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This book studies the consequences of demographic change for optimal economic growth in a closed economy. It connects the analytical tools of traditional growth theory with the actual demographic experience of most industrialized countries. A natural way of incorporating the demographic structure into growth models is by making the model one of overlapping generations, thus allowing for explicit analysis of demographic forces as potential sources of non-stationarities in economic development. The book offers a number of economic growth models with which the effects on social welfare of demography, investment in physical and human capital, and technical progress can be analyzed. Using these models, rules for optimal economic policy can be derived. The study formulates general guidelines for long-run economic and educational policy, given the available demographic projections. Two main conclusions are reached. First, a fall in fertility has a beneficial effect on consumption per capita, provided that the population growth rate does not pass below a certain (probably negative) critical level. Second, investment in education is a good substitute for population growth: when the population growth rate falls, investment in education becomes more attractive

Résumé Van Imhoff (Evert), Post (Wendy). - Méthodes de micro-simulation pour des projections de population La micro-simulation se distingue de la macro-simulation traditionnelle, en utilisant un échantillon plutôt que la population totale, en travaillant au niveau de données individuelles plutôt que de données agrégées, et en se basant sur des expériences aléatoires répétées plutôt que sur des nombres moyens. Nous présentons ici les circonstances sous lesquelles la micro-simulation peut être plus intéressante que des méthodes plus conventionnelles. Elle est particulièrement appropriée si les résultats du processus étudié sont complexes, tandis que les forces qui lui sont sous-jacentes sont simples. Un problème difficile en micro-simulation vient de ce que les projections sont sujettes à des variations aléatoires. Diverses sources d'aléas sont présentées, mais la plus importante est ce que nous appelons l'aléa de spécification : plus on introduit de variables explicatives dans le modèle, plus le degré d'aléa, auquel les sorties du modèle sont sujettes sera important. Après une revue rapide des modèles de micro-simulation qui existent en démographie, plusieurs des caractéristiques essentielles de la micro-simulation sont illustrées avec le modèle KINSIM, pour projeter la taille et la structure des réseaux de parenté futurs.

Résumé Van Imhoff (Evert), Post (Wendy). - Méthodes de micro-simulation pour des projections de population La micro-simulation se distingue de la macro-simulation traditionnelle, en utilisant un échantillon plutôt que la population totale, en travaillant au niveau de données individuelles plutôt que de données agrégées, et en se basant sur des expériences aléatoires répétées plutôt que sur des nombres moyens. Nous présentons ici les circonstances sous lesquelles la micro-simulation peut être plus intéressante que des méthodes plus conventionnelles. Elle est particulièrement appropriée si les résultats du processus étudié sont complexes, tandis que les forces qui lui sont sous-jacentes sont simples. Un problème difficile en micro-simulation vient de ce que les projections sont sujettes à des variations aléatoires. Diverses sources d'aléas sont présentées, mais la plus importante est ce que nous appelons l'aléa de spécification : plus on introduit de variables explicatives dans le modèle, plus le degré d'aléa, auquel les sorties du modèle sont sujettes sera important. Après une revue rapide des modèles de micro-simulation qui existent en démographie, plusieurs des caractéristiques essentielles de la micro-simulation sont illustrées avec le modèle KINSIM, pour projeter la taille et la structure des réseaux de parenté futurs.

This comprehensive work examines the latest developments in the growing field of household demography focusing on household analysis and modeling. Chapters examine the full range of stages in household projection-including data collection, data analysis, and selection of a projection model. Complete with numerous illustrations, this book is practical rather than conceptual with its exploration of existing models and concrete applications. Topics include historical trends, theories of household formation and dissolution, event-history analysis, multistate models, housing market models, labor market models and much more