Labor Force Participation Rate and Expected Length of Retirement 1989-2066: Comparison of Several OECD Countries
Notice bibliographique
Résumé
The world population is aging, which along with recent shifts in the labor force participation (LFP), is having a significant longevity influence on state pension programs across the board, including Canada, Finland, Japan, and Germany. Except Japan, these countries have set their statutory re-tirement age at 65, but the impact of aging workforce and declined fertility rates create wonders on the estimate future trends in the LFP, as well as the length of retirement. In this study, we fit the LFP rates of these countries, representing continents from Asia, Europe and North America among the OECD countries, using the Lee-Carter and Cairns-Blake-Dowd (CBD) stochastic models. The es-timates are then used for the projection of future LFP rates (1989-2066), and by combining the mortality forecasts from the United Nations, we project the expected length of retirement (1989-2066). This study provided a novel comparison between the Lee-Carter and the CBD LFP models by fitting and forecasting the LFP rates of senior employees between 50- to 74-year-olds. The results revealed disparities between models that provided proof of the presence of model risk for longer retirement durations. The study findings emphasized the importance for decision-makers in pension industry to have awareness of potential risks and limits associated with the LFP models. The Lee-Carter model outperformed the CBD model even though the CBD model is known for its ac-curate prediction in higher ages. Population aging should be considered in any analysis of the long-term viability of pensions, together with the participation rate trends for a sustainable labor market future.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».