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Enregistrement W2807858166 · doi:10.3138/cpp.2017-038

Individual Financial Returns from Quebec Pension Plan Reform Options: Analyzing Proposals to Renew a Second-Pillar Retirement Income Program

2018· article· en· W2807858166 sur OpenAlexaffvenueabout
David Boisclair, Guy Lacroix, Steeve Marchand, Pierre‐Carl Michaud

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité LavalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsPensionYield (engineering)Government (linguistics)Income taxEconomicsLife expectancyRate of returnPillarLabour economicsFinancePublic economicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use simulation methods and a detailed tax calculator to analyze the likely effects of two recent proposals aimed at reforming the Quebec Pension Plan (QPP): the federal proposal, eventually implemented throughout Canada, and the Quebec government's December 2016 proposal. Accounting for education-adjusted life expectancy, earnings variability over the course of a career, and their interactions with the tax code and retirement income system, we find that internal rates of return (IRRs) for new QPP contributions are similar under both reforms for individuals with lifetime average annual earnings of more than $40,000. Both reforms yield substantial IRRs for low-income individuals. Although the Quebec proposal offers higher IRRs for individuals earning less than $40,000, the federal proposal yields greater present value benefits for these same individuals. We show that if new QPP benefits were exempted from the Guaranteed Income Supplement (GIS) clawback, and provided that the working income tax benefit and GIS were not enhanced, the two reforms would yield similar IRRs for individuals with average earnings of more than $15,000. The QPP reform would thus better focus on the middle-income earners originally targeted by reform advocates.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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