The effect of welfare reform on the health of the unemployed: evidence from a natural experiment in Germany
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past several decades, governments have enacted far-reaching reforms aimed at reducing the generosity and coverage of welfare benefits. Prior literature suggests that these policy measures may have deleterious effects on the health of populations. In this study, we evaluate the impact of one of the largest welfare reforms in recent history-the 2005 Hartz IV reform in Germany-with a focus on estimating its effect on the health of the unemployed. METHODS: We employed a quasi-experimental difference-in-differences (DID) design using population-based data from the German Socio-Economic Panel Study, covering the period between 1994 and 2016. We applied DID linear probability modelling to examine the association between the Hartz IV reform and poor self-rated health, adjusting for a range of demographic and socioeconomic confounders. RESULTS: The Hartz IV reform was associated with a 3.6 (95% CI 0.9 to 6.2) percentage point increase in the prevalence of poor self-rated health among unemployed persons affected by the reform relative to similar but unaffected controls. This negative association appeared immediately following the implementation of the reform and has persisted over time. CONCLUSION: Governments in numerous European and North American jurisdictions have introduced measures to further diminish the generosity and coverage of welfare benefits. In line with growing concerns over the potential consequences of austerity and associated policy measures, our findings suggest that these reform efforts pose a threat to the health of socioeconomically disadvantaged populations.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».