WPS7555 Policy Research Working Paper 7555 Greying the Budget Ageing and Preferences over Public Policies Luiz de Mello Simone Schotte Erwin R. Tiongson Hernan Winkler Europe and Central Asia Region Office of the Chief Economist February 2016 Policy Research Working Paper 7555 Abstract This paper looks at how individual preferences for the across countries, and they do not change when using allocation of government spending change along the life alternative model specifications, estimation methods, and cycle. Using the Life in Transition Survey II for 34 coun- data sources. Using repeated cross-sections, the analysis tries in Europe and Central Asia, the study finds that older controls for cohort effects and confirms the main results. individuals are less likely to support a rise in government The findings are consistent with a body of literature argu- outlays on education and more likely to support increases ing that conflict across generations over the allocation of in spending on pensions. These results are very similar public expenditures may intensify in ageing economies. This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Europe and Central Asia Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at hwinkler@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team   Greying the Budget: Ageing and Preferences over Public Policies       Luiz de Mello, OECD  Simone Schotte, German Institute for Global and Area Studies  Erwin R. Tiongson, Georgetown University  Hernan Winkler, World Bank                          Keywords: Ageing, Public Spending, Cohort Effects  JEL Classification: H3, H5, J14        The views reported in this paper are the authors’ own and do not necessary reflect those of the Organizations they are  affiliated with or their member countries. Two anonymous referees provided many useful comments.  Luiz de Mello: Luiz.DEMELLO@oecd.org   Simone Schotte:  simone.schotte@giga‐hamburg.de   Erwin Tiongson: ert@georgetown.edu   Hernan Winkler: hwinkler@worldbank.org   1. Introduction  The countries of Europe and Central Asia are ageing rapidly. People aged at least 65 years now account  for 12 percent of the population in those countries on average, against 6 percent in 1950, and this share  is expected to reach 21 percent in 2050 (Bussolo et al, 2015). Those countries are early starters in a  process that will eventually affect most parts of the world as they move through their demographic  transitions. Population ageing has many implications for policy, for instance in terms of government  expenditure, because individual preferences are translated through the political process into actual  changes in the basket of public goods and services provided by government. To shed light on this issue,  we investigate empirically whether individual preferences over policy change over the life cycle.   The median voter theorem, as applied to the analysis of income redistribution and fiscal policy, provides  useful guidance on this process by comparing how the benefits of provision, as well as the costs, are  distributed among individuals.1 The theory is particularly useful in linking the distribution of income in a  society to the level of government spending on redistributive programs, such as transfers to households,  while controlling for individual characteristics that shape preferences over government provision (de  Mello and Tiongson, 2006; Keely, and Tan, 2008). The idea is that as societies grow unequal, the gap  between mean and median incomes rises, creating an incentive for the voter with median income, who  sets the agenda under majority voting, to push for higher government spending on redistributive  programs. Under progressive taxation, the median voter benefits from an increment in redistributive  spending, while its costs are borne by wealthier taxpayers. Empirical evidence indeed underscores the  relevance of the median voter, as opposed to voters with incomes in other segments of the distribution,  for describing local public service provision (Brunner and Ross, 2010).2   The theory also sheds light on how individual preferences over policy may change with age, given that  the benefits and costs of provision of different services are likely to vary over the life cycle. For example,  older individuals are the main beneficiaries of increases in government spending on pensions, whose                                                               1  See Larcinese (2007) for a brief review of different applications of the median voter theorem, including in the  analysis of income redistribution and fiscal policy. See also Meltzer and Richard (1981) for an early example of the  use of the median voter theorem to analyze the size of government.  2  Other non‐income factors also matter, such as trust in government and ideology (Rudolph and Evans, 2005),  gender and educational attainment, and labour market status, among others. For a survey, see for instance Alesina  et al (2011). Stegmueller (2013) provides evidence that religious individuals are less likely to vote for more  redistribution.  2    provision costs are borne by the younger generation in a pay‐as‐you‐go system.3 The elderly are also  likely to support an increase in government spending on health care, especially when the costs of  provision can be financed through general taxation. On the other hand, support for higher spending on  primary or secondary education is often stronger among the younger generations, who benefit from  provision for their children. Cross‐country evidence indeed highlights the importance of age as a key  determinant of preferences over government provision (Busemeyer, Goerres and Weschle, 2009).     While it is difficult to assess the age‐specific benefits and costs of different government programs, in the  case of education, for example, a rising share of elders in the population can be argued to result in lower  school funding and falling quality of education services ‐ a hypothesis known as the “grey peril”. Studies  based on median voter theory suggest that ageing creates an income effect that leads to lower spending  on education but which is offset almost entirely by a price effect that militates in favor of higher  spending per student (Fletcher and Kenny, 2008). Taken at face value, the empirical evidence provides  little solace to policy makers who expect higher government spending on age‐related issues to be  compensated at least in part by lower spending on education as a result of population ageing.   Despite the usefulness of the median voter theorem as a benchmark, the literature also suggests that  motivation other than self‐interest may attenuate or amplify the impact of ageing on preferences over  policy. As explained more fully below, preferences may be driven by altruism, the externalities produced  by selected expenditure programs, and other factors. Furthermore, the link between ageing and  preferences is mediated by electoral turnout; in other words, the preferences of older voters may be  different from the preferences of non‐voters.4 The net impact of ageing on expenditure preferences is  therefore an empirical question.  In this paper, we use data from the Life in Transition Survey II (LITS II), which was collected by the  European Bank for Reconstruction and Development and the World Bank in late 2010. LITS II covers  almost 39,000 households in 34 countries in Europe and the former Soviet Union. The data set provides  answers to questions on individuals’ attitudes to policy, gauged in terms of their preferences for  allocating government spending to a variety of programs, including health care, education, pensions and  assistance to the poor, as well as standard individual characteristics that are known to affect                                                               3  See Jaime‐Castillo (2013) for evidence on attitudes and determinants of reform of pension systems in Europe  based on Eurobarometer data.  4  Although the relationship between turnout and redistribution has been previously studied (Larcinese, 2007), to  the best of our knowledge this is the first attempt to link ageing, expenditure preferences and electoral turnout.  3    preferences. We do not test the median voter theory per se but are interested in knowing how  preferences over government spending on health care, education, pensions and transfers to poor  households, which together account for the bulk of provision in advanced economies, change across age  groups while controlling for other individual characteristics. Indeed, race, demographics, socio‐economic  characteristics and gender are important determinants of attitudes towards redistribution and  government spending on social welfare (Keely and Tan, 2008).   One of our main findings is that there is indeed a strong correlation between a person’s age and his or  her preferences over policy, which is in turn reflected in how governments allocate scarce budgetary  resources to competing programs. In particular, and in line with previous literature, we find that older  individuals have stronger preference for allocating additional government spending to health care and  pensions, whereas younger people tend to support additional spending on education. These findings are  also fairly homogeneous among the countries covered in LITS II.   Second, the effect of ageing on preferences over policy is shaped by participation in the political  process. As before, we find that older people are less likely than their younger counterparts to support  an increase in government spending on education. In addition, older people who do not vote are even  less supportive of raising spending on education than older people who do vote. The same is true for  pensions: the positive relationship between age and support for increasing spending on pensions is less  pronounced among people who vote than among non‐voters. In other words, preferences over policy  tend to be more nuanced among voters than among non‐voters of different age groups.    Third, these findings are fairly homogeneous across countries and do not seem to be solely driven by  cohort effects, a hypothesis that we tested using annual waves of Eurobarometer data between 2004  and 2011. In other words, the fact that older people are more (less) likely to support increases in  spending on pensions (education) is not driven by a generational change, but by individuals changing  their preferences as they grow older. In contrast, the fact that preferences over spending on health care  or housing vary by age seems to be highly driven by cohort effects rather than along the life cycle.  The paper is organized as follows. The next section reviews the main findings in the literature on the  associations between age and preferences over government spending. Section 3 describes the data set,  the estimation strategy, the main empirical findings and robustness checks. Section 4 concludes.        4    2. A review of the Literature  Population ageing could bring about a dramatic change in the level and composition of government  spending. If the elderly have selfish preferences they are likely to support an increase in government  pensions financed by their younger peers in a pay‐as‐you‐go system. Likewise, since a large share of  health care consumption occurs during the last years of life (see, for example, Dormont, Grignon and  Huber, 2006; de Mello and Tiongson, 2009), the elderly are also likely to support increases in  government spending on health and long‐term care, especially when the additional costs can be  financed through general taxation. On the other hand, younger people tend to support increases in  government spending on primary and secondary education, as well as on climate change adaptation and  mitigation programs, since they are more likely than the older generations to reap the expected benefits  of these policies.   Despite the usefulness of the median voter theory as a benchmark, self‐interest may not be the key  driver of preferences over policy. For example, the elderly may have altruistic preferences towards the  younger and/or future generations. They may also benefit from externalities associated with higher  spending on programs that benefit their younger peers (for instance, if higher spending on education  reduces crime rates and raises real estate values). Similarly, as noted by Fullerton and Dixon (2010), the  middle‐aged may support increases in government spending on old‐age pensions to help ease their  burden of caring for their parents. In addition, the median voter theory assumes one‐dimensionality,  whereas the policy space may be multi‐dimensional and involve trade‐offs among several programs, as  is the case in this paper.   There is a large body of literature on the effects of age on preferences towards the allocation of  government spending. Cross‐country studies tend to show that population ageing is not associated with  rising government expenditure on pensions and health care. For example, Breyer and Craig (1997) and  Tepe and Vanhuysse (2010) find that the median age is positively but not significantly correlated with  the level of benefits per pensioner. Using data covering a larger set of countries and time horizons,  Hollanders and Koster (2011) also find that ageing is not associated with higher expenditure on pensions  and health care. However, within countries, the results are mixed. Evidence for the United States shows  that a higher share of elderly residents in a state or school district is indeed associated with lower  spending on education (see Poterba, 1997; Fletcher and Kenny, 2008; and Harris, Evans and Schwab,  2011). In contrast, a larger share of elderly residents at the district level in the Republic of Korea is  associated with higher school subsidies, which may be due to the elderly seeking to improve property  5    values (Go, 2015). In Norway, altruism plays a role at the local government level but mostly by  increasing support for education among the middle‐aged who have children, rather than through  stronger support for old‐age care among the middle aged who have elderly parents (Rattsø and  Sørensen, 2010).  Our paper is closer in nature to a second strand of literature that focuses on subjective preferences for  the allocation of public spending, rather than on actual outcomes.5 Busemeyer, Goerres and Weschle  (2009) provide a thorough review of the literature and report mixed empirical findings on the effects of  ageing on overall welfare spending, probably as a result of aggregation effects. The authors focus on  OECD countries and contribute to the literature by analyzing different components of welfare spending  and by focusing on the total population, rather than just the labor force. They find significant differences  in preferences for redistribution across age groups, particularly for education and pensions, although  the strength of these age‐related differences varies across countries.   The literature also highlights the importance of cohort, in addition to time, effects. Fullerton and Dixon  (2010) use data for the United States and look at three spending categories (health care, education and  social security) over a long time span (1984–2008). They find evidence in support of the “grey peril”  hypothesis for education, although their results are mixed for pensions and health care. Our paper is  closely related to Sorensen (2013), who uses repeated cross‐sections for 22 countries and finds that  when time and cohort effects are taken into account, elderly people prefer lower (higher) spending on  education (health care and pensions). These life‐cycle effects vary considerably across countries, but  they are generally quite small. One limitation of the data used by Sorensen (2013) is that the  alternatives available in the questionnaire for additional government expenditure are not mutually  exclusive. In other words, individuals can choose to increase or decrease expenditure in all categories. In  contrast, in a more realistic scenario individuals would be faced with trade‐offs, so that increasing  expenditure in one category would require offsets in others.  Against this background, our paper makes three contributions to the literature. First, it tests the “grey  peril” hypothesis for a larger set of countries. Using data from LITS II, we use comparable data for 34  economies, mostly developing ones. This is important, as most papers in the literature focus on  advanced economies. Second, even though Sorensen (2013) allows for age and cohort effects, we use                                                               5  There is of course a large literature showing how individual preferences do not necessarily translate into actual  policy. See for example Gilens and Page (2015) for a recent example.   6    two different surveys where individuals are asked to rank mutually exclusive alternatives and are  therefore faced with explicit policy trade‐offs.6 Third, we account for participation in the political  process as a mediating factor in the relationship between ageing and expenditure preferences. Larcinese  (2007) provides compelling evidence that voter turnout affects redistributive preferences overall, but  the possible effects of ageing on spending preferences remains an empirical question.  3. Data and Empirical Analysis  3.1. The Data Set and Descriptive Statistics  This paper uses data from the Life in Transition Survey II (LITS II), collected by the European Bank for  Reconstruction and Development and the World Bank in late 2010. Almost 39,000 respondents in 34  countries were asked questions about their preferences over government policy, their subjective well‐ being and their reactions to economic and political change. The Survey covers countries in Eastern  Europe and the former Soviet Union, as well as in Western Europe. Table A1 in the Appendix lists the  countries included in the Survey and the number of observations in each country.   We measure individual preferences over policy on the basis of responses to the following question: “In  your opinion, which of these fields should be the first and second priorities for extra government  spending? Education, Health care, Housing, Pensions, Assisting the Poor, Environment (including water  quality), Public infrastructure, Other.” We focus on the policy areas that have been selected as the first  or second‐highest priority for government intervention.   Preliminary analysis of the data shows how preferences over policy change with age and across  countries. First, health care is the top policy priority area for LITS II respondents, and education,  pensions and assistance to the poor are also listed as important priorities (Table 1). These four policy  categories will therefore be the focus of our analysis. Second, support for additional government  spending on education is high, but it falls with age, where the converse is true for pensions (Figure 1).  Third, support for assisting the poor is consistently higher among countries in the Balkans than in the  other regions covered in LITS II. Finally, increasing government expenditures for environmental purposes  receives the least support in every region, although it is slightly higher among countries in Western  Europe.                                                               6  This is a significant improvement over the existing literature though of course it still does not provide a list of all  possible spending programs, including defense.  7    These findings confirm a strong correlation between changes in the demographic structure of the  population and preferences over policy. But, if voting patterns also vary with age, the effect of ageing on  the policy agenda might be strengthened if older people are also more likely to vote. The LITS II data set  allows us to shed light on this issue too: it appears that the share of voters who participated in the last  election, including at the local, parliamentary or presidential levels, increases with age and plateaus at  around age 60 (Figure 2). Voting patterns are very similar across regions, although the share of voters  seems to be slightly lower among the new member States of the European Union.   3.2. Econometric Model  The preliminary evidence analyzed above suggests that support for increasing expenditure in certain  areas changes with age. However, this pattern could be driven by ageing itself or by other factors that  also change throughout the life cycle. For example, if older people earn more than younger people, they  might be more likely to use private than public services and may therefore be less likely to support  increasing public spending in areas that will not benefit them directly. Under progressive taxation, older  people may also be unlikely to support the allocation of additional spending to areas from which they  would derive no or limited benefit, while also being likely to bear the brunt of the additional tax burden  needed to finance additional spending. To deal with these issues, we estimate the effect of ageing on  preferences over policy while controlling for other observable individual characteristics.   We assume that individual i supports the allocation of additional government spending to area S if the  ∗ latent variable   is greater than zero:  S 1 if y ∗ α , , ε 0  ∗ Latent variable   can be thought of as the level of utility that the individual derives from supporting a  given policy, which depends on his or her age, a set of individual traits    and an error term ε . If ε  is  normally distributed, then the probability of supporting S can be estimated using the following Probit  model:  P S 1 age , , X Φ α ∑ , ∑ , 1 The set of covariates X  includes household per capita consumption, gender, marital status, number of  children, educational dummy variables, employment status and country dummy variables. The age  8    dummy variables are defined for the following age groups: 25 to 34 years, 35 to 44 years, 45 to 54 years  and older than 54 years (the omitted category is 18 to 24 years). Our main interest is on the coefficient  associated with the oldest age group. We chose 54 years as the upper age bound for this group so as to  have a high enough number of observations in the oldest age bracket to obtain precise estimates.7  Inclusion of country effects in the estimating equation is particularly important. On the basis of the raw  data, there appears to be some homogeneity in the effects of ageing on preferences over policy across  countries (see Figure 1). However, specific features of government programs, such as entitlement  criteria and benefit generosity, are likely to vary across countries and affect the incidence of the  associated benefits and costs of provision, which affect individual preferences in different countries.  3.3. Empirical Results  The estimated coefficients of equation (1), reported in Table 2, confirm the negative (positive)  correlation between age and support for allocating additional government spending to education  (health care and pensions). More specifically, the first column indicates that individuals older than 54  years are 18.3 percent less likely than their peers younger than 25 years to claim that education is a  priority for additional government expenditure. The fifth column shows that individuals in the oldest age  bracket are 30 percent more likely than the youngest group to report that pensions should be a priority  for additional government expenditure. The empirical analysis also shows that older people (those in the  highest age group) are 3.7 percent less likely to support an increase in government assistance to the  poor when compared to their peers in the youngest age group.   The sign of the estimated coefficient on age is robust to the inclusion of covariates, although its  magnitude is slightly lower – except for Assisting the Poor, whose magnitude becomes larger –  suggesting that life cycle factors, such as number of children and marital status, as well as educational  attainment, employment status and income (measured by consumption), are indeed correlated with  policy preferences. For example, individuals with children are more likely to support an increase in  public spending on education and less likely to support increases in spending on health care and  pensions. More educated people are more supportive of increases in spending on education and health  care and less supportive of increases in spending on pensions and assistance to the poor. Paid workers  are more likely to support higher spending on education and less likely to support increasing                                                               7  Table A1 in the Appendix displays the number of individuals older than 54 and older than 64 in LITS II.   9    expenditure on pensions or assistance to the poor. Richer individuals are more likely to support hiking  education spending but are less likely to support increasing expenditure on assistance to the poor.   Individuals affiliated with a political party are more likely to support increasing expenditure on health  care and lowering expenditure on pensions. Former members of the Communist Party are 20 percent  more likely than others to support additional spending on health care. Membership in a religious  organization is not correlated with policy preferences.  These findings are fairly homogenous across the countries covered in LITS II. Figure 3 shows the  estimated coefficients associated with the age dummy variable “Older than 54 years”. In every country  included in the sample (except for France), older individuals are less (more) likely to support increases in  government expenditure on education (pensions). Accordingly, older individuals are more (less) likely to  support increases in government spending on health care (assisting the poor) in almost every country,  but the coefficients are mostly not statistically different from zero.  Table A2 shows the estimation results using a different definition of the dependent variable. In  particular, we consider only the first (instead of the first and second) priority for government  expenditure. The results shows that even though the point estimates are different in some cases, the  signs and magnitudes of the age coefficients are very similar to those reported in Table 2. In other  words, the results are not sensitive to this alternative definition of the dependent variable.  Based on the link between ageing and preferences over policy, the next step is to assess the potential  for translating these preferences into actual policy through participation of different age groups in the  political process. Because participation in elections tends to increase with age, as seems to be the case  on the basis of the raw data, the preferences of older individuals are more likely to be reflected in policy  making than those of their younger peers. To shed more light on this possibility, we interacted the age  dummy with an indicator of participation in elections. The indicator is defined as a 0‐1 variable to  identify the individuals surveyed in LITS II who have voted in the latest election.   The results, reported in Table 3, confirm the previous findings but also suggest that individual  preferences over policy are more similar across age groups for individuals who vote than for those who  do not. As before, the estimated coefficients show that older people are less likely to support increasing  government spending on education. However, older people who do not vote are even less supportive of  raising education expenditure than older people who do vote. The same pattern holds for pensions: the  positive relationship between ageing and support for increasing spending on pensions is less  10    pronounced among people who vote than among non‐voters. In other words, while an ageing society  might be less (more) supportive of increasing government expenditures on education (pensions), these  changes in preferences are smaller among those who actually participate in the electoral process.   Table 4 displays the average characteristics of voters and non‐voters by age to shed light on why voters  display more similar preferences across age groups than non‐voters. First, the results show that voters  are more likely to have children and to be married than non‐voters in each age group. They are also  more likely to be college graduates and to be employed. Finally, voters are more likely than non‐voters  to be affiliated with religious and political organizations and to be former members of communist  parties. On the basis of these characteristics, it could be argued that because they are better educated  and more likely to be affiliated with religious and political organizations, voters have preferences over  policy that are better informed and more strongly shaped by societal rather than subjective  considerations than non‐voters, regardless of their age.8 Purely life cycle‐related considerations may  therefore play a less prominent role in shaping preferences over policy among voters than among non‐ voters.  Robustness Check 1: Correlation across Policies   Preferences over government expenditure are likely to be correlated across policy areas, and therefore  so are the error terms across the discrete choice models. If this is indeed the case, estimating a multi‐ equation model that explicitly takes this correlation into account would improve the efficiency of the  estimates. To be sure, we estimated a bivariate Probit model incorporating preferences over increases  in government expenditure on education and pensions. Table 5 reports the empirical findings, as well as  the parameter estimates of standard Probit equations for both education and pensions. The estimated  correlation coefficient is ‐0.66 and statistically different from zero, suggesting that preferences are  indeed correlated. However, this does not seem to affect the coefficients associated with age, which are  very similar across model specifications and show that older individuals are less (more) likely to support  raising expenditure on education (pensions).  Robustness Check 2: Cohort Effects                                                                8  This is consistent with the literature on turnout over the last three decades indicating that voters tend to be  richer and more educated. See Larcinese (2007) for empirical evidence, as well as the early findings of Wolfinger  and Rosenstone (1980) and Lijphart (1997). In fact, both older and younger voters alike are richer than their non‐ voter counterparts.  11    Preferences over policy might change not only with age but also across cohorts. For example, if younger  generations are more supportive of increases in government spending on the environment, they may  also be more supportive of these policies when they grow old than the current generation of old  individuals. In other words, the age patterns that emerge in a cross‐sectional survey could be a mix of  both life cycle effects and preferences changing across generations.   Empirical evidence underscores the importance of controlling for age or cohort effects. To our  knowledge, the only paper that attempts to disentangle age, cohort and time effects in attitudes  towards public spending priorities in European economies is Sorensen (2013). Using data from the  International Social Survey Program (ISSP) – which comprises four repeated cross‐sectional sample  surveys for the years 1985, 1990, 1996 and 2006 covering 22 countries, 16 of them in Europe – the  author finds that people do shift their public spending priorities over the life cycle, but not by as much   as cross‐sectional age comparisons would suggest. In particular, older people tend to be less (more)  supportive of an increase (decrease) of government expenditure on education (pensions) than their  younger peers. However, controlling for cohort effects significantly reduces, but not entirely eliminates,  these age patterns. As mentioned in the literature review section above, one limitation of the data used  by Sorensen (2013) is that the alternatives available in the questionnaire for additional government  expenditure are not mutually exclusive.   To disentangle cohorts and age effects we need a panel data set covering a sufficiently long time period  or a pseudo‐panel of repeated cross‐sectional data that would allow us to follow the same individuals or  group of individuals over time. As far as we know, the best data set to meet these requirements is  Eurobarometer, from which we use repeated cross‐sections with annual frequency between 2004 and  2013 for 27 European countries.9 An advantage of this data set is that it allows us to study perceptions  towards a broader set of issues. The Eurobarometer survey includes the question “What do you think  are the two most important issues facing (OUR COUNTRY) at the moment?”, and respondents can  choose within a set of 16 mutually exclusive categories. Figure 4 shows the average results for the top  choices,10 which includes general contextual considerations, such as unemployment, the economic  situation and prices, followed by more specific subject areas, such as crime, health care, pensions and  immigration. While this question does not specifically try to gauge preferences regarding the allocation                                                               9  The group of countries includes Netherlands, Germany, Italy, Luxembourg, Denmark, Ireland, Great Britain,  Greece, Spain, Portugal, Finland, Sweden, Austria, Cyprus, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania,  Malta, Poland, Slovakia, Slovenia, Bulgaria, Romania, Turkey and Croatia.  10  Other categories include Public Transportation, Defense, Foreign Affairs, Others, Don’t know.  12    of government expenditure, it does provide a snapshot of the main concerns among the residents of  Europe.  We stack the surveys for all years and countries and estimate the following specification of equation (1):  P S, 1 age ,, , ,, , ,, ,X , Φ α ∑ ,, ∑ ,, ∑ ,, ∑ ,, 2 In addition to the variables of equation (1), we control for cohort of birth and survey year. We consider  twelve 5‐year‐of‐birth groups, starting with those born between 1925 and 1929, and moving on to those  born between 1980 and 1984. There is a large literature regarding the identification of age, cohort and  time effects (see Schulhofer‐Wohl, 2013; and McKenzie, 2006). A well‐known challenge in this literature  is that such effects cannot be identified without making specific assumptions, since they are perfectly  collinear.  We follow Deaton and Paxson (1994) and implement the normalization of time effects by  assuming that trends are only captured by cohort effects, so that the time effects are orthogonal to a  time trend.  Table 6 displays the estimates of equation (2) without controlling for cohort effects, and Table 7 displays  the estimates including cohort dummy variables. To facilitate the description of the results, Figure 5  shows the estimated coefficients of a specification that introduces age and cohorts in a linear form. The  results are consistent with those reported in Table 6 and Table 7. The left panel shows that, consistent  with the findings that emerged from using the cross‐sectional data of LITS II, older people are more  likely to consider pensions and health care as policy priorities, while being less likely to consider  education as a top priority. The results also suggest that fighting crime is another important concern for  the older residents of Europe. Finally, inflation, taxation, housing and unemployment seem less of a  concern among older individuals.   The right panel of Figure 5 shows that, once we control for year of birth, the estimates become less  precise, possibly due to the strong correlation between age and cohort. However, the age patterns  regarding preferences for education and pensions do not change and remain statistically significant; that  is, individuals are more (less) likely to consider pensions (education) as a policy priority as they become  older, and this is not driven by a cohort effect. Fighting crime also becomes a more important policy  concern throughout the life cycle of Europeans. It is important to keep in mind that these estimates  might be affected by an attenuation bias. However, since most countries in the sample are developed or  13    middle‐income economies, information on age and year of birth is likely to be reported precisely in the  survey.   The fact that controlling for cohort effects reduces the magnitude of some of the age effects should not  be surprising. Some of the cohorts included in the analysis were marked by important historical events  in the region, such as economic crises, the Second World War, post‐war reconstruction, the emergence  of the Welfare State, and the rise and fall of socialism in Eastern Europe, which may have shaped  respondents’ preferences regarding the role of the government in society.  4. Conclusions  This paper tests empirically the relationship between age and preferences over the allocation of  government expenditure. Using data for several countries in Europe and the former socialist economies,  we find that older individuals are less likely to consider education, assisting the poor and protecting the  environment as priorities for additional government spending. In contrast, they are more likely to  support the allocation of additional government resources to pensions and health care as key priorities.  These finding are quite similar across countries. Participation in elections affects the link between ageing  and preferences to some extent, as preferences over policy tend to be more nuanced among voters  than among non‐voters.    Our results are robust to controlling for other factors that change over the life cycle and to accounting  for the correlation between policy alternatives. Using a different data set, we find consistent results and  show that the main findings do not seem to be driven by cohort or generational effects. To our  knowledge, our paper is the first to provide evidence of the “grey peril” effect for a large group of  developed and middle‐income economies. In addition, we build on Sorensen (2013) and disentangle age  and cohort effects by using a measure of policy preferences that takes trade‐offs into account.   According to our results, ageing societies are more likely to choose lower levels of education spending.  The effect of this change on spending per pupil is not clear, since the number of students is expected to  decrease as the population ages. However, the fact that ageing societies may choose higher levels of  pension spending may create fiscal pressures in countries with pay‐as‐you‐go systems. As a result, our  results highlight the importance of reforming pension systems. Our findings also highlight that there is  some degree of heterogeneity across countries in the relationship between age and policy preferences.  An investigation of the drivers of these differences is an important area for future research.   14    Bibliography  Alesina, A., P. Giuliano, A. Bisin and J. Benhabib (2011), “Preferences for Redistribution”, in J. Benhabib, A.  Bisin and M.O. Jackson (Eds.), Handbook of Social Economics (North Holland), pp. 93‐132.   Berkman, M.B. and E. Plutzer (2004), “Gray Peril or Loyal Support? The Effects of the Elderly on  Educational Expenditures”, Social Science Quarterly, Vol. 85, pp. 1178‐92.  Breyer, F. and B. Craig (1997), “Voting on Social Security: Evidence from OECD Countries”, European  Journal of Political Economy, Vol. 13, pp. 705‐24.  Brunner, E.J. and S.L. Ross (2010), “Is the Median Voter Decisive? Evidence from Referenda Voting  Patterns”, Journal of Public Economics, Vol. 94, pp. 898–910.  Busemeyer, M.R., A. Goerres and S. Weschle (2009), “Attitudes towards Redistributive Spending in an Era  of Demographic Ageing: The Rival Pressures from Age and Income in 14 OECD Countries”, Journal of  European Social Policy, Vol. 19, pp. 195‐212.  Bussolo, M., J. Koettl and E. Sinnott (2015), Golden Ageing: Prospects for Healthy, Active, and Prosperous  Ageing in Europe and Central Asia (World Bank).  Deaton, A.S. and C. Paxson (1994), “Saving, Growth, and Ageing in Taiwan”, Studies in the Economics of  Ageing (University of Chicago Press), pp. 331‐62.  de Mello, L. and E. Tiongson (2006), “Income Inequality and Redistributive Government Spending”, Public  Finance Review, Vol. 34, pp. 282‐305.  de Mello, L. and E. Tiongson (2009), “What Is the Value of (My and My Family’s) Good Health?”, Kyklos,  Vol. 62, pp. 594‐610.   Dormont, B., M. Grignon and H. Huber (2006), “Health Expenditure Growth: Reassessing the Threat of  Ageing”, Health Economics, Vol. 15, pp. 947‐63.  Fletcher, F. and L.W. Kenny (2008), “The Influence of the Elderly on School Spending in a Median Voter  Framework”, Education Finance and Policy, pp. 283‐315.  15    Fullerton, A.S. and J.C. Dixon (2010), “Generational Conflict or Methodological Artifact? Reconsidering the  Relationship between Age and Policy Attitudes in the US, 1984–2008”, Public Opinion Quarterly, Vol. 74,  pp. 643‐73.  Gilens, M. and B.I. Page (2015), “Testing Theories of American Politics: Elites, Interest Groups, and  Average Citizens,” Perspective on Politics, Vol. 12, No. 3, pp. 564‐581.  Go, S. (2015), “The Effect of Population Ageing on Local School Subsidies in Korea”, The Korean Economic  Review, Volume 31, Number 1, Summer, pp. 121‐144.  Harris, A.R., W.N. Evans and R.M. Schwab (2001), “Education Spending in an Ageing America”, Journal of  Public Economics, Vol. 81, pp. 449‐72.  Hollanders, D. and F. Koster (2011), “The Graying of the Median Voter Ageing and the Politics of the  Welfare State in OECD Countries”, Netspar Discussion Paper, No. 01/2011‐003.  Jaime‐Castillo, A.M. (2013), “Public Opinion and the Reform of the Pension Systems in Europe: The  Influence of Solidarity Principles”, Journal of European Social Policy, Vol. 23, pp. 390‐405.  Keely, L.C. and C.M. Tan (2008), “Understanding Preferences for Income Redistribution”, Journal of Public  Economics, Vol. 92, pp. 944‐61.  Larcinese, V. (2007), “Voting over Redistribution and the Size of the Welfare State: The Role of Turnout”,  Political Studies, Vol. 55, pp. 568‐585.  Lijphart, A. (1997), “Unequal Participation:Democracy’s Unresolved Dilemma”, American Political Science  Review, 91 (1), 1–14.  McKenzie, D.J. (2006), “Disentangling Age, Cohort and Time Effects in the Additive Model”, Oxford  Bulletin of Economics and Statistics, Vol. 68, pp. 473‐95.  Poterba, J.M. (1998), “Demographic Change, Intergenerational Linkages, and Public Education”, American  Economic Review, Vol. 88, pp. 315‐20.  Rattsø, J. and R.J. Sørensen (2010), “Grey power and public budgets: Family altruism helps children, but  not the elderly”, European Journal of Political Economy, Vol. 26, pp. 222–234.   16    Rudolph, T.J. and J. Evans (2005), “Political Trust, Ideology, and Public Support for Government  Spending”, American Journal of Political Science, Vol. 49, pp. 660‐71.  Schulhofer‐Wohl, S. (2013), “The Age‐Time‐Cohort Problem and the Identification of Structural  Parameters in Life‐Cycle Models”, Unpublished manuscript.  Sørensen, R.J. (2013), “Does Ageing Affect Preferences for Welfare Spending? A study of Peoples'  Spending Preferences in 22 countries, 1985–2006”, European Journal of Political Economy, Vol. 29,  pp. 259‐71.  Stegmueller, D. (2013), “Religion and Redistributive Voting in Western Europe”, The Journal of Politics,  Vol. 75, No. 4, October 2013, pp. 1064–1076.  Tepe, M. and P. Vanhuysse (2010), “Elderly Bias, New Social Risks and Social Spending: Change and Timing  in Eight Programmes across Four Worlds of Welfare, 1980‐2003”, Journal of European Social Policy, Vol.  20, pp. 217‐34.  Wolfinger, R. E. and Rosenstone, S. J. (1980), Who Votes? (New Haven: Yale University Press).      17    Table 1. Attitudes Towards Policy Priorities in Europe and Central Asia  In your opinion, which of these fields should be the first and  second priorities for extra government spending?   Education 44.1% Healthcare 66.0% Housing 18.0% Pensions 27.9% Assisting the  Poor 26.7% Environment 8.1% Public Infrastructures 7.3% Observations 37,698 Sample  includes all  countries in LITS II. Sampling weights  reflect country size         18    Table 2. Marginal Effects on the Probability of Supporting an Increase in Government Expenditures  Probit regression: Marginal  Effects Which should be  the  first or second priority for extra government spending? Education Healthcare Pensions Assisting the  Poor Age of  Respondent (1) 25‐34 ‐0.0349** ‐0.0801*** 0.0643*** 0.0568*** ‐0.0107 0.0245 ‐0.0112 0.0052 (0.0162) (0.0172) (0.0145) (0.0155) (0.0160) (0.0179) (0.0140) (0.0152) 35‐44 ‐0.0258 ‐0.0743*** 0.0773*** 0.0691*** 0.0331* 0.0743*** ‐0.0089 0.0066 (0.0166) (0.0184) (0.0146) (0.0164) (0.0171) (0.0201) (0.0143) (0.0164) 45‐54 ‐0.0826*** ‐0.1004*** 0.0772*** 0.0639*** 0.1334*** 0.1459*** ‐0.0054 0.0111 (0.0165) (0.0185) (0.0149) (0.0168) (0.0186) (0.0211) (0.0148) (0.0170) Older than 54 ‐0.1831*** ‐0.1376*** 0.1057*** 0.1001*** 0.3057*** 0.2506*** ‐0.0373*** ‐0.0530*** (0.0150) (0.0185) (0.0141) (0.0168) (0.0163) (0.0193) (0.0136) (0.0159) Children 0.0368*** ‐0.0111** ‐0.0328*** 0.0067 (0.0057) (0.0052) (0.0053) (0.0047) Selected respondent is female ‐0.0116 0.0447*** 0.0282*** 0.0098 (0.0094) (0.0088) (0.0083) (0.0080) Secondary education 0.1386*** 0.0557*** ‐0.0826*** ‐0.0664*** (0.0161) (0.0144) (0.0128) (0.0129) Tertiary education 0.2834*** 0.0619*** ‐0.1703*** ‐0.1344*** (0.0166) (0.0154) (0.0132) (0.0134) Work for income 0.0333*** 0.0066 ‐0.0476*** ‐0.0316*** (0.0104) (0.0099) (0.0093) (0.0091) Log of per capita consumption, PPP 0.0074* ‐0.0021 ‐0.0044 ‐0.0126*** (0.0042) (0.0038) (0.0035) (0.0033) Member of  Religious Organization 0.0007 ‐0.0339*** ‐0.0018 ‐0.0114 (0.0120) (0.0115) (0.0106) (0.0103) Affiliated to Political  Party 0.0229 0.0025 ‐0.0383* 0.0089 (0.0231) (0.0218) (0.0197) (0.0212) Former member of Communist Party ‐0.0344 ‐0.0192 0.0325 0.0020 (0.0238) (0.0233) (0.0210) (0.0217) Observations 37,197 37,306 37,698 37,211 Pseudo R2 0.0811 0.0210 0.0176 0.0372 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Controls include  country dummy variables           19    Table 3. Marginal Effects on the Probability of Supporting an Increase in Government Expenditures,  including interactions with voting behavior.  Probit regression: Marginal  Effects Which should be  the  first or second priority for extra government  spending? Assisting the   Education Healthcare Pensions Poor Age of  Respondent (1) 25‐34 ‐0.1107*** 0.0659** 0.0423 0.0392 (0.0290) (0.0260) (0.0308) (0.0267) 35‐44 ‐0.1225*** 0.0840*** 0.1505*** 0.0167 (0.0310) (0.0279) (0.0356) (0.0282) 45‐54 ‐0.1532*** 0.0642** 0.1876*** 0.0592* (0.0331) (0.0307) (0.0381) (0.0321) Older than 54 ‐0.2033*** 0.1228*** 0.3083*** ‐0.0348 (0.0313) (0.0279) (0.0315) (0.0271) Voted 0.0151 0.0825*** 0.0157 ‐0.0119 (0.0281) (0.0267) (0.0274) (0.0243) Voted*25‐34 0.0455 ‐0.0266 ‐0.0297 ‐0.0448 (0.0366) (0.0337) (0.0336) (0.0286) Voted*35‐44 0.0672* ‐0.0334 ‐0.0903*** ‐0.0155 (0.0383) (0.0355) (0.0312) (0.0313) Voted*45‐54 0.0706* ‐0.0167 ‐0.0504 ‐0.0569* (0.0411) (0.0374) (0.0343) (0.0309) Voted*Older than 54 0.0785** ‐0.0507 ‐0.0673** ‐0.0210 (0.0374) (0.0338) (0.0310) (0.0303) Observations 36,830 36,940 36,791 36,841 Pseudo R2 0.0836 0.0224 0.101 0.0386 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 (1)  Omitted category is 18 to 24 Controls include  marital  status, gender, education, work status, consumption per capita, political  party  and religious organization membership and country dummy variables         20    Table 4. Characteristics of voters and non‐voters  Selected  Log of per capita  Member of  Former member  respondent is  Secondary  Tertiary  consumption,  Religious  Affiliated to  of Communist  Never married Children female education education Work for income PPP Organization Political  Party Party Voters Younger than 55 23% 88% 60% 50% 42% 64% 5.37 17% 7% 3% 55 or older 5% 20% 61% 44% 33% 24% 5.58 25% 6% 12% Non‐Voters Younger than 55 36% 74% 59% 56% 35% 55% 5.29 15% 3% 1% 55 or older 7% 17% 66% 44% 24% 20% 5.26 20% 2% 9%   Note: Each cell display the average value of each variable on each column, for each age group.    21    Table 5. Bivariate Probit vs. Probit: Estimated Coefficients  Bivariate  Probit Probit Models Education Pensions Education Pensions Age of Respondent (1) age25 ‐0.1529*** ‐0.0202 ‐0.1556*** ‐0.0236 (0.0413) (0.0492) (0.0416) (0.0504) age35 ‐0.1359*** 0.0907* ‐0.1359*** 0.1158** (0.0441) (0.0523) (0.0443) (0.0539) age45 ‐0.2161*** 0.3013*** ‐0.2133*** 0.3206*** (0.0461) (0.0530) (0.0465) (0.0544) age55 ‐0.3160*** 0.6105*** ‐0.3010*** 0.6339*** (0.0448) (0.0504) (0.0450) (0.0516) Never Married ‐0.0060 ‐0.0402 ‐0.0063 ‐0.0468 (0.0324) (0.0366) (0.0326) (0.0376) Children in the  household 0.0908*** ‐0.0951*** 0.0921*** ‐0.0994*** (0.0143) (0.0160) (0.0144) (0.0165) Selected respondent is female ‐0.0281 0.0792*** ‐0.0297 0.0887*** (0.0239) (0.0259) (0.0239) (0.0262) Secondary education 0.3610*** ‐0.2707*** 0.3558*** ‐0.2620*** (0.0415) (0.0407) (0.0414) (0.0405) Tertiary education 0.7293*** ‐0.5622*** 0.7297*** ‐0.5491*** (0.0445) (0.0447) (0.0445) (0.0445) Work for income 0.0814*** ‐0.1394*** 0.0803*** ‐0.1398*** (0.0263) (0.0284) (0.0265) (0.0287) Log of  per capita consumption, PPP 0.0171 ‐0.0130 0.0187* ‐0.0134 (0.0106) (0.0110) (0.0108) (0.0108) Member of Religious Organization 0.0035 ‐0.0018 0.0005 ‐0.0040 (0.0305) (0.0327) (0.0306) (0.0328) Affiliated to Political  Party 0.0530 ‐0.1316** 0.0584 ‐0.1246* (0.0583) (0.0648) (0.0581) (0.0663) Former member of Communist Party ‐0.0955 0.0995 ‐0.0908 0.1027* (0.0616) (0.0620) (0.0615) (0.0618) Observations 37,041 37,197 37,159 Rho ‐0.652 (1)  Omitted category is 18 to 24 Controls include  country dummy variables                   22    Table 6. What do you think are the two most important issues facing the country at the moment?  Marginal Effects from Probit Models  Educational  System Healthcare System Pensions Protecting the  Environment Fighting Crime Economic Situation Raising Prices/Inflation Taxation Fighting Terrorism Housing Immigration Unemployment (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) age  25‐29 ‐0.0109*** 0.0233*** 0.0100* ‐0.0018 0.0004 0.0145* ‐0.0030 0.0005 0.0008 ‐0.0006 ‐0.0042 ‐0.0185* (0.0026) (0.0056) (0.0058) (0.0020) (0.0052) (0.0075) (0.0051) (0.0028) (0.0015) (0.0025) (0.0027) (0.0102) age  30‐34 ‐0.0122*** 0.0384*** 0.0097 0.0011 ‐0.0003 0.0299*** ‐0.0059 ‐0.0029 ‐0.0016 ‐0.0050** ‐0.0068** ‐0.0407*** (0.0022) (0.0051) (0.0059) (0.0020) (0.0059) (0.0083) (0.0059) (0.0030) (0.0014) (0.0024) (0.0034) (0.0099) age  35‐39 ‐0.0121*** 0.0428*** 0.0131** ‐0.0007 0.0029 0.0446*** ‐ 0.0140** ‐ 0.0109*** 0.0004 ‐ 0.0102*** ‐0.0056 ‐0.0421*** (0.0024) (0.0058) (0.0054) (0.0026) (0.0062) (0.0106) (0.0060) (0.0032) (0.0024) (0.0016) (0.0039) (0.0117) age  40‐44 ‐ 0.0065** 0.0485*** 0.0156*** 0.0023 0.0049 0.0365*** ‐0.0161*** ‐ 0.0097*** ‐0.0019 ‐ 0.0122*** ‐0.0073** ‐0.0469*** (0.0032) (0.0057) (0.0059) (0.0021) (0.0071) (0.0101) (0.0063) (0.0033) (0.0022) (0.0022) (0.0035) (0.0099) age  45‐49 ‐0.0136*** 0.0457*** 0.0235*** 0.0040* 0.0145** 0.0368*** ‐0.0225*** ‐0.0105** ‐0.0021 ‐ 0.0131*** ‐0.0106*** ‐0.0370*** (0.0025) (0.0043) (0.0062) (0.0022) (0.0063) (0.0105) (0.0073) (0.0042) (0.0018) (0.0020) (0.0034) (0.0086) age  50‐54 ‐0.0171*** 0.0527*** 0.0397*** 0.0017 0.0214** 0.0253** ‐0.0316*** ‐ 0.0132*** ‐0.0009 ‐ 0.0133*** ‐0.0111*** ‐0.0331*** (0.0026) (0.0048) (0.0068) (0.0018) (0.0084) (0.0100) (0.0058) (0.0039) (0.0023) (0.0016) (0.0040) (0.0091) age  55‐59 ‐0.0213*** 0.0519*** 0.0596*** 0.0037 0.0299*** 0.0169* ‐0.0336*** ‐ 0.0199*** 0.0022 ‐ 0.0154*** ‐0.0109*** ‐0.0427*** (0.0025) (0.0072) (0.0090) (0.0028) (0.0083) (0.0094) (0.0070) (0.0035) (0.0026) (0.0020) (0.0040) (0.0099) age  60‐64 ‐0.0168*** 0.0656*** 0.0697*** 0.0024 0.0425*** 0.0122 ‐0.0397*** ‐ 0.0227*** 0.0006 ‐ 0.0166*** ‐0.0102** ‐0.0642*** (0.0034) (0.0069) (0.0118) (0.0023) (0.0101) (0.0112) (0.0065) (0.0042) (0.0029) (0.0019) (0.0040) (0.0116) age  65‐69 ‐0.0139*** 0.0578*** 0.0822*** 0.0049* 0.0496*** ‐0.0043 ‐0.0413*** ‐ 0.0162*** 0.0031 ‐ 0.0194*** ‐0.0083* ‐0.0715*** (0.0034) (0.0087) (0.0148) (0.0027) (0.0105) (0.0107) (0.0076) (0.0046) (0.0033) (0.0019) (0.0048) (0.0141) age  70‐74 ‐0.0146*** 0.0676*** 0.0923*** ‐0.0013 0.0569*** ‐0.0258** ‐0.0337*** ‐ 0.0222*** 0.0045 ‐ 0.0190*** ‐0.0110** ‐0.0884*** (0.0040) (0.0086) (0.0152) (0.0019) (0.0118) (0.0110) (0.0082) (0.0034) (0.0045) (0.0022) (0.0051) (0.0127) Observations 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 154,407 173,756 173,756 R‐squared 0.0955 0.0804 0.0676 0.106 0.0670 0.0434 0.0782 0.0515 0.256 0.0938 0.129 0.0671 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Controls include  marital  status, number of  children, employment status, retired, gender, city size, education, year and country fixed effects               23    Table 7. What do you think are the two most important issues facing the country at the moment?  Marginal Effects from Probit Models, controlling for cohort effects.  Educational  System Healthcare  System Pensions Protecting the  Environment Fighting Crime Economic Situation Raising Prices/Inflation Taxation Fighting Terrorism Housing Immigration Unemployment (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) age  25‐29 ‐0.0098*** 0.0154** 0.0152** ‐0.0039* 0.0195*** ‐0.0051 ‐0.0014 0.0022 0.0064** ‐0.0038 ‐0.0019 ‐0.0173 (0.0037) (0.0073) (0.0073) (0.0022) (0.0060) (0.0108) (0.0064) (0.0035) (0.0027) (0.0031) (0.0039) (0.0135) age  30‐34 ‐0.0132** 0.0170 0.0183* ‐ 0.0030 0.0340*** ‐0.0080 ‐0.0038 ‐0.0008 0.0079 ‐0.0088*** ‐0.0032 ‐0.0287 (0.0054) (0.0104) (0.0103) (0.0032) (0.0092) (0.0156) (0.0088) (0.0045) (0.0055) (0.0034) (0.0067) (0.0175) age  35‐39 ‐0.0177*** 0.0077 0.0193* ‐ 0.0052 0.0511*** ‐0.0064 ‐0.0130 ‐0.0101* 0.0129 ‐0.0116*** ‐0.0022 ‐0.0174 (0.0065) (0.0129) (0.0115) (0.0048) (0.0130) (0.0231) (0.0125) (0.0057) (0.0088) (0.0041) (0.0089) (0.0237) age  40‐44 ‐0.0153* 0.0037 0.0201 ‐ 0.0033 0.0618*** ‐0.0223 ‐0.0124 ‐0.0101 0.0118 ‐0.0112** ‐0.0063 ‐0.0157 (0.0085) (0.0154) (0.0138) (0.0052) (0.0187) (0.0247) (0.0152) (0.0071) (0.0091) (0.0051) (0.0095) (0.0249) age  45‐49 ‐0.0230*** ‐0.0029 0.0244 ‐ 0.0045 0.0750*** ‐0.0279 ‐0.0108 ‐0.0107 0.0139 ‐0.0095 ‐0.0110 ‐0.0081 (0.0086) (0.0157) (0.0159) (0.0063) (0.0226) (0.0260) (0.0177) (0.0091) (0.0090) (0.0069) (0.0105) (0.0259) age  50‐54 ‐0.0270*** 0.0035 0.0333* ‐ 0.0091 0.0817*** ‐0.0384 ‐0.0107 ‐0.0121 0.0174* ‐0.0061 ‐0.0122 ‐0.0157 (0.0083) (0.0196) (0.0194) (0.0061) (0.0269) (0.0268) (0.0191) (0.0103) (0.0100) (0.0078) (0.0121) (0.0295) age  55‐59 ‐0.0316*** 0.0048 0.0441* ‐ 0.0088 0.0909*** ‐0.0399 ‐0.0083 ‐0.0170 0.0229* ‐0.0034 ‐0.0122 ‐0.0318 (0.0085) (0.0240) (0.0235) (0.0070) (0.0316) (0.0309) (0.0217) (0.0118) (0.0123) (0.0100) (0.0132) (0.0346) age  60‐64 ‐0.0294*** 0.0217 0.0426* ‐ 0.0096 0.1018*** ‐0.0415 ‐0.0127 ‐0.0174 0.0183 0.0011 ‐0.0110 ‐0.0469 (0.0093) (0.0266) (0.0238) (0.0072) (0.0344) (0.0331) (0.0260) (0.0141) (0.0123) (0.0110) (0.0139) (0.0369) age  65‐69 ‐0.0245** 0.0224 0.0411 ‐ 0.0077 0.1042*** ‐0.0592* ‐0.0062 ‐0.0045 0.0179 0.0043 ‐0.0087 ‐0.0464 (0.0118) (0.0301) (0.0273) (0.0089) (0.0390) (0.0350) (0.0290) (0.0179) (0.0126) (0.0133) (0.0154) (0.0405) age  70‐74 ‐0.0181 0.0373 0.0326 ‐ 0.0112 0.1142** ‐0.0786** 0.0204 ‐0.0054 0.0172 0.0123 ‐0.0073 ‐0.0608 (0.0139) (0.0327) (0.0276) (0.0078) (0.0467) (0.0359) (0.0328) (0.0179) (0.0136) (0.0170) (0.0158) (0.0427) born 1930‐1934 ‐0.0066 0.0253 0.0632 0.0134 ‐0.0571** 0.0585 ‐0.0692** ‐0.0183 ‐0.0100 ‐0.0242*** ‐0.0138 ‐0.0255 (0.0198) (0.0333) (0.0386) (0.0179) (0.0285) (0.0447) (0.0301) (0.0164) (0.0083) (0.0051) (0.0141) (0.0452) born 1935‐1939 0.0058 0.0298 0.0386 0.0180 ‐0.0511** 0.0717* ‐0.0460 ‐0.0222 ‐0.0110 ‐0.0242*** ‐0.0020 ‐0.0228 (0.0231) (0.0339) (0.0322) (0.0172) (0.0249) (0.0407) (0.0306) (0.0151) (0.0077) (0.0057) (0.0153) (0.0436) born 1940‐1944 0.0189 0.0345 0.0246 0.0176 ‐0.0523** 0.0673* ‐0.0329 ‐0.0090 ‐0.0125* ‐0.0191*** ‐0.0021 ‐0.0238 (0.0240) (0.0309) (0.0267) (0.0155) (0.0236) (0.0407) (0.0282) (0.0169) (0.0072) (0.0070) (0.0160) (0.0406) born 1945‐1949 0.0241 0.0478 0.0152 0.0181 ‐0.0594*** 0.0641* ‐0.0238 ‐0.0077 ‐0.0151** ‐0.0161** ‐0.0017 ‐0.0109 (0.0235) (0.0301) (0.0230) (0.0138) (0.0209) (0.0366) (0.0258) (0.0151) (0.0059) (0.0079) (0.0146) (0.0371) born 1950‐1954 0.0152 0.0486* 0.0043 0.0189 ‐0.0585*** 0.0684* ‐0.0286 ‐0.0021 ‐0.0149*** ‐0.0098 0.0003 0.0003 (0.0188) (0.0254) (0.0196) (0.0122) (0.0206) (0.0351) (0.0221) (0.0134) (0.0057) (0.0082) (0.0142) (0.0326) born 1955‐1959 0.0153 0.0536** 0.0022 0.0162 ‐0.0611*** 0.0807*** ‐0.0193 ‐0.0024 ‐0.0148*** ‐0.0056 ‐0.0025 ‐0.0161 (0.0160) (0.0225) (0.0167) (0.0106) (0.0188) (0.0302) (0.0197) (0.0113) (0.0057) (0.0085) (0.0126) (0.0289) born 1960‐1964 ‐0.0270*** 0.0035 0.0333* ‐ 0.0091 0.0817*** ‐0.0384 ‐0.0107 ‐0.0121 0.0174* ‐0.0061 ‐0.0122 ‐0.0282 (0.0133) (0.0187) (0.0127) (0.0076) (0.0154) (0.0294) (0.0173) (0.0094) (0.0056) (0.0082) (0.0115) (0.0255) born 1965‐1969 0.0098 0.0464*** ‐0.0054 0.0061 ‐0.0613*** 0.0697** 0.0002 ‐0.0010 ‐0.0125** 0.0010 ‐0.0048 ‐0.0279 (0.0117) (0.0161) (0.0115) (0.0058) (0.0132) (0.0272) (0.0149) (0.0074) (0.0057) (0.0072) (0.0092) (0.0241) born 1970‐1974 0.0070 0.0359** ‐0.0106 0.0072 ‐0.0511*** 0.0625*** ‐0.0005 ‐0.0009 ‐0.0110** 0.0047 ‐0.0069 ‐0.0196 (0.0081) (0.0142) (0.0094) (0.0052) (0.0096) (0.0228) (0.0112) (0.0066) (0.0054) (0.0067) (0.0080) (0.0223) born 1975‐1979 ‐0.0035 0.0183 ‐0.0126* 0.0056* ‐0.0409*** 0.0471*** ‐0.0025 ‐0.0039 ‐0.0103*** 0.0099* ‐0.0056 ‐0.0053 (0.0062) (0.0113) (0.0072) (0.0034) (0.0074) (0.0173) (0.0093) (0.0048) (0.0036) (0.0056) (0.0065) (0.0155) born 1980‐1984 ‐0.0019 0.0067 ‐0.0071 0.0032 ‐0.0316*** 0.0298*** ‐0.0010 ‐0.0019 ‐0.0050 0.0029 ‐0.0059 0.0112 (0.0039) (0.0066) (0.0045) (0.0026) (0.0051) (0.0101) (0.0070) (0.0032) (0.0034) (0.0041) (0.0040) (0.0117) Observations 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 173,756 154,407 173,756 173,756 R‐squared 0.0961 0.0806 0.0681 0.106 0.0674 0.0435 0.0783 0.0517 0.257 0.0947 0.129 0.0672 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Controls include  marital  status, number of children, employment status, retired, gender, city size, education, year and country fixed effects             24    Figure 1. Which should be the first or second priority for extra government spending?  90% 90% (a)  Western Europe (b) Former Soviet Economies and Turkey 80% 80% 70% 70% 60% 60% % of respondents % of  respondents 50% 50% 40% 40% 30% 30% 20% 20% 10% 10% 0% Age 0% Age 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 90% 90% (c) New EU Member States (d) Western Balkans 80% 80% 70% 70% 60% 60% % of respondents % of respondents 50% 50% 40% 40% 30% 30% 20% 20% 10% 10% Age Age 0% 0% 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 Healthcare Education Assisting the Poor Pensions Environment         25    Figure 2. Did you vote in the last elections?    th 5  degree polynomial approximation based on LITS II.                            26    Figure 3. Which should be the first or second priority for extra government spending?   Estimated Marginal Effects associated with “Older than 54” dummy variable.  0.7 0.7 Education Health 0.5 0.5 0.3 0.3 0.1 0.1 ‐0.1 ‐0.1 ‐0.3 ‐0.3 ‐0.5 ‐0.5 ‐0.7 ‐0.7 Coefficient 95% CI Coefficient 95% CI 0.7 0.7 Pensions Assist the Poor 0.5 0.5 0.3 0.3 0.1 0.1 ‐0.1 ‐0.1 ‐0.3 ‐0.3 ‐0.5 ‐0.5 ‐0.7 ‐0.7 Coefficient 95% CI Coefficient 95% CI                           27    Figure 4. What do you think are the two most important issues facing the country at the moment?    Source: Eurobarometer surveys between 2004 and 2013.                          28    Figure 5. What do you think are the two most important issues facing the country at the moment?  Marginal Effects of Age      Each dot represents the marginal effects , while the dashed lines are the 95% confidence intervals. Control variables include marital status,  number of children, employment status, retired, gender, city size, education, year and country fixed effects.      29      Life in Transition Survey II (2010) Population Estimates ‐ United Nations Among Household Heads 20 years or older Among Household Heads 20 years or older Among indivuals 20 years or older Observations % Older than 55 % Older than 65 Older than 55 Older than 65 %  N %  N %  Difference with LITS %  Difference with LITS Albania 1039 16.8% 234 8.5% 109 28.9% 12.1% 15.0% 6.5% Armenia 968 22.4% 310 12.1% 156 26.5% 4.1% 14.9% 2.8% Azerbaijan 976 8.2% 156 3.1% 73 17.9% 9.7% 8.8% 5.7% Belarus 975 18.1% 190 7.7% 68 32.5% 14.4% 17.7% 10.0% Bosnia and Herzegovina 1007 30.4% 325 18.3% 167 34.4% 4.0% 20.0% 1.7% Bulgaria 994 49.8% 446 33.3% 267 40.1% ‐ 9.7% 22.5% ‐ 10.8% Croatia 911 44.6% 435 28.6% 239 39.3% ‐ 5.3% 22.2% ‐6.4% Czech Republic 984 32.6% 311 14.9% 135 36.9% 4.3% 19.2% 4.3% Estonia 955 48.8% 497 29.9% 323 38.0% ‐10.8% 22.2% ‐7.7% France 985 44.3% 439 26.3% 225 39.0% ‐ 5.3% 22.2% ‐4.1% Georgia 952 38.6% 380 26.3% 225 33.2% ‐ 5.4% 18.9% ‐7.4% Germany 1010 40.5% 381 26.9% 203 40.2% ‐ 0.3% 25.6% ‐1.3% United Kingdom 1478 57.0% 677 46.4% 427 37.3% ‐19.7% 21.8% ‐ 24.6% Hungary 1002 56.1% 526 38.4% 316 37.9% ‐18.2% 21.1% ‐ 17.3% Italy 1038 37.5% 343 24.0% 173 40.3% 2.8% 25.0% 1.0% Kazakhstan 973 14.8% 201 5.2% 87 21.5% 6.7% 10.0% 4.8% Kyrgyzstan 990 7.8% 216 2.4% 93 16.0% 8.2% 7.5% 5.2% Latvia 941 48.6% 432 37.8% 292 38.0% ‐10.6% 23.0% ‐ 14.8% Lithuania 951 49.5% 464 35.9% 288 33.6% ‐15.9% 19.9% ‐ 16.0% TFYR Macedonia 1036 22.9% 301 13.0% 159 30.8% 7.9% 15.5% 2.5% Republic of Moldova 977 35.8% 454 18.9% 242 30.4% ‐ 5.4% 14.8% ‐4.1% 30  Mongolia 988 6.1% 162 2.9% 83 13.5% 7.4% 6.1% 3.2% Poland 1573 39.4% 644 20.9% 328 34.1% ‐ 5.3% 17.2% ‐3.7% Romania 1051 42.7% 462 28.2% 279 33.7% ‐ 9.0% 18.7% ‐9.5% Russian Federation 1523 34.8% 592 20.3% 281 31.8% ‐ 3.0% 16.6% ‐3.7% Serbia 1372 46.2% 627 25.6% 313 35.3% ‐10.9% 18.0% ‐7.6% Slovakia 985 13.4% 180 3.3% 56 31.7% 18.3% 15.7% 12.5% Slovenia 980 34.0% 315 19.9% 162 36.6% 2.6% 20.6% 0.7% Sweden 885 57.9% 406 39.2% 193 40.5% ‐17.4% 23.8% ‐ 15.4% Tajikistan 981 5.0% 150 2.5% 60 13.4% 8.4% 6.3% 3.8% Turkey 976 11.6% 202 4.0% 71 22.0% 10.4% 10.9% 7.0% Ukraine 1508 31.3% 574 13.5% 324 34.7% 3.4% 19.7% 6.2% Uzbekistan 1472 7.5% 257 2.8% 106 15.8% 8.3% 7.5% 4.6% Kosovo 1059 9.4% 159 3.7% 66 Montenegro 968 19.2% 222 10.7% 109 33.3% 14.1% 17.0% 6.3%   Table A1. Descriptive Statistics, LITS and United Nations Population Statistics  Table A2. Marginal Effects on the Probability of Supporting an Increase in Government Expenditures,  First Priority for Extra Government Expenditure.  Probit regression: Marginal  Effects Which should be  the  first priority for extra government spending? Education Healthcare Pensions Assisting the  Poor Age of  Respondent (1) 25‐34 ‐0.0364*** ‐0.0620*** 0.0317* 0.0391** ‐0.0023 0.0171 ‐0.0041 0.0009 (0.0125) (0.0127) (0.0164) (0.0174) (0.0120) (0.0136) (0.0106) (0.0114) 35‐44 ‐0.0381*** ‐0.0657*** 0.0665*** 0.0768*** 0.0111 0.0367** 0.0015 0.0039 (0.0128) (0.0135) (0.0169) (0.0189) (0.0129) (0.0156) (0.0109) (0.0124) 45‐54 ‐0.0731*** ‐0.0802*** 0.0799*** 0.0725*** 0.0661*** 0.0762*** 0.0008 0.0060 (0.0122) (0.0132) (0.0174) (0.0193) (0.0152) (0.0172) (0.0112) (0.0128) Older than 54 ‐0.1219*** ‐0.0974*** 0.0804*** 0.0723*** 0.1791*** 0.1453*** ‐0.0333*** ‐0.0465*** (0.0117) (0.0144) (0.0157) (0.0184) (0.0144) (0.0159) (0.0101) (0.0116) Children 0.0278*** ‐0.0260*** ‐0.0171*** 0.0066* (0.0046) (0.0054) (0.0040) (0.0034) Selected respondent is female ‐0.0182** 0.0464*** 0.0041 0.0027 (0.0080) (0.0087) (0.0058) (0.0060) Secondary education 0.0791*** 0.0506*** ‐0.0420*** ‐0.0517*** (0.0141) (0.0145) (0.0084) (0.0093) Tertiary education 0.1914*** 0.0256 ‐0.0775*** ‐0.0933*** (0.0158) (0.0157) (0.0086) (0.0097) Work for income 0.0057 0.0066 ‐0.0299*** ‐0.0161** (0.0088) (0.0099) (0.0066) (0.0067) Log of per capita consumption, PPP 0.0051 ‐0.0025 0.0005 ‐0.0084*** (0.0038) (0.0039) (0.0024) (0.0023) Member of  Religious Organization 0.0149 ‐0.0287*** ‐0.0036 ‐0.0033 (0.0103) (0.0111) (0.0072) (0.0077) Affiliated to Political  Party 0.0252 ‐0.0028 ‐0.0226* ‐0.0024 (0.0198) (0.0223) (0.0134) (0.0149) Former member of Communist Party ‐0.0109 ‐0.0131 0.0188 ‐0.0199 (0.0188) (0.0220) (0.0143) (0.0146) Observations 37,041 37,041 37,431 37,041 Pseudo R2 0.0690 0.0247 0.0209 0.0389 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Controls include  country dummy variables     31