要以人口高质量发展支撑中国式现代化，就必须遵循人口转型规律，在第一次人口红利之后继续开发第二次人口红利。科学技术日新月异的发展，人工智能对各种工作场景的重塑，会推动劳动参与人口继续从农业部门和工业部门向服务业部门转移，强化“人+人工智能”的“合成社会”特征，全面释放新质生产力的动力活力。这使科技创新颠覆的就业岗位可能会多于为其创造的新就业岗位。在这种情况下，在工业社会设计的逐渐延迟法定退休年龄的制度就需要“按照自愿、弹性原则”而稳妥有序地、渐进地推进“延迟”。需要注意的是，弹性退休制度的设计，需要解决好社会的公平正义等问题。
来源：本文载于《北京大学学报（哲学社会科学版）》2024年第5期，引用 / 转发等请据原文并注明出处。参考注释请参见原文。
作者：张翼，中国社会科学院大学社会与民族学院教授、中国社会科学院中国式现代化研究院研究员。
图源：千图
党的二十届三中全会的《决定》着重指出，要“以应对老龄化、少子化为重点完善人口发展战略”，要“按照自愿、弹性原则，稳妥有序推进渐进式延迟法定退休年龄改革”。应该说，人口在中国式现代化推进的每一阶段，都会既发生长变量意义的战略性影响，也会发生短变量意义的即时性影响。因此，以社会公平正义和人民福祉的增进为出发点和落脚点，进一步全面深化改革，就必须前瞻性分析、讨论和研判人口发展规律，既以充分就业保障收入分配的公平性，也“以人口高质量发展支撑中国式现代化”。
人口转型：第一次人口红利与第二次人口红利
中国式现代化是人口规模巨大的现代化。为在2029年如期顺利完成二十届三中全会制定的各项改革任务，就需要以人口转型规律为依据完善人口发展战略。因为人口发展战略是其他战略的基础性战略。只有尊重人口发展规律，配套相关政策，才能保障中国式现代化推进的结果更好更公平惠及全体人民。
自工业革命以来世界各国的人口发展实践，已经形成了相对较为确定的人口转型趋势，这可以为我们推进中国式现代化提供有益借鉴。尽管各国人口的变化轨迹不同，但转型的主要方向，则是从农业社会的发展模式转变为工业社会的发展模式，然后再转变为后工业社会的发展模式。在进入后工业社会之后，还会强化智能社会的发展特性。
在传统农业社会，因为生产力发展极其缓慢，由此决定了人口只能以高生育率、高死亡率、低自然增长率的模式增长——因为是低自然增长率，甚至于有时还是超低自然增长率或负增长率，所以很难达到工业社会设定的老龄化水平(60岁及以上人口占总人口的比重达到或超过10%，或者65岁及以上人口占总人口的比重达到或超过7%)。工业社会初期，由于营养的改善、受教育程度的提升、劳动条件的优化与劳动时长的缩短以及节假日的增加，人口发展模式会逐步显示出高出生率、低死亡率、高自然增长率态势。在具有一定人口规模的国家，通常还会出现一轮非常显著的婴儿潮(babyboon)现象。但伴随避孕技术的推广，也伴随“三育”成本的上升，工业化后期的人口增长模式会逐步转变为低出生率、低死亡率和低自然增长率。如果排除移民的影响，单就一个固定人口群体而言，这一规律已被工业革命以来的世界人口史所不断证明。最近，很多后工业化社会——尤其是在非移民的后工业化社会，已经出现了低出生率、低死亡率与负自然增长率所引发的人口缩减现象。
人口的增长模式决定人口的年龄结构。因为人口年龄结构的形成深受出生率与年龄别死亡率的影响(年龄别死亡率影响年龄别人口的平均预期寿命)，所以，在农业社会，人口的年龄结构会呈现出典型的金字塔结构——伴随不同代际人口的成长，同一代内的人口会不断损失，年龄越大，存留越少，到老年阶段，高寿人口在生命的衰竭中会逐步死亡殆尽。在农业社会向工业社会的转变过程中，婴儿潮时期出生的少儿人口进入劳动力人口阶段，就会形成经济社会发展的“人口机会之窗”——因为人口出生率的下降稍早于人口老龄化而出现，所以会形成劳动力人口占比较大、少儿人口和老年人口占比相对较小的发展机会之窗——如果一个国家有能力打开这扇机会之窗，则“人口机会之窗”就会现实地转化为促进经济社会发展的人口红利；如果一个国家没有能力利用这个机会之窗，则发展仍然会处于停滞状态，陷于马尔萨斯陷阱和低收入陷阱而不能自拔。
婴儿潮时期出生的少儿人口向劳动力人口的转化所产生的人口红利，通常被称为第一次人口红利。第一次人口红利时期的人口年龄结构，类似于纺锤形年龄结构。在工业化后期，在后工业社会或智能社会，伴随老龄化少子化的持续推进，人口年龄结构会逐步转型为不规则的纺锤形(长寿人口增加、少儿人口减少、劳动力人口减少、女性人口平均预期寿命长于男性人口平均预期寿命)。为减缓人口下降压力，政府会出台一些激励生育和强化社会养老的制度安排。在各项政策的干预下，如果人口的出生率接近死亡率，则会形成不规则的柱形结构(死亡率长期接近出生率而形成的年龄结构)。在各个年龄段人口平均预期寿命逐渐接近其所处时代的最长寿年龄时，高龄人口的数量会增加，但死亡率和死亡人口的总数也会增加。“柱形结构”假设成立的前提是人均预期寿命既深受全生命周期健康状况的影响，也深受现代医学科学技术进步的支撑。以人工智能为代表的科技革命，正推动人类社会为维持其存在所需的“两种再生产”模式发生新的变化——当前主要表现为对新生儿数量需求的减弱与对人口质量提升欲望的增强。
在世界历史舞台上，发展中国家的现代化进程往往命运多舛——其易于在一个较短的历史时期赢得经济社会快速发展的机遇，但却很难维持长期增长态势。这使我们观察到的人口现象是：自第二次世界大战以来，只有为数不多的几个国家从发展中国家转变为发达国家。绝大多数发展中国家之所以不能顺利从农业社会步入工业社会、或者很难从工业社会转变为后工业社会而不得不忍受极其缓慢的经济增速(或者负增长)，就是因为其难以将人口机会之窗转变为现实的人口红利。
但如果一个发展中国家完成了从农业社会向工业社会的转变、或者也完成了从工业社会向后工业社会的转变，在快速发展中追上或接近发达国家的发展水平，则伴随科技革命的推进和社会生产力水平的提升，也伴随社会生活方式的变化，处于婚育年龄段人口的婚姻观念和生育意愿也会随之而发生变化——婴儿潮时期出生的人口结婚后，会逐步降低生育率。这会在婴儿潮结束后接续显现少儿人口缩减、劳动力人口缩减、而老龄人口却因寿命延长而逐步增加的人口现象，并使劳动力人口、劳动参与人口和总人口在达峰后形成三个拐点——第一次人口红利趋于消退，而老龄化带来的养老压力却逐步增加，由此生成潜在的人口负债压力。要减缓或消除人口负债压力，唯有促进科技进步、提升教育质量、增强人力资本——通过劳动力人口人力资本总量的增加而提升劳动生产率，形成第二次人口红利，以高技能化和高智能化而继续推进国民经济的增长，以收入分配的改善和基本公共服务的均等化增进社会整合与社会团结，化解“有增长而无发展”的风险。
中国是世界人口史上人口转变速度最快的国家之一。15—59岁之间的劳动力人口，在2011年达到峰值，为9.4亿。2012年拐头向下，降低到9.37亿——比2011年减少了大约300万人。劳动参与人口在2014年达到峰值，为7.6349亿人。2015年拐头向下，降低到7.632亿人，比2014年减少了29万人——截止到2022年年底，劳动参与人口已经降低到7.3351亿人，比2014年净减少了2998万人。中国的总人口，在2021年达到峰值，为14.12亿。2022年拐头向下，比2021年减少了85万人——2023年又比2021年减少了208万人。由此完成劳动力人口、劳动参与人口和总人口的三个转型拐点。
改革开放以来，中国创造了经济快速增长和社会长期稳定两大奇迹。从僵硬的计划经济向更为灵活和更有效率的社会主义市场经济的转型，以持续不断的实践创新，在渐进改革与增量改革中释放出制度红利，为整个社会普遍创造了发展机遇，解决了庞大的劳动力人口的就业问题，将人口机会之窗成功转变为人口红利。教育部门的扩张增加了中国作为人口大国的人力资本，户籍制度改革与人口流动渠道的畅通加速了农村剩余劳动力的市民化和产业工人化进程，促使整个社会从农业社会转变为工业社会，然后又转化为后工业化社会。在一些大城市、特大城市和超大城市，形成了智能社会的发展趋势。这不断优化了劳动力人口的三次产业结构。
比如说，1952年，中国第一产业、第二产业和第三产业从业人口在全部劳动参与人口中的占比分别为83.5%、7.4%和9.1%。在五年计划的接续执行中，1970年，第一产业、第二产业和第三产业从业人口占比分别转变为80.8%、10.2%和9%——工业化使第二产业从业人口第一次超过第三产业。1994年，第一产业、第二产业和第三产业从业人口占比分别达到54.3%、22.7%和23%——第三产业从业人口数量第一次超过第二产业从业人口数量——这是改革开放以来从业人口结构发生的质的变化。2011年，第一产业、第二产业和第三产业从业人口占比分别转变为34.7%、29.6%和35.7%——中国有史以来第一次发生了第三产业从业人口数量超过第一产业的历史性变化。2022年，第一产业、第二产业和第三产业从业人员占比分别转变为24.1%、28.8%和47.1%。伴随人工智能与无人车间的广泛推广，从业人口的三次产业结构将继续发生深刻变化(数据参见2023年《中国统计年鉴》表第4－2)。
劳动力的三次大转移：
智能社会与人口负增长
在漫长的人类历史中，农业社会经常会出现由马尔萨斯陷阱所导致的人口负增长。但工业社会后期和后工业社会的人口负增长，则既不同于农业社会的人口负增长，也不同于工业革命初期的人口负增长(有资料证明，工业社会初期城市的死亡率会高出于农村)。科技革命不仅会改变社会生产方式、而且会基由生产方式的变革而引发社会组织方式、社会交往方式和社会生活方式的变革——尤其是婚育方式的变革。这就是说，后工业社会发生的人口负增长和智能社会发生的人口负增长，是趋势性人口负增长，一经形成，就成为结构化力量，并以路径依赖的方式推动社会继续转型。
第一次工业革命和第二次工业革命，完成了工业社会对农业社会的替代——粮食和肉类的剩余，推动农业劳动力向工业部门转移，并使新创造的就业岗位的收益高于农业部门的就业收入；第三次工业革命完成了后工业社会对工业社会的替代——工业制造业商品的规模性剩余——促使工业劳动力向服务业部门转移，也使新创造的就业岗位的收益高于农业部门和工业部门的就业收入。这两次劳动力的大转移，之所以能够顺利完成，都基于科技革命创造的新就业岗位的总量及其质量高于被替代的就业岗位，也即在长期趋势上使就业需求侧总量的增加逐步消解了供给侧的压力。这使人类社会有能力较好克服马尔萨斯陷阱，防止了比较严重的经济危机的发生。现代国家治理能力的提升，能够使政府干预有效降低市场失灵的负面影响，保障整个社会有序控制经济波动所带来的社会失范，既防止经济风险转化为社会风险、也防止社会风险转化为政治风险。于是，能够观察到的现象是：尽管人口转型所引发的劳动力人口、劳动参与人口拐点早于人口总量的拐点而出现，但科技进步却提升了劳动生产率，这在很大程度上补足了农业社会和工业社会发生的由劳动力人口的减少而造成的物质资料的短缺问题。
第四次工业革命的发生，尤其是以人工智能涌现为表征的工业革命，与前三次工业革命的重大不同，就是“人工智能”不仅会“+”“蓝领劳动者”，而且更会“+”“白领劳动者”。这就会形成“两个双重替代”：第一，既对三次产业结构中的传统部门——第一产业和第二产业就业岗位形成替代，也对第三产业就业岗位形成替代。第二，既对三次产业的常规性重复性体力性就业岗位形成替代，也对非常规性非重复性非体力性就业岗位形成替代。“人工智能+”将新质生产力从实验室迅速推向新的生产场景，形成“无人车间”，这会有史以来第一次一劳永逸地、更为明显地解决了劳动力的短缺问题。由人工智能所主导的第四次工业革命正在促发人类社会进入智能社会，其一方面更为强劲地继续推动劳动力人口从农业部门和工业部门向服务业部门转移，另外一方面也加大了各个就业岗位的智能化程度，提升了人使用人工智能创造价值的竞争性。这也使人力资本将不得不跟随科技进步而不断更新，形成为新的人与人工智能密切结合的“合成社会”和“终身学习型社会”。劳动者在每一就业岗位上，都必须以“人+人工智能”的模式进行生产与生活，唯此才能跟上时代步伐。劳动者使用人工智能的能力越强，其创造的价值就越大，其在劳动力市场的竞争力也就越大，其创新能力就越强。所以，由第四次工业革命所推动的劳动力人口向服务业部门的转移而创造的新就业岗位，就可能会小于由其颠覆性创新而替代的就业岗位，即其创造的新就业岗位的数量可能会小于为其所消除的就业岗位的数量。
同时，人工智能向前发展的另外一个必然结果，是女性就业竞争力的提升。在漫长的渔猎社会和农业社会，体力都赋予男性以更多就业优越性。在工业社会，女性借助于机械化而获得了一定的就业平等性。在后工业社会，女性进一步扩展了就业渠道。而“人+人工智能”所形成的“合成社会”的来临，才真正更为显著地增强了男女两性的平等性。这个趋势在弱人工智能阶段就显示出来了，并将在强人工智能阶段表现得更为强劲。自媒体抓住这一时代变革的前凑，开始热烈讨论无性别差异的硅基生命对碳基生命的替代问题。借助于人工智能的赋能，女性的就业潜质与市场竞争力被前所未有地焕发出来。单是看世界运动员的性别结构就可以洞察这一点：在2024年巴黎奥运会参赛运动员中，女性占比已达50%。这一数字在1964年是13.2%，在1992年是28.9%，但到2024年就开始平分秋色。2024年中国巴黎奥运会的参赛选手中，女运动员与男运动员的占比甚至达到2∶1。在传统社会为男性所垄断的教师行业，在现代社会开始让位于女性。比如说，幼儿园和小学的老师、甚至于初中的老师，女性已远远多于男性。在高中阶段，女老师占比也越来越高。最近，新聘用的大学老师与科研人员，女性的占比也已形成超过男性之势。
在劳动力市场中，工业社会的劳动规则——以劳动时长的法定化、劳动地点的空间同一性结构、劳动组织的人机结合方式、劳动的强度和劳动的熟练程度所确定的收入分配理论，正在被智能社会所改写——在加入新的时代内容的同时也废止了旧有的不公正和不平等。新型劳动方式和劳动组织方式的建构，正在为女性创造有史以来最好的发展机会。这极大程度地解构了那种基于农业社会和工业社会而建构的社会性别分工体系、并潜移默化地改变了男女两性的家庭劳动分工和家庭决策能力。在“人+人工智能”所形成的“合成社会”中，两种再生产——物质资料再生产与人口再生产之间形成的那种关系，就会更强烈地表现为与新质生产力更相适应的新的决定与被决定关系。这将更为明显地践行恩格斯所说的物质资料的再生产方式最终决定人口的再生产方式的论断。在这种制约关系中，在人工智能的加持下，为模仿型波浪式消费所需要的商品将不再短缺，但由收入分配所决定的消费能力的差别将成为更重要的经济与社会问题。在新质生产力的不断发展中，物质资料的生产和再生产将主要借助于智能机器人所进行——这在生产端降低了整个社会对劳动力人口数量的总需求，但却增加了对人口质量的总需求。不管是家庭部门、还是市场部门，都会因为这一需求的转变而发生相应的改变。
劳动生产率的提高，会大幅改善整个社会的福利水平。但福利投入的净增加，却并不会明显刺激生育率的上升。家庭的利他主义分配伦理，在不同代际的人口之间，会存在很大的“代差”。一对成年夫妇的家庭财富，会偏好向父母亲一代分配吗?会偏好向子女一代分配吗?还是会更加偏好自己消费呢?对这个问题的不同回答，会形成不同的养老模式和生育模式。除家庭部门的影响外，整个社会与生育、养育和教育相关的福利水平的降低，却会显著抑制婚龄人口的生育意愿。另外，在人口金字塔中，如果育龄妇女的数量处于下降态势，则以总人口为分母计算的粗出生率，会必然处于下降通道。这就是说，如果每年新增育龄妇女的人数在减少，即使这些处于生育期的某一年龄别的生育率不变，或者新增的育龄妇女的生育率稍有提升，或者育龄妇女的增速低于老龄人口的增速，则以每千人为分母计算的粗生育率的数据也会处于下跌态势。即使不以粗生育率为指标，而选择以总和生育率为计量单位，也会发生类似现象。因此，在人口转型过程中，生育期的女性的生育收益预期，是一个全生命周期管理的生育收益预期，是一个与整个社会发展相关的生育预期收益，而非即时性和家庭性生育收益预期。
女性的劳动参与率越高、收益越稳定、职业生涯的发展前景越广阔，则其为生育付出的成本就越高，其生育完第一个孩子后再次生育的边际生育意愿就越低。这使总和生育率主要取决于25—39岁之间育龄妇女的年龄别生育率。初婚年龄越大，高龄生育的可能性就越小。但中国的初婚年龄已大大推迟。根据第七次人口普查，女性的平均初婚年龄已经推迟到27.95岁，男性的平均初婚年龄已经推迟到29.38岁。在这种情况下，虽然实施了一对夫妇可以生育三个孩子的政策，但40—49岁年龄段育龄妇女的生育率却大大低于25—39岁年龄段育龄妇女的生育率。生育率降低的趋势，使奶奶辈女性人口数量多于妈妈辈女性人口数量，也使妈妈辈女性人口数量多于女儿辈女性人口数量。此种趋势一旦形成，就很难逆转。最近几年的结婚对数，就在波动中处于下降趋势。
智能社会的劳动需求：工作时长缩短与弹性退休
前已述及，在后工业社会，科技进步与劳动生产率的迅速提升，会使人类从短缺经济时期进入过剩经济时期。人工智能与智能机器人的涌现，将更加显著地改善就业环境、提升民生品质，延长人口平均预期寿命，增加人口金字塔的年龄分层层级，并再次迅速抬升老龄化水平，加速人口从中度老龄化向重度老龄化的过渡(由人口寿命的普遍延长所导致的增长)。与此同时，智能机器人的大规模使用，还会显著减少生产过程对人的劳动的需求。理论上，只要智能机器人的数量达到一定程度，则其昼夜工作所生产的商品和服务，如果分配合理，就完全能够满足整个社会的消费需要。因此，在科技进步与老龄化的赛跑中，基于现有人口转型趋势与人口年龄结构考量，如果科技进步跑赢老龄化，则劳动力人口的劳动时长会加速缩短，劳动强度会迅速减轻，每周的工作日会从现在的5天缩短到4.5天。如果以弹性劳动时间计算，则每周工作时长完全有可能缩短到35小时或甚至低于35小时。但如果老龄化跑赢了科技进步，劳动参与人口的劳动时长则会很难缩短。
在劳动时长和劳动生产率既定时，为维持一定经济发展增速，一个社会所需要的有效劳动力的数量应该是既定的——理论上存在一个最优值。如果劳动力投入的数量超过这个最优值，就业就会不充分，生产效率就会降低，择业压力就会加大，隐性失业率和调查失业率就会上升。如果劳动力投入的数量低于这个最优值，则劳动力的劳动时长和劳动强度会增加。但人口数量、人口年龄结构与人力资本结构是一个哲学意义的“存在”，因此，在尊重劳动生产率的同时，政府之手、市场之手和社会之手会同时发生协调作用，形成与劳动力供给特征相一致的就业制度和退休制度，在就业优先政策的实施中，建构能够为民众所接受的收入分配制度。应该说，工业社会建立的就业与退休制度，基本满足了“两种再生产需要”。到目前为止，多支柱分层次的社会保险制度支撑了劳动力市场的有序性，保障了退休老年人口的基本生活。总体而言，在基础性社会保险中，不管是现收现付制，还是统账结合制，都是一种既需维持经济增长活力又能保障社会稳定的制度安排。
工业社会设计的就业与养老金征缴制度，在后工业社会已逐渐暴露其弊端。在智能社会，这些弊端将日趋严重：第一，机器人的大规模使用，降低了劳动力人口的劳动参与率，“以新养老”的社会保障体系难以为继。“以65岁及以上人口比15—64岁劳动力人口”而计算的老年抚养比，远远低于“65岁及以上人口比劳动参与人口”而计算的老年抚养比。因为养老保险的缴费多寡，完全决定于以劳动参与人口薪资计算的上年社会平均工资。社会平均工资的提高，同时抬高了退休人员的养老金待遇，这使所有老龄化趋于快速上升的国家的养老金资金池都存在耗尽风险。第二，在“人+人工智能”的劳动场景中，伴随人工智能对人的劳动的替代率的上升，从业人员的工资在利润分配中的占比日趋降低。这使率先取得技术突破的头部企业突飞猛进，既占有市场份额，也迅速累积巨额财富。第三，企业被日益分化为劳动密集型企业与技术密集型企业。技术密集型企业从业人员的人均收入，远远高于劳动密集型企业从业人员的人均收入。但劳动密集型企业缴纳的社会保险，也需依照上年社会平均工资为基础征缴——即使选择以最低档60%缴纳，也面临十分沉重的压力，这摊薄了劳动密集型企业的利润，降低了这些企业员工的现金收入，增加了断保风险。第四，在收入差距较大时，工资的平均数总是高于工资的中位数。如果平均收入之值的抬升力量主要来自高收入群体，则中低收入群体的缴费压力就大于高收入群体的缴费压力。就业过程的变化，一定会影响到退休之后的养老安排，拉大退休金待遇差距，这是全生命周期管理必须考虑的内容。
另外，发展的不平衡特征，也决定了不同地区有着不同的人口平均寿命与人口平均预期寿命。在退休制度设计中，必须辨析清楚以下几个问题：第一，人口平均寿命与人口平均预期寿命不同。学界和政府部门，抑或社会舆论在人口问题争论中存在的一个重大误区，就是将人口预期寿命等同于人口平均寿命。人口平均寿命是某个时间区间(通常以年为单位)出生的所有人从出生到死亡的平均存活时长。现有人口统计方法，很难计算出某个出生年龄段人口的平均寿命——只有将这个出生同期群的所有人的死亡年龄全部记录下来，才能得出这一数值。第二，人口平均预期寿命是一个与经济社会发展和医学科技进步正相关的概念，所以会一直处于变化之中。生活水平越高，身体越健康、劳动强度越低、劳动时长越短，则人口平均预期寿命就越长。但不同出生同期群的人口会经历不同的生命历程，会受不同时代社会大事件的影响，因此，不同年龄段的人口在不同时代有着不同的人口平均预期寿命。一般而言，非经注明，国家统计局公布的是0岁人口的平均预期寿命。这就是说，2022年公布的78.2岁的人口平均预期寿命，是出生于2022年的人口在现有经济与社会环境下，平均能够预期达到的寿命。但对于出生于1962年的那个出生同期群的人口而言，他们的平均预期寿命肯定大大短于78.2岁。因此，切不可用当前0岁人口的平均预期寿命确定当前的法定退休年龄。在学术研究中，当然可以在不同假设下计算不同年龄段人口的平均预期寿命，但这种计算只能基于现有存活人口，由此计算的数值既存在很强的“死亡淘汰后样本的有偏性”问题，也存在很强的“性别生存优势”的影响问题(即只能计算某个年龄段存活人口的平均预期寿命，而且呈现年龄越大、男性人口数量越低于女性的问题)。第三，无论如何设计法定退休年龄，总会有一部分人达不到这一年龄而死亡，一部分人在达到法定退休年龄之后存活时间较短即死亡，另外一部分人在达到法定退休年龄之后会存活很长时间才死亡。这就需要制度设计者研究各个不同群体的健康状况及其平均寿命的长短，平衡群体利益，以公平正义之心，慎重设计就业、退休与养老金制度。
在劳动参与人口下降的大背景下，为缓解养老金资金池的耗尽问题，现有的可行方案主要有三点：第一是延迟法定退休年龄，第二是扩面或增加缴费比重，第三是努力开源。对于延迟法定退休年龄的制度设计，绝大多数蓝领工人(包括雇员与灵活就业的蓝领工人)和居民保参保人员持怀疑态度，绝大多数企业职工养老保险的白领参保人员和机关事业单位参保人员持支持态度。对于扩面，政府已经推行了多年，但当前的扩面为未来的增保也埋下了伏笔。对于提升缴费比例，绝大多数劳动参与人口持消极态度，因为这会侵蚀当前的现金所得，不利消费信心的提振。事实上，在经济恢复压力下，养老金的单位缴费比重，已经从原来的20%下调到16%左右——降费才能增加市场活力。但即使按60%的社均工资缴费，很多省份也没有能力达到这个征缴标准。在努力开源方面，当前能够想到的好办法，就是强化增值保值能力、划拨部分国有资产充实资金池、保障中央财政的补贴额。在以上三种方案中，第二和第三个方案，已经实施了多年。但当期养老金的收入，仍然小于养老金的支出——如果除去财政补贴，则缺口越来越大。在这种情况下，一方面可以考虑对智能机器人征缴养老金，增加开源渠道，另外一方面渐进延迟法定退休年龄，减轻养老金的支出压力。
理论上，延迟法定退休年龄的前提，是市场能够为各个年龄段不同人力资本的劳动参与人口都提供出足额就业岗位数。前已论及，工业社会科技创新创造的新就业岗位一般多于为其“颠覆”的就业岗位。但智能社会科技进步创造的新就业岗位会少于为其“颠覆”的就业岗位。在这种情况下，法定退休年龄的一刀切推迟，势必会引发劳动力市场的激烈震荡。一方面，人力资本较低的高年龄段劳动力人口很难找到人岗适配的工作，另外一方面某些特殊岗位的就业人员却能够借机延长工作年龄。但在高等教育连年扩招的影响下，当前新增的劳动力人口主要是大学生。2024年毕业的大学生的数量已经达到1179万人。从2025年到2035年基本实现现代化的十年中，大学毕业生的数量都将处于上升态势。如果接受过高等教育的、人力资本较高而又年轻的劳动力人口不得不“体力劳动化”、或者其收入水平很难有效提升，这会严重影响教育收益率，阻塞社会流动渠道。为减轻就业市场的竞争压力，按照自愿、弹性原则，稳妥有序推进渐进式延迟法定退休年龄的改革，才符合智能社会需要的制度变革与制度创新。
做好延迟法定退休年龄的改革工作的前提，是对“渐进”的目标人群的区分。当前，居民保无论男女，都是60岁退休。在60岁及以上老年人口中，这一参保受益群体占比最大，但每月领取到的退休金全国平均仅为220元左右。在企业职工养老保险中，到50岁退休的女工人越来越少。因为只有国有企业严格区别工人身份和干部身份。机关事业单位的女干部年满55岁，如用人单位需要，也可以延缓到60岁退休——实际已经实践了自愿与弹性的原则。在非公经济中，企业为参保对象制定的缴费比例(60%、100%、200%和300%)，决定了其在退休之后的待遇水平。在非公经济体中，绝大多数普通职工的社会保险是以最低缴费基数缴纳的。虽然有养老保险累计缴纳15年并达到退休年龄即可申请领取退休金的规定，但由于有长缴多得、多缴多得的激励，很少有人在达到法定退休年龄之后真的退出劳动力市场。因为存在就业缴费、流动断保、失业断保、再就业续保等因素的影响，很多人累计缴纳的养老保险额度较低，退休待遇也比较低。于是，在领取一份养老金的同时，再找一份灵活就业的工作，将薪资与退休金相加以维持基本生活的稳定性，就成为原有制度框架下从业人员的理性选择。
因此，延迟法定退休年龄的改革重点，是制度投入时间选择的“稳妥有序”。经济回升向好、市场日趋繁荣、就业岗位充足，才能渐进延退。经济波动较大、回升企稳较缓，则应保持原有制度的稳定性。当前确应如二十届三中全会《决定》所指出的那样，“完善高校毕业生、农民工、退役军人等重点群体就业支持体系”，尤其要将工作重点放在促进大学生的就业上。人力资本较高的就业人员创造的价值，一定高于人力资本较低的就业人员创造的价值。青年一代的高就业率，除提振消费信心外，还可以增加社会活力。只有将就业岗位视为经济资源和社会资源——视为有限性和稀缺性资源，才能在平衡代际和代内各群体利益的过程中设计合理合法的制度配置。就业、参保与退休金的领取，是三位一体的大事，关乎千家万户，需要慎之又慎，才能既保持经济快速发展，又维护社会长期稳定。
延迟法定退休年龄的改革原则，是坚守社会的公平正义。在“上岸潮”的驱使下，对于具有机关事业单位编制身份的就业人员的退休制度的设计，更为社会所关注，因而也极其敏感。近期宜以“稳妥”为主，除对少数的确“有余热可发”的人员实施有限度的“弹性”延退措施外，其他人员仍应严格遵循原有制度安排，防止利益团体借改革之名谋求私利。就业人员一旦进编，一旦在机关事业单位获得职位，则很难达到“能进能出”的目的——这不利于畅通社会流动渠道。但企业就业人员，尤其是民营企业就业人员，一旦年龄超过55岁，就很难找到适宜工作岗位。如果失业，会经常性陷入择业焦虑与断保境遇，这些就业人员更易于“自愿”退休，但却难以“自愿”继续工作。因此，唯有等待市场主体率先形成经验，再向体制内递进，才能维护社会公平正义，保障人民在改革中的获得感、幸福感和安全感。
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