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Enregistrement W3125811040

The Bigger Picture: How the Fourth Pillar Impacts Retirement Preparedness

2016· article· en· W3125811040 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaxable incomePensionSavings accountEarningsBusinessLabour economicsAsset (computer security)TurnoverEconomicsFinanceAccounting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the face of declining private-sector pension coverage, policymakers have expressed concerns about a perceived lack of voluntary savings for retirement, through vehicles such as Registered Retirement Savings Plans (RRSPs). This gap has fueled the policy debate around broad-based compulsory solutions, such as the Canada Pension Plan expansion or the Ontario Retirement Pension Plan. But other sources of wealth, although not accumulated explicitly for the purpose of supporting retirement, can also play an important role once people stop working. Included are real estate, taxable financial investments, privately owned businesses, other durable assets, and tax-free savings accounts. Employment and business earnings, insurance products, inheritances and other family transfers can all play a role in funding asset accumulation. These additional sources of wealth have been labelled the “fourth pillar” of retirement income by retirement experts. Relying on publicly available survey data, this Commentary studies the impact of fourth-pillar assets on retirement wealth for households relying primarily on voluntary savings. Our findings suggest that fourthpillar assets may significantly improve assessments of households’ retirement readiness and that not giving them full consideration would be an important oversight. About 39 percent of non-retired 35-to-64-year-old Canadian households will be primarily drawing from voluntary retirement savings and private wealth to sustain their retirement. Because of the voluntary nature of their retirement arrangements, these households are often labelled by policymakers as the group most at risk of unsatisfactory retirement outcomes. But once we factor in wealth already accumulated from all sources, we can estimate the number of households in this group still at risk of insufficient retirement wealth. More than 40 percent of them have potentially already accumulated sufficient wealth (net of debts) in RRSPs, real estate, other tangible assets, financial assets and business assets. They would likely fare well in retirement, compared to their working years, without any more savings. This means that a sizeable proportion of households targeted by policymakers as most at risk of retirement income insufficiency are in fact already in good financial shape. In total, this leaves about one-in-five employed 35-to-64-year-old households, most of them in the upper-income quintiles, likely needing to accumulate more retirement capital on a voluntary basis. Therefore, when reflecting on claims that Canadians lack adequate savings for retirement, it is crucial to ask whether fourth-pillar assets have been fully considered in reaching this conclusion. Mandating new retirement wealth accumulation through one channel, such as CPP expansion, may impact accumulations in other channels for households already satisfied with their current tradeoff of future versus present consumption. Because households accumulate wealth in diverse ways and face various circumstances, the impact of fourth-pillar assets on the big picture is far from negligible and should not be ignored.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · 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