融危機(jī)。

（二）人口老齡化對金融傳導(dǎo)渠道的影響分析

為探索人口老齡化對金融傳導(dǎo)渠道的影響，在模型（1）的基礎(chǔ)上，納入政府債務(wù)和貨幣政策指標(biāo)，分別設(shè)立模型（2）、（3）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：

1.人口老齡化會降低財(cái)政政策有效性，導(dǎo)致政府債務(wù)增加，加劇債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)

表6的實(shí)證結(jié)果顯示，老年人撫養(yǎng)（ ）指標(biāo)系數(shù)在 5% 的顯著性水平下對政府債務(wù)余額增長率呈正向影響，在 1% 的顯著性水平下對違約債務(wù)余額增長率呈正向影響。這意味著人口老齡化與財(cái)政政策存在緊密聯(lián)系，在人口結(jié)構(gòu)老齡化和現(xiàn)收現(xiàn)付養(yǎng)老金制度下，居民可支配收人相對穩(wěn)定，消費(fèi)結(jié)構(gòu)趨于單一，財(cái)政政策通過融資擴(kuò)大支出以刺激消費(fèi)的效果將不如預(yù)期。老齡化成本增加了醫(yī)療保障支出，加重了社會養(yǎng)老系統(tǒng)負(fù)擔(dān)，財(cái)政支出承壓導(dǎo)致政府債務(wù)融資規(guī)模擴(kuò)大。此外，老齡化社會的人口結(jié)構(gòu)決定了養(yǎng)老金領(lǐng)取人口增加，繳納人口減少，這將導(dǎo)致政府剛性支出和養(yǎng)老金系統(tǒng)負(fù)擔(dān)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(jīng)濟(jì)增長速度，稅收收入增長放緩，進(jìn)一步加劇政府財(cái)務(wù)部門的脆弱性。

2.人口老齡化會削弱數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策的有效性

表7的實(shí)證結(jié)果顯示，老年人撫養(yǎng)比（ ）對數(shù)量型貨幣政策的影響系數(shù)在 1% 的水平下顯著為負(fù)，對價(jià)格型貨幣政策的影響系數(shù)在 5% 的水平下顯著為負(fù)。結(jié)果表明人口老齡化將削弱數(shù)量型貨幣政策和價(jià)格型貨幣政策工具的市場調(diào)控效應(yīng)。從利率機(jī)制來看，人口老齡化對市場價(jià)格具有通縮效應(yīng)，會使長期資產(chǎn)價(jià)格下降，引起儲蓄和投資的結(jié)構(gòu)性失衡，降低自然利率，壓縮利率政策操作空間。從信貸機(jī)制來看，老年人相較于年輕人，擁有的資產(chǎn)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(fèi)和投資需求，對于奢侈品、耐用品和住房的消費(fèi)意愿遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于年輕人，導(dǎo)致銀行的有效貸款需求持續(xù)走低，融資溢價(jià)不足，這意味著在人口老齡化社會中貨幣政策的信貸傳導(dǎo)渠道效果較為有限。

（三）人口老齡化沖擊金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)渠道分析

為考察人口老齡化通過傳導(dǎo)渠道對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文在上述模型的基礎(chǔ)上，引入人口老齡化 × 政府債務(wù)（ 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(wù) × 貨幣政策（ O L D× D E B T× M O N ）等交乘項(xiàng)，設(shè)置實(shí)證模型（4）、（5）、（6）。表8的實(shí)證結(jié)果顯示，人口老齡化通過降低財(cái)政政策和貨幣政策有效性而不利于管控金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

一方面，人口老齡化對財(cái)政政策的影響主要體現(xiàn)在政府債務(wù)上。人口老齡化加劇財(cái)政赤字，使得政府在制定財(cái)政政策時面臨更大挑戰(zhàn)。若經(jīng)濟(jì)增長速度難以承受高額的社會養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，則極易觸發(fā)政府信用危機(jī)。政府部門主要依賴金融機(jī)構(gòu)融資解決資金問題，其中銀行業(yè)務(wù)采取銀行信貸和影子銀行融資模式，政府債務(wù)集中度很高。在這種情況下，一旦政府部門出現(xiàn)信用危機(jī)，政府債務(wù)將發(fā)生大規(guī)模違約，并傳導(dǎo)至金融系統(tǒng)，引起金融資產(chǎn)質(zhì)量的大規(guī)模下滑。

另一方面，在政府信用危機(jī)下，貨幣政策調(diào)控將難以有效防控金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。按照貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，當(dāng)發(fā)生政府信用危機(jī)時，貨幣政策可通過拉動市場總需求促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，緩解危機(jī)，維護(hù)金融穩(wěn)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(diào)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(jīng)濟(jì)彈性下降，貨幣政策拉動總需求的效果被削弱，而且極易導(dǎo)致通貨膨脹，使得貨幣政策在調(diào)控經(jīng)濟(jì)時面臨更大的不確定性。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過更換金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，運(yùn)用面板向量自回歸（PVAR）方法，對上述實(shí)證模型進(jìn)行回歸結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。更換指標(biāo)后，實(shí)證結(jié)果基本與前文一致，具體的實(shí)證結(jié)果由于篇幅原因未列示。

六、結(jié)論與政策建議

本文將人口結(jié)構(gòu)性因素納入金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)框架，探討人口老齡化對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，建立“人口老齡化一政府債務(wù)危機(jī)一財(cái)政、貨幣政策調(diào)控失效一金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”的研究邏輯，并使用2010—2023年31個省級行政區(qū)的宏觀數(shù)據(jù)和4030家金融機(jī)構(gòu)的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

實(shí)證研究結(jié)果表明：一是人口老齡化將大幅降低經(jīng)濟(jì)應(yīng)對外部突發(fā)事件的彈性。這一沖擊主要通過銀行機(jī)構(gòu)傳導(dǎo)。老齡化不僅會改變銀行資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，如降低資產(chǎn)質(zhì)量、提高凈資產(chǎn)負(fù)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(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著的負(fù)面沖擊。二是人口老齡化削弱了財(cái)政政策的調(diào)控效果。由于人口結(jié)構(gòu)變化和養(yǎng)老金制度約束，政府財(cái)務(wù)脆弱性加劇，利用財(cái)政政策管理高額政府債務(wù)的能力下降。三是人口老齡化對貨幣政策形成結(jié)構(gòu)性制約。人口老齡化的通縮效應(yīng)和高儲蓄低消費(fèi)特征，導(dǎo)致貨幣政策操作空間受限，利率傳導(dǎo)渠道和信貸傳導(dǎo)渠道效果較為有限。在政府信用危機(jī)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(dǎo)致通貨膨脹，使得貨幣政策在調(diào)控經(jīng)濟(jì)時面臨更大的不確定性，難以有效防控金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

基于此，本文提出以下三點(diǎn)政策建議。

（一）構(gòu)建適老化金融體系，減輕老齡化負(fù)面沖擊

應(yīng)對人口老齡化是一個多方面的社會工程。首先，需要正確認(rèn)識我國人口結(jié)構(gòu)變化與居民儲蓄、社會投資、消費(fèi)傾向等之間的關(guān)系及其對金融系統(tǒng)穩(wěn)健運(yùn)行的影響。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)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(jié)構(gòu)老齡化和老年人口高齡化加劇金融系統(tǒng)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(jù)人口結(jié)構(gòu)老齡化不同階段的經(jīng)濟(jì)金融特征，特別關(guān)注人口老齡化帶來的有效信貸和自然利率持續(xù)走低問題，著力改善政策空間收窄、政策效果不如預(yù)期等情況。最后，建立并完善結(jié)構(gòu)性政策、財(cái)政政策與貨幣政策協(xié)同機(jī)制。加速推動供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整步伐，努力扭轉(zhuǎn)經(jīng)濟(jì)下行趨勢。評估和制定投資友好型財(cái)稅政策，加大地方政府對科技創(chuàng)新的支撐力度，切實(shí)提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)的科技創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用能力。同時，減輕“零利率下限”約束的負(fù)面影響，維護(hù)金融穩(wěn)定。

（二）嚴(yán)控債務(wù)規(guī)?？焖贁U(kuò)張，穩(wěn)慎推進(jìn)債務(wù)化解

地方政府債務(wù)在快速擴(kuò)張階段會對地方經(jīng)濟(jì)金融產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，因此老齡化成本應(yīng)由個人、社會、金融等多方共同承擔(dān)，進(jìn)一步約束地方政府舉債融資行為，有效控制新增債務(wù)規(guī)模，重點(diǎn)管理和約束地方政府債務(wù)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(fù)債行為評價(jià)機(jī)制，重點(diǎn)對地方政府債務(wù)融資資金的投向、管理、投資收益等情況進(jìn)行追蹤記錄和科學(xué)評價(jià)，并以此作為地方政府新增債務(wù)的重要參考，引導(dǎo)地方政府科學(xué)合理地規(guī)劃資金投向和收益，防止低效、重復(fù)、盲目建設(shè)。推進(jìn)政府債務(wù)隱性化解，密切關(guān)注地方政府債務(wù)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(qū)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域及薄弱環(huán)節(jié)。

（三）提升金融資源配置績效，調(diào)整信貸偏向

在人口老齡化發(fā)展過程中，勞動力減少導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)投資回報(bào)率降低，“脫實(shí)向虛”問題可能進(jìn)一步加劇，且在低利率環(huán)境中，傳統(tǒng)貨幣政策對拉動經(jīng)濟(jì)增長和維護(hù)金融穩(wěn)定的效果有所削弱。在此背景下，應(yīng)強(qiáng)化金融機(jī)構(gòu)金融資源配置功能，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)新動力引擎。建議加強(qiáng)對金融機(jī)構(gòu)參與政府信用項(xiàng)目的監(jiān)管和約束，打消財(cái)政兜底的“幻覺”，切實(shí)發(fā)揮金融機(jī)構(gòu)的金融資源配置功能，提升金融資源配置績效。同時，應(yīng)更好地發(fā)揮監(jiān)管指導(dǎo)和貨幣政策引導(dǎo)的作用，推動金融機(jī)構(gòu)逐步調(diào)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(yè)實(shí)體、綠色項(xiàng)目等具有長期效益的領(lǐng)域，以及民營企業(yè)、小微企業(yè)等薄弱環(huán)節(jié)。

注釋：

① “銀色浪潮”用于形容人口老齡化過程對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊和影響。

② 2023年末，我國房地產(chǎn)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(diǎn)。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(diǎn)。

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（責(zé)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