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Enregistrement W4384665681 · doi:10.1111/caje.12666

Can I live with you after I retire? Retirement, old age support and internal migration in a developing country

2023· article· en· W4384665681 sur OpenAlexvenueno aff
Simiao Chen, Zhangfeng Jin, Klaus Prettner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social SciencesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésInternal migrationRegression discontinuity designPensionDemographic economicsAccommodationGovernment (linguistics)Developing countryRetirement agePopulation ageingSample (material)EconomicsOld Age SecurityPopulationDemographyEconomic growthMedicinePsychologySociologyBirth rateFinanceResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study provides causal evidence on the impact of retirement on internal migration in a developing country. Using a fuzzy regression discontinuity design, combined with a nationally representative sample of 228,855 older Chinese adults, we find that retirement leads to an increase in the probability of being a migrant by 12.9 percentage points (an 80% increase in migration). Approximately 38% of the total migration effects can be attributed to intertemporal shifts. The impact is more pronounced for the lower‐educated, those who have restricted access to health insurance and pension and those who come from origins with high accommodation costs. Relying on old age support from adult children in migration is a likely mechanism. Lifting migration restrictions and improving government‐provided benefits for retirees could be helpful to cope with population aging in a developing country.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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