Venture capital, entrepreneurship, and public policy
Notice bibliographique
Résumé
The existing literature in both public economics and financial economics often fails to consider how appropriate and effective public policy may be in promoting the venture capital industry. Public economics has dealt extensively with the effect of taxes and subsidies but has neglected the unique role of venture capitalists as active investors who provide not only funding but added value. Financial economics has emphasized the special role of the venture capitalist but has not focused on the real effects of venture capital in industry equilibrium or the role of public policy. This volume in the CESifo Seminar series brings together experts in public and financial economics to develop a theoretically and empirically informed international policy perspective for an era in which policymakers increasingly look to venture capital as a source of jobs, innovation, and economic growth. The chapters in part I analyze data on the levels of venture capital fundraising in Europe, problems in the bank-oriented beginnings of German venture capital finance in the 1970s, and the inefficiency of Canadian labor-sponsored venture capital funds. Part II looks at the effect of venture capital on labor market performance, the importance of exit opportunities, and the effect of information inflows on the venture capital cycle. The chapters in part III take the perspective of public economics, reviewing the role of public policy in addressing potential market failures, improving the quality of venture capital investments, and affecting entrepreneurial business activity through tax policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».