Entrepreneurial Finance and the Flat-World Hypothesis: Evidence from Crowd-Funding Entrepreneurs in the Arts
Notice bibliographique
Résumé
We examine the geography of early stage entrepreneurial finance in the context of an internet marketplace for funding new musical artist-entrepreneurs. A large body of research documents that investors in early-stage projects are disproportionately co-located with the entrepreneur. Theory predicts this will be particularly true of artist-entrepreneurs with preliminary-stage projects, difficult-to-contract-for effort, difficult-to-observe creativity, negligible tangible assets, and limited reputations. At the same time, however, observers of the spatial effects of the internet and related technologies report that many economic activities have become much less geographically dependent. At an aggregate level, the internet marketplace we examine does indeed demonstrate a spatial transformation of the entrepreneurial finance process: the average distance between investors and artist-entrepreneurs is 4,831 km. However, geography still matters; investors are disproportionately likely to be local and, conditional on investing, local investors invest more. This apparent role for proximity is strongest before entrepreneurs visibly accumulate capital. Within a single round of financing, local investors are more likely to engage earlier in the funding cycle. However, this difference in the timing of investment is almost entirely explained by a particular type of investor, whom we characterize as 'family, friends, and fans.' We conjecture that these individuals, who are disproportionately co-located with the entrepreneur, have offline information about the entrepreneur and therefore derive less new information from observing the aggregate financing raised. We speculate that the path-dependent role of this offline network in conveying information to the online community limits the 'flat world' potential of these communication technologies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».