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Enregistrement W2149135311 · doi:10.7202/602294ar

Comptabilité générationnelle et vieillissement démographique : les enseignements d’un modèle d’équilibre général calculable calibré pour la Belgique

2009· article· fr· W2149135311 sur OpenAlexvenueno aff
Fredérić Docquier, Philippe Liégeois, Jean-Philippe Stijns

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la plupart des pays développés, un vieillissement démographique important s’annonce. À politique économique inchangée, ce vieillissement générera un accroissement important des charges supportées par les individus jeunes et actifs, présents et à venir, et donc une détérioration de la situation des générations futures. Dans ce débat, lacomptabilité générationnelled’Auerbachet al.(1991, 1994) et Kotlikoff (1992) occupe une place prépondérante. Elle permet, en effet, de comparer le bilan fiscal moyen des générations à venir avec la charge supportée par les générations actuelles. Nous proposons dans ce papier une extension immédiate de la comptabilité générationnelle d’Auerbachet al., qui consiste à estimer, de manière mécanique, la distribution de la charge léguée entre les générations futures. En supposant que la taxe sur les salaires équilibre le budget de l’État à chaque période, il ressort que ce sont les générations qui atteignent l’âge adulte entre 2020 et 2035 qui supportent la charge la plus forte. Les résultats sont établis sur base de données valables pour la Belgique. Puis nous comparons les enseignements de cette approche avec les résultats livrés par un modèle d’équilibre général dans lequel les agents ont une durée de vie incertaine. Ce type de modèle restitue un ensemble de grandeurs établies sur base d’hypothèses de comportement rationnel des individus et d’équilibre des marchés. Il nous montre que les écarts entre les charges supportées par les individus actuellement en vie et ceux à naître pourraient être beaucoup plus prononcés que ceux dégagés par une simple extrapolation mécanique. Cet effet est essentiellement dû à un rétrécissement des bases fiscales résultant d’une hausse du taux de taxation des salaires.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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