Early retirement disincentives: Effectiveness and implications for distribution and welfare
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- Bertold Böhm
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1 Early retirement disincentives: Effectiveness and implications for distribution and welfare Timm Bönke Daniel Kemptner Holger Lüthen Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
2 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 Datensatz und institutioneller Rahmen 3 Modell 4 Ergebnisse 5 Appendix: Modell Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
3 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 Datensatz und institutioneller Rahmen 3 Modell 4 Ergebnisse 5 Appendix: Modell Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
4 Motivation (1) Reformprozess umlagefinanzierter Rentensysteme in Wohlfahrtsstaaten (2) Deutschland: Finanzielle Probleme und früher Reformprozess wegen alternder Bevölkerung, Wiedervereinigung und hoher Arbeitslosigkeit 1 Anhebung Renteneintrittsalter 2 Senkung Lohnersatzrate 3 Förderung privater Rentenversicherungsverträge 4 Fokus hier: Einführung von Abschlägen auf vorzeitigen Renteneintritt (3) Wenig Evidenz für Effektivität oder Verteilungs- bzw. Wohlfahrtsimplikationen der Abschläge (4) Deutschland als Vorbild für Länder, die den Reformprozess noch vor sich haben Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
5 Literaturüberblick 1. Effekte von Rentenreformen auf den Arbeitsmarkt: - Mastrobuoni (2009); Hanel (2010); Staubli und Zweimüller(2013); Haan und Prowse (2014); Laun und Wallenius (201X) 2. Anreize in Rentensystemen: - Blundell, Meghir, und Smith (2002); Börsch-Supan (2002); Hirte (2002); Schnabel (1999); Siddiqui (1997) 3. Anreize in dynamischen Rentenmodellen: - Stock and Wise (1990), Rust and Phelan (1997); French and Jones (2011) Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
6 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 Datensatz und institutioneller Rahmen 3 Modell 4 Ergebnisse 5 Appendix: Modell Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
7 Das deutsche Rentensystem (bis 2011) und Stichprobenselektion (1) Umlagefinanzierung und Bismarcksches System: Rentenhöhe stark von Einzahlungen abhängig (2) Verpflichtend für die Mehrzahl abhängig Beschäftigter (3) Verschiedene Rentenarten je nach Situation des Individuums (Arbeitslosigkeit, Schwerbehinderung, EM, Frauen) (4) Hier: Fokus auf reguläre Altersrente (Alter 65) und langjährig Versicherte (Alter 63 und 35 Jahre Wartezeit) Individuen, die mit 63 in Rente gehen können (nicht schwerbehindert/arbeitslos) Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
8 Daten Datensatz: SUFs der Versicherungskontenstichprobe (VSKT) (prozessgenerierte Administrativdaten). Monatsgenaue Informationen: Einkommen, Renteneintritt, Arbeitslosigkeit, Krankheit, Entgeltpunkte... Datensatz: Pro Welle Versicherungskonten. Individuen zwischen 30 und 67 Jahre alt im Referenzjahr. Stichprobe: 1 Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte westdeutsche Männer der Kohorten 1935 bis 1945, die vor dem Renteneintritt gearbeitet haben (nicht schwerbehindert). 2 Beobachtungen: Zwischen 43 und 124 pro Kohorte (885 insgesamt) Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
9 Rentenreform Die Reform (1992) führte Abschläge von 0.3% pro Monat des vorzeitigen Renteneintritts vor 65 ein. Die Einführung erfolgte schrittweise: Rentenalter Abstand zu 65 ohne Maximale Geburtsmonat ohne Abschläge Abschläge (Monate) Abschläge Vor % Januar Monat % Juni Monat % Januar Monat % Juni Monat 5 5.7% Nach % Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
10 Deskriptives zum Rentensystem Eintritts- Monatl. Entgelt- Renten- Abschläge Kohorte alter Rente punkte wert Alter 65 in % Anm.: Die durchschnittl. Rente und die Rentenwerte sind in Werten des Jahres Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
11 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 Datensatz und institutioneller Rahmen 3 Modell 4 Ergebnisse 5 Appendix: Modell Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
12 Überblick (1) Dynamisches Modell für den Renteneintritt (2) Individuen maximieren verbleibenden Lebensnutzen über die Entscheidung zwischen Arbeit und Freizeit (3) Individuen sind rational und handeln vorausschauend (4) Detaillierte Modellierung des deutschen Steuersystems, der Sozialversicherungsbeiträge und des Rentensystems: Berücksichtigung der Interaktion zwischen Steuer- und Rentensystem (5) Schätzung mit ML Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
13 Zielfunktion T t E p t+j,b β j U(s nt+j, d nt+j ) j=0 (1) Monatliche Entscheidungen zwischen 63 und 65. Individuen überleben maximal bis T (Alter 100) (2) p t+j,b : bedingte Überlebenswahrscheinlichkeit der Kohorte b (3) β: Zeitdiskontrate und auf 0.96 gesetzt (Gourinchas und Parker, 2002) (4) s nt : Vektor von Zustandsvariablen (Alter, Kohorte, akkumulierte Entgeltpunkte, Lohn, Entscheidung vergangener Periode) (5) d nt : individuelle Entscheidung Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
14 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 Datensatz und institutioneller Rahmen 3 Modell 4 Ergebnisse 5 Appendix: Modell Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
15 Model fit Share of retired agents Age Predicted Observed 95%-CI Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
16 Reformevaluation (1) Schätzen von Effekten relativ zu einem Szenario ohne Reform (2) Erwarteter Konsum: NPV des Restlebenskonsums im Alter 63 (3) Berechnung der monetären Verluste der Reform über EV/CV (4) Konfidenzintervalle über Bootstrap Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
17 Durchschnittl. Reformeffekte der Kohorten (E[ ] at age 63) Reform effects CI (95%) E[retirement age] (months) 5.24 [4.46,6.09] E[NPV of consumption] e -839 [e -2331,e 416] E[consumption] -0.37% [-0.88%,0.02%] Gini coefficient 3.28% [1.75%,4.87%] Equivalent variation e [e -7051,e -5776] Compensating variation e 6823 [e 6089,e 7623] Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
18 Durchschnittlicher Effekt auf das Renteneintrittsalter Month Cohort Predicted change 95%-CI Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
19 Verteilung der Verluste für Kohorten Density 0 5.0e e e e Euro Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
20 Erwartete Verluste und Renteneintrittsalter nach NPV Expected retirement age NPV of expected consumption in CV in Expected Retirement Age CV Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
21 Kontrafaktische Szenarien Was passiert bei höheren oder niedrigeren Abschlägen? (1) Berechnung von Effekten für Abschläge von 0.1% bis 1% pro Monat (Schritte: 0.1) (2) Schätzung de Renteneintrittsalters, NPVs und Ginis der NPVs Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
22 Simuliertes Renteneintrittsalter nach Abschlagshöhe Average age of retirement Disincentives in % per month of early retirement Model prediction 95%-CI Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
23 Ginis und NPVs nach Abschlagshöhe Gini Coefficient Disincentives in % per month of early retirement NPV in year 2010 values Gini NPV 95%-CI 95%-CI Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
24 Fazit (1) Abschläge auf vorzeitigen Renteneintritt sind zur Steuerung des Renteneintrittsverhaltens geeignet (2) Die Einführung eines Abschlags von 0.3% pro Monat des vorzeitigen Renteneintritts erhöht das Rententrittsalter um 5.24 Monate (3) Die Ungleichheit des erwarteten Konsums im Alter 63 erhöht sich und es entsteht ein Wohlfahrtsverlust (4) Der Wohlfahrtsverlust ist am höchsten für Personen mit mittlerem Einkommen (5) 30 Jahre Rister: Nur teilweise Kompensation des Wohlfahrtsverlusts. Verlust generell durch heterogene Verteilung schwierig zu kompensieren Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
25 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 Datensatz und institutioneller Rahmen 3 Modell 4 Ergebnisse 5 Appendix: Modell Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
26 Main features (1) Dynamic retirement model of mandatorily insured employees in Germany (2) Individuals are forward-looking and make retirement choices by optimizing leisure-consumption trade-off (3) Detailed modeling of the German tax code, the social security contributions and the pension system (4) We focus on individuals that retire through the regular old age pension scheme (pensions due to disability or unemployment are not considered) Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
27 Objective function T t E p t+j,b β j U(s nt+j, d nt+j ) j=0 (1) Monthly choices, individuals die no later than period T (set to be age 100) (2) p t+j,b is the conditional survival probability for birth cohort b (3) β is set to be 0.96 (Gourinchas and Parker, 2002) (4) s nt is a vector of state variables (age, birth cohort, accumulated pension points, wage, previous period s choice) (5) d nt indicates the individual s choice Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
28 Utility function U(s nt, d nt ) =α 1 c(s nt, d nt ) (1 ρ) 1 (1 ρ) + α 2n retirement(d nt ) + ɛ nt (d nt ) α 2n =α 21n + α 22 ret63 1 (d nt ) + α 23 ret65 1 (d nt ) (1) c(s nt, d nt ) is the level of consumption (2) ρ is the coefficient of relative risk aversion (3) ret63 1 (d nt ) and ret65 1 (d nt ) capture preference for first and last possible months (4) ɛ nt (d nt ) follows a type 1 extreme value distribution Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
29 Value function V t (s nt ) = max d nt D(s nt ) U(s nt, d nt ) + p t+1,d β V t+1 (s nt+1 )q(s nt+1 s nt, d nt ) g(ɛ nt+1 ) snt+1 ɛ (1) D(s nt ) is the choice set (no more choices after retirement) (2) Second summand captures option value of period t s choice (relative to counterfactual choice) (3) q(s nt+1 s nt, d nt ) is a Markov transition function (4) g(ɛ nt+1 ) is the multivariate density function of random component Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
30 Wages, pension claims and budget (1) If real wages are unobserved, counterfactual wages are imputed by resorting to the last observed wage in the respective month (2) Working individuals accumulate pension claims that are proportional to real wages (3) Since there are no savings in the model, consumption equals net income: c(s nt, d nt ) = G (s nt, d nt ) (4) G( ) is a function that applies the rules and regulations of the German tax and pension system Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
31 Unobserved heterogeneity (1) Unobserved heterogeneity is modeled semi-nonparametrically by allowing for a finite number of unobserved types m 1,..., M (2) Probability that individual n is of type m is given by γ m, where γ M is normalized to zero and M m=1 γ m = 1 (3) Individual-specific parameter α 21n is assumed to be equal to the respective type-specific parameter α 21m (4) To do: potential initial condition problem because of prior accumulation of pension claims Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
32 Solving the model Expected value function: v t (s nt, d nt ) =u(s nt, d nt ) + p t+1 β log s nt+1 Choice probabilities: d nt+1 D(s nt+1 ) exp(v t+1 (s nt+1, d nt+1 )) q(s nt+1 s nt, d nt ) Prob(d nt s nt ) = exp(v t (s nt, d nt )) j D(s nt ) exp(v t(s nt, j)) Log-likelihood: N M log n=1 m=1 γ m T t=1 dnt Prob m (d nt s nt, θ) I(d nt ) Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
33 Table 1: Parameter estimates Estimates Standard errors Utility function: α 1 (consumption) (0.0760) ρ (crra) (0.1685) α 21 (leisure, type 1) (0.2823) α 22 (leisure, type 2) (0.0312) α 3 (leisure ret63 1 ) (0.1172) α 1 (leisure ret65 1 ) (0.0146) γ 1 (prob. of type 1) (0.0338) Log-likelihood: -1,851.4 Holger Lüthen (FU und DIW Berlin) Early retirement disincentives / 33
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