Distributional Effects of Means Testing Social Security: An Exploratory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the distributional implications of introducing additional means testing of Social Security benefits where proceeds are used to help balance Social Security’s finances. Benefits of the top quarter of households ranked according to the relevant measure of means are reduced using a modified version of the Social Security Windfall Elimination Provision (WEP). The replacement rate in the first bracket of the benefit formula, determining the Primary Insurance Amount (PIA), would be reduced from 90 percent to 40 percent of Average Indexed Monthly Earnings (AIME). Four measures of means are considered: total wealth; an annualized measure of AIME; the wealth value of pensions; and a measure of average indexed W2 earnings. The empirical analysis, based on data from the Health and Retirement Study, starts with a baseline benefit for each household, calculated as the product of the average benefit-tax ratio under the current system, multiplied by the taxes paid by the household. These means tests would reduce total household benefits by 7 to 9 percentage points, amounting to 15.4 to 16.4 percent of the benefits of affected workers at baseline. We find that the basis for means testing Social Security makes a substantial difference as to which households have their benefits reduced, and that different means tests may have different effects on the benefits of families in similar circumstance. We also find that the measure of means used to evaluate the effects of a means test makes a considerable difference as to how one would view the effects of the means test on the distribution of benefits.
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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 | 0,038 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».