98481 What’s Next for Old Europe? AGING WITH GROWTH IN CENTRAL EUROPE AND THE BALTICS   Table of Contents  Country Classification Utilized in Report .....................................................................................................  iv  ....................................................................................................................................... v  Acknowledgements  Report in Brief .............................................................................................................................................. vi  1.  How Central Europe and the Baltics is Aging ........................................................................................  1  1.1  Central Europe and the Baltic Aging Differently than the Rest of the EU .................................... 1  1.2  Three Factors Explain How Central Europe and the Baltics is Aging ............................................ 2  1.3  The Future for Aging in Central Europe and the Baltics ............................................................... 4  2.  The Policy Challenge for Aging Central European and Baltic Countries ............................................... 6  3.  Productive aging ................................................................................................................................. 11  3.1  Labor Force Participation ............................................................................................................  12  3.2  Productivity ................................................................................................................................. 19  4.  Prosperous Aging ................................................................................................................................ 28  4.1  Welfare and Pensions .................................................................................................................  28  4.2  Public Spending Priorities ...........................................................................................................  35  5.  Healthy Aging ...................................................................................................................................... 42  6.  Fertility, Migration and Aging .............................................................................................................  49  6.1  ..................................................................................................................................... 50  Migration  6.2  Fertility ........................................................................................................................................ 54  7.  So What’s Next? .................................................................................................................................. 58  References .................................................................................................................................................. 63              i    Figures  Figure 1. Low fertility and high emigration have led to falling or stagnating populations in Central Europe  and the Baltics ............................................................................................................................................... 2  Figure 2. Italy gained 14 years of life expectancy since 1960 and Latvia just four years ............................. 3  Figure 3. Most Central Europe and Baltic countries have low fertility rates ................................................ 4  Figure 4. Younger generations to shrink in Central Europe and the Baltics, as populations become more  top heavy ...................................................................................................................................................... 5  Figure 5. Younger generations are relatively small in Central Europe and the Baltics ................................. 6  Figure 6. Growth has converged to Western Europe despite aging in the past twenty years ..................... 7  Figure 7. Policy framework for healthy, productive, and prosperous aging ................................................ 8  Figure 8. The size and composition of the labor force can be altered considerably by higher participation  .................................................................................................................................................................... 12  Figure 9. The ratio of inactive to active people does not necessarily deteriorate ..................................... 14  Figure 10. Receipt of a pension or other public support is strongly correlated with exit from work ........ 15  Figure 11. Pension receipt increases and labor supply decreases with age ............................................... 16  Figure 12. Higher education attainment is rising for younger workers ...................................................... 20  Figure 13. Stock of years of schooling expected to decline less than size of the working‐age population 21  Figure 14. Changes in PISA Scores in Central Europe and Baltics, 2009‐2012 ............................................ 23  Figure 15. Lower productivity sectors in Central Europe and Baltics were the ones more affected by  aging ............................................................................................................................................................ 24  Figure 16. In Central Europe and the Baltics, the age‐appreciating cognitive skills content of exports has  been rising, while the age‐depreciating cognitive skills and physical ability content has been falling,  2000‐10 ....................................................................................................................................................... 25  Figure 17. Some countries have managed to reduce pension length ........................................................ 29  Figure 18. Pensions play a large role in reducing poverty for older people  .................................... 33  Figure 19. Pension benefit generosity is low and projected to decline ...................................................... 34  Figure 20. Pension reforms providing low benefits and low coverage of the population are not socially  sustainable .................................................................................................................................................. 35  Figure 21. Age‐related spending is higher in the EU‐15 than in Central Europe and the Baltics ............... 36  Figure 22. Pensions dominate age‐related spending .................................................................................  38  Figure 23. Life expectancy has diverged from the better performers in Europe ....................................... 42  Figure 24. Men in Estonia, Latvia, Lithuania and Hungary ‘feel’ worse at 60 in 2009 than they did in 1959  .................................................................................................................................................................... 43  Figure 25. What a difference sixty years makes .........................................................................................  44  Figure 26. A large part of lower life expectancy is explained by higher mortality of the less well‐ ................................................................................................................................................................ 45  off  Figure 27. Mortality due to cardiovascular diseases explains much of the life expectancy gap between  Central Europe and Baltics and EU‐15 ........................................................................................................  46  Figure 28. At 50, People in Central Europe and the Baltics live less of their remaining life in health  ........ 47  Figure 29. Low fertility now has a multiplier effect ....................................................................................  49  ii    Figure 30. Migration is unlikely to make up for the natural decrease in the population ........................... 50  Figure 31. Younger generations decreased in size due to post‐EU enlargement immigration in the most  mobile Central European and Baltic countries ...........................................................................................  51  Figure 32. Emigrants have headed to the economies that first opened their labor markets .................... 52  Figure 33. Women have fewer children than they say they want .............................................................. 56    Tables  Table 1. Share of older generations increasing over time, 2012‐2060 ......................................................... 6  Table 2. Changing profile of EURES clients in Latvia, 2004‐2010 ................................................................ 54    Boxes  Box 1. Older People Have Not Built Up Much Wealth in Central Europe and the Baltics .......................... 10  Box 2. The Uneven Burden of Care in Central European and Baltic countries ........................................... 17  Box 3. The conditions for lifelong learning are set early in life ......................................................... 22  Box 4. Public Employment Service Policies to Support Employment of Older Workers ............................ 26  Box 5. Fiscal and Social Sustainability of Pension Systems ................................................................ 30  Box 6. Latvia: Time to death as driver of public healthcare costs .............................................................. 40  Box 7. Total fertility Rate as a measure of cohort fertility .................................................................. 55        iii    Country Classification Utilized in Report  The report focuses on the following countries of Central Europe and the Baltics: Bulgaria, Croatia,  the Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, the Slovak Republic  and Slovenia. These countries are grouped together as they are aging differently to the older EU  member  states  of  Western  Europe,  labeled  the  EU‐15  countries.  The  EU‐15  group  of  member  states includes all countries that were in the European Union prior to 2004, namely the following  fifteen  countries:  Austria,  Belgium,  Denmark,  Finland,  France,  Germany,  Greece,  Ireland,  Italy,  Luxembourg, Netherlands, Portugal, Spain, Sweden, and the United Kingdom.      iv    Acknowledgements  The  report  summarizes  key  findings  from  a  World  Bank  research  program  on  aging  in  the  countries  of  Central  Europe  and  the  Baltics.  Background  papers  and  analysis  used  in  the  report  was  received  from  Miglena  Abels,  Gallina  Andronova  Vincelette,  Tami  Aritomi,  Nina  Arnhold,  Ana Maria Munoz Boudet, Minh Cong Nguyen, Joao Pedro De Azevedo, Carmen De Paz, Roberta  Gatti,  Karolina  Goraus,  Silvia  Guallar  Artal,  Mihails  Hazans,  Paulina  Ewa  Holda,  Christoph  Kurowski,  Victoria  Levin,  Kate  Mandeville,  Gady  Saiovici,  Kenneth  Simler,  Emilia  Skrok,  and  Asta Zviniene. The report was written by Emily Sinnott and Johannes Koettl. The team is grateful  for  the  guidance,  support,  and  technical  inputs  of  Mamta  Murthi,  Christian  Bodewig,  Andrew  Mason and Omar Arias. Isadora Nouel provided the team with excellent administrative support.     The research program resulted in the following background papers. These are:      Nina Arnhold, Jaroslaw Gorniak and Vitus Puttmann. 2015. “Lifelong Learning for Aging  Societies: Policy Options for Poland.” The World Bank.    Jesús Crespo Cuaresma, Elke Loichinger and Gallina Andronova Vincelette. 2014. “Aging  Workforce in Europe: A Sector‐Level Investigation.” The World Bank.    Roberta  Gatti,  Karolina  Goraus  and  Paulina  Ewa  Holda.  2015.  “Active  Aging  in  Poland:  Current Trends and Prospects for Labor Market Activity Among the 50 Plus.” The World  Bank.    Stanisława  Golinowska,  Ewa  Kocot  and  Agnieszka  Sowa.  2014.  “Ageing,  Health  Expenditure and Health Policy Review for Poland.” The World Bank.    Angela Luci‐Greulich, Aurélien Dasre and Ceren Inan. 2014. “Fertility in Turkey, Bulgaria  and Romania: How to deal with a potential low‐fertility‐trap?” The World Bank.    Angela  Luci‐Greulich,  Olivier  Thévenon  and  Mathilde  Guergoat‐Larivière.  2013.  “Starting or Enlarging Families? The Determinants of Low Fertility in Europe.” The World  Bank.    Carola Gruen. 2015. “Poland: Profile of the 50+ Population.” The World Bank.    Mihails  Hazans.  2015.   “Migration  Experience  of  Poland  and  the  Baltic  Countries  in  the  Context of Economic Crisis.” The World Bank.    Kate Mandeville and Emily Sinnott. 2014. “Healthier Lives in Aging Societies.” The World  Bank.    Uldis Mitenbergs, Juris Bārzdiņš, Māris Taube, Rita Konstante, and Sigita Rozentāle. 2014.  “Health  Policy  for  Older  Adults  with  Special  Attention  to  Elderly  Patients  and  Practices  in Discharging Older Acute Care Patients: Exploratory Case Study for Latvia.” The World  Bank.    The report cites relevant background papers where it draws from them. The papers are available  at  www.worldbank.org/content/dam/Worldbank/Publications/ECA/aging‐europe‐background‐ papers.zip      v    Report in Brief  Europe is growing older, presenting both challenges and opportunities  Europe’s  population  is  growing  older.  People  are  living  longer  and  healthier  lives.  Wealthier  European Union (EU) countries have enjoyed near‐universal access to better health care and seen  public health promotion and lifestyle changes that have reduced the morbidity and mortality due  to  heart  disease,  an  effort  known  as  the  “cardiovascular  revolution”.  As  a  result  the  EU‐15  countries  enjoy  an  average  life  expectancy  of  81  years.  At  the  same  time,  EU‐15  countries  have  also  witnessed  a  drop  in  fertility  since  the  1970s,  though  recently  fertility  has  stabilized  or  re‐ increased in a number of countries.    Central Europe and the Baltic countries are aging more rapidly and for different reasons  Within the EU, Central Europe and the Baltics are aging differently. Fertility has in general fallen  to  lower  levels  than  in  the  EU‐15,  in  a  number  of  countries  fertility  rates  are  as  low  as  1.3  or  1.4  children per woman. Increases in longevity are relatively low, however. Average life expectancy  is below EU‐15 and for most the gap is between four and seven years. Much of the lower longevity  is  explained  by  the  higher  mortality  amongst  the  poor.  In  addition,  the  significant  outward  migration of younger populations is considerably accelerating the aging process and has resulted  in a fall in populations in some countries.    Low Fertility and High Emigration Have Led to Falling or Stagnating Populations in Central  Europe and the Baltics  Cumulative population change 1990‐2010, in percent  50 % Change in population, 1990‐2010 40 30 20 10 0 Hungary Latvia Bulgaria Slovak Rep. Greece Austria Romania Sweden Luxembourg Lithuania Poland Portugal Denmark U.K. Italy Netherlands Cyprus Malta Estonia Croatia Slovenia Belgium Czech Rep. Germany France Ireland Finland Spain ‐10 ‐20 ‐30 Falling populations: Low Low population Growing populations High population Fertility, high emigration growth growth Net migration Natural increase   Notes: The natural increase in the population is defined as births minus deaths. Net migration is the net total of  migrants during the period, that is, the total number of immigrants less the number of emigrants.  Source: Based on United Nations’ Population Division (2013).           vi    Aging without policy changes will present challenges   With  only  modest  increases  in  longevity  and  declines  in  fertility  and  outmigration  resulting  in  shrinking  younger  cohorts,  countries  in  Central  Europe  and  the  Baltics  are  can  expect  to  face  several  economic  and  social  challenges  in  the  absence  of  adaptive  policy  responses.  Declines  in  the  size  of  the  labor  force  could  present  risks  to  economic  growth;  fiscal  pressures  could  strain  countries’  efforts  to  provide  adequate  services  as  well  as  income  security  to  their  aging  populations; firms could lose out on productivity gains if they fail to adapt to an aging workforce.  Provided  countries  can  put  policies  in  place  that  allow  them  to  address  these  challenges,  aging  Central  European  and  Baltic  countries  can  continue  to  realize  gains  in  economic  output  and  welfare, and converge to high EU income levels. This outcome is by no means automatic. It will  require  early  and  coordinated  policy  initiatives  covering  labor  markets,  healthcare,  education,  pensions, long‐term care, migration and family policy.      How can Central Europe and the Baltic States respond to their aging challenge?   The solution lies in investing in people to enable them to age actively and healthily—with scope  for action at the level of governments, firms and individuals. Specifically:    Productive aging   Productive aging:  Providing more flexible work arrangements, including increased part‐time  work,  both  for  workers  transitioning  to  retirement  and  parents  of  young  children,  will  be  important enabling longer working lives for an aging workforce. Older workers are also more  likely  to  remain  in  the  labor  force  when  early  retirement  options  are  limited.  Moreover,  creating  affordable  childcare  and  eldercare  options  can help women  stay  in  work.  Together,  such  measures  can  help  compensate  for  fewer  younger  workers  by  increasing  labor  force  participation at all ages, but particularly for women and older workers (45+). If successful this  will keep the ratio of active to inactive in the population relatively stable. More workers will  bring  higher  growth;  more  fiscal  revenues  and  less  expenditures;  and  more  life‐time  wealth  accumulation  and  less  poverty.  The  Czech  Republic,  Estonia  and  Latvia  already  have  achieved high labor force participation among older adults.    Firm and productivity: Enhancing the productivity of the aging labor force will be important to  sustaining growth. While flexibility is a concern as older workers are less likely to move across  firms,  sectors  and  geographically,  firm‐level  changes  in  production  techniques  have  been  shown  to  yield  dividends  for  enhancing  the  productivity  of  older  workers.  Much  more  can  be  done  to  implement  such  measures,  which  require  more  experimentation  and  dissemination. Increasing training at all ages will be important.    Education  and  skills:  Investing  in  skills  for  longer  and  more  productive  working  lives  is  also  critical.  The  smaller  cohort  of  younger  people  entering  the  school  system  creates  opportunities  to  improve  the  quality  of  education.  Efforts  should  start  from  early  childhood  education  onwards.  Young  people  in  Estonia  and  Poland  perform  the  most  strongly  in  the  OECD’s Program for International Student Assessment.       vii    Healthy aging   Achieving  longer,  healthier  lives:  A  greater  focus  by  countries’  health systems  on tackling  non‐ communicable  diseases  through  disease  prevention,  detection  and  treatment  will  be  important to ensuring healthy aging. Individuals, especially men, are challenged with making  lifestyle  changes  to  reduce  risky  behaviors  such  as  smoking  and  alcohol  use.  Increasing— healthy—life  expectancy  would  not  only  improve  quality  of  life,  but  enable  people  to  work  longer  and  reduce  the  health  and  long‐term  costs  associated  with  sickness.  Health  systems  need to target interventions to reduce health inequalities, as the worse health outcomes of the  least  well  off  explain  a  large  part  of  poorer  health  outcomes.  Slovenia  performs  strongly  in  terms of raising longevity to EU‐15 levels.    Welfare, spending prioritization and migration   Welfare and pensions: Aging creates pressures on public spending. Unlike in the EU‐15, middle‐ aged and older people have not managed to accumulate much wealth and rely on labor and  pension  income.  Future  projections  are  for  pension  coverage  and  adequacy  to  fall  substantially in some countries, leading to increased vulnerability to poverty for older people.  Policies to expand minimum income schemes are likely to form part of the solution for older  age  groups,  along  with  measures  to  encourage  increased  household  savings  for  younger  people.   Managing  age‐related  spending  pressures:  More  broadly,  ensuring  adequate  services  in  aging  societies will add to countries’ fiscal pressures. As a result, prioritizing, increasing efficiency  and making trade‐offs in public spending will be necessary to control aging‐related spending,  such  as  in  pensions  and  long‐term  care,  and  also  more  general  cost  pressures  that  are  likely  to arise in sectors such as health. There is also a case of shifting social security financing from  labor  taxation  to  general  revenue  financing,  where  labor  taxes  are  high  and  social  security  taxes cannot meet all aging‐related costs.   A  return  to  balanced  demographics:  Ultimately,  the  countries  of  Central  Europe  and  the  Baltics  will  need  to  achieve  sustainable  levels  of  fertility  and  net  migration  to  return  to  a  more  balanced  age  structure.  Some  Western  European  countries  were  able  to  re‐increase  fertility  rates,  and  the  key  to  their  success  seems  to  be  a  reconciliation  of  family  and  career  goals  for  women.  However,  for  the  less  rich  Central  European  and  Baltic  countries  the  priority  is  to  raise  incomes  so  that  people  can  afford  to  have  the  two  children  they  say  they  want.  In  any  case, a rise in fertility is a long‐term solution as    Outward migration of a young and relatively well‐educated cohort brings its own challenges.  It  can  also  represent  an  opportunity  as  the  diaspora  can  form  an  important  network  to  encourage  export  opportunities,  remittances  can  also  be  an  important  source  of  income  and  seed  capital  for  new  businesses,  and  returning  diaspora  can  bring  invaluable  experience,  knowledge  and  networks.  Policies  encouraging  immigration  into  Central  Europe  and  the  Baltics can contribute.        viii    So what’s next?    Countries in Central Europe and the Baltics have made significant progress on many of the areas  identified above.  But more is needed. While the remaining challenges are clear and certainly not  insurmountable, they will require sustained measures on behalf of governments, employers and  individuals.  Having  a  wide  debate  on  reform  options  is  critical  to  building  consensus  on  the  issues,  such  as  raising  labor  force  participation,  reducing  health  inequality,  providing  adequate  long‐term care and old‐age income security.       ix    Policy Priorities for Central Europe and Baltics Aging Economies  Employment/Productivity Challenge  Higher  Medium   Lower  Relatively  low  labor  force  participation  Higher  than  average  gap  in  labor  force  LFP generally high and a relatively large  (LFP),  including  for  older  adults  participation,  including  of  older  adults  share  of  older  adults  are  active;  No  or  (compared  to  EU‐28);  Large  gender  gap  (relative  to  EU‐28);  Small  and  closing  small  gender  gap  in  retirement  ages;  in  retirement  ages;  Comparatively  poor  gender  gap  in  retirement  ages;  Slovak  Higher  than  average  performance  on  performance  on  PISA  (Bulgaria  and  Rep.  performance  below  average  on  PISA (except Lithuania).  Romania).  PISA.     Support  increased  LFP  of  45+  and  Support  increased  LFP  of  45+  and  Focus  on  targeted  interventions  to  women;  Re‐design  early  retirement  women;  Focus  on  increasing  decrease  within‐country  inequality  of  schemes;  Equalize  retirement  ages;  employability  of  older  job‐seekers  and  labor  market  outcomes  for  Invest  in  human  capital  of  upcoming  maintaining  productivity  of  older  disadvantaged  groups  across  the  cohorts.  workers; Raise education performance of  lifespan.  young to highest levels.  Bulgaria, Croatia,  Hungary, Romania  Poland, Slovak Republic, Slovenia Czech  Republic,  Estonia,  Latvia,  Lithuania  Health Challenge  Higher  Medium   Lower  Low  life  expectancy  gains‐‐a  large  gap  Life  expectancy  gap  remains  with  the  Life  expectancy  is  close  to  the  EU‐15  remains with the EU‐15 (5‐7 years).  EU‐15 (3‐4 year gap).   average.        Target  risky  behaviors  and  detect/treat  Target  risky  behaviors  and  detect/treat  Convergence almost achieved; challenge  diseases  of  the  circulatory  system;  diseases  of  the  circulatory  system;  is to increase healthy life years   Reduce excess male mortality and health  Reduce inequality  inequality  Bulgaria,  Estonia,  Hungary,  Latvia,  Croatia, Czech Republic, Poland Slovenia  Lithuania, Romania, Slovak Republic    Aging‐Related Public Spending Pressures  Higher Spending  Medium Spending Lower Spending Greater than 20% of GDP  15‐20% of GDP  Less than 15% of GDP  Richer  EU‐15  economies  where  Mix  of  countries  with  low  pension  Mainly  less  rich  EU  economies  with  pensions,  health  and  long‐term  care  spending  or  low  public  health  costs  or  smaller public health and long‐term care  outlays already high and set to grow.  low  long‐term  care  provision.  Projected  provision. Most projected to remain  low    growth  varies‐‐  Poland  to  fall  to  among  spenders.  Exception  is  the  Slovak    lowest  in  EU  whereas  Slovenia  to  Republic,  which  will  join  higher  become  the  biggest  spender  (explained  spending  Central  European  neighbors  by pension costs).  (given pension rise).      Spending  pressures  likely  to  grow  (pensions,  health  and  long‐term  care):  Identify  priorities in age‐related spending; Plan for adequate coverage and levels of pension  benefits while ensuring pension system sustainability.    Croatia,  Czech  Republic,  Hungary,  Bulgaria,  Estonia,  Latvia,  Lithuania, Poland, Slovenia   Romania, Slovak Republic  Migration and Family Policy Priorities  All Countries  Increased  provision  of  childcare;  Flexible  workplace  practices  to  support  families;  Progressive  tax‐benefit  policies  to  support  families;  Immigration  policy  to  attract  and  integrate  migrants  into  the  labor  market;  Foster  the  diaspora’s  engagement  in  economic and social development and expand “virtual borders”.    x    1. How Central Europe and the Baltics is Aging  1.1 Central Europe and the Baltic Aging Differently than the Rest of the EU  Europe’s  population  is  growing  older.  People  are  living  longer  and  healthier  lives.  Wealthier  countries  have  enjoyed  near‐universal  access  to  better  health  care  and  seen  public  health  promotion and lifestyle changes that have reduced morbidity and mortality due to heart disease,  an  effort  known  as  the  “cardiovascular  revolution”.  As  a  result  the  EU‐15  countries1  enjoy  an  average life expectancy of 81 years. At the same time, EU‐15 countries have also witnessed a drop  in fertility since the 1970s, although more recently fertility rates have stabilized or re‐increased in  a number of countries.  Central European and Baltic countries are aging for different reasons compared to the  rest of the European Union (EU). Fertility has in general fallen to lower levels than in the EU‐15;  in a number of countries fertility rates have fallen as low as 1.3 children per woman. Increases in  longevity  are  relatively  low,  however.  Average  life  expectancy  is  below  EU‐15  and  for  most  of  these countries the gap is between four and seven years. Much of the lower longevity is explained  by  higher  mortality  amongst  the  poor.  In  addition,  the  significant  outward  migration  flows  of  younger  populations  are  considerably  accelerating  the  aging  process  and  have  resulted  in  populations  also  shrinking.  Aging  has  been  more  rapid  than  in  the  EU‐15.  The  share  of  the  population aged 65 and over increased by just over a third in Central Europe and the Baltics over  1990‐2010 compared to a rise of 24 percent in the EU‐15.  The  countries  of  Central  Europe  and  the  Baltics  stand  out  within  the  EU  for  their  declining  or  slow‐growing  populations.  In  seven  Central  European  and  Baltic  countries,  populations  have  decreased  since  1990  (Figure  1).  The  remaining  countries  registered  low  population  growth,  from  0.1  percent  in  Poland  to  3  percent  in  the  Slovak  Republic.  Fertility  played  a  large  role  in  Central  Europe  and  the  Baltics,  rapidly  decreasing  from  just  below  the  replacement rate at 1.9 children per woman in 1990 to 1.5 in 2012. Deaths outnumbered births in  all  countries  except  Poland  and  the  Slovak  Republic  over  1990‐2010.  But  beyond  the  natural  decline in the population, a number of these EU countries experienced  high rates of emigration.  Emigration  sped  up  following  EU  accession  and  the  2008/09  economic  crisis  provided  further  impetus  for  younger  segments  of  the  population  to  leave.  By  contrast,  the  other  EU  countries— with  the  exception  of  Germany—had  population  growth  ranging  from 6.5  percent  to  44  percent  over  1990‐2010.  Fertility  rates  have  remained  close  to  replacement  in  some  EU‐15  countries  and  almost  all  countries  benefitted  from  immigration,  certain  countries  like  Ireland  and  Spain  substantially so, resulting in growth in their working‐age population.                                                                 1 Labeled the EU‐15 countries, this group of member states includes all countries that were in the European Union  prior to 2004, namely the following fifteen countries: Austria, Belgium, Denmark, Finland, France, Germany, Greece,  Ireland, Italy, Luxembourg, Netherlands, Portugal, Spain, Sweden, and the United Kingdom.  1    Figure 1. Low fertility and high emigration have led to falling or stagnating populations in  Central Europe and the Baltics  Cumulative population change 1990‐2010, in percent  50 % Change in population, 1990‐2010 40 30 20 10 0 Latvia Hungary U.K. Bulgaria Romania Greece Lithuania Portugal Poland Denmark Sweden Czech Rep. Slovak Rep. Austria Luxembourg Italy Netherlands Cyprus Malta Estonia France Ireland Germany Finland Spain Belgium Croatia Slovenia ‐10 ‐20 ‐30 Falling populations: Low Low population Growing populations High population Fertility, high emigration growth growth Net migration Natural increase   Notes: The natural increase in the population is defined as births minus deaths. Net migration is the net total of  migrants during the period, that is, the total number of immigrants less the number of emigrants.  Source: World Bank calculations based on United Nations Population Division (2013).  1.2 Three Factors Explain How Central Europe and the Baltics is Aging  Whereas demographic aging has been accompanied by large gains in life expectancy in  the  EU‐15,  in  Central  Europe  and  the  Baltics  aging  has  occurred  without  the  same  increase  in  longevity. There is a large gap in life expectancy between Central Europe and the Baltics and the  EU‐15,  and  men  in  particular  are  expected  to  live  for  a  much  shorter  time  in  many  Central  European  and  the  Baltic  countries.  Since  the  Second  World  War,  the  largest  gains  in  life  expectancy  were  seen  from  the  early  1950s  to  the  late  1960s,  when  life  expectancy  at  birth  increased  from  63  to  70 years  in  Central  Europe  and  the  Baltics.2  With  the  exception  of  Slovenia  and to a certain extent Croatia and the Czech Republic,  life expectancy then has stagnated since  the  1960s  in  the  Baltics.3  Even  though  life  expectancy  gains  picked  up  from  the  mid‐1990s  onwards, people can expect to live five years less on average in the Central European and Baltic  countries than in the rest of the EU (Figure 2).                                                                        2 Based on United Nations’ Population Division (2013).  3 Slovenia was the exception where gains were at or close to the five years experienced on average in the EU‐15.  Source: World Bank’s World Development Indicators.  2    Figure 2. Italy gained 14 years of life expectancy since 1960 and Latvia just four years  Life expectancy gains lag behind the EU‐15    Source: World Bank calculations based on World Bank’s World Development Indicators.    The sharp fall in fertility since 1990 has been the major driver of demographic change  in Central Europe and the Baltics. Fertility was relatively stable during the 1970s and 1980s, and  began  to  fall  dramatically  by  the  mid‐1990s.  From  close  to  replacement  rate  fertility  in  the  early  1990s, Central Europe and the Baltics joined the group of countries with lowest fertility by 2002,  when  fertility  rates  were  around  1.3 in  many  countries.  Despite  a  recent  small  upsurge  in  many  countries, Central Europe and the Baltics registered comparatively low fertility rates in 2012 (with  a total fertility rate of 1.6 or below) (Figure 3). Lithuania and Slovenia are at the upper end of the  group  with  a  total  fertility  rate  of  1.6,  while  the  Slovak  Republic,  Hungary  and  Poland  fall  into  the  group  with  the  lowest  fertility  rates  in  the  EU—at  around  1.3.  In  the EU‐15,  there  is  a  group  of  higher  fertility  countries—Belgium,  Denmark,  Finland,  France,  Ireland,  the  Netherlands,  Sweden,  and  the  United  Kingdom—close  to  the  replacement  rate  required  for  maintaining  populations at current levels without migration, 2.1 children per woman.   The  other  major  element  leading  to  the  decline  in  populations  and  the  shrinking  of  younger generations is emigration. Central Europe and the Baltics is partly getting older due to  outmigration,  while  EU‐15  countries  are  on  the  contrary  becoming  younger  as  a  result  of  immigration. Only the Czech Republic, the Slovak Republic and Slovenia, according to UN (2013)  statistics,  have  had  positive  net  migration  rates;  the  rest  of  Central  Europe  and  the  Baltics  have  lost  population  to  out‐migration  and  not  attracted  many  immigrants.  By  contrast,  all  EU‐15  countries  are  receiving  immigrants.  Following  the  EU  expansion  in  2004,  all  the  Central  Europe  and Baltic EU member states registered spikes in outmigration. Citizens from Latvia, Lithuania,  Estonia  and  Poland  have  been  among  the  most  mobile.  Migrants  tend  to  be  younger  than  the  natives  of  the  EU  countries  to  which  they  usually  move.  For  example,  most  Polish  and  Baltic  emigrants  depart  at  between  15  and  34  years  old.4  Outmigration  has  caused  the  younger  age  groups to shrink faster than overall populations in sending countries, thus accelerating aging.                                                                  4  Hazans 2015.  3    Figure 3. Most Central Europe and Baltic countries have low fertility rates  Total fertility rates in 1990 and 2012 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 Greece Belgium Netherlands Estonia Czech Republic Slovak Republic Lithuania Luxembourg Ireland Croatia Bulgaria Cyprus Austria Malta Italy Germany Hungary United Kingdom Denmark France Finland Romania Latvia Spain Poland Slovenia Portugal Sweden Closer to replacement Lower fertility Very low fertility 1990 2012   Notes:  Countries  are  ranked  in  ascending  order  of  fertility  rates  in  2012.  The  dotted  line  denotes  replacement  fertility  rate  of  2.1.  Very  low  fertility  is  here  defined  as  those  countries  with  a  total  fertility  rate  (TFR)  of  1.5  or  below;  Lower  fertility is defined as having a TFR over 1.5 and under 1.7; and closer to replacement rate is defined as having a TFR of  1.7 and over.  Source: World Bank calculations based on World Bank’s World Development Indicators.    1.3 The Future for Aging in Central Europe and the Baltics  The  median  age  of  the  population  is  projected  to  rise  in  Central  Europe  and  the  Baltics  more  quickly  than  in  the  EU‐15.  This  aging  phenomenon—increases  in  the  median  age  of  the  population  due  to  mostly  to  shrinking  younger  generations—is  the  focus  of  this  report.  The  median  age  of  the  population  will  continue  to  rise  quickly  in  Central  Europe  and  the  Baltics  as  the  combined  influence  of  a  fall  in  fertility  and  outmigration  persists  and  younger  generations  decrease in size. The median age is set to increase from 40 in 2012 to 46 in 2030 and to 48 in 2060.  Aging  will  occur  more  rapidly  than  in  the  EU‐15:  the  EU‐15  starts  off  with  a  higher  median  age  of 42 years in 2012, but has a slower increase to 45 in 2030 and 46 in 2060. Older generations will  continue to increase in size relative to younger generations (see Figure 4 and Table 1). Those aged  50  or  older  will  represent  43.4  percent  of  the  in  2030  and  close  to  half  (47.6  percent)  of  by  2060.  The labor force will become older, with those aged 50 and over making up a third of the working‐ age  population5  by  2030.  Aging  in  Central  Europe  and  the  Baltics  has  not  brought  the  same  growth  in  the  numbers  of  very  elderly  (aged  80  and  over)  that  occurred  in  the  EU‐15  as  life  expectancy has been lower. But countries have to prepare for this to change. The population share  of the very elderly (aged 80) will increase from 3.8 percent today to 5.8 percent in 2030 and almost  11.8 percent in 2060.   The population structure in Central Europe and the Baltics is more imbalanced than in  the  EU‐15—there  is  more  variation  in  the  size  of  generations.  Large  changes  in  fertility  across  age groups and recent high migration among the young have led to greater differences in the size                                                               5  Here defined at the population aged 15 to 64 years old.  4    of  generations  in  Central  Europe  and  the  Baltics  compared  to  the  EU‐15.  Limited  longevity  and  higher  male  excess  mortality  from  middle  age  onward  means  that  there  are  less  people  at  older  ages and fewer males than females. For illustration, Figure 5 shows the projected variation in the  size of difference age cohorts between Central Europe and the Baltics and the EU‐15 in 2030. By  2030,  middle‐aged  groups  (aged  40‐59)  are  much  larger  in  Central  Europe  and  the  Baltics  and  younger  generations  smaller.  These  larger  sized  cohorts  have  implications  for  aging  societies  in  Central Europe and the Baltics. For the next two decades or so, countries will have to prepare for  the  aging  of  workforces.  As  young  student‐age populations  continue  to  fall,  countries  will  have  to  reduce  their  schools  infrastructure.  A  wave  of  people  reaching  pension  age  at  the  same  time  will place additional demands on public budgets, which requires planning. Likewise, a surge in  deaths  for  a  transitional  time  period  will  mean  that  health  services  need  to  adapt  to  meet  increased  demand.  These  waves  of  larger‐sized  age  groups  rippling  through  the  population  structure  may  be  transitional  if  outmigration  declines  and  fertility  rises.  However,  even  if  this  move to a more balanced population structure take place, the transition period will be long. Low  fertility  today  has  a  multiplier  effect  as  there  are  fewer  people  of  child‐rearing  age  in  future  generations.   Figure 4. Younger generations to shrink in Central Europe and the Baltics, as populations  become more top heavy  Share of population of each age cohort, by gender, in percent  Central Europe and the Baltics    EU‐15    2012 2030 Note: Population projections for 2030 are based on Eurostat’s main population projection scenario.  Source: World Bank calculations based on Eurostat.            5    Table 1. Share of older generations increasing over  Figure 5. Younger generations are relatively  time, 2012‐2060  small in Central Europe and the Baltics  Share of the population in Central Europe and the Baltics, in  Difference in size of age groups between Central  percent  Europe and the Baltics and the EU‐15, as a share  of total population, 2030  Age 2012 2030 2060 0 ‐14 15.0 14.2 14.1 80+ 15 ‐29 19.8 15.9 15.3 70‐79 30 ‐49 28.7 26.5 22.9 60‐69 50 ‐64 20.8 21.0 16.8 65 ‐79 11.9 16.6 19.0 50‐59 Age Group 80+ 3.8 5.8 11.8 40‐49 30‐39 Working age (aged 15 ‐64) 69.3 63.3 55.1 Old‐age dependency ratio 22.6 35.5 56.0 20‐29 50+ share of workforce 30.1 33.1 30.5 10‐19 50+ 36.5 43.4 47.6 0‐9 65+ 15.6 22.5 30.8 80+ 3.8 5.8 11.8 ‐2 ‐1 0 1 2 3 Population change ‐3.9 ‐8.9   Note: Population projections given for 2030 and 2060 are based on Eurostat’s main population projection scenario. The  difference in size of age groups in the figure shows how much larger (+)/smaller (‐) is each age group in Central Europe  and the Baltics compared to the EU‐15, expressed as a share of the total population.  Source: World Bank calculations based on Eurostat.  2. The Policy Challenge for Aging Central  European and Baltic Countries  Aging  without  policy  changes  will  present  challenges.  With  declines  in  fertility  and  outmigration  as  the  strongest  demographic  factors,  countries  need  to address  the  economic  and  social impacts of shrinking younger cohorts. Without an appropriate policy response, aging could  negatively affect economic growth in three ways. First, it could reduce growth through a decrease  in the labor force as younger generations shrink. In addition, the skill composition of the workers  might worsen, as older workers may end up with obsolete skills, leading to slowing productivity  growth  and  innovation.  Second,  population  aging  could  lower  private  savings  if  elderly  people  save  less  than  prime  working‐age  individuals.  Lower  savings  could  dampen  investment  and  growth.  Third,  aging  is  a  direct  cost  driver  for  public  spending,  especially  for  pensions,  health  and  long‐term  care,  and  if  aging‐related  fiscal  costs  were  to  rise  unsustainably,  this  would  threaten growth. But provided countries can put policies in place that allow them to address these  challenges, aging Central European and Baltic countries can continue to realize gains in economic  output and welfare, and converge to high EU income levels. Aging with continued growth is by  no  means  automatic.  It  will  require  early  and  coordinated  policy  initiatives  covering  labor  markets,  healthcare,  education,  pensions,  long‐term  care,  migration  and  family  policy.   Finally,  given the relatively low gains in life expectancy in many countries, Central Europe and the Baltics  will need to take advantage of further possible increases in longevity.  6    Central Europe and the Baltics face the challenge of continuing to close the income gap  with the EU‐15, despite aging. Considerable progress in income convergence with the EU‐15 has  been  made  since  the  1990s,  even  while  younger  generations  have  been  shrinking  and  the  population  has  been  becoming  older.  Central  Europe  and  the  Baltic  countries  have  in  the  past  two  decades  began  to  close  the  income  gap  with  Western  Europe  for  the  first  time  since  the  industrial  revolution  (Figure  6).  Historical  data  is  not  available  for  all  countries,  but  using  information  from  Angus  Maddison’s  database  on  economic  growth  over  the  last  centuries,6  it  is  possible  to  compare  developments  in  seven  Central  European  and  Baltic  nations  with  Western  Europe.  Incomes  in  these  seven  countries  were  lower  than  in  Western  Europe  throughout  the  medieval era, only to further lag behind following the industrial revolution.7 But since 1990, they  has  seen  unprecedented  growth,  with  average  income  per  capita  as  a  share  of  that  in  Western  Europe  growing  from  37  percent  in  1990  to  52  percent  in  2012.  All  Central  European  and  Baltic  countries  were  able  to  narrow  the  income  gap  with  the  EU‐15  average  since  1995:  economic  growth  since  2000  averaged  about  3.5  percent  a  year,  led  by  growth  in  total  factor  productivity  and capital deepening.8 It is estimated that total factor productivity, including improvements in  labor quality, was responsible for more than 50 percent of output growth in Central Europe and  the  Baltics  and  a  rise  in  capital  intensity  for  slightly  less  than  40  percent  since  2000.  Labor  accounted for a mere 10 percent, and largely reflected the increase in the participation rates. The  challenge will be to keep incomes converging with the wealthier EU economies as countries age.  Figure 6. Growth has converged to Western Europe despite aging in the past twenty years  Per capita output in Eastern Europe as a share of Western Europe, Western Europe = 100, 1500‐2012  80 60 40 20 0 1500 1700 1820 1870 1913 1950 1970 1990 2012   Notes:  The  country  groupings  in  panel  (a)  represent  those  used  in  the  database  of  Maddison  (2010)  on  historical  economic growth in the world between AD 1 and 2010. Eastern Europe consists of Albania, Bulgaria, Czechoslovakia,  Greece,  Hungary,  Poland,  Portugal,  Romania  and  Yugoslavia.  Western  Europe  is  made  up  of  30  countries:  Austria,  Belgium,  Denmark,  Finland,  France,  Germany,  Italy,  Ireland,  the  Netherlands,  Norway,  Spain,  Sweden,  Switzerland,  the U.K. and fourteen small Western European countries.  Source: World Bank calculations  with Panel (a)  based on Maddison  (2010)  and the World Bank’s World Development  Indicators, and panel (b) based on Eurostat.                                                               6 The Maddison‐Project 2013.  7 For an account of the historical growth experience of one of these countries, see Piatkowski (2013) who covers how  Poland fell behind from the sixteenth century onwards as it became a largely agrarian economy and failed to  industrialize when the West did.  8 World Bank’s Central Europe and Baltics RER (June 2014).    7    Figure 7. Policy framework for healthy, productive, and prosperous aging    How  can  the  countries  of  Central  Europe  and  the  Baltics  respond  to  the  aging  challenge? The solution lies in investing in people to allow them to age productively, while taking  measures  at  the  level  of  the  government,  the  firm  and  the  individuals  to  tackle  economic  challenges.  Healthy  aging  aims  at  reducing  excess  mortality  and  morbidity.  Healthy  aging  is  a  pre‐requisite for productive aging, because only healthy people will be able to both work longer,  but  also  enjoy  healthier  lives  during  their  retirement—and  hence  contain  health  and  long‐term  care expenditures. Increased health is important, of course, in itself as it contributes to increasing  overall welfare.   Productive  aging  focuses  on  enhancing  the  motivation  and  opportunities  for  people  to  contribute  productively  throughout  their  lives—in  particular,  in  the  labor  market—and  will  require  reforms  in  many  policy  fields,  ranging  from  labor  regulations  that  affect  incentives,  workplace  interventions  to  foster  productivity  of  older  workers,  benefit  policy,  skills,  and  education. The falling size of younger generations means that economies need to invest more in  the  productivity  of  the  aging  labor  force  to  ensure  productive  aging.  Interventions  at  the  firm  level,  ranging  from  ergonomic  adjustments  in  the  workplace  to  mixed‐age  teams  can  help  in  reaping  the  benefits  of  an  aging  workforce  by  ensuring  productivity  is  maintained.  Firms  have  already begun to experiment and identify these interventions, mostly in the EU‐15 countries, and  have  even  started  to  reap  the  benefits  associated  with  an  aging  workforce.9  Yet,  these  firm‐level                                                               9 Cai and Stoyanov (2014), for example, find that older countries have started shifting exports to  industries that intensively rely more on so‐called age‐appreciating skills—that is, skills that improve with  age, as opposed to age‐depreciating skills.  8    interventions  need  to  be  disseminated  more  broadly  and  their  implementation  fostered  with  public  support.  In  the  education  sector,  the  focus  needs  to  be  on  preparing  current  and  future  generations for longer working lives by increasing skills. These efforts begin from early childhood  interventions  that  help  to  lay  the  foundations  for  continued,  life‐long  learning  to  continued  training  and  updating  of  knowledge  and  skills  throughout  the  life  cycle.  While  increasing  labor  force participation across all age groups can contribute, large groups of women and older people  currently  are  not  employed  and  could  boost  the  labor  force.  Increased  employment  is  the  one  policy  response  to  aging  that—if  achieved—can  ensure  that  growth  and  shared  prosperity  are  not  negatively  impacted:  it  means  that  increased  life  expectancy  translates  into  longer  working  lives,  keeping  the  ratio  of  time  spent  at  work  and  time  spent  in  retirement  in  balance.  Higher  labor force participation will also ensure that investments into human capital pay off for longer,  increasing  the  incentives  to  invest  in  acquiring  skills  and  education.  Longer  working  lives  are  necessary  for  prosperous  aging,  allowing  people  to  accumulate  more  savings  and  wealth,  increasing prosperity and available income during retirement, and increase fiscal revenues while  decreasing expenditures, in particular on public pensions.   Prosperous aging, finally, aims at creating the conditions whereby the aging economy can  flourish and at ensuring that the elderly can enjoy a prosperous retirement without infringing on  the  prospects  of  future  generations.  The  channels  for  growth—labor  supply,  capital  formation,  and productivity—will undoubtedly be influenced by shifting demographics: the focus here is on  the potential role of behavioral and technological change in mitigating adverse effects of an aging  population, but also sound and proactive macroeconomic policies. It will necessitate appropriate  policies to deal with age‐related fiscal pressures, including social protection financing. Pensions  make up the largest share of aging‐related spending and are set to grow in a number of countries.  Health costs are rising, more due to technology and the increased demand for health services that  occurs  as  economies  grow,  but  aging  will  contribute—particularly  if  accompanied  by  more  bad  health. The provision of long‐term care services is low in Central Europe and the Baltics. Demand  for  eldercare  is  likely  to  grow  as  the  share  of  the  very  elderly  rises  and  a  rise  in  labor  force  participation  among  women  would  also  reduce  the  informal  care  workforce  that  is  currently  relied  upon.  Given  these  spending  pressures,  prioritizing,  increasing  efficiency  and  making  trade‐offs  in  public  spending  will  be  necessary  to  control  aging‐related  spending,  such  as  on  pensions, and more general cost pressures that are likely to arise in sectors such as health. There  is also a case of shifting social security financing from labor taxation to general revenue financing,  where labor taxes are high and social security taxes cannot meet all aging‐related costs.  Aging  economics  in  Central  Europe  and  the  Baltics  face  a  big  challenge  in  protecting  future older generations from poverty. Unlike in EU‐15 countries, middle‐aged and older people  do not hold much wealth in Central European and Baltic countries and having little savings they  rely on labor and pension income. Box 1 outlines the relatively lower wealth in the hands of older  households in Central Europe and the Baltics compared to the EU‐15. Pensions currently play an  important  role  in  protecting  older  people  from  poverty.  Future  projections  are  for  pension  coverage and adequacy to fall substantially in some countries, leading to increased vulnerability  to poverty for older people. So an important challenge will be how to protect older people from  poverty,  while  ensuring  pension  systems  are  sustainable.  Policies  to  expand  minimum  income  9    schemes  are  likely  to  form  part  of  the  solution  for  older  age  groups,  along  with  measures  to  encourage increased household savings for younger people.  Migration and increased fertility may, to a certain extent, offer a path in the future for  countries  to  have  more  equally  sized  generations.  Inward  migration  or  fertility  increases  are  unlikely  to  reverse  aging  in  Central  Europe  and  the  Baltics,  but  in  the  longer‐term  they  can  contribute  to  a  rebalancing  of  the  population  structure  and  increase  the  size  of  younger  generations.  Box 1. Older People Have Not Built Up Much Wealth in Central Europe and the Baltics   Middle‐aged and older people do not hold much wealth in Central Europe and the Baltics. Median net  worth  in  countries  like  the  Czech  Republic,  Poland,  or  Hungary  is  much  lower  compared  to  other  EU  countries (panel A Figure B1.1). Older generations in Central Europe and the Baltics tend to have lower  wealth compared to younger generations and they rely on pensions and wages for income. There is also  a  large  share  of  individuals  with  no  wealth.  For  the  population  aged  50  and  over,  those  with  zero  or  negative  wealth  equal  14  percent  in  Poland  and  nearly  10  percent  in  the  Czech  Republic  compared  to  around  4  percent  or  under  in  Austria,  Belgium,  Denmark,  France,  Germany,  Italy,  the  Netherlands,  Switzerland, Sweden and Slovenia (panel B Figure B1.1). Slovenia stands out as having much better off  households than the other Central European and Baltic countries.    Figure B1.1. In Central Europe and Baltics countries, people had fewer opportunities to accumulate  wealth  Panel A: Median net worth by age group,  Panel B: Share of households with zero or negative  in absolute numbers    net worth   300,000 16 250,000 14 12 200,000 10 150,000 8 100,000 6 4 50,000 2 0 0 Italy Netherlands Austria Poland Portugal Spain Czechia Denmark Switzerland Belgium Germany Hungary Slovenia France Sweden Netherlands Germany Czech Rep. Hungary Italy Austria Belgium Poland Denmark Switzerland Portugal Spain Sweden France Slovenia 50‐59 60‐69 70‐79 80+     Note. Net worth is the sum  of  net  real assets and net financial assets. Panel (a) shows household  median  net worth  in Euro,  2005 PPP. Since the CPI, which is used to  measure PPP,  does  not  take into account changes  to asset  prices  (only goods and services), deflating asset prices by PPP, is not an accurate representation of the real value of assets  across  the  countries.  Ideally,  one  should  deflate  physical  assets  such  as  houses  by  an  index  of  asset  prices.  Data  availability on household wealth is limited for Central European and Baltic countries. The analysis here is done for  the countries that participate in SHARE.  Source: Gruen (2015) based on SHARE, wave 4.      10    3. Productive aging  Older  workers  represent  an  increasingly  important  share  of  the  labor  force  and  high  employment  situation  and  productivity  rates  among  these  older  workers  is  central  to  growth  in  aging  economies.  This  section  of  the  report  analyzes  the  factors  facilitating  and  impeding  continued  employment and  productivity  for  an  older  workforce  in  Central  European  and  Baltic  countries. Before evidence on the challenges and opportunities of the productive aging agenda is  presented,  several  commonly‐held  myths  surrounding  older  workers  should  be  dispelled,  with  more evidence against these myths presented throughout the chapter.    Myth  1:  Older  workers  would  prefer  retirement  to  continued  employment.  In  fact,  a  Eurobarometer  survey  fielded  in  2011  demonstrated  that  two‐thirds  of  older  workers  in  Europe  (69 percent  in  EU‐15  and  52  percent  in Central  Europe  and  Baltics)  would  prefer  a  combination  of  a  part‐time  job  and  a  partial  pension  as  opposed  to  full  retirement  (Eurobarometer  2012).  Within  Central  Europe  and  Baltics,  this  preference  for  gradual  retirement  is  highest  in  Slovakia  and  Latvia  (at  67  percent  and  65  percent,  respectively),  and  above  50  percent  for  all  but  Czech  Republic  (49  percent),  Slovenia  (46  percent),  and  Romania (29 percent) (Eurobarometer 2012). Moreover, Bloom et al. (2007) and Kulish et  al. (2006) provide theoretical models and empirical evidence that, in response to a rise in  life  expectancy,  individuals  would  raise  both  the  number  of  working  years  and  the  number of years in retirement (Bloom, Canning, and Moore 2007; Kulish, Smith and Kent  2006).  However,  older  individuals  face  real  challenges  in  attaining  their  ideal  path  to  retirement.     Myth  2:  Older  workers  are  less  productive  and  more  difficult  to  manage  compared  to  younger  employees.  To  speak  of  a  decline  that  comes  with aging  is  only true  to  a  limited  extent;  rather,  the  brain  and  the  body  are  compensating,  and  skills  are  shifting  toward  new strengths. Some cognitive decline can be well explained by a decline in perceptional  abilities—hearing  and  seeing—that  can  easily  be  offset  with  appropriate  interventions.  Yet,  overall,  the  evidence  points  to  a  remarkable  ability  of  the  body,  the  brain,  and  personality  to  compensate  for  weaknesses  by  building  up  and  relying  on  new  skills.  Establishment  of  certain  age‐related  firm‐level  policies  can  enhance  the  productivity  of  older workers while leveraging complementarities in the skill sets of workers of different  ages to attain higher overall productivity.          Myth  3:  Older  workers  take  away  the  jobs  from  the  young.  This  is  a  “lump‐of‐labor  fallacy,”  which  assumes  a  fixed  stock  of  jobs  in  an  economy  and  perfect  substitutability  between  older  and  younger  workers.  There  is  a  relatively  large  body  of  evidence  establishing that lump‐of‐labor is indeed a fallacy, which is not borne out across countries  or  over  time.10  A  recent  contribution  to  this  literature  demonstrated  young  and  old  workers  in  Europe  are  generally  not  competing  for  the  same  jobs  due  to  their  limited                                                               10  For a book that contains many case studies on the “lump‐of‐labor fallacy”, see Gruber and Wise (2010).  11    substitutability  in  terms  of  occupations,  sectors,  and  skills,  with  the  exception  of  some  idiosyncratic  circumstances,  such  as  in  economies  where  employment  is  dominated  by  the public sector or sectors with very low labor mobility.   3.1 Labor Force Participation  If labor force participation rates do not change, the workforce in Central European and Baltics  countries  is  expected  to  shrink  and  age  significantly  in  the  coming  decades.  However,  behavioral  and  policy  changes  can  moderate  this  process.  The  age  structure  of  the  workforce  will  be  affected  by  the  demographic  forces  but  can  also  be  influenced  by  changes  in  policy.  If— contrary  to  the  current  trend—participation  rates  across  age  and  gender  groups  remain  unchanged  after  2030,  the  labor  force  in  Central  European  and  Baltic  countries  will  shrink  by  about 13.8 million workers between 2010 and 2060. Overall, this projected decline is underpinned  by key changes in the age structure of the labor force, which are shown in the left‐hand panel of  Figure  8.  The  younger  part  of  the  labor  force  (aged  15‐39)  will  decrease  by  over  10  million  workers,  and  the  middle  part  of  the  labor  force  (aged  40‐64)  will  shrink  by  5.2  million  workers.  These  losses  will  be  slightly  compensated  by  the  expansion  in  the  older  labor  force  group,  aged  65 and older, which will increase by 1.8 million workers during the same period. As shown in the  right‐hand panel of Figure 8, higher labor force participation rates of women or older adults can  attenuate  the  labor  force  shrinkage  for  all  age  groups,  but  the  highest  potential  is  for  activating  the older individuals, many of whom are currently retiring at relatively young ages.   Figure 8. The size and composition of the labor force can be altered considerably by higher  participation   Projected changes in the size of the labor force  (a) If behavior towards participation does not  (b) Under different labor force participation  change, by age Category, Central Europe and  scenarios, by age category, Central  Baltics, 2010s to 2050s  Europe and Baltics, 2010–60  3 6 Change in labor force, million workers  2 4 Change in labor force, % 1 2 0 0 ‐2 ‐1 ‐4 ‐6 ‐2 ‐8 ‐3 ‐10 ‐4 ‐12 Constant Female to male Increase in ‐5 participation convergence worklife by 10 2010s 2020s 2030s 2040s 2050s profile years 15‐39 40‐64 65+ 15‐39 40‐64 65+ Source:  Data  in  panel  (b)  is  based  on  projections  of  the  International  Labour  Organization  (ILO)  for  2015–30  based  on  past trends, and scenarios for 2035–60 developed by the World Bank for this report (female participation convergence  to male participation rates and working life gradually increases by ten years).      12    There  is  some  evidence  that  higher  life  expectancy  is  already  being  accompanied  by  extending  working  lives  in  aging  countries:  after  falling  continuously  since  the  1970s,  the  average  effective  retirement  age  in  OECD  finally  stabilized  in  the  mid‐1990s  and  started  increasing  in  the  2000s.  In  Central  European  and  Baltic  countries,  labor  force  participation  fell  after  transition  in  the  1990s,  but  grew  again  in  the  2000s.  All  Central  European  and  Baltic  countries, except Croatia, have seen labor  force  participation gains in the last decade—these are  large in the case of Bulgaria, Latvia, Hungary and Estonia (4.4 to 5.6 percentage points). Estonia  and Latvia now have participation rates above Western Europe and the U.S. A large part of this  rise  has  come  about  due  to  increased  labor  force  participation  of  women  over  45.  For  some  countries,  however,  there  is  still  some  way  to  go.  Croatia,  Bulgaria  and  Romania  face  relatively  low labor force participation of older adults, and a large gender gap in retirement ages.   Longer  working  lives  can  also  mitigate  the  increase  in  the  inactive  population.  As  European societies attain greater longevity and as citizens find themselves healthy at older ages,  traditional  measures  of  dependency  ratios,  which  define  working‐age  population  with  an  artificial  age  cut‐off  (usually  65),  become  increasingly  outdated  (Sanderson  and  Scherbov  2010).  Instead, in order to capture the fiscal implications of aging, dependency would best be measured  as  the  ratio  of  inactive  to  active  populations.  Such  a  dependency  ratio  would  also  better  reflect  behavioral  responses  to  the  changing  economic  model  as  well  as  policy  changes  that  promote  labor force participation throughout the life cycle. Using this definition of dependency,     Figure 9 demonstrates that between 1990 and 2010, whereas the ratio of inactive to active  people  rose  dramatically  for  Central  European  and  Baltic  countries  (left  panel),  it  fell  for  EU‐15  (right panel); this can be explained by the dynamics of labor force participation rates, which rose  in  the  former  group  of  countries  in  the  1990s,  but  fell  in  the  latter.11  International  Labor  Organization  (ILO)  projections  of  labor  force  participation  rates  between  2010  and  2030  imply  that  dependency  ratios  in  Europe  will  rise  only  slightly  in  this  period.  As  aging  dynamics  accelerate between 2030 and 2060, without any further change in behavior, the dependency ratios  are  expected  to  rise  significantly  in  both  Central  European  and  Baltic  and  EU‐15  countries,  but  there  is  also  ample  room  to  counteract  this  trend  through  higher  labor  force  participation  of  women  and  older  individuals.  Indeed,  if  the  age  profile  of  labor  force  participation  can  shift  by  10 years for older age groups (e.g. if 55‐year‐olds by 2060 participate in the labor force at the same  rate as 45‐year‐olds in 2030), dependency ratios in Central Europe and the Baltics would remain  relatively stable despite significant population aging.                                                                     11 Over the 1990‐2010 period, labor force participation rates of the population aged 15+ increased in ten EU‐15 countries (all  except the three Nordic states, Italy, and the UK), but fell in ten Central Europe and Baltics (all except Slovenia).  13          Figure 9. The ratio of inactive to active people does not necessarily deteriorate   Ratio of Inactive to Active People, Ages 15+, by Scenario, 1990–2060  Central Europe and Baltics EU‐15  110 110 100 100 90 90 80 80 70 70 60 60 50 50 40 40 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 ILO estimates ILO estimates ILO projections ILO projections Constant Participation Profile Constant Participation Profile Female‐to‐male convergence Female‐to‐male convergence Increase in worklife by 10 years Increase in worklife by 10 years Note:  Data  are  based  on  past  estimates  of  participation  rates  in  1990–2010,  projections  of  the  International  Labour  Organization (ILO) for 2015–30 based on past trends, and scenarios for 2035–60 developed by the World Bank for this  report.  Source: World Bank simulation scenarios and ILO 2013.    Better  education  facilitates  longer  working  lives,  but  the  age  gap  in  employment  is  closing  even  for  lower‐educated  workers.  Workers  with  more  years  of  formal  schooling  were  more  likely  to  participate  in  the  labor  force  across  most  of  age  profiles  in  2013,  and  especially  around  pension‐eligible  ages.  This  could  be  due  to  the  fact  that  individuals  with  more  formal  education may learn new skills more readily and be more adaptable in the face of changing labor  demand, and also because they are more likely  to work in  white‐collar occupations that are less  physically  demanding,  which  facilitates  continued  employment  into  older  ages.  It  is  also  encouraging to see that the age gap in employment rates is closing even for lower‐skilled workers.  Notably, although the age gap remains relatively high for Central Europe and the Baltics relative  to EU‐15 countries, it has converged significantly for females over the last decade.   Improving the understanding of factors influencing whether people work at older ages  helps  identify  the  key  policy  areas.  Identifying  the  determinants  of  labor  supply  for  older  individuals is challenging due to three main factors: (i) some important variables (such as health  status) are imperfectly observed; (ii) there are functional relationships among some variables (for  instance,  health  status  may  affect  income  through  productivity,  available  time,  and  available  household  wealth);  and  (iii)  the  labor  supply  of  an  elderly  individual  may  be  simultaneously  determined  by  the  labor  supply  decisions  of  other  family  members,  particularly  a  spouse.  Nevertheless, in the absence of common policy changes across Central Europe and the Baltics that  14    may  be  employed  as  quasi‐natural  experiments,  even  purely  descriptive  models  can  be  informative on the individual and household correlates of employment at older ages. This report  presents  analysis  drawing  on  the  2011  wave  of  the  Survey  of  Health,  Aging,  and  Retirement  in  Europe (SHARE) to examine these correlates for Central European and Baltic countries. The main  associations found are summarized in Figure 10.    Figure 10. Receipt of a pension or other public support is strongly correlated with exit from  work  Benefit Eligibility, Health Status, and Household Structure as Correlates of Employment of the Elderly,  Selected Central Europe and Baltics Countries    Notes:  Figure  shows  the  main  results  for  a  Probit  model  estimating  the  association  of  a  number  of  factors  with  the  probability  of  “exit  from  work”.  Suppressed  covariates  include  age;  age  squared;  married;  number  of  household  members between 6 and 12, 12 and 18, and 18 and 60; less than primary education; primary school; middle school; log  of  housing wealth; spouse  measures  of  disability (Activities of Daily Living  (ADL)  and Instrumental ADL (IADLs)  z‐ scores);  and  country  fixed‐effects.  Other  public  support  includes  disability,  unemployment,  survivor,  and  war  pensions. Significance level: * = 10 percent, ** = 5 percent, *** = 1 percent.  Source: Giles, Koettl and Yang (2015) using data from SHARE Project, Waves 2 and 3 (databases).    The  receipt  of  a  pension  or  other  public  support  is  strongly  correlated  with  exit  from  work in Central European and Baltic countries; changing the official retirement age or benefit  structure therefore has the potential to incentivize later retirement. As the share of an age cohort  with  potential  access  to  longer‐term  support  through  pensions  or  other  public  assistance  increases, the employment rate tends to decline. To a greater extent than in the EU‐15, the data of  the Survey of Health, Aging, and Retirement in Europe (SHARE) suggest that exit from work at  younger  ages  in  Central  Europe  and  the  Baltics  may  be  strongly  associated  with  the  receipt  of  other public support (unemployment insurance, disability insurance, and veteran war pensions)  (see Figure 11). In Central Europe and the Baltics, more women than men receive pensions before  age 60, which may contribute to their earlier exit from work. Moreover, as demonstrated in Figure  10, analysis of SHARE data for Central European and Baltic countries revealed that employment  at  older  ages  is  negatively  correlated  with  both  pension  eligibility  and  receipt  of  other  public  15    support. Evidence from OECD economies also suggests that the age of pension eligibility as well  as  key  parameters  influencing  benefit  generosity  are  strongly  associated  with  labor  force  participation at older ages. Changes in these policies thus have the potential to affect retirement  decisions  of  older  workers.  For  example,  a  pension  reform  in  Austria  that  raised  the  early  retirement  age  delayed  retirement  pension  claims  and  boosted  employment  probabilities  by  9.8  and  11  percent  among  men  and  women,  respectively.12  Similarly,  a  natural  experiment  with  a  permanent  reduction  in  benefits  for  early  retirees  caused  a  10‐month  delay  in  retirement  in  Germany (Hanel 2010).  Figure 11. Pension receipt increases and labor supply decreases with age  Pension Receipts and Labor Supply, by Age and Gender, Selected European Countries, 2011  a. Central Europe and Baltics, men      b. Central Europe and Baltics, women  Male Female 1 1 .8 .8 .6 .6 e e t t a a r .4 r .4 .2 .2 0 0 45 50 55 60 65 70 75 80 85 45 50 55 60 65 70 75 80 85 age age Receiving Other Pension Receiving Old Age and Early Retirement Pension W orking/Total Source: SHARE 2011   Note: Countries include Czech Republic, Estonia, Hungary, Poland, and Slovenia.  Source: World Bank calculations based on SHARE Wave 4.     Other  factors,  including  poor  health,  care  obligations,  and  retirement  of  the  spouse  or  partner can push older workers out of the labor force. Microdata analysis based on SHARE has  demonstrated  that  the  deterioration  in  the  ability  to  live  independently,  as  measured  by  instrumental activities of daily living (IADLs) such as the ability to perform housework, manage  money  or  take  medication,  is  associated  with  exit  from  work  (see  Figure  10).  In  Central  Europe  and  the  Baltics,  the  presence  of  older  family  members  (in  the  60–80  and  the  80+  age‐groups)  is  associated  with  a  reduced  likelihood  of  working,  suggesting  that  care  responsibilities  interact  with older workers’ labor supply.  As one would expect, this relationship is stronger for the labor  supply of females. Women in Central Europe and the Baltics take on much of the burden of child  and  eldercare  (see  Box  2  on  care  obligations  for  women).  More  surprisingly,  the  presence  of  children  under  six  is  negatively  correlated  with  employment  for  older  males  but  not  females  in                                                               12 Not all individuals affected by the increase in the minimum age for early retirement ages remained in the labor  force; some simply delayed taking benefits (Staubli and Zweimüller 2013).  16    Central  Europe  and  the  Baltics.13  There  is  also  strong  evidence  that  men  and  women  are  more  likely to be working if their spouses are working. This correlation is consistent with the preference  for  joint  retirement  that  is  observed  elsewhere  in  the  retirement  literature,  and  suggests  that  in  countries  in  which  the  retirement  age  is  lower  for  women  than  men  raising  the  age  of  benefit  eligibility for women could lead to later retirement among both men and women.   Box 2. The Uneven Burden of Care in Central European and Baltic countries    Women of all ages are disproportionately bearing the burden of informal care for both children and the  elderly  across  EU  countries.  The  use  of  formal  arrangements  for  child  and  elder  care  remains  low  in  many  countires  the  region,  with  women  performing  the  majority  of  care  work,  regardless  of  their  employment status (Fisher and Robinson 2009). The low use of formal care alternatives is partially due  to  the  prevailing  social  norms,  which  place  a  high  expectation  on  the  provision  of  intergenerational  support by women, but also to the lack of accessible, affordable and quality formal care options.   The  high  demands  on  women´s  time  due  to  their  role  as  care  providers  impacts  on  labor  market  participation.  Evidence  also  indicates  that  caregivers  obtain  lower  wages  (a  “motherhood  penalty”),  which  can  further  discourage  labor  supply  and  increase  vulnerability  to  poverty  in  the  long  term.  For  example, in the Czech Republic and Croatia around 50 percent of women that were out of the labor force  or  working  part‐time  in  2010  reported  that  the  main  reason  was  the  lack  of  availability  of  formal  childcare.  Not  just  mothers,  but  also  grandparents,  and  especially  grandmothers  below  60‐years  old,  play  a  significant  and  growing  role  as  caregivers:  46,  44,  42,  41  and  39  percent  of  grandmothers  in  Hungary,  Bulgaria,  Slovenia,  Poland  and  Romania,  respectively,  reported  providing  care  regularly  to  grandchildren  in  2011.  Grandparental  support  can  also  negatively  impact  on  female  labor  supply,  especially in where they tend to be young. For example, female labor force participation among the 50+  in Poland is negatively associated with the presence of an older household member, which suggests that  care duties limit the ability of women to join the labor market. Eldercare can also prevent older women  from being active in the labor market. The combined effect of increased longevity and delayed onset of  fertility has given rise to a “sandwich generation”: women who provide care simultaneously to both the  younger and older generations in the family. In SHARE countries, 19 percent of grandmothers aged 50‐ 59  years  face  the  triple  burden  of  employment,  grandparental  childcare  and  support  to  others.  The  double‐duty care burden can have significant implications for the employment situation of women, as it  leaves little time for engaging in paid work.   Consider  the  situation  of  women  in  Poland.  Care  arrangements  prevailing  in  Poland  rely  primarily  on  the  family.  In  the  absence  of  quality  and  affordable  child  care  and  elderly  care  services,  prime  age  and  older  household  members (mostly  women) are  expected  to  provide  care  for  children, as  well as for  the  disabled  and  older  people.  According  to  Kryńska  et  al.  (2013)  every  fourth  woman  aged  45+  and  man  aged  50+  men  in  Poland  is  engaged  in  caring  activities—on  average  for  over  six  hours  a  day.  Older  people, especially 50‐59 year old women, are substantially engaged in care activities (Figure B2.1). These  arrangements,  while  often  following  traditional  social  norms  and  bringing  fulfillment  and  satisfaction                                                                This could perhaps be explained by an interaction of earlier retirement ages for women and the age differences  13 between grandparents, where grandmothers retire at or after their official retirement age in the presence of  grandchildren needing care, whereas men in the same situation retire prior to becoming eligible for pensions.  Another potential explanation is the poor health status of men driving both co‐residence with grandchildren and  their exit from the labor market.   17    to grandparents, may make it more difficult for older workers to participate actively in the labor market.  Figure B2.1.  “Sandwich Generation” in Poland  Multiple tasks of grandparents by age and gender (in %)  Women 50‐59 Men 50‐59 Women 60‐69 Men 60‐69 Women 70+ Men 70+ 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Employed, providing care to grandchildren, providing further care to other person Employed, providing care to grandchildren, not providing further care to other person Employed, not providing care to grandchildren, providing care to other person Employed, not providing care to grandchildren, not providing care to other person Not employed, providing care to grandchildren, providing further care to other person Not employed, providing care to grandchildren, not providing further care to other person Not employed, not providing care to grandchildren, providing care to other person Not employed, not providing care to grandchildren, not providing care to other person   Notes: Data on grandparents aged 50+ with at least one grandchild under the age of 16 years.  Source: World Bank calculations based on SHARE wave 4.     Care  needs  are  expected  to  grow  in  the  future.  The  intensity  of  needs  will  depend  on  how  healthily  populations age. In addition, the demand for child‐care is expected to continue to expand, if women are  to  return  to  work  in  greater  numbers.  The  possibility  for  people  around  the  retirement  age  to  provide  informal care will be increasingly limited by shifts in the demographic structure of households, marriage  and  family  patterns,  the  geographical  mobility  of  children  and  gradually  increasing  retirement  ages.  Thus,  combining  family  and  work  responsibilities  may  be  increasingly  difficult,  meaning  that  other  forms of care will need to develop.  Source: Gatti et al 2015; and Munoz Boudet et al. 2014.    Re‐employment of older workers after job loss or retirement is currently very limited.  Evidence  collected  using  retrospective  survey  data  on  people’s  life  histories  (SHARELIFE)14  demonstrates  that  involuntary  job  loss  is  more  likely  to  lead  to  permanent  exit  from  work  for  older workers compared to their younger colleagues. Indeed, large shares of those who have lost  jobs  after  age  45  remain  permanently  out  of  work.  Although  some  of  the  relatively  greater                                                               14 SHARELIFE is the third wave of data collection for of the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe  (SHARE) and focuses on peopleʹs life histories.  18    difficulties can be explained by higher skill obsolescence of older individuals, negative employer  attitudes towards older workers in Central Europe and the Baltics are a major obstacle to the re‐ employment  of  older  individuals  after  job  loss  or  retirement.  In  a  Eurobarometer  study,  more  than 80 percent of respondents in the region reported that employers’ attitudes are very or fairly  important in explaining why people aged 55 and over might stop working (Eurobarometer 2012).  Fortunately,  older  workers  with  higher  levels  of  educational  attainment  may  have  fewer  problems  in  finding  new  work:  re‐employment  hazard  rates  (based  on  SHARELIFE  data)  show  that older men who have completed upper‐secondary or tertiary education in the Czech Republic  and  Poland  are  more  likely  to  reenter  work  within  a  year,  and  their  advantage  over  less  well‐ educated adults increases with time out of work. Return to work after retirement is negligible in  Central  Europe  and  Baltics  and  significantly  lower  than  in  Northern  and  Central  Europe,  according  to  SHARELIFE  data.  Therefore,  working  life  may  be  extended  by  eliminating  the  obstacles  to  returning  to  work  after  formal  retirement.  Indeed,  early  retirement  is  often  an  alternative  to  being  laid  off  into  unemployment,  so  paying  special  attention  to  activating  such  retirees might be important.  3.2 Productivity  Attainment  of  longer  working  lives  will  continue  to  shift  the  age  structure  of  the  labor  force  towards  older  individuals,  bringing  into  question  the  extent  to  which  employability  and  productivity of older workers is comparable to that of their younger colleagues. Conventional  wisdom has it that older workers are less productive and more difficult to manage compared to  their  younger  colleagues.  To  what  extent  does  this  commonly‐held  belief  find  support  in  the  literature?  And  even  in  the  presence  of  a  negative  correlation  between  age  and  worker  productivity, are there policies—public or firm‐level—that can moderate this relationship, so that  the human capital of older workers is utilized to the greatest possible extent?  Some effects of aging may be transient, and future cohorts are expected to have higher  productivity as they age. Higher age is associated with a deterioration in some skills.  However,  some seemingly inevitable effects of aging could, in fact, reflect issues specific to an older cohort  of workers rather than the process of aging that will affect younger cohorts. For example, 30‐year‐ olds in 1984 may have lacked certain skills that 30‐year‐olds today possess. Suppose the former,  who  are  60  years  old  today,  still  lack  these  skills.  This  is  a  cohort  effect.  It  would  be  wrong  to  interpret  the  lack  of  these  skills  in  today’s  60‐year‐olds  as  a  long‐term  effect  of  aging,  because  those who will be 60 years old in 30 years’ time will not lack these skills. There is evidence in the  medical  literature  that  future  cohorts  will  do  better  as  they  age.  In  developed  countries  such  as  the  United Kingdom,  the  relationship  between  age and  certain  age‐sensitive  cognitive  skills  has  become  less  negative  in  more  recent  cohorts,  possibly  because  of  better  health  and  education  at  younger  ages  (Skirbekk  et  al.  2013).  In  some  Central  European  and  Baltic  countries,  such  as  Lithuania,  Poland,  and  Romania,  where  the  younger  cohorts  of  workers  already  exhibit  higher  human capital endowments (as proxied by university degrees) compared to their 55+ colleagues  (Figure  12Error!  Reference  source  not  found.Error!  Reference  source  not  found.),  the  rise  in  average  educational  levels  in  successive  cohorts  is  a  particularly  important  cohort  effect.  In  the  future, the region will have older workers, but these workers will also be better educated.  19    Figure 12. Higher education attainment is rising for younger workers  Labor force participants with a higher education degree, 25–34 and 55+ age‐groups, Central Europe and  Baltics, 2010  60 25 with tertiary education Difference between age  50 20 % of labor force  40 15 (% points) 30 groups  10 20 10 5 0 0 25‐34 55+ Difference (% points) RHS Source: Harmonized data for 2010 from EU LFS (European Union Labour Force Survey) (database).    Given  the  acceleration  of  aging  dynamics  in  the  coming  decades,  significant  investment  in  greater  educational  attainment  for  younger  cohorts  in  Central  Europe  and  Baltics  will  be  needed  to  maintain  the  size  of  human  capital  stock.  As  younger  cohorts  have  much higher education in most EU countries relative to older cohorts, the size of human capital  stock in the economy, as measured in total years of schooling among the working‐age population  (16–64 years), has expanded much more than the size of the working‐age population over the last  20  years  (see  Figure  13).  In  the  future,  the  size  of  human  capital  stock  is  projected  to  be  more  stable than the labor force. Yet, given the sheer volume of projected exits among older generations  in Central Europe and Baltics and the relatively low growth in educational attainment (compared  to  EU‐15),  the  stock  of  years  of  schooling  will  decline  in  parallel  with  the  shrinking  size  of  working‐age population over the next 45 years (although still by less than the expected shrinkage  in  the  working‐age  population).  Only  significant  increases  beyond  the  projected  trends  in  the  educational  attainment  of  younger  generations  can  be  expected  to  preserve  the  size  of  human  capital  stock  in  Central  European  and  Baltic  countries.  Fortunately,  with  50‐70  percent  of  the  young  labor  force  (aged  25‐34)  still  lacking  university  education  in  many  countries  (see  Figure  12Error! Reference source not found.Error! Reference source not found.)), there is ample scope  for investment in educational attainment of the upcoming cohorts.                 20    Figure 13. Stock of years of schooling expected to decline less than size of the working‐age  population  Index of the size of the working‐age population and its stock of years of schooling, Central Europe and  Baltics and EU‐15, 1990–2060  Central Europe and Baltics EU‐15 140 140 130 130 120 120 110 110 100 100 90 90 80 80 70 70 60 60 WAP Total years of education in WAP WAP Total years of education in WAP   Note: WAP denotes the working‐age population (defined here as 15 to 64 years old).  Source: World Bank calculations based on Lutz, Butz, and K. C. 2014.    Higher human capital of future generations is likely to come not just from increases in  education quantity but also improvements in quality. The quality of education has clearly been  rising in recent years, and today’s youth have better cognitive skills than their parents did when  they entered the labor market. Performance in the OECD’s Programme for International Student  Assessment (PISA), which assesses competencies in reading, mathematics, and science among 15‐ year‐olds,  demonstrates  that,  for  most  Central  Europe  and  Baltics  states, there  is  still  significant  room for improvement in terms of catching up to best‐performing countries. Several countries in  the region have large shares of 15‐year‐olds who, after taking the PISA reading test in 2012, were  assessed as functionally illiterate. This was the case, for example, of close to 40 percent of the 15‐ year‐olds  in  Bulgaria  and  37  percent  in  Romania.  Such  poor  reading  performance  means  that  students cannot absorb information contained in the texts they read, which is a severe limitation  in  today’s  labor  market  and  severely  undermines  the  opportunity  for  effective  lifelong  learning  (see  Box  3  on  the  conditions  for  lifelong  learning  needs  being  set  early  life).  However,  the  trend  in  most  countries  in  the  region  is  positive.  Compared  with  2009,  the  literacy,  numeracy,  and  science  skills  among  tested  students  have  clearly  improved  (see  Figure  14).  The  only  exceptions  are  Hungary,  the  Slovak  Republic,  and  Slovenia.  This  gives  rise  to  the  hope  that  the  new  generation of labor market entrants will not only spend more time in education, but also that the  quality  of  basic  education—and,  thus,  cognitive  skills  and  the  prospects  for  successful  lifelong  learning—will improve. While panel data is needed to disentangle cohort effects from age‐related  dynamics  in  cognitive  performance,  cautious  optimism  about  higher  quality  of  education  of  younger cohorts can be gained from the OECD’s Programme for the International Assessment of  Adult  Competencies  (PIAAC),  which  tested  16‐  to  65‐year‐olds  on  literacy,  numeracy,  and  proficiency  in  problem‐solving  in  technology‐rich  environments.  This  assessment  reveals  that  younger  adults  (aged  25–34)  performed  significantly  better  compared  to  older  adults  (55–64)  in  on all three tested dimensions for most countries.   21    Box 3. The conditions for lifelong learning are set early in life   Lifelong  learning  is  a  key  tool  to  mitigate  some  of  the  consequences  of  demographic  decline  by  ensuring  the  development  and  transmission  of  knowledge,  skills  and  competences  from  the  early  years  to  old  age.  Early  childhood  learning  deserves  particular  attention  as  the  returns  to  investment  at  that  level  are  the  highest and children can be put on track to become successful lifelong learners. Lifelong learning also needs  to  explicitly  embrace  formal  schooling  and  help  setting  the  right  priorities  in  terms  of  learning  outcomes  and educational modalities.     The  recent  neuroscience  literature  indicates  that  the  brain  continues  to  change  and  is  able  to  maintain  its  plasticity  far  into  the  middle  ages,  in  particular  if  it  continues  to  be  “challenged”.  This  is  good  news  for  societies  who  will  strongly  depend  on  the  contributions  skilled  workers  make  to  the  labor  market  beyond  their 50th, 60th and even 70th birthdays. Thus, lifelong learning works—if appropriately designed—but for  some  more  than  others.  It  is  not  automatic  that  mature  workers  will  be  able  to  improve  their  knowledge,  skills and competences; earlier in life the conditions allowing them to benefit from continued learning need  to be put in place. This depends on families, educators and policy makers having the tools at hand to educate  well the young and set them up for lifelong learning. Skills acquired at young ages will lead to more skills.  Those  with  most  education  continue  to  deepen  their  learning,  while  those  with  lower  initial  education  benefit less from training throughout their lives (see Figure B3.1). And with increasing age it becomes more  and more difficult to catch up on key skills and competences like “learning how to learn”, “ability to work  in  teams”  and  so  on.  It  is  still  possible  but  in  economic  terms,  the  returns  on  investment  are  much  higher  for earlier stages.    Central  European  and  Baltic  countries  like  Poland  have  seen  a  massive  expansion  of  tertiary  education  in  the  last  decades.  Higher  education  attainment  will  help  countries  tackling  aging  challenges  as  those  attainment  groups  are  not  only  more  productive  but  also  have  higher  labor  market  participation  rates.  While  student  cohorts  will  decline  in  terms  of  absolute  numbers,  higher  education  institutions  can  play  a  more prominent role in adult education.     Figure B3.1. Participation in non‐formal education excluding obligatory courses in the last 12 months  50% 0% 25‐29 30‐34 35‐39 40‐44 45‐49 50‐54 55‐59 60‐64 Lower secondary or less Basic vocational General secondary Technical secondary Higher Total 2013 Total 2012   Source: Human Capital Balance, Poland, 2012    Source: Box based on Arnhold, Gorniak and Puettmann 2014.          22    Figure 14. Changes in PISA Scores in Central Europe and Baltics, 2009‐2012  Change in scores (2009  15 10 5 and 2012) 0 ‐5 ‐10 ‐15 Slovak Hungary Slovenia Latvia Bulgaria Croatia Lithuania Estonia Czech Romania Poland Rep. Rep. Reading Mathematics Science   Source:  World  Bank  calculations  based  on  2009  and  2012  data  in  PISA  International  Database,  Programme  for  International  Student  Assessment,  Organisation  for  Economic  Co‐operation  and  Development,  Paris,  http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/    The  skills  of  older  workers  are  shifting  rather  than  declining,  which  suggests  the  potential  to  attain  higher  productivity  by  utilizing  complementarities  in  the  skill  sets  of  younger and older workers. Using self‐reported data, OECD PIAAC also provides insights into  the different skills of younger and older workers. Younger workers (aged 25‐34) use more skills  in  information  and  communication  technology,  show  more  willingness  to  learn,  and  also  learn  more  at  work  relative  to  older  workers  (aged  55‐64).  However,  older  workers  use  other  skills— particularly,  task  discretion—more  often  at  work  relative  to  younger  workers.  While  manual  skills,  fluid  cognitive  skills  (e.g.  capacity  to  learn  new  concepts  and  abstract  problem  solving),  memory,  multi‐tasking,  and  the  speed  of  information  processing  decline  with  age,  industry‐ specific  skills  and  crystallized  cognitive  skills  such  as  interpersonal  management  and  communication improve with age. This points to the brain’s remarkable ability to compensate for  an  age‐related  decline  in  certain  cognitive  functions  through  improved  performance  in  other  functions. The way aging brains make decisions is a good example: aging brains might consider  new information less often than younger brains, but they can gain efficiency by relying more on  their larger  amount of experience and knowledge at hand, as confirmed by recent studies using  brain  scans.15  Better  cognitive  performance  at  older  ages  is  observed  for  people  who  are  well  educated,  have  kept  on  working  longer,  stayed  physically  and  mentally  fit  and  socially  active,  and  continuously  tasked  themselves  with  new  challenges  (Oltmanns,  Godde,  Winneke,and  Staudinger 2013; Voelcker‐Rehage, Godde, and Staudinger 2011). Beside cognitive skills and the  functioning  of  the  brain,  aging  also  affects  personality  traits  and  socio‐emotional  skills,  both  of  which  are  also  highly  relevant  for  labor  market  outcomes.  Although  the  impact  of  aging  on  the  so‐called  “Big  Five”  personality  traits  is  complex,  there  is  some  agreement  in  the  literature  that  three  of  these  traits  (conscientiousness,  agreeableness,  and  neuroticism/emotional  stability)  improve  with  age,  while  the  other  two  (openness  to  new  experiences  and  extroversion)  tend  to                                                               15  For example, see Cabeza et al. 2002; Daselaar et al. 2003; Rosen et al. 2002.  23    decline (Wieczorkowska‐Wierzbińsk 2014.).16 However, there is emerging evidence that openness  to new experiences can potentially be improved through training in the presence of internal locus  of control (Mühlig‐Versen, Bowen, and Staudinger 2012)), opening the possibility of moderating  age‐related  changes  in  personality  and  thus  increasing  older  job‐seekers’  employability.   Moreover,  intergenerational  exchange  has  been  shown  to  improve  cognitive  performance  and  emotion regulation of older adults in experimental settings (Kessler and Staudinger 2007), and to  enhance their productivity in work settings, which suggests that mixed‐age work teams can hold  the  key  for  maximizing  the  productivity  of  younger  and  older  workers  and  leveraging  the  skill  complementarities between these types of workers (Göbel and Zwick 2012).  Figure 15. Lower productivity sectors in Central Europe and Baltics were the ones more  affected by aging  Difference in the average yearly change of the share of workers aged 50 to 69 between Central Europe and  Baltics and EU17 versus initial productivity differential, by sector; 1998‐2008  0.008 Difference in the average yearly change of the share of workers  NACE E 0.007 0.006 0.005 aged 50‐69, EU11‐EU17 NACE C 0.004 NACE M NACE O 0.003 NACE G 0.002 NACE F NACE A NACE D NACE K 0.001 NACE I NACE L NACE H NACE N 0 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 NACE J ‐0.001 ‐0.002 Initial productivity differential (log difference in output per worker), EU17‐EU11   Notes:  The  figure  represents  the  following  NACE  Sectors:  A:  Agriculture,  hunting  and  forestry;  C:  Mining  and  quarrying; D: Manufacturing; E: Electricity, gas and water supply; F: Construction; G: Wholesale and retail trade; repair  of motor vehicles, motorcycles and personal and household goods; H: Hotels and restaurants; I: Transport, storage and  communication; J: Financial intermediation; K: Real estate, renting and business activities; L: Public administration and  defense; compulsory social security; M: Education; N: Health and social work; O: Other community, social and personal  service activities; and P: Activities of households.  Source: Cuaresma, Loichinger and Vincelette (2014).    Structural  transformation  might  become  less  efficient  due  to  population  aging,  potentially affecting  aggregate  productivity  growth,  but  specialization  in  sectors intensive  in  age‐appreciating  skills  can  moderate  this  effect.  Another  source  of  concern  about  aging  and                                                               16 However,  some  studies  report  relative  stability  or  even  an  increase  in  openness  and  an  inverted‐U  relationship  of  conscientiousness  and  age  (see Donnellan  and  Lucas  2008;  Lucas  and  Donnellan  2011;  Roberts, Walton,  and  Viechtbauer  2006;  Soto, John, Gosling, and Potter. 2011; Terracciano, McCrae, Brant, and Costa 2005).   24    productivity  relates  to  aggregate  productivity  growth  from  structural  change,  namely  the  concentration of older workers in less dynamic sectors and their low mobility relative to younger  workers, does find support in empirical evidence. Cuaresma et al. (2014) found that there was a  significant relationship between sectoral productivity and workforce aging in Central Europe and  Baltics  as  relative  to  EU17,  with  lower‐productivity  sectors,  such  as  mining  (NACE  C),  education (NACE M), wholesale and retail trade (NACE G), and community, social and personal  services  (NACE  O),  most  affected  by  aging  in  Central  Europe  and  Baltics  over  1998‐2008  (see  Figure 15). On a more positive note, Cai and Stoyanov (2014) demonstrate that exporting firms in  Central  Europe  and  Baltics  economies  appear  to  be  taking  advantage  of  the  shifting  skill  endowments of their aging workforce, as the age‐appreciating cognitive skills content of exports  has been rising, while the age‐depreciating cognitive skills and physical ability content of exports  have been falling (see Figure 16).  Figure 16. In Central Europe and the Baltics, the age‐appreciating cognitive skills content of  exports has been rising, while the age‐depreciating cognitive skills and physical ability  content has been falling, 2000‐10  Percentage change in age‐dependent skills content of exports, 2000‐10  0.3 0.2 0.1 0 ‐0.1 ‐0.2 ‐0.3 Central Europe and the Baltics (Old countries) Central Asia and Turkey (Young countries) Age‐appreciating cognitive skills Age‐depreciating cognitive skills   Source: World Bank (2015) based on data in Cai and Stoyanav 2014; UN Comtrade (United Nations Commodity Trade  Statistics Database), Statistics Division, Department of Economic and Social Affairs, United Nations, New York.    Enhancing the productivity of the aging labor force is essential to sustain growth. While  flexibility  is  a  concern  as  older  workers  are  less  likely  to  move  across  firms,  sectors  and  geographically, firm‐level changes in production techniques have been shown to yield dividends  for  the  productivity  of  older  workers.  Evidence  on  employer  interventions  is  confined  to  firm‐ level  studies,  but  suggest  that  age‐specific  staffing  strategies  can  help.  Adoption  rates  by  firms  are unknown, particularly by small and medium enterprises, which make up an important share  of firms in Central Europe and the Baltics. Much more can be done to implement such measures,  which require more experimentation and dissemination. Efforts by Public Employment Services  can assist older workers who are unemployed or at risk of exiting the labor market, and can also  attempt  to  counter  employer  bias  toward  older  workers  (see  Box  4  for  an  overview  of  Public  Employment Service policies for older workers).  25    Box 4. Public Employment Service Policies to Support Employment of Older Workers   The key challenge for Public Employment Services (PES), together with employers, and the social  partners, is the necessity to develop effective responses to increasing age diversity in the labor force  (EC, 2011). Some of the measures discussed are not age‐specific but address a risk that increases with  age.     A proactive approach taken by PES, in the event of restructuring and mass redundancies, entails  providing assistance to companies and employees before employees are made redundant. PES may  utilize long‐term relationships with employers/enterprises and offer advice, information, training,  and/or counseling to employees facing redundancies. In particular, Belgian employers are obliged to  finance outplacement services for the 45+ made redundant. Usually a temporary office is set up, which  supervises the whole procedure informing and giving recommendations concerning the  announcement of restructuring, communication and negotiation with all competent parties (EC  (2012a).     Individualized services are needed to tailor the assistance offered to older workers. In France, every  older jobseeker has a personal counsellor from the first month of unemployment (EC, 2011). In Poland,  the PES is obligated to create an Individual Action Plan for unemployed people above the age of 50  within 180 days from the date of registration (EC, 2012e). Crucially, the role of profiling and  counselling with older workers should be emphasized to highlight their strengths and capabilities,  rather than their weaknesses with regard to the absence of formal qualifications.    A number of PES have also had positive experiences using group activities targeted to the older  unemployed. For example, in Estonia, the Netherlands and in Germany, group counseling in self‐help  groups is successful in tackling social isolation and the lack of networking skills, to effectively deliver  job search skills. Job clubs can additionally help to source ‘hidden’ vacancies. In Belgium, the job clubs  provide four services. They offer information about the possibilities in the regional labor market. They  assess the skills and employability of the jobseeker, in order to identify the occupation matching the  jobseekers competences as well as employers’ needs. They offer individual training, intended to  discuss and assess how the jobseeker and others, including employers, perceive the employment of  older workers. Finally, they provide group training, where the trainer teaches job search and interview  techniques and preparing application packages effectively (EC, 2012a).     According to the EC (2003) report, evidence from OECD’s International Adult Literacy Survey “proves  that the productivity of older workers is not impaired by age but by skills obsolescence”. Older  workers receive less training than workers in other age groups. It is essential to reverse this trend.  More innovative learning activities, such as coaching or training on the job can increase the chances of  actively involving older workers. In Germany, the program offers certified training outside companies  lasting for at least four weeks. For employees over 45, 75 percent of all costs are funded by the Federal  Employment Agency (EC, 2012d).    Working time flexibility (i.e. part time, labor sharing) and direct subsidies can facilitate employability,  limit discrimination and solve more complex individual cases. Financial incentives are either provided  directly (through direct wage subsidies) or indirectly (through social security waivers and reductions  in labor taxes). In Poland, the employers obtain temporal exemption (12 months) from the obligation to  pay contributions for the Labor Fund and the Fund for Guaranteed Employees’ Benefits for employing  26    people over 50 years of age. For employed women aged 55+ and men aged 60+, they do not pay these  contributions (EC, 2012e). In Bulgaria, for each new job opened, for which an unemployed woman over  the age of 50 and man over the age of 55 who are hired, employers shall be provided with the amounts  equal to minimum wages for the time such person remained employed, however, for 12 months at the  longest. (Kuddo, 2013).    Providing advice, guidance and support for entrepreneurial activities and self‐employment can be  another area where PES may actively help seniors. This would enable senior workers to use their  previous work experience and skills in a way that is suited to their interests and capabilities, whilst  potentially accommodating their own needs in terms of workload and organization (EC, 2012f).     Health promotion and risk prevention is another emerging field of activity for some PES, with funding  being available in Austria and the UK to support health promotion or rehabilitation measures in  workplaces in SMEs. In particular, in Austria the Fit2Work initiative is intended to increase the  employability of workers facing difficulties in their workplace due to their health condition and  consequently their stay on sick leave. The initiative entails counselling services for the employees  concerned. The services encompass the evaluation of the current job and health situation; individual  coaching; occupational health diagnosis and health advice; development of employment prospects;  education and training advice; information about grants and support costs; and help on contact with  the competent institutions (EC, 2012b). Estonia reimburses 25 percent of training costs for the  retraining of incumbent workers unable to continue in their current job due to health problems (EC,  2012a).    Together with relevant stakeholders, PES in many countries have been involved in seeking to influence  public opinion, attitudes of employers, and providing support for age awareness and active age  management strategies to promote the employability and workability of older employees (EC, 2011).     Prepared by Arvo Kuddo                     27    4. Prosperous Aging  Middle‐aged  and  older  people  do  not  hold  much  wealth  in  Central  European  and  Baltic  countries.17  The  shock  of  transition  in  the  1990s  often  eliminated  any  accumulated  financial  wealth prior to 1990 and in any case the population had little opportunity to accumulate financial  assets  during  the  Soviet  era.  Housing  wealth  does  not  seem  to  add  much  to  the  wealth  of  the  older  people  for  most  Central  Europe  and  Baltics  households.  In  fact,  younger  generations  are  accumulating  wealth  (as  did  a  very  small  group  of  the  very  rich  during  the  transition  period)  faster  than  older  groups.  This  contrasts  with  trends  in  many  EU‐15  countries.  Piketty  (2014)  calculates  that  the  average  wealth  of  French  80‐year‐olds  is  134  percent  that  of  50‐  to  59‐year‐ olds—the highest gap since the 1930s.   Low  savings  in  the  hands  of  the  older  population  means  that  people  will  rely  on  the  state to a large degree for pensions and later life health and care costs—at least for foreseeable  future.  The  challenge  will  be  to  do  provide  aging‐related  spending  in  such  a  way  that  protects  older populations from poverty, but at the same time is consistent with fiscal sustainability. The  current  group  of  people  aged  50  and  over  has  low  savings  and  for  those  that  are  not  retired  do  not have a long time period to accumulate more wealth. The situation may change in the future.  Certain  trends  may  help  to  boost  private  savings.  First,  saving  rates  typically  increase  with  household income; as younger cohorts are richer, they can save more. Similarly, average savings  increase with the level of education of the household head. Younger cohorts are better educated  and might be less myopic about future public pension benefits. 18 Second, households with fewer  dependents tend to save more. As the number of children per woman has been falling for many  years, households may be able to save more.   The  reliance  of  the  older  generation  on  public  provision  of  social  services  in  Central  Europe and the Baltics means that it is crucial that they are provided in a cost effective manner,  but  also  that  the  vulnerable  among  the  elderly  are  covered.  Aging‐related  public  spending— particularly pensions—is already high and set to grow in most EU countries. The challenge is for  governments  to  put  in  place  early  policies  to  ensure  adequate  services  for  aging  societies,  while  ensuring  fiscal  sustainability.  One  issue  that  Central  Europe  and  the  Baltics  is  facing  is  how  to  put in place  a social pension to provide a minimum income to less well‐off pensioners, many of  whom will not receive an adequate pension under current systems.   4.1 Welfare and Pensions  The  unprecedented  aging  of  Central  European  and  Baltic  populations  poses  a  challenge  for  ensuring  old‐age  income  security  throughout  the  region.  Sustained  low  fertility  rates  and  increasing life spans will result in almost a doubling of the share of older (aged 65 years old and  above) in the population between 2010 and 2050, while the share of working‐age population (aged  15  to  64)  is  due  to  decline  starting  from  2010  across  all  Central  European  and  Baltic  economies.                                                               17  Data  availability  on  household  wealth  is  limited  for  Central  European  and  Baltic  countries.  The  analysis  here  is  done  for  he  countries that participate in the Survey for Health, Ageing and Retirement in Europe, SHARE http://www.share‐project.org/   18 Poland, CEM see World Bank (2014)  28    Increasing labor market participation and adapting pension system design to longer lives can go  a  long  way  in  making  up  for  the  implications  of  negative  working‐age  population  growth  and  the rise in the numbers of retirees.   Figure 17. Some countries have managed to reduce pension length  Change in life expectancy at effective retirement age, selected European economies, 2001–2009  2 1 0 Years ‐1 ‐2 ‐3 Belgium Netherlands Czech Republic Estonia Lithuania Slovakia Greece Hungary Germany Norway Bulgaria Iceland Austria Malta Italy Romania Poland Cyprus Ireland Croatia Spain United Kingdom Latvia Switzerland Denmark Slovenia France Portugal Sweden Finland   Source: World Bank calculations based on Eurostat.  The  pension  reform  agenda  of  Central  European  and  Baltic  countries  so  far  has  had  results, but substantial challenges remain. Countries have reduced the generosity of the benefit  package  in  order  to  contain  rising  pension  expenditures  given  the  growing  numbers  of  retirees  and constrained fiscal resources. All countries have restricted eligibility, for example by enacting  higher retirement ages and longer length of service requirements. But higher retirement ages have  been  offset  by  increases  in  life  expectancy  (Figure  17)  and  are  being  implemented  slowly;  the  result  is  that  the  average  duration  of  retirement  is  only  two  years  shorter  in  2009  than  in  2001.  The  persistently  high  prevalence  of  early  retirement  has  kept  effective  retirement  ages  substantially  below  legislated  ages.  Pension  spending  as  a  share  of  GDP  has  not  fallen  in  most  countries  even  though  the  generosity  of  pensions—defined  as  growth  in  pension  spending  per  elderly relative to growth in GDP per capita—has decreased. Box 5 discusses the fiscal and social  sustainability of pension systems across the EU.  There are considerable differences across Central Europe and the Baltics in terms of projected  pension cost increases (Error! Reference source not found.). In four Central European and Baltic  countries,  pension  costs  are  projected  to  rise  over  time  based  on  the  parameters  of  the  current  pension system (European Commission 2015 Ageing Report). The increases are more muted than  predicted  in  the  European  Commission’s  2012  Ageing  Report,  with  the  projected  rise  over  2012‐ 2060  ranging  from  3.5  and  2.1  percentage  points  of  GDP  in  Slovenia  and  the  Slovak  republic,  respectively, to 0.7 percentage points of GDP in the Czech Republic and 0.3 percentage points of  GDP in Lithuania.  A larger number of countries are predicted to have falling pension costs than  in  the  previous  report:  In  Bulgaria,  Croatia,  Estonia,  Hungary,  Latvia,  Poland  and  Romania,  pension  spending  is  projected  to  decline  over  2013‐2060  in  the  European  Commission’s  2015  Ageing  Report.  However,  given  the  projected  drop  in  coverage  and  projected  pension  levels  29    relative to wages, the social consequences of such spending declines call into question their social  viability.   Box 5. Fiscal and Social Sustainability of Pension Systems   Pension  system  sustainability  depends  on  several  factors,  including:  (i)  the  current  role  of  pension  systems  in  poverty  prevention  versus  providing  more  significant  income  replacement;  (ii)  the  current  generosity  of  pensions;  (iii)  the  severity  of  expected  demographic  change  and  changing  labor  force  participation  rates.  Figure  5.1  below  groups  the  EU  economies  into  three  clusters  based  on  the  level  of  pension  generosity,  and  the  projected  change  in  demographics.  The  horizontal  axis  shows  pension  benefit  generosity,  measured  as  the  ratio  of  average  pension  to  GDP  per  capita.  The  vertical  axis  measures the average expected number of years in retirement. Therefore, countries with high values on  both axes currently tend to spend a large share of their national income on pension programs. The size  of  the  bubbles  shows  the  projected  growth  of  the  working‐age  populations  over the  next  four  decades.  Countries  marked  by  large  bubbles  expect  their  working  age  population  to  grow;  assuming  a  contribution‐based, pay‐as‐you‐go financing model, this allows them to afford higher benefit levels and  longer  retirement  spans.  Conversely,  countries  represented  by  smaller  bubbles  anticipate  contracting  working‐age populations, and sustaining their pay‐as‐you‐go pension systems may be more difficult.    Figure 5.1. Pension Benefit Generosity and Working‐Age Population Growth  26 Life Expectancy at Retirement, years 24 Malta France 22 Slovenia Italy Spain Greece Cyprus Belgium 20 Norway Finland Germany Austria UK Estonia Slov… Netherlands Denmark Portugal 18 Croatia Sweden Czech Rep. Romania Hungary Poland 16 Bulgaria Latvia Lithuania 14  20  30  40  50  60  70 8 Benefit Generosity, as a percentage of GDP per capita Source: Eurostat Statistics Database, United Nations Population Projections, World Bank Staff calculations    The  Lower‐Spending  Central  Europe  and  Baltics  Countries  includes  Bulgaria,  Croatia,  the  Czech  Republic,  Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania and the Slovak Republic. Reforms since transition  have  resulted  in  diverse  pension  systems,  resulting  in  retirement  spans  of  14  to  19  years  and  benefit  levels averaging  around  35  percent  of  GDP  per capita.  These  countries  face  challenging  demographics.  Only Slovenia falls into another group. It is in the High‐Income Generous Spenders cluster also composed  of Belgium, France, Luxembourg and, Greece, Italy, Spain, Cyprus and Malta. These countries have long  retirement  spans  of  20  to  23  years  and  pay  generous  benefits  of  around  50  percent  of  GDP  per  capita.  Their demographic outlook is quite difficult, putting the fiscal sustainability of their pension systems at  risk. The final cluster is High‐Income Moderate Spenders including Austria, Denmark, Finland, Germany,  Ireland,  the  Netherlands,  Portugal,  Sweden,  and  the  United  Kingdom.  The  retirement  spans  in  these  countries  range  from  18  to  20  years.  The  level  of  benefits  varies  substantially  between  countries  and  is  30    on  average  around  50  percent  of  GDP  per  capita.  With  the  exception  of  Portugal,  these  countries  are  projected to maintain the current size of their working‐age populations, often with the help of significant  immigration.  Limiting early retirement has been difficult. Early retirement not only increases the cost  of  pensions  by  extending  the  average  duration  of  benefit  receipt,  but  by  pulling  workers  out  of  the labor force, it also reduces the number of potential workers within an already shrinking pool  of working‐age adults.19 There has been some success in interventions to prevent early retirement.  Poland, for instance, successfully limited the number of people eligible for early retirement from  1.53  million  to  860,000  as  a  result  of  a  reform  in  2009.  But  even  with  strong  incentives,  early  retirement  is  difficult  to  prevent.  For  example,  in  Estonia  for  the  three  years  before  the  legal  retirement  age,  pensions  are  increased  by  0.9  percent  per  month  if  a  person  chooses  to  delay  retirement  and  reduced  by  0.4  percent  for  each  month  falling  short  of  the  legal  retirement  age.  Evidence  suggests  that  those  changes  have  not  yielded  the  expected  results  as  people  typically  retire  at  the  earliest  moment  possible.  In  another  example,  the  notional  interest  rate  in  Latvia  briefly  reached  20  percent  in  2007,  which  implies  that  postponing  retirement  by  an  extra  year  would  result  in  a  20  percent  higher  benefit  throughout  retirement.  Nevertheless,  people  kept  retiring at the earliest possible age.   Raising  revenues  to  maintain  pension  generosity  also  has  proved  difficult.  Given  the  already  large  tax  burden  on  labor  across  Central  European  and  Baltic  economies,  addressing  pension financing needs by increasing revenue from pension contributions is constrained by the  potential  negative  impacts  of  high  labor  taxes  on  employment  and  competitiveness.  During  the  last  20  years  there  has  been  a  convergence  in  contribution  rates  to  around  24  percent;  countries  with high contribution rates reduced them, while countries with low contribution rates increased  them.   Increasing  retirement  ages  has  tended  to  result  in  an  increase  in  the  number  of  applications for disability pensions across Central European and Baltic economies. Since older  workers are more likely than younger workers to develop disabilities, as the workforce ages, the  number of disability beneficiaries was expected to increase. The financial crisis of 2008‐2009 also  added  to  the  pressure  on  disability  programs  as  individuals  who  faced  unemployment  tried  to  become eligible. As a result, while most countries made attempts at disability reforms, the impact  was  not  always  strong  enough  to  offset  the  pressure  to  expand  the  number  of  disability  beneficiaries.   Pensions  play  a  critical  role  in  reducing  old‐age  poverty  across  Central  European  and  Baltic countries. Pensions comprise a large part of per capita income for households with a retired                                                               19 Only for workers in very particular difficult occupations, such as underground mining or work with hazardous materials, is early  retirement warranted. For these workers, employers are typically asked to pay higher pension contribution rates to compensate  for longer periods of retirement; however, the higher contribution rates were typically not high enough to fully offset the longer  duration of benefit receipt.  31    person and reduce vulnerability to poverty for those over retirement age.20 Figure 18 shows that  pensions play a significant role in keeping the elderly out of poverty in all countries considered,  starting  even  before  individuals  reach  standard  retirement  age  at  about  55  years  old.21  Among  those  aged  50‐64,  the  onset  of  pension  dependency  depends  on  the  possibility  of  continuing  to  earn  labor  income.  While  pensions  also  represent  the  main  income  source  for  the  elderly  in  the  richer EU countries, poverty before pensions is much lower in the Nordic countries or Germany,  where older people have access to savings and other forms of income.  Pension  systems  will  result  in  very  different  benefit  levels  for  future  generations.  Many  countries  have  only  limited  room  to  decrease  pensions  without  sacrificing  benefit  adequacy.  Central European and Baltic countries already have comparatively less generous pension systems  with shorter retirement spans and lower benefit levels averaging around a third of GDP per capita  (Figure  18).  The  low  poverty  rates  among  pensioners  today  may  not  persist,  in  the  absence  of  reforms.  For  example,  Poland  is  projected  to  see  a  decline  in  pension  levels  from  51  percent  of  average  wage  today  to  26  percent  in  the  future  (Figure  19).  Such  a  sharp  drop  in  the  projected  replacement  rates also  raises  the  question  of  whether  benefit  levels  in  countries  like  Poland  will  be socially acceptable. There is little room to supplement low public pensions with savings among  the current 50 plus generation. High‐Income Generous Spending EU countries on the other hand  have  so  far  provided  much  more  generous  pensions  compared  to  Central  European  and  Baltic  economies (see Box 5). As a result, these countries have more space to mitigate the fiscal pressures  of aging through reductions in generosity.                                                               20  The pivotal role of pensions in tackling the risk of old‐age poverty is not new. Their relevance was highlighted when discussing  the  transition  period  from  the  Soviet  era  in  the  former  Soviet  Union  in  the  early  2000s,  as  well  as  for  Eastern  Europe  to  ensure  the elderly were not fall into poverty (Chawla et al 2007, Chand and Jaeger 1996).  21 The retirement age is 63 for woman and 65 for men in these three countries.  32    Figure 18. Pensions play a large role in reducing poverty for older people  Selected Central Europe and Baltics Countries, Poverty by Age and Household Income Per Capita, Including/Without Pensions, 2006 and 2011    Bulgaria  Poland Romania         Source: Based on ECAPOV data.  Notes: Poverty line is 5 USD/PPP per day. Welfare aggregate is household income. Negative share means negative contribution to welfare 33    Figure 19. Pension benefit generosity is low and projected to decline  (a) Pension spending per beneficiary compared to GDP per  (b) Poland: projected pension benefits as percentage  capita, 2011  of average wages  80 60 70 60 50 50 % of Average Wage 40 40 30 30 20 10 20 0 10 EU11 Slovakia Greece Estonia Czech Republic Netherlands Lithuania Luxembourg Poland Hungary Norway Bulgaria Croatia Ireland Malta Austria Italy Latvia Romania United Kingdom Denmark Cyprus Slovenia Finland Portugal Spain Sweden France Germany 0 2011 2014 2017 2020 2023 2026 2029 2032 2035 2038 2041 2044 2047 2050 Source: Eurostat Statistics Database.  Source: World Bank Staff Projection using PROST.    Countries face declining coverage rates for pensions. Large numbers of people who are  not part of the formal labor market will begin to retire in the next 20 years without having access  to a contributory pension (Figure 20). How to provide them with old‐age income support will be  a relevant issue. The projected decline in elderly pension coverage also bears equity implications  for  countries  that  already  heavily  subsidize  contributory  pension  systems  through  general  revenue  financing;  continuing  to  channel  general  revenue  financing  toward  a  shrinking  pool  of  eligible  beneficiaries  when  many  people  are  not  covered  is  inequitable  and  regressive.  The  growing size of uncovered elderly also means that governments will have to provide at least some  level of poverty protection benefits, adding to the projected financing needs.    The social sustainability of pension reforms that provide low benefits and do not cover  a large share of the population is questionable. Generally, pension reforms that did not provide  adequate  benefits  were  not  politically  sustainable  and  they were  subject  to  discretionary  ad  hoc  revisions.  This  experience  raises  important  questions  regarding  the  social  sustainability  of  cost‐ cutting pension reforms implemented across Central European and Baltic economies that appear  to have solved the fiscal side of the challenge at the expense of adequacy for future generations.  It remains to be seen what will happen if actual pension benefits fall below social expectations of  what is deemed adequate.           34    Figure 20. Pension reforms providing low benefits and low coverage of the population are  not socially sustainable  Share of Older People Receiving Social Insurance Benefits  100 Coverage of 65+, in  80 percent 60 40 20 0 Hungary Czech Estonia Romania Croatia Latvia Lithuania Bulgaria Poland Slovak Rep. 2050 2010 Rep.   Notes: Future coverage of elderly (65 and over) in the pension system is based on pension system contribution patterns  of  the  current  working‐age  population.  Higher  rates  of  labor  market  informality  compared  to  pre‐1990s  along  with  stricter contribution requirements (higher retirement ages, longer length of service requirements) contribute to reduced  participation in the pension system of current working‐age population compared to pre‐transition.   Source: Based on country‐provided data.    4.2 Public Spending Priorities  Aging‐related  public  spending—particularly  pensions—is  already  high  and  set  to  grow  in  most EU countries. Estimates of public spending related to aging—on pensions, health and long‐ term  care—range  from  12.1  percent  of  GDP  in  Latvia  to  24.6  of  GDP  in  France  in  2013.22  But  policies  matter  and  can  keep  age‐related  public  spending  manageable;  indeed,  the  process  of  adjusting  social  spending  to  aging  demographics  has  already  begun  in  a  number  of  countries,  where pension reforms have been put in place to limit the growth of benefits to a sustainable level  in the future. However, relevant challenges remain to be addressed and some bold decisions will  have to be taken on tradeoffs to ensure fiscal sustainability, while protecting the vulnerable.    Aging is likely to increase public spending in the future, but appropriate policy choices  are  critical  to  keep  any  such  cost  increases  manageable.  The  pension  reform  agenda  is  still  unfinished  in  some  countries  and  the  extension  of  working  lives  is  likely  to  have  an  impact  on  how  systems  evolve.  Coverage  and  adequacy  of  pensions  is  set  to  decline  in  a  number  of  countries.  Such  a  situation  is  unlikely  to  be  socially  sustainable  and  the  need  to  put  in  place  a  social pension scheme is likely to arise. Health costs are likely to rise for reasons other than aging,  and  cost  containment  will  not  alone  require  healthier  aging,  but  also  the  control  of  costs  related                                                               22  The  European  Commission’s  2015  Ageing  Report  presents  projections  of  the  budgetary  impact  of  aging  population  in  the  28  EU  Member  States  over  the  period  2013–2060.  Strictly  age‐related  spending  items  are  defined  as  total  public  spending  on  pensions,  health,  long‐term  care  and  education.  As  such  it  is  a  wide  definition  of  aging‐related  spending.  Education  spending  is  projected  to  fall  for  most  countries  by  2060  and  so  contributes  to  a  small  decrease  in  strictly  age‐related  spending  in  the  EU  projection. However, we exclude education from the age‐related spending definition. Why? It is not clear how education needs  will  evolve,  but  it  is  likely  that  there  will  be  increased  demand  on  the  sector  in  the  area  of  lifelong  learning,  including  publicly‐ provided early childhood education, and that aging may increase the need for productivity‐enhancing public investments in the  sector. See World Bank (2013) for an in‐depth discussion on the needs of the education system in light of aging in Bulgaria.  35    to  technology  and  increased  demand  for  health  services.  Long‐term  care  needs  are  likely  to  be  higher than Central European and Baltic countries currently project.  The  countries  with  the  highest  age‐related  public  spending  are  not  necessarily  those  with  the  oldest  populations.  Age‐related  public  spending  is  not  necessarily  higher  in  “older”  countries; there is a large variation in the level of spending between countries that have a similar  share  of  the  population  aged  65  years  old  and  over  (Figure  27  (a)).  Spending  related  to  aging  is  more  closely  associated  with  the  level  of  income  of  a  country  than  with  how  old  a  country  is  (Figure  21  (b)):  Austria  and  Estonia  both  have  an  old‐age  dependency  ratio  of  about  27  percent,  but age‐related public spending is very different, representing 22.2 percent of GDP in Austria and  12.6  percent  in  Estonia.  A  cluster  of  low‐spending  lower‐income  countries,  some  of  which  have  relatively  high  old‐age  dependency  ratios,  can  be  observed,  including  Bulgaria,  Estonia,  Latvia,  Lithuania,  Romania  and  the  Slovak  Republic.  There  is  greater  disparity  between  the  higher  income  EU  economies,  with  one  of  the  oldest  countries,  Germany,  having  lower  age‐related  spending  than  “younger”  Austria,  France  or  Denmark.  Public  spending  on  aging  is  then  not  solely  driven  by  demographics,  but  importantly  by  policy  decisions  taken  on  coverage  and  generosity of pensions, health and long‐term care systems often years before.   Figure 21. Age‐related spending is higher in the EU‐15 than in Central Europe and the Baltics   Age‐Related Spending in the EU, 2013  (a)  (b)      25 25 FRA FRA ITA ITA GRC FIN Age-related spending, in percent of GDP Age-related spending, in percent of GDP FIN GRC AUT AUT DNK PRT PRT BEL DNK 20 20 BEL SWE SWE SVN ESP SVN DEU ESP DEU NLD NLD HUN HUN GBR HRV HRV POL MLT MLT GBR POL CZE LUX CZE 15 15 SVK IRL IRL BGR BGR SVK ROM LTU EST CYP CYP ROM EST LTU LVA LVA 10 10 15 20 25 30 35 0 20,000 40,000 60,000 Old-age dependency ratio, in percent GDP per capita, US$ Notes:  Estimates  of  age‐related  spending  comprises  public  spending  on  pensions,  health,  and  long‐term  care.  Luxembourg is excluded from the (b) panel as an outlier. Linear trend line fitted.  Sources:  Age‐related  spending  estimates  from  the  European  Commission’s  2015  Ageing  Report,  population  data  from  Eurostat and GDP per capita from the World Bank’s World Development Indicators.    Categorizing  countries  according  to  their  level  of  age‐related  spending  shows  the  divergence  across  aging  economies  in  terms  of  the  level  and  composition  of  spending.  Three  groups  emerge  if  we  look  at  countries’  age‐related  spending  in  2013.  There  is  a  high  spending  group  made  up  by  the  mainly  richer  and  “older”  countries  (Austria,  Denmark,  Finland,  France,  Greece, Italy and Portugal), where age‐related public spending is greater than 20 percent of GDP.  36    Greece and Portugal stand out in terms of having a relatively low GDP per capita relative to the  level  of  age‐related  spending.  The  medium‐spending  group  comprises  Belgium,  Croatia,  the  Czech  Republic,  Hungary,  Germany,  Luxembourg,  Malta,  the  Netherlands,  Poland,  Slovenia,  Spain, Sweden and the United Kingdom. Medium‐spending countries are a diverse group, many  of  which  have  relatively  low  pension  (the  Netherlands,  the  United  Kingdom  and  Sweden)  or  public health costs. Most also have limited public long‐term care provision, with the exception of  Belgium, the Netherlands and Sweden. This group spends between 15 and 20 percent of GDP on  age‐related  items.  Within  the  medium‐spending  group,  countries  have  very  different  projected  changes in spending. At one end is Croatia, where due to an anticipated fall in  pensions and an  assumption that long‐term care provision will remain constrained, spending on age‐related items  is  supposed  to  decrease  over  time.  By  contrast,  Slovenia  is  projected  to  become  the  highest  spender among EU new member states by 2060. Finally, there is the lower spending group where  age‐related  public  expenditure  is  below  15  percent  of  GDP.  This  group  includes  many  Central  European  countries  and  all  the  Baltics—Bulgaria,  Estonia,  Latvia,  Lithuania,  Romania  and  the  Slovak Republic—and Cyprus and Ireland. These countries are mostly anticipated to remain low  providers of public spending related to aging (relative to other EU countries), with the exception  of  the  Slovak  Republic  where  pensions  are  set  to  rise.  Health  and  long‐term  care  costs  are  not  projected  to  rise  by  much.  For  all  three  groups,  pensions  are  the  biggest  age‐related  spending  item  and  for  some  countries  are  the  most  significant  driver  of  the  projected  increase  in  outlays.  For  half  of  the  countries,  pension  expenses  are  expected  to  decline  as  a  result  of  recently  implemented reforms to limit generosity and contain pension expenditures (Figure 22).23    Health costs are set to increase—but mostly due to factors other than aging. The baseline  EU  aging  projections  simulate  the  impact  of  demographic  change  by  using  current  age‐related  health  spending  profiles  by  age  and  projecting  health  costs  forward  based  on  the  changing  age  structure of the population.24 There are a number alternative scenarios, showing a range of public  health spending cost rises over time depending on assumptions on age‐related spending profiles,  how  economies  expand  publicly‐provided  benefits,  adopt new  technology  and  how  healthy are  aging  populations.  The  range  of  health  cost  increases  seen  across  these  scenarios  underlines  the  range of factors that may influence the future path of public health spending.  Health  costs  tend  to  increase  in  the  last  few  years  of  life.  Health  care  costs  rise  substantially in the last years of life. Box 6 shows how public health care costs grow in the last two  years of life in Latvia. The rise in deaths predicted to occur over 2010‐2060 will then increase costs  for  the  health  system.  Although  death‐related  costs  will  rise  from  demographic  bulges,  the  increase in spending should be manageable. Larger aging generations will bring increased deaths  and a rise in the associated health costs in Central European and Baltic countries in coming years.  However,  the  increase  in  death‐related  costs  is  manageable:  Central  European  and  Baltic  countries will have to absorb about 0.2 percent more of the population dying annually by 2040, a  rise  in  deaths  of  almost  18  percent  compared  to  2010.  If  we  assume  that  health  spending  in  the                                                               23 Expenditure projections represent the legal framework in place by the end of 2014 when the calculations were made. Major  pension reforms put in place by countries since then are then not reflected in these projections.  24 Health status improvements are assumed, as well as a slightly positive income elasticity. Alternative scenarios are simulated  for health spending in the EU projections, including looking at "death‐related costs scenario" and technological change.  37    last year of life is equal to that of the Netherlands—which spends 11.1 percent of its health budget  on  the  about  1  percent  of  the  population  that  dies—then  a  simple  calculation  would  be  that  the  increase in deaths only increases health spending by 2 to 3 percent, all other things being equal.  Therefore, the impact of the upcoming rise in deaths on the overall health budget is not extreme.   Figure 22. Pensions dominate age‐related spending  Decomposition of age‐related spending, 2013 and growth 2013‐2060    Age‐ related items, 2013, in percent of  GDP Growth in age‐ related items, 2013‐ 2060, in percent of  GDP France France Italy Italy Greece Greece Norway Norway Finland Finland Austria Austria Denmark Denmark Portugal Portugal Belgium Belgium EU‐28 EU‐28 Sweden Sweden Germany Germany Slovenia Slovenia Spain Spain Netherlands Netherlands Hungary Hungary Croatia Croatia United Kingdom United Kingdom Malta Malta Poland Poland Luxembourg Luxembourg Czech Republic Czech Republic Bulgaria Bulgaria Ireland Ireland Slovak Republic Pensions Slovak Republic Lithuania Health Lithuania Cyprus Cyprus Romania Long‐term care Romania Estonia Estonia Latvia Latvia ‐4 ‐2 0 2 4 6 8 0 5 10 15 20 25 30   Notes: Age‐related spending here excludes education.  Sources: Based on the European Commission’s 2015 Ageing Report.    Reducing  time  in  sickness  is  critical  for  controlling  health  costs.  The  poorer  health  status  of  the  middle‐aged  in  Central  Europe  and  Baltics  may  lead  to  “unhealthy  bulges”  that  increase health costs associated with aging. If the time to sickness at older ages shortens, with the  period spent with illness or disability expanding, then longer life expectancies may lead to higher  lifetime expenditures on care. Less time spent sick at older  ages before death, i.e. healthy aging,  therefore plays a key role to containing the health costs associated with longer lives. Strategies to  reduce disease in the middle‐aged now would still pay dividends in terms of reducing the burden  of  disease  and  associated  costs  when  this  cohort  reach  old  age.  If  Central  European  and  Baltic  countries can move towards a scenario where extra years of life are lived mainly in good health,  then  health  care  costs  and  demands  on  health  services  are  likely  to  be  reduced  throughout  life,  regardless of life expectancy.  Overall,  however,  aging  is  not  the  most  important  factor  in  driving  health  costs:  the  adoption of new health technologies is the key cost driver. Health care costs have been rising over  time  for  all  age  groups,  not  just  the  elderly  (Morgan  and  Cunningham,  2011).  When  trends  in  costs  are  analyzed  over  time,  it  is  revealed  that  non‐demographic  drivers  such  as  advances  in  38    health technologies, income and labor actually have more impact than aging. Of these, technology  is  by  far  the  most  significant  factor  (Smith  et  al.,  2009).  In  many  Central  European  and  Baltic  countries,  there  is  increasing  demand  for  technological  solutions  and  weak  cost  control  mechanisms.  How  countries  react  to  medical  technological  advances  has  been  and  will  remain  the critical driver of cost pressures in health systems (Smith et al., 2009; Newhouse, 1992). Indeed,  25  percent  to  75  percent  (and  averaging  around  50  percent)  of  growth  in  health  expenditure  in  high income countries is considered to be driven by technological changes (Sorensen et al., 2013),  far  surpassing  any  impact  of  aging.  Although  technological  innovations  have  the  potential  to  improve  health  status  while  creating  cost  efficiencies,  costly  product  innovations  to  alleviate  diseases  appear  to  have  dominated  cost‐saving  process  and  preventive  innovations  in  recent  decades  (a  trend  which  contributes  to  the  magnitude  of  death‐related  costs)  (Zweifel,  2003;  Baumol, 2012).  The  demand  for  long‐term  care  will  grow  as  the  “oldest‐old”  share  of  the  population  rises. Even if populations are healthier, the increase in deaths and the share of the very elderly in  the  population  will  result  in  greater  demand  for  long‐term  care.  In  addition,  if  female  labor  market participation is to increase in response to the decline in the working‐age population, then  countries will have to make up for the loss of a large proportion of their mostly unpaid caregiving  workforce.  Given  low  savings  among  the  population  in  many  of  the  poorer  EU  countries,  the  public  sector  will  likely  play  a  large  role  in  providing  the  necessary  eldercare.  Currently,  many  Central European and Baltic countries provide limited long‐term care services and these countries  are not projecting large rises in long‐term care services.  The question then is if increases in public spending are needed to cover aging, how can  they  best  be  prioritized  and  financed?  The  limited  private  savings  of  the  current  50  plus  generation indicates that at least for the next few decades there will be a large reliance on public  provision  of  social  spending  (if  poverty  reduction  is  to  be  maintained  and  health  inequalities  reduced)  compared  to  richer  aging  economies  where  people  have  more  private  savings.  Increasing  revenues  is  not  an  option  in  many  Central  European  and  Baltic  countries  where  tax  pressure  is  currently  high.  Raising  labor  taxes  would  be  particularly  difficult  given  concerns  about  competitiveness  and  the  impact  that  any  rise  may  have  on  informality.  Certainly,  borrowing  to  pay  for  such  current  spending  needs  would  not  be  a  sustainable  option.  For  most  Central  European  and  Baltic  countries,  the  best  option  would  be  to  reorient  spending  towards  needed  social  spending  to  support  an  aging  population.  Of  course,  increasing  overall  public  spending efficiency and ensuring that aging‐related spending is as cost effective as possible will  be critical.  In terms of prioritization, the first question ought to be: what is medium‐term and what  can help now? Increasing labor market participation can have immediate impacts on growth and  the  sustainability  of  pension  systems,  and  in  addition  it  can  help  ensure  people  have  higher  incomes  and  more  savings  for  later  years.   Preventing  people  from  leaving  the  labor  market  at  later ages is important as evidence shows that once people exit, it is very hard for them to return.  Increasing  female  labor  market  participation  at  all  ages  will  require  support  for  child  and  elder  care. Given that almost one in three current workers are 50 years or older, there is a need to change  39    employers’ bias against older workers and to put in place policies to support their productivity.  Measures  to  support  health  improvements  will  take  longer to  show  dividends,  but  gains  can  be  considerable and sustained. Not only will this fight early deaths seen in many Central European  and Baltic countries, but making people healthier is important for labor market productivity and  for easing the fiscal costs associated with an older population.   Prioritizing, increasing efficiency and making trade‐offs in public sector spending can  lead  to  sustained  gains.  Countries  in  the  region  need  to  be  bold  in  making  changes  to  their  spending  and  programs,  including  in  social  sectors.  During  the  2008/2009  crisis,  governments  often  opted  for  cuts  in  areas  where  savings  could  be  realized  quickly  but  not  necessarily  strategically,  sometimes  postponing  further  important  structural  reforms.  In  particular,  the  reform  experience  in  Central  European  and  Baltic  countries  has  long  shown  that  pension  expenditures exhibit a very high inertia in times of recessions and even extremely reform‐minded  governments  have  found  it  difficult  to  make  changes  to  such  programs.  The  preparation  for  dealing  with  aging  pressures  should  begin  now  and  will  only  be  successful  if  the  population  at  large understands and supports reforms.  Box 6. Latvia: Time to death as driver of public healthcare costs    For health costs, time to death is important—not time from birth. It has been shown for OECD countries  that health expenditures spiral in the last few years of life, and particularly in the final year (Lubitz and  Riley, 1993; Spillman and Lubitz, 2000). As an individual nears death, their worsening health status tends  to  unleash  a  snowball  of  increasingly  intensive  treatment  and  frequent  hospitalizations  that  is  more  concentrated than any other period in their life. Being close to death is often accompanied by increased  morbidity and disability, necessitating not only costly medical interventions, but also support for daily  living.  Studies  for  the  United  States  have  estimated  these  so‐called  death‐related  costs  to  be  about  25  percent to 30 percent of total Medicare health expenditure—Medicare covers mainly the population aged  65 and  over and  the disabled (Lubitz  and Riley  1993; Felder 1997; Hogan  et al. 2001).  European studies  have  found  similar  end‐of‐life  spending  shares,  with  the  majority  of  these  costs  incurred  from  hospital  and nursing home care. For instance, in the case of the Netherlands, an analysis of health insurance data  linked at the individual level with data on the use of home care and nursing homes and causes of death  in 1999 finds that 11.1 percent of total expenditure of the included health services was due to final year  of life costs or 26.1 percent of spending on the retired Dutch population aged 65 years and older (Polder  et al., 2006).     Evidence from Latvia is consistent with total health costs being closely related to time to death and not  to  the  age  structure  of  the  population.  As  age  and  death  are  correlated,  age  is  often  blamed  for  this  increase in health costs whereas the causative factor is actually proximity to death. Administrative data  from  the  Latvian  National  Health  Service  for  survivors  and  individuals  who  have  since  died  for  the  period  2009‐2011  shows  that  public  health  spending  is  four  times  higher  for  the  deceased  compared  to  survivors  (see  Figure  B6.1).  Given  that  the  data  excludes  those  who  are  presumably  healthier  and  did  not  access  National  Health  Services,  the  exercise  downplays  the  difference  between  survivor  and  end‐ of‐life  total  public  health  care  costs.  Inpatient  care  and  medications  that  are  financed  by  the  Latvian  National Health Service are responsible for the big differences between the two groups of patients. How  does  Latvia  compare  to  end‐of‐life  cost  studies  for  wealthier  OECD  countries  such  as  Switzerland  and  the  United  States?  As  with  the  other  countries,  death‐related  health  costs  are  much  higher  for  the  younger  in  the  population  that  die.  Per  capita  public  health  costs  decrease  after  the  age  of  80.  But  in  40    Latvia  the  fall  in  spending  is  greater  for  the  older  population  than  in  the  richer  OECD  countries.  This  may be due to selection effects as not many people get to this age or it could be partly because many of  the people who survive past 80 are richer and paying for private services. From the administrative data  used in the analysis, these aspects cannot be judged. What is clear is that the cost of secondary outpatient  diagnostics services decrease for the oldest old.    Figure B6.1. Public health costs are much higher for those close to death and in higher for the  younger people close to death  Public health spending by age group, expenses per patient in Latvian Lats  (a) all  (a) Deceased Individuals  (b) Survivors  2000 2000 1800 1800 1600 1600 1400 1400 1200 1200 1000 1000 800 800 600 600 400 400 200 200 0 0 Total health care expenditure Compensated medications Total health care expenditure Compensated medications GP Secondary outpatient physician GP Secondary outpatient physician Secondary outpatient diagnostics Inpatient care Secondary outpatient diagnostics Inpatient care Note:  The  Latvian  National  Health  Service  (NHS)  administrative  data  for  total  public  health  expenditure  are  from  2009  to  2011. The NHS mortality data used is from 2011 to 2014. Data covers patients (deceased and survivors) who used at least one  health care service paid by state during the two‐year period.  Survivors are those who didnʹt die in 2011‐2014.   Source: Based on administrative data from Latvia’s Health Insurance Service.    Source: Mandeville and Sinnott 2015.                41    5. Healthy Aging  Lives are not as long as they should be in Central Europe and the Baltics. Life expectancy gains  stalled relative to other countries in the late 1960s and, while progress has resumed, the countries  in Central Europe and the Baltics are behind the life expectancy attained in other aging countries.  In 1970, in Bulgaria, Poland, Greece and Germany, a person could expect to live 71 years at birth.  At the same time, people in Japan could expect to live around 72 years and in Korea only 62 years.  By  2012,  life  expectancy  had  climbed  up  to  81  years  in  Germany,  Greece  and  Korea,  and  to  83  years  in  Japan;  however,  it  is  only  74  years  in  Bulgaria  and  77  years  in  Poland.  Premature  mortality  primarily  affects  the  middle  aged,  for  whom  mortality  has  shown  little  improvement  in  contrast to  global  trends.  Men  have  done  particularly  badly  in  terms  of  life  expectancy  gains,  with  male  life  expectancy  at  birth  only  having  grown  from  63  to  74  years  on  average over  1950‐ 55 to 2005‐10 (see Figure 23)‐‐lower than the 28 years of life expectancy gains for men seen in East  Asia.  Figure 23. Life expectancy has diverged from the better performers in Europe  Male life expectancy at birth, years  85 Gap: 6 years 80 80 75 74  Life expectancy at bitrh, years 70 67 65 63  60 Gap: 4 years 55 50 46 45 40 Central Europe and the Baltics EU15 East Asia   Notes: East  Asia follows the United  Nations grouping and  includes China,  China,  Hong  Kong Special Administrative  Region  (SAR),  China,  Macao  SAR,  the  Democratic  Peopleʹs  Republic  of  Korea,  Japan,  Mongolia,  and  the  Republic  of  Korea.  The  “gap”  shows  the  difference  in  life  years  of  expectancy  between  Central  Europe  and  the  Baltics  and  East  Asia.  Source: UN Population Division (2013).     Middle‐aged men in Estonia, Latvia, Lithuania and Hungary fare particularly badly. If  we  take  the  mortality  rate  of  60‐year  old  men  in  1959  and  ask  at  what  age  people  have  an  equivalent mortality rate in 2009, we get a sense of the intervening gain (or loss) in life (Milligan  42    and  Wise,  2012).  Figure  24  shows  these  “mortality  equivalent  ages”  in  selected  EU  countries.  In  France  a  71  year‐old  man  in  2009  had  the  same  risk  of  dying  as  a  60  year‐old  man  in  1959,  underscoring the almost constant lengthening of life in most high‐income countries over the last  165 years (Christensen et al., 2009). Yet in several EU countries, particularly the Baltic countries,  a man in 2009 is worse off than his predecessors half a century ago.  For example, in Estonia, a 57  year‐old man in 2009 had the same risk of dying as a 60 year old in 1959. Women are in a better  position  in  all  countries  studied,  living  longer  than  their  counterparts  in  1959  and  their  male  compatriots, although still lagging behind the gains seen in richer countries like France.   Figure 24. Men in Estonia, Latvia, Lithuania and Hungary ‘feel’ worse at 60 in 2009 than they  did in 1959  How old you have to be today to have the same mortality as a person of 60 in 1959    Source:  Human  Mortality  Database.  University  of  California,  Berkeley  (USA),  and  Max  Planck  Institute  for  Demographic Research (Germany), www.mortality.org, accessed 2 February (males) and 1 May 2014 (females).    This  persistent  premature  mortality  has  had  a  significant  impact  on  population  structures and labor forces in the EU countries with lagging health outcomes. For example, the  divergence in mortality rates between France and Bulgaria equated to 1.3 million life years lost in  Bulgaria in 2010 (Global Burden of Disease Study 2010, 2013). In order to assess the accumulative  effect of these different trajectories, we estimated what the population of Bulgaria would look like  today if it had experienced the same reductions in mortality as France from 1950 onwards. Figure  43    25  displays  the  resulting  population  pyramid.  Overall,  if  Bulgaria  had  experienced  the  same  mortality  reductions  as  France  since  1950,  its  labor  force—here  defined  as  the  population  aged  15‐64—would be 13 percent larger than it is today.   Figure 25. What a difference sixty years makes   Bulgaria’s population in 2010 if mortality had declined as in France from 1950  100+ 90‐94 80‐84 70‐74 60‐64 50‐54 40‐44 30‐34 20‐24 10‐14 00‐04 400 300 200 100 0 100 200 300 400 population (thousands)     Source: World Bank calculations based on UN Population Data (2013).    Much of the lower life expectancy in Central Europe and the Baltics is explained by the  higher  mortality  rates  among  the  less  well‐off.  The  factors  leading  to  these  inequalities  are  complex,  but  include  differing  levels  of  health‐related  risky  behaviors.  Large  gains  in  life  expectancy can be made by targeting those with the shortest lives. When life expectancies at age  50  are  disaggregated  by  levels  of  educational  attainment—a  common  measure  used  to  examine  socioeconomic  differences  in  health  outcomes—an  “education  premium”  is  revealed  (see  Figure  26).  This  gradient  is  larger  for  men  than  for  women,  wider  in  countries  with  shorter  life  expectancies, and more severe in Central European and Baltic countries. For instance, the average  life  expectancy  at  age  50  for  men  with  tertiary  education  in  Central  Europe  and  the  Baltics25  is  around 8.6 years higher than for men without upper secondary education, a larger difference than                                                               25  The average is taken for all countries for which data is available.  44    the  6.3  years  found  for  the  United  States.26  To  close  the  longevity  gap  with  the  EU‐15  countries,  the less advantaged in society (with low education here used as a proxy) will need to live longer.  One study has found that excluding the group of people with lower education from calculations  would reduce overall mortality by two‐thirds in Estonia and Lithuania.27  Figure 26. A large part of lower life expectancy is explained by higher mortality of the less well‐off    Notes: All  EU Member  States  with  available  data  included.  Low  education  is  defined  as  ISCED  0‐2,  that  is  attainment  of  pre‐primary,  primary  or  lower  secondary  education.  High  education  is  defined  at  ISCED  5‐6,  that  is  attainment  of  tertiary education.   Source: Eurostat.    The  achievement  of  longer  lives  in  the  EU‐15  countries  was  primarily  due  to  widespread measures to reduce the prevalence and severity of cardiovascular disease, an effort  known as the “cardiovascular revolution”. Such a shift has not yet been fully achieved in Central  Europe  and  the  Baltics  and  today  the  region  loses  more  years  to  cardiovascular  disease  than  to  any other cause. Almost half the gains in life expectancy from the cardiovascular revolution can  be  attributed  to  the  reduction  of  risk  factors  such  as  smoking,  high  blood  pressure  and  high                                                               26 Pijoan‐Mas and Rios‐Rull (2014) find for the U.S. that at age 50 the difference in life expectancy for college  graduates versus individuals without a high school diploma is 6.3 years for males and 5.8 years for females.  27 Avendano et al 2010.  45    cholesterol.28  These  require  better  management  and  indeed  behavioral  change  on  the  part  of  populations, and reducing cardiovascular disease is a key policy target to drive any convergence  in life expectancy (see Figure 27).   Figure 27. Mortality due to cardiovascular diseases explains much of the life expectancy gap  between Central Europe and Baltics and EU‐15  Influence of diseases of the circulatory system on mortality, 2010  0 200 400 600 800 Italy Spain Total deaths if mortality France from diseases of the Sweden circulatory system (DCS) Netherlands equaled EU‐14 average Ireland Austria Gap in deaths due to United Kingdom excess DCS Greece Germany Finland Belgium Portugal Denmark Slovenia Czech Republic Poland Croatia Estonia Slovakia Hungary Latvia Romania Lithuania Bulgaria Age‐standardized death rates per 100 000 population   Notes:  Age‐Standardized  death  rates  per  100  000  shown  for  total  deaths  all  causes  for  2010,  covers  all  ages  and  both  men and women. Data for Luxembourg is not available. The EU‐14 country groups is equivalent to the EU‐15 excluding  Luxembourg.  Source: World Bank calculations based on The WHO Mortality Database.    Reducing disability and ill health in Central Europe and the Baltics’ aging population,  however,  may  be  more  difficult  than  reducing  mortality.  People  in  EU‐15  countries  have  been  benefiting  for  some  time  from  health  strategies  aimed  at  reducing  the  risk  of  disease  and  disability, leading to a shift from severe to milder disability. In contrast, people in many Central                                                               28 Reducing smoking rates and managing other risk factors has accounted around half the benefits seen in the  Western Europe, with improved treatment for the other half (Smith and Nguyen 2013).  46    European  and  Baltic  countries  are  starting  from  a  worse  point.  When  levels  of  disability  are  broken down by age, older people in Central Europe and the Baltics are found to be living with  more disability compared to Western Europe and advanced economies worldwide (Figure 28).29  Middle‐aged  populations  report  worse  health  and  more  functional  limitations  than  those  in  the  EU‐15.  Those  with  less  education  report  worse  health  across  Europe,  particularly  in  Central  Europe  and  the  Baltic  countries.  This  higher  level  of  disability  now  will  be  exacerbated  by  the  predicted increase in age‐related diseases—such as cancer and dementia—in the future.   Figure 28. At 50, People in Central Europe and the Baltics live less of their remaining life in  health    90   80 as percentage of total life  Male Female Healthy life years at 50  70   60 expectancy 50   40 30 20   10 0       Note:  Healthy  Life  Years,  also  called  disability‐free  life  expectancy,  measures  the  number  of  remaining  years  that  a  person of a certain age is still supposed to live without disability. The figure shows healthy life years at 50 in percentage  of total life expectancy for 2011.  Source: World Bank calculations based on Eurostat.    While many countries in Central Europe and the Baltics are underperforming in terms  of  life  expectancy  and  the  disability  burden  compared  to  their  EU‐15  neighbors,  progress  is  being  made  in  achieving  the  “cardiovascular  revolution”.  After  decades  of  stagnation,  life  expectancy at birth rose in all countries in the past decade, with Estonians achieving five years of  additional life expectancy compared to zero over the three decades from 1970. There is evidence  of  reductions  in  risky  behaviors,  for  example  a  fall  in  daily  smoking,  and  improvements  in  treatments  in  some  countries,  for  example  a  rise  in  diagnosis  and  treatment  of  high  blood  pressure. However, there are still significant gains to be made across all countries. Slovenia is the                                                               29  The  figure  shows  healthy  life  expectancy  as  a  share  of  overall  life  expectancy  and  measures  the  proportion  of  remaining  life  expectancy  that  on  average  an  individual  can  expect  to  live  without  ill‐health  without  disease  and/or  injury.  Years  of  ill  health  are  estimated  by  summing  estimates  healthy  life  years  lost  due  to  disability  (YLD)  across  a  comprehensive  set  of  disease  and  injury  causes.  The  estimates  of  YLD  draw  on  analyses  carried  out  for  the  Global  Burden of Disease 2010 study (see Murray et al. 2012). The disability weights and prevalence estimates are documented  in WHO (2013).     47    only country that approaches the average life expectancy at birth in the EU‐15 countries. Bulgaria,  Latvia, Lithuania, Romania, Hungary and Estonia have the most to make up for in terms of health  convergence.  Making  more  progress  on  targeting  risky  behaviors  and  raising  detection  and  diagnosis  of  diseases  of  the  circulatory  system  will  be  important  elements  of  achieving  the  cardiovascular  revolution.  Reducing  inequality  through  ensuring  access  to  health  services,  but  also  through  a  wider  agenda  focused  on  reducing  socioeconomic  disadvantages  over  the  life  course,  will  be  important  moving  forward.  As  the  cardiovascular  revolution  is  achieved,  cancer  rates are predicted to increase in the future. Screening rates for treatable cancers, such as breast,  cervical, colon and prostate, are low in many countries and will have to be expanded.       48    6. Fertility, Migration and Aging  It would take decades for rises in fertility to substantially impact on the population structure.  Current  low  fertility,  even  if  it  rises  in  the  future,  has  a  multiplier  effect.  Lower  numbers  of  children  in  one  cohort  lead  to  a  smaller  childbearing  cohort,  which  in  turn  results  in  lower  numbers of children in subsequent cohorts. Figure 29 (a) shows the stark decrease in the number  of children under five years old between 1990 and 2010. Figure 29 (b) shows this fertility path for  Poland. Even if fertility rates remained constant at 2011 levels, the number of babies born would  continue to decrease in the future. To keep the number of children at 2011 levels, the number of  children per family would need to increase by 40 percent by 2025. The projected decline in births  is  attributable  solely  to  the  reduction  in  the  cohorts  of  potential  parents,  which  was  predetermined  by  fertility  declines  twenty  years  ago.  This  demographic  momentum  underlines  the  limited  effect  that  increased  fertility  rates  today  can  have  on  mitigating  the  demographic  shocks in the coming decades. Over the longer‐run, however, a rise in fertility would contribute  to  re‐balancing  the  population  structure  and  would  increase  the  share  of  the  working‐age  population.  Figure 29. Low fertility now has a multiplier effect  A.  Number of children under age 5 compared to 1990   B. Births in Poland in 1990‐2011 and projected future births  through 2026   110 600,000 Bulgaria 550,000 Czech Republic 500,000  90 Hungary 450,000 400,000 Poland 350,000  70 Romania 300,000 Slovak Republic 250,000 200,000 Estonia 1990 1994 1998 2002 2006 2010 2014 2018 2022 2026  50 Latvia Lithuania Babies born  30 Croatia Assuming 2011 fertility rate 1990 1995 2000 2005 2010   Source: Based on United Nations Population Division (2013).    Immigration  can  contribute,  but  is  unlikely  to  fully  compensate  for  the  fall  in  the  working‐age  population  in  Central  Europe  and  the  Baltics  (Figure  30).  All  EU  countries,  with  the  exception  of  Ireland,  will  require  immigrants  to  keep  the  working‐age  population  from  shrinking.  Among  the  EU  countries,  Central  Europe  and  the  Baltics  would  need  to  attract  the  most  immigrants,  and  at  a  rate  only  seen  by  the  most  attractive  EU‐15  destination  countries,  to  offset the anticipated decline in the working‐age population during the next 10 years. However,  inward migration can go some way towards making up for falling working‐age populations and  having an open immigration policy would contribute to the productive aging agenda.  49    Figure 30. Migration is unlikely to make up for the natural decrease in the population  Cumulative change, various time periods, in percent of total population  14 Net Migration Rate between 2000 and 2010 12 10 Net Migration Needed to Keep Working Age Population Constant between 2015 and 2025 8 6 4 2 0 Greece Germany Finland Spain Latvia Portugal Belgium Netherlands Denmark Hungary Austria Italy Luxembourg Slovenia Switzerland Sweden France United Kingdom Norway Bulgaria Poland Croatia Iceland Ireland Slovakia Romania Estonia Lithuania Czech Republic ‐2 ‐4 ‐6 ‐8 Destination for migrants (2000‐2010) High emigration (2000‐2010) Rise in working‐ ‐10 age population (2015‐ 2025)   Note: The natural decline in the working‐age population between 2015 and 2025 is derived from population projection  data  under  the  zero  migration  scenario  of  United  Nations’  Population  Division  (2013).The  figure  includes  all  EU  or  EFTA area countries. The figure compares net migration flows over the 2000‐2010 to what would be needed to maintain  the working‐age share of the population constant over 2015‐2025.  Source: Based on United Nations Population Division (2013).  6.1 Migration30  Central  European  and Baltic  countries  are  made  older  due  to  migration,  while  the  EU‐15  gets  younger. Only the Czech Republic, the Slovak Republic and Slovenia have positive net migration  rates; the rest of Central Europe and the Baltics lose population to out‐migration and don’t attract  many  immigrants.  By  contrast,  all  EU‐15  countries  are  receivers  of  immigrants.  Migrants  from  Central  Europe  and  the  Baltics  tend  to  be  younger  than  natives.  For  example,  most  Baltic  and  Polish emigrants depart at between 15 and 34 years old. Hence, younger age groups shrink faster  than the population in general, thus accelerating aging.   The  most  mobile  countries—the  Baltics  and  Poland—lost  sizable  shares  of  their  younger populations to emigration. Tracking the size of youth cohorts over time gives some idea  of  the  effect  of  post‐EU  enlargement  migration  on  younger  generations  given  that  we  can  assuming  these  age  cohorts  are  almost  unaffected  by  natural  change.  Figure  31  illustrates  the  effect  of  migration  after  enlargement  on  youth  cohorts  by  tracking  their  size  over  the  period  of  2003‐2012.  There  was  a  substantial  fall  in  the  size  of  cohorts  aged  15‐19,  20‐24  and  25‐29  years  since  2003  in  Latvia,  Lithuania  and  Poland.  Latvia  and  Lithuania  show  the  biggest  drop  in  the  size of these younger cohorts, which accelerated during the crisis and post‐crisis five years (2008‐ 2012).  In  ten  years,  Latvian  cohorts  aged  15‐19,  20‐24  and  25‐29  years  at  the  beginning  of  2003,                                                                The discussion on the migration experience of Poland and the Baltic countries in this section is based on a  30 background paper for the study: Hazans (2015) Migration Experience of Poland and the Baltic Countries in the Context of  Economic Crisis.  50    have  sent  abroad,  respectively,  a  20  percent,  18  percent  and  14  percent  share  of  their  members,  while  corresponding  Lithuanian  cohorts  in  the  same  period  lost  to  migration  28  percent,  25  percent  and  17  percent.  These  data  are  based  on  official  population  statistics,  which  may  underestimate  emigration  in  the  post‐crisis  period  (Hazans  2013).  In  Poland,  given  that  official  population  statistics  are  problematic  as  they  underestimate  the  actual  scale  of  emigration,  Eurostat and OECD data is used to estimate the number of Polish expats aged 20‐24, 25‐29, 30‐34  and 35‐39 at the beginning of year 2013, in the EU and European Free Trade Association (EFTA)  countries,31  as  well  as  the  number  of  Polish  expats  from  the  same  cohorts  who  were  there  ten  years earlier (i.e. aged 10‐14, 15‐19, 20‐24 and 25‐29 at the beginning of year 2003). This estimates  the decline in the size of these age cohorts, respectively, as 5 percent, 11 percent, 10 percent and  5  percent  of  the  size  of  these  cohorts  of  the  Polish  population  since  the  beginning  of  year  2003.  This losses are quite substantial although smaller than those found in Latvia and Lithuania.  Figure 31. Younger generations decreased in size due to post‐EU enlargement immigration in  the most mobile Central European and Baltic countries  Change in the size of selected age cohorts. Latvia, Lithuania and Poland, 2003‐2012 (in percent of  population on January 1, 2003)  Age  10 ‐14  in  Age  15 ‐19  in  Age  20 ‐24  in  Age  25 ‐29  in  2003 2003 2003 2003 Lithuania Lithuania Lithuania Lithuania Poland Poland Poland Poland Latvia Latvia Latvia Latvia 0% ‐5% 2008 ‐2012 ‐10% 2003 ‐2007 ‐15% ‐20% ‐25% ‐30%   Notes: For Poland, the data presented diverge substantially from the official Polish population        statistics which underestimate emigration.   Sources:  Hazans  (2015)  based  on  Latvia  and  Lithuania:  Population  statistics  (Eurostat)  and  own  calculations.  Poland:  Eurostat and OECD statistics on Polish nationals among population of EU and EFTA countries and own calculations.    Migration  has  become  the  new  norm  for  citizens  from  the  most  mobile  Central  European  and  Baltic  countries—Latvia,  Lithuania,  Estonia  and  Poland.32  Prior  to  accession— despite high unemployment and large wage differentials with EU‐15 countries—the high costs of  migration  and  the  unfavorable  institutional  framework  led  to  only  limited  out‐migration  flows  with  highly‐skilled  and  tertiary  educated  workers  being  over‐represented.  With  accession  and  gradual  implementation  of  free  movement  of  labor  within  the  EU  and  as  a  result  of  growing  migrant networks, the costs of job search abroad and migration decreased, while the demand for                                                               31  Available data from non‐European OECD countries were not detailed enough.  32  Hazans (2014).  51    migrant labor in EU‐15 countries was growing, and higher income and better working conditions  abroad operated as strong pull factors, especially for the lower‐skilled and less educated workers.  As a result of these factors, in the five post‐accession years from 2004 to 2008, Estonia, Latvia and  Lithuania  lost  to  a  share  of  their  population  emigration  equal  to  2.0  percent,  3.2  percent  and  5.3  percent, respectively, while Poland lost 2.8 percent.   The  crisis  spurred  on  migration  in  the  Baltics  and  despite  better  economic  conditions  did  not  halt  it  in  Poland.  During  the  crisis—employment  was  particularly  hard  hit  over  2009‐ 2010—push  factors,  mainly  joblessness  and  wage  cuts,  but  also  the  inability  to  pay  back  loans,  weak social protection systems and uncertain prospects for the future led to a substantial increase  in  out‐migration  in  the  Baltics:  outflows  doubled  or  almost  doubled  compared  to  the  pre‐crisis  levels  in  2009  in  Latvia,  in  2010  in  Lithuania  and  in  2012  in  Estonia.  In  Poland,  on  the  contrary,  where  growth  performance  was  stronger,  emigration  slowed  down,  while  return  migration  intensified given the worsening economic outlook of receiving countries. Even so, during the two  crisis years the stock of Polish emigrants in EU/EFTA countries increased by 10 percent. Most of  those  who  left  the  Baltics  and  Poland  during  (and  after)  the  crisis  were  not  risk‐takers:  on  the  contrary,  they  perceived  staying  as  too  risky,  and  destination  countries  as  a  safe  haven.  This  implied  a  strong  shift  from  temporary  emigration  of  breadwinners  towards  long‐term  or  permanent emigration of entire families.  Figure 32. Emigrants have headed to the economies that first opened their labor markets  Gross emigration of nationals from Poland and the Baltic countries to main OECD destinations,  2008‐2013  25 gross outflows  per   1000  of  population  at  01.01.2008  OECD non‐Europe 20 Austria, Switzerland,  France, Belgium,  Netherlands, Luxemburg Italy,  Spain,  Greece, Portugal 15 Ireland  10 Nordic countries Germany  5 UK  All destinations ‐ sending countries data 0 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Poland Estonia Latvia Lithuania   Source: Hazans (2015) based on Eurostat and OECD data on immigration of foreigners by nationality; Ireland and the  UK data on allocation of social security numbers. For 2013, data were available on outflows to the UK, Germany, Nordic  countries, Ireland, the Netherlands and Austria (these destinations covered more than 90 percent of outflows in 2012);  the remaining flows were (conservatively) predicted.    52    The  choice  of  destination  countries  for  migrants  during  the  post‐accession  period  has  unsurprisingly  been  heavily  influenced  by  policies  toward  EU  new  member  state  migration.  Ireland, the UK and to a lesser extent Sweden became the destination of choice from May 1, 2004,  when these countries became the first to open their borders to new EU member states. Flows from  Estonia  to  Finland  sped  up  since  2006  when  conditions  were  eased  for  migrants  (check).  On  opening  its  labor  market  for  EU  new  member  states  in  2011,  Germany  increased  its  share  in  the  Baltic and the Polish emigration flows (Figure 32).  It is likely that emigration will continue to be high, with pull factors and non‐economic  reasons  mainly  explaining  intentions  to  emigrate.  The  vast  majority  of  the  population  in  the  Baltics and Poland now have close relatives or friends who have moved abroad. Migration flows  are  shaped  by  these  migrant  networks,  along  with  already  formed  intentions  to  emigrate  in  the  future.33 The expectation is that the Baltic/Polish diasporas will keep growing in the years to come.   Push  factors  have  been  strong  in  countries  that  lost  younger  workers  to  migration.34  These  include  joblessness  and  wage  cuts,  but  also  lost  confidence  in  the  future.  Individuals  and  families typically move when and where they expect to be better off than at their current location.  There has been a shift towards longer‐term emigration in recent years in Poland and the Baltics.  Why  has  this  occurred?  Consultants  from  European  Employment  Services  (EURES)  in  Latvia  found  that  the  strong  shift  from  temporary  emigration  of  breadwinners  toward  long‐term  or  permanent  emigration  of  entire  families  was  associated  with  people  wanting  to  find  permanent  skilled employment and social security rather than the lower skilled temporary employment that  was  common  in  the  past  (Table  2).  Evidence  from  surveys  on  emigration  intentions  in  Estonia  conducted  in  2006,  2010  and  2013  suggests  that  both  economic  and  non‐economic  push  factors,  including better social security abroad, sharply increased. It is not clear whether the incentives to  emigrate will weaken substantially as economies recover from the 2008/09 crisis.  Better jobs and favorable tax and benefit regimes for low‐income families may reduce  the  push  factors  that  drive  emigration.  Given  that  most  emigrants  are  lower  part  of  the  distribution  of  income  earners  prior  to  leaving  their  home  country,  supporting  further  low‐ income  families  by  raising  minimum  non‐taxable  income  and  allowances  for  dependents,  increasing  the  role  of  targeted  rather  than  universal  benefits  and  other  ways  of  promoting  progressivity  seems  to  be  the  right  direction  in  further  developing  the  tax  and  benefit  system.  General business climate improvement measures to aid job recovery are additionally important.  As there is a high proportion of former registered unemployed among emigrants, investments in  training programs for the unemployed that help them find jobs may help.                                                                33 Survey evidence points a rise in the intension to emigrate. In Latvia, the share of adult working‐age (18‐64 years)  population prepared to accept an offer implying long‐term emigration has increased from 55 percent in 2010 to 68  percent in 2012. In Lithuania, the share of potential emigrants in the population group aged 18 to 75 increased from  40 percent to 50 percent between 2011 and 2012. There has been a slight decrease in Estonia, where the intention to  migrate fell from 36 percent to 34 percent between 2010 and 2013.  34  According  to  surveys  reported  by  Holda  et  al  (2011),  the  share  of  Polish  emigrants  staying  in  the  UK  (respectively,  Ireland) for more than three years increased from 14 percent in 2007 to 39 percent in 2009 (respectively, from 10 percent  in 2007 to 32 percent in 2009).  53    Table 2. Changing profile of EURES clients in Latvia, 2004‐2010  2004‐2007  2008‐2010  Planning to move alone  Planning to move with family  Looking for temporary, low‐skilled job   Looking for permanent, skilled job  Minimal knowledge of foreign  Better knowledge of foreign languages, higher  languages  qualifications  Planning to return  Interested in legal employment and social security Note: Daily records of European Employment Services (EURES) consultants in Latvia.  Source: Hazans (2013: Table 4.6)    High  emigration  from  Central  Europe  and  the  Baltics  does  involve  significant  challenges, for instance in terms of  the potential loss of human capital and the sustainability  of the social protection systems of “sending countries”, but it also brings benefits. Remittances  and  increased  productivity  or  salaries  upon  return  are  just  two  ways  emigrants  bring  benefits  back to sending countries. The possibility for people to migrate during economic downturns can  reduce unemployment. Having a large diaspora can offer benefits in terms of trade, investment,  and know‐how; in this regard, governments should foster the diaspora’s engagement in economic  and social development and expand “virtual borders”.  Shrinking numbers of younger workers may increase incentives for Central European  and Baltic countries to make more of the available pool of potential immigrants, for example,  in non‐EU neighboring countries. This would involve an accompanying policy agenda, including  measures to facilitate international mobility and the validation of professional qualifications, and  to reduce barriers for immigrants to take up formal employment.  6.2 Fertility  Starting in the mid‐2000s, a small rise in fertility was experienced in all Central European and  the Baltics countries. This follows a general trend of rising total fertility rates in many countries  globally, not just those with the lowest fertility. Partly this has been explained by the diminishing  impact  of  women  having  children  later  in  life  on  annual  fertility  (see  Box  7).  The average  age  of  women  at  first  birth  has  been  increasing  since  the  1970s,  which  reduced  annual  fertility  rates,  some of which was subsequently recuperated later in life. From 2000 onwards, the rise in the age  of  women  at  childbirth  slowed  and  women  started  to  have  the  children  they  had  postponed.  Recent  changes  in  fertility  rates  suggest,  however,  that  the  observed  rise  in  total  fertility  rates  stopped in many countries and indeed reversed in others.   Given  continued  low  fertility,  reducing  the  obstacles  to  people  having  children  has  become  an  issue  of  growing  importance  in  the  policy  agenda  of  many  Central  European  and  Baltic  countries.  Persistently  falling  fertility  has  pressed  policymakers  into  action  in  many  countries,  with  the  aim  of  reducing  barriers  to  family  formation.  Indeed,  the  evidence  is  that  people  in  general  want  two  children  and  yet  are  having  on  average  smaller  families  that  they  would  like.  The  gap  between  intended  and  achieved  fertility  is  shown  in  Figure  33.  The  54    “ultimately intended family size” is estimated by summing the number of children that women  aged  25‐39  “intend”  to  have  and  those  already  born.  The  two‐child  family  emerges  as  the  dominant ideal in all European countries.35   Box 7. Total fertility Rate as a measure of cohort fertility  The  total  fertility  rate  (TFR)  represents  the  number  of  children  that  would  be  born  to  a  woman  if  she  were to live to the end of her childbearing years and bear children in accordance with current age‐specific  fertility rates. It is a constructed measure that calculates total fertility by summing up age‐specific fertility  rates  based  on  actual  births  that  occurred  during  a  year  for  the  female  population  aged  15  to  50.  It  is  a  synthetic measure not based on the behavior of an actual cohort of women, but rather the fertility of all  women  in any  one  year.  By  contrast,  the  completed  fertility  rate (CFR)  shows  the actual  fertility  rate  of  a cohort of women over their childbearing years.      The TFR is sensitive to the timing of births: the delaying of childbirth to later in the life cycle lowers the  TFR. This has been termed the tempo effect and can depress annual fertility through a delay in the timing  of  births.  Some  authors  have  therefore  proposed  alternative  TFR  estimates  adjusted  for  variations  in  mothers’ age at childbirth (Bongaarts and Feeney 1998, and Goldstein et al. 2009, Bongaarts and Sobotka  2012).  When  a  large  increase  in  childbearing  age  takes  places,  annual  TFR  measures  underestimate  fertility. The tempo effect reduced TFRs during the 1990s due to a postponement of births for cohorts of  women  born after 1970.  However,  the  pace  of  the  rise  of  the age  of women  at  childbirth is  diminishing  and the tempo effect has been found to have fallen in the 2000s. Bongaarts and Sobotka (2012) estimate  the  average  tempo  effect  on  the  TFR  in  2006  to  have  been  0.12  births  per  women.  As  the  “birth  postponement’  transition  completes,  the  tempo  effect  should  taper  out.  Figure  B7.1   below  shows  how  the transition to higher births has taken place in Bulgaria: the proportion of women having their children  at a certain age is highest at age 21 in 1970 and 1995, but this shifts to around 27 in 2009.     Figure B7.1 Age‐specific fertility rate profile in Bulgaria  0.22 1970 1995 2009 0.20 0.18 0.16 0.14 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 Age   A Notes:  The  figures  shows  the  number  of  births  occurring  for  the  indicated  years  (1970,  1995  and  2009)  per  1,000  women of reproductive age classified by single‐year age groups.  Source: Greulich, Dasre and Inan (2014)                                                                   35  European  Commission  (2014).  Respondents  to  the  survey  do  not  say  they  want  two  children  in  every  country:  the  intended family size is particularly small in Italy, Spain and Austria where ideals of fertility are below the replacement  rate (Goldstein et al. 2003).  55    Figure 33. Women have fewer children than they say they want  Actual and ultimately intended number of children of women age 25‐39, 2011  Actual Gap to intended 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0   Note:  Countries  are  ranked  by  the  decreasing  number  of  ultimately  intended  family  size  of  respondents.  This  information  is based  on  survey  responses  to  the  question:  “And  for  you  personally,  what  would  be  the  ideal  number  if children you would like to have or would have liked to have?”              Source: World Bank calculations based on European Commission (2014).    The  decline  in  fertility  in  Central  Europe  and  the  Baltics  is  mostly  due  to  women  not  having a second child. Childlessness is unusual. Only 12 percent of women on average have no  children  in  Central  Europe  and  the  Baltics,  compared  to  22  percent  in  Italy  or  24  percent  in  Germany.36  However,  while  in  the  higher  fertility  countries  like  Denmark,  Ireland,  or  Sweden,  about  80  percent  of  women  having  one  child  decide  in  favor  of  a  second  child,  in  some  Central  Europe and the Baltics countries under 60 percent of women make have two children.   Improving  families’  economic  circumstances  is  important  for  increasing  fertility  in  Central  European  and  the  Baltic  countries.  Affordability  or  economic  stability  seems  to  dominate  the  decision  to  have  a  second  child  in  Central  European  and  Baltic  countries.  Several  studies  suggest  that  job  instability  along  with  income  uncertainty  are  important  reasons  explaining  low  fertility  in  Central  European  countries  such  as  Poland,  Hungary  or  the  Czech  Republic.37  For  less  rich  EU  countries  then  the  general  economic  circumstances  facing  families  would appear critical in driving the decision for whether or not to have more children.   For  the  highest  income  countries,  there  is  evidence  that  “successful”  labor  market  integration after the birth of a first child seems to facilitate women’s decision to have a second  child.  Recent  research  points  to  a  re‐increase  in  fertility  in  several  highly  developed  countries  (Myrskilä et al 2009; Greulich‐Luci and Thévenon 2014). For these countries, the pattern between  total  fertility  rates  and  economic  development  is  actually  inverse  J‐shaped.  This  means  that  the  correlation  between  economic  development,  as  measured  by  GDP  per  capita,  and  fertility  turns  from negative to positive from a certain relatively high level of development on.38 The re‐increase                                                               36 The analysis is based on data on the number of children that women aged 39 to 45 have in each country  represented in the 2008 EU‐SILC. Data from 2008 was used to avoid any impact of the 2008/2009 economic crisis.  37 For example, Goldstein et al. (20092013) or Mishtal (2009)  38 Luci‐Greulich and Thévenon (2013) estimate this GDP per capita threshold as around 30,000 USD.  56    in  fertility  that  comes  hand  in  hand  with  economic  development  is  particularly  striking  in  countries such as France and the United States. In other countries like Germany and Austria, this  rebound  is  less  developed,  and  fertility  has  stagnated—despite  high  levels  of  economic  development—at relatively low levels below the replacement rate. Economic development is thus  not sufficient to explain why the fertility rebound occurs in some developed countries, but not in  others. Empirical evidence points to female employment as the main explanatory variable behind  the  re‐increase  in  fertility  (Luci‐Greulich  and  Thévenon  2014).  In  other  words,  the  fertility  rebound happens only in those countries in which female employment rates are relatively high.39  A  recent  analysis  for  the  EU  economies,  finds  that  women  being  in  stable  employment  after  having  a  first  child  significantly  increases  the  odds  of  having  a  second  child  (Luci‐Greulich,  Thévenon  and  Guergoat‐Larivière  2013).  These  results  are  stronger  for  high‐fertility  countries,  such as Denmark, France, the Netherlands, Norway, and Sweden. However, they do not hold in  all  Central  European  and  Baltic  countries,  such  as  Bulgaria,  Latvia,  Lithuania,  Romania,  the  Slovak  Republic,  and  Slovenia,  which  have  high  full‐time  employment  rates,  low  fertility  rates,  and  a  low  average  probability  of  a  second  child.  In  these  countries,  the  evidence  suggests  that  even for those in employment the costs of having a further child may be too high to bear.   Child  care  coverage  for  young  children  (aged  0  to  2)  appears  to  be  the  most  important  family policy instrument for the decision to have a second child in comparison to other policies  such as maternity and parental leave or cash benefits.40 Cross‐country studies have investigated  the impact on fertility rates of money transfers, leave and childcare policies, and expenditures for  families  (Gauthier  and  Hatzius  1997;  Adsera  2004;  D’Addio  and  Mira  D’Ercole  2005;  Hilgeman  and  Butts  2009;  Kalwij  2010;  Luci‐Greulich  and  Thévenon  2013).  Each  instrument  of  the  family  policy package (paid leave, childcare services and financial transfers) is found to have a positive  influence  on  average,  suggesting  that  the  combination  of  these  forms  of  support  for  working  parents  during  their  children’s  early  years  is  likely  to  facilitate  their  decision  to  have  children.  These  results  are  consistent  with  the  findings  of  studies  focusing  on  country‐specific  situations  and/or analyzing more precisely the impact of a single measure or a policy reform. Policy levers  are not found to have the same weight, however: the provision of childcare services for children  under age three have a larger potential influence on fertility (Luci‐Greulich and Thévenon 2014).  However, from the results of this analysis and those of country‐specific studies, country context  is clearly important. For countries where unstable or low incomes prevent families from growing,  progressive tax and benefit policies may play an important role in supporting families to expand.                                                                   39 Indeed, several OECD studies show that the correlation between fertility and female employment is not negative any  more. Most high fertility countries like the Nordic countries and France show high levels of female employment, and  in particular full‐time employment of mothers with young children.  40  A  growing  literature  is  attempting  to  assess  the  influence  on  fertility  behavior  of  policies  targeting  families  with  children (see Thévenon and Gauthier, 2011 for a recent overview).  57    7. So What’s Next?    Countries in Central Europe and the Baltics have made significant progress on many, though  not  all  fronts  identified  above.  But  more  is  needed.  While  the  remaining  challenges  are  clear  and  certainly  not  insurmountable,  they  will  require  sustained  measures  on  behalf  of  governments,  employers  and  individuals.  Having  a  wide  debate  on  reform  options  to  build  consensus  on  issues  such  as  raising  labor  force  participation,  health  inequality,  long‐term  care  and pensions is critical.   Improve  labor  supply  at  older  ages.  Demographic  forces  will  affect  the  size  and  age  structure  of  the  labor  force  in  the  countries  of  Central  Europe  and  the  Baltics  in  the  coming  decades, but higher labor force participation at older ages can counteract the rise in dependency  ratios.  Currently,  relatively  low  retirement  ages  (including  generous  provisions  for  early  retirement)  are  not  providing  appropriate  incentives  for  older  workers  to  remain  in  the  labor  force.  Moreover,  employment  protection  regulations  and  the  under‐utilization  of  part‐time  and  flexible  employment  contracts  are  preventing  many  older  workers  from  fulfilling  their  aspirations  of  gradual  retirement.  Within  the  EU,  the  largest  room  for  improvement  exists  in  Slovenia, Greece, Croatia, Romania and Poland, where employment rates of individuals aged 55  and  above  is  below  53  percent  and  the  lowest  in  the  EU.  Hungary,  Bulgaria,  and  Slovakia  are  performing  somewhat  better,  with  between  a  half  and  two‐thirds  of  older  individuals  still  in  employment,  while  the  three  Baltic  states  and  the  Czech  Republic  are  doing  relatively  well,  but  still show room for further improvements, especially for older age groups.  Increase  female  labor  force  participation.  Another  segment  of  the  working‐age  population that can be better activated to mitigate the impact of aging demographics is women,  particularly  young  mothers  and  women  around  the  retirement  age.  Compared  to  EU‐15  countries, Central European and Baltic countries are doing relatively well, but Poland, Romania,  the  Slovak  Republic,  and  the  Czech  Republic  have  a  relatively  large  female  gender  gap  in  employment. To attract women to enter (or to return) to the labor force, policies need to address  the  availability,  affordability,  and  quality  of  childcare  and  eldercare  supply.  Moreover,  equalization  of  pension  ages  for  women  and  men  is  still  to  be  completed,  with  the  exception  of  Hungary,  Latvia,  and  the  Slovak  Republic.  As  noted  earlier,  such  equalization  can  not  only  motivate women to extend their working lives, but also facilitate longer labor force participation  for men, given the preference for joint retirement.   Improve  the  employability  and  productivity  of  older  workers.  Several  policies  undertaken by the Public Employment Services in different countries have been demonstrated to  be  effective  for  maintaining  employment  among  older  workers  and  facilitating  re‐employment  of  older  job‐seekers.  Besides  implementing  such  public  policies,  governments  can  encourage  firms  to  proactively  adapt  production  processes  and  human  resource  policies  to  their  aging  workforce.  Some  successful  examples  include  the  creation  of  mixed‐age  teams,  the  provision  of  training—especially  on‐the‐job  training—to  older  workers,  investments  in  workers´  health,  adjustments  in  workplaces  to  an  older  workforce,  and  the  assignment  of  age‐specific  tasks  to  match  the  capabilities  of  older  workers  (Bloom  and  Sousa‐Poza  2013;  Göbel  and  Zwick  2012;  58    Lovasz  and  Rigo  2013).  Dispelling  the  myths  about  older  workers  and  raising  awareness  about  age  discrimination  can  also  help  to  counteract  employers’  negative  attitudes  towards  older  workers.   Enhance  skills  of  future  cohorts.  In  countries  where  the  younger  generations  are  shrinking due to the fertility shock, raising the productivity of these generations is important for  overall  growth.  Moreover,  there  is  a  significant  association  between  formal  education  and  the  length  of  working  lives  as  well  as  the  probability  of  involvement  in  lifelong  learning.  As shown  above, many countries face challenges in ensuring that the upcoming cohorts are sufficiently well  skilled to overcome the effect of demographic forces on the size of human capital stock. There are  also  some  worrying  lead  indicators  for  the  skills  level  of  the  young  workforce  in  a  number  of  countries,  namely  low  PISA  scores  for  15‐year‐olds.  The  PIAAC  tests  of  literacy,  numeracy  and  problem‐solving  reveal  additional  challenges  for  the  existing  16‐65  year‐old  working‐age  population.  Thus,  a  critical  part  of  the  aging  agenda  in  Central  Europe  and  the  Baltic  will  be  to  increase the quality of education, and to promote continued learning throughout the life cycle.  Increase  health  promotion  efforts.  Public  health  information  campaigns  can  encourage  healthier behaviors and help people take charge of checking and managing any risk factors that  raises  a  person’s  likelihood  of  suffering  from  heart  disease  and  other  health  problems,  such  as  diabetes. Effective targeting of the less advantaged in society is a key part of any such activity as  these groups are more likely to smoke and to engage in problematic alcohol use.   Strengthen provision and access to primary health care. Delivering the majority of health  improvements  can  be  done  at  the  primary  and  outpatient  care  level.  Detecting,  treating  and  monitoring  risk  factors  to  achieve  major  cardiovascular  gains  can  be  done  at  low  cost  at  lower  levels of health care services not involving hospitals. Estimates are that at least two‐thirds of the  life  expectancy  gap  can  be  addressed  at  these  lower  levels  of  care  (Smith  and  Nguyen  2013).  Demands for health budgets to support the legacy of an overly big hospital infrastructure in many  Central European and Baltic countries has hampered the development of the non‐hospital sector,  although  progress  is  being  made  to  transform  health  services  delivery  away  from  inpatient  settings. Continuing these advances will be important.   Deliver better health care to the less advantaged. Target and strengthen the delivery of  primary  care  services  to  less  well‐off  and  unhealthier  patients  prior  to  the  onset  of  acute  conditions  will  be  necessary  to  close  the  life  expectancy  gap  given  the  large  contribution  of  inequality to shorten average lifespans in Central Europe and the Baltics. On the supply side, this  will  involve  strengthening  primary  care  provision  and  following  countries  such  as  France  in  implementing  targeted  disease  management  programs  to  target  risk  factors  for  specific  conditions  that  impact  disadvantaged  individuals.  Improving  financial  accessibility  will  also  be  necessary.  Out‐of  pocket  expenditures  can  be  high,  particularly  in  the  area  of  drugs,  which  account for 75 percent of out‐of‐pocket spending in Bulgaria and where Estonia and Poland have  some of the highest spending shares among OECD economies. There is some evidence to suggest  that even low pharmaceutical co‐payments can result in non‐adherence and lead to higher costs  later  on  for  the  health  system  (Smith  and  Nguyen  2013).  At  the  level  of  the  individual,  the  59    challenge is complex as poor health does not develop in isolation from the general socioeconomic  conditions  a  person  faces.  Labor  market  history,  access  to  education  and  health  services  throughout the life course, poor living conditions all can contribute to poor health outcomes. The  higher  incidence  of  mental  health  problems  among  older  individuals  in  Central  European  and  Baltic  countries—often  associated  with  poor  employment  prospects—further  compounds  this  challenge.  Put  in  place  a  wider  enabling  agenda.  Pension  policy  changes  in  isolation  will  not  be  enough as oftentimes the success of pension policies largely depends on inputs from other sectors.  For  example,  higher  retirement  ages  require  improvements  in  health  status  of  the  population,  increased opportunities for life‐long learning and the elimination of rigidities in the labor market  preventing  older  workers  from  postponing  retirement,  all  of  which  fall  outside  the  scope  of  the  pension  system.  Evidence  from  labor  markets  suggests  that  longer  working  lives  are  possible.  However,  important  changes  to  tax  and  benefit  systems,  labor  market  regulations,  and  social  perceptions,  are  necessary.  Making  fiscal  space  for  pensions  involves  the  participation  of  other  government entities, such as the Ministries of Economy, Finance, Education, Health, and others,  all  of  which  may  have  to  broaden  their  spheres  of  interest  to  accommodate  required  changes  in  pension and supportive policies.   Reexamine  the  role  of  pension  systems  and  prioritize  pension  spending.  While  increasing  the  size  of  the  labor  force  expands  the  policy  choices  available,  it  will  likely  not  be  enough to preserve the current levels of pension spending across this group of countries. Policy  solutions  vary  between  Central  European  and  Baltic  economies  and  largely  depend  on  the  magnitude  of  the  projected  decline  in  working‐age  populations  and  the  size  of  the  low‐ productivity informal sector. Nevertheless, all countries will likely need to reexamine the role of  their  pension  systems  and  prioritize  pension  spending.  This  would  entail  deciding  on  which  segments  of  society  need  to  be  protected  first  and  what  level  of  benefits  will  be  affordable.  If  budgets  do  not  allow  earnings‐related  pensions  to  be  provided  for  some  in  addition  to  poverty  protection for all elderly people, priorities will have to be set.   Move  retirement  duration  towards  the  15  years  that  was  common  in  the  1970s.  One  policy  direction  entails  targeting  the  duration  of  retirement  at  15  years,  as  was  common  in  the  European  pension  systems  of  the  1970s,  effectively  restricting  the  number  of  pensioners.  By  withholding  pensions  until  people  are  too  old  to  work,  pension  systems  could  afford  to  retain  their  earnings‐related  features  without  overburdening  budgets  or  exposing  pensioners  to  increased risk of old‐age poverty due to long periods of retirement. The current generosity levels  in  many  of  Central  European  and  Baltic  economies  are  possible  only  because  of  the  sizeable  general revenue subsidies. Restoring the link between contributions and benefits and eliminating  regressive general budget transfers in an environment where contributors are projected to decline  means that the pension system will not be able to afford high enough returns on contributions to  permit  long  duration  of  retirement  at  adequate  benefit  levels.  Therefore,  if  counties  choose  to  retain  the  earnings‐related  component  of  their  pension  systems,  they  will  need  to  significantly  reduce the duration of retirement.   60    Support  better  health,  but  plan  for  increased  disability.  Even  with  improvements  in  health outcomes, some people will not be healthy enough to work until age 70, and the numbers  of  people  qualifying  for  disability  benefits may increase  from  current  levels.  Some  countries  are  already  experiencing  an  upsurge  in  disability  applications,  but  the  full  effect  of  the  reforms  increasing the effective retirement age has not been yet felt given their gradual implementation.  As  reforms  are  fully  phased  in,  countries  will  likely  face  larger  numbers  of  people  seeking  to  retire  through  disability.  Therefore,  it  is  important  that  countries  undertake  parallel  reforms  to  disability programs to avert a potential spillover from old‐age programs. Disability reforms could  include tighter eligibility conditions (including length of service requirement commensurate with  age,  no  remaining  capacity  to  retrain,  inability  to  do  any  job,  etc.),  increased  focus  on  rehabilitation  and  retraining,  improvements  in  work  environments  to  accommodate  an  aging  workforce and people with disabilities (often times accommodations for the disabled also benefit  aging  workers),  incentives  for  employers  to  retrain  and  try  to  place  workers  with  disabilities  in  alternative  positions  within  the  company.  Such  measures  could  help  ensure  that  limited  fiscal  resources  available  for  publicly‐financed  disability  programs  are  preserved  for  truly  disabled  individuals  who  cannot  work.  Also,  they  would  empower  individuals  to  remain  independent  and socially integrated through their jobs for as long as possible.   Savings should play a growing role in providing an earnings‐related benefit, although  given  current  saving  rates  of  the  50  plus  population  this  will  not  occur  quickly.  If  countries  chose  to  shift  the  focus  of  their  public  pension  systems  away  from  income  replacement  and  toward  poverty  prevention,  the  level  of  the  benefits  for  middle  and  high‐income  groups  will  likely  be  extremely  modest  compared  to  their  pre‐retirement  income.  Therefore,  it  is  important  that countries provide an enabling framework for increased private pension savings in any form,  in order to help individuals replace some of their former income, above what the public pension  system  can  afford.  Automatic  enrollment  mechanisms,  with  the  possibility  to  opt  out,  are  a  promising  vehicle  for  increased  savings,  blurring  the  line  between  mandatory  and  voluntary  saving.  Some  government  incentives  for  additional  voluntary  savings  in  the  form  of  matching  contributions  can  also  be  explored,  although  attention  has  to  be  paid  to  ensure  that  this  policy  does  not  benefit  only  the  higher  income  bracket.  Corporate  structures  and  professional  organizations can also be enlisted to raise pension savings levels.   Savings  are  low,  however,  as  are  wages  for  many  people,  and  it  will  take  time  for  citizens  to  have  sufficient  savings  to  cover  retirement.  Analysis  from  Poland  shows  that  currently  working  cohorts  aged  20‐50  will  have  to  save  on  average  about  10  percent  of  their  annual earnings to guarantee the level of pension generosity enjoyed by current pensioners and  those  close  to  retirement  (cohorts  that  acquired  rights  under  the  old  defined‐benefit  system).41  Available data suggests that current wealth accumulation among cohorts aged 50 and over is low  in  Central  Europe  and  the  Baltics,  indicating  that  increased  savings  as  a  tool  to  supplement  retirement income is primarily applicable to younger cohorts—which are also the ones facing the  steepest  declines  in  public  pension  system  replacement  rates.  Importantly,  younger  cohorts  are                                                               41  World Bank 2014.  61    in a position to save for longer periods and to benefit from compound interest rate effects, since  they are expected to retire in the remote future.42  Build debate on pensions and consensus on reform. The limited impact of reforms so far  is  also  the  result  of  poor  communication  with  the  public.  Most  countries  failed  to  hold  a  meaningful  public  debate  around  the  need  for  pension  reforms  and  build  a  social  consensus  around the necessary tough choices ahead. Without a proper understanding of reforms, as soon  as pension system changes began to lead to increased retirement ages and cuts in benefits, people  demanded they be revered.   Create  better  jobs  and  a  favorable  tax  and  benefit  regime  for  low‐income  families.  These are some major push factors that drive emigration. Given that most emigrants come from  the lower part of the distribution of earnings,43 supporting further low‐income families by raising  minimum  non‐taxable  income  and  allowances  for  dependents,  increasing  the  role  of  targeted  rather  than  universal  benefits  and  other  ways  of  promoting  progressivity  seems  to  be  the  right  direction  in  further  development  of  the  tax  and  benefit  system.  General  business  climate  improvement measures to aid job recovery are additionally important.   Harvest the benefits of the diaspora. Remittances and increased productivity or salaries  upon  return  are  just  two  ways  emigrants  can  bring  benefits  back  to  sending  countries.  The  possibility  for  people  to  migrate  during  economic  downturns  can  decrease  unemployment.  In  addition, a large diaspora can offer benefits in terms of trade, investment, and know‐how; in this  regard,  governments  should  foster  diaspora’s  engagement  in  economic  and  social  development  and expand “virtual borders”.  Embrace  immigration  as  part  of  the  solution.  Shrinking  numbers  of  younger  workers  may call for Central European and Baltic countries to make more of the available pool of potential  immigrants, for example, in non‐EU neighboring countries. This would involve an accompanying  policy  agenda,  including  measures  to  facilitate  international  mobility  and  the  validation  of  professional qualifications, and to reduce barriers for immigrants to take up formal employment.   Reduce  the  obstacles  to  people  having  the  number  of  children  they  want.  Persistently  falling fertility has pressed policymakers into action in many countries, with the aim of reducing  barriers to family formation. Indeed, the evidence is that people in general want two children and  so are having on average smaller families that they would like. Affordability or economic stability  seems to dominate the decision to have a second child in Central Europe and the Baltics Therefore,  improving families’ economic circumstances is important for fertility, including through policies  directed at supporting women reconciling work and family life.                                                                  42 Also, efforts to increase net returns on pension savings should not be neglected. In this regard, employing life‐cycle  portfolios,  index  benchmarking,  limiting  administrative  fees,  centralized  collection  and  record‐keeping  could  contribute.  Finally,  prudent  macro‐fiscal  policies  that  limit  government  borrowing  needs,  attention  to  developing  deeper  financial  markets,  and  a  vibrant  economy  offering  good  investment  opportunities  are  all  needed  for  the  successful operation of pension funds.  43 Hazans 2015.  62    References    Donnellan, M. B., and Richard E. Lucas. 2008. “Age Differences in the Big Five across the  Life Span: Evidence from Two National Samples.” Psychology and Aging 23 (3): 558–66.   Lucas,  Richard  E.,  and  M.  B.  Donnellan.  2011.  “Personality  Development  across  the  Life  Span: Longitudinal Analyses with a National Sample from Germany.” Journal of Personality and  Social Psychology 101 (4): 847–61.   Roberts, B. W., K. E. Walton, and W. Viechtbauer. 2006. “Patterns of Mean‐Level Change  in  Personality  Traits  across  the  Life  Course:  A  Meta‐Analysis  of  Longitudinal  Studies.”  Psychological Bulletin 132 (1): 1–25.   Soto,  C.  J.,  O.  P.  John,  S.  D.  Gosling,  and  J.  Potter.  2011.  “Age  Differences  in  Personality  Traits from 10 to 65: Big Five Domains and Facets in a Large Cross‐Sectional Sample.” Journal of  Personality and Social Psychology 100 (2): 330–48.     Adsera, A. 2004. “Changing Fertility Rates in Developed Countries: The Impact of Labor Market  Institutions.” Journal of Population Economics 17: 17‐43.    Arnhold,  N.,  J.  Gorniak  and  V.  Puttmann.  2015.  “Lifelong  Learning  for  Aging  Societies:  Policy  Options for Poland.” Manuscript: The World Bank.     Avendano, M., R. Kok, M. Glymour, L. Berkman, I. Kawachi, A. Kunst, and J. Mackenbach.  2010. “Do Americans Have Higher Mortality Than Europeans at All Levels of the  Education Distribution?: A Comparison of the United States and 14 European  Countries” in Eileen M. Crimmins, Samuel H. Preston, and Barney Cohen (eds.)  Explaining Divergent Levels of Longevity in High‐Income Countries, Washington (DC):  National Academies Press (US); 2010.    Baumol, W. 2012. The Cost Disease—Why Computers Get Cheaper and Health Care Doesnʹt. New  Haven, CT: Yale University Press.    Bloom,  D.  E.,  D.  Canning  and  B.  Graham. 2002. ʺLongevity  and  Life  Cycle  Savings.ʺ  Cambridge  MA,  National  Bureau  of  Economic  Research  Working  Paper  8802.  March  2002.  http://www.nber.org/papers/w8808    Bloom, D. E., Canning, D., Mansfield, R. K., and Moore, M. 2007. Demographic change, social  security systems, and savings. Journal of Monetary Economics, 54(1), 92‐114.    63    Bloom, D., and I. Ennser. 2014. Grandparental childcare across Europe. Manuscript: The World  Bank.     Bloom,  D.,  and  A.  Sousa‐Poza.  2013.  ʺAgeing  and  Productivity:  Introduction,ʺ  IZA  Discussion  Papers 7205. Bonn, Germany: Institute for the Study of Labor (IZA).    Bussolo,  Maurizio;  Koettl,  Johannes;  Sinnott,  Emily.  2015.  Golden  Aging:  Prospects  for  Healthy,  Active,  and  Prosperous  Aging  in  Europe  and  Central  Asia.  Washington,  DC:  World  Bank.  ©  World  Bank.  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/22018  License:  CC  BY  3.0 IGO.”    Cai, J. and A. Stoyanov. 2014. “Population Aging and Comparative Advantage.” Paper presented  at “Midwest International Trade Conference, Spring 2014” Indianapolis, May 30‐June 1.    Chand, S., and A. Jaeger. 1996. Ageing Populations and Public Pension Schemes.” Washington,  D.C.: IMF Occasional Paper 147 (December).    Chawla, M., G. Betcherman, and A. Banerji. 2007. From Red to Gray: The Third Transition of Aging  Populations in Eastern Europe and the Former Soviet Union. Washington, DC: World Bank.  Christensen, K., G. Doblhammer, R. Rau, and J. W. Vaupel. 2009. “Ageing populations: the  challenges ahead.” Lancet 374: 1196–1208    Cleveland, S. W. 1979. “Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots.”  Journal of the American Statistical Association 74 (368): 829‐836.    Cuaresma, J. C., E. Loichinger and G. A. Vincelette. 2014. Aging Workforce in Europe: A Sector‐ Level Investigation. Manuscript: The World Bank.     Donnellan, M. Brent, and R. E. Lucas. 2008. “Age Differences in the Big Five across the Life  Span: Evidence from Two National Samples.” Psychology and Aging 23 (3): 558–66.    D’Addio A., Mira d’Ercole M. (2005): ʺTrends and Determinants of Fertility Trends: The Role of  Policies,ʺ Social, Employment and Migration Working Papers 27, OECD, Paris.    Eurobarometer. 2012. “Active Ageing.” Special Eurobarometer 378. TNS OPINION & SOCIAL,  Brussels January 2012, GESIS Data Archive, Cologne. ZA5480 Data file Version 4.0.1,  doi:10.4232/1.11853.    European Commission. 2011. The 2015 Ageing Report: Economic and budgetary projections for the 28  EU Member States (2013‐2060). European Economy 3/2015, Brussels: European  Commission    Felder, S. 1997. “Costs of dying: Alternatives to rationing.” Health Policy 39(2):167–176  64      Gatti, R. and K. Goraus. 2015. Active Aging in Poland: Current Trends and Prospects for Labor  Market Activity Among the 50 Plus. Manuscript: The World Bank.     Gauthier A., and J. Hatzius. 1997. “Family Benefits and Fertility: An Econometric Analysis.”  Population Studies 51: 295‐306.    Giles, J., Y. Huang and J. Koettl. 2015. Demographic Change and Retirement Behavior in Europe.  Manuscript: The World Bank.     Global Burden of Disease Study 2010. 2013. France and Ukraine Global Burden of Disease Study  2010 (GBD 2010): Results 1990‐2010. Seattle (WA): Institute for Health Metrics and  Evaluation (IHME)    Göbel, C., and T. Zwick. 2012. “Age and Productivity: Sector Differences.” De Economist 160 (1):  35–57.     Goldstein, J. R.; M. Kreyenfeld, A. Jasilioniene; and D. K.  Örsal. 2013. “Fertility Reactions to the  ʺGreat Recessionʺ in Europe: Recent Evidence from Order‐Specific Data.” July 2013,  Demographic Research , 29(4): 85‐104.      Golinowska, S., E. Kocot and A. Sowa. 2014. Ageing, Health Expenditure and Health Policy Review  for Poland. Manuscript: The World Bank.     Gruber, J., and Wise, D. A. (Eds.). (2010). Social security programs and retirement around the world:  The relationship to youth employment. University of Chicago Press.    Gruen, C., 2015. Poland: Profile of the 50+ Population. Manuscript: The World Bank.     Hazans, M., 2013. “Emigration from Latvia: Recent trends and economic impact.” In OECD  (2013), Coping with Emigration in Baltic and East European Countries, OECD Publishing, pp.  65‐110.     Hazans, M. 2014. “Migration experience of the Baltic countries during and after the economic  crisisʺ. Presentation at the conference Coping with Emigration in the Baltic and East  European Countries: Lessons Learned and New Challenges, Riga, Latvia, April 2, 2014,  http://www.sseriga.edu/en/news‐and‐events/upcoming‐ events/copingwithemigration.html    Hazans, M., 2015.  Migration Experience of Poland and the Baltic Countries in the Context of Economic  Crisis. Manuscript: The World Bank.     65    Hogan. C, J. Lunney, J. Gabel and J. Lynn. 2001. “Medicare Beneficiaries’ Costs of Care in the  Last Year of Life.” Health Affairs 20(4):188‐195    Holda, M., Saczuk, K., Strzelecki, P. and Wyszynski, R. 2011. “Settlers and Guests: Determinants  of the Plans of Return Migration from UK and Ireland to Poland in the Period 2007‐ 2009.ʺ National Bank of Poland Working Paper 84.    Hilgeman C., and C. Butts. 2009. “Women’s Employment and Fertility: A Welfare Regime  Paradox.” Social Science Research, 38: 103‐17.    International Labour Organization (ILO). 2013. Estimates and Projections of the Economically Active  Population: 1990‐2030 (2013 Edition). ILO, Geneva.     Kalwij A. 2010. “The Impact of Family Policy Expenditures on Fertility in Western Europe.”  Demography 47(2): 503‐19.    Kessler,  E.  M.,  and  U.  M.  Staudinger.  2007.  “Intergenerational  Potential:  Effects  of  Social  Interaction Between Older Adults And Adolescents.” Psychology and Aging 22(4), 690.    Korczyc, E., M. Laco, G. A. Vincelette, J. C. Cuaresma, and E. Loichinger. 2013. EU11 Regular  Economic Report: Faltering Recovery (Special Topic: The Economic Growth Implications of an  Aging European Union) 26. Washington, DC: World Bank Group.     Kulish, M., Smith, K., and Kent, C. 2006. “Ageing, Retirement and Savings: A General  Equilibrium Analysis.” Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper 2006–06.    Levin, V., A. M. Munoz Boudet, B. Zikronah Rosen, T. Aritomi and J. Flanagan. 2014. Why  Should We Care About Care? The Role of Informal Childcare and Eldercare in Aging Societies.  The World Bank.     Lucas, R. E., and M. Brent Donnellan. 2011. “Personality Development across The Life Span:  Longitudinal Analyses With A National Sample From Germany.” Journal of Personality  and Social Psychology 101 (4): 847–61.    Lovász, A. and M. Rigó. 2013. ʺVintage Effects, Aging and Productivity.ʺ Labour Economics, Vol.  22(C): 47‐60.    Luci‐Greulich, A., and O. Thévenon. 2013. “The Impact of Family Policies on Fertility Trends in  Developed Countries.” European Journal of Population 2 (2): 203.     Luci‐Greulich, A. and Thévenon, O. (2014a). Does Economic Advancement ‘Cause’ a Re‐ increase in Fertility? An Empirical Analysis for OECD Countries (1960–2007). European  Journal of Population. Online version January 2014 (doi: 10.1007/s10680‐013‐9309‐2).  66      Luci‐Greulich, A., O. Thévenon and M. Guergoat‐Larivière. 2014b. Starting or Enlarging Families?  The Determinants of Low Fertility in Europe. The World Bank.     Luci‐Greulich, A., A. Dasre and C. Inan. 2014c. “Fertility in Turkey, Bulgaria and Romania– How To Deal With A Potential Low‐Fertility Trap?” Manuscript: The World Bank.    Lubitz, J.D. and G.F. Riley. 1993. “Trends in Medicare payments in the Last Year of Life.” New  England Journal of Medicine 328(15):1092‐1096    Lubitz, J., L. Cai, E. Kramarow and H. Lentzner. 2003. “Health, Life Expectancy, and Health  Care Spending among the Elderly.” New England Journal of Medicine 349: 1048‐1055  Lubitz  J.F.,  and  G.F.  Riley.  2010.  “Long‐Term  Trends  in  Medicare  Payments  in  the  Last  Year  of  Life.” Health Services Research 45(2): 565–576.  Lutz, W., WW. Butz, and S. KC (eds). 2014. World Population and Human Capital in the Twenty‐First  Century. Oxford, UK: Oxford University Press.  Piatkowski,  Marcin.  2013.  “Polandʹs  New  Golden  Age:  Shifting  From  Europeʹs  Periphery  to  Its  Center.” Policy Research working paper 6639. Washington, DC: World Bank.     Mahlberg, B., I. Freund, J. Crespo Cuaresma, and A. Prskawetz. 2013. “Ageing, Productivity,  and Wages in Austria.” Labour Economics 22: 5–15.    Mandeville, K. and E. Sinnott. 2014. Healthier Lives in Aging Societies. Manuscript: The World Bank.     Milligan, K.S. and D.A. Wise. 2012. “Health and Work at Older Ages: Using Mortality to Assess  Employment Capacity Across Countries.” NBER Working paper 18229. Cambridge (MA):  National Bureau of Economic Research    Mishtal J.Z. 2009. “Understanding Low Fertility In Poland: Demographic Consequences of  Gendered Discrimination in Employment and Post Socialist Neoliberal Restructuring”,  Demographic Research, Vol. 21, article 20, pages 599‐626.    Morgan, S., and C. Cunningham. 2011. “Population Aging and the Determinants of Health Care  Expenditures: The Case of Hospital, Medical, And Pharmaceutical Care in British  Columbia, 1996 to 2006.” Healthcare Policy 7(1): 68‐79    Mühlig‐Versen, A., C. E. Bowen, and U. M. Staudinger. 2012. “Personality Plasticity in Later  Adulthood: Contextual and Personal Resources Are Needed To Increase Openness to  New experiences.” Psychology and Aging, 27(4), 855.    67    Murray,  C.  J.  L.,  M.  Ezzati,  A.  D.  Flaxman,  S.  Lim,  R.  Lozano,  C.  Michaud,  M.  Naghavi,  J.  A.  Salomon,  K.  Shibuya,  T.  Vos,  and  A.  D.  Lopez.  2012.  “GBD  2010:  A  Multi‐Investigator  Collaboration  for  Global  Comparative  Descriptive  Epidemiology.”  Lancet  380  (9859):  2055–58.    Myrskylä  M.,  H.P.  Kohler  and  F.  Billari.  2009.  “Advances  in  Development  Reverse  Fertility  Declines.” Nature, 460(6): 741‐43.    Newhouse,  J.  1992.  “Medical  Care  Costs:  How  Much  Welfare  Loss?”  Journal  of  Economic  Perspectives 6:3–21.    Oltmanns,  J.,  B.  Godde, A.  Winneke,  and  U.  M.  Staudinger.  2013. “Job‐Related  Task  Changes as  Facilitators of Cognitive Development.” Gerontologist (Vol. 53, pp. 105‐105);     Pijoan‐Mas, J., and J. V. Ríos‐Rull. 2014. “Heterogeneity in Expected Longevities.” Demography  51(6), 2075‐2102.    Polder, J.J., J.J. Barendregtb, and H. van Oersa. 2006. “Health Care Costs in the Last Year Of  life—the Dutch Experience.” Social Science and Medicine 63(7): 1720–1731.    Roberts, B. W., K. E. Walton, and W. Viechtbauer. 2006. “Patterns of Mean‐Level Change in  Personality Traits across the Life Course: A Meta‐Analysis of Longitudinal Studies.”  Psychological Bulletin 132 (1): 1–25.    Sanderson, W. C., and S. Scherbov. 2010. “Remeasuring Aging.” Science 329: 1287‐1288.     Skirbekk, V., M. Stonawski, E. Bonsang, and U. Staudinger. 2013. “The Flynn Effect and  Population Aging.” Intelligence 41 (3):66‐89.    Smith, S., J.P. Newhouse and M.S. Freeland. 2009. “Income, Insurance and Technology: Why  Does Health Spending Outpace Economic Growth?” Health Affairs 28(5): 1276‐1284    Smith, O. and S.N. Nguyen. 2013. Getting Better: Improving Health System Outcomes in Europe and  Central Asia. Washington (D.C.): The World Bank.    Soto, C. J., O. P. John, S. D. Gosling, and J. Potter. 2011. “Age Differences in Personality Traits  from 10 to 65: Big Five Domains and Facets in a Large Cross‐Sectional Sample.” Journal  of Personality and Social Psychology 100 (2): 330–48.    Spillman B.C. and J. Lubitz. 2000. “The Effect of Longevity on Spending for Acute and Long‐ Term Care.” New England Journal of Medicine 342(19):1409‐1415    68    Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE). Various Years. Munich Center  for the Economics of Aging, Max Planck Institute for Social Law and Social Policy,  Munich, http://www.share‐project.org/home0/wave‐4.html    Terracciano, A., R. R. McCrae, L. J. Brant, and P. T. Costa. 2005. “Hierarchical Linear Modeling  Analysis of NEO‐PI‐R Scales in the Baltimore Longitudinal Study of Aging.” Psychology  and Aging 20 (3): 493–506.     The Maddison‐Project. 2013. http://www.ggdc.net/maddison/maddison‐project/home.htm, 2013  version.    Thévenon, O., and A. Gauthier. 2011. “Family Policies in Developed Countries: A ‘Fertility  Booster’ with Side‐Effects.” Work and Family 14 (2):197–216.     United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division, (2013). World  Population Prospects: The 2012 Revision, DVD Edition.    Voelcker‐Rehage, C., B. Godde, and U. M. Staudinger. 2011. “Cardiovascular and Coordination  Training Differentially Improve Cognitive Performance And Neural Processing In Older  Adults.” Frontiers in human Neuroscience 5, 26.  Warshaw,  G.A.,  and  E.J.  Bragg.  2014.  “Preparing  the  Health  Care  Workforce  to  Care  for  Adults  with Alzheimer’s Disease and Related Dementias.” Health Affairs 33(4): 633‐641    WHO (World Health Organization). 2013. “WHO Methods and Data Sources for Global Burden  of Disease Estimates 2000–2011.” Global Health Estimates Technical Paper  WHO/HIS/HSI/GHE/2013.4, World Health Organization, New York.    Wieczorkowska‐Wierzbińska, G. 2014. Cognitive and Non‐cognitive Skills over the Life Cycle.  Background report, World Bank, Washington, DC.     World Bank. 2013. Mitigating the Economic Impact of an Aging Population: Options for Bulgaria.  Washington, DC: World Bank.     World Bank. 2014. Poland: Country Economic Memorandum (CEM): Saving for Growth and  Prosperous Aging. Washington, DC: World Bank Group.    Zweifel, P., 2003. “Medical Innovation. A Challenge to Society and Insurance.” Geneva Papers on  Risk and Insurance: Issues and Practice 28(2): 194‐202          69          70