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东南亚推动乐龄人士就业面临工作与健康错配挑战

一项研究发现,亚细安的政策差距导致健康的乐龄人士失业,而身体欠佳者却仍需工作。

Tan Ai Leng
Published Wed, Nov 11, 2026 · 06:01 PM
    • 在整个东南亚,要支持更长的工作年限,需要在医疗保健、劳工和社会保障方面采取协调一致的政策。
    • 在整个东南亚,要支持更长的工作年限,需要在医疗保健、劳工和社会保障方面采取协调一致的政策。 照片:商业时报档案

    本文由 AI 翻译,关键事实请以原文为准。

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    【吉隆坡讯】亚细安与东亚经济研究院 (ERIA) 的一项研究发现,东南亚在推动年长公民留在劳动队伍方面正面临一种错配现象:健康的乐龄人士发现自己没有工作,而健康状况不佳的人却因经济原因无法退休。

    出席吉隆坡银发经济论坛的其他演讲者也注意到了这种不平衡。他们表示,这凸显了将更长的寿命转化为经济效益的困难。他们补充说,该区域各国正面临医疗保健、退休保障和年长员工支持方面的差距。

    ERIA社会福利项目经理 Liem Nguyen 表示,该机构在菲律宾和越南进行的老龄化与健康纵向研究发现,大约30%至50%的年长者仍在工作。在这个群体中,约有三分之一的人希望继续工作,直到精力不济为止。

    但工作意愿和工作能力并不总是一致。研究发现,一些没有功能障碍的年长者没有工作,而另一些健康状况不佳的人却仍必须工作,这表明在就业机会和财务保障方面存在差距。

    Nguyen 说,因此,要抓住银发红利,不仅需要关注就业问题,也需要关注年长者的储蓄和支出。

    这个问题远不止于医疗保健,因为亚细安国家通常拥有庞大的非正规劳动力,这使得政策的推行变得复杂。

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    此外,在财富和应对老龄化社会的准备程度上,亚细安各国之间也存在显著差异。

    他补充说,支持更长的工作生涯需要在涉及健康、劳工和社会保障的政策上采取协调行动。

    Nguyen 指出,日本在应对老龄化方面有更丰富的经验,包括长期护理保险和对年长员工的支持。

    ERIA 也在一个由亚细安成员国批准的项目下,研究为年长者提供综合护理的财务可持续性。

    护理经济的机遇

    作为银发经济论坛的贵宾,霹雳州苏丹 Nazrin Muizzuddin Shah 在开幕致辞中表示,填补这些差距将创造就业机会并推动经济增长。

    他援引马来西亚《护理战略框架》中的分析指出,每投资1令吉于护理领域,可通过增长、就业和收入的增加,产生7令吉的更广泛经济回报。

    “我们绝不能将年龄和依赖性等同起来。它们并非如此,”他说。

    这位统治者敦促政府将住房、医疗保健、财务保障和技术联系起来,帮助年长者保持独立,同时加强对他们的支持,这种支持需随着他们需求的变化而增加。

    他说,亚细安人口的迅速老龄化使得准备时间缩短,但这也提供了一个机会,可以借鉴家庭团结和社区责任的传统,设计出适合更长寿命的体系。

    他补充说:“健康老龄化不能成为只有富人才能负担得起的商品。”

    亚太区在医药领域日益增长的作用

    对企业而言,人口结构的变化正在扩大对医疗保健的需求,同时也加强了亚太地区在开发治疗方法方面的作用。

    Bayer 亚太区制药部门主管 Simon Rosof 提到了中国和韩国的科学进步,以及在新加坡和日本为实现这一目标而建立的合伙业务。

    在2026年的前九个月,亚太地区占 Bayer 制药销售额的四分之一以上(约26%)。

    总部位于德国的 Bayer 第三季度营收增长4.1%,达到100.5亿欧元(112亿美元),这得益于制药销售的强劲增长,其销售额攀升8%,至46.8亿欧元。

    公司的未计利息、税项、折旧及摊销前的特殊项目前盈利 (Ebitda) 增长了6.9%,达到16.2亿欧元。

    公司的净亏损从去年同期的9.63亿欧元收窄至6.72亿欧元。

    Rosof 还透露,在 Bayer 从早期研究到III期项目的全球临床试验中,亚太地区贡献了四分之一的参与者。

    他在接受《商业时报》采访时表示,马来西亚和新加坡对 Bayer 的区域业务至关重要,理由是这些国家拥有强大的科研能力、完善的医疗保健体系和可预测的监管流程。

    Bayer 的优先事项包括早期筛查、诊断和治疗,以及扩大心脏和肾脏疾病、癌症、视网膜疾病和其他健康挑战相关药物的可及性。

    利用人工智能加速药物开发

    Bayer 也在转向利用人工智能来更快地为患者带来新的治疗方法;公司的目标是将开发周期缩短约30%。

    Rosof 说,开发一种药物通常需要12到15年时间,耗资超过20亿美元,而且大约90%的潜在化合物在临床试验中失败。

    例如,Bayer 的基因治疗公司 AskBio 利用人工智能筛选了9800万份文献记录,并在90天内将潜在的早期研究目标缩小到仅五个优先的研发管线机会。

    他说,筛选十分之一数量的目标通常需要大约一年的时间。

    他说:“节省这么多时间可以帮助我们……你知道的,更快地发现新药并将其投入测试。”

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