Descrizione del progetto
Le ripercussioni future delle politiche fiscali odierne
Le politiche fiscali attuali si ripercuoteranno sui contribuenti di domani. Le decisioni governative odierne relative ai prestiti, alla tassazione e alla spesa pubblica trasferiranno rischi e risorse alle prossime generazioni. Il progetto SOLG for Policy, finanziato dal CER, svilupperà modelli stocastici di generazioni sovrapposte per valutare in modo quantitativo le implicazioni sul welfare delle scelte in materia di politiche fiscali che coinvolgono la redistribuzione intergenerazionale e la condivisione del rischio. In tal modo, lo studio potrà comprendere se sia meglio ripagare il debito accumulato nella crisi da COVID attraverso la tassazione o lasciarlo ai contribuenti di domani. Il progetto si domanderà inoltre se sia fattibile e auspicabile che il sistema pensionistico fornisca una ridistribuzione minore e un’assicurazione maggiore da una generazione all’altra.
Obiettivo
Policy decisions about government borrowing, taxation, and spending have a differential impact on generations and thus imply substantial intergenerational transfers. The costs and benefits of these policies occur over decades and come with large uncertainty, for instance related to productivity growth, global financial conditions, and demographic trends. Therefore, fiscal policies, whether intentional or not, transfer risk and resources across generations. Assessing their impact on welfare calls for simulating such policies in models that include the relevant demographics and risks, yet also the related risk-premia. The latter lower government borrowing costs relative to the expected return on investments and are thus particularly important for the welfare implications of fiscal policy. SOLG for Policy aims to build stochastic overlapping-generations (SOLG) models that integrate all these elements and are thus able to quantitatively assess the welfare implications of fiscal policy choices involving intergenerational redistribution and risk-sharing. To solve these models despite their high-dimensional nature, SOLG for Policy leverages recent advances in computational economics based on adaptive sparse grids (ASGs) and develops three extensions of this approach. First, using shape-preserving ASGs to facilitate value function iteration. Second, merging ASGs with endogenous grids to avoid compute-intensive optimization steps. Third, parameterizing intergenerational distributions to further alleviate the curse of dimensionality. Policy questions that will be addressed include: Should the debt accumulated in the Covid crisis be paid down through taxation or do low real interest rates make it desirable to leave the debt and its uncertain burden for future taxpayers to deal with? Is it feasible and desirable to make the pension system provide less redistribution yet more insurance across generations, and how can this be achieved?
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-STG
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HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
76131 Karlsruhe
Germania