A Macro-Economic Indicator of Age at Retirement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper explores the relationship between the Wealth Transfer Index (WTI), a statistic defined by Brown and Bilodeau (1997), and retirement age, which is the age at which the workers in an economy cease to be economically productive. Appropriately expressed as a ratio of consumption demand to labor productivity, WTI is a barometer for the demand for wealth placed on the workers of an economy. This paper explains why a relationship between this statistic and retirement age must exist. Using Canadian historical median retirement age data compiled by Statistics Canada and calculated values of the WTI for the same period, three linear regression models are fitted. The conclusion from these models indicates that there is a strong positive correlation between the WTI and average retirement age. This paper also briefly looks at the well-documented demographic shift expected to occur in Canada because of the baby boom–baby bust tidal wave. The aged dependency ratio is expected to increase dramatically, reaching 45% in 2036. A practical application of the WTI model suggests that the baby boom cohort may experience a rise in the normal retirement age in the period 2017–34. They will, in effect, be forced to retire at ages that will allow for an “acceptable” transfer of wealth from the workers to dependent Canadians. Using one of the fitted linear regression models, and projected values of the WTI, the paper concludes by projecting the median retirement age to 2041 for Canadian workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».