动态离散选择模型是研究福利领取状态依赖性的重要工具。此类模型的一个常见假设是收益接收序列遵循有条件的马尔可夫过程。当收款过程随着时间的推移而汇总时，这一性质涉及到估计的期与期利益转移概率应如何关联。本文利用来自行政记录的高质量月度数据，评估了挪威福利收益动态中是否存在条件马尔可夫属性。我们发现标准条件马尔可夫模型是严重错误的。估计的状态依赖性在很大程度上受到所选择的分析时间单位的影响，过去收益接收的平均治疗效果随着聚合水平的增加而增加。通过允许更丰富的福利动态类型，该模型可以得到很大的改进:我们发现了福利接收中持续时间和发生依赖的有力证据。考虑到进入过程和持续过程中的异质性，我们发现观察到的特征和持续未观察到的特征的影响存在重要差异。根据我们首选的模型，首次领取救济金的人每月持续领取救济金的概率比以前没有领取救济金的人的入职率高37个百分点。在12个月期间，这相当于平均5个百分点的治疗效果。