Economic crises, population aging and the electoral cycle: Explaining pension policy retrenchments in 19 OECD countries, 1981–2004
Notice bibliographique
Résumé
After decades of recurrent improvements in the generosity of public pension programs, since the early 1980s many pension reforms aimed to decelerate pension spending growth and strengthen the finances of these programs by retrenching the duration and/or value of pension entitlements. To understand this historical reversal in public pension provision, this article examines the forces affecting the enactment of contemporary pension retrenchments in 19 OECD countries. Based on a synthetic review of the pension policy literature, it identifies 90 pension retrenchments passed in these countries between 1981 and 2004. A growing literature on pension policy reform suggests that these policy events occur only when policy-makers can devise mechanisms to reduce their political blame. Building on this research, this article argues that the strategic consideration of economic and electoral cycles constitute two blame-avoidance strategies. First, by passing a pension retrenchment early in the electoral cycle, policy-makers can expect to face less electoral retaliation. Second, due to uncertainty in demographic projections, the demographic transition constitutes a weak discursive strategy to legitimate pension retrenchments. For this reason, population aging only affects the likelihood of reform by increasing the impact of economic crises. The article presents results from conditional frailty models for recurrent and sequential events that support this argument.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».