Local Policy Experimentation, Social Learning, and Development of Rural Pension Provision in China
Notice bibliographique
Résumé
The rural pension system, co-financed by rural residents' contributions and government subsidies, is a remarkable institutional innovation in China. To better understand the establishment and policy design of this system, this article studies the local experimentation of (partly) government-funded new rural pension schemes prior to the national policy guideline issued in 2009. The focus is on the role of social learning as a crucial driving force in this process. Through a process tracing based on in-depth interviews in Daxing of Beijing and Baoji of Shaanxi Province, this article illustrates how local governments struggled to find suitable financing models for rural pensions, and relied primarily on hands-on experimentation and experiences. During the mobilization of participation in the schemes, the repeated and constant interactions between local officials and rural residents promoted a form of mutual learning that contributed to local policy adaptation and rural residents' internalization of the value and basic rules of contributory pension provision. The local experience had a cumulative impact on the ideational reorientation of the central officials regarding the state's financial role in provision. Specifically, the financing model in Baoji created new options that facilitated the reconciliation of a set of different concerns and objectives at the centre, notably fiscal affordability, wide coverage, and modest managerial burden, which, this article argues, was the major reason for the incorporation of this model into the national policy. The article concludes by discussing the implications of the establishment of the rural pension system and its provisions on rural state-society relations in China.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».