Immigration and the welfare state: A cross-regional analysis of European welfare attitudes
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of research connects diversity to anti-welfare attitudes and lower levels of social welfare expenditure, yet most evidence comes from analyses of US states or comparisons of the United States to Europe. Comparative analyses of European nation-states, however, yield little evidence that immigration – measured at the country-level – reduces support for national welfare state programs. This is not surprising, given that research suggests that the impact of diversity occurs at smaller, sub-national geographic units. Therefore, in this article, we test the hypothesis that immigration undermines welfare attitudes by assessing the impact of immigration measured at the regional-level on individual-level support for redistribution, a comprehensive welfare state, and immigrants’ social rights. To do this, we combine data from the European Social Survey with a unique regional dataset compiled from national censuses, Eurostat, and the European Election Database (13 countries, 114 regions, and 23,213 individuals). Utilizing multilevel modeling, we find a negative relationship between regional percent foreign-born and support for redistribution as well as between regional percent foreign-born and support for a comprehensive welfare state. Objective immigration, however, does not increase opposition to immigrants’ social rights (i.e. welfare chauvinism). We discuss the implications of these results and conclude that traditional welfare state attitudes and welfare chauvinism are distinct phenomena that should not be conflated in future research.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».