黄旭在《南方经济》2025年第7期撰文，基于代际交替的动态一般均衡模型，系统探讨人口老龄化与人工智能技术对劳动者延迟退休行为的影响机制及其政策含义。研究表明，在老龄化背景下，当前人工智能技术的发展水平尚不足以有效缓解劳动力短缺和社会保障压力。短期内，延迟退休政策通过增加劳动力供给、促进研发创新、提升代际财富转移，有助于缓解人口老龄化的冲击。长期来看，人工智能可以替代部分劳动力，有助于促进经济增长，从而缓解因人口老龄化导致的经济困境，并逐步降低对延迟退休政策的依赖。进一步分析发现，老龄化趋势促使劳动者调整经济行为，包括减少当前消费、增加储蓄、降低生育意愿，并通过延迟退休以应对未来养老不确定性。高技能劳动者更倾向于通过提高子代人力资本质量来优化代际投资，而低技能劳动者则更侧重于增加子女数量以分散养老风险。人工智能的发展在提升劳动报酬的同时，也激发了劳动者的提前退休意愿，削弱了其生育动机。在此背景下，政府若适时加大对低技能群体的转移支付力度，例如提供生育津贴与教育补贴，能够有效提升其延迟退休与增加生育的意愿，但对高技能群体的激励作用相对有限。文章不仅为延迟退休政策的优化提供了理论支撑，同时揭示了技术变革与人口结构转型过程中，不同技能水平劳动者在行为反应与政策敏感性上的异质性。文章结论对于促进人力资源合理配置、增强社会保障体系的可持续性以及推动经济包容性增长具有重要现实意义。