Doux Commerces: Does Market Competition Cause Trust?
Notice bibliographique
Résumé
This paper documents a strong positive relationship between individual reported trust levels (obtained from the US General Social Survey) and the competitiveness of the sector in which an individual works (obtained from the US census of firms). This correlation is robust to the inclusion of all of the previously studied determinants of individual trust, e.g., income, education, age, sex, marital status, city size, religion, and is large; a one standard deviation increase in sectoral competitiveness makes respondents approximately five percent more likely to answer the canonical trust question with a "usually trust" as opposed to a "usually don’t trust" response. The addition of a rich set of workplace controls shows that this correlation is not likely to be driven by the size of the workplace, the amount of supervision, or related to a congenial work culture. It also appears that it is not due to selection (i.e., trustworthy or trusting individuals selecting into competitive sectors) or risk aversion, but instead seems to be due to individuals becoming more trusting the longer their experience in competitive sectors. We conjecture that trust levels are high when workplaces are characterized by high contributions of discretionary effort, i.e., when co-workers are more likely to be trustworthy. We develop a model which shows that such discretionary efforts are more likely to arise when competition within a sector is high. Competition mitigates incentives for free-riding by imposing costly shut-down on poor performing firms, makes employees more trustworthy, and thus increases trust. The model generates a positive correlation between trust and sectoral competitiveness, displays a threshold effect, suggests a non-monotonic relationship between competition and job security, and predicts patterns for a number of other variables. The data displays a high degree of consistency with these predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».