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Enregistrement W2249040193

Les Incitatifs Fiscaux Pour Les Anges Investisseurs (Tax Incentives for Business Angels)

2013· article· fr· W2249040193 sur OpenAlexaffabout
Cécile Carpentier, Jean‐Marc Suret

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveTax incentiveBusinessVenture capitalFinanceAccountingPublic economicsEconomicsMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, public policy makers have devoted increasing attention to business angels as a means of increasing the supply of early stage venture capital. Business angels are valuable smart money investors, who are qualified to provide advice about management and contacts, along with hands-on assistance. To promote investing by angels, several governments have implemented or are studying tax incentives. We have detected such programs in more than 60 jurisdictions. In Canada, five provinces and one territory offer business angels tax incentives. However, the design and implementation of tax incentives in the area of small business finance remains a challenging task, and several programs miss their target.This article surveys and provides a critical analysis of all the programs we have detected worldwide. Our objective is to provide an analysis framework and suggestions for policy makers and various groups that are clamouring for tax benefits. After clarifying the definition of business angels and surveying the motives behind the implementation of tax incentives focused on this category of investors, we develop a twofold analytical framework to study various types of incentives. The first framework is devoted to the advantages and drawbacks of the main types of incentives: upfront credit, capital gains deduction, loss deductions. The second framework relies on best practice rules in the area of small business finance incentives, as proposed by researchers and international organizations like the OECD. In the following sections of the article, we use this framework as a tool to analyze the main programs devoted to business angels in the United States, Europe, Asia, and Canada.As the OECD asserts, granting high net worth individuals greater incentives may increase the number of financial investors but not investors -- that is, the ones who are presumably providing expertise and contacts in addition to money. Our review indicates that policy makers around the world have not considered this risk. We observe a double paradox. First, despite the benefits of ex-post advantages over upfront credits, the bulk of the programs use upfront credits to promote angel investing. Second, even if the programs are generally presented and described as targeting business angels, most are open to all informal investors, without consideration of their capacity to provide advice and guidance to startups. Most often, the programs are not focused on good-quality high-growth companies, which provide most of the job creation and economic growth effects. Those weaknesses are significant. As designed, the programs should attract numerous unsophisticated investors looking for tax relief. In turn, those investors will increase the stock's valuation and reduce the expected returns of business angels. We provide our recommendations in the last part of this article. We contend that this analysis can provide helpful insight and serve as a reference for Canadian policy makers. The appendix contains a short description of each of the 60 programs we analyzed and the links thereto.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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