高齡化速度全球之冠!「變得富有前先老去」加速衝擊中國經濟
高齡化速度全球之冠!「變得富有前先老去」加速衝擊中國經濟

如果你度假前往義大利的山頂小鎮、日本的沖繩島、英國南海岸的克賴斯特徹奇(Christchurch),或是佛羅里達州的任何一座城鎮,你會發現來到以人口結構而言是全球最老的地區。你會看到有許多斜坡通往建築物,原來的婦產科醫院與親子遊樂中心已被退休之家與保健診所取代。

這些地方有1/3的人口年齡都在65歲以上。如果你認為這是只有在先進經濟體才看得到的現象,你就錯了。俄羅斯、整個東歐、新加坡、香港、台灣與南韓的人口都快速老化,中國也是一樣,而且根據一些重要的測量方法,是這個星球人口老化最快的國家。

編按:中國已成為國際間龐大且自信的強權,但同時也面臨著嚴峻的考驗。《紅旗警訊》作者馬格納斯是著名的中國經濟評論家,書中他深度剖析在習近平領導下的中國,除了遭遇美中貿易爭端,內部也面臨四大發展「陷阱」:債務、人民幣、人口老化與中等收入。

如東縣是中國老年人口比率最高地區的代表。如東縣在上海以北兩個小時的車程,在2014年的人口是104萬人,其中有一半的人口年紀都在60歲以上。在當地很容易看到販賣葬儀器具與電動機車(中國大陸稱之為老年代步車)的商店。當地沒有夜生活,甚至是在周6晚上,在晚上8點以後街道上很少看到行人。

老人
據報導,中國的老齡化程度現在還不算特別嚴重,但是老齡化的速度卻是全世界最快的。發達國家老齡化進程一般長達幾十年,甚至100多年。例如,法國用了115年,瑞士用了85年,英國用了80年,美國用了60年,而中國僅用了18年。
圖/ Photo by Kevin on Unsplash

在過去約十年,如東縣有近6萬名學生到中國各地大學就讀,但是完成學業後有2/3都決定留在外地。如東縣的學校不是關閉就是合併,或是被看護之家與老人大學所取代。如東縣是老年化的中國未來,大部分地區的寫照。

中國的人口老化陷阱,是有如冰河逐漸累積的現象,形成速度緩慢到沒有人會注意,然後到了某一程度才讓人猛然警覺。好消息是,中國仍有時間因應此一人口老化的問題。人口變化並非命中注定的天數,是有應對機制。

壞消息是,時間正在快速流逝。在先進經濟體,60歲以上人口佔總人口比率在1950到2015年增加一倍至45%左右。而在2015年時其人均所得是4.1萬美元。再看中國,此一老化過程只用了20年時間,還不及富有國家所用的1/3。年紀在65歲以上人口佔總人口比率,在2030年前會增加一倍達到25%。

換句話說,離我寫這本書的時間(2018年)只有12年。如果此一趨勢持續,中國人均所得到2025年也只有先進經濟體2015年人均所得水準的1/3。因此,中國人口老化繼續加快,就像那句話所說的一樣:「在變得富有之前已先老去」。這是一個巨大的挑戰。

社會老化的本質,國家經濟的沉重負擔

對大多數人來說,逐漸老去與兩件事情有關。第一件是代表更為長命,第二件是「誰來照顧奶奶與爺爺?」換句話說,這是我們家庭與我們自己所要面對的照顧問題,隨著我們對非傳染性疾病與失能的敏感度升高,預期壽命也越來越長。

然而相對於我們個人,人口老化對於社會與國家的意義是在於基本的總體經濟。人口老化是在於人類歷史上兩種趨勢絕妙地結合而成,即是 疲弱或下降的生育率預期壽命的上升

事實上,預期壽命增加,對我們是既值得慶祝,然而在照顧上又令人憂慮的事情,而此一議題的核心並非在於老化,而是生育率低落。

生育率低落或下降其實是全球性的議題。在丹麥、法國、俄羅斯、新加坡、南韓與西班牙,有關當局以現金或其他優惠措施來鼓勵女性多生孩子。在墨西哥,有關當局一度向較年長的男士免費提供威而鋼。但是這些措施與花招都沒有成功。

在中國,缺少年輕人與低技術水平的年長勞工大軍相互結合,不利政府野心勃勃的經濟計畫,對社會福利造成嚴重挑戰。人口老化已在經濟各層面造成影響,令人憂慮。

經濟_股票_指數
國家的經濟成長,主要是受到一連串國內與海外的周期性因素,與勞動人口年齡變化一致的成長潛能,長期趨勢所影響。
圖/ shutterstock

隨著人口的年齡結構上升,消費模式也將改變。家庭的儲蓄變少,因為已退休的老人所得變少,必須仰賴儲蓄過活。家庭儲蓄降低意味除非企業與政府增加儲蓄,否則投資率也會下降。 投資減少與勞動年齡人口成長停滯或減少,則會拖累成長趨勢

這與中國尤其有關。因為成長趨勢低落,人口老化的社會將成為低通膨與低利率紮根的地方。或者是因為技術與勞工短缺,推升薪資與通膨上揚。

相反的,現在有一種新說法指出,拜機械人與人工智慧的到來所賜,通膨也許不會上揚。 機械人與人工智慧會造成數以百萬計的人失業,形成長期技術失業 。受此影響,我們會有一個低薪資的經濟,其中貧窮與所得失衡的情況會更為普遍。

未來企業在本地生產產品與提供服務會變得更為簡單,成本也會降低,而中國卻是在大部分仍停留在勞力密集的製造業與農業的勞動大軍伴隨下,快步進入自動化。

勞動年齡人口成長停滯或是萎縮,也會導致稅收減少,因為領取退休金與要照護的老年人口會越來越多。這對個人財務與國家保健體系的壓力也會大為加重。

與人口紅利道別,超高齡社會的嚴峻挑戰

在經濟發展中有一常見的生育模式。當人們的生活水準提升,尤其是女性的文化修養與教育水準提高與更加都市化,他們 大都傾向減少生育子女 。如果他們又受惠於國家提供的社會保險與所得支持制度,這樣的趨勢會更為強大。

生育率降低代表扶幼比下降,扶幼比是年紀在0到14歲的孩童人數相對於勞動年齡人口的比率。如果勞動年齡人口因之前的生育高峰而大幅擴張,扶幼率就會加速下降。 有時生育率降低會與勞動年齡人口快速增加的情況並存,而為經濟帶來所謂的「甜蜜點」 。所得、消費、儲蓄與投資都會呈現成長,這樣的趨勢會持續一段時間,直到扶老率上升。

扶老率是65歲以上人口相對於勞動年齡人口的比率。這就是所謂的人口紅利。所有的國家都可利用人口紅利,然而並不是每個國家都享受得到。例如中國就是善加利用人口紅利的最佳範例。

但是你若回想2010年的阿拉伯之春,你看到的是一些國家儘管有人口紅利,卻是政局動盪與社會失序。要成功利用人口紅利的關鍵是就業。勞動年齡人口增加確實有助經濟,不過是在人們有效就業並且酬勞適當的情況下。

最終勞動年齡人口中較年長的成員,到了退休與可以領取退休俸的年紀,於是開始撤出勞動力。他們有的能夠逐步退出而分階段性的退休,但是也有的卻是呈斷崖式的離開,就是在工作日的時候。扶老率於是上升。

小孩_幼稚園_生育率
生育率低落意味我們沒有生產足夠的孩子,來充分取代已屆退休年齡的勞工。影響所及,勞動年齡人口(WAP)的規模與成長率將停滯不前或是下降。WAP指的是15到65歲年紀的人口。
圖/ shutterstock

在大部分的先進國家,生育率都已降低到2.07個孩童此一「魔術數字」之下,這是 維持人口規模穩定的人口替換率 。勞動年齡人口只會成長益趨減緩或是萎縮。扶老率則會上升。人口紅利消逝。隨著時間的過去,我們支持每位老年人的勞動年齡人口會越來越少,對經濟與金融的不利影響也會益趨明顯。

人口年齡結構這樣的改變會對公共支出帶來沉重壓力,尤其是在 退休金、保健與長期居家照護 。我們不知道如何為這些支出籌措資金,不過考慮到未來3、40年的相關支出,不論你是在北京還是柏林,都有必要重新思考人民與政府的權利與義務。

就個人來說,大部分人都沒有足夠的儲蓄、退休金,或其他資產來支應2、30年的退休生活,尤其若是還需要昂貴的居家照護。因此,邁入老年對個人財務造成的影響,包括尋求政府的幫助,對於老年化的社會也是意義重大。

如果你認為這是先進國家面對的問題,你就更該想想這些問題對中國的挑戰有多嚴重,尤其是在中國經濟相對落後的鄉村地區。

責任編輯:張庭銉

本文摘錄、整理自《紅旗警訊》,時報出版

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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