Inter‐state dynamics of invention activities, 1930–2000
1930—2000年美国各州发明活动的动态演变AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要使用跨州长期数据研究地区知识活动分布与收敛，直接对应宏观面板。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
1930—2000年美国各州发明活动的动态演变
- 研究问题
- 美国各州人均专利的横截面分布是否呈现知识收敛？作者关注长期分布的集中程度、各位置的流动性及收敛速度。
- 方法与思路
- 作者使用1930—2000年美国本土四十八州的人均专利数据，以离散状态马尔可夫链刻画分布转移并检验收敛。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称数据支持知识收敛：极端位置的州更易移向中间，极限分布较初始分布集中，但向该分布收敛的速度缓慢。
- 阅读关注点
- 应核对状态区间划分、转移概率估计、极限分布存在的条件，以及集中程度与收敛速度的统计检验和敏感性分析。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断转移机制是否稳定；人均专利能否充分代表知识水平，以及慢收敛的具体量级均未说明。
原文摘要
Abstract We study the dynamics of the cross‐section distribution of patents per capita for the 48 continental US states from 1930 to 2000 using a discrete‐state Markov chain. We test for and find evidence in favor of the (knowledge) convergence hypothesis. The distribution of patents is converging to a limiting distribution that is significantly more concentrated than its initial distribution. States in the extreme are more mobile than states in the middle of the cross‐sectional distribution and are likely to move to the middle. However, the rate of convergence to the limiting distribution is ‘slow’. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.