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type: paper
slug: yoon-jun-lee-2008-strategy-startups-ipo
title: Strategy of start-ups for IPO timing across high technology industries
authors:
  - '[[yoon-jun-lee]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
year: 2008
venue: '[[applied-economics-letters]]'
volume: '15'
issue: '11'
pages: 869-877
doi: 10.1080/13504850600820650
categories:
  - '[[firm-strategy]]'
  - '[[innovation-systems]]'
methods:
  - '[[log-logistic-hazard-model]]'
  - '[[duration-analysis]]'
  - '[[ols-regression]]'
  - '[[2sls-endogenous-control]]'
themes:
  - '[[ipo-timing]]'
  - '[[high-tech-startups]]'
  - '[[biotechnology]]'
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  - '[[kosdaq]]'
  - '[[venture-capital]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# Strategy of start-ups for IPO timing across high technology industries

*[[yoon-jun-lee]], [[jeongdonglee]] (2008)* · [[applied-economics-letters]] 15(11):869–877 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/13504850600820650)

> 한국 [[kosdaq]] 의 2000–2004 등록 [[high-tech-startups]] 202 사 (IT 166 + BT 36) 의 [[ipo-timing]] 과 IPO value 의 결정요인을 [[log-logistic-hazard-model]] + OLS 로 분석. 핵심 발견은 *IT vs BT 의 startup 전략 분기*. IT firm 은 stock 시장 호황 대기 + 매출·이익 누적 + 핵심 제품 집중 전략으로 IPO 가치 극대화 (IPO time 과 IPO value 의 양 상관); BT firm 은 가능한 빠른 IPO + 지속 R&D + 외부 기술 source 가 가치 결정. CEO 연구 경력 (BT) · VC equity 지분 (BT) 이 BT 의 quick IPO 의 dominant driver. *Quick IPO 가 high value IPO 와 항상 동일하지 않다* 는 trade-off 의 산업별 정량 evidence.

- **RQ**: IT 와 BT 산업의 [[high-tech-startups]] 가 IPO 시점 (time) 과 IPO 가치 (value) 를 결정할 때 어떤 요인이 다르며, *quick IPO* 와 *high value IPO* 의 trade-off 는 산업별 어떻게 나타나는가?
- **방법론**: [[log-logistic-hazard-model]] (IPO 시점) + [[ols-regression]] (IPO value); IPO time → value 의 endogenous 관계는 predicted IPO time 으로 [[2sls-endogenous-control]]; [[duration-analysis]] hazard 함수 $\lambda(t) = \lambda \alpha (t)^{\alpha-1} / [1+(\lambda t)^\alpha]$
- **데이터**: 한국 KOSDAQ 2000–2004 IPO 등록 한국 [[high-tech-startups]] 202 사 (IT hardware 166 + BT 36), DART 공시 + KIPRIS 특허 DB 결합. 변수 — CEO 경력 (research/manage/equity) · VC equity 지분 · 기술 source 시점/유형 · R&D 강도 · 매출·이익·성장 · 시장지표
- **주요 발견**: IT case (N=166) — *CEOManage* −0.094\*\*\* (관련 산업 경력이 IPO 단축), *LogTimeTech* +0.060\*\*\* (기술 획득 지연 → IPO 지연), *MarketValue* −0.0073\*\* (시장 호황이 IPO 단축), *LogPatent* 가 IPO value 에 +0.13\*\*\*; BT case (N=36) — *CEOResearch* −0.41\*\*\*, *CEOEquity* −0.007\*, *VCEquity* −0.015\*\*\*, *R&DtoSale* +0.018\*\*\* — BT 는 *연구경력 CEO + 큰 VC 지분 + R&D 비중 큼* 이 quick IPO driver; IPO time-value 관계: IT 양 상관 (Model 2 $R^2 = 0.15$), BT 무관 (Model 5)
- **시사점**: IT startup 전략 = *waiting + sales/profit 누적 + 핵심 제품 집중* — 시장 호황 까지 지연이 합리적. BT startup 전략 = *가능한 빠른 IPO + 지속 R&D + 외부 기술 source* — 지연이 가치를 더하지 않음. 산업별 differentiated 정책 — KOSDAQ 의 BT 우대 정책 + IT 에 대한 시장 timing 지원 필요

*(이 paper 는 *Applied Economics Letters* 의 short letter format 으로 figure 없음 — Table 2 (IT 회귀), Table 3 (BT 회귀), Table 4 (IPO time-value 관계) 의 3 표가 핵심 결과 carrier.)*

## 요약

[[high-tech-startups]] (BT, IT 등 기술집약 신생 firm) 는 빠른 성장과 자본 조달을 동시에 추구하며, [[ipo-timing]] 은 그 성장-자본 trade-off 의 정점 결정. 한국 [[kosdaq]] (1996 년 개장) 는 2004 년 891 사 등록 중 IT 약 400 사 + BT 약 40 사 — *고기술 IPO 시장 의 작은 sample size 라도 산업간 paired 비교* 가 가능한 데이터 환경 제공. 본 paper 는 2000–2004 KOSDAQ 등록 202 사 (IT 166 + BT 36) 의 DART (Data Analysis, Retrieval and Transfer System) 공시 + KIPRIS (한국지식재산권정보서비스) 특허 데이터 결합으로 IPO time / IPO value 의 결정요인을 산업별 paired 추정.

방법론은 (i) IPO time 의 종속변수에 [[log-logistic-hazard-model]] (Kiefer 1988, Greene 2003) 의 hazard rate 와 survival 함수 적용, (ii) IPO value 의 종속변수에 OLS, (iii) IPO time-value 의 *endogenous* 관계 처리를 위해 predicted IPO time 을 RHS 에 substitute 하는 2-stage approach 채택. Log-Logistic 이 선택된 이유는 *residual 분포의 stationarity* 가 다른 duration 형태 (Weibull, exponential 등) 보다 우월. censoring 데이터 부재 (모든 firm 이 IPO 등록 완료) 라 OLS 와 hazard model 결과가 거의 동일.

핵심 발견은 IT vs BT 의 *strategy 분기*:

**IT case (N=166)**: 통계 유의 변수 — (i) *CEOManage* (관련 산업 경력) 계수 −0.094\*\*\* — 관련 산업 경력 CEO 가 IPO 단축, (ii) *LogTimeTech* (기술 획득 시점, 회사 설립부터의 시간) +0.060\*\*\* — 기술 획득 지연 → IPO 지연, (iii) *Year3Share* (최근 3 년간 기술 획득 비중) −0.0022\*\*\* — 최근 집중 획득이 IPO 단축, (iv) *LogProfit* +0.044\*\* — 이익이 많은 firm 은 *오히려 늦게* IPO (이익 누적 대기), (v) *MarketValue* (3 개월 평균 주가/par-value 비율) −0.0073\*\* — *시장 호황이 IPO 단축*, (vi) *Product* +0.012\*\* — 제품 다각화가 IPO 지연 (핵심 제품 집중 전략의 정량 evidence). IPO value 회귀에서는 *LogPatent* +0.13\*\*\*, *LogSales* +0.27\*\*\*, *SaleGrow* +0.18\*\*\*, *LogProfit* +0.17\*\*\*, *MarketValue* +0.042\*\*\* — *매출·이익·성장·특허* 가 IT IPO 가치의 quadrant. 즉 IT startup 은 *기술 획득 빠르게 + 이익 누적 + 시장 호황 대기 + 핵심 제품 집중* 의 전략 dominant.

**BT case (N=36)**: 통계 유의 변수 — (i) *CEOResearch* 계수 −0.41\*\*\* — 연구 경력 CEO 가 *매우 강하게* IPO 단축, (ii) *CEOManage* −0.27\*\*\*, (iii) *CEOEquity* −0.007\* — CEO 지분이 높을수록 IPO 단축, (iv) *VCEquity* −0.015\*\*\* — VC 지분 큰 firm 이 빠른 IPO, (v) *R&DtoSale* +0.018\*\*\* — *R&D 비중 큰 firm 이 IPO 지연* (그러나 BT 의 R&D 는 동시에 *IPO value 양효과* +0.015\*\* 도 가짐), (vi) *LogSales* −0.15\*\* — 매출 큰 firm 이 빠른 IPO. 즉 BT 는 *연구 경력 CEO + 큰 VC 지분 + R&D 강도* 가 quick IPO 의 driver. MarketValue 는 BT 에서 *무의미* — BT 의 IPO 시점은 시장 환경에 무관, *firm 내부 자원* 결정.

**IPO time-value 관계 (Table 4)**: IT case 에서 predicted IPO time 의 IPO value 회귀 계수 +0.16\* (Model 2) — *늦은 IPO 가 높은 가치* 라는 양 상관 발견. 비선형 항 (Model 3) 무의미. BT case 에서는 IPO time-value 관계 무의미 (Models 4–6 모두) — *언제 IPO 하든 가치는 별도 결정*. 즉 IT 는 *대기로 가치 증가*, BT 는 *지연이 가치를 더하지 않음*. 정책·전략 함의: IT startup 은 *시장 호황 대기 + 매출·이익 누적*, BT startup 은 *가능한 빠른 IPO + 외부 기술 source 결합 + 지속 R&D*. 한계는 (i) BT N=36 의 작은 sample size, (ii) IT/BT 만 비교, 다른 high-tech 산업 (반도체 · 화학 등) 미포함, (iii) IPO 후 long-term performance 미관측 — IPO 가치가 5 년 후 firm 생존과 같은가?

## 핵심 결과

**IT case (N=166) 회귀 (Table 2 발췌)**

| 변수 | IPO time OLS | IPO value OLS |
|---|---:|---:|
| **CEOManage** (관련 경력 더미) | **−0.0881\*\*** | +0.0798 (n.s.) |
| LogTimeTech (기술 획득 시점) | **+0.0590\*\*\*** | +0.0547 (n.s.) |
| Year3Share (최근 3년 기술 획득 비중) | **−0.0022\*\*\*** | +0.0022 (n.s.) |
| LogPatent (특허 수) | +0.0091 (n.s.) | **+0.1272\*\*\*** |
| R&DtoSale (%) | +0.0009\*\* | +0.0023 (n.s.) |
| LogSales | +0.019 (n.s.) | **+0.2704\*\*\*** |
| SaleGrow | +0.012 (n.s.) | **+0.1789\*\*\*** |
| LogProfit | +0.0423\*\* | **+0.1714\*\*\*** |
| **MarketValue** | **−0.0075\*\*** | **+0.0418\*\*\*** |
| Product (제품 다각화) | +0.0116\*\* | −0.0077 (n.s.) |
| $R^2$ | 0.864 | 0.493 |

→ IT IPO time 단축 = 관련 경력 CEO + 빠른 기술 획득 + 시장 호황 + 핵심 제품 집중. IPO value 증가 = 특허 + 매출 + 성장 + 이익 + 시장 호황.

**BT case (N=36) 회귀 (Table 3 발췌)**

| 변수 | IPO time OLS | IPO value OLS |
|---|---:|---:|
| **CEOResearch** (연구 경력 더미) | **−0.4129\*\*\*** | +0.0069 (n.s.) |
| CEOManage | **−0.2650\*\*** | +0.2782\* |
| **CEOEquity** | **−0.0060\*** | +0.0070 (n.s.) |
| **VCEquity** | **−0.0138\*\*\*** | +0.0108 (n.s.) |
| LogTimeTech | **+0.0995\*\*\*** | +0.064 (n.s.) |
| Year3Source (외부 + 내부 결합) | +0.107 (n.s.) | **+0.2438\*** |
| **R&DtoSale** | **+0.0180\*\*\*** | **+0.0151\*\*** |
| LogPatent | +0.007 (n.s.) | **+0.2402\*\*\*** |
| LogSales | **−0.1243\*** | **+0.4946\*\*\*** |
| LogProfit | **+0.1984\*\*\*** | **+0.1577\*\*** |
| MarketValue | −0.006 (n.s.) | +0.005 (n.s.) |
| $R^2$ | 0.963 | 0.613 |

→ BT IPO time 단축 = 연구 경력 CEO + 큰 CEO/VC 지분 + 매출 큼. *R&D 비중 큰 firm 은 IPO 지연 하지만 동시에 가치 증가* — R&D 가 BT 의 핵심 자산.

**IPO time → value 관계 (Table 4)**

| Industry | Predicted LogIPOTime coefficient | $R^2$ | 해석 |
|---|---:|---:|---|
| IT (Model 2) | **+0.162\*** | 0.153 | 늦은 IPO → 높은 가치 (양 상관) |
| BT (Model 5) | +0.085 (n.s.) | 0.255 | IPO time 과 value 무관 |

## 방법론 노트

[[duration-analysis]] 의 표준 hazard rate:

$$
\lambda(t) = \lim_{h \to 0} \frac{\Pr(t \le T \le t+h \mid T \ge t)}{h} = \frac{f(t)}{S(t)}
$$

$S(t) = 1 - F(t) = \Pr(T \ge t)$ 는 survivor 함수. [[log-logistic-hazard-model]] 의 hazard 와 survivor:

$$
\lambda(t) = \frac{\lambda \alpha (t)^{\alpha-1}}{1 + (\lambda t)^\alpha}, \quad S(t) = \frac{1}{1 + (\lambda t)^\alpha}
$$

$\lambda, \alpha$ 는 maximum likelihood 추정. Log-Logistic 의 특징은 hazard rate 가 *비단조* (처음 증가 후 감소) — Weibull 의 monotonic hazard 와 대비. IPO timing 데이터에서 *early stage 의 자본 부족 위험* 과 *late stage 의 시장 timing 대기* 의 두 단계 hazard pattern 이 Log-Logistic 의 비단조 형태와 호환.

IPO time-value 관계는 *endogenous* — 더 가치 있는 firm 이 *나중에* IPO 할 가능성 (matching), 또는 더 일찍 IPO 한 firm 이 *가치 누적 부족*. 본 paper 는 [[2sls-endogenous-control]] 의 단순화 — 1 단계에서 IPO time 의 *predicted* 값을 추정한 뒤 2 단계에서 IPO value 의 RHS 에 substitute. 이는 instrument 정당화가 부족하지만 (모든 RHS 변수가 IPO time 추정에 들어가므로 valid instrument 부재) sample size 제약과 short letter format 에서 *조심스러운* identification 시도.

이분산성 검정: White (1980) robust variance-covariance matrix 로 SE 보정. 다중공선성 검정: VIF + tolerance + collinearity diagnostics 모두 무문제.

식별은 (i) 202 firm 의 cross-section, (ii) 2000–2004 5 년의 시점 변동, (iii) IT/BT 두 산업의 paired 비교에서 온다. 한계는 (i) censoring 없음 (모든 firm IPO 완료) 라 hazard 의 *survival* 추정 정보가 적음, (ii) BT N=36 의 small sample, (iii) IPO 후 long-term 성과 미관측.

## 연구 계보

본 paper 의 *IPO timing* lineage 는 두 갈래. (i) *Theory* — Chemmanur-Fulghieri (1999 *Review of Financial Studies*) 의 going-public 결정 모형 — *capital intensity + technological uncertainty 큰 firm 이 일찍 IPO* 가설, Jovanovic-Rousseau (2001 NBER WP) 의 firm learning vs opportunity cost trade-off, Benninga-Helmantel-Sarig (2005 *Journal of Financial Economics*) 의 private control benefit vs diversification 모형. (ii) *Empirical* — Wilbon (2002 *Journal of High Technology Management Science*) 의 high-tech IPO 후 5 년 생존 분석 — *IP 권 많은 firm 이 더 잘 생존*, Deeds-DeCarolis-Coombs (1997 *Journal of Business Venturing*) 의 biotech IPO 자본 조달 분석 — 본 paper 의 BT focus 의 직접 predecessor. Cesaroni (2004 *Research Policy*) 의 technology outsourcing + product diversification.

*Venture capital × startup* lineage 는 Kortum-Lerner (2000 *RAND Journal of Economics*) 의 VC 의 innovation 기여, Shane-Stuart (2002 *Management Science*) 의 university startup endowment, Davila-Foster-Gupta (2003 *JBV*) 의 VC funding 단계 효과. 본 paper 의 *BT 에서 VCEquity 가 quick IPO 의 dominant driver* 발견은 이 lineage 에 한국 KOSDAQ-specific 정량 evidence 추가.

*Duration analysis* lineage 는 Kiefer (1988 *Journal of Economic Literature*) 의 economic duration survey, Greene (2003) 표준 + Collier (2005 *Applied Economics*), Cueto-Mato (2006 *Applied Economics*) 의 *Applied Economics* family 의 hazard 응용 lineage.

TEMEP 내 sibling: (i) [[yoon-jun-lee-2008-technology-strategy-enhancing]] — 같은 batch 의 동일 저자 작업, public-to-private 특허 transfer duration 분석으로 *duration analysis 방법론 공유*, BT/IT 의 industry-level 발견을 patent-level 로 확장. (ii) [[haeyoung-byun-2007-technology-finance-policy]] — value chain + technology-based SME finance 의 conceptual framework 으로 본 paper 의 VC 분석에 macro 시각 제공. 본 paper 는 [[temep]] 의 *기술 금융 + entrepreneurship* 라인의 정량 anchor 중 하나로, 후속 한국 startup ecosystem 분석의 토대.

## See also

- [[log-logistic-hazard-model]]
- [[duration-analysis]]
- [[ipo-timing]]
- [[high-tech-startups]]
- [[biotechnology]]
- [[information-technology]]
- [[kosdaq]]
- [[venture-capital]]
- [[yoon-jun-lee-2008-technology-strategy-enhancing]]
- [[haeyoung-byun-2007-technology-finance-policy]]
- [[yoon-jun-lee]]
- [[jeongdonglee]]