Three essays on entrepreneurship and alternative economic development policies
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of rurality on early-stage necessity and opportunity entrepreneurship among women and men in America from three rural typology perspectives.To achieve this objective, I build a dataset that combines GEM U.S. individual data for 2005-2010 and county economic characteristics from the Bureau of Labor Statistics and the Census Bureau.I use three typologies to define rurality and compare the results, the OMB metro-nonmetro classification system (2003), Isserman (2005) and county population density.I further analyze this data in subsamples by gender using cross-section time-series rare events logistic regression with clustered robust errors and year fixed effects.Key findings indicate the three rural typologies show similar results in magnitude, direction and significance, although population density shows sensitivity to the rurality variable and subsamples.Also, compared to women in OMB metro counties in America, women who live in OMB nonmetro counties have a higher probability of engaging in opportunity entrepreneurship.This probability increases with college education and decreases if the woman lives alone or is retired.Among men, living in OMB nonmetro or Isserman rural counties also increases their probability of engaging in opportunity entrepreneurship.College education and being African American also increases this probability.Predictors of necessity entrepreneurship are having an income below 50,000 among women and being employed part time among men.x Essay 2 This study uses the resource-based view of the firm in the context of neoclassical economics and the concept of additionality to determine the effect of public sources of start-up capital on entrepreneurial performance at the business and state levels.To attain this objective, the study develops a dataset that combines the 2007 Survey of Business Owners (SBO) Public Use Microdata Sample (PUMS) (released August 2012) with state data from the Census Bureau's Business Dynamics Statistics.The final dataset contains over one million observations from firms across the US that were operational in 2007, and is analyzed using OLS and two-stage least squares (2SLS) with two alternative instrumental variables.Public sources of start-up capital include government loans, government guaranteed loans and grants, and are combined into one indicator.Results indicate that public intervention in the provision of start-up capital has a marginal negative effect on business employment, and a positive effect in the long term (once the firm is established) on the state establishment entry rate compared to using private sources of capital.This comparative study fills a gap in the literature by providing strong theoretical and empirical evidence on the effect at the business level and the additionality effect at the state level of offering public sources of start-up capital to firms across the US.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».