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Policy Diffusion Speed: A Replication Study Using the State Policy Innovation and Diffusion Database
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AI
DOI：10.1177/14789299211052828.png)
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摘要
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数据积累的努力正在推动政策创新扩散研究向新的方向发展。本研究利用其中一项努力成果，即“州政策创新与扩散数据库”，来检验政策属性（如显著性、复杂性）是否影响创新采纳速度的论断。研究发现，政策复杂性确实对政策显著性的效应产生负向推动作用。然而，该研究还发现，在“州政策创新与扩散”数据库的主要组成部分中，这些条件效应存在显著异质性。此外，尽管未能完全解决便利抽样偏误的问题，但研究表明，对结果进行一次再加权以捕捉州政策创新总体假设分布后，基本结果并未发生改变。文章最后探讨了未来研究方向，包括对美国联邦制下政策扩散及跨国政策扩散的研究。
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