Social Security Payments and Financialization: Lessons from the Greek Case
Notice bibliographique
Résumé
This paper is founded on both the theoretical schemes of financialization, as a new regime of accumulation, and the shareholder value, the everyday finance, the structured finance, as well as the finance-led growth regime, whose special institutional forms concern the wage–labor nexus, the competition form, the monetary regime, the state–society relations, the insertion into the international regime, and the coherence and dynamic of the growth regime. It also aims to examine if the Greek social security system (the “system”) used financial logic in economic policy during the period of 2000q1–2021q3. It is econometrically approached through the short-run Granger causality tests but mainly the autoregressive distributed lag model in order to estimate the long-run relationships of the social contributions and benefits paid, with variables expressing the financialization either of the whole economy or particularly of one of the public sectors. So, these steady-state relationships proved statistically significant, and they are considered to be compatible with several mechanisms of the finance-led growth regime. Thus, the sustainability of the “system” should be insured by the policy makers in the economic progress and the creation of new jobs able to fund it. This article contributes to the literature by offering empirical evidence on the financialization and relevant compilation analysis.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».