The Demography of Dynastic: An Agent-Based Framwork for Wealth Transmission Across Generations

This dissertation investigates the mechanism driving the intergenerational persistence in economic inequality across multiple generations. Existing studies have identified key transmission channels, and these approaches often rely on representative agents and linear dynamics, which have limitations in capturing the complex, heterogeneous, and interactive nature of intergenerational wealth transmission. To address this gap, this dissertation build from earlier studies to develop and calibrate a novel Agent-Based Overlapping Generations (AB-OLG) model, which integrates Agent-Based Computational Economics (ACE) and Demography (ABCD). This framework incorporates a dynastic perspective that integrates both direct wealth transfers and indirect human capital investments within a realistic demographic framework, which serves as a computational laboratory to examine the bottom-up emergence of system-level inequality patterns from the micro-level interactions of heterogeneous agents, who make decisions regarding fertility, education, savings, and inheritance across multiple generations. The model is then used to examine the long-termimpact of inheritance taxation and redistribution policies on wealth inequality. Findings suggest that while inheritances may temporarily compress inequality, they exacerbate it in the long run due to differential savings and investment behaviours across wealth strata. The thesis concludes that the AB-OLG framework offers a powerful complementary tool in examining the mechanisms of dynastic persistence and for designing effective policies to disrupt cycles of disadvantage observed in modern capitalist societies.

Questa tesi indaga i meccanismi alla base della persistenza intergenerazionale della disuguaglianza economica attraverso più generazioni. Gli studi esistenti hanno identificato i principali canali di trasmissione, ma questi approcci si basano spesso su agenti rappresentativi e dinamiche lineari, che presentano limiti nel cogliere la natura complessa, eterogenea e interattiva della trasmissione intergenerazionale della ricchezza. Per colmare questa lacuna, la tesi si basa su studi precedenti per sviluppare e calibrare un innovativo modello ad Agenti con Generazioni Sovrapposte (Agent-Based Overlapping Generations - AB-OLG), che integra l'Economia Computazionale ad Agenti (Agent-Based Computational Economics - ACE) e la Demografia (ABCD). Questa struttura incorpora una prospettiva dinastica che combina trasferimenti diretti di ricchezza e investimenti indiretti in capitale umano all'interno di un quadro demografico realistico. Il modello funge da laboratorio computazionale per esaminare l'emergenza dal basso verso l'alto (bottom-up) dei modelli di disuguaglianza a livello sistemico, a partire dalle interazioni a micro-livello di agenti eterogenei, che prendono decisioni riguardanti fertilità, istruzione, risparmio ed eredità attraverso molteplici generazioni. Il modello viene quindi utilizzato per esaminare l'impatto a lungo termine delle politiche di tassazione delle eredità e di redistribuzione sulla disuguaglianza della ricchezza. I risultati suggeriscono che, sebbene le eredità possano comprimere temporaneamente la disuguaglianza, la esacerbano nel lungo periodo a causa dei differenziali comportamenti di risparmio e investimento tra i diversi strati di ricchezza. La tesi conclude che il modello AB-OLG offre un potente strumento complementare per esaminare i meccanismi della persistenza dinastica e per progettare politiche efficaci volte a interrompere i cicli di svantaggio osservati nelle società capitalistiche moderne.