Distributional effects of social security reforms: The case of France
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper assesses the impact of two social security reforms using a calibrated, dynamic life cycle model. It quantifies the long‐run distributional impact of two sets of reforms in France: (1) the 2013 reform of Prime Minister Ayrault, which modified the parameters of a defined benefit (DB) plan, and (2) a hypothetical reform that changes the system to a notional defined contribution (NDC) plan, similar to that in Italy. First, on aggregate welfare, the Ayrault reform and the hypothetical switch to NDC yield contrasting results. The Ayrault reform improves aggregate welfare, which is not the case for the NDC reform. Welfare comparisons are made with respect to the “benchmark economy,” where increases in life expectancy occur and are dealt with only through a higher contribution rate. Second, both reforms yield unequal distributions of welfare changes, with low‐skill workers on the losing end. Under the Ayrault reform, low‐skill workers delay retirement by two years, to age 62. Under NDC reform, pensions for low‐skill workers fall substantially as inequalities during the work life translate directly into inequalities in pensions. The switch to an NDC scheme leads to a more unequal society in terms of asset and welfare distribution.
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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 ».