Unemployment Benefits vs. Unemployment Accounts: A Quantitative Exploration
Notice bibliographique
Résumé
We use a dynamic equilibrium model with heterogeneous agents to assess the quantitative effects of switching from the typical unemployment insurance programs to a system of mandatory unemployment accounts. In such a system, workers contribute to a personal account from which they can withdraw, in a controlled fashion, once unemployed or retired. One of the promises of this alternative approach to unemployment benefits is its effect on moral hazard and shirking as workers are personally affected when they turn down offers. However, the account system may lead to new distortions. Calibrating the model to Oregon, we answer the following questions: 1) What scheme specification would be optimal from a social planner’s perspective? 2) How does such an optimal scheme compare to current unemployment insurance programs? 3) How can things go wrong in a poorly tuned system? Previous versions of this paper benefited from comments from seminar participants at the 2007 SED meeting in Prague, 2007 SCE meeting in Montreal, 2008 Midwest Macro Meetings at UPenn, Universite du Maine, Universite d’Aix-Marseille, OECD, IZA, Humboldt Universitat Berlin, University of Connecticut, Rimini Center, University of Saskatchewan, University of Waterloo and Federal Reserve Bank of Atlanta. This work was partially sponsored by the Cascade Policy Institute. We thank the Institute for giving us complete liberty in the conduct of this research. The views expressed are those of the individual authors and do not necessarily reflect official positions of the Federal Reserve Bank of St. Louis, the Federal Reserve System, or the Board of Governors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».