Country Clustering in Comparative Political Economy
Notice bibliographique
Résumé
In the comparative political economy of rich democracies there is a long tradition of classifying countries into one of a small number of categories based on their economic institutions and policies. The most recent of these is the Varieties of Capitalism project, which posits two major clusters of nations: coordinated and liberal market economies. This classification has generated controversy. We leverage recent advances in mixture model-based clustering to see what the data say on the matter. We find that there is considerable uncertainty around the number of clusters and, barring a few cases, which country should be placed in which cluster. Moreover, when viewed over time, both the number of clusters and country membership change considerably. As a result, arguments about who has the “right” typology are misplaced. We urge caution in using these country classifications in structuring qualitative inquiry and discourage their usage as indicator variables in quantitative analysis, especially in the context of time-series cross-section data. We argue that the real value of both Esping-Andersen’s work and the Varieties of Capitalism project consists of their theoretical contributions and heuristic classification of ideal types.\n\nIn der vergleichenden Politischen Ökonomie reicher Demokratien gibt es eine lange Tradition, Länder aufgrund ihrer unterschiedlichen wirtschaftlichen Institutionen und Policies zu typologisieren. Die jüngste dieser Typologien – das "Varieties-of-Capitalism"-Konzept – erfasst zwei Gruppen von Ländern: koordinierte und liberale Marktwirtschaften. Da diese Klassifizierung einige Kontroversen hervorgerufen hat, nutzen die Autoren neueste Fortschritte im "mixture model-based clustering", um zu prüfen, welche Erkenntnisse die Daten zu diesem Problem liefern. Die Ergebnisse weisen eine beträchtliche Unsicherheit hinsichtlich der Anzahl der Cluster und, mit wenigen Ausnahmen, der Zuordnung der Länder zu Clustern auf. Betrachtet man größere Zeiträume, variieren darüber hinaus die Anzahl der Cluster und Ländermitgliedschaften erheblich. Als Folge dieser Befunde halten die Autoren Argumentationen über die "richtige" Typologisierung für unangebracht und raten davon ab, diese Länderklassifizierungen zur Strukturierung qualitativer Studien heranzuziehen oder als Indikatorvariablen in quantitativen Analysen zu nutzen. Dies gilt insbesondere im Kontext von gepoolten Zeitreihen- und Querschnittsdaten. Sie argumentieren, dass der substanzielle Wert sowohl der Forschung von Esping-Andersen als auch des "Varieties-of-Capitalism"-Ansatzes in den Beiträgen zur Theorie und den heuristischen Klassifizierungen von Idealtypen besteht.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».