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Enregistrement W2644075001 · doi:10.3386/w24118

The Diffusion of New Institutions: Evidence from Renaissance Venice's Patent System

2017· report· en· W2644075001 sur OpenAlexaff
Stefano Comino, Alberto Galasso, Clara Graziano

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2017
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEinaudi Institute for Economics and Finance
Mots-clésGuildStatuteCraftCompetition (biology)Statutory lawPoliticsThe RenaissancePolitical scienceEconomicsLawPolitical economyBusinessHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What factors affect the diffusion of new economic institutions? This paper examines this question by exploiting the introduction of the first regularized patent system, which appeared in the Venetian Republic in 1474. We begin by developing a model that links patenting activity of craft guilds with provisions in their statutes. The model predicts that guild statutes that are more effective at preventing outsiders' entry and at mitigating price competition lead to less patenting. We test this prediction on a new dataset that combines detailed information on craft guilds and patents in the Venetian Republic during the Renaissance. We find a negative association between patenting activity and guild statutory norms that strongly restrict entry and price competition. We show that guilds that originated from medieval religious confraternities were more likely to regulate entry and competition, and that the effect on patenting is robust to instrumenting guild statutes with their quasi-exogenous religious origin. We also find that patenting was more widespread among guilds geographically distant from Venice, and among guilds in cities with lower political connections, which we measure by exploiting a new database of noble families and their marriages with members of the great council. Our analysis suggests that local economic and political conditions may have a substantial impact on the diffusion of new economic institutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,710
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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