This paper addresses the perceived difficulties in making changes to the retirement income system as a whole. We focus on public system reforms and observe some of the changes that have taken place in Canada and in a number of OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) countries. Reforming social institutions is never easy. We examine some of the preconceived notions or “myths” that create public resistance to reform. Further, the complexity of the retirement income system in Canada makes consensus difficult to achieve. Nonetheless, we argue that pension reforms can and should be made to ensure the delivery of promised benefits, and we demonstrate the efficacy of smaller-scale reforms.
This paper addresses the perceived difficulties in making changes to the retirement income system as a whole. We focus on public system reforms and observe some of the changes that have taken place in Canada and in a number of OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) countries. Reforming social institutions is never easy. We examine some of the preconceived notions or “myths” that create public resistance to reform. Further, the complexity of the retirement income system in Canada makes consensus difficult to achieve. Nonetheless, we argue that pension reforms can and should be made to ensure the delivery of promised benefits, and we demonstrate the efficacy of smaller-scale reforms.
Correlated data originate when observations are not selected independently because of sampling design, study design (especially panel studies), or spatial distribution of the population. In these situations, conventional methods for estimating the parameters of linear models are inappropriate, and the conventional methods for estimating the variances of these estimates may yield biased results. These two problems are different, but they are related. This paper provides an introduction to the problems caused by correlated data and to possible solutions to these problems. First, we present the two problems and try to specify the relations between the two as clearly as possible. Second, we provide a critical presentation of random effects, mixed effects and hierarchical models that would help researchers to see their relevance in other kinds of linear models, particularly the so-called measurement models. Methodological Issues -Benoît Laplante and Benoît-Paul Hébert 288 RésuméOn obtient des données corrélées lorsque les observations ne sont pas sélectionnées de manière indépendante soit à cause du plan d'échantillonnage, soit à cause du plan d'enquête (surtout dans les études à passage répété), soit à cause de la répartition de la population dans l'espace. Dans de tels cas, les méthodes usuelles d'estimation des paramètres des modèles linéaires ne sont pas appropriées et les méthodes usuelles d'estimation des erreurs-types de ces estimés peuvent produire des résultats biaisés. Ces deux problèmes sont différents mais reliés. Nous proposons une introduction aux problèmes créés par les données corrélées et à leurs solutions. Nous présentons tout d'abord les deux types de problèmes en tentant d'éclaircir au mieux les relations entre les deux. Nous proposons ensuite une présentation critique des modèles à effets aléatoires, à coefficients aléatoires, mixtes et hiérarchiques qui devrait permettre aux chercheurs de mieux comprendre les liens qui les unissent à d'autres formes du modèle linéaire, en particulier les modèles de mesure.
Les démographes font aujourd'hui un usage abondant des microdonnées longitudinales. Pour les analyser, ils utilisent généralement un ensemble de techniques et de modèles regroupés sous le nom d'analyse des biographies. Les modèles linéaires utilisés dans ce contexte appartiennent à la famille des modèles à risques proportionnels dont le plus courant est le modèle semi-paramétrique à risques proportionnels. Malgré leurs qualités, ces modèles ne permettent que l'étude des processus qui peuvent être décrits et mesurés facilement comme des suites d'états ou de changements d'état. Les auteurs montrent comment on peut utiliser deux modèles linéaires à effets aléatoires — le modèle logit à effets aléatoires et le modèle tobit à effets aléatoires — pour étudier des phénomènes longitudinaux comme l'évolution, au fil du temps, de l'appartenance à l'une ou l'autre des deux catégories d'une variable dépendante binaire, et l'évolution, au fil du temps, d'une variable continue dont une partie de la distribution n'est pas observée. L'approche est appliquée à l'étude de la dynamique des carrières des acteurs professionnels français.Demographers today often make use of longitudinal microdata. To analyze these data, they generally use a set of techniques and models associated with what is termed event history analysis. The linear models used in this context fall into the category of proportional hazards models, the most often used of which is the semiparametric proportional hazards model. Despite their advantages, these models only enable researchers to study processes which can be easily described and measured, such as sequences of states or changes of states. The authors show how two random-effects linear models—the random-effects logit model and the random-effects tobit model—can be used to study longitudinal phenomena such as changes over time in the categorization into either of the two categories of a binary dependent variable, and changes over time in a continuous variable where a portion of the distribution of this variable is unobserved. This approach is used to study the career dynamics of professional actors in France
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