The interaction of pillars in multi‐pillar pension systems: A comparison of Canada, Denmark, Netherlands and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada, Denmark, the Netherlands and Sweden have advanced multi‐pillar pension systems. Using micro‐simulations, this article presents a close examination of the interaction of pillars in these countries. The relative importance and the role of the different pension pillars vary from country to country, and according to age, income, gender and socio‐economic dimensions as well as between generations. A further area of investigation is the mitigation capacity of the four pension systems. On the one hand, adverse labour careers lead to lower life‐time earnings and lower private pension accruals. On the other hand, these effects are mitigated through the design of pillars and their interaction. Mitigation is important to income security and stability in retirement and to post‐retirement income distribution. However, mitigation mechanisms come at the cost of incentives. Moreover, in many countries, the generosity of public benefits is set to decrease – increasing the importance of private pensions. This will shift risk and uncertainty from employers and pension institutions to individuals. Thus, risks and uncertainties related to private pensions will become more important, raising questions about the division of responsibilities between public and private pensions, and about the potential of mitigating such risk through pillar interaction. These concerns are further reinforced by labour market changes. Although a pension system free of distortions is inconceivable, this article seeks to contribute to addressing how mitigation should be designed, and how mitigation and risk sharing should be balanced against incentives, challenges which are as much political as technical.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».