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type: paper
slug: sojin-lim-2015-public-venture-capital-funds
title: >-
  How to design public venture capital funds: Empirical evidence from South
  Korea
authors:
  - '[[sojin-lim]]'
  - '[[yeonbaekim]]'
year: 2015
venue: '[[journal-of-small-business-management]]'
volume: '53'
issue: '4'
pages: 843-867
doi: 10.1111/jsbm.12109
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[finance-economics]]'
methods:
  - '[[mdcev]]'
  - '[[bayesian-estimation]]'
themes:
  - '[[public-venture-capital]]'
  - '[[new-technology-based-firms]]'
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  - lim-kim-2015-public-vc
last_updated: '2026-05-20T01:41:32+09:00'
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# How to design public venture capital funds: Empirical evidence from South Korea

*[[sojin-lim]], [[yeonbaekim]] (2015)* · [[journal-of-small-business-management]] 53(4):843–867 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1111/jsbm.12109)

> 한국 VC 시장 463 펀드 × 1995-2005 데이터에 [[mdcev]] 모형 적용으로 *공공 VC 펀드의 NTBF 투자 효과* 의 *시장 단계 의존성* 분석. **성장기 (1995-2000)**: 정부 관리 펀드 (G-gov) 가 *3 세 미만 신생 firm 의 투자 촉진* (+1.14, p<0.01). **구조조정기 (2001-2005)**: G-gov 가 *3 세 미만 신생 firm 투자 회피* (−0.83, p<0.01). **펀드 특화 (Focus) + 성과 기반 보상 (Stan, Mana) 의 dual lever** 가 NTBF 투자 활성화의 핵심.

- **RQ**: 한국 VC 시장 의 (i) 정부 관리 펀드 (government-managed, GP-government) vs 정부 후원 펀드 (government-sponsored, LP-government) vs 민간 펀드 의 NTBF 투자 효과 차이는? (ii) *VC 시장 단계 (성장기 vs 구조조정기)* 가 효과를 어떻게 조절하는가? (iii) *펀드 설계 특성* (size, specialization, compensation) 의 NTBF 투자 영향?
- **방법론**: [[mdcev]] (Bhat 2005 multiple discrete-continuous extreme value) — VC 펀드의 *복수 firm age × industry 조합* 동시 투자 + 각 alternative 의 *투자 금액* 결정. Baseline utility $\psi_j = \exp(\beta'x_j)$ + satiation $\alpha_j$
- **데이터**: Korea Venture Capital Association 의 463 VC 펀드 × 1995-2005 archival 데이터. Investment alternatives: Age (A3, A3-5, A5-7, A7+) × Industry (Information, Biotech, manufacturing, Non-manufacturing). 변수: G-gov (정부 GP), Gov (정부 LP), G-cor (기업 GP), Cor (기업 LP), G-ban (은행 GP), Ban (은행 LP), Size, Focus (산업 specialization), Stan (preferred return), Mana (management fee), GP investment ratio, Down side risk, Pen (pension money), Kospi
- **주요 발견**: (i) **G-gov × Age 의 stage 반전**: 성장기 = A3 (+1.14), A3-5 (+1.33), A7 (+1.53) 모두 양 — *공격적 early-stage 투자*. 구조조정기 = A3 (−0.83), A3-5 (−1.30) 음 — *risk-averse 전환*. (ii) **Gov × Age**: 모든 단계에서 *older firm 회피 + 구조조정기 younger 회피* — *consistent late-stage 회피*. (iii) **Government × Bio industry 양의 효과 (G-gov +0.66) but × Info, Non-manuf 음의 효과** — *bio 전문화*. (iv) **Focus 의 NTBF 효과**: A3 +1.32 (whole period), Bio +0.83 — *산업 특화 = NTBF 투자 핵심*. (v) **Compensation 의 효과**: Stan (preferred return, 음의 효과 on A3) + Mana (관리수수료, 음의 효과 on A3) — *risk-sharing 부족* 이 NTBF 투자 disincentive. (vi) Bank-backed (G-ban) 은 *A7 (older firm) 강선호* — *예측 가능한 cash flow* 선호.
- **시사점**: (a) **공공 VC 의 *market-stage-conditional 효과***: 성장기 = 시그널 효과 + crowding-in / 구조조정기 = risk-averse 전환 + NTBF 회피. *시장 성숙도에 따른 정부 개입 design 필요*. (b) **펀드 특화의 dominant lever**: 산업 specialization 이 *NTBF 투자 의 single most-important driver* — Korea 의 *generalist 정부 펀드* 의 한계 evidence. (c) **Compensation 의 *NTBF chilling effect***: 높은 preferred return + 관리 수수료 가 *VC 매니저의 risk-taking 억제* — *carried interest (성과 share) 기반 compensation* 으로 전환 필요. (d) **Bio 산업의 *정부 VC 의 유일 효과적 channel***: long horizon (10-15 yr) 의 *private VC 의 회피* 가 *공공 VC 의 정당화* — bio 정부 펀드 의 정책 우선순위.

![한국 VC 시장의 *총 자본 + 공공 자본 비율 추세* (1995-2005) — 1995-2000 성장기 + 2001-2005 구조조정기의 *VC bubble burst* 후 정부의 *공공 자본 ratio 증가* 가 본 paper 의 *market-stage-conditional* 분석 motivation](/papers/201510_LimS_How_to_Design_Public_Venture_Capital_Funds_Empirical_Evidence_from_South_Korea/fig1.cropped.png)

## 요약

본 paper 는 [[yeonbaekim]] author page 의 *제2기 (SNU-TEMEP 확장기) 의 기술 금융 분기의 핵심 작업* — [[younghoon-kim-2011-korean-vc-market-stand-alone-investment]] 의 *2000 boom 시기 분석* 의 *longer panel + finer methodology* 확장 (author page 분류). 본 paper 의 conceptual move 는 — *VC 펀드의 복수 firm 분산 투자* 라는 *multiple discrete-continuous 결정* 을 [[mdcev]] (Bhat 2005) 로 modeling, *공공 vs 민간 vs 단계별* 펀드 특성의 *baseline utility + satiation* 의 동시 식별. [[jiwoon-ahn-2008-afv-mdcev-forecast]] 의 *자동차 다보유 가구 결정* 의 *VC 펀드 다투자 의사결정* 으로 method transfer.

방법론 핵심은 — (i) [[mdcev]] utility: $U = \sum_j \psi_j (m_j + \gamma_j)^{\alpha_j}$, where $\psi_j = \exp(\beta'x_j)$ = baseline utility, $\alpha_j$ = satiation. Budget constraint $\sum_j m_j = M$, $m_j \geq 0$. (ii) Kuhn-Tucker 의 *0-investment vs positive-investment* condition 이 *discrete (which alternative)* + *continuous (how much)* 의 simultaneous 식별. (iii) 시장 단계별 (성장기 1995-2000, 구조조정기 2001-2005) separate estimation 으로 *parameter 전환* 검증.

발견의 정책 함의는 *공공 VC 정책 의 market-stage-conditional design*. (a) **성장기의 시그널 효과**: 1995-2000 의 *VC bubble + 정부 공격적 투자* 가 *민간 펀드의 crowding-in*. 정부의 *promising NTBF 발굴* 시그널 역할. (b) **구조조정기의 risk-aversion**: 2001-2005 의 VC 시장 침체 후 *정부 펀드 매니저의 risk-aversion 강화* — *late-stage + 안전 firm 회피*. NTBF 투자 의 *gap 더 커짐*. (c) **Generic government fund 의 한계**: Korea 의 정부 펀드가 *대부분 generalist* — Cumming-MacIntosh (2006) 의 *crowding-out 위험* 과 일치. *산업 특화 + 성과 기반 compensation 의 design 권고*. (d) **Bio 산업의 *정부 펀드 의 일관된 양의 효과***: 모든 단계에서 G-gov × Bio +0.66 (구조조정기 +0.94) — *long-horizon 산업의 market failure 가 정부 개입 의 정당화*. 한계: (i) 1995-2005 의 *small VC market* — 글로벌 비교 한계, (ii) 펀드 수익 (return) data 미사용 — *NTBF 투자 의 실제 효과 (성과)* 미평가, (iii) Endogeneity (펀드 type 의 *historical investment 영향* 무시), (iv) Penn (pension money) 같은 일부 변수의 *small obs*.

## 핵심 결과

**핵심 baseline utility 계수 (MDCEV, Table 7 simplified)**

| Variable | A3 (whole) | A3 (growth) | A3 (restructuring) | Bio (whole) |
|---|---:|---:|---:|---:|
| **G-gov** (government-managed) | −0.29 | **+1.14*** | **−0.83*** | **+0.66*** |
| **Gov** (government LP) | **−0.69*** | −0.67 | **−1.15*** | **−0.87*** |
| **Focus** (specialization) | **+1.32*** | +0.24 | **+0.78*** | **+0.83*** |
| **Stan** (preferred return) | **−0.027*** | +0.012 | **−0.055*** | +0.010 |
| **Mana** (management fee) | **−0.51*** | −0.13 | **−0.93*** | **−0.20*** |
| **G-ban** (bank GP) | +0.10 | +0.18 | **−0.46*** | −0.05 |

> **정량 결론.** (i) **G-gov 의 stage 반전**: 성장기 (1.14) → 구조조정기 (−0.83) — *3 세 미만 신생 firm 투자의 시장 단계 의존성*. (ii) **Focus 의 universal 양의 효과**: 산업 특화 가 NTBF 투자 의 dominant driver — *Korea 정부 펀드의 generalist 약점*. (iii) **Preferred return + management fee 의 negative**: *risk-averse compensation* 이 *NTBF 투자 chilling*.

## 방법론 노트

[[mdcev]] 의 이론적 기초는 (i) Kuhn-Tucker 의 *unconstrained vs constrained alternative* 의 first-order condition 이 *discrete + continuous* 결정의 closed form, (ii) Bhat (2005) 의 *generalized translated utility* 가 *0 consumption 의 corner solution* 식별, (iii) i.i.d. extreme value 의 random component 가 *MNL-like closed-form probability*.

핵심 식. VC 펀드 $q$ 의 다중 투자 결정:

$$
\max U_q = \sum_{j=1}^{K} \psi_j (x_q) \cdot (m_{qj} + \gamma_j)^{\alpha_j}, \quad \text{s.t.} \sum_j m_{qj} = M_q, \ m_{qj} \geq 0
$$

여기서 $\psi_j (x_q) = \exp(\beta' x_q + \varepsilon_{qj})$ baseline utility, $\alpha_j \in (0, 1]$ satiation. 시장 단계 별 separate estimation:

$$
\beta^{growth} \neq \beta^{restructuring}
$$

식별은 (i) MDCEV likelihood 의 closed-form (Bhat 2005 의 *normalization + transformation*), (ii) Industry × Age alternative cell 의 충분한 cross-section variation, (iii) Stage break (2000-2001) 의 *VC bubble burst* exogenous shock.

## 연구 계보

본 paper 는 (a) Lerner (1999, 2002), Gompers-Lerner (1999, 2001), Cumming-MacIntosh (2006), Cumming (2007), Grilli-Murtinu (2011), Bertoni-Tykvová (2012) 의 *공공 VC 정책 효과* literature, (b) Hellmann-Puri (2002), Manigart et al. (2002), Chesbrough (2002) 의 *VC source heterogeneity* literature, (c) Bhat (2005), [[jiwoon-ahn-2008-afv-mdcev-forecast]] 의 *MDCEV 방법론* literature 의 결합. [[younghoon-kim-2011-korean-vc-market-stand-alone-investment]] 의 *Korean VC 시장 (1999-2001 boom)* 분석을 *longer panel (1995-2005) + MDCEV 의 simultaneous design feature 모형화* 으로 확장한 직접 후속작. [[yeonbaekim]] author page 의 *제2기 기술 금융 라인의 핵심 작업* (author page 분류). [[temep]] 의 *MDCEV 방법론 라인* — [[jiwoon-ahn-2008-afv-mdcev-forecast]] (AFV) → 본 paper (VC) 의 application 다양화.

## See also

- [[mdcev]]
- [[public-venture-capital]]
- [[new-technology-based-firms]]
- [[equity-gap]]
- [[korean-vc-market]]
- [[vc-fund-design]]
- [[sojin-lim]]
- [[yeonbaekim]]
- [[younghoon-kim-2011-korean-vc-market-stand-alone-investment]]
- [[jiwoon-ahn-2008-afv-mdcev-forecast]]
- [[journal-of-small-business-management]]