引言

截至2024年底，我国60岁及以上老年人口达3.1亿，占22%，预计2035年将超4亿，人口老龄化对养老金融体系建设提出更高要求。人工智能、大数据等新质生产力为养老金融创新提供技术支撑。2023年中央金融工作会议将养老金融纳入金融强国"五篇大文章"，党的二十届三中全会要求促进先进生产要素向新质生产力集聚，新质生产力与养老金融深度融合成为核心问题。

研究概述

（一）研究背景与问题提出

当前养老金融市场存在供需错配，《2024大众养老金融调研报告》显示超60%受访者认为产品与需求匹配度低，本质是用户需求分层化与产品供给标准化的结构性矛盾。新质生产力以"高素质"劳动者、"新介质"劳动资料、"新料质"劳动对象为核心要素，但养老金融产品设计仍停留传统阶段，科技创新与用户接受间"最后一公里"难以打通。如何将新质生产力要素重构逻辑嵌入养老金融产品创新，实现从"技术驱动"向"用户中心"范式转换，是本研究核心聚焦点。

（二）研究目的及意义

1.研究目的

本研究旨在探讨新质生产力视域下养老金融产品的创新路径。明确当前市场的应用现状与问题，为后续研究提供理论基础；通过问卷调研，实证分析不同年龄、收入水平、金融科技知识储备、职业背景群体在养老金融风险偏好、投资周期、科技接受度、付费意愿等方面的需求差异，揭示用户需求的分层化规律。在此基础上，结合新质生产力的理论内涵，助力养老金融在新质生产力背景下实现从“标准化供给”向“精准化匹配”的转型升级，服务我国养老金融高质量发展。

2.研究意义

本研究兼具理论价值与实践意义。理论层面，结合新质生产力理论与养老金融用户需求实证分析，拓展研究框架，揭示年龄、收入、金融素养与风险偏好、科技接受度、付费意愿间的关联，验证金融科技知识储备作为年龄与科技接受度中介变量的作用，为"需求分层—技术适配—模式创新"联动逻辑提供实证支撑，弥补养老金融领域用户需求实证分析与科技驱动模式创新不足。

现实层面，发现现行产品存在"生命周期错配""普惠困境""双重缺位""认知滞后"四重结构性错配，为金融机构优化产品矩阵、精准对接需求提供依据，推动服务从"标准化供给"向"精准化匹配"转型。

政策层面，提出三维度精准客群划分、双轨并行适老化服务、政府引导与市场主导协同的养老金融生态等建议，呼应国家"积极应对人口老龄化"战略与"推进金融数字化转型"导向，为推动养老金融成为保险业核心产业、增强民众养老保障获得感提供实践参考。

（三）理论基础与文献综述

1.新质生产力的理论内涵与关键特征

新质生产力是习近平总书记在2023年9月考察黑龙江期间首次提出的重要概念，是马克思主义生产力理论的中国化时代化创新。新质生产力有别于传统生产力，其核心要义是“以新促质”，以创新驱动高质量发展。从要素构成看，新质生产力主要由“高素质”劳动者、“新介质”劳动资料和“新料质”劳动对象构成，以科技创新为根本驱动力。

与传统生产力相比，新质生产力具有四个关键特征：一是以新发展理念为思想指引，强调创新、协调、绿色、开放、共享；二是以科技创新为根本驱动力，涉及领域新、技术含量高；三是以产业培育为重要着力点，聚焦战略性新兴产业和未来产业；四是具有绿色化、低碳化和智能化的特征，走可持续发展道路。

2.养老金融的内涵与科技结合新趋势

养老金融是为满足社会成员养老需求而开展的一系列金融活动的总和，涵盖养老金金融、养老服务金融和养老产业金融三大领域。在我国“三支柱”养老保险体系中，第一支柱基本养老保险覆盖近10亿人但保障程度有限，第二支柱企业年金覆盖率较低，第三支柱商业养老保险发展空间巨大。

近年来，金融科技在养老金融中的应用逐步深化。人工智能可实现养老资金的智能配置，大数据能精准识别用户需求，移动互联网提升服务可及性。

3.新质生产力与养老金融的关联逻辑

新质生产力与养老金融的融合发展，遵循“要素重构—产业链优化—服务模式创新”的内在逻辑。

1. 要素重构，数据成为重要生产要素。在养老金融领域，通过人工智能与大数据技术整合多源数据（如健康记录、消费行为、金融历史等），能够对老年群体进行精准画像，实现产品与服务的个性化定制。
2. 产业链优化，科技创新驱动产业升级。新质生产力通过技术创新驱动养老产业链优化升级，进而创造新的养老金融需求。
3. 服务模式创新，从单一金融产品到综合解决方案。新质生产力推动养老金融从单一的金融产品供给向全生命周期综合解决方案转变，扩展至健康管理、医疗服务、养老照护等多个领域，形成覆盖财富、健康、生活等多维度的服务生态。

4.现有研究评述

现有研究主要聚焦养老金融市场需求分析与金融科技应用探索，但存在两点不足：一是缺乏对用户需求差异的深入实证分析，多停留在宏观趋势描述；二是较少将新质生产力理论与用户需求实证结合，未形成“需求—技术—模式”联动的创新思路，本研究旨在弥补上述不足。

二、研究设计与方法

（一）案例选择

本研究在全国范围内广泛选取数据样本。覆盖不同年龄、学历、职业、风险偏好及对金融方面的认知情况，具有较高的代表性和研究价值。

（二）研究方法

本研究采用混合研究方法，结合文献分析、质性访谈与量化调查，探究有养老资金规划需求的人群。通过文献研究梳理习近平总书记关于新质生产力发展的讲话及学者对老龄化与养老金融科技结合问题的研究，构建政策背景与分析框架。采用深度访谈对有养老需求的各年龄、职业群体进行半结构化访谈获取质性洞察，同时在社区养老群等平台发放问卷，覆盖年轻职场人与中老年退休群体，并在银行网点、社区服务中心、老年活动站设置调研点指导填写。

调研发放问卷520份，回收503份，最终获得有效问卷496份，有效回收率95.4%。数据处理采用SPSS软件进行描述性统计、交叉列联表分析、卡方检验及二元逻辑回归分析，确保研究发现具有统计效度与实证支撑。

三、不同人群对养老金融产品接受情况效果评估

（一）样本基本特征描述与分析

本次调研受访者以31-45岁群体为主（36.3%），30岁及以下次之（28.4%），二者合计占64.7%，覆盖养老规划关键年龄段。学历方面，大专及以上占比65.2%，整体教育水平较高。30岁及以下群体本科及以上占比41%，年轻一代学历优势明显；60岁及以上受访者均为高中及以下学历，符合历史教育特征。样本结构为后续分析提供了良好基础。

同时，31-45岁群体为高风险偏好主体，选择“想多挣钱，能承受高风险”的人数占比达44%，显著高于其他年龄段，反映该群体处于事业上升期与养老资金积累期，风险承受意愿较强。46-60岁群体风险偏好趋于稳健，选择“更看重本金安全”的比例最高，呈现从激进向保守过渡的特征。30岁以下群体相对保守，“更看重本金安全”占比37%，高于其高风险选择（21%），显示年轻群体经济基础尚薄弱、风险承受能力有限。60岁及以上群体风险偏好最为保守，“更看重本金安全”占比高达66%，符合退休人群保障资金安全的典型需求。整体来看，不同年龄段风险偏好呈现“中年激进、两端保守”的U型分布特征，为养老金融产品分层设计提供了重要依据。

图1 各年龄段风险偏好

（二）不同人群的对养老金融了解情况与接受程度分析

1.不同年龄段对养老金融风险的接受差异分析

题目	名称	年龄段				总计	X²	P
		30岁及以下	31-45岁	46-60岁	60岁及以上
能承受养老金融产品多大的风险	能承受高风险	42(21.3)	86(43.7)	54(27.4)	15(7.6)	197(39.7)	16.261	0.012
	平衡挣钱和风险	44(29.1)	56(37.1)	39(25.8)	12(7.9)	151(30.4)
	更看重本金安全	55(37.2)	38(25.7)	46(31.1)	9(6.1)	148(29.8)
总计		141	180	139	36	496

通过卡方检验（X²=16.261，P=0.012<0.05）可知，不同年龄段对养老金融风险的接受程度存在显著差异。31-45岁群体风险偏好最高，30岁及以下群体偏向保守，46岁及以上群体风险偏好逐步降低，60岁及以上群体高风险选项仅7.6%。

中年高风险偏好群体更适合配置人工智能驱动的混合类养老理财组合，通过科技创新实现养老资金增值；而年轻保守群体和老年稳健群体则需要低风险、高透明度的产品设计，这正是区块链技术可发挥优势的领域。正如徐政等所指出的，新质生产力以科技创新为根本驱动力，能够通过数据要素的整合与智能算法的应用，实现金融服务的精准化匹配。张强等的研究也发现，年龄是影响商业养老保险参与的显著因素，随着年龄增长，人们对保险产品的认知更为客观、全面，风险意识逐渐增强。

2.金融科技知识储备与科技接受度的关联验证

题目	名称	对金融科技相关的知识了解程度					总计	X²	P
		非常了解	比较了解	一般了解	不太了解	完全不了解
是否愿意试试用人工智能专门为您做的养老金融服务	非常愿意	52(34.2)	60(39.5)	19(12.5)	11(7.2)	10(6.6)	152（30.6）	41.412	0.000
	比较愿意	48(32.7)	42(28.6)	29(19.7)	14(9.5)	14(9.5)	147（29.6）
	一般	26(26.5)	28(28.6)	28(28.6)	7(7.1)	9(9.2)	98（19.8）
	不太愿意	6(12.0)	16(32.0)	12(24.0)	10(20.0)	6(12.0)	50（10.1）
	完全不愿意	13(26.5)	6(12.2)	12(24.5)	9(18.4)	9(18.4)	49（9.9）
总计		145	152	100	51	48	496

以金融科技知识储备为分组变量，人工智能养老金融服务接受度为因变量，进行卡方检验（X²=41.412，P=0.000<0.05），结果显示两者存在显著正相关关系。“非常了解”+“比较了解”金融科技的群体中，“非常愿意”试用智能服务的占比分别为34.2%、39.5%；“完全不了解”的群体中，“非常愿意”的占比仅6.6%。

结合表3，研究发现，金融科技知识储备是连接年龄特征与科技接受度的关键中介变量。年龄通过影响知识储备，进而影响对科技化养老金融产品的接受意愿。这一发现揭示了养老金融科技化面临的结构性挑战：科技创新再先进，如果用户缺乏相应的知识储备和接受度，也无法实现普惠目标。

这一发现与新质生产力理论高度契合。新质生产力以“高素质”劳动者为根本，劳动者的科学思维和创新能力是确保新质生产力竞相迸发与充分涌流的关键^[3]。金融素养在传统家庭观念与商业养老保险参与的关系中起到重要的中介作用^[1]。这意味着，提升全民金融科技素养不仅是技术普及问题，更是破除传统观念束缚、激活养老金融市场需求的战略举措。

3.职业属性对养老金融投资周期的影响探究

	能接受养老金融产品投资额(平均值±标准差)					F	p
	1(n=184)	2(n=91)	3(n=116)	4(n=69)	5(n=36)
职业	2.730±1.020	2.930±1.272	2.940±1.327	2.900±1.285	2.690±1.091	0.93	0.446

注：*p<0.05**p<0.01。

以职业属性为分组变量，分为5类：1=企业职工、2=事业单位人员、3=自由职业者、4=退休人员、5=其他，养老金融产品投资周期为因变量进行方差分析，按“1年及以下=1分、1-3年=2分、3-5年=3分、5-10年=4分、10年以上=5分”进行量化分析。结果显示（F=0.93，P=0.446>0.05）：职业属性对养老金融投资周期无显著影响，各职业群体投资周期平均值集中于2.69-2.94分，对应“1-3年”至“3-5年”区间。

在传统分析框架中，职业常被视为影响投资行为的重要因素，但本研究发现不同职业群体的投资周期偏好高度一致。这提示我们，养老金融产品设计应更多关注收入稳定性、生命周期阶段等变量，而非简单以职业划分客群。从新质生产力视角看，数据驱动的精准画像能力恰恰可以突破传统职业分类的局限，实现更精细的用户需求洞察。

4.收入水平与养老金融产品付费意愿的相关性分析

		月收入范围	为金融科技赋能的养老金融产品付费意愿
月收入范围	皮尔逊相关性	1	.178**
	显著性（双尾）		.000
	个案数	496	496
为技赋能的养老金融产品付点服务费意愿	皮尔逊相关性	.178**	1
	显著性（双尾）	.000
	个案数	496	496

注：**在0.01级别（双尾），相关性显著。

以月收入水平为自变量，为科技赋能的养老金融产品支付服务费的意愿为因变量，进行皮尔逊相关性分析，结果显示两者存在显著正相关关系（r=0.178，p=0.000<0.01）。月收入5000元以下的群体中，“完全不愿意”付费的占比达18.9%；月收入20000元以上群体“非常愿意”付费的占比达41.2%。

这一结果对新质生产力背景下的养老金融商业模式设计具有重要启示：付费意愿的差异决定了产品定价策略需要分层设计。收入水平是影响商业养老保险参与最为根本的要素，商业保险本质上仍是一种消费品，充分的购买力是决定是否参与商业保险的关键^[2]。高收入群体对"服务质量"更敏感，愿意为精准化、智能化的科技服务付费；低收入群体更关注"成本控制"，需要普惠性产品设计。

（三）现行养老金融产品效果评估

基于对496份有效问卷的交叉分析与统计检验，本研究得出以下四项核心发现：

1.风险偏好呈现“中年激进、两端保守”的U型分布，产品供给与用户生命周期需求错配

年龄与风险接受度呈显著关联。31-45岁群体风险偏好最高，30岁及以下群体偏向保守，60岁及以上群体最为保守，该选项占比高达66%。然而，当前养老金融产品同质化严重，风险梯度设置不足，30岁以下群体的保守需求与31-45岁群体的高风险需求难以同时满足，退休后人群的稳健型产品选择有限，未能充分覆盖全年龄段养老资金规划需求。这揭示了养老金融市场存在显著的“生命周期错配”问题。

2.金融科技知识储备随年龄递减，数字鸿沟导致科技赋能陷入“普惠困境”

金融科技知识掌握程度呈显著年龄递减趋势，31-45岁群体认知水平最高，“比较了解”与“非常了解”合计占比69%；60岁及以上群体认知最为薄弱，“不太了解”及“完全不了解”占比高达45%。进一步分析显示，知识储备与科技接受度呈极显著正相关——“非常了解”群体中“非常愿意”试用AI服务占比34.2%，而“完全不了解”群体中该比例仅6.6%。这表明，最需要养老金融服务、闲暇时间最多的老年群体，恰恰因知识储备不足而对科技化服务接受度最低，形成“最需要的人最难享受到”的普惠困境。

从新质生产力视角看，这一“普惠困境”的本质是“高素质”劳动者要素的短缺。在养老金融领域，“人才红利”不应局限于高端技术人才，更应延伸至广大老年用户群体。当老年用户因素养不足而无法接入智能服务时，新质生产力的“新介质”（智能系统）与“新料质”（用户数据）便失去了价值转化的通道。

3.付费意愿随收入递增，但现行服务呈现“普惠”与“精准”的双重缺位

收入水平与付费意愿呈极显著正相关。月收入5000元以下群体中，“完全不愿意”付费占比18.9%；月收入20000元以上群体“非常愿意”付费占比41.2%。然而，当前养老金融产品在科技应用方面存在普遍短板：56.25%的受访者认为“科技用得不够深”，51.01%认为“操作流程不够方便”。低收入群体需要普惠性基础服务但支付能力有限，高收入群体愿意为精准化服务付费但市场供给不足。

这一双重缺位折射出新质生产力“以新发展理念为思想指引”的内在要求。新发展理念强调共享发展，要求发展成果更公平地惠及所有人。然而，当前养老金融市场的现实是高收入群体享受了技术创新的红利，而低收入群体却被排斥在科技创新之外。

4.职业对投资周期无显著影响，但产品设计仍固守传统客群划分标准

方差分析显示，职业属性对养老金融投资周期无显著影响（F=0.93，P=0.446>0.05），各职业群体投资周期平均值集中于2.69-2.94分，对应“1-3年”至“3-5年”区间。然而，当前金融机构仍普遍以职业（如企业职工、事业单位人员、自由职业者）作为客群划分的主要标准，忽视了收入稳定性、生命周期阶段等更具解释力的变量。这揭示了产品设计的“认知滞后”——数据驱动的精准画像能力未能充分应用，导致服务供给与真实需求之间存在结构性偏差。

四、研究结论与政策建议

（一）研究结论

本研究基于496份有效问卷的实证分析，系统考察了不同人群对养老金融产品的接受情况，得出以下核心结论：

1.用户需求呈现显著的分层化特征

年龄与风险偏好显著相关（P=0.012），形成“中年激进、两端保守”的U型分布；收入与付费意愿显著正相关（r=0.178，P<0.01），低收入群体付费意愿低而高收入群体愿意为优质服务买单；金融科技知识储备随年龄递减且与科技接受度极显著正相关（P<0.001），老年群体陷入“最需要却最难享受”的普惠困境。

2.现行养老金融产品供给与用户真实需求之间存在“四重错配”

一是风险梯度与生命周期错配，同质化产品无法满足不同年龄段的差异化风险偏好；二是科技供给与用户能力错配，智能化服务超前于老年群体的知识储备与接受能力；三是服务定价与支付意愿错配，既未能通过技术降本实现普惠覆盖，也未能通过智能定制满足高端需求；四是客群划分与真实需求错配，仍固守职业等传统分类标准，忽视了收入稳定性、生命周期阶段等更具解释力的变量。

3.金融科技知识储备是连接年龄特征与科技接受度的关键中介变量

年龄通过影响知识储备，进而影响对科技化养老金融产品的接受意愿。这一发现揭示了养老金融科技化的结构性挑战：科技创新再先进，如果用户缺乏相应的知识储备和接受度，也无法实现普惠目标。提升全民金融科技素养，既是技术普及问题，更是激活养老金融市场需求的战略举措。

（二）政策建议

本研究基于496份有效问卷的实证分析，系统考察了不同人群对养老金融产品的接受情况，得出以下核心结论：

1.产品设计层面：构建“三维度”精准客群划分体系

摒弃职业为主的传统划分标准，建立“生命周期+收入水平+金融素养”三维画像。针对30岁以下群体推“本金保障+灵活存取”产品；31-45岁群体推AI驱动的混合型理财；46-60岁群体推“固定收益+轻度增值”平衡型产品；60岁以上群体推“保底收益+通胀对冲”产品。收入分层定价：低收入群体享普惠基础服务，中收入群体采“基础免费+增值付费”模式，高收入群体配专属定制服务。

这一精准划分体系的设计，体现了新质生产力“要素重构”逻辑在用户分析层面的具体应用。传统以职业为主的客群划分，本质上是工业化时代“标准人”假设的延续；而“生命周期+收入水平+金融素养”三维画像，则是对劳动者异质性特征的深度挖掘——生命周期反映需求结构的时间维度，收入水平反映支付能力的经济维度，金融素养反映技术适配的能力维度。三者共同构成新质生产力语境下用户需求的立体图谱，为数据驱动的精准匹配提供了理论框架。

2.服务模式层面：构建“双轨并行”的适老化科技服务体系

全面推进数字适老化改造。统一线上平台“长辈模式”标准，简化界面布局、放大图标字体、强化语音引导功能，实现“一键直达”核心功能。开发语音交互式智能客服，支持方言识别和多轮对话，降低老年用户操作门槛。整合养老金融产品购买、养老金领取、医疗护理支付、社区服务预约等功能于一体，实现“一个账户管养老”。对接医保系统、养老服务机构，探索“保险+服务”模式，将养老金支付与养老服务消费无缝衔接。

最后建立分层科普教育体系。针对46-60岁准老年群体，开展“金融科技预备课”，通过社区讲座、线上微课等形式，系统讲解智能投顾、移动支付、数字风控等基础知识；针对60岁以上老年群体，依托老年大学、社区活动中心开设“手把手教您用手机”实操培训；针对30岁以下年轻群体，通过短视频平台普及养老规划理念，强化早期认知。

3.行业协同层面：构建“政府引导+市场主导”的养老金融生态

财税部门研究养老金融科技产品税收优惠政策，监管部门加快出台行业应用标准，明确科技应用深度、风险提示规范，防范“科技噱头”；推动数据要素跨机构合规共享，构建统一的养老金融用户画像数据库，依托大数据实现需求动态跟踪与产品迭代，鼓励行业协会建立科技创新实验室，推动技术场景落地验证；建立服务质量评价与动态调整机制，以消费者满意度为核心，形成“需求洞察—产品优化—效果评估—迭代升级”的闭环，厘清政府与市场边界，政府聚焦标准制定、公共服务与风险监管，市场发挥资源配置作用，推动技术创新与产品优化，实现二者协同发力。

（三）研究展望

本研究基于496份有效问卷的实证分析，揭示了新质生产力视域下养老金融产品的用户需求特征与供给错配问题，但仍存在一定局限性，未来研究可从以下方向深化拓展：在样本覆盖层面，未来可选取不同经济发展水平的城市开展跨区域比较，提炼具有本土化适配性的养老金融产品创新方案。

在理论机制层面，可进一步探究新质生产力“高素质”劳动者、“新介质”劳动资料、“新料质”劳动对象三要素与养老金融产品深度融合的协同作用机制，为养老金融创新提供更完整的理论解释。在素养培育层面，可关注如何通过社区培训、媒体传播等多元渠道系统提升全民金融科技素养，开展干预实验评估不同培训模式对老年群体科技接受度的提升效果，破解“数字鸿沟”困境。在产业协同层面，可深入探讨养老金作为“耐心资本”投资养老社区、医疗护理、康复辅具等实体产业的机制与路径，分析“保险+服务”模式的可持续性，构建覆盖财富、健康、生活等多维度的养老服务生态。

总结而言，未来研究应持续深化“需求—技术—模式”联动的分析框架，推动养老金融从单一产品供给向全生命周期综合解决方案转型升级，切实增强民众养老保障获得感，服务我国养老金融高质量发展。

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