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Enregistrement W2242569596

The effects of population aging on optimal redistributive taxes in an overlapping generations model

2008· preprint· en· W2242569596 sur OpenAlexaff
Craig Brett

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsOverlapping generations modelPopulationConsumption (sociology)WageTax rateLabour economicsComplementarity (molecular biology)Labour supplyProduction (economics)Population growthEconometricsMicroeconomicsMonetary economicsDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of population aging on the steady state solution to a Ordover-Phelps (1979) overlapping generations optimal nonlinear income tax problem with two types of workers and quasilinear-in-leisure preferences is investigated. A decrease in the rate of population growth, which leads to an aging population, increases the relative price of consumption per person in retirement, which tends to decrease optimal consumption for retirees of both skill types. It is also shown that the optimal steady state rate of interest equals the rate of population growth. As a result, the steady state interest rate unambiguously declines when the rate of population growth declines. The resulting adjustments in production plans has an ambiguous effect on the aggregate wage rate. This article identifies factors contributing to an increase in the aggregate wage when the population ages, namely normality of consumption in retirement, complementarity between capital and labor in production, and a large capital deepening effect relative to the increase in dependency owing to demographic change. Depending on the sign of this wage effect, ambiguities may arise in the direction of change in the optimal steady state consumption and production plans. It is also shown that the optimal marginal income tax rates are independent of the rate of population growth.

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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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