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Enregistrement W4309232698 · doi:10.1515/bejm-2021-0165

The Welfare Effects of Social Insurance Reform in the Presence of Intergenerational Transfers

2022· article· en· W4309232698 sur OpenAlexaff
Jingjing Xu

Notice bibliographique

RevueThe B E Journal of Macroeconomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsWelfareEarningsContext (archaeology)Social insuranceOverlapping generations modelGeneral equilibrium theorySafety netLabour economicsMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Family support in the form of intergenerational transfers could serve as a substitute for the public transfer system, especially when the public safety net is weak. These intergenerational transfers could be impacted by changes in public insurance. Conversely, induced changes in family transfers could also impact the effectiveness of a public insurance program. What is the impact of social insurance reform on household welfare in the context of intergenerational transfers? This paper investigates this question by using an overlapping generations general equilibrium model where parents and their children are linked by intergenerational transfers. In the model, individuals differ in earnings ability and face idiosyncratic uninsurable income risk, health risk, and mortality risk. This paper calibrates the model to key features in the urban Chinese economy. Using this calibrated model, this paper finds that households on average experience a welfare gain from an increase in the social insurance benefits but that this effect differs across households conditional on their economic status. This paper then provides a decomposition of these welfare changes into three channels: a direct policy channel, an intergenerational-transfers channel, and a general equilibrium channel.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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