Une évaluation de l’effet du crédit d’impôt pour prolongation de carrière sur l’emploi et le taux d’activité des travailleurs de 60 ans et plus au Québec
Notice bibliographique
Résumé
En 2012, le gouvernement du Québec, à l’instar de la Suède et de l’Australie qui l’avaient précédé, mettait en place le Crédit d’impôt pour les travailleurs d’expérience afin d’inciter les travailleurs âgés à demeurer ou à revenir sur le marché du travail. Ce programme est devenu le Crédit d’impôt pour prolongation de carrière (CIPC) en 2019. Le présent article évalue l’effet de ce crédit d’impôt sur le taux d’activité et d’emploi des travailleurs âgés par la méthode des différences dans les différences, en s’appuyant sur les microdonnées à grande diffusion de l’ Enquête sur la population active de Statistique Canada et en prenant l’Ontario comme groupe de référence. L’analyse probit indique un effet positif et significatif du CIPC sur la probabilité d’emploi ou d’activité dans la plupart des sous-groupes d’âge et de sexe des personnes de 60 ans et plus. Au total, sur la période de 2012 à 2019, les auteurs estiment que cette politique a contribué à maintenir ou à combler un peu moins de 27 000 emplois en moyenne par année chez les 60 ans et plus, à un coût annuel moyen de 4 800 $ par emploi, ce qui place le Québec dans une position avantageuse par rapport à des pays qui ont adopté des politiques semblables. Ainsi, un programme qui cible les classes d’âge et de revenu peut améliorer significativement la performance de cet outil fiscal.
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.
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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».