MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2969313182 · doi:10.1108/ijssp-04-2019-0083

Influence of interpersonal and institutional trusts on welfare state support revisited

2019· article· en· W2969313182 sur OpenAlexaff
Nazim Habibov, Alena Auchynnikava, Rong Luo, Lida Fan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sociology and Social Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfare stateWelfareInterpersonal communicationMultinational corporationHealth careEuropean unionPublic economicsEconomicsBusinessPolitical scienceEconomic growthPsychologySocial psychologyFinanceLawMarket economyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to focus on the effects of interpersonal and institutional trust on welfare state support in the countries of Eastern Europe and the former Soviet Union (FSU). Design/methodology/approach The authors use micro-data from two rounds of a multinational survey conducted in these countries in 2010 and 2016. The outcome variable of interest is the willingness to pay more taxes to support the welfare state. The authors define the welfare state broadly, and focus on support for three main domains of the welfare state, namely, support for the needy, public healthcare and public education. Binomial regression is used to establish influence of interpersonal and institutional trust on welfare state support. Findings The authors find that both interpersonal and institutional trust have positive influences on strengthening support for the welfare state against a number of alternative explanations for public support for the welfare state. These positive effects remain the same for all three domains under investigation, namely, helping the needy, public healthcare and public education. Furthermore, these positive effects were observed both in the relatively less developed countries of the FSU and in the more developed Eastern European countries. Moreover, the positive effects of interpersonal and institutional trust on support for the needy, public healthcare and public education were found to grow over time. Research limitations/implications The findings indicate that the benefits of nurturing social capital will likely be substantial. Decision-makers, politicians, welfare state administrators and multinational founders (e.g. the UN and World Bank) should acknowledge the role played by trust in influencing the citizenry’s support for the allocation of financial resources toward the development and maintenance of the welfare state. The findings imply that welfare state reforms could prove be more effective within a social context where levels of trust are high. Thus, special attention should be paid to initiatives aimed at developing strategies to build trust. Practical implications Social welfare reforms in post-communist transitional countries may fail without active strategies aimed at nurturing institutional trust. One way to nurture institutional trust is through making additional efforts at enhancing the levels of accountability and transparency within a society as well as through increasing citizen engagement. Another way to build increased levels of trust is to take part in a variety of initiatives in good governance put forth by multinational initiatives. Originality/value As far as the authors know, this is the first paper which studies effect of interpersonal and institutional trust on support of the welfare state using a large and diverse sample of 27 countries over the period of five years. This is the first study which focuses on post-communist countries where trust is inherently low.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sociology and Social PolicyMême sujetSocial Capital and NetworksTravaux en français237 207