본 연구의 목적은 스타트업 CEO의 특성이 투자유치 성과에 미치는 영향을 시리즈 A 투자 관점에서 분석하는 데 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 스타트업 CEO의 학력 수준이 높을 때, 스타트업 경험이 있을 때, 투자유치 경험이 있을 때 벤처캐피탈 등 벤처투자자는 스타트업 투자에 유의한 양(+)의 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이는 통제변수를 도입하여도 체계적으로 유의하게 긍정적으로 나타났다. 하지만 직장 경험이 있을 때 스타트업 총투자금액에는 유의한 긍정적 영향을 미치고 있지 않았으나, 평균투자금액에는 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 총투자금액은 스타트업 경험이 있을 때가 투자유치 경험이 있을 때보다 표준화 계수의 크기가 크게 나타났으나, 평균투자금액은 투자유치 경험이 있을 때가 스타트업 경험이 있을 때보다 표준화 계수의 크기가 크게 나타났다. 이는 총투자금액에서는 스타트업 경험이, 평균투자금액에서는 투자유치 경험이 중요함을 시사하고 있다. 셋째, 시리즈 A 투자 시점에 스타트업의 매출액이 높으면 총투자금액 및 평균투자금액도 유의하게 높은 것으로 나타났다. 초기 스타트업은 비록 수익성이 떨어지거나 적자이더라도 어느 수준의 매출액이 확보되면 벤처캐피탈에게 매력적인 투자대상이 되는 것으로 보인다. 본 연구 결과는 벤처캐피탈의 투자의사결정 및 스타트업의 자금조달 전략을 수립하는데 활용할 수 있을 것이다. 그리고 스타트업을 준비하는 예비스타트업 CEO에게 주는 시사점은 학위의 취득을 통해 전문성을 갖추고 스타트업에 도전하여 스타트업 경험을 쌓고 투자유치를 경험하면 총투자금액이 증가할 것이라는 점이다. 스타트업 경험이 없더라도 관련된 산업에서 직장경험을 한다면 평균적으로 투자받을 수 있는 금액이 증가할 수 있음을 시사한다.
인쇄와 관련된 해외 투자건수가 1989년부터 한해 평균 3-4건에 불과하던 것이 지난 2001년에는 12건으로 가장 높은 투자건수를 기록했으며 2002년에는 10건, 올 상반기에는 4건으로 나타나 IMF 이후 증가한 것으로 나타났다. 또한 투자금액도 IMF 이전인 1996년 383만5천달러에는 못 미치지만 예년에 비해 높아져 2001년에는 119만2천달러, 2002년에는 166만8천달러, 올 상반기에는 4건에 260만9천달러를 기록해 건수에 비해 투자금액이 증가하고 있다.
OECD 국가들 중 국토계수가 우리나라의 50%(1/2)~200%(2배)인 4개국의 1인당 GDP 10,000달러 도달시기의 국토계수당 도로보급률을 비교하면, 우리나라의 유효도록보급률은 평지대비 약 58.9% 수준, 총면적대비 약 63.4% 수준인 것으로 분석되었다. 철도도 동일한 방법으로 우리나라의 철도스톡규모가 이들 국가의 평지 면적 대비 약 41.3%, 전체 면적 대비 약 53.2% 수준으로 분석되었다. 또한 이들 나라의 평균 유효도로연정과 유효철도연장을 목표 도로 및 철도스톡으로 정의하고 목표스톡에 도달하기 위한 각년도 목표주자금액을 산정하였는데, 2000년 실질가격 기준으로 도로와 철도는 매년 약 15조 2천억 원 및 약 6조 5천억 원을 투자하여야 하는 것으로 분석되었다. 이를 실제 투자금액과 비교하면 철도는 실제 투자금액이 목표투자금액에 미달하여 향후 철도투자를 증가시킬 필요성이 제기되었다.
생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.
최근 일반 대중을 대상으로 한 콘텐츠 투자 플랫폼 중 하나로 크라우드펀딩 플랫폼이 주목받고 있다. 본 연구는 영화 크라우드펀딩 프로젝트 요인이 크라우드펀딩 달성률에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 크라우드펀딩 플랫폼에 게시된 영화 프로젝트의 주요 정보를 변인화하였다. 텍스트 수, 이미지 수, 스타파워, IP 기반 영화 여부, 영화 제작 단계, 박스오피스 예측, 투자 자금 비율, 투자 가능 여분 금액, 수익 정산 방식, 최소 투자 금액 조건을 독립변인으로 설정하였으며, 이들 변인이 크라우드펀딩 달성률에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 다중회귀분석을 실시한 결과, 영화 제작 단계, 투자 자금 비율, 투자 가능 여분 금액, 수익 정산 방식이 종속변인에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 탐색적 접근법을 통해 영화 크라우드펀딩 프로젝트의 흥행에 영향을 미치는 변인을 발굴하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 영화 크라우드펀딩 프로젝트 기획 시 실무적 자료로 활용될 수 있을 것이다.
R&D 투자로 인한 기술의 축적, 경제적 성과 및 파급효과에 대한 분석이 거시적인 측면과 타 부문에서는 다양하게 이루어지고 있으나 철도산업에 대한 분석은 미흡한 실정이다. 본 연구에서 성과목표 설정에 대해서는 선행연구에 대한 조사분석을 통하여 과학기술적 성과에 대한 공통지표로 지식재산권, 특허, 논문을 설정하고 성공적으로 종료된 철도 R&D 11개 사업의 과학기술적 성과에 대한 적정성을 검증하였다. 선행연구에서 투입요소로 투자금액에 의한 성과목표를 설정하였으나 정확도를 향상시키기 위해 투입요소로, 투자금액(RI), 자본적 투자금액(RCI), 인당 내부인건비(LCPM)를 적용하였으며 철도 R&D 11개 사업에 대한 횡단면 분석과 잔차 분석을 통하여 성과목표 모형을 설정하고 타 과제 분석을 통하여 실증분석과 타당성을 검증하였다.
IT투자 성과의 정량화에 대한 필요성이 높아짐에 따라 많은 학계와 연구단체에서 IT투자 성과의 화폐가치 전환 및 정량적 평가를 위한 다양한 측정방법들을 개발하여 제시하고 있으며, 이들 기법을 활용하여 IT투자 성과를 정량적으로 평가하는 기업들이 점차 늘고 있다. 그러나 이와 같은 IT투자성과의 정량적 평가 기법을 도입한 기업의 실무자들은 화폐가치로 전환되어 도출된 결과들이 가시적으로 확인될 수 있는 것이 아니기 때문에 IT가 제공하는 실 효과를 제대로 반영하여 평가되었는지에 대하여 확신하지 못하고 있다. 이에 본 연구는IT투자 성과의 정량적 평가 결과를 기존의 많은 연구를 통해 IT투자 성과의 정성적인 평가로 입증된 사용자 만족도로써 설명이 가능한지를 사례 기업의 정량적 평가결과와 사용자 만족도를 분석함으로써 상관관계를 파악하였다. 사례 연구 결과, 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 정보화 효과금액은 사용자 만족도와 상관관계가 있다. 둘째, 합리적인 정보화효과금액의 도출을 위해서는 조직 내에서 시스템의 효과를 정량화할 수 있는 지표 개발 및 화폐전환데이터의 관리가 중요하다. 셋째, IT ROI는 시스템간의 성과를 비교하는 것에는 부적절하며 개별시스템의 성과 및 효율성 측정 기준으로 사용한다. 넷째, 정량적 평가가 여전히 시스템의 전략적인 부분 등에 대한 평가에는 미흡하기 때문에 이를 보완하기 위한 방법으로 사용자 만족도의 사용이 가능하다.
중소기업은 전체 고용의 76.9%, 부가가치의 52.8%, 생산의 50.6%를 차지하고 있다는 점에 있어 국가경제 및 국가 경쟁력을 향상을 위해 기술혁신을 위한 연구개발투자(R&D)가 매우 중요하다. 이에 본 연구는 중소기업 기술혁신 분야 중 지원 과제수, 지원금액의 연구개발투자비(R&D)에 대한 경제적 성과와의 상관관계, 영향을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 중소기업기술혁신분야 연구개발(R&D) 투자가 기업의 경제적 성과를 분석한 결과, 연구개발 과제 지원수와 연구개발 지원금액은 평균 매출액 및 수출액 증대와 인력 감축 및 신규 고용창출 효과와 관련성이 있으며, 수입대체 효과와는 부적인 상관을 보였다. 둘째, 중소기업기술혁신분야 연구개발 투자가 중소기업의 경제적 성과에 미치는 영향을 분석한 결과, R&D 투자가 기업의 인력감축, 수출액 증대, 수입대체 효과, 평균 매출액 증대, 기업의 영업이익 증대 순으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고용창출 효과, 생산비 절감효과에는 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 연구개발을 위한 지원 과제수와 지원 금액이 증가함에 따라 기업의 경제적 효과가 증가함은 물론 사회적 국가적인 경제발전에도 R&D 투자가 미치는 영향은 매우 유의미하다고 볼 수 있다. 반면 중소기업의 고용창출 및 생산비 절감을 위한 지속적인 연구개발 투자가 필요함을 시사하고 있디. 이러한 맥락에서 R&D 투자에 대한 개선 방안으로 영세 중소기업의 기술개발활동을 촉진할 수 있는 제도적 조건을 정을 정비하고, 지속적인 중소기업 연구개발을 위해 지원 금액을 지원하는 방식을 다양화할 필요성이 있으며, 연구개발 증소기업을 위해 투자용 펀드 상품을 개발하여 지원해야 중소기업기술혁신개발사업 발전방안 제안하는 데 목적이 있다.
본 논문은 현재 활발히 진행 중인 지속가능한 성장을 위한 원동력인 녹색성장과 관련하여 R&D 투자금액 중에서 IT와 관련된 연구개발투자로 인한 경제파급효과를 분석하였다. 정부가 추진중인 녹색성장 관련 연구개발 금액을 IT제조업, IT서비스업, 그리고 S/W 및 컴퓨터관련서비스로 각각 분류한 후 RAS기법을 활용하여 예측 분석하였다. 분석결과, 녹색성장 관련 IT제조업분야에 대한 투자로 인한 생산유발액은 약 3조 1,853억원으로 나타났으며, 그 뒤를 이어 IT서비스업이 약 1조 4,360억원, 그리고 S/W 및 컴퓨터관련서비스가 약 4.482억원으로 나타났다. 한편 수입유발액 역시 IT서비스업에 비해 IT 제조업이 그 수치가 높게 나타나고 있다. 또한 부가가치유발액은 IT서비스에 비해 IT제조업이 높게 나타나고 있는데, 이는 투자수요인 R&D금액이 IT제조업 부분이 IT서비스업에 비해 크기 때문에 나타난 결과라 할 수 있다. 마지막으로 취업유발인원은 IT제조업이 16,596명으로 가장 높고, 두 번째로 IT서비스업이 9,000명이고, 마지막으로 S/W 및 컴퓨터관련서비스가 3,616명으로 나타났다. 2009년에 대한 투자금액대비 경제적 파급효과인 점을 고려하면 장기적인 측면에서 지속적인 투자가 있을 시 산업부문간 발생될 효과는 더욱 더 증가할 것으로 예상된다.
본 연구는 정보 통신 투자가 경제 전반에 미치는 효과를 분석함으로써 초고속 정보 통신망 투자의 경제적 효율성을 검토하고자 했다. 정보 통신 산업에 대한 투자효과는 1980년 이후 계속된 투자인데 이 투자로 인해 1990년의 최종수요를 충족하기 위한 생산활동 과정에서 1990년 총소요 자원비용 금액 중 1조 5,567억원의 자원 절감 효과를 발생시킨 것으로 계산되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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