기술역량이 벤처캐피탈 유입에 미치는 영향 : 한국 산업의 특허출원 및 R&D 투자 중심으로 = The Impact of Technological Capabilities on Venture Capital Inflows: Evidence from Patent Applications and R&D Expenditure in Korean Industries

국문 초록 (Abstract)

기술역량이 벤처캐피탈 유입에 미치는 영향

본 연구는 한국 산업별 기술역량이 벤처투자유입에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 2006년부터 2023년까지 게임, 바이오·의료, 미디어·공연·음악, 전자·기계·장비, 화학·소재, ICT 서비스, ICT 제조 등 7개 산업을 대상으로 벤처투자액, 특허출원, R&D 투자를 산업·연도 패널데이터로 구축하였다. 벤처투자유입은 중소벤처기업부와 한국벤처캐피탈협회 통계를 기반으로 2020년 불변가격으로 환산하였고, 기술역량은 산업별 특허출원 건수와 R&D 투자액으로 측정하였다. 산업별 부가가치와 기준금리, 광의통화(M2), 코스닥지수 등 거시 변수 및 연도 고정효과를 통제변수로 활용하였으며, 모든 금액 변수는 자연로그 변환하여 분석하였다.
분석 결과, 특허출원은 전체 산업을 통합한 모형에서 2~4년 시차에서 벤처투자유입에 유의한 정(+)의 효과를 보였으며, 특히 3년 시차에서 설명력이 가장 높게 나타났다. 이는 특허가 공개·등록된 이후 일정 기간의 평가·검증을 거쳐 중기 시점에 벤처투자로 연결되는 구조를 시사한다. R&D 투자는 전 시차 구간에서 벤처투자유입에 일관된 정(+)의 영향을 미쳤고, 동시기 효과가 가장 크게 나타나 투자자가 최근 R&D 집행 수준을 핵심 신호로 활용하고 있음을 보여준다. 산업별로는 ICT 서비스, 게임, 바이오·의료에서 특허와 R&D가 높게 평가되어 전환효율이 높은 반면, ICT 제조, 전자·기계·장비, 화학·소재, 미디어·공연·음악에서는 효과가 미약하거나 부(−)의 관계를 보여 기술성과의 투자 전환 경로에 구조적 제약이 존재함을 시사하였다. 그랜져 인과성 검정에서는 일부 산업에서 특허가 향후 벤처투자유입을 예측하는 인과관계가 확인되었으나, R&D와 벤처투자 간 양방향 인과성은 뚜렷하지 않았다.
종합하면, 본 연구는 산업별 기술역량이 시차구조와 전환효율의 차이를 통해 벤처투자유입에 미치는 영향을 산업 수준에서 보여주었다. 특히 특허는 중기 시차를 통해, R&D 투자는 동시기와 중·장기 시차 전반에 걸쳐 벤처투자를 유인하지만, 그 효과의 크기와 효율성은 산업별로 크게 상이하다. 이는 기술기반 창업과 벤처생태계 연구에서 기술성과 지표를 산업 맥락과 함께 해석해야 함을 시사하며, 바이오·의료·ICT 서비스와 같이 전환효율이 높은 산업과 ICT 제조·전통 제조업과 같이 전환효율이 낮은 산업에 대해 차별화된 R&D 지원, 특허·규제 제도, 벤처투자 촉진정책이 필요함을 정책적 시사점으로 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The Impact of Technological Capabilities on Venture Capital Inflows
- Evidence from Patent Applications and R&D Expenditure in Korean Industries -

This study empirically examines how industry-level technological capabilities affect venture capital inflows in Korea. To this end, industry–year panel data were constructed for seven industries—games, bio/medical, media/performance/music, electronics/machinery/equipment, chemicals/materials, ICT services, and ICT manufacturing—over the period 2006–2023, covering venture capital investment, patent applications, and R&D investment. Venture capital inflows were measured using statistics from the Ministry of SMEs and Startups and the Korea Venture Capital Association, converted into 2020 constant prices. Technological capabilities were proxied by industry-level patent applications and R&D investment. Industry value added, macroeconomic variables such as the base interest rate, broad money (M2), and the KOSDAQ index, as well as year fixed effects, were included as controls. All monetary variables were transformed into natural logarithms before estimation.
The results show that patent applications have a significantly positive effect on venture capital inflows with 2–4 year lags in the pooled model, with the strongest effect at a 3-year lag. This suggests that patents tend to be evaluated and verified over time and then translated into venture investment in the medium term. R&D investment exerts consistently positive effects on venture capital inflows across all lag structures, with the strongest contemporaneous impact, indicating that investors rely on recent R&D spending as a key signal of technological intensity and growth potential. At the industry level, ICT services, games, and bio/medical exhibit high conversion efficiency from technological outcomes to venture investment, whereas ICT manufacturing, electronics/machinery/equipment, chemicals/materials, and media/performance/music show weaker or even negative relationships, implying structural constraints in the conversion of technology into private capital. Granger causality tests confirm that, in some industries, patent applications help predict future venture capital inflows, while clear bidirectional causality between R&D and venture capital is not observed.
Overall, the study demonstrates that industry-level technological capabilities influence venture capital inflows through heterogeneous lag structures and conversion efficiencies across industries. Patents mainly affect investment through medium-term lags, while R&D investment matters both contemporaneously and over the medium to long term, with substantial cross-industry variation in effect size and efficiency. These findings suggest that technological indicators in research on technology-based entrepreneurship and venture ecosystems must be interpreted in close connection with industry context. From a policy perspective, the results underscore the need for differentiated R&D support, patent and regulatory frameworks, and venture investment promotion policies between high-conversion industries such as bio/medical and ICT services and low-conversion industries such as ICT manufacturing and traditional manufacturing sectors.

Keywords: Technological Capability, Technological Performance, Patent Applications, R&D Investment, Venture Capital Investment

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 제1장 서 론 1
• 제1절 배경 및 목적 1
• 1. 연구배경 1
• 2. 주요 변수의 설정 10
• 3. 연구 목적 14
• 제2절 방법 및 구성 16
• 제2장 이론적 배경 및 가설설정 20
• 제1절 기술개발의 시차효과 20
• 1. 기술개발 시차효과에 대한 선행연구 20
• 2. 시차효과에 대한 이론적 해석과 연구가설 22
• 제2절 산업별 기술개발과 벤처투자의 상관관계 23
• 제3절 산업별 기술성과 전환 효과와 구조적 차이 25
• 제3장 연구방법 28
• 제1절 연구모형 28
• 1. 시차효과 분석을 위한 연구모형 (가설 1) 29
• 2. 기술성과 및 기술개발 역량의 정적 영향 분석 모형 (가설 2) 30
• 3. 산업별 전환효과 차이 분석 모형 (가설 3) 31
• 제2절 변수의 정의 및 측정 34
• 제3절 자료수집 및 분석방법 38
• 1. 측정대상 및 자료수집 38
• 2. 표본의 대표성 검증 42
• 3. 분석방법 44
• 제4장 연구결과 46
• 제1절 기술통계 및 상관관계 분석결과 46
• 제2절 기술개발의 시차효과: 가설 1의 검증 51
• 제3절 산업별 기술개발과 벤처투자: 가설 2의 검증 62
• 제4절 산업별 전환 효율의 차이: 가설 3의 검증 66
• 제5절 그랜저 인과성 검정 결과 71
• 제6절 강건성 검정: 산업군별 부분표본 회귀분석 73
• 제5장 결 론 75
• 제1절 논의 및 시사점 75
• 제2절 연구결과의 시사점 78
• 제3절 한계 및 추후 과제 83
• 참고문헌 86
• ABSTRACT 96