Does income matter in the happiness-corruption relationship?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Empirical evidence on the relation between happiness (life satisfaction) and corruption is barely perceptible in the literature. The purpose of this paper is to contribute to closing this gap by presenting some estimates using a large cross-section of countries over the period 1996-2010. Design/methodology/approach – The empirical model allows both corruption and per capita income to enter as arguments of a happiness “production function”. The correlation between happiness and corruption is presumed to be non-linear. Findings – While the results do not support the existence of a Kuznets-type trajectory, the study finds that the level of per capita income determines whether happiness and corruption are related and in what way. The authors estimate cutoff income levels at which corruption has a discernible effect on happiness. The results show that corruption reduces happiness, but only for high-income countries – roughly the upper half of the income range in the sample. Practical implications – Results nullify the oft-asserted statement that happiness is negatively linked to corruption in all countries. The nature of correlation is more complex. Originality/value – The paper goes beyond simply testing whether happiness is related to corruption. It conjectures that the relationship between the two variables is non-monotonic. Thus, the analysis considers the notion that the association between happiness and probity is income dependent. A novel feature of the empirical model is that the estimated income cutoff levels are endogenously determined. That is, income thresholds are not pre-determined. The authors also test for the robustness of the results by addressing the issue of potential endogeneity of corruption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».