Education, Pension and Two-Sided Altruistic in an Endogenous Growth Model
Notice bibliographique
Résumé
We have modeled jointly human capital accumulation through formal education and the various pillars of the Canadian retirement income system, using a three-period overlapping generations model with two-sided altruism. We have used this model to investigate the impacts on the real interest rate of the improvement in life expectancy in the presence of endogenous growth, as well as the impacts of raising various tax rates to finance the enhancement of pension plans. \n \nWe have found that the endogenous accumulation of human capital through education reverts the decline in the real interest rate caused by the improvement in the life expectancy. We have also found that the best way of enhancing the Canada Pension Plan is not to raise the contribution rate, but to increase instead the maximum amount of earnings covered. \n \nABSTRACT IN FRENCH- \nNous avons modélisé conjointement l'accumulation du capital humain à travers l''éducation formelle et les divers piliers du système canadien de revenu de retraite, en utilisant un modèle de générations imbriquées sur trois périodes avec altruisme bilatéral. Nous avons utilisé ce modèle pour étudier les impacts de l'amélioration de l’espérance de vie sur le taux d'intérêt réel dans un contexte de croissance endogène, aussi bien que les impacts de l'augmentation de divers taux d'imposition dans le but de financer la bonification des programmes pension. \n \nNous avons trouvé que l’accumulation endogène du capital humain à travers l’éducation renverse la baisse du taux d’intérêt réel causée par l’amélioration de l’espérance de vie. Nous avons aussi trouvé que la meilleure façon de bonifier le Régime de pensions du Canada n’est pas d’augmenter e taux de cotisation, mais plutôt d’augmenter le montant maximal de gains couverts.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».