ENTRY-LEVEL ENTREPRENEURS AND THE CHOICE-OF-ENTITY CHALLENGE
Notice bibliographique
Résumé
For first-time, lower-income and credit-constrained entrepreneurs (“entry-level entrepreneurs”), the employment tax savings proffered by a longstanding tax shelter known as the “Sub-S Shelter” can be particularly salient. Such hypersalience is problematic from a policy perspective. It not only increases the costs and complexity of the entry-level entrepreneur’s deliberation process concerning the appropriate entity for her business, but it distorts her incentives to choose the entity that best supports her business’s future growth. I argue that because the hypersalience of the Sub-Shelter is likely to be more pronounced for entry-level entrepreneurs than for entrepreneurs with more experience or better access to capital, the burdens of the shelter are distributionally regressive. As an alternative to full-scale reforms that would eliminate the demand for the Sub-S Shelter but may be politically infeasible, I suggest that the shelter’s regressive hypersalience can be addressed by government measures to provide choice-of-entity information tailored to the needs and concerns of entry-level entrepreneurs. Such targeted information can mitigate the hypersalience of the Sub-S Shelter by underscoring the risks of relying on it, while highlighting the real option value of choosing a more flexible business entity such as an LLC. By nudging entry-level entrepreneurs towards neutrality in regard to their choice-of-entity decisions, this approach has the potential to improve both the efficiency and the equity of a key step in formalizing a new business.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».