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Corporate Venture Capital and Its Contribution to Intermediate Goods Firms in South Korea

Younghoon Kim, 김연배, 이정동 (2011) · Asian Economic Journal 25(3):309-329 · DOI ↗

2000 년 한국 VC 시장 boom 기 (1999–2001) 의 934 portfolio firm panel 에 6 가지 투자유형 (4 stand-alone × public · corporate · financial · individual + 2 syndicated × corporate · non-corporate) 의 firm 성과 (매출 · 고용 · R&D · ROA) 을 다항선택 selectivity 모형 + 2단계 최소제곱법 + endogeneity correction 으로 비교. 결과: 전체 portfolio 에는 자금원별 특별한 성과 차이 없음 (ICT boom 의 over-optimism). 단 중간재 기업 (IGI) 에서는 corporate stand-alone VC 만 모든 4 outcome 에서 의미있는 증가 (매출 +47.6%, 고용 +33.5%, R&D 강도 +0.335, ROA +0.155). 한국 재벌 의 vertical value-chain partner 관리 도구로 corporate VC 가 strategic intermediary 역할.

  • RQ: 한국 VC 시장 boom (2000) 기 6 투자유형 (4 stand-alone + 2 syndicated) 중 어느 자금원이 portfolio firm 성과에 더 기여하는가, 그리고 intermediate goods industry 에서 corporate VC 의 distinct 역할이 있는가
  • 방법론: 다항로짓, 2단계 최소제곱법, 다항선택 selectivity 모형, 이산선택 모형
  • 데이터: 한국 VC 투자 4,453 건 (FSS Data Analysis, Retrieval, and Transfer System) 의 portfolio firm 1,967 → 934 (3 년 추적 가능) firm panel, 비투자 firm 42,863 (NICE), 1999–2001 투자, 2002–2004 의 3 년 평균 성과 추적. 6 투자유형: independent stand-alone 385, public 116, corporate 143, financial 93, corporate syndication 148, non-corporate syndication 49
  • 주요 발견: (전체 portfolio) 자금원별 성과 차이 미미 — no single capital source showed better performance. (intermediate goods 집중) corporate stand-alone VC 만 4 outcome 모두 의미있게 증가 — 매출 +47.6% (β=0.389*), 고용 +33.5% (0.289*), R&D 강도 +0.335** (R&D 변화), ROA +0.155**. Corporate VC 는 IGI 선택 도 통계적으로 우월 (β=0.974* in MNL). 모든 VC 가 R&D-intensive · low debt 산업 선호 (innovation 자금조달 역할 확인). Corporate syndication 은 IGI 선택 은 우월하지만 성과 는 미미 (50% 미만 지분 → strategic control 불가)
  • 시사점: 한국 재벌 의 총자산 equity 한도 (40%) 규제 (1986–2009) 우회 도구로 corporate VC 가 사용 — small intermediate goods supplier 와의 vertical alliance 의 financial intermediary. 정책 함의: corporate VC 의 vertical 통합은 monopoly power 확장 가능성도 — 후속 연구로 시장경쟁 · 소비자 효과 평가 필요

(이 paper 는 한국 VC 시장 firm-level 분석으로 raw asset 에 figure 미수록. 본문 Tables 3 (MNL 선택) · 5 · 6 (Panel A 전체 · Panel B IGI) 의 회귀 추정치가 핵심 결과 carrier.)

요약

본 paper 는 한국 VC 시장의 unique institutional context — 한국 재벌 의 vertical value chain 의존성 + 정부의 총자산 equity 한도 규제 (40%) (1986–2009) — 가 CVC 의 strategic role 을 어떻게 형성하는지 진단한다. Sahlman and Stevenson (1985), Amit et al. (1990), Kortum and Lerner (2000), Hall (2002) 등이 VC 의 혁신 기여를 둘러싼 controversy 를 보고했고, 특히 2000 년 dot-com boom 기의 over-optimism 이후 부정적 견해가 강화되었다. 본 paper 는 그 boom 기 (1999–2001) 의 한국 VC 시장에서 6 투자유형 (4 stand-alone × public · corporate · financial · individual + 2 syndicated × corporate · non-corporate) 의 firm 성과 contribution 을 비교한다. 한국적 특수성은 1997 벤처기업 육성에 관한 특별법 이 대기업의 small innovator 에 대한 equity 투자 (40% 규제 회피 위해 corporate VC 를 통한) 를 허용한 것 — corporate VC 가 regulation-shelter 가 되어 vertical alliance 의 financial 매개로 작동.

방법론은 두 시스템의 결합이다. 첫째, Dubin and McFadden (1984) 의 다항선택 selectivity 모형 — selection equation (Eq. 1, 다항로짓) 으로 6 + 1 (no-investment) 유형 중 어느 것으로 portfolio firm 이 선택되는지 추정, selection correction (SC) 변수를 후속 equation 에 explanatory 로 포함. 둘째, 2단계 최소제곱법 — investment equation (Eq. 2) 의 fitted INV 를 performance equation (Eqs. 3-4) 의 instrumental variable 로 사용해 INV ← 성과 의 reverse causation bias 통제. Performance 변수는 4 가지 (GSALES · GEMP · GRINT · GROA, 3 년 평균 대비 투자년 base 의 log 차). Firm-specific (sales, age, R&D intensity, tangibility, ROA) + industry-specific (industrial R&D intensity, debt-to-asset, return) + IGI · ICI dummy. 두 specification 비교 — Eq. (3) 은 INV · 투자유형 dummy 의 separate 효과, Eq. (4) 는 INV × 투자유형 dummy 의 interaction (투자량에 비례).

결과의 핵심은 전체 vs IGI 의 inversion 이다. Panel A (전체 portfolio) 에서는 INV 의 양 효과만 일관 (GSALES β=1.039**, GEMP 0.503**), 자금원별 dummy 의 차이는 미미. 그러나 Panel B (IGI 집중) 에서는 corporate stand-alone VC 만 4 outcome 모두 의미있는 양 효과 — GSALES 0.389* (매출 +47.6%), GEMP 0.289* (+33.5%), GRINT 0.335** (R&D 강도), GROA 0.155** (ROA). 다른 자금원 (independent, public, financial, syndications) 은 일부 outcome 만 의미있거나 미미. Corporate VC 의 IGI 선택 자체 도 MNL 에서 우월 (β=0.974*, t=2.03). 해석은 corporate VC 가 (i) vertical relationship 의 asymmetric information 우위로 better firm selection, (ii) parent (조립사) 의 manufacturing 능력 · marketing channel · 협상력 등 complementary asset 제공 Dushnitsky–Lenox 명제 (2005, 2006) 의 strategic alliance mechanism 확인. Corporate syndication 은 IGI 선택 은 우월하지만 성과 미미 — 50% 미만 지분 → strategic control 부재의 governance constraint 의 정량 evidence.

본 paper 는 이정동 의 제2기 도구의 확산 의 방법론의 확산 → 벤처캐피탈 라인 으로 분류된다 (author page anchor 의 “DEA · 생산성 분석을 한국 제조업, 자동차 시장, 벤처캐피탈 등 다양한 산업에 적용” 절). 김연배 의 공저는 VC · innovation 정책 라인 의 anchor 로 기능. Younghoon Kim 의 industrial Bank of Korea 소속이 vertical value-chain finance 의 실증 지향 부여. 한계: (i) 1999–2001 의 특정 시기 (VC boom) 에 한정, (ii) 보안상 corporate VC 의 parent 정보 가 익명 처리되어 vertical relation 의 직접 식별 불가, (iii) corporate VC 의 monopoly power 확장 가능성을 미해결로 남김. intermediate goods industry 분류 자체가 5 자리 SIC 의 한국 산자부 분류이고 OECD 표준이 없어 replicability 제약. 그럼에도 결과는 한국 NIS 의 vertical 구조 (Lundvall 1988, Lee and Park 2006) 와 VC 의 strategic intermediary 역할의 paired 증거를 제공한다.

핵심 결과

자금원 (Panel B IGI)GSALES (매출)GEMP (고용)GRINT (R&D 강도)GROA (ROA)
IGI × Independent stand-alone0.147 (n.s.)0.223*0.274**0.054 (n.s.)
IGI × Public stand-alone0.080 (n.s.)0.131 (n.s.)0.250*0.035 (n.s.)
IGI × Corporate stand-alone0.389*0.289*0.335*0.155*
IGI × Financial stand-alone0.361 (n.s.)0.224 (n.s.)0.339*0.170**
IGI × Corporate syndication0.102 (n.s.)0.025 (n.s.)0.215 (n.s.)0.080 (n.s.)
IGI × Non-corporate syndication−0.555*−0.307 (n.s.)0.379*0.011 (n.s.)

OLS with 2SLS + Dubin-McFadden selectivity correction. Corporate stand-alone VC 만 4 outcome 모두 의미 (1% 또는 5% 수준). Independent / public / financial stand-alone 은 일부 outcome 만, Corporate syndication 은 IGI 선택은 우월하지만 (Table 3 β=1.091) 성과는 미미 (governance constraint). N=934. R&D 인텐시브 firm (RINT) · 저-tangible firm (TANRATE) 선호 패턴은 모든 VC 에 공통.*

방법론 노트

다항선택 selectivity 모형 (Dubin and McFadden 1984) 은 Heckman (1979) 의 binary selectivity 모델을 multiple, mutually exclusive 6 + 1 treatment 에 확장한다. Selection equation 은 다항로짓:

Pr⁡(Tm=j∣Xm1)=exp⁡(αj′Xm1)∑k=0Jexp⁡(αk′Xm1)\Pr(T_m = j \mid X^1_m) = \frac{\exp(\alpha'_j X^1_m)}{\sum_{k=0}^{J} \exp(\alpha'_k X^1_m)}

여기서 j∈{0,1,…,6}j \in \{0, 1, \ldots, 6\} (0=no investment, 1–6=6 투자유형), Xm1X^1_m 은 firm + industry 특성. Performance equation 은 다음과 같이 INV 의 2단계 최소제곱법 (Eq. 2 의 fitted INVm‾\overline{INV_m}) + selection correction term (SC) 포함:

Ym1=δ1′Xm3+ϕ1INVm‾+∑jθj1Dmj+SC+ηm1Y^1_m = \delta^{1\prime} X^3_m + \phi^1 \overline{\text{INV}_m} + \sum_j \theta^1_j D_{mj} + SC + \eta^1_m Ym2=δ2′Xm3+ϕ2INVm‾+∑jθj2DmjINVm‾+SC+ηm2Y^2_m = \delta^{2\prime} X^3_m + \phi^2 \overline{\text{INV}_m} + \sum_j \theta^2_j D_{mj} \overline{\text{INV}_m} + SC + \eta^2_m

Eq. (3) 은 separate dummy effect (자금원 자체의 효과), Eq. (4) 는 interaction effect (자금원의 효과가 투자량에 비례하는지). ϕ\phi 는 INV 의 직접 효과, θj\theta_j 는 independent stand-alone 을 base 로 한 자금원별 differential effect. Identification 의 핵심은 (i) selection 의 IIA (independence of irrelevant alternatives) 가정 — extreme-value distribution 의 εmj\varepsilon_{mj}, (ii) INV 의 IV 로 Eq. (2) 의 regressor 가 ηm\eta_m 과 무상관 가정. Industry dummy (6 분류: 4 manufacturing tech-level + 2 service) 와 year dummy 로 sector / time-period 효과 통제. IGI (intermediate goods industry) 는 한국 산자부의 5-digit SIC (Revision 8) 기반 — software 제외, components · materials · 정밀기계 포함.

연구 계보

선행 작업: Gompers and Lerner (1999) NBER · MIT 의 VC 표준서, Dushnitsky and Lenox (2005, 2006) Research Policy · JBV 의 corporate VC 의 firm innovation 효과 (본 paper 의 직접 thesis ancestor), Hellmann et al. (2004) Stanford WP 의 financial VC 의 strategic motivation, Chesbrough (2002) HBR 의 corporate VC 의 strategic vs financial motivation, Brander et al. (2002) JEMS · Lehmann (2006) SBE 의 syndication value-added. 한국 VC 정초: Special Law on the Promotion of Venture Business (1997, 1986 의 40% equity 한도 우회), Lundvall (1988) + Lee and Park (2006) Technovation 의 한국 NIS 의 vertical 구조. PSM·multiple treatment 방법론: Dubin and McFadden (1984) Econometrica, Green (2003) 의 표준서. TEMEP 내 직접 sibling: The Effect of Asset Composition Strategy on Venture Capital Firm Efficiency: An Application of Data Envelopment Analysis (한국 VC firm panel DEA + fixed-effects Tobit, 정책 실패 진단) — 본 paper 의 직전 sibling, 이정동 의 author page 의 벤처캐피탈 라인 분류에서 paired. Strategy of start-ups for IPO timing across high technology industries (KOSDAQ high-tech startup IPO timing) 도 한국 startup finance 의 sibling. 김연배 의 공저 라인에서는 Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference Data (정책 평가) 와 같은 정책-경영 통합 의 narrative arc. 본 paper 는 이정동 의 제2기 도구의 확산 의 벤처캐피탈 방법론 응용 으로 분류 — author page anchor 의 “벤처캐피탈” 산업 응용 의 제2 작업.

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