Retirement Factors Driving South Korea’s Highest Older Adult Poverty Rate Among OECD Nations: A Decomposition Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates why South Korea has the highest older adult poverty rate (40%) among OECD countries by decomposing poverty gaps between Korea and other nations. Using data from the Luxembourg Income Study, we apply the Oaxaca-Blinder decomposition method to compare Korea with eight OECD countries (Norway, Germany, Greece, the United States, the United Kingdom, Canada, Australia, and Japan). Our findings reveal that 84–100% of the poverty rate differences are explained by structural factors. If Korea had Germany’s socioeconomic structure, its poverty rate would drop from 51.9% to 5.8%. Korea’s high older adult employment rate helps reduce poverty by 3.9–7.9 percentage points compared to countries like Japan and Australia. At the same time, Korea’s extensive private transfer income lowers poverty by 2.9–4.9 percentage points. However, the most significant factor driving Korea’s high poverty rate is its inadequate public pension system. If Korea’s public pension benefits aligned with those of developed nations, poverty would decline by 24.1–50.2 percentage points. Despite mitigating effects from labor market participation and private transfers, insufficient public pension income remains the dominant cause of older adult poverty in Korea. These findings highlight the urgent challenge of ensuring income security amid rapid population aging and low fertility rates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».