i How Do Public Pensions Affect Retirement Incomes and Expenditures? Evidence over Five Decades from Canada
Notice bibliographique
Résumé
National Institute on Aging. The findings and conclusions expressed are solely those of the author(s) and do not represent the views of SSA, any agency of the Federal Government, or the NBER. We thank Michael Baker and Jonathan Gruber whose previous work we build on with this paper. ii We study the income and expenditures of Canadian elderly families over the five decades from 1960 to 2010. We first document the tremendous changes in income and expenditures using available microdata sources. Through simulations, we then display the impact of the public pension system over a fifty year period. Our analysis reveals three important findings. First, we document that the expansion of Canada’s public pension system over the last 50 years has coincided with a large improvement in elderly living standards, measured by income or consumption. Second, we causally relate these changes using an instrumental variables strategy exploiting variation across ages and years in the Canadian system. We find strong evidence that public pensions have lifted income. For expenditures, the evidence is more mixed but there is strong evidence of improvements in reducing expenditure poverty. Third, taking our estimates on the effect of the pension system on income poverty, we perform counterfactual simulations by applying the public pension system of different decades to data from the 2000s. We find that the
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».