본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

머신러닝 모형을 활용한 창업기업의 후속투자 결정요인 분석

Machine Learning-Based Empirical Analysis of Determinants for Follow-on Investment in Startups

서정민|김강민|김선우|이윤아
한국벤처창업학회 (The Korean Society of Business Venturing)|2024.12|벤처창업연구 (Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship)|제19권 제6호|pp. 161-174|DOI 10.16972/apjbve.19.6.202412.161

0

조회

0

다운로드

0

인용

0

참고문헌

키워드

machine learning기술기반 창업기업초기투자사투자 네트워크후속투자머신러닝(기계학습)tech startupearly-stage investorsinvestment networkfollow-on investment

초록

이 연구는 창업기업의 후속투자 규모를 결정짓는 요인을 머신러닝(기계학습)을 활용하여 분석한 연구이다. 분석대상은 기술창업기업으로 후속투자를 모니터링 할 수 있는 팁스 창업기업 885개사이다. 이들 기업의 후속투자 규모에 영향을 미치는 요인으로는 창업기업의 특성 변수 즉, 사업 분야, 이공계인력 비중, 지역, 매출 규모, 대표자 특징, 지분율 등 13개 지표와 초기투자사의 특성 변수 즉, 투자사 유형, 투자 방식, 소재지 등 4개 지표, 그리고 투자 네트워크 변수 즉, 연결중심성, 커뮤니티, 근접중심성 등 4개 지표를 살펴보았다. 종속변수는 Series A 단계를 전후로 후속투자 규모를 구분하였다. 분석 결과, 투자 네트워크 분석 변수를 포함한 모델의 설명력이 창업기업이나 초기투자사의 특성만을 포함한 모델보다 더 높았으며, 그 가운데 투자 네트워크 내 응집 그룹에 속하는지 여부가 후속투자에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 팁스 창업기업의 매출 규모와 산업 분야도 후속투자 규모에 영향을 미쳤다. 연구의 시사점은 후속투자는 초기투자 단계와는 다르게 스타트업의 경쟁력, 성장가능성, 업계 네트워크(다른 투자자와의 협력, 시장 내 신뢰도, 업계 연결성 등)에 더 큰 영향을 받는다는 점이다. 초기투자사는 초기 성공에 중요한 역할을 하지만 후속투자 단계에서는 영향력이 낮게 나타났다. 연구의 한계는 창업기업 간 투자 네트워크가 창업기업과 투자사 간의 투자 관계를 기반으로 도출하여 간접적인 네트워크라는 점이다. 향후 창업기업과 창업기업 혹은 창업기업과 투자사 사이에 직접적인 상호작용에 대한 네트워크 데이터가 보완된다면 투자 네트워크 상에서 창업기업과 투자기관의 직접적인 영향력을 반영할 수 있을 것이다. 아울러 본 연구에서 7가지 기계학습 방법을 사용하여 분류 및 예측 성능을 정량적으로 비교 평가한 점도 탐색적 연구로 의의가 있다.

Abstract

This study investigates the factors influencing the scale of follow-on investments in startups using machine learning-based models. The analysis focuses on 885 technology-based startups participating in the TIPS (Tech Incubator Program for Startups) initiative, selected for their capability to monitor follow-on investment activities. The determinants examined include (1) startup-specific variables: industry sector, proportion of STEM (science, technology, engineering, and mathematics) majors, geographic location, revenue size, founder characteristics, equity structure, and 13 related indicators; (2) characteristics of early-stage investors: investor type, investment method, geographic location, and 4 associated indicators; and (3) investment network variables: degree centrality, community structure, closeness centrality, and 4 network-related metrics. The study hypothesizes that the scale of follow-on investments varies depending on the attributes of the startups, the characteristics of early-stage investors, and the structural properties of the investment network. To test these hypotheses, data preprocessing techniques were employed to generate machine learning-based models, analyzing the influence of each variable. The findings aim to provide empirical insights into the determinants shaping the follow-on investment landscape in technology-driven startups. The empirical analysis results indicate that the explanatory power of the model improved when including investment network analysis variables. It was found that variables such as revenue, business sector, and investment network cohesion group of TIPS startups significantly influenced follow-up investments. The study suggests that investment network characteristics have a greater impact on follow-up investment stages than corporate information variables, such as startup characteristics and operator attributes. However, it acknowledges the limitation that the investment network among startups is indirect, based on the investment relationships between startups and investors. In future studies, supplementing with network data on direct interactions between startups or between startups and investors could better reflect the direct influence of startups and investors within the investment network. Additionally, this study provides valuable insights as an exploratory approach by quantitatively comparing and evaluating the classification and predictive performance of 7 machine learning methods.

참고문헌 (76)

  1. 강원진, "국내 벤처기업의 성장단계별 외부자원 활용이 기술혁신 성과에 미치는 영향", 벤처창업연구, 7(1), pp.35~45 (2012)
  2. 스타트업의 성장에 대한 심층분석: 성장 궤적과 벤처캐피탈 투자의 효과, "곽기현", 한국벤처투자, ~ (2022)
  3. 김건우, "벤처캐피탈의 자금투자가 벤처기업 경영성과에 미치는 영향", 산업경제연구, 23(4), pp.1911~1931 (2010)
  4. 김도성, "한국 대학벤처캐피탈의 투자성과에 대한 연구", 벤처창업연구, 15(1), pp.17~29 (2020)
  5. 김수진, "초기 기술창업의 창업가역량 핵심요인에 대한 연구", Entrepreneurship&ESG연구, 2(1), pp.27~45 (2022)
  6. 김오성, "벤처기업의 투자유치 유형이 기업역량과 성장 잠재력에 미치는 영향 : 창업자 지분율의 조절 효과", 중소기업연구, 44(1), pp.119~144 (2022)
  7. 벤처 엑셀러레이터의 이해와 정책방향, "김용재", 정보통신정책연구원, ~ (2014)
  8. 김진수, "기술창업론" (2016), 탑북스
  9. 김하영, "스타트업의 초기 투자유치 프로세스 : ㈜레티널 사례를 바탕으로", 벤처창업연구, 14(6), pp.119~130 (2019)
  10. 김현미, "창업기업의 네트워크 지향성이 경영성과에 미치는 영향에 관한 연구", 박사, pp.2014
  11. 김홍기, "창업자와 투자자간 네트워크가 기업성과에 미치는 영향 : Tips 사업을 중심으로", 벤처창업연구, 13(3), pp.47~57 (2018)
  12. 남정민, "업종별 창업 성공요인에 관한 탐색적 연구", 벤처창업연구, 9(5), pp.13~20 (2014)
  13. 문동지, "머신러닝 기반의 보상형 크라우드펀딩 성공 예측 모델링", Korea Business Review, 24(3), pp.125~143 (2020)
  14. 문성은, "기계학습 및 딥러닝 기술동향", 한국통신학회지(정보와통신), 33(10), pp.49~56 (2016)
  15. 문재희, "ICT 문화 환경이 아이디어창업과 기술창업에 미치는 영향에 관한 연구", 문화산업연구, 20(3), pp.65~74 (2020)
  16. 박종복, "여성 기술창업 기업의 환경 및 경영자 특성이 초기 성장에 미치는 영향 : 제조업을 중심으로", 한국혁신학회지, 13(1), pp.235~258 (2018)
  17. 신승용, "창업자의 경험 특성이 스타트업의 성과에 미치는 영향에 관한 연구 : ICT 기술창업 스타트업을 중심으로", 한국창업학회지, 16(1), pp.185~205 (2021)
  18. 신철호, "기술창업기업 성과 영향요인 연구", 한국창업학회지, 14(1), pp.121~152 (2019)
  19. 안승구, "기술기반 창업의 성과에 영향을 미치는 요인에 관한 연구: 정부 정책 효과성 분석을 중심으로" (2016), 한국과학기술기획평가원
  20. 안윤영, "외국인투자자와 정보 비대칭간의 관계", 회계학연구, 30(4), pp.109~131 (2005)
  21. 양수희, "기술창업기업의 기업가 역량과 기술사업화 능력이 경영성과에 미치는 영향", 벤처창업연구, 6(4), pp.195~213 (2011)
  22. 양영석, "창업초기 투자단계 ‘Serise A Crunch’의 원인분석과 마이크로 VC 펀드의 도입에 대한 정책방안", 벤처창업연구, 10(4), pp.39~47 (2015)
  23. 이길원, "창업소기업 경영자의 기업가적 속성이 차별화 중심형 경쟁우위와 경영성과에 미치는 영향", 벤처창업연구, 10(1), pp.69~82 (2016)
  24. 이나래, "스타트업의 지배구조에 관한 법적 연구", 박사, pp.2023
  25. 이명종, "기술기반창업기업의 기업활동이 기업성장에 미치는 영향", 벤처창업연구, 14(6), pp.59~76 (2019)
  26. 이장우, "벤처기업의 실패원인 : 성장단계별 분석", 중소기업연구, 31(3), pp.1~17 (2009)
  27. 이창영, "기술창업 초기기업의 성장의도와 성과에 미치는 영향", 벤처창업연구, 11(2), pp.49~62 (2016)
  28. 이현호, "스타트업의 초기 성공을 결정하는 요인에 관한 연구", 벤처창업연구, 12(1), pp.1~13 (2017)
  29. 임선화, "소유구조와 기업가치 및 경영성과와의 관련성", 산업연구, 42(2), pp.19~36 (2018)
  30. 장수덕, "성공한 벤처기업과 실패한 벤처기업의 특성 차이", 벤처경영연구, 6(2), pp.101~125 (2003)
  31. 정도범, "기술기반창업과 정부의 창업 지원, 그리고 향후 연구 방향", 과학기술정책, 3(2), pp.97~126 (2020)
  32. 상환전환우선주를 이용한 벤처캐피탈 투자 관련 이슈의 분석, "조성훈", (사)한국자본시장연구원, ~ (2020)
  33. 주기훈, "기계학습 옵티마이저 성능 평가", 전기전자학회논문지, 24(3), pp.766~776 (2020)
  34. 최규선, "혁신역량과 경영성과에 관한 연구 : 기업 소재지별다중집단분석", 한국콘텐츠학회 논문지, 22(10), pp.703~722 (2022)
  35. 최윤수, "투자 형태를 통한 액셀러레이터와 벤처캐피탈의 비교 연구", 벤처창업연구, 11(4), pp.27~36 (2016)
  36. 최은영, "정부지원제도 및 내부R&D투자와 R&D협력이 기술혁신성과에 미치는 영향", 산업경제연구, 28(4), pp.1473~1492 (2015)
  37. 한계숙, "기업간 네트워크의 특성과 혜택 간의 관계 : 산업 클러스터에 입지한 중소기업을 대상으로", 중소기업연구, 29(1), pp.135~162 (2007)
  38. 황병선, "IT 기반 창업기업의 초기 투자유치와 성장에 영향을 미치는 요인에 대한 탐색 연구", 벤처창업연구, 12(4), pp.35~46 (2016)
  39. Aernoudt, R., "Executive forum : Seven ways to stimulate business angels' investments", Venture Capital, 7(4), pp.359~371 (2005)
  40. Barringer, B. R., "A Quantitative Content Analysis of the Characteristics of Rapid-Growth Firms and Their Founders", Journal of Business Venturing, 20(5), pp.663~687 (2005)
  41. Bishop, Christopher M., "Pattern Recognition and Machine Learning" (2006), Springer
  42. Booth, G. G., "How does the financial environment affect the stock market valuation of R&D spending?", Journal of Financial Intermediation, 15(2), pp.197~214 (2006)
  43. Butchart, R. L., "A New UK Definition of the High Technology Industries", EconomicsTrends, 400, pp.82~88 (1987)
  44. Carpenter, R. E., "Capital market imperfections, high-tech investment, and new equity financing", The Economic Journal, 112(477), pp.54~72 (2002)
  45. Chemmanur, T. J., "How does venture capital financing improve efficiency in private firms? A look beneath the surface", The Review of Financial Studies, 24(12), pp.4037~4090 (2011)
  46. Cooper, A. C., "Success Among High-Technology Firms", Business Horizons, 20(2), pp.16~22 (1977)
  47. Entrepreneurial Origin and Spin-off Performance: A Comparison between Corporate and University Spinoffs, "Dahlstrand, A. L.", European Commission, ~ (2001)
  48. Davila, A., "Venture capital financing and the growth of startup firms", Journal of business venturing, 18(6), pp.689~708 (2003)
  49. Del Monte, A., "R&D and expenditures and the market value of the firm", Financial Management, 22(4), pp.128~140 (2003)
  50. Delmar, F., "Entrepreneurship and SME Research: On its Way to the Next Millennium", pp.199~216 (1997), Ashgate
  51. Dess, G. G., "Measuring Organizational Performance in the Absence of Objective Measures : the Case of the Privately-Held Firm and Conglomerate Business Unit", Strategic Management Journal, 5(3), pp.265~273 (1984)
  52. Gartner, W. B., "A Conceptual Framework for Describing the Phenomenon of New Venture Creation", Academy of Management Review, 10(4), pp.696~706 (1985)
  53. Glancey, K., "Determinants of growth and profitability in small entrepreneurial firms", International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 4(1), pp.18~27 (1998)
  54. Grichnik, D., "Beyond environmental scarcity : Human and social capital as driving forces of bootstrapping activities", Journal of Business Venturing, 29(2), pp.310~326 (2014)
  55. Hanks, S., "The impact of new venture growth research on entrepreneurship education", Frontiers in Entrepreneurship Research (1994)
  56. Hastie, T., "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" (2009), Springer
  57. Jo, H., "The relationship between an entrepreneur's background and performance in a new venture", Technovation, 16(4), pp.161~211 (1996)
  58. Kelly, R. N., "Venture Capital as a Catalyst for High Growth Industry" (2013), Industry Canada
  59. Kwun, M. Y., "The effect of entrepreneurs’ characteristic, technological capabilities and network on firm performance of technology-based start-ups", Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship, 7(1), pp.7~18 (2012)
  60. Manigart, S., "The Black well Handbook of Entrepreneurship" (1999), Blackwell Publishers
  61. Mason, C., "Does investing in technology-based firms involve higher risk? An exploratory study of the performance of technology and non-technology investments by business angels", Venture capital : An International Journal of Entrepreneurial Finance, 6(4), pp.313~332 (2004)
  62. McKelvie, A., "Advancing firm growth research : A focus on growth mode instead of growth rate", Entrepreneurship theory and practice, 34(2), pp.261~288 (2010)
  63. Milanov, H., "The importance of the first relationship : The ongoing influence of initial network onfuture status", Strategic Management Journal, 34(6), pp.727~750 (2013)
  64. Mitchell, R., "Failing to Succeed: New Venture Failure as a Moderator of Startup Experience and Startup Expertise", Frontiers of Entrepreneurship Research (2004)
  65. Murphy, G. B., "Measuring performance in entrepreneurship", Journal of Business Research, 36, pp.15~23 (1996)
  66. Nadkarni, S., "Strategic schemes, strategic flexibility, and firm performance : The moderating role of industry clock speed", Strategic Management Journal, 28(3), pp.243~270 (2007)
  67. Paglia, J. K., "The effects of private equity and venture capital on sales and employment growth in small and medium-sized businesses", Journal of Banking & Finance, 47, pp.177~197 (2014)
  68. Peteraf, M. A., "The Cornerstones of Competitive Advantage : a Resource Based View", Strategic Management Journal, 14(3), pp.179~191 (1993)
  69. Razaghzadeh Bidgoli, M., "Predicting the success of startups using a machine learning approach", Journal of Innovation and Entrepreneurship, 13(1), pp.80~ (2024)
  70. Sahlman, W. A., "The structure and governance of venture-capital organizations", Journal of Financial Economics, 27(2), pp.473~521 (1990)
  71. Sirmon, D. G., "Managing resources : Linking unique resources, management, and wealth creation in family firms", Entrepreneurship theory and practice, 27(4), pp.339~358 (2003)
  72. "Global Startup Ecosystem Ranking (2020-2024)" (2024)[URL]
  73. Sullivan, D., "How entrepreneurs' knowledge and network ties relate to the number of employees in new SMEs", Journal of Small Business Management, 49(2), pp.185~206 (2011)
  74. Wang, S., "Staged financing in venture capital : moral hazard and risks", Journal of Corporate Finance, 10(1), pp.131~155 (2004)
  75. Weinzimmer, L. G., "Measuring organizational growth : issues, consequences and guidelines", Journal of Management, 24(2), pp.235~262 (1998)
  76. Yeon, J. H., "The Relation between Bio-Industry Performance and Innovation Capacity-Focusing on the Korean Bio-Industry", Sustainability, 15(9), pp.7116~ (2023)

관련 논문AI추천

스타트업의 스케일업 성공 결정요인 이해에 관한 연구김재용, 송지훈, 최상민한국창업학회 · 한국창업학회지2024 · 제19권 제2호창업자와 투자자간 네트워크가 기업성과에 미치는 영향: Tips 사업을 중심으로김채광, 김홍기한국벤처창업학회 · 벤처창업연구2018 · 제13권 제3호액셀러레이터 투자결정요인 실증 분석: 투자결정요인과 투자성과에 대한 종단 연구남정민, 주진영한국벤처창업학회 · 벤처창업연구2023 · 제18권 제4호스타트업 생태계 성장 분석: TIPS 창업팀을 중심으로김강민, 김선우신용보증기금 · 중소기업금융연구2023 · 제43권 제1호민간주도형 기술창업지원 팁스(TIPS) 투자의사 결정요인에 관한 연구고병기, 김다혜, 박솔잎, 성창수한국벤처창업학회 · 벤처창업연구2022 · 제17권 제5호스타트업 액셀러레이터의 투자결정요인에 대한 연구허주연한국벤처창업학회 · 벤처창업연구2020 · 제15권 제5호

이 간행물의 다른 논문 (13건)

AI를 통한 스타트업 채용의 레몬마켓 리스크 감소전략 모색서국선, 민동원, 안혜진pp. 1-22Timmons 기업가정신이 조직 내 혁신행동에 미치는 영향: 직급에 따른 조절효과정옥경, 김현철, 이종원pp. 23-35온라인 쇼핑몰의 AI 챗봇 서비스 품질이 지속이용의도에 미치는 영향: 사회적 실재감, 몰입 및 지각된 유용성의 매개효과이수영, 이상원, 이명진pp. 37-54대학생들의 기업가정신이 창업의지에 미치는 영향: 4차산업혁명기술이해의 매개효과를 중심으로김창완, 임윤경pp. 55-69창업벤처 정책수단의 유형과 변화: 1982년 이후 법률안 변천을 중심으로김동열pp. 71-87
원문 보기