1. 서론
혁신금융의 핵심인 벤처캐피탈 시장은 학술적으로나 정책적으로 많은 관심을 받는 주제이다. 학술적인 관점에서는 벤처캐피탈의 투자를 유치하는 극소수의 회사가 이뤄내는 경제적 성과와 혁신의 성과가 불균형적으로 크다는 점이 관찰되면서(Kaplan and Lerner, 2016) 벤처캐피탈 시장에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 반면, 벤처기업이 개발하는 기술과 지식으로 인한 외부효과(externality)나 벤처기업의 혁신성에 관련된 정보비대칭 문제(lemon problem) 등은 벤처생태계의 잠재적 시장실패 요인으로 거론되기도 한다. 따라서 이러한 시장 실패를 방지하기 위해 정부는 다양한 정책지원을 통해 혁신활동을 증가시키고 있다(Gordon, 2018).1) 한국 역시 장기적 경제성장률과 총요소생산성이 지속적으로 감소하는 현상이 관찰되며(Kang, 2020) 한국 정부는 벤처생태계 강화를 통해 혁신성장 제고에 힘쓰고 있다. 특히, 최근 들어 세계 각국의 기술패권 경쟁이 심화됨에 따라 미래첨단산업 주도권 확보를 위한 수단 중 하나로 한국 정부는 벤처캐피탈에 대해 적극적인 지원 정책을 펼치고 있는 것으로 알려져 있다.2)
한국 정부의 적극적인 지원정책 하에 한국 벤처캐피탈 시장은 최근 들어 양적인 성장을 이루었다. 국내 벤처캐피탈 시장은 2008년 이후 연평균 32.5%의 고성장을 기록하며 (Song, 2023) 2022년 기준 연간 10조 7,286억 원의 투자조합이 결성되었으며(KVCA, 2023), 2021년 기준 총 투자규모로나 GDP 대비 상대적인 크기로나 OECD 회원국 중 6위에 해당하는 거대한 시장으로 성장했다. 이러한 양적 성장의 배경에는 정부의 다양한 정책지원이 중요한 요인으로 작용하는데, Bloom et al.(2019)에 따르면 대다수의 국가들은 벤처캐피탈의 중요성을 인식하고 다양한 지원정책 활동을 전개하고 있으며, 한국 정부 역시 모태펀드를 적극적으로 활용하거나 조세지원정책을 포함한 다양한 정책지원을 제공하면서 벤처캐피탈 시장의 성장을 견인했다고 보는 의견이 존재한다.3)
정부의 정책 지원 중에서도 조세지원정책은 앞서 Gordon(2018)에서 제기되었던 시장실패로 인한 문제들을 완화하는 고유의 역할로 인해 그 중요성이 높은 것으로 평가되고 있다. OECD(2018)에 따르면, 42개국 회원국 중 33개국에서 어떠한 형태로든 기업의 혁신 투자활동에 대해 조세 지원을 하고 있다. 한국도 벤처기업육성에 관한 특별조치법(이하 벤처특별법), 조세특례제한법, 벤처투자 촉진에 관한 법률(이하 벤처투자법) 등을 통해 조세지원을 포함한 다양한 종류의 지원 정책을 전개하고 있으며, 최근에는 단계적으로 개인의 벤처 투자에 대한 소득공제한도를 확대한 바 있다. 이러한 조세지원정책의 확장 및 추가적인 정부 정책들로4) 인해 국내 벤처캐피탈의 펀드 수와 결성 금액은 2010년 중후반부터 급속도로 성장하고 있다(<그림 1>).
<그림 1>
벤처캐피탈 자금 조달 추이 - 산업 수준 분석
<그림 1>은 산업 수준에서 벤처캐피탈의 신규 자금 조달 금액(Panel A)와 신규 결성 펀드 수(Panel B)를 보여준다.
다만, 단순한 기초통계량을 통해 조세지원 확대가 벤처캐피탈의 성장에 영향을 준다는 결론을 내리기에는 전 세계적 저금리 환경 및 다른 경제적 요인들의 동시대적 영향 역시 존재한다. OECD의 통계자료에 따르면 동일 기간 다수의 국가들이 벤처투자 시장의 확장을 경험하였으며, 한국 역시 조세지원 정책 외에도 모태펀드 지원 및 벤처투자법 제정과 같은 동 시대적인 벤처지원 정책들이 혼재하여 조세지원 정책이 벤처캐피탈 자금조달 증가에 미치는 영향은 보다 엄밀한 실증적 검증이 필요하다. 해외 선행연구는 이미 세율 변화가 벤처캐피탈의 자금조달에 영향을 준다는 결과를 도출한 바가 있으며(Gompers and Lerner, 1999), 후속 연구들은 특히 양도 소득세(capital gain tax)의 변화가 벤처투자와 벤치기업의 성과에 미치는 영향을 실증적으로 검증하였다. Da Rin et al.(2006)은 유럽의 자료를 활용하여 양도소득세와 벤처기업 투자 비중 간에 음(-)의 상관관계를 보고하였으며, Bock and Watzinger(2019)는 양도소득세 인상 이후 후속투자를 받는 벤처기업이 감소하는 현상을 보고하였다. Dimitrova and Eswar(2022)는 미국 주정부의 양도소득세 변화를 활용하여 벤처캐피탈이 소속된 주의 양도소득세가 인상될 시 벤처캐피탈의 투자가 감소하는 결과를 보고하였다. 이렇듯, 다수의 해외 선행연구에 따르면 양도소득세 인하는 벤처투자에 긍정적인 영향을 끼친다는 실증결과를 제시하고 있다. 다만, 국가별 제도 환경에 따라 조세 정책의 실효성이 상이할 가능성이 존재하고, 우리나라의 양도소득세는 대체로 부동산 정책에 따라 변화한다는 점을 고려할 때, 이러한 해외 선행연구의 결과를 우리나라에 일반화하기는 다소 어려움이 있다. 그러나 연구진이 파악한 바로는 양도소득세 외의 조세지원정책이 벤처투자에 미치는 영향을 다룬 선행연구는 비교적 빈약하다.
본 연구는 국내 벤처캐피탈의 자금조달 결정요인을 조세지원제도의 영향을 중심으로 살펴본다. 해외의 경우, 벤처캐피탈의 자금 조달 결정 요인과 관련해서 많은 선행연구가 존재하지만(예를 들면, Gompers and Lerner, 1999; Kaplan and Schoar, 2005; Balboa and Marti, 2007; Cumming et al., 2005; Phalippou, 2010; Barber and Yasuda, 2017; Crain, 2018), 한국은 다양한 정책과 제도변화에도 불구하고 자료의 한계로 인해 개별 정책과 제도 변화가 벤처캐피탈의 자금 조달에 어떤 영향을 미쳤는지 검증한 실증분석 연구는 충분하지 않다. 본 연구는 국내 선행연구에서 한계점으로 지적되고 있는 자료의 제한을 극복하기 위해, 중소벤처기업부에서 한국벤처캐피탈협회를 통해 제공하고 있는 벤처투자정보센터 전자공시시스템(Disclosure Information of Venture Capital Analysis; 이하 DIVA)의 자료를 활용해 연구를 수행했다. DIVA는 중소벤처기업부에 등록되어 보고하는 모든 창업투자회사와 벤처투자조합의 자료를 공시하고 있다는 점에서 국내 벤처캐피탈 전체의 현황을 통시적으로 분석할 수 있다는 것에 그 장점이 있다. 해당 자료를 활용해 본 연구는 벤처캐피탈 산업 수준(industry-level) 및 운용사 수준(GP-level)에서 해외 선행연구에서 거론된 벤처캐피탈 자금조달의 주요 결정요인 변수인 거시경제 변수, 운용사 특징, 조세지원제도의 변화와 자금조달 간의 관계를 횡단면 분석을 통해 살펴보았다. 더불어, 횡단면 분석을 통해 제어되지 않을 수 있는 누락변수 편의 문제(correlated omitted variable bias)를 완화하기 위해 2018년 개인 투자자의 소득공제 범위 확대를 개인 투자자의 자금 공급 확대에 대한 처치(treatment)로 설정하여 그 전후의 영향에 대해 이중 차분(difference-in-differences) 분석을 실행하여 전반적인 결과의 강건성을 검증하였다.
본 논문의 주요 연구결과는 다음과 같다. 개인투자자 소득공제확대를 통한 조세지원 정책 이후 전반적 산업수준에서의 펀드의 수 및 운용규모가 통계적으로 유의하게 상승하였고, 운용사 수준에서는 개인투자자의 비중이 높은 운용사의 펀드 수와 운용규모가 통계적으로 유의하게 상승하였다. 구체적으로, 산업수준 분석에서는 개인투자자에 대한 소득공제가 상승한 2018년 이후 펀드의 수는 0.26개 그리고 운용규모는 18% 상승한 것으로 나타났다. 또한 운용사 수준 분석에선 2017년 기준 개인투자자 비중이 한 표준편차가 높은 벤처캐피탈의 펀드와 운용자금은 2018년 이후 평균대비 각각6%와 9%씩 통계적으로 유의하게 상승하였다. 또한, 상기의 결과가 2020년 벤처캐피탈에 대한 다양한 규제를 완화한 벤처투자 촉진법 제정에 영향을 받을 수 있다는 가능성에 따라 분석기간을 2019년까지 제한했을 때에도 결과는 강건했다. 분석기간을 제한한 경우, 2017년 개인투자자의 비중이 한 표준편차가 높은 운용사의 펀드 개수와 운용규모는 2018년 이후 각각 4%와 8%씩 통계적으로 유의하게 높았으며, 이는 개인투자자에 대한 세액공제 확대가 운용사 자금조달에 긍정적인 영향을 끼쳤다는 결과로 해석된다.
또한 본 연구의 분석결과에 따르면 경제 성장률과 금리가 벤처캐피탈 산업수준의 자금조달에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기준금리로 측정한 유동성과 벤처캐피탈의 자금 조달 변수 간 통계적으로 유의한 음(-)의 상관관계가 관찰되었으며, 이는 국내 벤처캐피탈 시장에서 자금활용의 기회비용이 늘어날수록(혹은 유동성이 감소할수록) 자금조달이 감소한다는 점을 시사한다. 또한, 산업수준분석에서 펀드 개수 및 운용규모 모두 경제성장률과 유의미한 양(+)의 상관관계가 관찰되어 경제환경이 좋을 수록 벤처투자의 유입이 더 증가한다는 점을 발견하였다.
이 외에 운용사 수준의 분석에서 해외 선행연구와 일부 일치하는 결과를 확인할 수 있었다. 먼저 운용사의 최근 투자 횟수는 자금 조달과 유의미한 양(+)의 상관관계를 가지고 있었다. 상기 결과는 여러 의미로 해석될 수 있는데, 한편으로는 투자 활동이 활발한 운용사일수록 펀드 조성 및 자금조달이 더 수월하다는 의미로 해석될 수 있으나(Metrick and Yasuda, 2010), 다른 한편으로는 운용사가 자금 조달에 나서기 전 기존의 자금(dry powder)을 소진하는 행동으로 해석될 수도 있다(Barber and Yasuda, 2017). 전문성과 관련된 결과는 해외 선행연구와 다소 차이를 보였는데, 특정 산업 혹은 지역 스타트업 투자에 전문가인 운용사(Specialist)가 자금 조달에 성공할 가능성이 높다는 해외 선행연구와는 다르게(Gompers et al., 2009; Gejadze et al., 2017), 국내에서는 지역에 특화된 전문 운용사 일수록 펀드 수 혹은 운용규모가 하락하는 현상이 관찰되었다. 특히, 지역전문성에 관련된 지표는 운용사 수준의 대부분 분석에서 통계적으로 유의한 음(-)의 계수가 추정되었으며 이는 국내 벤처운용사의 자금조달에 있어 지역 전문성보다 포괄적인 투자역량이 중요하다는 점을 시사한다.
본 연구의 기여는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 국내에서 처음으로 벤처캐피탈의 자금 조달 결정요인을 실증적으로 분석하였다는 점에 그 의의가 있다. 벤처캐피탈이 국내 혁신금융 산업내에서 차지하는 비중이 높아지며 특히 우리나라의 벤처캐피탈은 지난 수년간 급속도로 성장해 왔음에도 불구하고 국내에서는 자료의 한계로 벤처캐피탈의 자금 조달 요인에 대해 실증적으로 분석한 연구가 부재하다. 따라서, 본 논문의 DIVA의 자료를 활용한 자금조달 결정요인에 대한 실증 분석은 국내 벤처캐피탈 업계에 대한 통시적인 분석을 실시하고 유의한 결과를 제공하였다는 데에서 공헌점이 있다.
또한 본 연구는 조세지원제도의 실효성을 검증했다는 점에서 그 공헌점이 있다. 대부분의 국가들은 벤처캐피탈이 경제발전과 혁신에 미치는 기여도를 이해하고, 벤처기업 양성을 통한 혁신활동을 지원하기 위한 다양한 제도적 장치들을 마련한다. 우리나라 역시 2000년대 초반 이후 벤처특별법, 조세지원제도, 벤처투자법, 모태펀드와 정책금융 활용 등을 통해 다양한 방식으로 벤처투자와 벤처기업을 지원하고 있으며, 2018년에는 세제혜택을 통해 개인투자자들의 벤처투자를 유도하였다. 벤처기업의 혁신활동과 투자에는 다양한 시장실패 요인이 수반되는 만큼 정책지원별 효과를 검증하는 연구가 중요하지만 자료의 한계로 인해 국내정책의 성과를 실증적으로 평가한 연구는 드물다. 본 논문은 이러한 자료의 한계를 극복하고 통상적으로 연구되는 양도소득세가 아닌 개인투자자의 세액공제 확대의 조세 지원이 벤처캐피탈의 자금조달에 유의미한 영향이 있었음을 보이며, 국내 조세지원제도의 실효성을 검증했다. 선행연구에서 Park and Kim(2016)이 조세지원제도의 장단점을 사례 분석하였으나, 실제 국내자료를 활용한 실증 분석으로 제도의 실효성을 검증한 것은 본 논문이 처음으로 향후 벤처생태계 활성화를 위한 정책과제 수립에 기초자료로 활용될 것이라 기대한다.
본 연구는 다음과 같이 구성된다. 제2장에서는 주요 선행연구와 개인 투자자의 세액공제 확대 정책에 관한 설명과 함께 검증하는 가설을 소개하며, 제3장에서는 분석결과를 소개하고, 제4장은 결론을 제시한다.
2. 선행연구 및 개인 엔젤투자자 소득공제 확대
2.1 주요 선행연구
해외의 선행연구들은 벤처캐피탈의 자금 조달에 영향을 주는 거시경제 요인과 다양한 운용사 특징에 의한 요인에 대해 연구를 지속해왔다. 벤처캐피탈의 자금 조달 요인에 대해 기념비적인 연구를 수행한 Gompers and Lerner(1999)는 높은 GDP 성장률과 낮은 양도소득세가 벤처캐피탈의 자금 조달에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 도출하였다. 운용사 특징과 관련된 결정요인의 경우, 해외의 선행연구들은 규모가 크거나 업력이 오래되고(Gompers and Lerner, 1999; Kaplan and Scholar, 2005; Balboa and Martin, 2007), 과거 실적이 우수하며(Cumming et al., 2005; Phalippou, 2010; Barber and Yasuda, 2017; Crain, 2018); 산업 및 동종 업계 내에서 네트워크가 우수하고(Balboa and Martif, 2017; Milosevic, 2018), 피투자회사에게 재무적이거나 전략적인 고문 역할을 수행하며 가치 창출에 기여하는(Cumming et al., 2005) 벤처캐피탈이 그렇지 않은 벤처캐피탈 보다 더 많은 자금 조달에 성공한다고 보고하였다.
또한, 선행연구에 따르면 벤처기업 및 벤처캐피탈과 관련된 시장 실패를 방지하기 위해 정부의 정책적 개입이 필요하다(Keuschnigg and Nielsen, 2004; Gordon, 2018). 예를 들어, Gordon(2018)은 이론적 모형을 통해 정부의 조세 정책을 통해 벤처기업이 직면한 시장 실패를 감소할 수 있다고 주장한다. 따라서 벤처캐피탈에 관련된 실증적 분석결과를 제시한 선행연구들은 이러한 이론적 가설을 검증하는 역할을 하며, 대다수의 해외 선행 연구들은 양도소득세의 효과를 주로 살펴보고 있다. 따라서 Gompers and Lerner(1999) 뿐만 아니라 후속된 선행연구 역시 여러 다른 환경속에서 양도소득세가 벤처기업의 자금조달 여부 및 벤처기업의 성과 등 벤처생태계에 미치는 영향을 살펴본 바가 있다. 구체적으로 양도소득세의 효과를 실증적으로 살펴본 연구들은 대부분 양도소득세 감면은 벤처기업의 투자유치 여부(Da Rin et al., 2006; Bock Watzinger, 2019; Dimitrova and Eswar, 2022)와 혁신활동(Dimitrova and Eswar, 2022)에 긍정적인 영향을 미친다는 보고하고 있다. 다만, 개인투자자에 대한 세액공제 확대(tax credit)가 자금조달에 미치는 영향을 실증적으로 살펴본 연구는 국내외로 드물며 본 연구는 해당 부문에 대한 증거를 제시한다.
더불어 국내에서는 벤처캐피탈의 자금 조달 결정요인과 관련된 연구가 전무하다. 국내 벤처캐피탈 시장의 빠른 성장과 벤처캐피탈이 경제 내에서 차지하는 역할에도 불구하고, 대부분의 국내 연구는 벤처캐피탈의 투자성과를 분석하는데 집중되어 있다. Oh et al. (2016)은 국내 벤처캐피탈 협회를 통해 사적으로 수집한 자료를 통해 1992년부터 2010년까지 국내 90여 개의 벤처캐피탈 회사들의 성과 결정요인을 분석했으며, Kang(2019) 역시 벤처캐피탈 협회를 통해 사적으로 수집한 자료를 통해 2000년부터 2018년까지 628개 펀드에 대해 성과 결정요인을 분석하였다. Kim and Jun(2017)은 2003년부터 2014년까지 국내 주식시장에 상장된 주식 중 벤처캐피탈의 투자를 받은 기업을 대상으로 벤처캐피탈 투자의 영향을 분석했으며, Choi and Kim(2020)은 국내 주요 앵커출자자 4개 기관으로부터 사적으로 수집한 자료를 통해 1999년부터 2014년까지 375개 국내 벤처펀드를 대상으로 성과 결정요인을 분석하였다. 이처럼 대부분의 국내 연구는 벤처캐피탈의 성과 결정요인에 집중되어 있으며, 이러한 현상은 자료의 한계에 따른 결과로 생각된다.5) 특히 벤처캐피탈의 출자는 사모 방식으로 모집되어 공공에서 자료를 수집하기 어렵고, 출자자의 현황 역시 세부적으로 공개되지 않기 때문이다. 비슷한 요인으로 벤처캐피탈 자금조달에 관련된 조세지원제도의 실효성에 대한 연구 역시 많지 않은 상황이다. Park and Kim(2016) 그리고 Lee and Oh(2020)가 조세지원제도가 벤처기업에 대한 투자를 활성화시킬 수 있는 방안에 대해 사례 연구를 수행하고 국내 제도의 장단점을 분석하였지만, 해당 연구들의 정성적인 결과를 보완해줄 수 있는 실증적 연구는 앞서 언급한 자료의 한계로 진행되어 오지 않았다.
2.2 자료 소개
자료의 한계를 극복하기 위해 본 연구는 중소벤처기업부의 창업투자회사 전자공시(Disclosure Information of Venture Capital Analysis, DIVA)6)를 통해 국내 중소벤처기업부에 등록된 모든 창업투자회사의 자료를 수집하여 해외 선행 연구에서 밝혀진 벤처캐피탈 자금 조달 요인들이 국내에서도 동일하게 나타나는지를 살펴보고, 나아가 국내 벤처캐피탈에 대한 조세지원제도가 실효성을 갖는지를 실증적으로 검증한다. 연구자들은 창업투자회사 전자공시(Disclosure Information of Venture Capital Analysis, DIVA)를 통해 국내 중소벤처기업부에 등록된 모든 창업투자회사의 2002년에서 2022년까지 20년도간의 자료를 수집하였다. 구체적으로 DIVA의 수시공시를 통해 매년 12월 말 기준 모든 운용사 현황 자료를 수집하였으며, 해당 자료에는 회사개요, 전문인력현황, 납입자본금현황, 주주현황, 업력별투자현황, 지역별투자현황, 조합결성현황, 출자자현황이 포함된다. 해당 자료 중 출자자현황을 통해 전체 벤처캐피탈 운용사들의 출자총액의 합계를 산출할 수 있었다. 또한 해당 출자자현황은 지방자치단체, 모태펀드, 산업은행 등 다양한 출자별로 출자금액이 공시되어 있는데, 해당 자료를 통해 전체 출자자금 중 특정 출자자의 비중을 산출해낼 수 있었다. 본 연구에서 활용한 자료는 국내는 물론 해외에서도 산업 전체의 모집단 현황이 공시되지 않는 자료인 바, 자료구축에 있어 그 공헌도가 크다고 판단된다.7) 국내총생산, 유가증권시장 지수 및 기준금리 등의 거시경제와 관련된 변수들은 모두 통계청에서 제공하는 국가 통계 포털을 통해 자료를 수집하였다. 이와 같이 연구자들은 수집 가능한 자료의 한도 내에서 거시경제 지표는 물론 각종 운용사의 특성들이 벤처캐피탈의 자금조달에 어떠한 영향을 주는지를 첫 번째 연구 주제로 살펴보았다. 또한, 연구진은 물가 상승에 따른 영향을 통제하기 위해 모든 본 논문의 모든 분석에 대해 소비자물가지수8)를 조정하여 분석을 재 실시하였고 모든 결과가 질적으로 동일함을 확인하였다.
두 번째로 연구자들은 조세지원제도의 변화가 벤처캐피탈 자금 조달에 미치는 영향을 살펴보기 위해 개인투자자에 대한 소득공제 한도 및 공제율 변화를 살펴보았다. 해외 선행연구는 조세의 영향을 살펴보기 위해 주로 양도소득세의 변화(예를 들면, Gompers and Lerner, 1999)를 살펴보지만, 국내의 양도소득세는 대체로 부동산 정책에 따라 변화하며, 벤처투자에 미치는 영향을 직접적으로 포착하기 어렵다는 점에서 본 연구에서는 조세특례제한법을 통한 소득공제 효과를 살펴본다.
2.3 개인투자자 소득공제 확대(조세특례제한법)
본 연구에서 다루는 조세지원정책은 2018년에 대폭 확대된 개인 투자자에 대한 소득공제이다. 개인투자자 소득공제는 조세특례제한법에 근거하여 결정되는데, 현행 조세특례제한법 16조(벤처투자조합 출자 등에 대한 소득공제)에 따르면 3,000만 원 이하 투자에 대한 공제는 100%가 적용되며, 5,000만 원 미만이며 3,000만 원 초과분에 대해서는 70%, 5,000만 원 초과분에 대해서는 50%의 소득공제가 적용된다(<표 1> 참조). 또한 개인투자자가 벤처기업이나 기술력이 우수하다고 인증 받은 업력이 낮은 기업에 직접투자를 하거나 벤처투자조합, 신기술사업투자조합, 전문투자조합에 출자하여(조세특례제한법 16조 1항) 간접투자를 이행할 경우에도 소득공제 확대의 혜택을 받으므로 본 제정안은 개인투자자의 비중이 높은 벤처투자사와 창업투자회사 자금조달에 유의한 영향을 끼칠 수 있을 것으로 생각된다.9)
<표 1>
조세특례제한 법 개정안 요약
<표 1>은 조세특례제한 법 개정안의 변화를 요약하여 그 대상과 소득공제 범위를 보여준다.
하지만 본 연구의 초점인 2018년 외에도 소득공제 혜택은 과거 점진적으로 증가했던 바가 있다. 다만, 투자대상으로 인정받는 기업의 범위나 소득공제 혜택이 2018년 제정에 비해 높지 않으므로 본 연구에서는 벤처캐피탈의 자금조달에 가장 많은 영향을 미친 조세지원제도 변화는 2018년 1월 이루어졌다고 가정하고 연구를 수행한다.10) 마지막으로, 2018년 조세지원제도 변화 이외에도 2020년 2월 제정된 벤처투자 촉진에 관한 법률은 창업지원법과 벤처기업법을 일원화하여 투자조합의 결성과 관련된 제반 조건들을 완화하고 벤처투자조합의 운영과 관련된 준수비용(compliance cost)를 감소시킨 바 있다. 이러한 제도변화는 조세지원제도와 더불어 창업투자회사의 자금조달에 긍정적인 영향을 끼쳤을 것으로 생각되는 바,11) 본 연구는 실증분석의 강건성 검증 차원에서 해당 법률의 영향을 통제하기 위해 분석기간을 2019년까지로 제한하여 별도의 분석을 수행한다.
2.4 가설설정
본 연구는 실증분석을 통해 해외 선행연구 결과가 한국 시장에서도 연결이 되는지 검증하는 목적도 가지고 있지만 2018년에 확대된 개인투자자에 대한 소득공제 확대가 벤처캐피탈 자금조달에 어떠한 영향을 미쳤는지를 검증하는데 그 주된 목적이 있다. 따라서 벤처캐피탈 산업수준, 운용사 수준에서 검증하는 주요 가설은 다음과 같으며 해당 가설을 검증하기 위해 추정하는 모형과 결과는 다음 장에서 소개하도록 한다.
가설 1: 2018년 개인투자자에 대한 소득공제 확대 이후 개인투자자의 벤처캐피탈 투자금액은 전체 산업 수준에서 증가했을 것이다.
가설 2: 2018년 개인투자자에 대한 소득공제 확대 이후 개인 투자자의 출자비중이 높은 벤처투자사의 자금조달은 그렇지 않은 벤처투자사 보다 더욱 크게 증가했을 것이다.
3. 결과
본 장에서는 DIVA 자료를 활용하여 국내벤처투자 산업의 동향과 관련된 통시적인 분석을 제공하고 앞 장에서 설계된 가설들을 실증분석을 통해 검증한다. 이를 위해 먼저 (1) 국내 벤처캐피탈의 산업단위 기초통계와 실증분석을 통해 벤처투자사 자금조달 요인을 파악한 뒤 (2) 운용사 단위의 기초통계 분석과 실증분석을 통해 자금조달 결정요인에 관한 횡단면 변이를 설명하고 특히 조세지원 정책의 역할을 살펴본다.
3.1 국내 벤처캐피탈 산업단위 기초통계 분석
<표 2>는 벤처캐피탈 산업 전체 수준의 분석을 위한 기초통계량을 보여준다. 해당 분석은 연도별 표본에 기초하며, 2002년에서 2022년까지 전체 20개의 표본으로 구성되어 있어 각 연도별 변수들의 값을 보고한다. 전체 출자 총액은 2002년 1조 8,630억 원에서 2022년 51조 3,620억 원으로 연 평균 16.3%의 성장률로 증가하였다. 전체 운용사와 펀드의 숫자 역시 2002년 26개 운용사와 217개의 펀드에서 2022년 336개 운용사와 2,015개의 펀드로 증가하였는데, 이는 2022년 기준 운용사 1개당 평균적으로 6개 가량의 펀드를 운용하고 있는 수치이다.
<표 2>
기초 통계량 - 산업 수준 분석
<표 2>는 산업 수준에서 벤처캐피탈의 자금 조달(출자 금액)과 결성 펀드 수 그리고 운용사의 수에 대한 기초통계량을 연도별로 보여준다.
출자자의 구성 역시 2002년에서 2022년 사이에 크게 변화하였다. 자료 시작연도인 2002년에는 전체 1조 8,630억 원 중 일반 법인(26%)과 정부(20%)가 가장 높은 비중을 차지하였으며, 뒤를 이어 운용사 19%, 금융기관 17%, 개인 12%, 연기금 및 공제기관 5%, 외국인 2%의 순으로 출자한 것으로 조사되었다. 반면 자료의 마지막 연도인 2022년도에는 일반 법인의 출자 비중이 2002년 26%에서 2022년 15%로 크게 감소한 반면에 정부의 출자비중은 20%에서 33%로, 연기금 및 공제기관의 출자 비중은 5%에서 12%로 증가하였다. 따라서 2022년 기준 출자 비중은 정부 33%, 금융기관 19%, 일반 법인 15%, 연기금 및 공제기관 12%, 운용사 11%, 개인 9%, 그리고 외국인 1%의 수준으로 나타났다. 본 연구의 주요 변수 중 하나인 개인투자자의 비중은 2002년 전체 출자금액의 11%를 차지하였으나 2011년까지 2% 수준으로 점진적으로 감소하였다. 이러한 비중은 이후 지속적으로 낮은 수준을 유지하였으나 2018년 이후 다시 상승하기 시작하여 2022년에는 9%로 반등한 현상이 관측되었다.
종합적으로 지난 20년간 국내 벤처캐피탈의 시장은 총 규모, 운용사 수, 운용사 당 누적 운용자산(Asset Under Management; 이하 AUM) 측면에서 모두 증가하는 추세로 다방면으로 양적인 성장을 하였다. 특히 운용사 수의 증가는 벤처캐피탈 시장의 성장이 단순 운용금액 증가 뿐 아니라 인적 자원 역시 크게 성장하였다는 점을 의미한다. 또한 하나의 운용사가 운용하는 자금 규모 역시 2002년 평균 716억 원에서 2022년 1,529억 원으로 성장하였고, 평균적인 펀드의 규모 역시 2002년 72억 원에서 2022년 304억 원으로 증가하여 질적인 면에서도 일부 성장이 이루어진 점을 시사하기도 한다. 또한 산업내 주요 출자자 역시 변화하여, 2002년에는 주로 기업의 주도하의 출자가 이루어졌다면, 2000년대 중반 이후 정부 주도의 집중적인 투자로 인해 정부와 연기금 및 공제기관, 그리고 금융기관의 출자액이 2022년에는 전체 출자액 중 64%에 달하는 것을 확인할 수 있으며, 이는 벤처투자시장의 공급측면에서 시장참여자의 구성이 다양해짐을 나타내기도 한다.
이러한 국내 벤처캐피탈 산업의 신규 투자 변수의 성장세는 <그림 1>을 통해 확인할 수 있다. <그림 1>의 Panel A는 벤처캐피탈 산업내 연간 신규 순출자액을 그래프로 나타낸 것이다. 2003년 6,300억 원 수준이던 신규 순출자액은 2022년 9조 6,366억 원에 달하는 수준으로 급격히 성장하였다. 이러한 총 금액의 성장과 함께 펀드의 개수도 급격하게 증가하였다. <그림 1>의 Panel B를 살펴보면, 연간 신규 결성되는 순펀드의 개수가 2003년 17개에서 2022년 272개로 15배 이상 증가한 것을 확인할 수 있다.
3.2 벤처캐피탈 산업수준 결정요인 분석 모형 및 결과
첫 번째 가설을 검증하기 위한 첫 단계로 2018년 이후 벤처캐피탈 규모의 확대 여부를 검증하기 위해 다음의 모형을 추정한다.
주요 종속변수는 연간 벤처캐피탈 산업 출자금액의 로그 값(LogAUMt)과 투자조합 수의 로그 값(LogFundst)이다. 통제변수는 주요 선행연구인 Gompers and Lerner (1999)를 따라 경제의 상태를 대변하는 실질 GDP 성장률(GDP Growtht-1), 대체 자산시장의 수익률을 대변하는 주식시장(유가증권시장) 수익률(Market Returnt-1), 그리고 벤처투자 자금조달의 기회비용, 즉 유동성을 대변하는 한국은행의 연간 평균 기준금리(Base Ratet-1)를 사용하였다. 마지막으로 주요 독립변수는 개인투자자에 대한 소득공제가 대폭 확대된 시점을 나타내는 Postt로, 이는 2018년 이후 1, 그렇지 않으면 0의 값을 가지는 더미변수이다.
<표 3>은 벤처캐피탈 산업 단위 자금조달 결정요인을 회귀분석한 결과를 나타낸다. 먼저 Panel A는 연간 출자금액(LogAUMt)을 종속변수로 하여 분석을 수행하였다. 열(1)은 시계열 변이를 설명하기 위한 첫 단계로, 시계열 추세선(Time Trendt)만을 통제하였다. 시계열 변수는 통계적으로 유의하였으며 계수 값은 0.16(t값 48.31)으로 추정되었으며, 이는 연간 출자금액이 16% 상승하였다는 점을 의미한다. 다음으로 연구자들은 시계열 추세의 설명력이 선행연구에서 제시된 변수에 의한 것인지를 검증하기 위해 열(2)에서 시계열 추세선 포함한 다른 설명 변수들을 추가하여 다중회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 열(1)에서 유의미한 값을 보였던 시계열 추세선의 통계적 유의성(statistical significance)과 경제적 효과(economic magnitude)가 낮아지고, 새로 추가된 다른 설명변수들이 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 이는 새롭게 추가된 다른 경제적 요인들이 (1) 모형에서 추세선이 설명했던 자금조달 상승 요인의 상당 부분을 설명한다고 해석할 수 있다. 이러한 경제적 요인들로는 전년도 실질 GDP성장률(GDP Growtht-1)로 측정한 경제 성장률, 전년도 KOSPI시장 수익률(Market Returnt-1)로 측정한 다른 자산시장과의 대체가능성, 전년도 기준금리(Base Ratet-1)로 측정한 유동성, 그리고 2018년 개인소득공제한도 확대를 나타내는 더미변수인 Postt가 있다. Gompers and Lerner(1999)의 결과와 동일하게 전년도 GDP 성장률(GDP Growtht-1)는 유의미한 양(+)의 값을 보였고, Market Returnt-1은 통계적으로나 경제적으로 유의하지 않았다. Base Ratet-1은 -0.11(t 값 -5.89)로 유의미한 음(-)의 계수 값을 보이며 기준금리가 1%p 하락할 시 출자금액이 11% 상승하여, 유동성의 증가가 출자금액의 증가에 긍정적인 영향을 보인다는 것을 확인하였다. 마지막으로 Postt의 계수 값은 0.19로 2018년 이후 출자금액이 연 19% 상승했으며 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
<표 3> 벤처캐피탈 자금 조달 결정요인 - 산업 수준 분석
<표 3>은 벤처캐피탈 산업 단위 자금조달 결정요인을 분석하기 위해 식 (1)의 회귀분석한 결과를 나타낸다. Panel A와 Panel B에서 종속변수는 각각 Log(AUM)t와 Log(Funds)t로 벤처캐피탈 산업 전체의 연간 자금 금액에 로그를 씌운 값과 연간 펀드 수에 로그를 씌운 값을 나타낸다. 독립변수인 Time Trendt는 2003년을 1로 매년 1씩 증가하는 시계열 변수이다. GDP Growtht-1는 직전 년도의 GDP성장률을 나타내며, Market Returnt-1은 직전 년도의 유가증권시장 수익률을, Base Ratet-1은 직전 연도 한국은행의 연간 평균 기준금리이다. 마지막으로 Postt는 2018년 이후 1 그렇지 않으면 0의 값을 가지는 더미변수이다. 괄호 안은 t-value이고 계수 우측의 *, **, ***은 각각 10%, 5%, 그리고 1% 수준에서 p-value가 유의함을 의미한다.
Panel A: Net new fundraising by year
Dependent Variable: Log(AUM)t
Panel B는 동일한 회귀분석을 연간 순 펀드수(LogFundst)를 종속변수로 하여 실시한 결과이다. 앞선 Panel A의 결과와 마찬가지로 열(1)과 열(2)에서 시계열 추세선은 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 보이며 지난 20년간 모형에 따라 연 9~11% 상승률을 기록한 것으로 나타났다. 기타 거시경제 및 시장변수에 관한 결과 역시 Panel B와 유사하였다. 다만 경제성장률에 대한 추정계수는 경제적 효과나 통계적 유의성에서 다소 감소하였다. 반면, Base Ratet-1은 유의한 음(-)의 계수 값을 보였는데, 이는 유동성의 증가가 결성 펀드의 증가로 이어진다는 것을 의미한다. 또한, Postt에 대한 계수 역시 유의한 결과가 관찰되었다. 추정된 계수에 따르면 2018년 이후 펀드 수가 연 26%씩 상승한 것으로 나타났으며 이는 일반적인 시장환경 외의 요인(예를 들어, 정부 정책)이 상승률에 기여한 것으로 사료된다. 종합적으로 <표 3>의 결과는 거시경제 요인들이 벤처캐피탈 산업의 자금 조달에 유의미한 영향을 미친다는 것을 보여준다. 특히 국내에서는 유동성 증가가 벤처캐피탈 자금 증가(intensive margin) 및 펀드 수 증가(extensive margin) 모두에 유의미한 양(+)의 영향을 미친 것으로 보이며 2018년 이후 특히 벤처캐피탈의 규모가 더 빠르게 성장한 현상이 관찰되었다. 조세지원제도의 및 벤처투자 특별법의 영향을 살피기 위해 사용한 Postt는 Panel A와 Panel B에서 모두 유의한 결과를 나타내 벤처캐피탈 활성화를 위한 정부정책이 일부 긍정적인 효과를 나타낸 것으로 해석할 수 있다.
다음으로 제2장의 첫 번째 가설을 구체적으로 검증하기 위해 연구자들은 연간 출자금액(LogAUMt)을 출자자 그룹별로 구분하여 재차 회귀분석을 수행하였다. <표 4>는 이러한 결과를 보고한다. 열(1)에서 열(7)에 거쳐 출자자들을 정부, 금융기관, 연기금 및 공제기관, 운용사, 일반 법인, 외국인, 그리고 개인으로 구분하였다. 본 연구의 관심사인 개인투자자 소득공제한도 확대는 개인투자자에게만 그 혜택이 직접적으로 적용되는 바, Postt 변수의 영향이 개인투자자에 해당하는 열(7)에서 가장 큰 효과가 있을 것이라 예상된다. 이러한 가설과 동일하게, Postt변수는 (7)에서 통계적으로 가장 유의할 뿐만 아니라 경제적인 효과도 가장 큰 것으로 나타났다. 개인투자자에 해당하는 열(7)의 계수 값은 1.70(t값 5.84)로 유의미한 양(+)의 값을 보였으며 1% 수준에서 유의하다. 즉 개인의 출자금은 2018년 이후 연 170% 상승한 것으로 나타났다. 또한 금융기관에서도 통계적으로 유의한 결과가 나타났으나, 가장 큰 효과가 있었던 것은 개인투자자의 출자에 관한 결과임을 확인하였다.12) 금융기관 같은 경우 2018년 이후 연 40% 상승한 것으로 나타났다. 반면, 외국인의 출자금액은 2018년 이후 연 60% 하락하는 현상이 관찰되어 상반되는 결과가 도출되었다. 이러한 결과는 개인투자자 소득공제한도 확대가 일어난 2018년 이후 개인투자자를 포함 특정 투자자에서 출자금이 상승한 현상을 나타낸다.
<표 4>
출자자별 벤처캐피탈 자금 조달 결정 요인 - 산업 수준 분석
<표 4>는 벤처캐피탈 산업 단위 자금조달 결정요인을 분석하기 위해 식 (1)을 자금 조달의 원천인 출자자별로 회귀분석한 결과를 나타낸다. 종속변수는 Log(AUM)t으로 벤처캐피탈 산업 전체에서 각 열에 해당하는 출자자별 벤처캐피탈에 대한 신규 자금 조달 금액에 로그를 씌운 값을 나타낸다. 독립변수인 Time Trendt는 2003년을 1로 매년 1씩 증가하는 시계열 변수이다. GDP Growtht-1는 직전 년도의 GDP성장률을 나타내며, Market Returnt-1은 직전 년도의 유가증권시장 수익률을, Base Ratet-1은 직전 연도 한국은행의 연간 평균 기준금리이다. 마지막으로 Postt는 2018년 이후 1 그렇지 않으면 0의 값을 가지는 더미변수이다. 괄호 안은 t-value이고 계수 우측의 *, **, ***은 각각 10%, 5%, 그리고 1% 수준에서 p-value가 유의함을 의미한다.
Dependent Variable: Log(AUM)t
3.3 기초 통계량 - 벤처캐피탈 운용사
이번 절에서는 운용사 수준 자금조달 결정요인의 횡단면 변이(cross-sectional variation)을 설명하기 앞서 운용사 수준 자료의 기초통계를 소개하여 국내 운용사의 자금조달 동향을 제공한다. 먼저 DIVA를 통해 운용사별 펀드의 개수(Fundsi,t), 총 운용 금액(GP_AUMi,t), 업력(Agei,t), 임직원 수(Employeesi,t), 투자 집행 건수(Investmentsi,t)를 확인할 수 있다. 이를 통해 신규 펀드 형성 여부(Fundedi,t), 새로운 펀드 수(∆Fundsi,t)를 산출하였다. 모든 연속 변수는 1백분위와 99백분위 기준에서 winsorize되었다.
<표 5>는 운용사 단위 변수들에 대한 기초통계를 제공한다. 먼저 표본의 벤처캐피탈 운용사들은 평균적으로 연간 5.31개의 펀드(Fundsi,t)를 운용하며 그 편차는 1개에서 24개까지 다양하게 분포되어 있었다. 중간 값은 평균보다 낮은 4개 펀드로 나타나 운용사 별로 운용하는 펀드 개수의 편차가 매우 큰 것으로 나타났다. 투자유치 여부(Fundedi,t)는 운용사 i가 t연도에 신규 펀드를 조성한 경우 1, 그렇지 않은 경우 0을 취하는 더미 변수이며, 평균적으로 57%의 운용사가 신규 자금을 조달한 것으로 나타났다. 이는 절반 이상의 운용사-연도 표본이 자금 유치를 하여 자금 조달이 매우 적극적으로 일어나는 현상을 보여준다. t연도에 운용사 i에서 신규로 조성하는 펀드 수를 나타내는 ∆Fundsi,t의 평균 값은 1.08로 평균적인 운용사는 자금을 조달하는 해에 일반적으로 한개의 신규 펀드를 조성한다는 것을 보여준다. 분포 측면을 관찰했을 때, 1분위 값인 0에서 99분위 값인 7까지 분포되어 있으며 중간 값은 1인 것으로 나타났다. 즉, 한 해에 펀드 숫자를 증가하지 않는 운용사도 많이 존재하지만 다수의 펀드를 한꺼번에 조성하는 운용사 역시 존재함을 의미한다. 운용사의 업력을 나타내는 Agei,t는 1분위 값인 1에서 99분위 값인 20까지 분포되어 있어 업력이 다양한 운용사가 활동하고 있는 것을 의미하며, 평균적으로 운용사의 업력은 역 7년 가량인 것으로 나타났다. 운용사의 인력 수를 나타내는 Employeesi,t는 평균 7.05명이었으며, 투자 건수를 나타내는 Investmentsi,t의 평균값과 중간 값은 각각 3.93과 4.0으로 나타나 일반적인 운용사는 한 해에 4개의 투자를 집행하며 1분위가 1인 점을 고려할 때 대부분의 운용사가 한 해 최소한 1건의 투자를 집행한다는 점을 의미한다.
<표 5>
기초 통계량 - 운용사 수준 분석
<표 5>는 운용사 수준 분석을 위한 기초 통계량을 나타낸다. Fundsi,t는 운용사 i가 t년도에 운용하고 있는 펀드의 개수이다. Fundedi,t로 벤처캐피탈 운용사 i가 t년도에 자금 조달을 하였으면 1 그렇지 않으면 0의 값을 갖는 더미 변수이다. ∆Fundsi,t는 운용사 i의 t년도 신규 결성 펀드 수이다. GP_AUMi,t는 운용사 i가 t년도에 운용하고 있는 총 운용 금액을 나타내는 변수이다. Agei,t는 운용사 i가 처음 설립된 년도부터 t년도까지의 햇수를 나타내는 변수이다. Employeesi,t는 t년도에 운용사 i에 소속된 총 임직원의 수를 나타내는 변수이다. Investmentsi,t는 운용사 i가 t년도에 집행한 투자의 건수를 나타내는 변수이다.
3.4 벤처캐피탈 운용사 수준 결정요인 분석 모형 및 결과
이번 절에서는 제2장에서의 두 번째 가설을 검증하기 위해 운용사 수준 자료를 활용해서 실행한다. 구체적으로 다음의 모형을 Logistic 및 OLS 회귀 모형을 활용하여 추정한다.
식 (1)의 종속변수는 Fundraisingi,t으로 운용사 i가 t연도에 자금 조달을 받거나 받지 않을 확률을 나타내는 더미 변수인 Fundedi,t, 또는 운용사 i가 t연도에 운용하는 펀드의 총 개수의 로그 값인 LogFundsi,t 그리고 총출자금액인 LogGP_AUMi,t을 사용한다. 주요 독립변수는 운용사 i의 t연도 LP 중 개인투자자의 비중을 나타내는 Individual LPi,t를 표준화 조세지원제도의 변화 후의 시점을 나타내는 더미 변수인 Postt 그리고 두 변수의 교차 변수이다. Postt는 앞선 분석 에서와 동일하게 2018년 이후는 1, 2018년 이전은 0을 나타내는 더미변수이다. 따라서 교차항의 계수 값인 b3가 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 나타낸다면, 운용사 내 개인출자비중이 상승했을 시 자금조달 가능성, 펀드의 개수, 그리고 운용자금이 2018년 후 동반 상승했음을 의미한다. 이외 통제변수로 운용사 특징을 제어하는 변수들이 포함되어 있으며 <첨부 1>에서 세부 변수들의 목록과 설명을 확인할 수 있다.
먼저 자금조달 성공여부에 대한 분석을 Logistic 모형과 OLS 선형모형을 통해 추정한 결과 2018년 후 개인투자자 비중과 자금조달 변수 간의 유의한 양(+)의 상관관계가 관찰되었다. <표 6>은 이러한 회귀분석 결과를 보고한다. 열(1)은 Logistic 회귀분석을, 열(2)은 OLS 회귀분석을 통해 추정하였으며, 모든 모형은 운용사 및 연도 고정효과가 통제되었다. 본 논문의 주요 관심 변수인 Individual LPi,t와 Postt의 교차변수에 관한 결과는 모두 통계적으로나 경제적으로도 유의한 결과를 나타낸다. 구체적으로 열(2)를 기준으로 운용사 내에서 개인투자자 비중이 1% 증가할 시, 2018년 이후 신규 자금을 조달할 확률이 1% 상승하는 현상이 관측되었다. 즉, 2018년 이후 개인투자자의 비중의 증가는 자금조달 성공률이 높아졌다는 점을 의미한다. 또한 (2)의 모형에서 종속변수를 펀드 수, 운용자금으로 대체했을 시에도 유사한 결과가 관찰되었다. 구체적으로 운용사 내에서 개인투자자 비중이 1% 상승했을 시, 2018년 이후 펀드 수와 운용자금은 통계적으로 유의하게 각 1%씩 동반 상승한 것으로 나타났다.
<표 6>
벤처캐피탈 자금 조달 결정 요인 - 운용사 수준 분석
<표 6>은 벤처캐피탈 운용사 단위 자금조달 결정요인을 분석하기 위해 식 (2)의 회귀분석한 결과를 나타낸다. 종속변수 Fundedi,t는 벤처캐피탈 운용사 i가 t년도에 자금 조달을 하였으면 1 그렇지 않으면 0의 값을 갖는 더미 변수이다. Log(Funds)i,t로 운용사 i의 t년도 펀드 수에 로그를 씌운 값이며 Log(GP_AUMi,t)는 운용자금에 로그값을 씌운 값이다. 주요 독립변수인 Individual_LPi,t는 운용사 i의 t년도 전체 출자자 중 개인투자자의 비중을 나타내는 변수이며, Postt는 2018년 이후 1 그렇지 않으면 0의 값을 가지는 더미변수이다. 다른 변수들에 대한 상세한 설명은 <첨부 1>에 기재되어 있다. 괄호 안은 t-value이고 계수 우측의 *, **, ***은 각각 10%, 5%, 그리고 1% 수준에서 p-value가 유의함을 의미한다.
또한 임직원 당 약정총액(LogAUM_Employeei,t-1)이 높은 운용사 일수록 자금유치 확률이 낮은 결과를 보였다. 반면, 선행연구에서 결정요인으로 언급되었던 운용사의 규모(Log(GP AUM)i,t~t-5)나 업력(LogAgei,t-1)에 관한 결과는 통계적으로 유의하지 않았다. 일부 변수에 대한 결과는 선행연구 결과와는 다소 상이하였는데, 해외 선행연구는 산업 전문성이 높은 운용사(Specialist Firm)일수록 자금 조달 기회가 높아진다고 보고한 바가 있다(Gejadze et al., 2017). 그러나 허핀달 지수로 측정한 산업 전문성(Industry HHIi,t-1), 지역별 전문성(Region HHIi,t), 특정 업력의 피투자기업에 투자하는 전문성(Tenure HHIi,t-1) 등 어떠한 전문성 지표도 자금조달과 양(+)의 상관관계를 나타내지 않았다. 이러한 결과는 해외의 환경과는 다르게 우리나라의 벤처캐피탈 산업이 운용사의 전문성에 대한 평가를 적극적으로 이루어 내고 있지 못하다는 점을 시사할 수 있다. 마지막으로 과거 투자 회수(Investmentsi,t)와 신규 투자 사이에 양(+)의 상관관계가 도출되었다. 이는 투자의 성과 혹은 자금조달에 앞서 기존자금(dry powder)를 소진하는 현상으로 해석될 수 있다.
상기 횡단면 분석을 통해 유추할 수 있는 결과는 2018년 이후 개인투자자 비중과 자금조달의 지표 간의 관계가 통계적으로 유의했다는 점이다. 하지만 모형에서 개인투자자 비중이 연도별로 다르므로 처치효과를 판별하기 어려워 제2장에서 설계한 가설을 검증했다고 보긴 어렵다. 따라서 연구진들은 2018년부터 시행된 개인투자자 세액공제 확대가 기존 개인투자자 비중이 높은 운용사의 자금조달에 더 유의한 영향이 있을 것이라는 가설을 구체적으로 검증하기 위해 이중차분법(difference-in-differences)을 활용하였다. 이중 차분 분석을 실행하기 위해서는 처치와 처치가 유효한 기간이 필요하다. 이를 위해 본 연구는 2017년을 기준으로 운용사의 개인투자자의 비중을 2017년의 평균을 차감하고 표준편차로 나누는 방식으로 표준화(standardize)하여 연속적 실험내처치(continuous treatment) 변수를 생성하였으며 해당 변수는 Treati 로 표기하였다.13) 처치효과가 발생한 시점은 2018년 이후로 설정하였다.
<표 7>은 이중차분 분석결과를 나타낸다. <표 7>의 결과를 살펴보면, 이중차분법을 통한 운용사 수준의 분석 결과 역시 기존의 분석과 동일한 결과를 보여주고 있다. 구체적으로 열(1)과 열(2)를 보면, Treati*Postt 의 계수는 각각 0.06(t값 3.48)과 0.09(t값 3.59)인데 이는 2017년 기준 개인투자자의 비중이 한 표준편차 높은 운용사의 펀드와 운용규모는 2018년 이후 각각 6%와 9%씩 상승하였다는 뜻으로 해석할 수 있다. 즉, 조세지원 정책은 개인투자자 세액공제 확대 전 개인투자자의 비중이 높은 운용사가 개인투자자 세액공제 확대 이후 더 많은 펀드와 자금을 운용하게 했다는 것으로 해석할 수 있다. 다른 변수에 관한 결과는 종속변수에 따라 결과가 상이한 것으로 나타났다. 업력(Log(Age)i,t-1), 투자 횟수(Investmentsi,t-1), 그리고 임직원당 운용자금(Log_Employee_AUMi,t-1)은 펀드 수(Log(Funds)i,t-1)와 통계적으로 유의한 양(+)의 상관관계가 관찰되었으며, 마지막으로 펀딩을 받은 기간(Funded_Sincei,t)이 짧을수록 펀드 수(Log(Funds)i,t-1)가 통계적으로 유의하게 상승하였다. 반면 운용자금(Log(GP_AUM)i,t-1) 증가에 유의미한 양(+)영향을 미치는 요인은 투자횟수(Investmentsi,t-1)와 임직원당 운용자금(Log_Employee_AUMi,t-1)으로 유사하였으나, 지역 투자집중도(Region_HHIi,t-1)와 유동성(Base_Ratet-1)은 음(-)의 상관관계를 보였다.
<표 7>
이중차분법 분석
<표 7>은 벤처캐피탈 운용사 단위 자금조달 결정요인을 분석하기 위한 이중차분법 결과를 나타낸다. 열(1)과 (3)의 종속변수는 Log(Funds)i,t로 운용사 i의 t년도 펀드 수에 로그를 씌운 값이며 열(2)와 (4)의 종속변수는 Log(GP_AUMi,t)로 운용사 i의 t년도 운용자금에 로그를 씌운 값이다. 주요 독립변수인 Treati는 운용사 i의 2017년 개인투자자 비중을 평균을 차감하고 표준편차로 나누는 방식으로 표준화한 변수이며, Postt는 2018년 이후 1 그렇지 않으면 0의 값을 가지는 더미변수이다. 다른 변수들에 대한 상세한 설명은 <첨부 1>에 기재되어 있다. 괄호 안은 t-value이고 계수 우측의 *, **, ***은 각각 10%, 5%, 그리고 1% 수준에서 p-value가 유의함을 의미한다.
마지막으로 앞서 언급한 바와 같이 개인투자자 세액공제 외에도 벤처캐피탈의 자금조달에 영향을 주는 정책변화가 존재한다. 특히, 2020년 벤처투자촉진법의 제정은 창업지원법과 벤처기업법을 일원화하여 창투사와 KVF가 투자조합을 형성하는데 필요한 제반 요건들을 통일하는 등 벤처캐피탈 운용사의 자금조달에 긍정적인 영향을 주었을 것으로 생각된다. 따라서 상기분석 결과 역시 벤처투자촉진법 제정의 영향을 받을 수 있는 가능성이 있으므로, 본 연구의 강건성 검증을 위해 연구진은 표본기간을 벤처투자촉진법 제정 전인 2019년으로 제한하여 동일한 분석을 시행하였다. 분석 결과, 벤처투자촉진법의 제정은 연구의 결과에 일부 영향을 미친 것으로 보이기는 하나 조세제정지원법이 운용사의 자금조달, 특히 운용규모 측면에서 미친 영향은 유효한 것으로 나타났다. 구체적으로 <표 7>의 열(3)과 열(4)는 표본기간을 2020년 이전으로 제한한 분석의 결과를 보여준다. 열(3)과 열(4)에서Treati*Postt의 계수는 다소 감소하여 각각 0.04(t값 1.88)과 0.08(t값 2.62)인데 이는 2017년 기준 개인투자자의 비중이 한 표준편차 높은 운용사의 펀드와 운용규모는 2018년 이후 각각 연 4%와 8%씩 증가하였다는 뜻으로 해석된다. 표본 기간을 제한하기 전과 후의 결과에서 가장 큰 차이를 보인 지표는 펀드 수인데, 전체 표본을 분석했을 시 추정 계수는 0.06(t값 3.48)이었으나 표본을 2019년까지 제한했을 시 추정계수는 0.04(t값 1.88)으로 운용자금대비 경제적인 효과와 통계적 유의성이 함께 감소했다. 이는 벤처투자촉진법의 제정으로 인해 투자조합 설립 시의 최소 결성금액이 낮아져 2020년 이후 많은 수의 소규모 신규펀드가 결성된 영향으로 사료된다.
4. 결론
본 논문은 기존에 사용된 적이 없는 DIVA의 자료를 사용해서 기존 국내벤처시장 연구의 장애물인 자료의 한계를 극복하고 빠르게 성장하고 있는 국내 벤처캐피탈 시장의 자금 조달 요인을 검증하였다. 풍부한 연구가 수행되고 있는 해외의 환경과 다르게 국내에서는 아직 어떠한 요인들이 벤처캐피탈의 자금 조달에 영향을 주는지 연구가 수행된 바가 전무한 바, 본 연구는 학계는 물론 실무적인 공헌점 역시 제시하고 있다고 생각된다. Song(2023)과 같은 선행연구의 결과와 마찬가지로, 본 연구는 우리나라의 벤처캐피탈 산업이 시간의 흐름에 따라 크게 성장해왔으며 특히 2010년 중반 이후 비약적인 성장을 나타냈음을 보인다. 또한 벤처캐피탈 산업의 출자자 구성 역시 지난 20년간 크게 다변화되었으며 등록된 운용사의 수와 신규펀드 역시 크게 증가하였다. 아울러, 운용사 대비 펀드의 수는 감소하여 벤처캐피탈의 시장이 양적으로 성장함과 동시에 질적으로 성숙하는 현상 역시 관찰되었다.
또한, 본 연구는 국내 벤처캐피탈의 자금조달 결정요인을 전체 산업수준 및 운용사 수준에서 검증한 첫 연구라는 점에서 공헌점을 갖는다. 산업 수준 분석에서는 높은 경제성장률의 수준과 낮은 기준금리 수준과 같은 대표적인 거시경제 지표들이 벤처캐피탈의 자금조달과 유의미한 관계를 보였으며, 2018년 정책지원 이후 벤처캐피탈 산업의 규모가 비약적으로 성장한 것 역시 확인할 수 있었다. 또한 운용사 수준 분석에서는 운용사의 규모와, 자금조달 전년도의 투자횟수, 마지막 자금조달 시기, 그리고 임직원당 운용규모 등 다양한 운용사 특징들이 운용사의 자금 조달에 영향을 준다는 점을 실증적으로 보여준 첫 연구라고 할 수 있다.
마지막으로 본 연구는 연속적 실험내처치 변수를 사용한 이중차분법 분석을 통해 정부의 조세지원제도가 벤처캐피탈의 자금 조달에 주는 긍정적 영향을 실증한 첫 연구라는 점에서 공헌점이 있다. 구체적으로, 연속적 실험내처치 변수를 사용한 이중차분법을 통한 분석에서 계수 값이 0.06~0.09으로 보고되었는데 이는 2017년 기준 개인투자자의 비중이 한 표준편차 높은 운용사의 펀드와 운용규모는 2018년 이후 각각 6%와 9%씩 상승하였다는 뜻으로 해석된다. 많은 국가들은 벤처캐피탈의 중요성에 대해 인지하고 다양한 방법들을 통해 벤처캐피탈과 벤처투자를 지원하고 있으나, 제도의 실효성에 대한 실증 연구는 부족한 실정이다. 우리나라 역시 조세특례제한법 및 벤처특별법 등을 통해 국내 벤처캐피탈 활성화를 위해 정책적으로 지원하고 있으나. 조세지원제도의 성과에 대해 실증적으로 검증한 연구는 본 연구가 처음이다. 따라서 본 연구의 결과는 벤처생태계 활성화를 위한 조세제도 설계에 있어 정책입안자들에게 도움이 되리라 생각한다. 나아가 향후 수행되는 연구들을 통해 이러한 조세지원제도의 변화가 실제 피투자회사에 대한 투자는 물론 피투자자 회사의 성과에 미치는 영향에 대한 연구 역시 진행되어 조세지원 제도의 성과와 관련된 보다 충분한 그림을 제공할 수 있으리라 기대한다.
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