Conditions for the Growth of the “Silver Economy” in the Context of Sustainable Development Goals: Peculiarities of Russia
Notice bibliographique
Résumé
A “silver economy” can drive economic growth. The key condition is effective demand, determined by the number of financially secure members of the elderly population. The aim of this study is to assess the conditions of the Russian “silver economy”, identify the constraints on its growth, and develop recommendations for their elimination to achieve Sustainable Development Goals. We applied multivariate statistical analysis methods. The absolute and structural numbers of elderly people in Russia were found to not differ much from those in the developed countries of Europe. Their financial support exhibits several important features. A state pension plays a key role in financing the needs of Russian pensioners. Income from labor occupies the second position. Asset-based reallocations are negligible. Public programs will improve the standard of living of current pensioners. For future pensioners, it is important to increase the income received from asset-based reallocations. Russian pensioners were found to have had a negative experience of participation in the funded pension system. It is necessary to stimulate the voluntary participation of future pensioners in the funded pension system and to change the regulation of the investment activities of pension managers. In general, the formation of conditions favorable to the “silver economy” may turn it into a driver of sustainable development in Russia.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».