Bankruptcy Laws and Entrepreneur– Friendliness
Notice bibliographique
Résumé
Using bankruptcy laws as a case of formal institutions, we show how formal institutions impact entrepreneurship development. Historically, bankruptcy laws usually have been harsh. Recently, many governments have realized that entrepreneur–friendly bankruptcy laws can not only lower exit barriers, but also lower entry barriers for entrepreneurs. Since bankruptcy laws are not uniform around the world, it is important to understand how they differ in their friendliness to entrepreneurs. This article focuses on six dimensions of entrepreneur–friendliness: (1) the availability of a reorganization bankruptcy option, (2) the time spent on bankruptcy procedures, (3) the cost of bankruptcy procedures, (4) the opportunity to have a fresh start in liquidation bankruptcy, (5) the opportunity to have an automatic stay of assets during reorganization bankruptcy, and (6) the opportunity for entrepreneurs and managers to remain on the job after filing for bankruptcy. In an effort to cover both developed and emerging economies and to draw on geographically diverse examples, we use data from Australia, Canada, Chile, Finland, Hong Kong, Japan, Norway, Peru, Singapore, South Korea, Thailand, the United States, and other countries to illustrate these differences. Overall, this article contributes to the institution–based view of entrepreneurship by highlighting the important role that formal institutions such as bankruptcy laws play behind entrepreneurship development around the world.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».