Longévité différentielle et redistribution : enjeux théoriques et empiriques
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous étudions l’impact des différences de longévité sur la conception des politiques publiques, en particulier celles liées au départ à la retraite. Nous montrons premièrement qu’alors même que l’espérance de vie a augmenté de manière très importante tout au long du siècle dernier, il subsiste encore de fortes disparités. Deuxièmement, nous étudions d’un point de vue normatif comment les différences de longévité sont généralement prises en compte dans les modèles de cycle de vie et montrons que certaines hypothèses peuvent avoir des implications fortes en terme de redistribution intragénérationnelle. Nous identifions au moins trois arguments en faveur d’une redistribution vers les agents à faible longévité : l’aversion à l’inégalité multipériodes, l’aversion au risque de mortalité et la compensation pour des caractéristiques dont les agents ne sont pas responsables. Nous étendons ensuite notre analyse de manière à tenir compte du fait que les individus puissent être en partie responsables de leur longévité. Finalement, nous lions ces résultats aux débats actuels sur la réforme des systèmes de retraite. Nous montrons qu’en général, parce que les pensions de retraite sont conditionnelles à la survie des bénéficiaires, les systèmes de retraite publics vont redistribuer des ressources des agents dont la durée de vie est courte vers ceux dont la durée de vie est longue. Nous fournissons des pistes de réformes qui viseraient à mieux prendre en compte ces différences de longévité et en particulier, celles relatives à la création d’une « rente longévité » telle que souhaitée par le Comité d’Amours et au développement de l’assurance autonomie, qu’elle soit privée ou publique.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».