老龄化和自动化抵御力分析报告.pptx

老龄化和自动化抵御力分析报告,1,随着工业4.0的浪潮席卷而来，各个政府和企业，无论规模大小，都面临 着前所未有的颠覆速率。新的技术和能力催生了新的行业、市场和经济 体，对传统行业造成了巨大冲击。在技术创新的不断延伸之下，全球各地的劳动力都面临着空前严峻的挑战。随着智能技术使用的激增，许 多岗位尤其是那些常规、重复性、低技能要求的岗位都将面临被自动化替代的风险。一般而言，这 些岗位聘用的都是50岁以上的高龄劳动力，这意味着这一趋势对高龄劳动力的冲击将尤为显著。与此同 时，全球人口的老龄化正在加剧：也就是说工作适龄人口正在减少，高龄人口正不断增加。对于老龄化和自动化带来的潜在威胁，我们必须做最好的准备，最坏的打算。企业将面临来自养老金、退休 资产和劳动力模型的多重压力，政府的社会保障网络也将面临挑战。许多人，尤其是高龄劳动力，都将面临 失业的危机。随着人口寿命的延长，社会在为他们提供医疗和经济保障方面也会遭遇困境。压力和艰难的抉择将不可避免。但是，老龄化的员工也会给企业带来新的机遇，那就是将他们打造成一支热 忱、高效、经验丰富的员工团队。关键在于充分的准备。老龄化和自动化的双重威胁要求企业采用全新的理念 去管理员工团队甚至对其进行重新设计，针对其薄弱之处建立更强的抵御力。本文将介绍美世和威达信集团对于该问题的领先思路，帮助企业、政府和员工应对随社会老龄化和职场自 动化而出现的以下风险：老龄化劳动力最迫在眉睫的问题自动化带来的具体威胁各国如何衡量其对于社会老龄化和职场自动化威胁的抵御力未来的发展理念和最佳实践,2,第一章：高 龄劳动力的崛起,全球劳动力的老龄化趋势伴随着风险，但同时也蕴含着机遇。在全球范围内，无论是发达国家还是新兴市场，年轻人口的数量都在不断缩减，此消彼长，高龄人口日益增 加，这引发了各界对于生产力损失的担忧。以中国为例，到2030年，约33%的工作适龄人口将达到50岁以 上。在一些发达国家，这一数字甚至更高：新加坡为35%，日本和意大利达到了38%。在美国，2030年50岁 以上的劳动力数量将占到27%。然而，这些趋势也预示着高龄劳动力的崛起。例如，根据经合组织数据，高龄劳动力已经开始推迟自己的退 休年龄，逐渐成为劳动力市场中的活跃群体（图1）。显然，社会老龄化不仅仅是一个社会问题或是生产力下 降的前兆，也为企业带来了机遇，即如何充分利用这一新的劳动力来源。图1,62,67,61 560 059,10,25,662065641563,1970,1972,1974,1976,1978,1980,1982,1984,1986,1988,1990,1992,1994,1996,1998,2000,2002,2004,2006,2008,2010,2012,2014,50-64岁劳动力占比（%）30,平均退休年龄68,高龄劳动力之所以更愿意并且有能力继续工作，要归因于多个显著的社会经济趋势：,退休储蓄缺口：全球范围内，退休储蓄金与所需的退休金之间的缺口正在不断扩大，这很,大程度上要归咎于预期寿命的延长和不完善的退休储蓄方案。美世对该现象的分析表,明，2015年全球的这一缺口为70万亿美元，2050年预计将达到400万亿美元。1,个人动力：此外，也有许多非经济原因促使着高龄劳动力继续留在或重返劳动力市场,例如希望保持健康活跃，以及从工作中寻求自豪和成就感。研究表明，约60%的45岁以上,劳动力正在努力开发新的工作技能，其中大部分人都表示对自己的工作非常满意，充满,激情。2,不幸的是，正如我们在之前的一份报告老龄化和自动化的双重威胁中所提到的，高龄,劳动力的就业前景并不乐观，他们需要面临年轻劳动力所没有的独特而严峻的困境。例,如，根据经合组织的研究，高龄劳动力相比年轻劳动力有着更高的长期失业率，而且他们,在给定年份的新聘员工中所占的比例也通常较低。4,这意味着当高龄劳动力失业时，他们会更难找到新的机会在第四次工业革命的大背景,下，这是一个至关重要的考虑因素。被自动化替代的高龄劳动力很少能找到新的工作，这,很大程度上是由于对高龄劳动力的误解以及雇主对聘用高龄劳动力缺乏重视导致：例如，,世界经济论坛的一份近期报告显示，仅有4%的受访公司将投资高龄劳动力作为一项未来,良好的身体状况：如今劳动力的工作能力要远高于过去十年。技术的进步意味着身体状的员工战略。5 况已经不再是良好工作表现的必须要求例如可以使用机械义肢来进行工厂的手工劳动。医疗和教育水平的提高也意味着在许多国家中，高龄劳动力很可能也和年轻一辈 一样接收过高等教育，并且健康状况也没有出现下降的趋势。在美国，进入高龄阶段的每 一代人都比之前一代要更加健康。,1 Well Live to 100 How Can We Afford It? WEF2 100yearlife/the-book/3 Banking on Experience: How Smart Companies are Tapping a Growing Talent Segment to Power Growth in a Time of Change, Mercer (Forthcoming)4 OECD (2013). Back to Work: Re-employment, Earnings and Skill Use after Job Displacement5 3.weforum/docs/WEF_Future_of_Jobs.pdf,4,第自动二化章：威 胁,尽管未来难以预料，但我们必须对自动化给高龄劳动力带来的威胁进行 量化。面临风险的只有高龄劳动力吗？哪些类型的工作最容易受到影响？ 哪些地区已经为这一劳动力变革做好了准备？为确定自动化给全球高龄劳动力带来的风险，我们以联合国和各国数据库的职业数据为基础，衡量了一 系列国家中高龄劳动力在中、低技能要求的岗位上的就业比例，再将该数据与牛津大学马丁学院计算得 出的各行业（超过700个行业）可实现自动化的工作所占的比例相结合，得出了一个加权平均数据来显示15个主要经济体中自动化对高龄劳动力的平均风险（图2）。自动化对高龄劳动力的平均风险评分表示的 是基于各国高龄劳动力就业的行业类型得出的，该国由高龄劳动力完成的工作中可通过自动化完成的平 均百分比。图2,中国越南 泰国韩 国智利 日本意 大利德 国新加 坡美国 瑞士英 国瑞典 加拿大澳大利亚,20,40,60,0,80,76,6969,63,63,59,58,57,54,52,49,47,4747,42,自动化对高龄劳动力的平均风险（%）,结果表明，在调研的15个国家中，自动化对高龄劳动力的平均风险整体处于中、高水平（评分为30%以上）,。这表示在这些国家，高龄劳动力所做工作中有平均30%以上都能通过自动化来完成。实际上，在大部分我,们挑选的国家中，高龄劳动力所做工作中可通过自动化完成的比例都达到了50%以上，也就是说自动化会,给高龄劳动力造成巨大的冲击。例如，美国的高龄劳动力所做工作中有平均52%可以通过自动化完成。将,我们的分析扩展到经合组织的所有35个成员国后，我们发现所有经合组织成员国中自动化对高龄劳动力,的平均风险达到了40%以上。,研究结果还表明，在15个取样国家的绝大部分中，高龄劳动力面临的自动化风险都要远高于年轻劳动,力尤其是在新加坡、韩国、中国等亚洲市场（图3）。老龄化和自动化的双重威胁报告中点出了这种现,象背后的四大关键驱动力：教育水平、制造业规模、福利体系强度以及经济体系强度。,也就是说，教育水平越高、制造业规模越小的国家，高龄劳动力面临的自动化风险就越低。国家的福利体系越,稳固，面临自动化风险的员工数量就越少国家的福利和养老金体系越健全，高龄劳动力留在低技能要求,岗位的可能性就越低。此外，国家的经济体系越稳固，高龄劳动者就越可能独立工作或自主创业，因为他们可,以确保得到雇主的薪资和债权人的偿付。,私人和公共体系必须相互协作，通过这些机制来使高龄劳动力加快过渡到退休生活或是继续工作的状态。,如果不能将从自动化中获得的回报重新投资到劳动者身上，无疑会产生严重的后果：社会不平等和收入不,均将进一步加剧，退休储蓄缺口和养老金体系的压力也会增大。高龄劳动力参与劳动力市场的热潮可能会,停止，或者提供给高龄劳动力的岗位可能会越发低端（例如低薪酬或非正式的岗位）。此外，企业全新的自,动化生产线也需要具备相应技能的人才，因此人才短缺问题会开始显现，尤其是在那些年轻工作人口不断,缩减的国家。,图3,力面临的平均自动化风,险差异,年作轻更劳容动易力被的自工动,化替代,自动化替代,新加坡智利 韩国 中国 英国 瑞士 泰国 德国 瑞典澳大利亚 加拿大 越南日本 美国 意大利-5,05高龄劳动力和年轻劳动,1015高龄劳动力的工作更容易被,来源：威达信集团洞察计算、联合国数据、Frey和Osbourne（2017年）、各国数据库,6,第衡三量章抵：御力,高龄劳动力面临的职业稳定性和经济保障方面的风险因素是显而易见 的。但一些国家创建和支持的经济和政策条件更有助于抵御社会老龄化 带来的负面影响,以及自动化导致的高龄劳动力失业风险。为了更好地了解这一点，我们对来自20个国家的汇总数据集进行了研究和分析，以此来评估各国对于老 龄化人口和高龄劳动力自动化风险的抵御力。在本章节，我们将展示两项分析，分别对1）社会老龄化和2）高龄劳动力工作自动化这两个问题进行探讨， 然后分析能帮助各国预防或抵御上述问题的因素（我们称之为“缓解因素”）。在每项分析中我们都会绘制 点阵图来展示各国对于所探讨问题的抵御力（x轴表示问题的严重性，y轴表示缓解因素的作用）。最后，在本章节末尾，我们会将上述两项分析的结果与各国的养老金指数强度（数据来自墨尔本美世全球 养老金指数）相结合，得出20个国家的综合排名。图4,对社会老龄化的抵御力,工作对自高动龄化劳的动抵力御力,自动化抵老御龄力化指和数（AARI）,养墨老尔金本指美数世-充全分球性,缓解因素：社会老龄化,社会老龄化会对个人的经济保障造成了严重威胁：随着国家人口的老龄化，人们将需要,工作到更大的年龄来防止因积蓄耗尽而面临财务困境。由于高龄劳动力在劳动力市场,中面临的独特难题，潜在的后果可能会非常严重。有些国家是不是比其他国家做好了更,周全的准备来抵御未来数十年中社会老龄化带来的负面影响？为了找出这个问题的答,案，我们以2040年的预估老龄人抚养率作为起始点（见图5的x轴），然后对能帮助国家,维持当前养老体系的五大缓解因素进行了考量。我们将以下五个缓解因素标准化并赋,予其相同的权重来生成我们的“社会老龄化缓解因素评分”（见图5的y轴）:55-64岁劳动力的劳动市场参与率（2017年）65岁以上劳动力的劳动市场参与率（2017年）55-64岁劳动力的劳动市场参与率变化（2007-2017年间）退休年份的变化（预期寿命与养老金领取年龄之差，2017-2027年间）养老金资产占GDP的比重（2017年）,社聚会焦老： 龄化缓解因素,缓解因素1、2和3体现了高龄劳动力在劳动市场中的活跃程度，以及其活跃程度随,时间的变化情况。更高或呈增长趋势的劳动市场参与率能为高龄劳动力提供收入,来抵消老龄人抚养率提高带来的后果。缓解因素4表示2017到2027年间由于养老金改革导致的预估退休年份变化：高龄 劳动力退休年份越短的国家，其退休体系面临的压力就越小。,图5显示了各国在老龄人抚养率和五大缓解因素的作用方面的相对位置。 位于图表右,下角附近的国家的处境最为糟糕：他们面临着相对较高的老龄化速度，同时又缺乏充分,的缓解因素来减轻老龄化带来的负面影响。左上角附近的国家的处境则最为乐观：他们,的老龄化速度相对较慢，并且具备充分的缓解因素来抵御相关的负面影响。,图5,墨西哥,智利,澳大利亚英国,丹麦,德国,国,新加坡韩,日本,荷兰,位置,最佳,缓解因素评分,2040年老龄人抚养率,最差位置,瑞 典 瑞 士,利,意大,法,国奥地利,芬兰,爱,尔兰,美国,中,国 加拿大,我们的分析表明，多个欧洲和亚洲国家并未做好准备来抵御老龄化人口带来的负面影,响。在这方面较为突出的欧洲国家包括意大利、德国、芬兰、奥地利和法国，较为突出的,亚洲国家有韩国、新加坡和日本。,6 请注意，丹麦和荷兰这两个国家采用的2027年预估养老金年龄很可能稍低于其2027年的实际养老金年龄。从2027年起，这两个国家的养老金年龄将与预期寿命挂钩。此处采用的是距2027年最近的预估年份数据（丹麦的为2025年，荷兰的为2022年，均为两国养老金年龄不与预期寿命挂钩的最后一年）7 来源：根据MMGPI 2016第四章。详细方法请见附录。,数据揭示了这七国易受影响背后的一系列原因。尽管韩国、新加坡、日本和德国具有相 对较为活跃的高龄劳动力人口并且开展了合理而有远见的养老金年龄改革，但其难以 企及的老龄化速度仍为自己的人口带来了风险。在五个问题突出的欧洲国家中，有四个,的养老金资产在GDP中的占比低于10%（芬兰是唯一的例外）。,意大利、法国和奥地利的高龄劳动力人口在劳动市场活跃度方面还存在提升空间：三个,国家中，所有高龄劳动力中参与工作的比例刚刚超出半数（53-56%）。作为对比，我们,点阵图第一象限中的国家，例如瑞典和瑞士的高龄劳动力参与率都达到了四分之三以,上。低养老金资产比例，加上高龄劳动力的低劳动市场参与率，导致这些国家在老龄化,过程中会面临更高的风险。,缓解因素：高龄劳动力工作自动化,工业4.0会使高龄劳动力尤其是从事中、低技能要求工作的高龄劳动力面临失业或,被挤入非正式或低薪酬岗位的风险。这些现象也会导致高龄劳动力在退休后遭遇经济,危机。一些国家是不是比另一些国家做了更周全的准备来抵御未来数十年中高龄劳动,力工作自动化带来的负面影响？与上一部分一样，为了找出这个问题的答案，我们以自,动化对高龄劳动力的平均风险评分 作为起始点（见图6的x轴），然后对能帮助国家抵御 高龄劳动力工作自动化带来的负面影响的四大缓解因素（见图6的y轴）进行了考量。,我们在上文曾提到过，我们的老龄化和自动化的双重威胁报告揭示了导致某些国家 高龄劳动力面临较高风险的四大因素。我们根据这些因素选取了各国的四个抵御力指 标。我们这些指标标准化并赋予其相同的权重来生成我们的“高龄劳动力工作自动化缓 解因素评分”。教育水平：世界经济论坛（WEF）的人力资本指数评分（50-64岁劳动力，2017年）工业结构：麻省理工学院（MIT）的经济复杂性指数评分（2017年）福利体系：政府最终消费支出（在2027年GDP中的占比）9合法融资权：世界银行的合法融资权评分（2017年）,聚高焦龄：劳动力工作自动化缓解因素,缓解因素1和2代表了一个国家中能缓解高龄劳动力自动化带来的负面影响的社,会经济条件。缓解因素1，WEF的人力资本指数能衡量一个国家的劳动力所具备的,知识和技能。劳动力的素质以及技能和能力越高，他们对工作自动化的抵御力就,越强即使他们从事的是中、低技能要求的工作。与之类似地，因素2，MIT的经,济复杂性指数能衡量一个国家的生产力。一个国家的工业越复杂、规格越高，它对,职场自动化的抵御力就越强。,缓解因素3和4代表了一个国家中能缓解高龄劳动力自动化风险的政策和法规条,件。政府最终消费支出在GDP中的占比决定了该国劳动力能从政府处获得的经济,支持水平。世界银行的合法融资权指数则体现了法律对于债权人和债务人的保护,强度，反应了该国经济体系能够为劳动力提供的保障水平。,8 正如上文提到的，该评分反映了基于该国高龄劳动力在中、低技能要求行业中的就业比例得出的，该国由高龄劳动力完成的工作中可通过自动化完成的平均百分比。9 数据来自全球商情资料库（BMI）,图6显示了各国在自动化对高龄劳动力的平均风险评分和四大缓解因素的作用方面的,相对位置。位于图表右下角附近的国家的处境最为糟糕：他们面临着相对较高的高龄劳,动力工作自动化风险，同时又缺乏充分的缓解因素来减轻自动化带来的负面影响。左上,角附近的国家的处境则最为乐观：他们的高龄劳动力面临的工作自动化风险较低，并且,具备充分的缓解因素来抵御相关的负面影响。,图6,哥,墨西,智利,澳大,利亚英国,德国,坡,韩国,日本,荷兰,置,最佳位,缓解因素评分,2030-2040年的预估自动化对高龄劳动力平均风险评分,最差位置,瑞士,意大利,奥新地加利,芬兰,法国爱尔兰,丹麦美国,中国,瑞加拿,典大,我们的分析表明，最容易受到高龄劳动力工作自动化影响，对其抵御力最差的国家是,样本中的欠发达国家尤其是中国、智利和墨西哥。这些国家的制造业和农业规模庞,大，聘用了大量的高龄劳动力，因此具有最高的自动化对高龄劳动力风险评分，并且缺,乏缓解因素来对抗这些风险。,与此同时，在我们取样的发达国家中，问题最突出的是意大利和韩国其中意大利在,缓解因素强度方面在所有取样的发达国家中垫底。尽管拥有广泛的福利网络，但较高的,自动化对高龄劳动力风险评分使意大利举步维艰。意大利的高龄劳动力技能水平以及,该国生产的商品性质导致其特别容易被自动化风险所影响。与之形成对比的是，虽然德,国和日本具有与意大利相近的自动化对高龄劳动力风险评分，但他们商品的复杂性和,高龄劳动力的技能水平能很大程度地缓解这一风险。,0,5,10,15,20,丹麦澳大利亚瑞典 加拿大 芬兰爱 尔兰荷 兰美国 德国英 国法国 瑞士新 加坡奥 地利智 利墨西 哥日本 中国意 大利韩 国,我们的分析表明，丹麦、澳大利亚和瑞典在对抗老龄化和自动化的战斗中脱颖而出，成,为了积极典范。尽管人口老龄化难以避免，但他们健全的养老金和福利体系以及日,渐活跃的高素质高龄劳动力人口将帮助他们抵御负面影响。而其它老龄化国家就没有,这么幸运了，其中尤以中国、意大利和韩国为甚，他们不仅面临快速的老龄化，高龄劳动,力面临较高的自动化风险，而且严重缺乏能够缓解负面影响的因素。对于韩国和中国，,他们养老金体系结构的不足也会使他们的高龄人口面临风险。,要在这些国家中建立抵御力，需要针对如何重塑面临工作自动化风险的高龄劳动力，实,现技能升级和重新部署提出针对性解决方案，同时采取能增强退休体系可持续性（例如 经济增长、贡献率、政府债务等）的广泛宏观经济举措。,对老龄化和自动化的抵御力：老龄化和自动化抵御力指数（A ARI）我们将上文进行的缓解因素分析与墨尔本美世全球养老金指数（MMGPI）相结合，得出 了最终的老龄化和自动化抵御力指数（AARI，见图7）。该指数的前两大要素是对于社会 老龄化和高龄劳动力工作自动化相关风险的抵御力评分：该评分通过结合图5和图6 的y轴和x轴得出。MMGPI通过养老金系统更新率和个人最低养老金等指标来衡量一个 国家养老金体系的充分性，这能帮助判断该国养老金体系设计和结构的合理性，该指 标是AARI的第三大要素。通过综合考量AARI的三大要素，我们就能从三个角度对各国在接下来数十年中为高龄 劳动力提供支持的能力进行对比：对社会老龄化的抵御力、对高龄劳动力工作自动化的 抵御力，以及退休体系的强度。图7显示了各国的最终指数评分。图7老龄化和自动化抵御力指数（AARI）25,11,第四章：用 新理念来解决新问题,劳动力的老龄化和自动化并不一定就意味着暗淡的未来。自动化的影响 取决于一系列的因素，我们在本文和其它相关研究中已经对其中的一部 分进行了探讨。自动化也不一定就是岗位的终结者，现阶段想要准确判 断它带来的影响仍然是一个不可能的任务。但我们能说的是，当今不断 加剧的收入不均和史无前例的技术发展速度将使劳动力面临前所未有 的全新挑战但凭借得当的举措，就能将这些挑战转化为机遇。职场自动化的影响需要通过切合实际的解决方案和全新的理念来调和。未来取决于创新。关于老龄化劳动 力的老旧理念需要革新，同时应该倡导新的理念。在即将发布的多篇单独文章中，美世将对多年龄层员工 团队能够带来的生产率提升进行探讨。在回顾本文主题带来的启示时，不要忽略了这些重要的权衡关系。,美世提出了以下三个理念来帮助企业和政府管理老龄化劳动力的未来。,1. 共担责任：老龄化劳动力提供经济保障的责任不应单独落在雇主或政府任何一方的,肩上。成功的未来需要共担责任：政府需要为那些还未做好退休规划，或是无法承担,退休后的经济压力的贫困劳动力人群提供支持。此外他们还需要为企业创造框架，,制定最佳实践的指导方针和蓝图。,雇主则需要提供员工能够安心工作并享受适当福利方案的稳定、安全的环境，同时提供,灵活性并为员工从工作到退休的阶段过渡提供支持。他们需要确保员工在遭遇重大人,生事件时得到保护，例如疾病、长期失能、退休和死亡等。,员工个人的责任则在于为这些事件和可能的技能开发做好准备。对责任分配的充分认,知将有助于扩充国家的长期储蓄资产基础，提高充分的技能开发和教育资源的可及,性、确保为老龄化劳动力提供社会和法规的双重保障网络，同时提高经济增长。,2. 储备与分享：处于职业生涯后半阶段，或是工作受到自动化冲击的员工将从提高员工,团队“弹性”的举措中受益。弹性的员工团队能扩展雇主的界线，让员工更好地管理自,己的工作时间，创造更多的发展机遇。,如今，我们的客户正通过“共享人才储备”等举措来实现这一目标。此类项目能让劳动力 进入和受益于自由工作经济，同时采取更为灵活的工作方式。高龄劳动力不再需要将自 己的未来绑定在可能无法提供自己所寻求的稳定性的一家公司上，而是进入一个专精 特定技能的人才库，提供其他人才库所不具备的多年丰富经验，或是为缺乏自己具备的 特定技能的年轻一代提供指导和辅导。各种具有此类需求的企业都能访问这种人才库。 通过创新方式来提高员工团队弹性非常重要，有助于提升高龄劳动力的劳动市场参与 率和工作质量。,3. 重新校准和规划服务。员工可以主动为这一过渡做好准备，而不是被打个猝不及防。,这种规划应将重点放在如何将财务决策与身体状况、未来职业发展机遇和必要的技,能开发相结合。企业可以通过为员工提供这三个方面的职业路径评估来帮助员工规,划未来实际上，英国已经开始进行此类评估模式的试点工作。,员工的培训是企业的一笔可观支出。作为最低要求，雇主应当展现出对于最能填补,各年龄层技能缺口的适当培训类型的深入理解。这种针对性的方式能确保培训的努,力不会被浪费。个人化的评估能够确定员工在一个或多个领域的能力、技能或知识,水平，并将其与某特定职位或该企业中其它职位的要求进行对比。将自动化带来的,收益重新投资在高龄劳动力的技能开发、培训和重新部署上，有助于增强该国人力,资本和所生产商品的复杂性，从而帮助缓解自动化带来的负面影响。,将自动化带来的生产力收益重新投资到员工身上，这将使企业受益匪浅，因为全球的高,龄劳动力都越来越愿意并且有能力重返职场。通过与政府携手在高龄劳动力身上进行,投入，开发他们的技能，这将有助于他们在职场的重新部署，在当今这个年轻劳动力日,益紧缩的时代为企业提供新的活力之源。在工业4.0到来之际，技术的发展和工作的自,动化将为企业和政府提供独特的发展机遇。,附录,计算缓解因素评分为衡量各国对于社会老龄化和职场自动化的双重威胁的抵御力，我们选出了有助于减轻两种趋势带来的负面影响的多个“缓解因素”（老龄化和自动化的缓解因素相互独立）。我们已 经对所选因素及其相关性进行了探讨。首先，我们考虑了各个缓解因素在20个样本国家中的平均值和分布（或标准差）。通过这些指标，我们将数据标准化，对于老龄人抚养率风险的五个缓解因素，我们对各国给出了0 到-2之间的评分（所有国家的平均得分为-1）；对于自动化对高龄劳动力风险的四个缓解因素，我们对各国给出了0到-2.5之间的评分（所有国家的平均得分为-1.25）。我们在各国给这些评分赋予了相同的权重，以此来生成最终的缓解因素评分（体现在上文图5和图6中的x轴）。由于自动化风险的缓解因素为四个，老龄人抚养率风险的缓解因素为五个， 因此所有国家中两者的平均缓解因素评分为5.示例：,注意：由于四舍五入，评分可能无法完美契合,计算退休抵御力指数退休抵御力指数包含三个要素：MMGPI指数、我们的社会老龄化抵御力分析和我们的高龄劳动力工作自动化抵御力分析。对各个要素进行的计算如下：MMGPI充分性评分：MMGPI评分是用于衡量养老金体系的充分性、可持续性和健全性的加权平均分。我们将20个国家的MMGPI充分性评分等比例换算为了0到10之间的数字。社会老龄化抵御力评分：我们将“2040年老龄人抚养率”（图5的x轴）标准化，等比例换算为0到10之间的数字，然后将该评分与社会老龄化缓解因素评分相加，得出该抵御力评分， 然后再将其等比例换算为0到10之间的数字。高龄劳动力工作自动化抵御力评分：我们将“自动化对高龄劳动力风险”指标（图6的x轴）标准化，等比例换算为0到10之间的数字，然后将该评分与高龄劳动力工作自动化缓解因 素评分相加，得出该抵御力评分，然后再将其等比例换算为0到10之间的数字。然后赋予这三个值相同的权重来生成最终的指数评分。示例：,注意：由于四舍五入，评分相加可能不等于总和。我们将20个样本国家的暗色列的数据等比例换算为0到10之间的数字，然后相加来生成最终的指数评分。,THANKS,