هذه هي النسخة المنشورة من النشر، المتاحة وفقًا لسياسة الناشر.

باكيني، ليوناردو؛ ساتلر، توماس

باكيني، ليوناردو، ساتلر، توماس. التقشف، الضعف الاقتصادي، والشعبوية. في: المجلة الأمريكية لعلوم السياسة، 2024. doi: 10.1111/ajps.12865

رابط هذا المنشور:https://archive-ouverte.unige.ch/unige:169792
رقم التعريف الرقمي للنشر: 10.1111/ajps.12865
© المؤلف(ون). هذا العمل مرخص بموجب رخصة المشاع الإبداعي النسب (CC BY 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0

قسم العلوم السياسية، جامعة مكغيل، كيبيك، كندا
قسم العلوم السياسية والعلاقات الدولية، جامعة جنيف، جنيف، سويسرا

ليوناردو باكيني، قسم العلوم السياسية، جامعة مكغيل، 845 شارع شيربروك الغربي، مونتريال، كيبك H3A 0G4، كندا. البريد الإلكتروني:ليوناردو.باكيني@ماكغيل.كا

لقد نفذت الحكومات بانتظام تدابير التعديل المالي في العقود الأخيرة. تتمتع سياسات التعديل بعواقب توزيع قوية، خاصة في الديمقراطيات الصناعية المعاصرة. لقد شهدت هذه البلدان تحولات اقتصادية كبيرة، مثل العولمة أو الأتمتة، التي تزيد من انعدام الأمن الاقتصادي بين الناخبين. تعتبر شبكات الأمان الاجتماعي حاسمة في هذا السياق لأنها توفر تأمينًا ضد المخاطر الاقتصادية المتزايدة وتستقر المجتمعات اجتماعيًا وسياسيًا. على النقيض من ذلك، فإن قرارات الحكومة لخفض الإنفاق المالي تضخم بدلاً من تخفيف الآثار السلبية للتحولات الاقتصادية. لذلك، فإن قرارات الحكومة حاسمة خلال فترات التغيير الاقتصادي الهيكلي.

لقد أولت التفسيرات الاقتصادية للشعبوية في السنوات الأخيرة اهتمامًا قليلًا بشكل مدهش للحكومات وخيارات سياساتها. وقد حسنت الدراسات السابقة بشكل كبير من فهمنا للسياسة.

ردود الفعل من خلال تسليط الضوء على كيفية تأثير النتائج الاقتصادية – صدمات التجارة، والأزمات المالية، والابتكارات التكنولوجية – على الناخبين. ومع ذلك، فإن هذه الأدبيات قد أغفلت إلى حد كبير دور الحكومات. ومع ذلك، كانت الحكومات تقليديًا في مركز تحليلات سياسات العولمة (على سبيل المثال، موسلي، 2003) ويجب أن تلعب دورًا مهمًا في كيفية تفكيرنا في الأصول الاقتصادية للشعبوية والردود السياسية. لذلك، نقوم بدراسة كيفية تأثير سياسة الحكومة، وخاصة التقشف المالي، على سلوك الناخبين السياسي خلال فترات زيادة المخاطر الاقتصادية.

تحليلنا يركز على تأثير التقشف المالي على الناخبين المعرضين اقتصاديًا. على الرغم من أن التخفيضات المالية هي عمومًا قرارات على المستوى الوطني تنطبق على البلاد بأكملها، إلا أن التعرض لها يختلف عبر المناطق والمجموعات الاجتماعية. تؤثر التخفيضات بشكل أساسي على الناخبين المعرضين اقتصاديًا، الذين يعتمدون على الدعم الحكومي للتكيف مع زيادة المخاطر الاقتصادية. بالمقابل، فإن الناخبين الذين لديهم موارد كافية لتجاوز الانكماشات الاقتصادية يتأثرون بشكل أقل بتخفيضات الإنفاق العام. لذلك، تسبب سياسات التقشف خيبة أمل بشكل أساسي بين الناخبين الذين يواجهون تدهورًا اجتماعيًا لأنهم يتعرضون للضغوط.

تأثرت الفئات الأكثر ضعفًا بشدة بتقليص الميزانية واستنتجت من سياسة التقشف أن رفاهيتها ليست أولوية لدى حكومتها. ونتيجة لذلك، يتأثر الناخبون الضعفاء بشكل متزايد بالوعود الشعبوية لتصحيح وضعهم الاقتصادي إما من خلال عكس تخفيضات الإنفاق أو من خلال تقليص العولمة كمصدر أصلي للمخاطر الاقتصادية.

لتحديد الناخبين المعرضين اقتصاديًا، نستند إلى أدبيات الاقتصاد السياسي الدولي، التي بحثت في الفائزين والخاسرين من التحولات الاقتصادية لعقود (مثل، فريدن، 2000؛ ميلنر، 1988). تسلط هذه الأبحاث الضوء على مدى تأثير توافر العوامل (شيف & سلاوتر، 2001)، والتنافسية القطاعية (جنسن وآخرون، 2017)، وخصائص المهن (جينغريتش، 2019؛ أوين، 2020) على الدخل وأمان الوظيفة. وفقًا لهذه المنطقيات النظرية المختلفة، فإن العمال ذوي المهارات المنخفضة، والعمال في التصنيع، وأولئك في الوظائف الروتينية هم الأكثر عرضة للخطر ويعانون أكثر من التقشف. لذلك نتوقع أن يكون هؤلاء العمال أكثر احتمالًا لدعم الأحزاب الشعبوية عندما تقوم الحكومة بتعديل السياسة المالية.

نحن نفحص بشكل تجريبي كيف أثرت سياسة التقشف على أنماط التصويت في الدول الغربية منذ أوائل التسعينيات باستخدام نتائج الانتخابات على مستوى الدوائر وبيانات التصويت على المستوى الفردي. توضح نتائج تحليلنا باستخدام التأثيرات الثابتة ثنائية الاتجاه (TWFE) أن التقشف يزيد من دعم الأحزاب الشعبوية في المناطق الاقتصادية الضعيفة، لكنه له تأثير ضئيل على التصويت في المناطق الأقل ضعفًا. علاوة على ذلك، نجد أن الأحزاب اليمينية المتطرفة تحقق مكاسب في الأصوات في المناطق الاقتصادية الضعيفة حيث تم تنفيذ تدابير التقشف. تؤكد تحليلاتنا على المستوى الفردي هذه النتائج. هناك آليات مختلفة محتملة تؤدي إلى هذه النتائج، على سبيل المثال، التأثيرات المادية المباشرة مقابل مخاوف استجابة الحكومة، ولا يتناول بحثنا الفصل بين هذه الآليات المختلفة. من المحتمل أن تعمل هذه الجوانب المختلفة من التقشف معًا بطرق توسع من جاذبية الشعبويين.

نقوم بتنفيذ عدة اختبارات إضافية لتعزيز استراتيجيتنا في التعرف. أولاً، ندرج متغيرات سابقة للتقشف، التي تلتقط التأثيرات الاستباقية، والاتجاهات الخاصة بالمنطقة، مما يبقي نتائجنا الرئيسية دون تغيير. ثانياً، نوضح أن نتائجنا تظل صحيحة إذا قمنا بإدراج مقاييسنا للضعف الاقتصادي بالتفاعل مع تأثيرات السنة الانتخابية الثابتة. ثالثاً، من خلال استغلال حقيقة أن الدول الأوروبية تنفذ تدابير التقشف حتى في الأوقات الجيدة، نوضح أن نتائجنا ليست مدفوعة بحدوث الأزمات الاقتصادية. بعبارة أخرى، حتى عندما تكون الظروف الاقتصادية الكلية طبيعية، تدعم المناطق والأفراد المعرضين اقتصاديًا الأحزاب الشعبوية حيث تم تنفيذ تدابير التقشف. بينما تضيف هذه الأدلة الإضافية مصداقية لنتائجنا، نعترف بأن الافتراضات التي تدعم استراتيجيتنا في التعرف أكثر تطلبًا.
أقل مما سيكونون عليه في دراسة حالة تحتوي على حلقة واحدة من التقشف، والتي تختلف على المستوى دون الوطني. نحن نتبادل افتراضات تحديد أقوى من أجل صلاحية خارجية أقوى.

تقدم دراستنا ثلاث مساهمات رئيسية. أولاً، إنها تعزز الأدبيات حول ردود الفعل ضد العولمة من خلال نقل السياسة العامة والحكومات إلى مركز التحليل. هناك الآن مجموعة كبيرة من الأدلة على أن الناخبين المعرضين اقتصاديًا يتجهون بشكل متزايد نحو الأحزاب الشعبوية (باكيني وويماوث، 2021؛ بالارد-روز و آخرون، 2021؛ كولانتوني وستانيج، 2018؛ جيدرون وهال، 2017؛ جينغريتش، 2019؛ جنسن وآخرون، 2017؛ ميلنر، 2021؛ أوين وجونسون، 2017). تتماشى نتائجنا مع الدراسات السابقة التي تركز على دولة واحدة (فيتزر، 2019؛ ويدمان، 2024؛ كريماشي وآخرون، 2023)، حيث تظهر أن نجاح الأحزاب الشعبوية في جميع أنحاء أوروبا يعتمد بشكل حاسم على فشل الحكومات في حماية ومساعدة الخاسرين من التغيير الاقتصادي الهيكلي. وبالتالي، فإن الأصول الاقتصادية للشعبوية ليست خارجية بحتة ولا يمكن تجنبها؛ يتم تحفيز رد الفعل الشعبوي بواسطة عوامل داخلية، لا سيما السياسات العامة.

ثانيًا، نساهم في الأدبيات حول الآثار السياسية للسياسة المالية من خلال عزل تأثير التخفيضات المالية على مجموعات مختلفة من الناخبين. على الرغم من أن المخاطر السياسية للتقشف قد تم الإشارة إليها سابقًا (بلايث، 2013)، إلا أن الاختبارات التجريبية حتى الآن سلطت الضوء على الاستجابة المتوسطة للناخبين للتعديلات المالية (أليسينا وآخرون، 2019؛ أرياس وستاسافيج، 2019؛ بانساك وآخرون، 2021؛ جيجر ونيلسون، 2011؛ غريترسوفا وآخرون، 2016؛ تالفيغ، 2017) وكيف تؤثر تقارب الأحزاب الرئيسية الاقتصادية على خيارات الناخبين (هوبشر وآخرون، 2023). إلى الحد الذي يتم فيه فحص تباين الناخبين، يتم تجاهل التفسيرات المادية لصالح الأيديولوجية (بارنز وهيكس، 2018؛ هوبشر وآخرون، 2021). على حد علمنا، تعتبر ورقتنا الأولى التي تظهر أن الضعف الاقتصادي للناخبين يؤثر بشكل كبير على شدة استجابتهم للتقشف المالي، سواء على المستوى الإقليمي أو الفردي. يمكن أن تكون الاضطرابات السياسية الناتجة عن التقشف كبيرة حتى لو كان الناخب الوسيط أو غالبية الناخبين يدعمون حزمة تقشف.

أخيرًا، تسلط تحليلاتنا الضوء على المساءلة الحكومية في الاقتصادات المفتوحة. تشير إلى أن السياسة الاقتصادية تستمر في التأثير على التقييمات الشعبية حتى لو كان الناخبون يحملون الحكومات مسؤولية أقل عن النتائج الاقتصادية في الاقتصادات المفتوحة (هيلويغ وسامويلز، 2007؛ كايسر وبيريس، 2012). بينما تنقل النتائج معلومات أقل عن كفاءة صانعي السياسات في مثل هذه الاقتصادات، لا يزال رد الفعل السياسي تجاه هذه النتائج يشير إلى أولويات الحكومة الاقتصادية للناخبين. يستنتج الناخبون المعرضون للخطر من التخفيضات المالية أن موقف الحكومة من السياسة غير متوافق مع احتياجاتهم ومصالحهم، ويحاسبونها وفقًا لذلك.

نعرّف التقشف المالي بأنه قرار حكومي لتعديل السياسة المالية لتقليل العجز العام، أي الفرق بين النفقات العامة والإيرادات. تركز هذه القرارات عمومًا على تقليل الإنفاق الحكومي، على سبيل المثال، من خلال تقليص استحقاقات الضمان الاجتماعي أو الاستثمار العام، ولكن يمكن أن تشمل أيضًا زيادات في الضرائب، مثل ضريبة القيمة المضافة أو ضرائب الدخل، لزيادة الإيرادات العامة. مثال بارز هو موجة التعديلات المالية في أعقاب أزمة الديون الأوروبية (كوبيلوفيتش وآخرون، 2016). ومع ذلك، فإن هذه التخفيضات الأخيرة ليست فريدة وتمثل ذروة حركة طويلة الأمد نحو “التقشف الدائم” التي تم الإشارة إليها منذ فترة طويلة (بييرسون، 2001، الفصل 13). كما يوضح الشكل 1، قامت معظم الدول الصناعية بتنفيذ تخفيضات كبيرة قبل فترة طويلة من بدء الأزمة المالية العالمية في يظهر الشكل أيضًا أن التعديلات كانت شائعة جدًا في جميع أنحاء أوروبا، بما في ذلك ألمانيا والنمسا والدول الاسكندنافية.

يمكن أن تؤثر التعديلات المالية على مجموعة واسعة من المجالات الميزانية. نركز على التأثير القوي والمتسق للتقشف على السياسات التي تهم

الشكل 2 التقشف وتحويلات الضمان الاجتماعي على مر الزمن. ملاحظة: تظهر الأعمدة متوسط مقدار التدابير التي تقلل العجز (كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي) في الدول المدرجة في الشكل 1. يظهر الخط الأسود متوسط تحويلات الضمان الاجتماعي (مساعدات اجتماعية ومزايا الرعاية) من الحكومة العامة (كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي) في نفس الدول. المصدر: أليسينا وآخرون (2019)، أرمينجيون وآخرون (2019)، ودي فريز وآخرون (2011).
الناخبون المعرضون للخطر، مثل التحويلات الاجتماعية وغيرها من سياسات دولة الرفاه. يظهر الشكل 2 أن التحويلات الحكومية مركزية في حزم التقشف. تتفاوت متوسط تحويلات الضمان الاجتماعي في الدول الصناعية بشكل كبير على مر الزمن وانخفضت بشكل خاص خلال التسعينيات ومرة أخرى من 2013 فصاعدًا. تتزامن هذه الانخفاضات في التحويلات مع موجات كبيرة من التقشف التي نفذتها الحكومات في العقود الأخيرة (انظر أيضًا أرمينجيون وآخرون، 2016). كما يظهر الملحق الإلكتروني أ على الصفحة 2، يتم تقليص التحويلات الحكومية أكثر من أي فئة ميزانية أخرى. نجد نمطًا مشابهًا للإنفاق العام على إعانات البطالة والتعليم والمعاشات في الشكل C1 في الملحق الإلكتروني C على الصفحة. لذا، ارتبط التقشف بتخفيضات في شبكات الأمان العامة وغيرها من البرامج العامة التي تهم رفاه المواطنين المعرضين اقتصاديًا في الاقتصادات المفتوحة.

نظرًا لكيفية تأثير التعديلات المالية على السياسات الأساسية، يتم مناقشة هذه القرارات بشكل مكثف عمومًا كجزء من المناقشات الميزانية وفي الخطاب العام. تميل الأحزاب المعارضة التي تتوقع الاستفادة سياسيًا من استغلال الاستياء من التقشف المالي إلى إثارة مثل هذه المناقشات. وهذا يخلق خطابًا عامًا يُعلم الناخبين بخطط الحكومة المالية وكيف ستؤثر عليهم. كما تزداد أهمية السياسة مع حجم التعديل المالي لأن

التأثير على الناخبين يكون أكثر خطورة وبالتالي أكثر جدلًا. غالبًا ما تتجلى هذه المعارضة لحزم التقشف الكبيرة في شكل احتجاجات، مما يزيد من الوعي العام بالقضية (بريمر وآخرون، 2020). تؤكد تحليلاتنا النوعية لتقارير الصحف خلال فترات التقشف الكبرى في أوروبا في التسعينيات والألفينيات، الموصوفة في الملحق الإلكتروني ب على الصفحات 3-6، ذلك. تظهر هذه النتائج أن تدابير التقشف كانت غالبًا في مركز النقاش السياسي، ولعبت دورًا مهمًا في وسائل الإعلام الوطنية وفي الحملات الانتخابية، وأن الناخبين كانوا على دراية بهذه القضايا، مثلما حدث في فرنسا في 1997 أو 2011/2012، وفي إيطاليا في 1994/1995، وفي ألمانيا في 2004.

التعديلات المالية أيضًا ذات أهمية سياسية لأنها تحدث في سياق زيادة المخاطر الاجتماعية. شهدت الاقتصادات الصناعية تحولات كبيرة في العقود الأخيرة، مثل الزيادة الضخمة في التجارة، ونقل الوظائف إلى الخارج، وأتمتة الوظائف (أوتور وآخرون، 2013). في هذا السياق، تعتبر شبكات الأمان العامة مهمة لاستقرار البلدان اجتماعيًا وسياسيًا لأنها تساعد الناخبين على التعامل مع المخاطر الاقتصادية في الاقتصادات المفتوحة (جينغريتش وأنسيل، 2012؛ كوريير وغاليغو، 2019؛ والتر، 2010). على سبيل المثال، تزيد هذه السياسات من الدعم للانفتاح (هايز، 2009؛ ريكارد، 2015) وتقلل من خطر رد الفعل السياسي (هاليكوبولو وفلانداس، 2016؛ مارغاليط، 2011؛ ريشتي وأنت، 2020؛ رودرا، 2005؛ فلانداس وهاليكوبولو، 2022). ومع ذلك، فإن التقشف له آثار توزيع تعمل في نفس اتجاه هذه التحولات الاقتصادية. إنه يضخم بدلاً من تخفيف الآثار الاقتصادية السلبية للعولمة والتغيير التكنولوجي ويزيد من الانحدار الاجتماعي للأفراد والمجتمعات المعرضة للخطر (سامبانيس وآخرون، 2018).

نستند إلى نظريات الاقتصاد السياسي المقارن والدولي لتحديد الناخبين المعرضين اقتصاديًا والذين يتأثرون بشكل أكبر بالتقشف. باختصار، تتفاوت الضعف الاقتصادي وفقًا لـ (1) مستوى المهارة، (2) القطاع الاقتصادي، و(3) كثافة العمل الروتينية. أولاً، من منطق العوامل، يميل العمال ذوو المهارات المنخفضة إلى أن يكونوا في وضع أسوأ في الاقتصادات المفتوحة والصناعية، بينما يميل العمال ذوو المهارات العالية إلى الاستفادة في مثل هذه البلدان (Scheve & Slaughter، 2001). ثانيًا، من منطق القطاع، يواجه قطاع التصنيع أكبر قدر من المنافسة من الشركات في الأسواق النامية والناشئة، بينما تزدهر الصناعات الخدمية ذات المهارات العالية في الاقتصادات المفتوحة (Jensen et al.، 2017). أيضًا، تجد الشركات الصغيرة صعوبة أكبر في النجاح في الاقتصادات المفتوحة، بينما تكون الشركات الكبيرة والمنتجة في أفضل وضع لاستغلال مكاسب التجارة (Baccini et al.، 2017). أخيرًا، من منطق المهنة، يعمل العمال في
من المرجح أن تفقد الوظائف الروتينية وظائفها بسبب نقلها إلى الخارج أو الأتمتة (غاليغو وآخرون، 2022؛ جينغريتش، 2019؛ أوين، 2020).

تخلق التقشفات شعورًا بالاستياء السياسي بين هؤلاء الناخبين الضعفاء لأنهم الأكثر تعرضًا لتأثيراتها المادية (ويدمان، 2024). يعتمدون بشكل أكبر على شبكات الأمان الاجتماعي والتحويلات العامة مقارنة بالناخبين الأكثر امتيازًا، ويتأثرون بشكل مباشر بتدابير التقشف. ينطبق هذا بشكل خاص على التعديلات المالية الكبيرة التي لا تسمح للحكومات بتخفيف الأعباء عن الناخبين الضعفاء أو تعويضهم بإجراءات موازية. تثير التعديلات المالية بعد ذلك شكوكًا بين الناخبين الضعفاء حول التزام الحكومات بجعل العولمة نجاحًا للجميع، بما في ذلك الفئات الاقتصادية الضعيفة. يستنتجون أن الأحزاب الحكومية أكثر استجابة للناخبين الأكثر امتيازًا اقتصاديًا الذين يتأثرون أقل أو قد يستفيدون من التقشف مقارنة بالناخبين الضعفاء عندما تزيد التبادلات المالية من الفجوة بينهم (بارتلس، 2008).

على الرغم من أننا نركز على خصائص الناخبين (أي، جانب الطلب)، تلعب الأحزاب السياسية (أي، جانب العرض) دورًا مهمًا في حجتنا بطريقتين. أولاً، كما نناقش بمزيد من التفصيل في الملحق الإلكتروني ب، الصفحات 3-6، قامت الأحزاب الشعبوية بتحديد نفسها بشكل متزايد ضد التقشف المالي. باختصار، عارضت الأحزاب الشعبوية ذات التوجه اليساري التقشف في المتوسط، على الرغم من وجود ميل نحو القبول في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. كانت الأحزاب الشعبوية ذات التوجه اليميني أكثر قبولًا للتقشف في الماضي، لكنها أصبحت أكثر انتقادًا على مدار العقدين الماضيين. هذه التوصيفات تتماشى مع تحليلنا النوعي لفترات التقشف الرئيسية في أوروبا، وهي متوافقة مع النتائج الأخيرة التي تشير إلى أن الأحزاب اليمينية المتطرفة تعارض تدابير التقشف التي تقترحها الأحزاب الحكومية (إنغست وبينغيرا، 2022). وهذا، بدوره، يتماشى مع النتائج الجديدة التي تفيد بأن الأحزاب الشعبوية تتكيف بسرعة مع تغير آراء الناخبين وتبرز قضايا جديدة تسمح لها بتحدي الأحزاب القائمة (دي فريس وهوبولت، 2020). لذا، تتيح الأحزاب الشعبوية للناخبين الضعفاء التعبير عن مشاعر معارضة الحكومة.

ثانيًا، يتطلب حجتنا أن يرى العديد من الناخبين الضعفاء نقصًا في البدائل بين الأحزاب التقليدية غير الشعبوية (هوبشر وآخرون، 2023). وهذا معقول لأن هناك توافقًا واسعًا بين الأحزاب السياسية التقليدية (غير الشعبوية) قد دعم موجات التقشف الأخيرة (بلايث، 2013؛ هوبكين، 2020). مرة أخرى، تحليلنا النوعي لمواقف الأحزاب التقليدية بشأن فصول التقشف الكبرى في

تؤكد الدول الأوروبية ذلك (انظر الملحق الإلكتروني ب على الصفحات 3-6). تظهر هذه النتائج أن الأحزاب السياسية التقليدية دعمت بانتظام تدابير التقشف. إذا عارضتها، فإنها فعلت ذلك أثناء وجودها في المعارضة، لكنها دعمتها كأحزاب حكومية في حلقات تقشف سابقة أو لاحقة. هذا يمنح الناخبين فرصًا أقل لمعاقبة الحكومات، على سبيل المثال، من خلال التصويت لصالح المعارضة غير الشعبوية، خاصة عندما يتجاوز الإجماع المؤيد للتقشف المعسكرات السياسية. ولكن على الرغم من أهمية السياسة من جانب العرض، فإن وجهة نظرنا هي أن الناخبين الضعفاء هم أكثر احتمالًا من نظرائهم الأكثر ثراءً لدعم الأحزاب الشعبوية عندما يفتقرون إلى بدائل غير شعبوية ومعادية للتقشف.

بشكل عام، يمكن أن تختلف استجابات الناخبين عبر السياقات والدول والفترات الزمنية، اعتمادًا على وجود الأحزاب الشعبوية، والمشاركة السابقة للأحزاب غير الشعبوية في تنفيذ تدابير التقشف، ونوع التقشف، وطبيعة دول الرفاه، والظروف الاقتصادية. نستكشف هذه العوامل المختلفة المؤثرة في التحليل التجريبي، لكن أهدافنا الرئيسية هي تحديد أي أنواع من الناخبين تتأثر بشكل أقوى وفحص كيف تختلف ردود أفعالهم عن تلك الخاصة بالناخبين غير المعرضين للخطر. نتوقع أن الأفراد المعرضين اقتصاديًا، في المتوسط، هم أكثر احتمالًا من الأفراد الآمنين اقتصاديًا للتصويت للأحزاب الشعبوية بعد تنفيذ حزمة تقشف. وبالمثل، يجب أن تزيد حصة التصويت الشعبوي، في المتوسط، بشكل أكبر في الدوائر الانتخابية المعرضة اقتصاديًا مقارنة بالدوائر الانتخابية المزدهرة اقتصاديًا بعد تقديم حزمة التقشف.

الجزء الأول من تحليلنا يفحص نتائج الانتخابات على مستوى المقاطعات في 12 دولة من دول غرب أوروبا و(حتى) 195 منطقة من NUTS-2 (التصنيف الإقليمي للوحدات الإحصائية، المستوى 2). تغطي فترة زمننا (حتى) 99 انتخابات بين عامي 1986 و2018. نركز على الانتخابات لمجلس النواب. تظهر كل دولة فقط في السنوات التي تُجرى فيها الانتخابات. البيانات المتعلقة بحصص تصويت الأحزاب على مستوى المقاطعة مأخوذة من قاعدة بيانات أرشيف الانتخابات على مستوى الدوائر الانتخابية (CLEA) (كولمان وآخرون، 2019).

متغير النتيجة الرئيسي لدينا يقيس الدعم للأحزاب الشعبوية في دائرة انتخابية معينة في انتخابات معينة.

لحساب هذه المتغير، نقوم أولاً بمطابقة بيانات CLEA مع تصنيفات استطلاع الأحزاب العالمية (نوريس، 2019) للأحزاب السياسية على مقياس شعبوية من 11 نقطة. هذا يسمح لنا بحساب درجة الشعبوية لكل انتخابات منطقة. هذه الدرجة هي المتوسط المرجح لدرجات الشعبوية لجميع الأحزاب في انتخابات المنطقة حيث يتم وزن الأحزاب حسب حصص أصواتها. تتراوح هذه المتغيرات نظريًا من 0 (الأحزاب التعددية تحصل على جميع الأصوات) إلى 10 (الأحزاب الشعبوية تحصل على جميع الأصوات). تتفاوت هذه القياسات عبر الدوائر الانتخابية ومع مرور الوقت. نحن نطلق على هذه المتغير اسم درجة الشعبوية. كما نقوم بدراسة الدعم للأحزاب الراديكالية، التي يتبنى العديد منها موقفًا شعبويًا. باستخدام بيانات من PopuList (Rooduijn et al.، 2019)، نقيم حصة الأصوات للأحزاب الراديكالية اليسارية واليمينية، مما يتيح لنا استكشاف كيفية تأثير التقشف على الأيديولوجيا.

تظهر الأشكال C2 و C3 في الملحق الإلكتروني C في الصفحة 8 توزيع متغير النتيجة لدينا عبر مناطق NUTS-2 وعلى مر الزمن. توضح الأشكال أن نصف الدول في العينة كانت قد شهدت بالفعل زيادة في الأصوات لصالح الأحزاب الشعبوية في التسعينيات وليس فقط خلال العقد الماضي.

نقيس التقشف على أنه مقدار السياسات التي تقلل العجز التي تنفذها الحكومة في فترة زمنية معينة (أليسينا وآخرون، 2019؛ ديفريز وآخرون، 2011). يستند هذا المؤشر إلى وثائق السياسات الحكومية (مثل التقارير الميزانية) وتقارير من منظمات دولية، مثل تقارير صندوق النقد الدولي عن الدول، لتحديد توقيت وحجم حزمة التعديل المالي. إنه يلتقط القرارات السياسية لتقليل الإنفاق العام أو زيادة الضرائب كما أعلنتها الحكومة وسُجلت في هذه الوثائق، ويشير إلى عدد نقاط النسبة المئوية التي من المتوقع أن تؤثر بها هذه السياسات.

لتقليل العجز (كنسبة من الناتج المحلي الإجمالي). يشير المؤشر إلى السنة التي يبدأ فيها سريان تغيير السياسة وله ميزة التقاط قرار الحكومة السياسي بشكل مباشر.

نستخدم المبلغ التراكمي من التقشف الذي تم تنفيذه بين الانتخاباتين، أي الانتخابات السابقة في مجموعة بياناتنا والانتخابات التي نفحص الأصوات من أجلها. لاحظ أن هذا المقياس مستمر؛ 0 ث تشير إلى الحكومات التي لا تنفذ تدابير التقشف، أي مجموعتنا الضابطة. إن حقيقة أن تدابير التقشف مستمرة تعني أن الوحدات المعالجة تتلقى العلاج بدرجات مختلفة من الشدة: بعض سياسات التقشف خفيفة، بينما الأخرى شديدة للغاية. نحن نطلق على هذه المتغيرات اسم التقشف.

في تحليلات إضافية، نستخدم أيضًا نسخة مفصلة من هذا المؤشر تميز بين عدد تدابير تقليل العجز الناتجة عن تخفيضات الإنفاق مقابل زيادات الضرائب. علاوة على ذلك، نبني متغيرًا يلتقط حصة تدابير التقشف التي تتضمن تخفيضات في الإنفاق مقارنةً بإجمالي تدابير التقشف. وبالمثل، نبني متغيرًا وهميًا يأخذ قيمة 1 إذا كانت تدابير التقشف التي تتضمن تخفيضات في الإنفاق أكبر من تلك المتعلقة بزيادات الضرائب. تأتي البيانات من أليسانا وآخرون (2019). هذان المتغيران الأخيران يسمحان لنا باستكشاف ما إذا كان تقليص الإنفاق على الرفاهية يحفز طلبًا أقوى على الشعبوية مقارنةً بزيادة الضرائب.

تظهر الشكل C4 في الملحق الإلكتروني C في الصفحة 9 التطور الزمني لمتغير التقشف لدينا حسب البلد. هناك أدلة على أن شدة هذا المقياس تختلف بشكل كبير بين البلدان وعلى مر الزمن. بشكل عام، يوضح أن الحكومات الأوروبية نفذت تدابير تقشف بشكل متكرر جدًا على مدى العقود الثلاثة الماضية.

لقياس الضعف الاقتصادي، نتبع الأدبيات السياسية الدولية حول الآثار التوزيعية للعولمة والأتمتة. نستخدم حصة العمال غير المهرة وحصة العمال

في التصنيع. لقد تأثر العمال ذوو المهارات المنخفضة سلبًا بكل من المنافسة مع العمالة الرخيصة من الأسواق الناشئة والصدمات التكنولوجية، بينما تأثر قطاع التصنيع بشكل خاص بتحرير التجارة على مدى الثلاثين عامًا الماضية. تأتي البيانات من كولانتوني وستانيغ (2018) وتختلف حسب مناطق NUTS-2. نقوم بربط كل منطقة بمناطق NUTS-2 الخاصة بها لدمج متغير النتيجة مع المتغيرات التي تلتقط الضعف الاقتصادي.

نستخدم حصة العمال المعرضين للأتمتة كبديل آخر للضعف الاقتصادي. لبناء هذا المتغير، نعتمد على مسح قوة العمل في الاتحاد الأوروبي، وهو مسح عينة كبيرة من الأسر يوفر نتائج ربع سنوية حول (1) مشاركة العمالة للأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 15 عامًا وما فوق و(2) الأشخاص خارج قوة العمل. بالنسبة لكل مشارك في العمل، لدينا معلومات عن مهنته، والتي نطابقها مع درجة كثافة المهام الروتينية (RTI) التي طورها غوس وآخرون (2014). نأخذ أعلى أكثر المهن كثافة في المهام الروتينية ونحسب توظيفها كوظائف روتينية. ثم نحسب حصة العمال في أكثر المهن كثافة في المهام الروتينية في كل منطقة NUTS-2.

لاحظ أننا نستخدم متغيرات الضعف الاقتصادي عند قيمتها الأساسية في بداية فترة تحليلنا؛ هذه القيمة لا تتغير مع مرور الوقت. نطلق على هذه المتغيرات اسم حصة العمال ذوي المهارات المنخفضة، حصة عمال التصنيع، وحصة العمال المعرضين للأتمتة. تظهر الشكل C5 في الملحق الإلكتروني C في الصفحة 9 التوزيع الجغرافي لحصة العمال ذوي المهارات المنخفضة عبر مناطق NUTS-2.

تحليلنا على مستوى المنطقة هو نموذج TWFE قياسي مع علاج مستمر. نحن نقدر النموذج الأساسي التالي:
التقشف , حيث هو متغير النتيجة لدينا الذي يلتقط درجة الشعبوية في كل منطقة في كل سنة انتخابية. هو مصفوفة تشمل مقاييسنا للضعف الاقتصادي عند الأساس. الدالة

تربط المنطقة بمنطقة NUTS-2 الخاصة بها. التقشف هو متغير مستمر يسجل قيمًا إيجابية صارمة إذا تم تنفيذ تدابير التقشف خلال الفترة الانتخابية التي تسبق الانتخابات. المعامل الرئيسي الذي يهمنا هو ، الذي يقدر مصطلح التفاعل بين المتغيرين المستقلين الرئيسيين. يعكس كيف يختلف تأثير تدابير التقشف على المستوى الوطني عبر المناطق ذات درجات مختلفة من الضعف الاقتصادي.

لا يمكننا تقدير معامل بمفرده، لأنه يتم امتصاصه بواسطة تأثيرات ثابتة لمنطقة (NUTS2)، أي، . وبالمثل، لا يمكننا تقدير معامل التقشف بمفرده، لأنه يتم امتصاصه بواسطة تأثيرات ثابتة للدولة-سنة الانتخابات، أي، . هذه التأثيرات الثابتة تزيل الفروق الثابتة عبر المناطق وكذلك الفروق المتغيرة عبر البلدان. المصطلح يلتقط أي تباين غير محسوب.

في مواصفات النموذج المعززة، نثري نموذجنا الأساسي بعوامل محتملة. ندرج متغير صدمة الصين كما في كولانتوني وستانيغ (2018). علاوة على ذلك، ندرج تدفق الاستثمار الأجنبي المباشر (FDI)، وتدفق الاستثمار الأجنبي المباشر، ونمو الصادرات لأخذ الظروف الاقتصادية الإقليمية في الاعتبار. ندرج أيضًا حصة الأشخاص المولودين في الخارج كبديل للهجرة. هذه المجموعة من الضوابط هي عند الأساس، أي أنها تختلف فقط على مستوى NUTS-2. وبالتالي، نتفاعل كل من هذه الضوابط مع متغير التقشف لدينا لتقدير آثارها. نقوم بتشغيل انحدارات المربعات الصغرى العادية (OLS) مع أخطاء معيارية قوية مجمعة على مستوى الدولة-سنة الانتخابات.

تحديد تأثير التقشف يطرح على الأقل ثلاثة تحديات. أولاً، في محاولة لاستبعاد التأثيرات التوقعية، ندرج متغيرات رائدة تتظاهر بتدابير التقشف قبل تنفيذها. إذا وجدنا أن هذه المتغيرات ذات دلالة، فسيكون ذلك مؤشرًا واضحًا على وجود تأثيرات توقعية لأنها ستشير إلى أن المناطق ذات الحصص الكبيرة من التصنيع والعمال ذوي المهارات المنخفضة تدعم الشعبوية بغض النظر عن وجود تدابير التقشف، وهو ما لا نلاحظه. ندرج أيضًا اتجاهات محددة لـ NUTS-2 ولا نجد أي دليل على تأثيرات ما قبل الاتجاه، باستثناء حصة العمال المعرضين للأتمتة. علاوة على ذلك، ندرج متغيرات الضعف الاقتصادي لدينا في تفاعل مع سنة الانتخابات لتأثيرات ثابتة لاختبار ما إذا كان الضعف الاقتصادي وحده يقود نتائجنا. لا نجد أي دليل على أن هذا هو الحال. بالإضافة إلى ذلك، نظهر أن النتائج متشابهة إذا قمنا بإدراج تأثيرات ثابتة للدائرة الانتخابية. الملحق الإلكتروني D في الصفحات 14-17 يقدم نتائج جميع هذه الاختبارات.

في التحدي الثاني، يعد التقشف نتيجة محتملة للظروف الاقتصادية السلبية. وبالتالي، قد تؤدي الأزمات الاقتصادية إلى دعم الشعبوية بين
الناخبين الضعفاء. لمعالجة هذه النقطة، نستفيد من حقيقة أن تدابير التقشف لا تتوافق تمامًا مع الظروف الاقتصادية السلبية في دول غرب أوروبا. بعبارة أخرى، بينما يرتبط التقشف سلبًا بالنمو الاقتصادي والتوازن المالي، تشير بياناتنا إلى أن مثل هذه التدابير قد تم تنفيذها أيضًا خلال فترات من الاستقرار والنمو الاقتصادي. وبالتالي، لتحديد ما إذا كانت فترات الأزمات الاقتصادية تدفع تقديراتنا، نقوم بتشغيل نماذجنا الرئيسية على عينتين فرعيتين: (1) الملاحظات التي تشهد نموًا اقتصاديًا بطيئًا وتوازنًا ماليًا سلبيًا و(2) الملاحظات التي تشهد نموًا اقتصاديًا متوسطًا أو سريعًا وتوازنًا ماليًا متوسطًا أو إيجابيًا.

ثالثًا، يبدو من المحتمل أن الحكومات تنفذ تدابير التقشف بشكل استراتيجي. على وجه الخصوص، من المحتمل أن يتوقعوا العواقب الانتخابية السلبية لتدابير التقشف ويوقتون تنفيذها لتخفيف استجابة الناخبين. على سبيل المثال، هناك ميل واضح للحكومات لتنفيذ سياسات التقشف مبكرًا وتجنبها لاحقًا في الدورة الانتخابية، خاصة إذا كانت أغلبية تشريعية مهددة (هوبشر وساتلر، 2017). نلاحظ أن سلوك الحكومات الاستراتيجي يؤدي بنا إلى التقليل من تأثير التقشف على الناخبين الضعفاء.

هدفنا هو اختبار العلاقة العامة بين التقشف والشعبوية في مجموعة واسعة من البلدان والفترات. استراتيجيات تحديد أنظف ممكنة لحلقات التقشف المحددة، المختارة جيدًا في بلدان محددة، (انظر، على سبيل المثال، فيتزر، 2019). من ناحية، علاجنا المستمر (أي التقشف) يتبدل ويطفئ ولا يتغير على المستوى الفرعي، على الرغم من أن تفاعله مع الضعف الاقتصادي يتغير. تثار التساؤلات حول مدى خصوصية هذه النتائج لحالة معينة، أو ما إذا كانت تنطبق على مجموعة أوسع من البلدان والفترات الزمنية. وهذا يؤدي إلى تبادل موثق جيدًا بين الصلاحية الداخلية والخارجية. من أجل تحليل مقارن واسع على مر الزمن، يكون التعرف أكثر صعوبة ويتطلب افتراضات أقوى. ومع ذلك، في المقابل، نحن قادرون على استكشاف مدى مساهمة التقشف في الشعبوية بشكل عام، أو فقط في ظروف معينة وفريدة من نوعها.

تقرير الجدول 1 نتائج تحليلنا الرئيسي. معامل التفاعل بين المتغيرات التي تلتقط الضعف الاقتصادي والتقشف إيجابي وذو دلالة، كما هو متوقع، في كل من النماذج الأساسية (النماذج 1-3) وفي النماذج التي تشمل

ملاحظات: نتائج المربعات الصغرى العادية (OLS) مع أخطاء معيارية قوية مجمعة حسب سنة انتخابات المقاطعة في الأقواس. وحدة الملاحظة هي NUTS-2-سنة الانتخابات. المتغير الناتج هو درجة الشعبوية. المتغير المستقل الرئيسي هو نسبة العمال ذوي المهارات المنخفضة، نسبة عمال التصنيع، أو نسبة العمال المعرضين للأتمتة المتفاعلة مع تدابير التقشف. يتم التفاعل مع ضوابط مستوى المنطقة مع التقشف. يتم امتصاص معامل متغير التقشف بمفرده بواسطة آثار ثابتة لبلد-سنة، ويتم امتصاص معامل المتغير المعدل بمفرده بواسطة آثار ثابتة للمنطقة.
.
التحكم (النماذج 4-6). تعطي نسبة العمال ذوي المهارات المنخفضة، ونسبة عمال التصنيع، ونسبة العمال المعرضين للأتمتة نتائج مشابهة؛ تظل معاملاتهن إيجابية وذات دلالة، حتى عندما ندرج كلاهما في نفس الوقت على الجانب الأيمن من النماذج (النموذج 7).

لتسهيل تفسير مصطلح التفاعل، نرسم تقديرات نسبة العمال ذوي المهارات المنخفضة. تعرض الشكل 3 التنبؤات الخطية لدرجة الشعبوية لنسب مختلفة من العمال ذوي المهارات المنخفضة في حالة تدابير التقشف عند الحد الأدنى وفي حالة قيمة متوسطة لتدابير التقشف. يكشف هذا الشكل عن ثلاث نقاط رئيسية. أولاً، الدعم للشعبوية دائمًا أعلى مع التقشف مقارنة بدونه، لكن الفرق صغير في المناطق التي ليست عرضة اقتصاديًا. ثانيًا، لا يزيد الدعم للشعبوية في المناطق ذات النسب العالية من العمال ذوي المهارات المنخفضة مع مستويات الحد الأدنى من التقشف، أي أن التنبؤ الخطي هو خط أفقي. ثالثًا، تزيد درجة الشعبوية بشكل كبير في المناطق ذات النسب العالية من العمال ذوي المهارات المنخفضة مع تدابير التقشف (المتوسطة).

حجم هذه التأثيرات كبير. في البلدان التي تنفذ تدابير التقشف (المتوسطة)، تزيد درجة الشعبوية بمقدار , نقل نسبة

العمال ذوي المهارات المنخفضة من انحراف معياري واحد أدنى من المتوسط إلى انحراف معياري واحد أعلى منه. على العكس، في البلدان التي تنفذ مستويات الحد الأدنى من تدابير التقشف، تزيد درجة الشعبوية بمقدار ضئيل , نقل نسبة العمال ذوي المهارات المنخفضة من انحراف معياري واحد أدنى من المتوسط إلى انحراف معياري واحد أعلى منه.

ملاحظات: نتائج المربعات الصغرى العادية (OLS) مع أخطاء معيارية قوية مجمعة حسب سنة انتخابات المقاطعة في الأقواس. وحدة الملاحظة هي سنة انتخابات NUTS-2. المتغير الناتج هو درجة الشعبوية. المتغير المستقل الرئيسي هو نسبة العمال ذوي المهارات المنخفضة المتفاعلة مع تدابير التقشف. تشير رؤوس الأعمدة إلى ما إذا كانت عينة فرعية أو العينة الكاملة مستخدمة للتقدير.
.

لتقييم ما إذا كانت الأزمات هي عامل محتمل للتشويش، نقوم بإعادة تشغيل نماذجنا الرئيسية، مقسمين العينة وفقًا للظروف الاقتصادية الكلية، أي، التوازن المالي المنخفض والعالي (الجدول 2). كما هو متوقع، تكون التأثيرات أكبر عندما يكون التوازن المالي سالبًا مقارنة عندما يكون إيجابيًا. ومع ذلك، تظل نتائجنا الرئيسية دون تغيير حتى لو لم تكن هناك أزمات اقتصادية، أي عندما تكون الظروف الاقتصادية الكلية سليمة. نتائجنا مشابهة حتى عندما نتفاعل التوازن المالي مع نسبة العمال ذوي المهارات المنخفضة (النموذج 3). باختصار، نتائجنا ليست ناتجًا ثانويًا عن الارتباط بين التقشف والأزمة الاقتصادية: التقشف يؤثر بشكل مستقل على الناخبين نحو الشعبوية.

في الملحق الإلكتروني E في الصفحات 18-20، نوضح أن نتائجنا مشابهة إذا استخدمنا (i) مؤشرات أخرى للضعف الاقتصادي و(ii) النمو الاقتصادي بدلاً من التوازن المالي.

في الجدول 3، نميز بين أنواع مختلفة من التقشف. نوضح أن نتائجنا مشابهة إذا اعتمدنا على تخفيضات الإنفاق بدلاً من التوحيد (النماذج 1 و2). علاوة على ذلك، تشير النماذج 3 و4 إلى أن تدابير التقشف التي تعتمد بشكل أكبر على تخفيضات الإنفاق تحفز دعمًا أكبر للشعبوية مقارنة بالتدابير التي تركز على زيادة الضرائب. النماذج 5 و6

تظهر أن التأثير مشابه للبلدان ذات مستويات منخفضة وعالية من الإنفاق على الرفاهية. هذا يشير إلى أن التغييرات في دعم الرفاهية تهم أكثر من المستويات: دعم الدولة الرفاهية الحالي هو نقطة المرجع للناخب الضعيف الذي يقيم الحكومات، وعندما تقوم الحكومة بتخفيض هذا المستوى الأساسي من الرفاهية، يتفاعل الناخب.

بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتشغيل مواصفات نموذجنا الرئيسي، مستبدلين التقشف بدميتين للإشارة إلى تدابير التقشف العالية والمنخفضة. نستخدم القيمة المتوسطة للتقشف (الإيجابي الصارم) لإنشاء هاتين الدميتين. النماذج 7 و8 تعرض النتائج، التي تظهر أن تدابير التقشف الشديدة هي التي تقود نتائجنا. هذه النتيجة لها ثلاث تداعيات. أولاً، يبدو أنها تشير إلى أن الناخبين أكثر عرضة للوعي وملاحظة التأثيرات الاقتصادية لتدابير التوحيد الكبيرة، وبالتالي معاقبة الأحزاب التي تنفذها انتخابيًا. ثانيًا، إلى الحد الذي يتم فيه تنفيذ تدابير التوحيد الكبيرة عادةً من خلال اتفاق بين الأحزاب، هناك دليل على أن نقص البدائل للسرد السائد المؤيد للتقشف يغذي الشعبوية لأن الناخبين غير الراضين ليس لديهم وسائل أخرى للتعبير عن استيائهم. ومع ذلك، نلاحظ أن هذه هي الحالة فقط للناخبين الضعفاء، كما تقترح نظريتنا. ثالثًا، تجعل تدابير التقشف الشديدة من الصعب بشكل خاص على الحكومات أن توفر، مع السياسات المستهدفة، الاقتصاد-

ملاحظات: نتائج المربعات الصغرى العادية (OLS) مع أخطاء معيارية قوية مجمعة حسب المقاطعة وسنة الانتخابات بين قوسين. وحدة الملاحظة هي NUTS-2-سنة الانتخابات. المتغير الناتج هو درجة الشعبوية. المتغير المستقل الرئيسي هو حصة العمال ذوي المهارات المنخفضة المتفاعلة مع أنواع تدابير التقشف. يتم التفاعل بين الضوابط على مستوى المنطقة والتقشف. تشير رؤوس الأعمدة إلى ما إذا كان تم استخدام عينة فرعية أو العينة الكاملة للتقدير.
.
العمال المعرضون للخطر اقتصاديًا، مما قد يفسر سبب تحولهم إلى التصويت للأحزاب الشعبوية. في الملحق الإلكتروني E في الصفحة 21، نوضح أن نتائجنا مشابهة عندما نستخدم مؤشرات أخرى للهشاشة الاقتصادية.

تقرير الجدول 4 نتائج الدعم للأحزاب اليسارية واليمينية المتطرفة. هناك نتيجتان رئيسيتان. أولاً، فقط الأحزاب اليمينية المتطرفة تستفيد من التقشف؛ لم نجد أي تأثير للأحزاب اليسارية المتطرفة (النماذج 1 و 4). ثانيًا، سواء كانت الحكومات من اليسار أو اليمين تنفذ تدابير التقشف، فإن ذلك لا يؤثر عمومًا على تفسيرات الدعم للأحزاب الراديكالية اليمينية/اليسارية (النماذج 2-3 و5-6). تؤكد هذه النتيجة عندما نستخدم نسبة العمال في الصناعة كبديل لقياس الضعف الاقتصادي. بالنسبة لنسبة العمال المعرضين

فيما يتعلق بالأتمتة، نجد بعض الأدلة على أن الأحزاب اليمينية المتطرفة (اليسارية) تحقق توافقًا انتخابيًا عندما تقوم الأحزاب اليسارية (اليمينية) الرئيسية بتنفيذ إجراءات التقشف (انظر الملحق الإلكتروني F في الصفحة 25).

علاوة على ذلك، نوضح كيف تؤثر التقشف على الدعم لسياسات اجتماعية واقتصادية مختلفة (انظر الجدول F1 في الملحق الإلكتروني F في الصفحة 23). نستبدل النتيجة الرئيسية لدينا، وهي درجة الشعبوية، بنتائج تعكس الدعم للأحزاب التي تعارض التجارة الدولية، والاتحاد الأوروبي، والهجرة، والأقليات، وتدعم القيم المحافظة. تشير نتائجنا إلى أنه حيث يتم تنفيذ تدابير التقشف، تشهد المناطق الاقتصادية الضعيفة زيادة في الدعم للأحزاب التي تدعو إلى الاكتفاء الذاتي أو القيم المحافظة، فضلاً عن الأحزاب المشككة في الاتحاد الأوروبي والأحزاب المناهضة للهجرة. عادةً ما تتبنى الأحزاب اليمينية المتطرفة مثل هذه المواقف، مما يعني أن التقشف يتسبب في انتقال الناخبين الاقتصاديين الضعفاء نحو اليمين في القضايا الاجتماعية والاقتصادية.

نجري أربع فحوصات إضافية للمتانة ونقدم النتائج في الملحق الإلكتروني G في الصفحات 27-34. أولاً، نتائجنا مشابهة إذا استخدمنا مقاييس أخرى.

ملاحظات: نتائج المربعات الصغرى العادية (OLS) مع أخطاء معيارية قوية مجمعة حسب المقاطعة وسنة الانتخابات بين قوسين. وحدة الملاحظة هي NUTS-2-سنة الانتخابات. المتغيرات الناتجة هي حصة الأصوات للأحزاب اليسارية واليمينية المتطرفة. المتغير المستقل الرئيسي هو حصة العمال ذوي المهارات المنخفضة المتفاعلة مع تدابير التقشف. تشير رؤوس الأعمدة إلى ما إذا كان قد تم استخدام عينة فرعية أو العينة الكاملة للتقدير.
.
لا يوجد دعم للشعبوية. ثانياً، نتائجنا مشابهة إذا استخدمنا القيمة الخام للتقشف بدلاً من قيمتها المسجلة. ثالثاً، لا نجد أي دليل على أن التقشف يؤثر على نسبة المشاركة. رابعاً، نوضح أن نتائجنا ليست مدفوعة بفترة ما بعد 2010. أخيراً، نوضح أن نتائجنا تظل صحيحة إذا استبعدنا دولة واحدة في كل مرة؛ وبالتالي فهي لا تعتمد على تضمين أي دولة معينة في عيّنتنا.

تحليلنا على مستوى الأفراد يشمل 12 دولة من دول غرب أوروبا و(حتى) 86,939 مستجيبًا لدينا بيانات عنهم. تغطي فترة زمننا (حتى) ثماني موجات من المسح الاجتماعي الأوروبي (ESS) الذي تم إجراؤه بين عامي 2002 و2016. أدناه، نصف البيانات والاستراتيجية التجريبية ونقدم نتائجنا الرئيسية. تماشيًا مع التحليل على مستوى المناطق، نستغل التباين في تعرض الأفراد لسياسات التقشف الوطنية اعتمادًا على مقاييسنا للهشاشة الاقتصادية. نتوقع أن تؤثر الهشاشة الاقتصادية على مدى تأثير تدابير التقشف الوطنية على ميل الأفراد للتصويت لصالح الأحزاب الشعبوية.

تقيس متغير النتيجة الرئيسي لدينا دعم المستجيبين في ESS للشعبوية. نستخدم درجة الشعبوية لكل حزب كما هو موضح في القسم السابق ونطابقها مع الحزب الذي صوت له المستجيب في الانتخابات الأخيرة قبل استطلاع ESS.

لقياس التقشف، نعتمد على المتغير الموصوف في القسم السابق. نحن نلتقط حزم التقشف التي تم تنفيذها خلال الفترة الانتخابية التي تسبق الانتخابات المسجلة في موجة معينة من ESS. في نموذجنا الرئيسي، نستخدم متغيرًا وهميًا يأخذ قيمة 1 إذا تم تقديم أي تدبير تقشفي خلال الفترة الانتخابية قبل الانتخابات التي نقوم بتحليلها. للتعبير عن الضعف الاقتصادي، نستخدم عدد سنوات التعليم لكل مستجيب، والذي يحدد العمال ذوي المهارات المنخفضة بما يتماشى مع التحليل على مستوى المنطقة. سنوات التعليم متجانسة عبر البلدان التي لديها أنظمة تعليمية مختلفة. نقسم هذه المتغيرات إلى ثلاث فئات: (1) التعليم الثانوي الأدنى (أقل من 10 سنوات من التعليم)، (2) التعليم الثانوي الأعلى (10-15 سنة من التعليم)، و(3) التعليم العالي (أكثر من 15 سنة من التعليم). التعليم العالي هو الفئة الأساسية في التحليل؛ أي أنه المتغير المستبعد. علاوة على ذلك، نستخدم متغيرًا ثنائيًا يُرمز له بـ 1 إذا كان المستجيبون يعملون في التصنيع. يتم بناء هذا المتغير على فئة التجارة NACE (التصنيف الإحصائي للأنشطة الاقتصادية في المجتمع الأوروبي) المبلغ عنها في ESS.

نحن أيضًا ندرج متغيرًا يقيس التعرض للأتمتة على المستوى الفردي. وفقًا لـ Goos وآخرون (2014)، نقوم بتحويل مقاييس المهن المتنوعة إلى رمز ISCO-88 مكون من رقمين ونربطه بمؤشر RTI مجمع. ثم، بعد غينغريتش

ملاحظة: نتائج المربعات الصغرى العادية (OLS) مع الأخطاء المعيارية القوية المجمعة على مستوى الدولة-الموجة بين قوسين. وحدة الملاحظة هي موجة الاستطلاع الفردية. المتغير الناتج هو درجة الشعبوية. المتغيرات المستقلة الرئيسية هي متغيرات الضعف الاقتصادي المتفاعلة مع تدابير التقشف. يتم التفاعل بين الضوابط على مستوى الأفراد والتقشف. يتم استيعاب معامل متغير التقشف بمفرده بواسطة تأثيرات ثابتة على مستوى الدولة-السنة.
.
(2019)، نقوم بتجميع مقياس RTI إلى خمسة خُمس، مع إعادة قياسه من 0 (الأقل تأثراً) إلى 1 (الأكثر تأثراً)، مما يتيح لنا تحديد فئات واسعة من التعرض.

تماشياً مع التحليل على مستوى المنطقة، فإن تحليلنا على المستوى الفردي هو نموذج TWFE قياسي. نحن نقدر النموذج الأساسي التالي:
التقشف ،
أين هو متغير النتيجة لدينا، الذي يعكس ردود فعل المستجيب دعم الشعبوية في الموجة في البلد هي مصفوفة تتضمن مقاييسنا للهشاشة الاقتصادية: التعليم، التصنيع،

والتعرض للأتمتة. التقشف هو متغير وهمي يُسجل كـ 1 إذا كانت الدولة تطبق تدابير التقشف في الفترة الانتخابية التي تسبق الانتخابات المسجلة في موجة ESS . الوظيفة خرائط المستجيب إلى بلده في هذا التحليل، المعامل الرئيسي الذي يهمنا هو ، الذي يقدر مصطلح التفاعل بين المتغيرين المستقلين الرئيسيين. نحن غير قادرين على تقدير معامل التقشف وحيدًا، لأنه يتم امتصاصه بواسطة تأثيرات ثابتة للدولة-السنة، أي، . المصطلح يُلتقط المتبقيات.

في مواصفات النموذج المعزز، نثري نموذجنا الأساسي بمجموعة من الخصائص على مستوى الأفراد بما في ذلك الجنس والعمر، والتي تمتص جزءًا مهمًا من التباين في نتائجنا. كما نضيف متغيرات وهمية للمستجيبين المتقاعدين، والطلاب، والمستجيبين العاطلين عن العمل، والمستجيبين العاملين لحسابهم الخاص، والمستجيبين الذين يعملون في الخدمات. نتفاعل مع كل من هذه الضوابط مع التقشف لتقدير تأثيراتها.

نقوم بتشغيل انحدارات OLS مع أخطاء معيارية قوية متجمعة على مستوى الدولة-الموجة.

نقدم النتائج في الجدول 5. في جميع النماذج، كانت حدود التفاعل بين الأفراد المعرضين اقتصاديًا وإجراءات التقشف إيجابية وذات دلالة إحصائية، مما يؤكد نتائج التحليل على مستوى المنطقة. من المهم أن يبقى معامل حد التفاعل كما هو عندما نضيف ضوابط على مستوى الأفراد تتفاعل مع التقشف.

لتسهيل تفسير النتائج، نقوم برسم تقديرات مصطلح التفاعل بين التعليم والتقشف في الشكل 4. يعرض الشكل التأثير الهامشي للتعليم الثانوي الأدنى على درجة الشعبوية مع وبدون التقشف. الأفراد الأقل تعليماً هم أكثر احتمالاً بشكل كبير من الأفراد ذوي التعليم العالي لدعم الأحزاب الشعبوية إذا تم تنفيذ تدابير التقشف. بدون تدابير التقشف، لا يكون الأفراد الأقل تعليماً أكثر احتمالاً لدعم الأحزاب الشعبوية مقارنة بالأفراد ذوي التعليم العالي. التأثير كبير: درجة الشعبوية أعلى بست مرات مع التقشف مقارنةً بدونه. نجد أيضًا أن الأفراد ذوي التعليم الثانوي الأعلى هم أكثر احتمالًا لدعم الأحزاب الشعبوية حيث تم تقديم سياسات التقشف، على الرغم من أن حجم التأثير أصغر بكثير.

أكثر من ذلك الموجود للأفراد الذين لديهم تعليم ثانوي أدنى.

أخيرًا، نقوم بإجراء عدد كبير من اختبارات المتانة بما يتماشى مع التحليل على مستوى المنطقة (انظر الملحق الإلكتروني H في الصفحات 35-41). جميع هذه الاختبارات تترك نتائجنا دون تغيير. بشكل عام، يؤكد التحليل على مستوى الأفراد نتائجنا على مستوى المنطقة: التقشف يزيد من الدعم للشعبوية أكثر بين الخاسرين من العولمة والأتمتة مقارنة بالفائزين.

تتناول هذه الورقة الآثار السياسية للتقشف المالي في الاقتصاديات المفتوحة. تُظهر أن الناخبين المعرضين اقتصاديًا – أي العمال ذوي المهارات المنخفضة، والعمال في صناعة التصنيع، والعمال في الوظائف الروتينية – يتجهون بشكل متزايد نحو الأحزاب الشعبوية عندما تقوم الحكومات بتنفيذ تدابير التعديل المالي. نجد هذا التأثير في بيانات الانتخابات على مستوى الدوائر وبيانات التصويت على المستوى الفردي في دول غرب أوروبا منذ التسعينيات. للتقشف آثار توزيع تعزز، بدلاً من تخفيف، الآثار الاقتصادية السلبية للعولمة والتغيير التكنولوجي للعديد من العمال. وبالتالي، يبدأ هؤلاء الناخبون في التشكيك في وعود الحكومة بجعل العولمة نجاحًا للجميع.

تشير هذه النتائج إلى أن السياسة الاقتصادية وقرارات الحكومة تلعبان دورًا حاسمًا في الآلية التي أدت إلى رد الفعل العكسي ضد العولمة. تمتلك الحكومات مجموعة متنوعة من الطرق لتخفيف الآثار السلبية للعولمة والتغيير التكنولوجي. ولكن إذا فشلت في استخدام هذه الوسائل لتعويض الناخبين عن المخاطر الاجتماعية المتزايدة التي يواجهونها في الاقتصاديات المفتوحة، ستتمكن الأحزاب الشعبوية من استغلال المشاعر المتزايدة المناهضة للعولمة بين الناخبين غير الراضين. لذلك، فإن الأصول الاقتصادية للشعبوية ليست خارجية بحتة أو لا مفر منها. تعتبر السياسات العامة – وخاصة سياسات التقشف – حاسمة لأنها تقوض “الليبرالية المدمجة” التي كانت موجودة في فترة ما بعد الحرب والتي حمت العمال الضعفاء من المخاطر الاجتماعية المتزايدة الكامنة في الاقتصاديات المفتوحة (بيسبي وآخرون، 2020).

تتمتع هذه النتائج أيضًا بتداعيات مهمة على سياسة الحكومة بعد أزمة كوفيد-19. أنفقت الحكومات مبالغ كبيرة لتقليل الأثر الاقتصادي للجائحة. سؤال حاسم وطويل الأمد هو كيفية التعامل مع الديون العامة التي نتجت عن ذلك. تظهر نتائجنا أن العودة إلى سياسات التقشف بعد الأزمة ستكون مثيرة للجدل سياسيًا. بينما ساعد الإنفاق الحكومي في منع الأزمات الاقتصادية والسياسية الكبيرة.

لقد كان لجائحة كوفيد-19 آثار غير متساوية عبر المجموعات الاجتماعية (بامبرا وآخرون، 2021). إذا تُركت الفئات الضعيفة لتحمل الجزء الأكبر من تكلفة هذه التدخلات الحكومية، فمن المحتمل أن يؤدي ذلك إلى زيادة الدعم للخطاب الشعبوي والأحزاب الشعبوية.

تدرس دراستنا التأثير العام للتقشف على الأصوات في سياقات سياسية واقتصادية مختلفة. نقيم كيف تختلف ردود الفعل تجاه التقشف عبر هذه السياقات، لكن تصميم بحثنا لا يمكنه تقديم إجابات قاطعة على هذا السؤال. نستفيد من كمية كبيرة من التباين الإقليمي والفردي لعاملنا المعدل الرئيسي، وهو الضعف الاقتصادي، لكن هناك تباين أقل في بياناتنا حول العوامل السياقية الوطنية. يجب على الأبحاث المستقبلية استكشاف كيف تهم السياقات السياسية والاقتصادية، بالإضافة إلى خصائص الناخبين التي ندرسها.

تم تقديم النسخ السابقة من هذه الورقة في المؤتمر السنوي لجمعية الاقتصاد السياسي الدولي، والاجتماعات السنوية لرابطة العلوم السياسية الأمريكية ورابطة العلوم السياسية الأوروبية، وندوة الغداء للسياسة العامة في ETH، وندوة البحث العالمي في الاقتصاد السياسي، وورشة عمل المتحدث الضيف في العلوم السياسية في جامعة ستانفورد، وندوات في المعهد الأوروبي، وجامعة جورجتاون، وجامعة كونستانز، وجامعة بيتسبرغ، وجامعة أكسفورد، وجامعة واشنطن في سانت لويس، ومركز WZB لعلوم الاجتماع في برلين. نشكر المشاركين في هذه الندوات، فرانشيسكو أموديو، إيفا أندويزا، أبيل برودور، جورجيو تشيوفيلي، فيديريكو فيرارا، كين شيف، إريك فويتن، وستيف ويماوث على تعليقاتهم حول هذه الورقة، وجين جينغريتش على النصائح الشاملة حول مصادر البيانات. نشكر جاكومو ليمولي على النصائح بشأن برمجة Stata. نشكر أكوس ماتي، شون نوسيك، وكولين والدير على المساعدة البحثية المتميزة. يعترف ليو باكيني بالدعم المالي من مجلس بحوث العلوم الاجتماعية والإنسانية الكندي (رقم المنحة 430-2018-1145). يعترف توماس ساتلر بالدعم المالي من المؤسسة الوطنية السويسرية للعلوم (رقم المنحة 165480).

Alesina, Alberto, Carlo Favero, and Francesco Giavazzi. 2019. Austerity: When It Works and When It Does Not. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Arias, Eric, and David Stasavage. 2019. “How Large Are the Political Costs of Fiscal Austerity.” Journal of Politics 81(4): 1517-22.
Armingeon, Klaus, Kai Guthmann, and David Weisstanner. 2016. “Choosing the Path of Austerity: A Neo-Functionalist Explanation of Welfare-Policy Choices in Periods of Fiscal Consolidation.” West European Politics 39(4): 628-47.
Armingeon, Klaus, Virginia Wenger, Fiona Wiedemeier, Christian Isler, Laura Knöpfeland David Weisstanner, and Sarah Engler. 2019. “Comparative Political Data Set 1960-2017.” Electronic Database, http://www.cpds-data.org.

Autor, David H., David Dorn, and Gordon H. Hanson. 2013. “The China Syndrome: Local Labor Market Effects of Import Competition in the United States.” American Economic Review 103(6): 2121-68.
Baccini, Leonardo, Pablo M. Pinto, and Stephen Weymouth. 2017. “The Distributional Consequences of Preferential Trade Liberalization: Firm-Level Evidence.” International Organization 71(2): 373-95.
Baccini, Leonardo, and Stephen Weymouth. 2021. “Gone for Good: Deindustrialization, White Voter Backlash, and U.S. Presidential Voting.” American Political Science Review 115(2): 550-67.
Ballard-Rosa, Cameron, Mashail Malik, Stephanie Rickard, and Ken Scheve. 2021. “The Economic Origins of Authoritarian Values: Evidence from Local Trade Shocks in the United Kingdom.” Comparative Political Studies (Online First).
Bambra, Clare, Julia Lynch, and Katherine E. Smith. 2021. The Unequal Pandemic: Covid-10 and Health Inequalities. Bristol: Policy Press.
Bansak, Kirk, Michael Bechtel, and Yotam Margalit. 2021. “Why Austerity? The Mass Politics of a Contested Policy.” American Political Science Review 115(2): 486-505.
Barnes, Lucy, and Timothy Hicks. 2018. “Making Austerity Popular: The Media and Mass Attitudes Towards Fiscal Policy.” American Journal of Political Science 62(2): 340-54.
Barta, Zsófia, and Alison Johnston. 2018. “Rating Politics? Partisan Discrimination in Credit Ratings in Developed Economies.” Comparative Political Studies 51(5): 587-620.
Bartels, Larry M. 2008. Unequal Democracy: The Political Economy of the New Gilded Age. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Bisbee, James, Layna Mosley, Thomas B. Pepinsky, and B. Peter Rosendorff. 2020. “Decompensating Domestically: The Political Economy of Anti-Globalism.” Journal of European Public Policy 27(7): 1090-102.
Blyth, Mark. 2013. Austerity-The History of a Dangerous Idea. New York: Oxford University Press.
Bodea, Cristina, and Masaaki Higashijima. 2017. “Central Bank Independence and Fiscal Policy: Can the Central Bank Restrain Deficit Spending?” British Journal of Political Science 47(1): 47-70.
Bremer, Björn, Swen Hutter, and Hanspeter Kriesi. 2020. “Dynamics of Protest and Electoral Politics in the Great Recession.” European Journal of Political Research 59(4): 842-66.
Colantone, Italo, and Piero Stanig. 2018. “The Trade Origins of Economic Nationalism: Import Competition and Voting Behavior in Western Europe.” American Journal of Political Science 62(4): 936-53.
Copelovitch, Mark, Jeffry Frieden, and Stefanie Walter. 2016. “The Political Economy of the Euro Crisis.” Comparative Political Studies 49(7): 811-40.
Cremaschi, Simone, Paula Rettl, Marco Cappelluti, and Catherine De Vries. 2023. “Geographies of Discontent: Public Service Deprivation and the Rise of the Far Right in Italy.” Harvard Business School Working Paper 24-024. Available at: https:// www.hbs.edu/ris/Publication Files/24-024_da5e436e-b4e8-4215-b788-f6043dbc7d1f.pdf
De Vries, Catherine, and Sara Hobolt. 2020. Political Entrepreneurs: The Rise of Challenger Parties in Europe. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Devries, Pete, Jaime Guajardo, Daniel Leigh, and Andrea Pescatori. 2011. “A New Action-Based Dataset of Fiscal Consolidation.” IMF Working Paper .
Enggist, Matthias, and Michael Pinggera. 2022. “Radical Right Parties and Their Welfare State Stances: Not so Blurry After All?” West European Politics 45(1): 102-28.
Fetzer, Thiemo. 2019. “Did Austerity Cause Brexit?” American Economic Review 109(11): 3849-86.
Frieden, Jeffry A. 2000. Global Capitalism: Its Fall and Rise in the Twentieth Century. New York: Norton & Company.

Gallego, Aina, Thomas Kurer, and Nikolas Schöll. 2022. “Neither Left-Behind nor Superstar: Ordinary Winners of Digitalization at the Ballot Box.” Journal of Politics 84(1): 481-36.
Gidron, Noam, and Peter A. Hall. 2017. “The Politics of Social Status: Economic and Cultural Roots of the Populist Right.” British Journal of Sociology 68(S1): S57-S84.
Giger, Nathalie, and Moira Nelson. 2011. “The Electoral Consequences of Welfare State Retrenchment: Blame Avoidance or Credit Claiming in the Era of Permanent Austerity.” European Journal of Political Research 50(1): 1-23.
Gingrich, Jane. 2019. “Did State Responses to Automation Matter for Voters?” Research and Politics 6(1): 1-9.
Gingrich, Jane, and Ben Ansell. 2012. “Preferences in Context: Micro Preferences, Macro Contexts, and the Demand for Social Policy.” Comparative Political Studies 45(12): 1624-54.
Goos, Maarten, Alan Manning, and Anna Salomons. 2014. “Explaining Job Polarization: Routine-Based Technological Change and Offshoring.” American Economic Review 104(8): 2509-26.
Grittersová, Jana, Indridi H. Indridason, Christina C. Gregory, and Ricardo Crespo. 2016. “Austerity and Niche Parties: The Electoral Consequences of Fiscal Reforms.” Electoral Studies 42(June): 27689.

Halikiopoulou, Daphne, and Tim Vlandas. 2016. “Risks, Costs and Labour Markets: Explaining Cross-National Patterns of Far Right Party Success in European Parliament Elections.” Journal of Common Market Studies 5(3): 636-55.
Hallerberg, Mark, and Guntram Wolff. 2008. “Fiscal Institutions, Fiscal Policy and Sovereign Risk Premia in EMU.” Public Choice 136(3): 379-96.
Hays, Jude C. 2009. Globalization and the New Politics of Embedded Liberalism. New York: Oxford University Press.
Hellwig, Timothy, and David Samuels. 2007. “Voting in Open Economies-The Electoral Consequences of Globalization.” Comparative Political Studies 40(3): 283-306.
Hopkin, Jonathan. 2020. Anti-System Politics: The Crisis of Market Capitalism in Rich Democracies. New York: Oxford University Press.
Hübscher, Evelyne, and Thomas Sattler. 2017. “Fiscal Consolidation under Electoral Risk.” European Journal of Political Research 56(1): 151-68.
Hübscher, Evelyne, Thomas Sattler, and Markus Wagner. 2021. “Voter Responses to Fiscal Austerity.” British Journal of Political Science 51(4): 1751-60.
Hübscher, Evelyne, Thomas Sattler, and Markus Wagner. 2023. “Does Austerity Cause Polarization?” British Journal of Political Science 53(4): 1170-88.
Jensen, J. Bradford, Dennis P. Quinn, and Stephen Weymouth. 2017. “Winners and Losers in International Trade: The Effects on US Presidential Voting.” International Organization 71(3): 423-57.
Kayser, Mark A., and Michael Peress. 2012. “Benchmarking across Borders: Electoral Accountability and the Necessity of Comparison.” American Political Science Review 106(3): 661-84.
Kollman, Ken, Allen Hicken, Daniele Caramani, David Backer, and David Lublin. 2019. Constituency-Level Elections Archive. Ann Arbor, MI: Center for Political Studies, University of Michigan [producer and distributor]. http://www.electiondataarchive.org.
Konstantinidis, Nikitas, Konstantinos Matakos, and Hande HutluEren. 2019. “‘Take Back Control’? The effects of Supranational Integration on Party-System Polarization.” Review of International Organizations 14(2): 297-333.

Kurer, Thomas, and Aina Gallego. 2019. “The Distributional Consequences of Technological Change: Worker-Level Evidence.” Research and Politics 6(1).
Margalit, Yotam. 2011. “Costly Jobs: Trade-Related Layoffs, Government Compensation, and Voting in U.S. Elections.” American Political Science Review 105(1): 166-88.
Milner, Helen V. 1988. Resisting Protectionism: Global Industries and the Politics of International Trade. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Milner, Helen V. 2021. “Voting for Populism in Europe: Globalization, Technological Change, and the Extreme Right.” Comparative Political Studies 54(13): 2286-320.
Mosley, Layna. 2003. Global Capital and National Governments. Cambridge: Cambridge University Press.
Norris, Pippa. 2019. “The Global Party Survey (V1.0).” https://www. globalpartysurvey.org.
Norris, Pippa, and Ronald Inglehart. 2019. Cultural Backlash: Trump, Brexit and the Rise of Authoritarian Populism. Cambridge: Cambridge University Press.
Owen, Erica. 2020. “Firms vs. Workers? The Politics of Openness in an Era of Global Production and Automation.” Paper presented in the Global Research in International Political Economy (GRIPE) Seminar, June 10, online.
Owen, Erica, and Noel Johnston. 2017. “Occupation and the Political Economy of Trade: Job Routineness, Offshoreability and Protectionist Sentiment.” International Organization 71(4): 665-99.
Pierson, Paul, ed. 2001. The New Politics of the Welfare State. New York: Oxford University Press.
Richtie, Melinda, and Hye Young You. 2020. “Trump and Trade: Protectionist Politics and Redistributive Policy.” Working Paper, UC Riverside and New York University.
Rickard, Stephanie J. 2015. “Compensating the Losers: An Examination of Congressional Votes on Trade Adjustment Assistance.” International Interactions 41(1): 46-60.
Rooduijn, Matthijs, Stijn Van Kessel, Caterina Froio, Andrea Pirro, Sarah De Lange, Daphne Halikiopoulou, Paul Lewis, Cas Mudde, and Paul Taggart. 2019. “The PopuList: An Overview of Populist, Far Right, Far Left and Eurosceptic Parties in Europe.” www. popu-list.org.
Rudra, Nita. 2005. “Globalization and the Strengthening of Democracy in the Developing World.” American Journal of Political Science 49(4): 704-30.
Sambanis, Nicholas, Anna Schultz, and Elena Nikolova. 2018. “Austerity as Violence: Measuring the Effects of Economic Austerity on Pro-Sociality.” EBRD Working Paper No. 220.
Sattler, Thomas. 2013. “Do Markets Punish Left Governments?” Journal of Politics 75(2): 343-56.
Scheve, Kenneth, and Matthew J. Slaughter. 2001. “What Determines Individual Trade Policy Preferences?” Journal of International Economics 54(2): 267-92.
Talving, Liisa. 2017. “The Electoral Consequences of Austerity: Economic Policy Voting in Europe in Times of Crisis.” West European Politics 40(3): 560-83.
Vlandas, Tim, and Daphne Halikiopoulou. 2022. “Welfare State Policies and Far Right Party Support: Moderating ‘Insecurity Effects’ Among Different Social Groups.” West European Politics 45(1): 24-49.
Walter, Stefanie. 2010. “Globalization and the Welfare State: Testing the Microfoundations of the Compensation Hypothesis.” International Studies Quarterly 54(2): 403-26.

Wiedemann, Andreas. 2024. “The Electoral Consequences of Household Indebtedness under Austerity.” American Journal of Political Science 68(2): 354-71.

يمكن العثور على معلومات دعم إضافية عبر الإنترنت في قسم المعلومات الداعمة في نهاية هذه المقالة.

كيفية الاستشهاد بهذه المقالة: باكيني، ليوناردو، وتوماس ساتلر. 2024. “التقشف، الضعف الاقتصادي، والشعبوية.” المجلة الأمريكية لعلوم السياسة 1-17.
https://doi.org/10.1111/ajps. 12865

This is the published version of the publication, made available in accordance with the publisher’s policy.

Baccini, Leonardo; Sattler, Thomas

BACCINI, Leonardo, SATTLER, Thomas. Austerity, Economic Vulnerability, and Populism. In: American journal of political science, 2024. doi: 10.1111/ajps. 12865

This publication URL: https://archive-ouverte.unige.ch/unige:169792
Publication DOI: 10.1111 /ajps. 12865
© The author(s). This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC BY 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0

Department of Political Science, McGill University, Quebec, Canada
Department of Political Science and International Relations, University of Geneva, Geneva, Switzerland

Leonardo Baccini, Department of Political Science, McGill University, 845 Sherbrooke St W Montreal, Quebec H3A 0G4, Canada. Email: leonardo.baccini@mcgill.ca

Governments have regularly implemented fiscal adjustment measures in recent decades. Adjustment policies have strong distributional consequences, especially in contemporary, industrialized democracies. These countries have experienced major economic transformations, such as globalization or automation, that increase economic insecurity among voters. Public safety nets are crucial in this context because they provide insurance against enhanced economic risk and stabilize societies both socially and politically. By contrast, government decisions to cut fiscal spending magnify rather than mitigate the adverse effects of economic transformations. Therefore, government decisions are crucial during periods of structural economic change.

Economic explanations of populism in recent years have paid surprisingly little attention to governments and their policy choices. Prior studies have significantly improved our understanding of political

backlash by highlighting how economic outcomestrade shocks, financial crises, and technological innovations-affect voters. This literature, however, has largely overlooked the role of governments. Yet, governments have traditionally been at the center of analyses of globalization politics (e.g., Mosley, 2003) and should play an important role in how we think about the economic origins of populism and political backlash. We therefore examine how government policy, particularly fiscal austerity, affects voters’ political behavior during periods of enhanced economic risk.

Our analysis concentrates on the impact of fiscal austerity on economically vulnerable voters. Although fiscal cutbacks are generally national-level decisions that apply to the entire country, exposure to them varies across regions and societal groups. Cutbacks primarily affect economically vulnerable voters, who rely on government support to cope with increased economic risk. By contrast, voters who have sufficient resources to ride out economic downturns are less affected by public spending cuts. Austerity policies therefore cause disenchantment primarily among voters who face social decline because they are hit the

hardest by fiscal cutbacks and infer from austerity that their well-being is not a priority of their government. As a result, vulnerable voters are increasingly swayed by populist pledges to rectify their economic situation either by reversing spending cuts or by curtailing globalization as the original source of economic risk.

To identify economically vulnerable voters, we draw on the international political economy literature, which has investigated the winners and losers from economic transformations for decades (e.g., Frieden, 2000; Milner, 1988). This research highlights the extent to which factor endowment (Scheve & Slaughter, 2001), sectoral competitiveness (Jensen et al., 2017), and occupational characteristics (Gingrich, 2019; Owen, 2020) affect income and job security. Following these different theoretical logics, low-skilled workers, workers in manufacturing, and those in routine jobs are particularly vulnerable and suffer the most from austerity. We therefore expect these workers to be more likely to support populist parties when the government adjusts fiscal policy.

Empirically, we examine how austerity has affected voting patterns in Western countries since the early 1990s using both district-level election outcomes and individual-level voting data. The results of our twoway fixed effects (TWFE) analysis illustrate that austerity increases support for populist parties in economically vulnerable regions, but has little effect on voting in less vulnerable regions. Moreover, we find that especially radical right parties gain votes in economically vulnerable regions where austerity measures have been implemented. Our individual-level analyses confirm these results. There are different possible mechanisms that lead to these results, for example, direct material effects versus government responsiveness concerns, and our paper does not adjudicate between these different mechanisms. It is plausible that these different aspects of austerity work together in ways that expand the appeal of populists.

We implement several additional tests to strengthen our identification strategy. First, we include lead variables of austerity, which capture anticipatory effects, and region-specific trends, which leave our main results unchanged. Second, we show that our results hold if we include our measures of economic vulnerability in interaction with election-year fixed effects. Third, exploiting the fact that European countries implement austerity measures even in good times, we show that our results are not driven by the occurrence of economic crises. Put differently, even when macroeconomic conditions are normal, economically vulnerable areas and individuals support populist parties where austerity measures have been implemented. While this additional evidence lends credibility to our findings, we acknowledge that the assumptions supporting our identification strategy are more demand-
ing than they would be in a case study with a single episode of austerity, which varies subnationally. We trade off stronger identification assumptions for a stronger external validity.

Our study makes three main contributions. First, it advances the literature on the backlash against globalization by moving public policy and governments to the center of the analysis. There is now a large body of evidence that economically vulnerable voters increasingly turn toward populist parties (Baccini & Weymouth, 2021; Ballard-Rosa et al., 2021; Colantone & Stanig, 2018; Gidron & Hall, 2017; Gingrich, 2019; Jensen et al., 2017; Milner, 2021; Owen & Johnston, 2017). In line with prior single-country studies (Fetzer, 2019; Wiedemann, 2024; Cremaschi et al., 2023), our results show that the success of populist parties across Europe critically hinges on governments’ failure to protect and help the losers of structural economic change. The economic origins of populism are thus not purely external and unavoidable; the populist backlash is triggered by internal factors, notably public policies.

Second, we contribute to the literature on the political effects of fiscal policy by isolating the impact of fiscal cutbacks on different groups of voters. Although the political risks of austerity were previously pointed out (Blyth, 2013), empirical tests thus far highlighted the average response of the electorate to fiscal adjustments (Alesina et al., 2019; Arias & Stasavage, 2019; Bansak et al., 2021; Giger & Nelson, 2011; Grittersová et al., 2016; Talving, 2017) and how mainstream party economic convergence influences the choices of voters (Hübscher et al., 2023). To the extent that voter heterogeneity is examined, material explanations are dismissed in favor of ideological ones (Barnes & Hicks, 2018; Hübscher et al., 2021). To the best of our knowledge, our paper is the first to demonstrate that the economic vulnerability of voters strongly affects the intensity of their response to fiscal austerity, both regionally and individually. The political disruptions of austerity can therefore be significant even if the median voter or the majority of voters support an austerity package.

Finally, our analysis sheds new light on government accountability in open economies. It suggests that economic policy continues to influence popular evaluations even if voters hold governments less accountable for economic outcomes in open economies (Hellwig & Samuels, 2007; Kayser & Peress, 2012). While outcomes convey less information about policymaker competence in such economies, the policy response to these outcomes still signals the government’s economic priorities to voters. Vulnerable voters infer from fiscal cutbacks that the government’s policy position is incompatible with their needs and interests, and hold it accountable accordingly.

We define fiscal austerity as a government decision to adjust fiscal policy to reduce the public deficit, that is, the difference between public expenditures and revenues. These decisions generally center on reducing government spending, for example, by cutting social security entitlements or public investment, but they can also entail tax increases, such as VAT or income taxes, to increase public revenues. A prominent example is the wave of fiscal adjustments in the wake of the European debt crisis (Copelovitch et al., 2016). These recent cutbacks, however, are not unique and represent the peak of a longer lasting movement toward “permanent austerity” that has been noted for a long time (Pierson, 2001, ch. 13). As Figure 1 illustrates, most industrialized countries had implemented significant cutbacks long before the start of the global financial crisis in The figure also shows that adjustments have been quite common throughout Europe, including Germany, Austria, and the Scandinavian countries.

Fiscal adjustments can affect a wide range of budgetary areas. We focus on the consistent and strong impact of austerity on policies that are important to

FIGURE 2 Austerity and social security transfers over time. Note: Bars show the average amount of deficit-reducing measures (as percent of GDP) in the countries listed in Figure 1. Black line shows average social security transfers (social assistance grants and welfare benefits) by general government (as percent of GDP) in the same countries. Source: Alesina et al. (2019), Armingeon et al. (2019), and Devries et al. (2011).
vulnerable voters, such as social transfers and other welfare state policies. Figure 2 shows that government transfers are central to austerity packages. Average social security transfers in industrialized countries vary considerably over time and declined particularly strongly during the 1990s and again from 2013 onwards. These declines in transfers coincide with the large waves of austerity that governments have implemented in recent decades (see also Armingeon et al., 2016). As the Online Appendix A shows on p.2, government transfers are cut more than any other budgetary category. We find a similar pattern for public spending on unemployment benefits, education, and pensions in Figure C1 in Online Appendix C on p. Austerity, therefore, has been associated with cutbacks in public safety nets and other public schemes that are important for the welfare of economically vulnerable citizens in open economies.

Given how fiscal adjustments affect core policies, these decisions are generally intensively debated as part of budgetary debates and in the public discourse. Opposition parties that expect to benefit politically by exploiting discontent with fiscal austerity tend to instigate such debates. This creates a public discourse that informs voters of the government’s fiscal plans and how they will affect voters. Political saliency also increases with the size of the fiscal adjustment because

the impact on voters is more serious and therefore more contentious. This opposition to large austerity packages often manifests itself in the form of protests, which raise public awareness of the issue (Bremer et al., 2020). Our qualitative analysis of newspaper reports during major austerity episodes in Europe in the 1990s and 2000s, described in Online Appendix B on pp. 3-6, confirms this. These findings demonstrate that austerity measures were often at the center of the political debate, played an important role in the national media and in electoral campaigns, and that voters were aware of these issues, such as in France in 1997 or 2011/2012, in Italy in 1994/1995, and in Germany in 2004.

Fiscal adjustments are also politically salient because they take place in a context of increased social risk. Industrialized economies have experienced major transformations in recent decades, such as a massive increase in trade, offshoring, and the automation of jobs (Autor et al., 2013). In this context, public safety nets are important to stabilize countries socially and politically because they help voters cope with economic risk in open economies (Gingrich & Ansell, 2012; Kurer & Gallego, 2019; Walter, 2010). For instance, these policies increase support for openness (Hays, 2009; Rickard, 2015) and decrease the risk of political backlash (Halikiopoulou & Vlandas, 2016; Margalit, 2011; Richtie & You, 2020; Rudra, 2005; Vlandas & Halikiopoulou, 2022). Yet, austerity has distributional effects that operate in the same direction as these economic transformations. It magnifies rather than mitigates the negative economic effects of globalization and technological change and exacerbates the social decline of vulnerable individuals and communities (Sambanis et al., 2018).

We draw on theories of comparative and international political economy to identify the economically vulnerable voters that are most affected by austerity. In short, economic vulnerability varies according to (1) skill level, (2) economic sector, and (3) routine job intensity. First, from a factor logic, low-skilled workers tend to be worse off in open, industrialized economies, while high-skilled laborers tend to benefit in such countries (Scheve & Slaughter, 2001). Second, from a sectoral logic, the manufacturing sector faces the greatest competition from firms in developing and emerging markets, while high-skilled service industries thrive in open economies (Jensen et al., 2017). Also, small firms find it harder to succeed in open economies, while large, productive firms are best positioned to exploit the gains from trade (Baccini et al., 2017). Finally, from an occupational logic, workers in
routine jobs are most likely to lose their jobs due to offshoring or automation (Gallego et al., 2022; Gingrich, 2019; Owen, 2020).

Austerity creates political disenchantment among these vulnerable voters because they are the most exposed to its material impacts (Wiedemann, 2024). They rely more heavily on social safety nets and public transfers than more privileged voters, and are directly affected by austerity measures. This particularly applies to large fiscal adjustments that do not allow governments to spare vulnerable voters or compensate them with parallel measures. Fiscal adjustments then raise doubts among vulnerable voters that governments are committed to make globalization a success for everybody, including the economically vulnerable. They infer that government parties are more responsive to economically more privileged voters who are less affected or potentially benefit from austerity than to vulnerable voters when fiscal trade-offs sharpen the divide between them (Bartels, 2008).

Although we focus on voter characteristics (i.e., the demand side), political parties (i.e., the supply side) play an important role in our argument in two ways. First, as we discuss in greater detail in Online Appendix B on pp. 3-6, populist parties have increasingly positioned themselves against fiscal austerity. In sum, lefti-leani populist parties have opposed austerity on average, although there was a tendency towards acceptance in the early 2000s. Right-leaning populist parties were more accepting of austerity in the past, but have become increasingly critical over the past two decades. This characterization is consistent with our qualitative analysis of major austerity periods in Europe, and is in line with recent findings that radical right parties oppose austerity measures proposed by government parties (Enggist & Pinggera, 2022). This, in turn, is consistent with new findings that populist parties quickly adapt to shifting voter opinions and emphasize new issues that allow them to challenge established parties (De Vries & Hobolt, 2020). Populist parties, therefore, allow vulnerable voters to express antigovernment sentiment.

Second, our argument requires that many vulnerable voters see a lack of alternatives among traditional, nonpopulist parties (Hübscher et al., 2023). This is plausible because a broad consensus among traditional (nonpopulist) political parties has supported the recent austerity waves (Blyth, 2013; Hopkin, 2020). Again, our qualitative analysis of traditional parties’ positions on major austerity episodes in

European countries confirms this (see Online Appendix B on pp. 3-6). These results demonstrate that traditional political parties regularly supported austerity measures. If they opposed them, they did so while in opposition, but supported them as government parties in earlier or later austerity episodes. This gives voters fewer opportunities to sanction governments, for example, by voting for the nonpopulist opposition, especially when the proausterity consensus cuts across political camps. But despite the importance of supply-side politics, our point is that vulnerable voters are more likely than their better-off counterparts to support populist parties when they lack nonpopulist, antiausterity alternatives.

More generally, voters’ responses can vary across contexts, countries, and time periods, depending on the existence of populist parties, nonpopulist parties’ past involvement in implementing austerity measures, the type of austerity, the nature of welfare states, and economic conditions. We explore these various moderating factors in the empirical analysis, but our key goals are to identify which types of voters are affected most strongly and to examine how their reactions differ from those of nonvulnerable voters. We expect that economically vulnerable individuals, on average, are more likely than economically safe individuals to vote for populist parties after an austerity package is implemented. Similarly, populist vote share, on average, should increase more in economically vulnerable than in economically prosperous electoral districts after an austerity package is introduced.

The first part of our analysis examines district-level election results in 12 Western European countries and (up to) 195 NUTS-2 (Nomenclature of Territorial Units for Statistics, level 2) regions. Our time span covers (up to) 99 elections between 1986 and 2018. We focus on elections for the lower house of the legislature. Each country appears only in years in which elections are held. The data on party vote shares on the district level are from the Constituency-Level Elections Archive (CLEA) database (Kollman et al., 2019).

Our main outcome variable measures support for populist parties in an electoral district in a given election.

To compute this variable, we first match the CLEA data with the Global Party Survey’s (Norris, 2019) classifications of political parties on an 11-point populism scale. This allows us to calculate a populism score for each district-election. This score is the weighted average of the populism scores of all parties in the district-election where parties are weighted by their vote shares. This variable theoretically ranges from 0 (pluralist parties receive all the votes) to 10 (populist parties receive all the votes). This measure varies across electoral districts and over time. We label this variable Populism Score. We also examine support for radical parties, many of which take a populist position. Using data from PopuList (Rooduijn et al., 2019), we evaluate the share of votes for radical left and right parties, which allows us to explore how austerity influences ideology.

Figures C2 and C3 in Online Appendix C on p. 8 display the distribution of our outcome variable across NUTS-2 regions and over time. The figures illustrate that half of the countries in the sample had already experienced a surge of votes for populist parties in the 1990s and not only during the past decade.

We measure austerity as the amount of deficitreducing policies implemented by the government in a given time period (Alesina et al., 2019; Devries et al., 2011). This indicator is based on government policy documents (e.g., budgetary reports) and reports from international organizations, such as International Monetary Fund country reports, to identify the timing and magnitude of a fiscal adjustment package. It captures policy decisions to reduce public spending or increase taxes as announced by the government and recorded in these documents, and indicates by how many percentage points these policies are expected

to reduce the deficit (as percent of GDP). The indicator captures the year when the policy change takes effect and has the advantage of directly capturing the government’s policy decision.

We use the cumulative amount of austerity implemented between the two elections, that is, the previous election in our data set and the election for which we examine votes. Note that this measure is continuous; 0 s indicate governments that do not implement austerity measures, that is, our control group. The fact that austerity measures are continuous implies that treated units receive the treatment with different degrees of intensity: Some austerity policies are mild, whereas others are quite severe. We label this variable Austerity.

In additional analyses, we also use a disaggregated version of this indicator that distinguishes between the number of deficit-reducing measures that are due to spending cuts versus tax increases. Moreover, we build a variable that captures the share of austerity measures that entail spending cuts over total austerity measures. Similarly, we build a dummy that takes a value of 1 if austerity measures involving spending cuts are larger than those concerning tax increases. The data come from Alesina et al. (2019). These last two variables allow us to explore whether cutting welfare expenditure triggers a stronger demand for populism than increasing taxes.

Figure C4 in Online Appendix C on p. 9 displays the temporal evolution of our austerity variable by country. There is evidence that the intensity of this measure varies quite dramatically among countries and over time. Overall, it illustrates that European governments have implemented austerity measures very frequently over the past three decades.

To measure economic vulnerability, we follow the international political literature on the distributional effects of globalization and automation. We use the share of unskilled workers and the share of workers

in manufacturing. Low-skilled workers have been negatively affected by both competition with cheap labor from emerging markets and technological shocks, whereas the manufacturing sector has been particularly hard hit by trade liberalization over the past 30 years. The data come from Colantone and Stanig (2018) and vary by NUTS-2 regions. We map each district to its NUTS-2 region to merge the outcome variable with variables capturing economic vulnerability.

We use the share of workers exposed to automation as a further proxy for economic vulnerability. To build this variable, we rely on the EU Labour Force Survey, which is a large household sample survey providing quarterly results on (1) the labor participation of people aged 15 and over and (2) people outside the labor force. For each labor participant, we have information on her occupation, which we match to the routine task intensity (RTI) score developed by Goos et al. (2014). We take the top most routine task-intense occupations and count their employment as routine jobs. We then calculate the share of workers in the most RTI occupations in each NUTS-2 region.

Note that we use economic vulnerability variables at their baseline value at the beginning of our period of analysis; this value does not change over time. We label these variables Share of Low-Skilled Workers, Share of Manufacturing Workers, and Share of Workers Exposed to Automation. Figure C5 in Online Appendix C on p. 9 displays the geographic distribution of the share of low-skilled workers across NUTS-2 regions.

Our analysis at the district level is a standard TWFE with a continuous treatment. We estimate the following baseline model:
Austerity , where is our outcome variable capturing the populism score in each district in each election year. is a matrix including our measures of economic vulnerability at baseline. The function

maps district to its NUTS-2 region . Austerity is a continuous variable scoring strictly positive values if austerity measures were implemented during the electoral period preceding the election. The key coefficient of interest is , which estimates the interaction term between the two main independent variables. It reflects how the impact of national-level austerity measures varies across districts with different degrees of economic vulnerability.

We are unable to estimate the coefficient of alone, because it is absorbed by (NUTS2) region fixed effects, that is, . Similarly, we are unable to estimate the coefficient of Austerity alone, because it is absorbed by country-year fixed effects, that is, . These fixed effects net out time-invariant differences across districts as well as time-variant differences across countries. The term captures any unaccounted-for variation.

In augmented model specifications, we enrich our baseline model with potential confounders. We include a China shock variable as in Colantone and Stanig (2018). Moreover, we include foreign direct investment (FDI) inflow, FDI outflow, and export growth to account for regional economic conditions. We also include the share of foreign-born people as a proxy for migration. This set of controls is at the baseline, that is, they vary only at the NUTS- 2 level. Thus, we interact each of these controls with our austerity variable to estimate their effects. We run ordinary least squares (OLS) regressions with robust standard errors clustered at the country-election year level.

Identifying the effect of austerity presents at least three challenges. First, in an effort to rule out anticipatory effects, we include lead variables that fake austerity measures before they are implemented. If we find that these are significant, this would be a clear indication of the presence of anticipatory effects because it would indicate that areas with large shares of manufacturing and low-skilled workers support populism regardless of the presence of austerity measures, which we do not observe. We also include NUTS-2-specific trends and find no evidence of pretrend effects, except for Share of Workers Exposed to Automation. Furthermore, we include our economic vulnerability variables in interaction with election-year to fixed effects to test whether economic vulnerability alone drives our results. We find no evidence that this is the case. In addition, we show that the results are similar if we include constituency fixed effects. Online Appendix D on pp. 14-17 reports the results of all of these tests.

In a second challenge, austerity is a potential outcome of negative economic conditions. Thus, economic crises may trigger support for populism among
vulnerable voters. To address this point, we leverage the fact that austerity measures do not perfectly correlate with negative economic conditions in Western European countries. In other words, while austerity correlates negatively with economic growth and fiscal balance, our data indicate that such measures have also been implemented during periods of economic stability and growth. Thus, to determine whether periods of economic crisis are driving our estimates, we run our main models on two subsamples: (1) observations experiencing sluggish economic growth and negative fiscal balance and (2) observations experiencing average or fast economic growth and average or positive fiscal balance.

Third, it seems likely that governments strategically implement austerity measures. In particular, they probably anticipate the negative electoral consequences of austerity measures and time their implementation to mitigate voters’ responses. For instance, there is a clear tendency for governments to implement austerity policies early and avoid them later in the electoral cycle, especially if their legislative majority is at risk (Hübscher & Sattler, 2017). We note that governments’ strategic behavior leads us to underestimate the effect of austerity on vulnerable voters.

Our goal is to test the general relationship between austerity and populism in a broad range of countries and periods. Cleaner identification strategies are possible for specific, well-selected austerity episodes in specific, well-selected countries (see, for instance, Fetzer, 2019). For one, our continuous treatment (i.e., austerity) switches on and off and it does not vary subnationally, though its interaction with economic vulnerability does. The question arises to what extent these results are unique to a particular case, or whether they apply to a broader range of countries and time periods. This leads to a well-documented trade-off between internal and external validity. For a broad, comparative analysis over time, identification is more difficult and requires stronger assumptions. Yet in exchange, we are able to explore the extent to which austerity contributes to populism in general, or only in particular and unique circumstances.

Table 1 reports the results of our main analysis. The coefficient of the interaction between variables capturing economic vulnerability and Austerity is positive and significant, as expected, in both the baseline models (Models 1-3) and in models that include

Notes: Ordinary least square (OLS) results with robust standard errors clustered by county-election year in parentheses. The unit of observation is NUTS-2-election year. The outcome variable is populism score. The key independent variable is the share of low-skilled workers, the share of manufacturing workers, or the share of workers exposed to automation interacted with austerity measures. District-level controls are interacted with austerity. The coefficient of the austerity variable alone is absorbed by country-year fixed effects, the coefficient of the moderating variable alone is absorbed by region fixed effects.
.
controls (Models 4-6). The share of low-skilled workers, share of manufacturing workers, and share of workers exposed to automation give similar results; their coefficients remain positive and significant, even when we include both at the same time on the right-hand side of the models (Model 7).

To ease the interpretation of the interaction term, we plot the estimates of the share of low-skilled workers. Figure 3 displays the linear predictions of Populism Score for different low-skilled workers in the case of austerity measures at their minimum and in the case of an average value of austerity measures. This figure reveals three key points. First, support for populism is always higher with austerity than without, but the difference is small in areas that are not economically vulnerable. Second, support for populism does not increase in regions with high shares of lowskilled workers with minimum levels of austerity, that is, the linear prediction is a flat line. Third, Populism Score increases dramatically in regions with high shares of low-skilled workers with (average) austerity measures.

The magnitude of these effects is substantial. In countries implementing (average) austerity measures, Populism Score increases by , moving Share of

Low-Skilled Workers from one standard deviation below the mean to one standard deviation above it. Conversely, in countries implementing minimum levels of austerity measures, Populism Score increases by a mere , moving Share of Low-Skilled Workers from one standard deviation below the mean to one standard deviation above it.

Notes: Ordinary least square (OLS) results with robust standard errors clustered by county-election year in parentheses. The unit of observation is NUTS-2 election year. The outcome variable is populism score. The key independent variable is the share of low-skilled workers interacted with austerity measures. Column headers indicate if a subsample or the full sample is used for the estimation.
.

To assess whether crises are a potential confounder, we rerun our main models, splitting the sample according to macroeconomic conditions, that is, low and high fiscal balance (Table 2). As expected, the effects are larger when fiscal balance is negative than when it is positive. However, our main findings remain unchanged even if there are no economic crises, that is, when macroeconomic conditions are sound. Our results are similar even when we interact fiscal balance with the share of low-skilled workers (Model 3). In short, our results are not a by-product of the correlation between austerity and economic crisis: Austerity independently sways voters toward populism.

In Online Appendix E on pp. 18-20, we show that our results are similar if we use (i) other proxies of economic vulnerability and (ii) economic growth rather than fiscal balance.

In Table 3, we distinguish between different types of austerity. We show that our results are similar if we rely on spending cuts rather consolidation (Models 1 and 2). Moreover, Models 3 and 4 indicate that measures of austerity relying more heavily on spending cuts trigger more support for populism than measures emphasizing tax increases. Models 5 and 6

show that the effect is similar for countries with low and high levels of welfare spending. This indicates that changes in welfare support matter more than levels: Current welfare state support is the reference point of a vulnerable voter against which she evaluates governments, and when the government cuts this baseline level of welfare, the voter reacts.

In addition, we run our main model specification, replacing Austerity with two dummies to indicate high and low austerity measures. We use the average value of (strictly positive) Austerity to create these two dummies. Models 7 and 8 report the results, which show that severe austerity measures are driving our results. This finding has three implications. First, it seems to indicate that voters are more likely to be aware of and observe the economic effects of large consolidation measures, and therefore to electorally sanction the parties that implement them. Second, to the extent that large consolidation measures are typically implemented by cross-party agreement, there is evidence that the lack of alternatives to the dominant narrative in favor of austerity fuels populism because dissatisfied voters have no other means of expressing their discontent. Yet, we note that this is only the case for vulnerable voters, as our theory suggests. Third, severe austerity measures make it particularly difficult for governments to spare, with targeted policies, econom-

Notes: Ordinary least square (OLS) results with robust standard errors clustered by county-election year in parentheses. The unit of observation is NUTS-2-election year. The outcome variable is populism score. The key independent variable is the share of low-skilled workers interacted with types of austerity measures. District-level controls are interacted with austerity. Column headers indicate if a subsample or the full sample is used for the estimation.
.
ically vulnerable workers, which may explain why they turn their vote to populist parties. In Online Appendix E on p. 21, we show that our results are similar when we use other proxies for economic vulnerability.

Table 4 reports the results of support for radical left and right parties. There are two take-away findings. First, only radical right parties gain from austerity; we find no effect for radical left parties (Models 1 and 4). Second, whether left or right governments implement austerity measures does not generally affect explanations of support for radical right/left parties (Models 2-3 and 5-6). This finding is confirmed when we use the share of manufacturing workers to proxy for economic vulnerability. For the share of workers exposed

to automation, we find some evidence that radical right (left) parties gain electoral consensus when mainstream left (right) parties implement austerity (see Online Appendix F on p. 25).

Furthermore, we illustrate how austerity affects support for different socioeconomic policies (see Table F1 in Online Appendix F on p. 23). We replace our main outcome, Populism Score, with outcomes that capture support for parties that are against international trade, the EU, migration, and minorities, and that support conservative values. Our results indicate that where austerity measures are implemented, economically vulnerable areas experience a surge of support for parties advocating autarky or conservative values, as well as Eurosceptic parties and antimigration parties. Radical right parties typically hold such positions, which implies that austerity causes economically vulnerable voters to move rightwards on socioeconomic issues.

We perform four additional robustness checks and report the results in Online Appendix G on pp. 27-34. First, our results are similar if we use other measures

Notes: Ordinary least square (OLS) results with robust standard errors clustered by county-election year in parentheses. The unit of observation is NUTS-2-election year. The outcome variables are the share of votes for radical left and right parties. The key independent variable is the share of low-skilled workers interacted with austerity measures. Column headers indicate if a subsample or the full sample is used for the estimation.
.
of support for populism. Second, our results are similar if we use the raw value of austerity rather than its logged value. Third, we find no evidence that austerity affects turnout. Fourth, we show that our results are not driven by the post-2010 period. Finally, we show that our results hold if we exclude one country at a time; thus they do not depend on the inclusion of any specific country in our sample.

Our individual-level analysis includes 12 Western European countries and (up to) 86,939 respondents for whom we have data. Our time span covers (up to) eight waves of the European Social Survey (ESS) administered between 2002 and 2016. Below, we describe the data and the empirical strategy and report our main results. In line with the district-level analysis, we exploit variation in individual exposure to national austerity policies depending on our measures of economic vulnerability. We expect economic vulnerability to moderate the extent to which national austerity measures affect individuals’ tendency to vote populist.

Our main outcome variable measures ESS respondents’ support for populism. We use each party’s populism score as described in the previous section and match it to the party for which the respondent voted in the most recent election before the ESS survey.

To measure austerity, we rely on the variable described in the previous section. We capture the austerity packages that were implemented during the electoral period that is leading up to the election recorded in a particular ESS wave. In our main model specification, we use a dummy that takes a value of 1 if any austerity measure was introduced during the electoral period before the election that we analyze. To capture economic vulnerability, we use the number of years of education of each respondent, which identifies low-skilled workers in line with the district-level analysis. Years of education is homogeneous across countries that have different education systems. We split this variable into three dummies: (1) Lower Secondary (less than 10 years of education), (2) Upper Secondary (10-15 years of education), and (3) Tertiary (more than 15 years of education). Tertiary is the baseline category in the analysis; that is, it is the excluded variable. Furthermore, we use a dummy coded as 1 if respondents work in manufacturing. This variable is built on the NACE (Statistical Classification of Economic Activities in the European Community) trade category reported in the ESS.

We also include a variable measuring exposure to automation at the individual level. Following Goos et al. (2014), we convert varying occupational measures into a two-digit ISCO-88 code and link it to an aggregated RTI index. Then, following Gingrich

Note: Ordinary least square (OLS) results with robust standard errors clustered at the country-wave level in parentheses. The unit of observation is individualsurvey wave. The outcome variable is populism score. The key independent variables are economic vulnerability variables interacted with austerity measures. Individual-level controls are interacted with austerity. The coefficient of the austerity variable alone is absorbed by country-year fixed effects.
.
(2019), we aggregate the RTI measure into five quintiles, rescaled to 0 (least affected) to 1 (most affected), which allows us to identify broad categories of exposure.

In line with the district-level analysis, our analysis at the individual level is a standard TWFE. We estimate the following baseline model:
Austerity ,
where is our outcome variable, which captures respondent’s support for populism in wave in country is a matrix that includes our measures of economic vulnerability: education, manufacturing,

and exposure to automation. Austerity is a dummy scored as 1 if country implements austerity measures in the electoral period preceding the election recorded in ESS wave . The function maps respondent to its country . In this analysis, the key coefficient of interest is , which estimates the interaction term between the two main independent variables. We are unable to estimate the coefficient of Austerity alone, because it is absorbed by country-year fixed effects, that is, . The term captures the residuals.

In the augmented model specifications, we enrich our baseline model with a host of individual-level characteristics including gender and age, which absorb an important variation of our outcome. We also add dummies for retired respondent, student, unemployed respondent, self-employed respondent, and respondent working in services. We interact each of these controls with Austerity to estimate their effects.

We run OLS regressions with robust standard errors clustered at the country-wave level.

We report the results in Table 5. In all models, the interaction terms between economically vulnerable individuals and austerity measures are positive and statistically significant, confirming the results of the district-level analysis. Importantly, the coefficient of the interaction term remains the same when we include individual-level controls interacted with austerity.

To ease the interpretation of the results, we plot the estimates of the interaction term between education and austerity in Figure 4. The figure displays the marginal effect of Lower Secondary Education on Populism Score with and without austerity. Less-educated individuals are significantly more likely than highly educated individuals to support populist parties if austerity measures have been implemented. Without austerity measures, less-educated individuals are not more likely to support populist parties than highly educated individuals. The effect is sizable: Populism Score is six times higher with austerity than without. We also find that individuals with an upper secondary education are more likely to support populist parties where austerity policies have been introduced, though the magnitude of the effect is significantly smaller

than that found for individuals with a lower secondary education.

Finally, we perform a large number of robustness checks in line with the district-level analysis (see Online Appendix H on pp. 35-41). All these tests leave our results unchanged. All in all, the individual-level analysis confirms our district-level findings: Austerity increases support for populism more among the losers than among the winners from globalization and automation.

This paper examines the political effects of fiscal austerity in open economies. It shows that economically vulnerable voters-that is, low-skilled workers, workers in the manufacturing industry, and workers in routine jobs-increasingly turn to populist parties when governments implement fiscal adjustment measures. We find this effect for both district-level election and individual-level voting data in Western European countries since the 1990s. Austerity has distributional effects that magnify, rather than mitigate, the negative economic effects of globalization and technological change for many workers. These voters therefore begin to question government promises to make globalization a success for everyone.

These results imply that economic policy and government decisions play a crucial role in the mechanism that led to the backlash against globalization. Governments have a variety of ways to moderate the adverse effects of globalization and technological change. But if they fail to use these means to compensate voters for the increased social risk they face in open economies, populist parties will be able to exploit the growing antiglobalization sentiment among dissatisfied voters. The economic origins of populism, therefore, are not purely external or unavoidable. Public policies-especially austerity policies-are crucial because they undermine the “embedded liberalism” compromise of the postwar period that protected vulnerable workers from the enhanced social risks inherent in open economies (Bisbee et al., 2020).

These findings also have important implications for government policy after the Covid-19 crisis. Governments have spent large amounts to reduce the pandemic’s economic impact. A crucial, long-term question is how to deal with the public debts this has generated. Our results demonstrate that a return to austerity policies after the crisis would be very politically contentious. While government spending has helped prevent large-scale economic and political

destabilization, the pandemic has had very unequal effects across societal groups (Bambra et al., 2021). If vulnerable groups are left to repay the bulk of the cost of these government interventions, this will likely fuel further support for populist rhetoric and populist parties.

Our study examines the overall effect of austerity on votes in different political and economic contexts. We evaluate how reactions to austerity vary across these contexts, but our research design cannot provide definitive answers to this question. We leverage a large amount of regional and individual variation for our key moderating factor, economic vulnerability, but there is less variation in our data on national contextual factors. Future research should further explore how the political-economic context matters, in addition to the voter characteristics that we study.

Previous versions of this paper were presented at the Annual Conference of the International Political Economy Society, the Annual Meetings of the American Political Science Association and the European Political Science Association, the ETH Public Policy lunch seminar, the Global Research in Political Economy webinar, the Political Science Guest Speaker Workshop at Stanford University, and seminars at the European University Institute, Georgetown University, the University of Konstanz, the University of Pittsburgh, the University of Oxford, Washington University in Saint Louis, and the WZB Berlin Social Science Center. We thank the participants at these seminars, Francesco Amodio, Eva Anduiza, Abel Brodeur, Giorgio Chiovelli, Federico Ferrara, Ken Scheve, Eric Voeten, and Steve Weymouth for comments on this paper and Jane Gingrich for extensive advice on data sources. We thank Giacomo Lemoli for advice on Stata coding. We thank Akos Mate, Sean Nossek, and Colin Walder for outstanding research assistance. Leo Baccini acknowledges financial support from the Canadian Social Sciences and Humanities Research Council (grant no. 430-2018-1145). Thomas Sattler acknowledges financial support from the Swiss National Science Foundation (grant no. 165480).

Alesina, Alberto, Carlo Favero, and Francesco Giavazzi. 2019. Austerity: When It Works and When It Does Not. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Arias, Eric, and David Stasavage. 2019. “How Large Are the Political Costs of Fiscal Austerity.” Journal of Politics 81(4): 1517-22.
Armingeon, Klaus, Kai Guthmann, and David Weisstanner. 2016. “Choosing the Path of Austerity: A Neo-Functionalist Explanation of Welfare-Policy Choices in Periods of Fiscal Consolidation.” West European Politics 39(4): 628-47.
Armingeon, Klaus, Virginia Wenger, Fiona Wiedemeier, Christian Isler, Laura Knöpfeland David Weisstanner, and Sarah Engler. 2019. “Comparative Political Data Set 1960-2017.” Electronic Database, http://www.cpds-data.org.

Autor, David H., David Dorn, and Gordon H. Hanson. 2013. “The China Syndrome: Local Labor Market Effects of Import Competition in the United States.” American Economic Review 103(6): 2121-68.
Baccini, Leonardo, Pablo M. Pinto, and Stephen Weymouth. 2017. “The Distributional Consequences of Preferential Trade Liberalization: Firm-Level Evidence.” International Organization 71(2): 373-95.
Baccini, Leonardo, and Stephen Weymouth. 2021. “Gone for Good: Deindustrialization, White Voter Backlash, and U.S. Presidential Voting.” American Political Science Review 115(2): 550-67.
Ballard-Rosa, Cameron, Mashail Malik, Stephanie Rickard, and Ken Scheve. 2021. “The Economic Origins of Authoritarian Values: Evidence from Local Trade Shocks in the United Kingdom.” Comparative Political Studies (Online First).
Bambra, Clare, Julia Lynch, and Katherine E. Smith. 2021. The Unequal Pandemic: Covid-10 and Health Inequalities. Bristol: Policy Press.
Bansak, Kirk, Michael Bechtel, and Yotam Margalit. 2021. “Why Austerity? The Mass Politics of a Contested Policy.” American Political Science Review 115(2): 486-505.
Barnes, Lucy, and Timothy Hicks. 2018. “Making Austerity Popular: The Media and Mass Attitudes Towards Fiscal Policy.” American Journal of Political Science 62(2): 340-54.
Barta, Zsófia, and Alison Johnston. 2018. “Rating Politics? Partisan Discrimination in Credit Ratings in Developed Economies.” Comparative Political Studies 51(5): 587-620.
Bartels, Larry M. 2008. Unequal Democracy: The Political Economy of the New Gilded Age. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Bisbee, James, Layna Mosley, Thomas B. Pepinsky, and B. Peter Rosendorff. 2020. “Decompensating Domestically: The Political Economy of Anti-Globalism.” Journal of European Public Policy 27(7): 1090-102.
Blyth, Mark. 2013. Austerity-The History of a Dangerous Idea. New York: Oxford University Press.
Bodea, Cristina, and Masaaki Higashijima. 2017. “Central Bank Independence and Fiscal Policy: Can the Central Bank Restrain Deficit Spending?” British Journal of Political Science 47(1): 47-70.
Bremer, Björn, Swen Hutter, and Hanspeter Kriesi. 2020. “Dynamics of Protest and Electoral Politics in the Great Recession.” European Journal of Political Research 59(4): 842-66.
Colantone, Italo, and Piero Stanig. 2018. “The Trade Origins of Economic Nationalism: Import Competition and Voting Behavior in Western Europe.” American Journal of Political Science 62(4): 936-53.
Copelovitch, Mark, Jeffry Frieden, and Stefanie Walter. 2016. “The Political Economy of the Euro Crisis.” Comparative Political Studies 49(7): 811-40.
Cremaschi, Simone, Paula Rettl, Marco Cappelluti, and Catherine De Vries. 2023. “Geographies of Discontent: Public Service Deprivation and the Rise of the Far Right in Italy.” Harvard Business School Working Paper 24-024. Available at: https:// www.hbs.edu/ris/Publication Files/24-024_da5e436e-b4e8-4215-b788-f6043dbc7d1f.pdf
De Vries, Catherine, and Sara Hobolt. 2020. Political Entrepreneurs: The Rise of Challenger Parties in Europe. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Devries, Pete, Jaime Guajardo, Daniel Leigh, and Andrea Pescatori. 2011. “A New Action-Based Dataset of Fiscal Consolidation.” IMF Working Paper .
Enggist, Matthias, and Michael Pinggera. 2022. “Radical Right Parties and Their Welfare State Stances: Not so Blurry After All?” West European Politics 45(1): 102-28.
Fetzer, Thiemo. 2019. “Did Austerity Cause Brexit?” American Economic Review 109(11): 3849-86.
Frieden, Jeffry A. 2000. Global Capitalism: Its Fall and Rise in the Twentieth Century. New York: Norton & Company.

Gallego, Aina, Thomas Kurer, and Nikolas Schöll. 2022. “Neither Left-Behind nor Superstar: Ordinary Winners of Digitalization at the Ballot Box.” Journal of Politics 84(1): 481-36.
Gidron, Noam, and Peter A. Hall. 2017. “The Politics of Social Status: Economic and Cultural Roots of the Populist Right.” British Journal of Sociology 68(S1): S57-S84.
Giger, Nathalie, and Moira Nelson. 2011. “The Electoral Consequences of Welfare State Retrenchment: Blame Avoidance or Credit Claiming in the Era of Permanent Austerity.” European Journal of Political Research 50(1): 1-23.
Gingrich, Jane. 2019. “Did State Responses to Automation Matter for Voters?” Research and Politics 6(1): 1-9.
Gingrich, Jane, and Ben Ansell. 2012. “Preferences in Context: Micro Preferences, Macro Contexts, and the Demand for Social Policy.” Comparative Political Studies 45(12): 1624-54.
Goos, Maarten, Alan Manning, and Anna Salomons. 2014. “Explaining Job Polarization: Routine-Based Technological Change and Offshoring.” American Economic Review 104(8): 2509-26.
Grittersová, Jana, Indridi H. Indridason, Christina C. Gregory, and Ricardo Crespo. 2016. “Austerity and Niche Parties: The Electoral Consequences of Fiscal Reforms.” Electoral Studies 42(June): 27689.

Halikiopoulou, Daphne, and Tim Vlandas. 2016. “Risks, Costs and Labour Markets: Explaining Cross-National Patterns of Far Right Party Success in European Parliament Elections.” Journal of Common Market Studies 5(3): 636-55.
Hallerberg, Mark, and Guntram Wolff. 2008. “Fiscal Institutions, Fiscal Policy and Sovereign Risk Premia in EMU.” Public Choice 136(3): 379-96.
Hays, Jude C. 2009. Globalization and the New Politics of Embedded Liberalism. New York: Oxford University Press.
Hellwig, Timothy, and David Samuels. 2007. “Voting in Open Economies-The Electoral Consequences of Globalization.” Comparative Political Studies 40(3): 283-306.
Hopkin, Jonathan. 2020. Anti-System Politics: The Crisis of Market Capitalism in Rich Democracies. New York: Oxford University Press.
Hübscher, Evelyne, and Thomas Sattler. 2017. “Fiscal Consolidation under Electoral Risk.” European Journal of Political Research 56(1): 151-68.
Hübscher, Evelyne, Thomas Sattler, and Markus Wagner. 2021. “Voter Responses to Fiscal Austerity.” British Journal of Political Science 51(4): 1751-60.
Hübscher, Evelyne, Thomas Sattler, and Markus Wagner. 2023. “Does Austerity Cause Polarization?” British Journal of Political Science 53(4): 1170-88.
Jensen, J. Bradford, Dennis P. Quinn, and Stephen Weymouth. 2017. “Winners and Losers in International Trade: The Effects on US Presidential Voting.” International Organization 71(3): 423-57.
Kayser, Mark A., and Michael Peress. 2012. “Benchmarking across Borders: Electoral Accountability and the Necessity of Comparison.” American Political Science Review 106(3): 661-84.
Kollman, Ken, Allen Hicken, Daniele Caramani, David Backer, and David Lublin. 2019. Constituency-Level Elections Archive. Ann Arbor, MI: Center for Political Studies, University of Michigan [producer and distributor]. http://www.electiondataarchive.org.
Konstantinidis, Nikitas, Konstantinos Matakos, and Hande HutluEren. 2019. “‘Take Back Control’? The effects of Supranational Integration on Party-System Polarization.” Review of International Organizations 14(2): 297-333.

Kurer, Thomas, and Aina Gallego. 2019. “The Distributional Consequences of Technological Change: Worker-Level Evidence.” Research and Politics 6(1).
Margalit, Yotam. 2011. “Costly Jobs: Trade-Related Layoffs, Government Compensation, and Voting in U.S. Elections.” American Political Science Review 105(1): 166-88.
Milner, Helen V. 1988. Resisting Protectionism: Global Industries and the Politics of International Trade. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Milner, Helen V. 2021. “Voting for Populism in Europe: Globalization, Technological Change, and the Extreme Right.” Comparative Political Studies 54(13): 2286-320.
Mosley, Layna. 2003. Global Capital and National Governments. Cambridge: Cambridge University Press.
Norris, Pippa. 2019. “The Global Party Survey (V1.0).” https://www. globalpartysurvey.org.
Norris, Pippa, and Ronald Inglehart. 2019. Cultural Backlash: Trump, Brexit and the Rise of Authoritarian Populism. Cambridge: Cambridge University Press.
Owen, Erica. 2020. “Firms vs. Workers? The Politics of Openness in an Era of Global Production and Automation.” Paper presented in the Global Research in International Political Economy (GRIPE) Seminar, June 10, online.
Owen, Erica, and Noel Johnston. 2017. “Occupation and the Political Economy of Trade: Job Routineness, Offshoreability and Protectionist Sentiment.” International Organization 71(4): 665-99.
Pierson, Paul, ed. 2001. The New Politics of the Welfare State. New York: Oxford University Press.
Richtie, Melinda, and Hye Young You. 2020. “Trump and Trade: Protectionist Politics and Redistributive Policy.” Working Paper, UC Riverside and New York University.
Rickard, Stephanie J. 2015. “Compensating the Losers: An Examination of Congressional Votes on Trade Adjustment Assistance.” International Interactions 41(1): 46-60.
Rooduijn, Matthijs, Stijn Van Kessel, Caterina Froio, Andrea Pirro, Sarah De Lange, Daphne Halikiopoulou, Paul Lewis, Cas Mudde, and Paul Taggart. 2019. “The PopuList: An Overview of Populist, Far Right, Far Left and Eurosceptic Parties in Europe.” www. popu-list.org.
Rudra, Nita. 2005. “Globalization and the Strengthening of Democracy in the Developing World.” American Journal of Political Science 49(4): 704-30.
Sambanis, Nicholas, Anna Schultz, and Elena Nikolova. 2018. “Austerity as Violence: Measuring the Effects of Economic Austerity on Pro-Sociality.” EBRD Working Paper No. 220.
Sattler, Thomas. 2013. “Do Markets Punish Left Governments?” Journal of Politics 75(2): 343-56.
Scheve, Kenneth, and Matthew J. Slaughter. 2001. “What Determines Individual Trade Policy Preferences?” Journal of International Economics 54(2): 267-92.
Talving, Liisa. 2017. “The Electoral Consequences of Austerity: Economic Policy Voting in Europe in Times of Crisis.” West European Politics 40(3): 560-83.
Vlandas, Tim, and Daphne Halikiopoulou. 2022. “Welfare State Policies and Far Right Party Support: Moderating ‘Insecurity Effects’ Among Different Social Groups.” West European Politics 45(1): 24-49.
Walter, Stefanie. 2010. “Globalization and the Welfare State: Testing the Microfoundations of the Compensation Hypothesis.” International Studies Quarterly 54(2): 403-26.

Wiedemann, Andreas. 2024. “The Electoral Consequences of Household Indebtedness under Austerity.” American Journal of Political Science 68(2): 354-71.

Additional supporting information can be found online in the Supporting Information section at the end of this article.

How to cite this article: Baccini, Leonardo, and Thomas Sattler. 2024. “Austerity, economic vulnerability, and populism.” American Journal of Political Science 1-17.
https://doi.org/10.1111/ajps. 12865