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Enregistrement W3026728563 · doi:10.3386/w26000

Implications of Increasing College Attainment for Aging in General Equilibrium

2019· preprint· en· W3026728563 sur OpenAlexafffund
Juan Carlos Conesa, Timothy J. Kehoe, Vegard Nygaard, Gajendran Raveendranathan

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMcMaster University
Mots-clésEconomicsEarningsProductivityGeneral equilibrium theoryOverlapping generations modelTax rateLabour economicsFertilityEducational attainmentDependency ratioTotal fertility rateDemographic economicsMonetary economicsMacroeconomicsDemographyPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop an overlapping generations general equilibrium model of the U.S. economy with heterogeneous consumers who face idiosyncratic earnings and health risk to study the implications of increasing college attainment, decreasing fertility, and increasing longevity . While all three trends contribute to a higher old age dependency ratio, increasing college attainment has different implications because it increases labor productivity. Decreasing fertility and increasing longevity require the government to increase the average labor tax rate from 33.5 to 47.1 percent. Increasing college attainment lowers the required tax increase by 12.0 percentage points. The labor tax rate required to balance the government budget is higher under general equilibrium than in a small open economy with a constant interest rate, because the reduction in the interest rate lowers capital income tax revenues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,463
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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