Welfare benefits and the rate of unemployment: some evidence from the European Union in the last thirty years
Notice bibliographique
Résumé
Our objective in this paper is to re-examine the hypothesis that welfare benefits may be responsi-ble for the observed differences in cross- country unemployment rates and test its validity by using panel data from 19 countries over the 1970-2000 period. For this purpose, we set up a general equi-librium model encompassing the private and public sectors of the economy, where the government comes to the relief of the unemployed by increasing the welfare benefits per man. From this model, we extract an unemployment rate equation. The results that emerge from the empirical analysis sug-gest that social benefits per man may indeed adversely influence the rate of unemployment in EU-15. But the results change significantly when the EU member states are classified as high-, low- and average unemployment countries. In particular, we find that, whereas unemployment benefits exert perceptible positive influences in the high and average unemployment sub-groups, their influence in the low unemployment sub-group is nil. This finding, in conjunction with the evi-dence that the unemployment rate is invariant with respect to social benefits in USA and Canada, leads us to the conclusion that some EU countries may have to restructure their welfare systems, so as to reduce welfare benefits in favour of greater labour market flexibility and self-reliance on the part of workers.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».