Entrepreneurs’ Legal Status Choices and the C Corporation Survival Penalty
Notice bibliographique
Résumé
Foundational to the American Dream is the ability to easily and rapidly start a new business. Over the past quarter‐century, the limited liability company (LLC) dramatically shifted the choice of legal status calculus for entrepreneurs, and in its wake a consensus against the use of traditional C corporations by closely‐held firms emerged. The C corporation, scholars argued, had fatal drawbacks despite its simplicity: tax disadvantages as well as governance inflexibility. Due to historically limited sources of data, there has been little empirical research on choice of entity generally and none that explores the anti‐C corporation thesis in particular. Have C corporations underperformed as compared to similarly situated businesses with alternative legal statuses? This article exploits a large panel dataset that contains legal status, owner, business, financing, and other firm‐specific information collected from an eight‐year survey of nearly 5,000 enterprises that were formed in 2004. It presents four main results. First, C corporation status is associated with firm failure rates that are 38 percent higher (significant at 0.1 percent) than those of non‐C corporations with similar characteristics. Second, this C corporation survival penalty persists at nearly the same magnitude and significance even after a subset of “anticipated cash‐exit” C corporations with (a) venture capital investors or (b) employee stock option plans are separated out. Third, nonwhite and foreign‐born entrepreneurs have a significantly higher likelihood of choosing C corporation status. Fourth, within the subset of firms that appear eligible to elect out of the default (subchapter C) corporate tax classification and into the tax‐advantaged subchapter S classification, nonwhite and older entrepreneurs are significantly more likely to remain in C corporation status. These findings suggest that increasing legal status complexity is unlikely to be neutral from a distributive perspective, and may be disproportionately burdensome for marginalized entrepreneurs.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».