The Great Pension Debate: Finding Common Ground
Notice bibliographique
Résumé
In the never-ending debate about finding an optimal pension model, many proponents start the discussion at extreme ends of the pension model paradigm. At one extreme is a traditional, fully guaranteed defined-benefit (DB) pension plan. In this plan, all of the risks are born by the plan sponsor given that plans are fully funded. While such plans are growing rare today that is the starting point for many in this debate. At the other extreme is a traditional defined-contribution (DC) plan. In this plan, all of the risks are borne by the worker participant. This, again, is a starting point for many in the pension model debate. Many classic DB and classic DC pension plans have not achieved their goals. This paper argues they should be replaced by pension plans that facilitate sharing of risks among all willing stakeholders, whether the plan is characterized as DB or DC. This paper proposes, as a starting point for all pension-plan model discussions, a “Common Ground.” If one is of a pro-DB persuasion, then the Common Ground model would be a Pooled Target Benefit DB pension plan. If one is of the pro-DC persuasion, then the starting point will be a large Collective DC plan. These plans have a lot in common and, since they can provide equivalent benefits for the same contributions, they should be viewed as being actuarially equivalent. Thus, by finding the common ground in the Great Pension Debate, we have also identified models for pensions that can provide all Canadian workers with significant retirement income security. With that accomplished, the question becomes whether one wants a bit more of a DB flavour and why or whether one wants a bit more of a DC flavour and why. This should make arriving at a consensus plan model much easier for all. We conclude that policies encouraging larger collective, pooled pension plans governed by independent management boards are very much needed to better serve Canadians. Such solutions are common in the public sector but need to be encouraged in the private sector.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».