Social Security on Auto-Pilot: International Experience with Automatic Stabilizer Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
As the baby-boom generation enters retirement, a long-forecast funding crisis of the U.S. Social Security system is about to become a reality. Many other high-income countries are faced with similar financial problems within their public pension systems. Some of those countries have adopted legislative measures to reduce their funding deficits, and a few have included automatic adjustment mechanisms by which staged adjustments would be made in either benefits or revenues without the need for new legislation. We examine the cases of automatic stabilizer mechanisms (ASMs) in Canada, Sweden, Germany and Italy, with the former two being relatively successful examples, while the latter two are cases of ASMs that were more problematic. Drawing on these international examples, we examine various ASMs that could be implemented in the United States. We suggest three reforms: an increase in the retirement age, adoption of a chained Consumer Price Index, and an adjustment of the indexation of the taxable wage ceiling to stabilize the ratio of taxable to covered wages at its 1983 value of 90 percent. Together, these three reforms would reduce the 75-year actuarial deficit to about 0.5 percent of taxable wages. We conclude, though, that until the current deficit is fully eliminated, an ASM aimed at maintaining financial balance would not make sense for the Social Security program. However, the international experience does offer a number of lessons for future reforms of the U. S. retirement system.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».