A Study on Investment Characteristics by Angel Investment Type and the Performance of Investee Companies

엔젤투자 유형 별 투자 특징 및 피투자기업의 성과 분석 연구

Abstract

This study aims to empirically analyze the investment characteristics by types of angel investors and the performance of their investee companies. The goal is to provide foundational data to guide early-stage startups in attracting investment and to inform government policy formulation. The analysis covers 720 companies (946 investment cases) that received funding through the Angel Investment Matching Fund between 2012 and 2022. Investment types include individual investors, professional individuals, angel clubs, private investment associations (both individual and corporate), and corporate entities. Methodologically, descriptive statistics were used to analyze investment amounts, industry distribution, and regional bias. Statistical tests such as Chi-square and ANOVA were applied to examine differences between groups. In addition, Pearson correlation, multiple regression, and logistic regression analyses were conducted to evaluate the relationships among investment amount, company valuation at the time of investment, follow-on investment status, and survival rate. The results show significant differences in investment amount and valuation depending on investor type. Notably, companies with higher initial valuations were more likely to receive follow-on investments and exhibited higher survival rates. This study provides practical insights for enhancing angel investment policies and strategies.

1. 서론

세계적 저성장 기조가 지속되는 가운데, 한국 정부는 창업을 국가 경제의 재도약을 위한 핵심 수단으로 인식하고 있다. 이에 따라 창업 및 투자 생태계의 활성화 필요성을 강조하며, 다양한 정책적·제도적 지원 방안을 지속적으로 모색해 왔다. 특히, 2013년「벤처창업 자금생태계 선순환 방안｣을 통해 융자 중심의 자금 공급 방식을 투자 중심으로 전환하고, 성공한 벤처 1세대의 재투자 및 멘토링 기반 구축, 엔젤투자 및 인수합병(M&A) 활성화를 주요 정책 방향으로 제시한 바 있다.

이후 정부는 ｢경제혁신 3개년 계획(2014)｣, ｢투자활성화 대책(2015)｣, ｢무역투자진흥회의(2016)｣, ｢혁신창업 생태계 조성방안(2017)｣, ｢엔젤투자 활성화 방안(2018)｣, ｢제2벤처붐 확산 전략(2019)｣, ｢기술기반 벤처스타트업 복합금융 지원방안(2021)｣, ｢혁신창업 생태계 조성방안(2022)｣, ｢벤처투자 활력 제고 방안(2023)｣ 등 매년 관련 정책을 발표하며 창업·투자 환경 개선을 위한 노력을 지속해 오고 있다.

창업진흥원이 2019년에 실시한 설문조사에 따르면, 예비 창업자 및 창업 초기기업들이 가장 큰 애로사항으로 지적한 것은 '초기 자금조달의 어려움'이었다. 창업 초기 단계의 기업은 기술이나 제품이 아직 개발 중인 경우가 많아 재무적 성과나 성장 가능성을 입증하기 어려우며, 이로 인해 외부 투자자의 신뢰를 확보하는 데 한계가 있다. 초기 자본금만으로는 제품 개발, 마케팅, 운영 등 기업 활동에 필요한 비용을 충당하기 어려워 외부 자금 조달이 기업 생존에 결정적인 역할을 하게 된다.

특히, 창업 후 3~5년 이내에 자금 부족과 시장 진입 실패 등으로 인해 기업이 도산할 가능성이 높은 '죽음의 계곡(Death Valley)'을 극복하기 위해서는 안정적인 자금 확보와 투자 유치 활동이 필수적이다(김춘국, 2015).

정부는 창업 초기기업의 주요 자금 공급원인 엔젤투자를 활성화하기 위한 다양한 제도적 장치를 도입해왔다. 1997년 '엔젤투자 소득공제 제도'를 시작으로, 2011년 '엔젤투자지원센터 설립' 및 '엔젤투자매칭펀드 결성', 2014년 '전문엔젤투자자 등록제도', 2015년 '엔젤모펀드 개인투자조합 출자사업', 2016년 '크라우드펀딩 및 엔젤전용세컨더리펀드 조성', 2017년 '크라우드펀딩 연계형 R&D사업', 2021년 '엔젤투자 지역허브 구축' 등 지속적인 제도 개선과 지원책이 추진되어 왔다.

민간 부문에서도 엔젤투자에 대한 인식 개선이 이루어지면서, 전문직 종사자 및 성공한 창업자들이 여유자금을 활용한 엔젤투자자로 활동하는 사례가 증가하고 있다. 아울러, 예비 및 초기 창업기업에 대한 보육과 투자를 수행하는 창업기획자(액셀러레이터) 또한 매년 그 수가 증가하고 있는 추세다.

이러한 정책적 노력에도 불구하고, 국내 엔젤투자 규모는 여전히 벤처캐피털(VC) 투자 대비 약 8.8% 수준으로 상대적으로 낮은 수준에 머물고 있다. 반면, 미국의 경우 2013년부터 엔젤투자 규모가 약 34조~35조 원 수준을 유지하며, 2020년 기준으로는 벤처투자 대비 13.2%에 달하는 비중을 차지하고 있다<Table1>. 이는 국내 엔젤투자 시장이 아직 초기 단계에 있으며, 제도적 기반 강화와 투자 인프라 확충, 민간 참여 확대 등의 지속적인 노력이 필요함을 시사한다.

<Table 1> Angel and Venture Investment Scale: South Korea vs. the USA (단위:억원, %)

* 출처 : 중소벤처기업부, 한국엔젤투자협회, 한국벤처캐피탈협회, Center for Venture Research(CVR), NVCA-PWC “Money Tree Report”

** 2020년 VC투자는 신기술투자조합 및 정책금융기관 등 투자 포함

엔젤투자는 초기 창업기업이 주요한 자금 공급원으로 투자유치를 위해서는 엔젤투자의 현황 및 특징을 파악할 필요가 있다. 하지만, 국내 엔젤투자 정보는 개인정보 이슈 등으로 인해 찾아보기가 어렵다. 따라서, 본 연구는 다음과 같은 목적을 갖는다.

첫째, 엔젤투자 유형 별 투자성향을 체계적으로 분석함으로써, 초기 창업기업이 투자유치 전략을 수립하는 데 실질적인 인사이트를 제공하고자 한다. 둘째, 국내 엔젤투자 시장의 구조적 특성과 한계를 진단하고, 정부가 효과적인 정책·제도적 지원을 설계할 수 있도록 실증적 기초자료를 제공하는 데 그 목적이 있다. 특히, 본 연구는 2012년부터 2022년까지 엔젤투자매칭펀드를 통해 이루어진 투자 사례(720개 기업, 946건)를 분석 대상으로 삼아, 투자유형에 따른 자금 규모, 산업 분포, 지역 편중, 후속 투자 유치 여부, 생존율 등의 지표를 종합적으로 비교·분석한다. 이를 통해, 정책 수립자에게는 제도 개선 방향을, 창업기업에게는 자금 유치 전략의 근거를, 투자자에게는 투자 판단의 기준을 제공하고자 한다.

2. 이론적 배경

2.1 엔젤투자 개념 및 정의

엔젤투자자는 창업 또는 창업 초기단계의 기업에게 필요한 자금을 투자형태로 제공하고, 경영에 대한 자문을 수행하는 개인투자자를 통칭한다. 엔젤투자자는 이러한 자문활동을 통해 기업의 가치를 높인 후 투자이익을 실현한다. 미국에서는 공인투자자(Accredited Investor), 영국에서는 비즈니스 엔젤(Business Angel)이라 칭한다.

‘엔젤’이란 단어는 미국 브로드웨이에서 유래되었다. 1920년대 작품성은 있으나, 자금이 부족한 오페라를 후원한 투자자를 일컬어 ‘엔젤’이라 불렀다. 산업적인 측면에서 ‘엔젤’이란 용어는 1960년대 어려움을 겪고 있는 실리콘밸리 창업 초기기업을 대상으로 자금을 지원하면서 사용되었다. 이처럼, 엔젤 투자는 창업 또는 창업 초기단계의 기업에게 자금지원과 경영 참여를 통해 기업 가치를 높이는 역할을 하고 있다.

우리나라에서도 엔젤투자자에 관해 법령에서 정한 정의는 없지만, (사)한국엔젤투자협회에서는 ‘아이디어와 기술력은 있으나 자금이 부족한 예비창업자, 창업 초기단계 기업에 투자하고 경영 자문도 하면서 성공적으로 성장시킨 후 투자 이익을 회수하는 개인투자자’로 정의하고 있다. (일반)개인투자자, 전문개인투자자, 엔젤클럽, 개인투자조합으로 구분되나, 상호 배타적인 관계에 있지는 않다(양현봉, 박종복 2016).

엔젤투자는 기술력에 기반한 창업 초기기업에 핵심 자금공급원으로 인터넷 붐이 최고조에 달한 2000년대에 5,000억원을 상회하였다. 하지만, 이후에 벤처기업은 지속적으로 증가하는 한편, 엔젤투자는 하락하는 추이를 보였다. 정부에서는 기술창업의 증가와 스타트업에 마중물 자금을 공급하는 엔젤의 중요성을 인식하고, 엔젤투자 활성화를 위해 정책적 노력에 따라 엔젤투자자 수 및 투자금액은 상승세를 보이고 있다<Figure1>.

[Figure 1] Scale of Angel Investment

* 출처 : 중소벤처기업부, 한국엔젤투자협회

국내 엔젤투자 규모는 초기 창업기업의 개인의 직접투자 실적 및 개인투자조합을 통해 간접적 투자 실적을 집계하여 발표하고 있다.

2.2 엔젤투자자 유형

1) (일반)개인투자자

개인적 전문지식이나 경험을 토대로 독자적으로 기업을 발굴하거나 투자를 결정하는 개인을 비즈니스 엔젤(Business Angel)이라 하는데, 과거에 창업, 기업경영, 투자 경험 등을 갖고 있으며, 이와 관련한 인적 네트워크를 통하여 창업 초기기업의 성장을 지원하는 개인 엔젤을 일컫는다(배영임, 성영조 2016). 국내에서는 벤처기업 등에 투자하여 소득공제를 받은 투자자를 (일반)개인투자자로 정의 내릴 수 있다.

2) 전문개인투자자

국내 전문개인투자자는 벤처투자 촉진에 관한 법률에 근거하여 엔젤투자의 신뢰성과 전문성을 제고하고, 엔젤투자의 활성화를 도모하기 위해 투자실적과 경력요건을 갖춘 자를 전문개인투자자로 등록 및 지원하여 엔젤투자 시장 활성화를 위해 도입된 제도이다.

투자실적은 신규로 발행한 주식 또는 지분에 대한 투자금액이 총 1억원 이상 투자 및 6개월 이상 보유 (대상 : 최근 3년간 특수관계인이 아닌 벤처기업 또는 이노비즈기업, 창업자(7년 이내))해야 한다. 경력요건으로는 상장법인 창업자 또는 상장법인 등기이사로 2년 이상 재직자, 벤처기업 창업자이거나, 창업자이었던 사람으로서 연매출 1천억 이상이었던 적이 있었던 자, 투자심사 2년 이상 경력자, 기술사, 변호사, 회계사, 박사(이공 혹은 경상), 전문개인투자자 양성 교육(한국엔젤투자협회에서 주관)을 이수한 자 등이다.

전문개인투자자의 인증혜택으로는 전문개인투자자의 투자받은 기업은 벤처기업 인증을 받게 되며, 개인투자조합을 운영할 경우 모태펀드 출자 받을 수 있는 자격이 부여된다.

3) 엔젤클럽

엔젤클럽은 엔젤투자에 관심이 있는 개인투자자들이 자발적으로 모임을 결성하여 공동 투자하는 다수의 회원이 전문적 지식이나 경험을 공유하고 활용하여 투자기업을 발굴하고 투자하는 엔젤 그룹을 의미한다. 일반적으로 엔젤투자지원센터에 등록된 조직을 말하며 다수의 엔젤투자자 자본이 결합되어 더 많은 투자 기회를 얻기 위해 결성된 투자 그룹이다(차민규, 2019).

4) 개인투자조합

개인투자조합이란 벤처투자 촉진에 관한 법률(이하 벤처투자촉진법) 제12조에 따라 창업자와 벤처기업에 대한 투자를 목적으로 개인 또는 창업지원기관이 모여 결성한 조합(펀드)을 말한다(중소벤처기업부, 2018.3.5). 개인투자조합은 벤처기업에 대한 투자경험과 전문지식이 없는 개인투자자들도 벤처기업 등에 투자할 수 있는 투자수단이다(박성욱·김영훈, 2016).

벤처투자촉진법이 제정되기 전에는 개인투자조합의 투자가능 대상은 창업지원법에 따른 창업자 및 벤특법에 따른 벤처기업으로 제한되며 액셀러레이터가 결성하는 조합의 경우 설립 3년 이내 창업기업에만 투자가 가능했다. 벤처투자촉진법 제정 후 창업자 및 벤처기업에 50% 이상 투자하고, 상장법인 투자도 10% 내 허용되는 등 다양한 투자 형태가 가능해졌다.

개인투자조합의 참여가능 대상(결성주체)은 일정 요건(투자역량, GP교육 이수 등)을 갖춘 개인, 신기술창업전문회사, 창업기획자(액셀러레이터), 산학연협력기술지주회사, 공공연구기관첨단기술지주회사, 창조경제혁신센터 등이다. 다만, 창업기획자가 결성하는 조합의 경우 일반법인의 출자를 30%까지 허용한다.

5) 창업기획자(액셀러레이터) 개념 및 정의

2000년대 중반 실리콘밸리를 중심으로 초기 벤처기업에 멘토링, 교육, 네트워킹 등을 체계적으로 지원하는 Y-Combinator 등장한 후 엑셀러레이터가 주목받기 시작했다. 엑셀러레이터는 유망기업에 Seed 단계 투자 후 지분을 획득하고 정해진 기간 동안 멘토링과 교육을 제공하며 데모데이를 마지막으로 하는 기수 기반의 프로그램 운영하는 기업 및 기관으로 벤처캐피탈, 엔젤, 인큐베이터 등과는 차별적으로 초기의 벤처기업에 대한 투자와 다양한 형태의 지원을 제공하는 특징을 가지고 있다(Cohen & Hochberg, 2014). 벤처투자 촉진법 제24조에 따라 창업기획자는 초기창업기업의 선발 및 전문보육, 투자, 개인투자조합 및 벤처투자조합의 결성과 업무의 집행 어느 하나에 해당하는 사업을 하는 자라고 정의하고 있다.

<Table 2> Types of Angel Investors in Korea

* 출처 : 중소벤처기업부, 한국엔젤투자협회, 한국벤처캐피탈협회

엑셀러레이터는 짧은 기간 동안 집중적인 성장을 위해 초기 벤처기업을 선발하여 멘토링, 교육, 컨설팅, 인적 네트워크 등의 내용적 지원에 집중한다(김용재·염수현, 2014; Barrehag et al., 2012; Levinsohn, 2014; Miller & Bound, 2011).

창업기획자는 ‘17년 1월 최초 등록 후, ‘20년 11월에 300개사를 돌파하였으며, 창업기획자가 결성한 개인투자조합에 법인출자를 허용(’17.9)하면서 개인투자조합의 규모가 증가됐고, 이에 따라 한해 투자규모와 기업당 평균 투자금액도 증가했다(중기부, 2020).

[Figure 2] Accumulated Graph of Registered Accelerators and Investment Amount

* 출처 : 창업기획자 등록, 300개사 돌파(중기부 보도자료, 2020.11.10.)

2.3. 엔젤투자매칭펀드

‘엔젤투자매칭펀드’란 창업 활성화 및 벤처 생태계 선순환 환경조성을 위해 창업 초기기업에 일정요건을 갖춘 엔젤투자자가 선 투자 후 신청을 하면, 일정한 심사과정을 거친 후 매칭투자가 이뤄지는 정책적 성격의 펀드라고 할 수 있다. 본 펀드의 업무집행조합원(GP: General Partner)은 한국벤처투자로 투자형태는 신주투자(보통주, 우선주)로 엔젤투자자의 투자방식 및 투자가치와 동일하게 투자가 이뤄진다. 펀드의 규모는 전국펀드(1.130억원), 대학펀드(210억원), 지역펀드(480억원), 청년(아산나눔)모태펀드(100억원)로 1,920억이 결성되어 운영되었다.

본 펀드에 투자를 받을 수 있는 기업은 중소기업창업지원법 시행령 제4조에서 정의하는 “창업에서 제외되는 업종”이 아닌 업종을 영위하는 기업가치(post-money기준)가 70억 이하인 기업으로, 창업 후 3년 이내의 중소기업이거나, 창업자(업력 7년 이내), 벤처기업, 기술혁신·경영혁신형 중소기업으로서, 직전연도 매출액이 20억 이하인 기업)을 말한다. 투자자는 개인투자자(적격투자 실적자, 교육 이수자), 전문개인투자자, 엔젤클럽, 개인투자조합, 법인형 엔젤투자자(창업기획자)로 일정요건을 갖춘 투자자를 대상으로 하고 있다.

2.4. 엔젤투자 성과에 대한 주요연구

스타트업에 대한 엔젤투자의 중요성에도 불구하고 엔젤투자는 벤처투자보다 더 소규모이며, 폐쇄적으로 운영된다. 따라서 엔젤투자 관련 자료의 확보가 부족하여 국내외 다수 연구는 주로 설문조사를 기반으로 그들의 투자 의사결정 요인이나 투자자 특성 등을 분석하고 있다(양현봉·박종복, 2020; 윤영숙·황보윤, 2014; Bonini et al., 2018; Wiltbank. 2005).

최윤수(2016)는 CrunchBase DB의 데이터를 활용하여 엑셀러레이터와 기존의 다른 투자 유형의 투자 특성을 분석하였다. 분석결과, 엑셀러레이터 프로그램이 엔젤투자자에 비해 후속 투자 유치 성과와 기업 생존율에서 낮은 결과를 보인다는 점을 밝혔다. 이는 엑셀러레이터의 데모데이를 통한 후속 투자 유치 노력보다 투자 대상 기업의 특성이 더 중요한 영향을 미친다는 것을 시사한다.

Kerr et al.(2014)은 2001년부터 2006년까지 미국의 주요 엔젤투자 그룹(Tech Coast Angels, CommonAngels)이 투자한 스타트업을 분석하였다. 이 분석 결과에 따르면, 엔젤 투자를 받은 기업의 경영성과와 성장성이 향상되었으며, 생존 가능성과 고용 수준도 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 초기 실사 단계에서 엔젤투자자의 관심 수준이 투자의 성공 예측에 유용하게 작용할 수 있다는 결과도 제시되었다.

Lerner et al.(2018)은 21개 국가에서 1,682건의 엔젤투자 자료를 분석하였다. 그 결과, 국가별 엔젤투자자의 활성화 여부와 상관없이 엔젤투자가 기업의 성장, 성과, 생존에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 미국 시장과 달리 국제적인 엔젤투자 자금은 후속 자금 조달에 유리하게 작용하여 투자기업에 대한 인증 역할을 한다는 결과도 제시되었다.

Levratto et al.(2018)은 프랑스 시장에서 2008년부터 2011년까지 엔젤투자자가 투자한 432개 기업의 경영성과를 분석하였다. 분석 결과, 엔젤투자를 받은 기업은 근로자 수 증가율, 매출액 성장률, 자산 증가율 등 성장성이 더 높았다. 이는 엔젤투자가 기업의 경영성과에 긍정적인 요인으로 작용함을 시사한다.

Bonini et al.(2019)은 2008년부터 2012년까지 유럽의 비즈니스엔젤 네트워크(BAN)에 속한 엔젤 투자자가 투자한 111개 기업의 사후 투자 성과(순자산가치 및 순이익 등) 및 생존을 분석하였다. 분석 결과, 엔젤투자자 간 신디케이트를 구성하여 투자하는 경우 투자기업의 성과가 긍정적으로 나타났으며, 엔젤투자가 기업의 생존을 증가시킨다는 결과를 보여주고 있다.

3. 분석방법

3.1. 분석 대상

본 연구는 우리나라 엔젤투자 주체인 개인투자자, 전문개인투자자, 엔젤클럽, 개인투자조합, 창업기획자의 투자행태를 분석하는 것이다. 분석대상은 2012년~2022년까지 엔젤투자매칭펀드 신청하여 매칭펀드 받은 720개사(946건)를 대상으로 하였다. 본 데이터는 엔젤투자매칭펀드 관리기관으로 펀드를 관리했던 엔젤투자지원센터의 Data를 활용하였다. 코로나 대책으로 진행된 창업지원사업 연계형 매칭펀드 투자 건은 제외하였는데, 이 투자 건은 창업지원 사업을 지원받은 후 매칭펀드 투자가 이뤄진 형태로 엔젤투자가 선행되지 않았기 때문이다.

3.2. 분석 방법

본 연구는 엔젤투자 유형 별 투자특성의 차이를 분석하여 엔젤투자 유치를 희망하는 기업의 투자유치 활동을 지원하고, 엔젤투자 활성화 정책에 방향 설정에 대한 제언을 하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 엔젤투자 유형별 투자 성향을 보다 명확히 파악하고, 기업 성과와의 관계를 규명하기 위해 다음과 같은 분석 방법을 적용하였다.

엔젤투자 유형별 투자 금액, 업종 분포, 기업 소재지 등을 파악하기 위해 기초적인 기술통계 분석을 수행하였다. 이를 통해 각 유형별 평균 투자 금액, 기업 생존율, 후속투자 성공률 등의 분포를 확인하였다. 엔젤투자 유형과 기업 생존율 및 후속투자 성공률 간의 관계를 검토하기 위해 교차분석을 실시하였다. 이를 통해 각 유형별 투자 방식과 성과 간의 패턴을 비교하였다. 투자 금액과 후속투자 가능성, 기업 생존율 간의 관계를 파악하기 위해 피어슨 상관계수를 활용하여 변수 간 상관성을 분석하였다. 투자 유형이 기업 성과에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위해 다중회귀 분석을 수행하였다. 독립 변수로 투자 유형, 투자 금액, 투자 당시 기업 가치(투자 밸류)를 설정하고, 종속 변수로 기업 생존율 및 후속투자 여부를 설정하여 투자 성과를 예측하는 모델을 구축하였다. 후속투자 성공 여부 및 기업 생존 여부가 이진 종속 변수(binary outcome)로 설정되므로, 이에 대한 예측 분석을 위해 로지스틱 회귀 분석을 적용을 고려하였다. 그러나 데이터 특성(예: 변수의 분포, 다중공선성 가능성 등)을 종합적으로 검토한 결과, 본 논문에서는 로지스틱 회귀분석을 실제로 적용하지 않고, 교차분석 및 t-검정 중심의 분석으로 한정하였다.

이상에서 논의된 관련 특성들 간의 관계를 고려한 연구설계를 토대로 연구 진행을 위한 가설을 설정하면 다음과 같다.

1. 엔젤투자 유형 별 피투자기업의 특성 및 성과에 차이가 있을 것이다.

1.1. 엔젤투자 유형 별 피투자기업의 업종 간 차이가 있을 것이다.

1.2. 엔젤투자 유형 별 피투자기업의 소재지 간 차이가 있을 것이다.

1.3. 엔젤투자 유형 별 피투자기업의 엔젤투자 금액의 차이가 있을 것이다.

1.4. 엔젤투자 유형 별 피투자기업의 투자밸류의 차이가 있을 것이다.

1.5. 엔젤투자 유형 별 피투자기업의 후속투자 여부의 차이가 있을 것이다.

1.6. 엔젤투자 유형 별 피투자기업의 생존 여부의 차이가 있을 것이다.

2. 피투자기업의 특성이 투자밸류의 차이가 있을 것이다.

2.1. 피투자기업의 업종에 따라 투자당시 투자 밸류의 차이가 있을 것이다.

2.2. 피투자기업의 소재지에 따라 투자밸류의 차이가 있을 것이다.

2.3. 피투자기업의 엔젤투자 규모에 따라 투자 밸류의 차이가 있을 것이다.

3. 엔젤투자 규모에 따라 후속성과에 차이가 있을 것이다.

3.1. 피투자기업의 엔젤투자 규모에 따라 후속 투자 여부와 상관관계가 있을 것이다.

3.2. 피투자기업의 엔젤투자 규모에 따라 기업의 생존여부와 상관관계가 있을 것이다.

4. 투자 당시의 투자밸류의 따라 기업 생존 및 성과에 차이가 있을 것이다.

4.1. 피투자기업의 엔젤투자 시 투자밸류에 따라 후속투자 여부와 상관관계가 있을 것이다.

4.2. 피투자기업의 엔젤투자 시 투자밸류에 따라 기업의 생존여부와 상관관계가 있을 것이다.

4. 분석결과 및 해석

4.1. 표본의 분포 특성

4.1.1 연도별 엔젤투자 실적

엔젤투자매칭펀드 받은 건을 대상으로 연도 별 평균 엔젤투자의 규모는 2012년 약 1.5억원에서 2017년에는 0.7억원 떨어졌고, 2018년에는 0.9억원, 2019년에는 1.1억원으로 증가하였다. 또, 승인건이 가장 많은 해는 2015년으로 조사되었다.

[Figure 3] Annual Investment Scale and Number of Applications for Angel Investment Matching Fund

4.1.2 각 엔젤투자 주체 별 투자현황

엔젤투자매칭펀드의 신청 건의 투자자의 특성은 개인, 엔젤클럽, 개인투자조합, 법인 투자자로 분류하고, 신청건수, 평균 투자금액, 평균 업력을 분석해 보았다. 가장 많은 신청건수는 엔젤클럽이 300건(31.7%)로 가장 많고, 전문개인이 188건(19.9%), 법인 124건(13.1%), 개인 중 단독 투자 건이 105건(11.1%) 순으로 조사되었다. 평균 투자금액이 높은 엔젤클럽이 1.29억원, 법인이 결성한 개인투자 조합이 1.2억원으로 높았다. 특이할 만한 부분은 투자의 전문성이 있는 전문개인투자자 62백만원으로 가장 작은 규모로 투자가 이뤄지고 있었다. 이는 엔젤투자의 위험성 회피 부분과 전문성이 강화되면서 투자금을 낮추고 포트폴리오는 다양화한다고 볼 수 있다.

<Table 3> Investor Status of Angel Investment Matching Fund Applications (단위: 건, %, 백만원, 년)

4.2. 엔젤투자 유형 별 투자특징 및 성과 분석

엔젤투자 유형이 피투자기업의 업종 분포에 차이가 있을 것이다. 라는 가설을 검증하기 위해 6개 엔젤투자 유형과 9개 피투자기업 업종 간 카이제곱검정을 실시한 결과, 유의수준 0.001에서 통계적으로 유의한 차이가 있음이 확인되었다(χ2=78.811, p_value=0.000)<Tabel 5>. 엔젤투자 유형과 피투자기업 업종 간 교차표<Tabel 4>를 살펴보면 전체 엔젤투자 유형은 ICT서비스에 대한 분포가 가장 많은 것으로 나타났으나 특정 엔젤투자 유형(개인투자조합(개인), 개인투자조합(법인), 법인)에서는 ICT 서비스에 대한 분포 비중이 타 엔젤투자 유형(개인,전문개인투자자)에 비해 높은 분포 비중을 보였다. 그리고 유통서비스 업종은 엔젤투자 유형 중 전문개인투자자(23.4%)와 개인투자조합(개인)(23.9%)에서 분포 비중이 높게 나타났으며 개인과 전문개인투자자 엔젤투자 유형은 타 투자유형에 비해 전 업종에 걸친 분포 비중을 보여주고 있다.

<Table 4> Cross-tabulation of Angel Investment Types and Invested Company Industries

<Table 5> Chi-Square Test Value for Angel Investment Types and Invested Company Industries

엔젤투자 유형이 피투자기업의 소재지 분포에 차이가 있을 것이다. 라는 가설을 검증하기 위해 6개 엔젤투자 유형과 6개 소재지 권역 간 카이제곱검정을 실시한 결과, 유의수준 0.001에서 통계적으로 유의한 차이가 있음이 확인되었다(χ2=83.558, p_value=0.000)<Tabel 7>. 엔젤투자 유형과 피투자기업 본점소재지 권역 간 교차표<Tabel 6>를 살펴보면 전문개인투자자(80.7%)와 엔젤클럽(79.7%) 투자유형은 타 투자유형에 비해 수도권에 대한 분포 비중이 높은 것으로 나타났으며 법인은 대경권(13.7%), 개인투자조합(개인)은 충청권(16.9%), 개인투자조합(법인)은 호남권(11.5%)과 동남권(12.5%)에서 타 투자유형들과 차이가 나는 분포 비중을 보였다. 또한 강원권은 개인투자조합(법인)(0.0%)과 법인(0.8%)에 비해 개인(5.1%)에게서 분포 비중에 높게 나타났다.

<Table 6> Cross-tabulation of Angel Investment Types and Invested Company Headquarters Regions

<Table 7> Chi-Square Test Value for Angel Investment Types and Invested Company Headquarters Regions

엔젤투자 유형 별 피투자기업의 엔젤투자금액의 차이를 검정하기 위해 6개 엔젤투자 유형을 집단변수로 하고 엔젤투자금액을 검정변수로 하는 평균차이검증을 실시하였다. 그 결과, 평균차이검증값(F)은 24.776으로 유의수준 0.001에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다<Tabel 8>. 평균차이검증 결과에 대한 집단분포를 세부적으로 살펴보기 위해 Scheffe의 사후검증을 실시한 결과<Tabel 9>, 6개 엔젤투자유형은 엔젤투자금액이 총 3개의 부집단으로 분포하였음을 확인하였다. 전문개인투자자(6,058만원)가 가장 낮은 평균수준을 보인 부집단으로 구분되었으며 엔젤클럽(12,858만원)을 중심으로 하는 가장 높은 평균수준을 보인 부집단, 개인투자조합(개인)(9,328만원)을 중심으로 하는 중간 평균수준을 보인 부집단으로 분류되며 개인, 법인, 개인투자조합(법인)은 가장 높은 평균수준과 중간 평균수준을 동시에 포함하는 것으로 나타났다.

<Table 8> ANOVA (F-Test) for Mean Differences in Angel Investment Amounts by Investment Type

<Tabel 9> Post Hoc Test (Scheffé) for Mean Differences in Angel Investment Amounts by Investment Type

엔젤투자 유형 별 피투자기업의 투자밸류의 차이를 검정하기 위해 6개 엔젤투자유형을 집단변수로 하고 투자밸류를 검정변수로 하는 평균차이검증을 실시하였다. 그 결과, 평균차이검증값(F)은 11.471로 유의수준 0.001에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다<Tabel 10>. 평균차이검증 결과에 대한 집단분포를 세부적으로 살펴보기 위해 Scheffe의 사후검증을 실시한 결과<Tabel 11>, 6개 엔젤투자유형은 투자밸류가 총 3개의 부집단으로 분포하였음을 확인하였다. 엔젤클럽(189,726만원)과 개인(205,719만원)을 중심으로 하는 가장 낮은 평균수준을 보인 부집단, 법인(299,755만원)을 중심으로 하는 가장 높은 평균수준을 보인 부집단으로 분류되며, 전문개인투자자와 개인투자조합(개인), 개인투자조합(법인)은 중간 평균수준의 부집단으로 구분되면서 전문개인투자자는 가장 낮은 부집단에, 개인투자조합(법인)은 가장 높은 평균수준의 부집단에 포함되면서 개인투자조합(개인)은 전체 3개 부집단에 속할 수 있는 투자밸류 수준을 보여주고 있었다.

<Table 10> ANOVA (F-Test) for Mean Differences in Investment Valuation by Angel Investment Type

<Table 11> Post Hoc Test (Scheffé) for Mean Differences in Investment Valuation by Angel Investment Type

엔젤투자 유형이 피투자기업의 후속투자 여부(실패/성공)에 차이가 있을 것이다. 라는 가설을 검증하기 위해 6개 엔젤투자 유형과 후속투자 여부(실패/성공) 간 카이제곱검정을 실시한 결과, 유의수준 0.05서 통계적으로 유의한 차이가 있음이 확인되지 못했다(χ2=7.898, p_value=0.162)<Tabel 13>.

<Table 12> Cross-tabulation of Angel Investment Types and Follow-on Investment Status

엔젤투자 유형과 후속투자 여부 간 교차표 <Tabel 12>를 살펴보면 개인투자조합(개인)(50.7%)이 후속투자 성공률이 가장 높았으며 법인(39.5%)과 개인(39.2%)는 타 엔젤투자 유형에 비해 상대적으로 후속투자 성공률이 낮았다. 그러나 엔젤투자 유형 간 후속투자 성공률의 차이는 최대 11.5%였지만 이는 통계적으로 유의한 차이가 있다는 결과를 보장하지 않은 것으로 분석되었다.

<Table 13> Chi-Square Test Value for Angel Investment Types and Follow-on Investment Status

엔젤투자 유형이 피투자기업의 기업 생존 여부에 차이가 있을 것이다. 라는 가설을 검증하기 위해 6개 엔젤투자 유형과 기업 생존 여부(중단/생존) 간 카이제곱검정을 실시한 결과, 유의수준 0.001에서 통계적으로 유의한 차이가 있음이 확인되었다(χ2=39.150, p_value=0.000)<Tabel 15>. 엔젤투자 유형과 기업 생존 여부 간 교차표<Tabel 14>를 살펴보면 개인투자조합(법인)(90.6%) 투자유형은 타 투자유형에 비해 기업 생존률이 가장 높은 것으로 나타났으며 법인(79.0%)과 엔젤클럽(65.7%)은 타 투자유형에 비해 상대적으로 기업 생존률이 낮았다. 엔젤투자 유형 간 기업 생존율의 차이는 최대 24.9%로 이는 통게적으로 유의한 차이가 있다는 결과를 보장하는 것으로 분석되었다.

<Table 14> Cross-tabulation of Angel Investment Types and Company Survival Status

<Table 15> Chi-Square Test Value for Angel Investment Types and Company Survival Status

피투자기업의 업종별 피투자기업의 투자밸류의 차이를 검정하기 위해 9개 업종을 집단변수로 하고 투자밸류를 검정변수로 하는 평균차이검증을 실시하였다. 그 결과, 평균차이검증값(F)은 2.674로 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다<Tabel 16>. 가장 높은 투자밸류를 보인 업종은 바이오/의료(292,371만원)였으며 가장 낮은 투자밸류를 보인 업종은 화학/소재(186,930만원)로 나타났다. 평균차이검증 결과에 대한 집단분포를 세부적으로 살펴보기 위해 Scheffe의 사후검증을 실시한 결과<Tabel 17>에서는 평균차이검증(F)에서 유의했던 결과를 보장하지 못했으며 1개의 부집단으로 분포하고 있음이 확인되었다. 따라서, 피투자기업의 업종에 따라 투자밸류에 차이가 있었다라는 가설을 지지하지 못한다는 결론에 다다르게 되었다.

<Table 16> ANOVA (F-Test) for Mean Differences in Investment Valuation by Invested Company Industry

<Tabel 17> Post Hoc Test (Scheffé) for Mean Differences in Investment Valuation by Invested Company Industry

피투자기업의 소재지별 피투자기업의 투자밸류의 차이를 검정하기 위해 6개 권역을 집단변수로 하고 투자밸류를 검정변수로 하는 평균차이검증을 실시하였다. 그 결과, 평균차이검증값(F)은 1.503으로 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의한 차이를 확인하지 못했다<Tabel 18>. 가장 높은 투자밸류를 보인 권역은 호남권(271,606만원)이었으며 가장 낮은 투자밸류를 보인 권역은 대경권(219,458만원)으로 52,148만원의 평균차를 보였지만 이 평균차는 피투자기업의 소재지에 따라 투자밸류에 차이가 있었다. 라는 가설을 지지하지 못했다.

<Table 18> ANOVA (F-Test) for Mean Differences in Investment Valuation by Invested Company Location

피투자기업의 엔젤투자금액과 투자밸류 간 상관성을 파악하기 위해 엔젤투자금액과 투자밸류간 Pearson 상관계수를 도출하였다. 엔젤투자금액과 투자밸류간 상관계수는 0.220으로 유의수준 0.001에서 통계적으로 유의한 계수임이 확인되었다(p=0.000)<Tabel 19>. 상관계수의 절대값이 0.4 보다 작고 0.2보다 큰 값이므로 ‘낮은 상관관계’가 있다고 해석할 수 있으며 엔젤투자금액이 늘어나는 것과 투자밸류가 커지는 것은 서로 양의 상관성이 있어 엔젤투자금액과 투자밸류의 증/감의 방향이 서로 같다고 볼 수 있다.

<Table 19> Correlation Analysis between Angel Investment Amount and Investment Valuation of Invested Companies

피투자기업의 엔젤투자금액이 후속투자 여부(성공/실패)와 상관관계가 있는지를 검증하기 위해 후속투자 여부(성공/실패)를 집단변수로 하고 엔젤투자금액을 종속변수로 하는 평균차이검증을 실시하였다. 그 결과, 평균차이검증값(t)은 1.727로 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것이 확인되지 않았다<Tabel 20>. 후속투자 실패 시 엔젤투자금액은 10,712만원, 후속투자 성공 시 엔젤투자금액은 9,879만원으로 831만원의 평균차를 보였지만 이는 유의수준 0.05에서 후속투자 여부와 피투자기업의 엔젤투자금액 간 상관관계(차이)를 통계적으로 유의하게 보장하지 않았다.

<Table 21> T-test for the Difference in Average Angel Investment Amount by Follow-up Investment Outcome (Success/Failure

피투자기업의 엔젤투자금액이 기업 생존 여부(생존/중단)와 상관관계가 있는지를 검증하기 위해 기업 생존 여부(생존/중단)를 집단변수로 하고 엔젤 투자금액을 종속변수로 하는 평균차이검증을 실시하였다. 그 결과<Tabel 21>, 평균차이검증값(t)은 1.129로 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것이 확인되지 않았다. 기업 중단 시 엔젤투자금액은 10,867만원, 기업 생존 시 엔젤투자 금액은 10,227만원으로 평균차가 640만원에 불과하여 이는 유의수준 0.05에서 기업생존 여부와 피투자기업의 엔젤투자금액 간 상관관계(차이)를 통계적으로 유의하게 보장하지 않았다.

<Table 22> T-test for the Difference in Average Angel Investment Amount by Firm Survival Status (Survived/Closed)

피투자기업의 투자밸류가 후속투자 여부(성공/실패)와 상관관계가 있는 지를 검증하기 위해 후속투자 여부(성공/실패)를 집단변수로 하고 투자밸류를 종속변수로 하는 평균차이검증을 실시하였다. 그 결과, 평균차이검증값(t)은 –4.072로 유의수준 0.001에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것이 확인되었다<Tabel 22>. 후속투자 실패 시 투자밸류는 208,086만원, 후속투자 성공 시 투자밸류는 252,666만원으로 44,580만원의 평균차를 보였으며 이는 유의수준 0.001에서 후속투자 여부와 피투자기업의 투자밸류 간 상관관계(차이)를 통계적으로 유의하게 보장하는 것으로 분석되었다.

<Table 22> T-test for the Difference in Average Investment Valuation of Investee Companies by Follow-up Investment Outcome (Success/Failure)

피투자기업의 투자밸류가 기업 생존 여부(생존/중단)와 상관관계가 있는 지를 검증하기 위해 기업 생존 여부(생존/중단)를 집단변수로 하고 투자밸류를 종속변수로 하는 평균차이검증을 실시하였다. 그 결과, 평균차이검증값(t)은 –3.872로 유의수준 0.001에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것이 확인되었다<Tabel 23>. 기업 중단 시 투자밸류는 194,374만원, 기업 생존 시 투자밸류는 235,617만원으로 41,243만원의 평균차를 보였으며 이는 유의수준 0.001에서 기업 생존 여부와 피투자기업의 투자밸류 간 상관관계(차이)를 통계적으로 유의하게 보장하는 것으로 분석되었다.

<Table 23> T-test for the Difference in Average Investment Valuation of Investee Companies by Firm Survival Status (Survived/Closed)

엔젤투자 유형 별 투자 특징 및 피투자기업의 성과분석을 위한 설정된 가설을 검증한 결과는 다음과 같다.

<Table 24> Results of Hypothesis Testing

5. 결론 및 제언

본 연구는 엔젤투자 유형별 투자 성향을 분석하고, 유형별 투자 금액, 업종 분포, 기업 생존율 및 후속투자 가능성을 종합적으로 비교하였다. 연구 결과, 엔젤투자 유형에 따라 투자 금액과 기업 가치평가에서 차이가 있으며, 투자 당시 기업 가치가 높을수록 후속투자 가능성이 크고 생존율이 높다는 점이 확인되었다. 특히, 개인투자조합(법인)의 생존율이 가장 높은 반면, 엔젤클럽의 생존율이 상대적으로 낮은 경향을 보였다. 또한, 수도권 중심으로 투자 비중이 집중되는 문제가 나타났으며, 지방 기업에 대한 투자 활성화가 필요함을 시사한다.

5.1. 초기 창업기업을 위한 시사점

본 연구 결과는 초기 창업기업이 투자유치 전략을 수립하는 데 유용한 지침을 제공할 수 있다.

첫째, ICT 서비스 업종 창업이 투자유치에 유리하다는 점이 확인되었다. 이는 엔젤투자자들이 혁신성과 확장성이 높은 산업에 보다 적극적으로 투자하는 경향과 관련이 있다. 따라서 창업기업들은 ICT 기반 기술 개발 및 플랫폼 비즈니스 모델을 적극 고려해야 한다.

둘째, 단독 투자보다는 공동 투자 형태가 더 유리하다는 점이 드러났다. 엔젤클럽 및 개인투자조합을 통한 공동 투자가 평균 투자 금액이 높고 후속투자 가능성이 더 크다는 점을 고려할 때, 초기 창업기업은 다수의 엔젤투자자에게 접근할 수 있는 전략을 마련하는 것이 필요하다. 이를 위해 엔젤 네트워크 활용, 초기 투자 라운드에서의 적극적인 피칭 등이 효과적인 방법이 될 수 있다.

셋째, 수도권에 집중된 투자 패턴을 고려한 전략수립이 필요하다. 수도권 외 지역의 창업기업은 지역별 투자유치 네트워크를 형성하고, 수도권 엔젤투자자들과의 접점을 확대하는 전략이 요구된다. 또한, 정부의 지역 투자 인센티브를 적극 활용하여 지방 투자자의 관심을 유도하는 것이 중요하다.

5.2. 정책적 시사점

정부 및 정책 입안자는 엔젤투자 생태계를 보다 균형적으로 발전시키기 위한 지원 방안을 고려해야 한다.

첫째, 지방 엔젤투자 활성화를 위한 정책 강화가 필요하다. 수도권 중심의 투자 비중이 높기 때문에 지방 창업기업이 투자받기 어려운 현실이 지속되고 있다. 이에 대한 해결책으로, 지방 기업에 대한 엔젤투자매칭펀드 비율을 높이거나 세제 혜택을 확대하는 방안이 검토될 필요가 있다. 지방 창업보육센터 및 액셀러레이터의 역할을 강화하는 것도 효과적인 정책적 접근이 될 수 있다.

둘째, 전문개인투자자의 참여 확대를 위한 인센티브 제공이 요구된다. 본 연구 결과, 전문 개인투자자의 투자 규모가 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 따라서 엔젤투자자들이 보다 적극적으로 투자할 수 있도록 세제 혜택을 강화하거나, 투자 리스크를 낮출 수 있는 투자 연계형 지원 및 보증 제도를 도입하는 것이 필요하다. 또한, 엔젤투자자 교육 프로그램을 확대하여 전문성을 강화하는 것도 고려해야 할 사항이다.

셋째, 투자 당시 기업 가치 평가 체계를 정교화할 필요가 있다. 본 연구에서 확인된 바와 같이, 투자 당시 기업 가치가 높은 기업일수록 후속투자 가능성이 크고 생존율이 높은 경향이 있다. 따라서 초기 투자 단계에서 기업의 가치를 보다 면밀하게 평가할 수 있는 기준과 프로세스를 마련하는 것이 중요하다. 특히, 기업가 정신, 기술력, 시장 진입 가능성 등을 고려한 다각적인 평가 체계가 필요하다.

넷째, 후속투자 유치와 지속 가능한 성장을 위한 지원책이 마련되어야 한다. 엔젤투자 이후 후속투자를 받을 가능성이 높은 기업의 특징을 분석하여, 해당 기업이 성장할 수 있도록 맞춤형 지원을 제공해야 한다. 예를 들어, 엔젤투자 이후 VC(벤처캐피털) 투자로 이어질 수 있도록 연계 프로그램을 구축하고, 창업기업이 스케일업할 수 있는 환경을 조성해야 한다.

5.3. 향후 연구 방향

본 연구는 엔젤투자 유형별 투자 성향과 성과를 비교 분석하였으나, 보다 심층적인 연구가 필요하다. 향후 연구에서는 다음과 같은 방향을 고려할 수 있다.

첫째, 투자자의 심리적 요인이 투자 의사결정에 미치는 영향 분석이 필요하다. 엔젤투자자는 벤처캐피털과 달리 개인의 경험과 주관적 판단에 따라 투자 여부를 결정하는 경우가 많다. 따라서 투자자의 성향, 투자 경험, 네트워크 등의 요소가 투자 성과에 미치는 영향을 분석하는 것이 중요하다.

둘째, 투자 이후 기업 성장 경로 및 장기적인 성과 분석이 요구된다. 본 연구에서는 투자 당시 기업가치와 후속투자 여부 및 생존율 간의 관계를 분석하였으나, 엔젤투자 이후 기업이 어떤 성장 경로를 밟는지에 대한 보다 장기적인 분석이 필요하다. 특히, 엔젤투자를 받은 기업이 IPO(기업공개) 또는 인수합병(M&A)으로 이어지는 경우를 심층적으로 연구할 필요가 있다.

셋째, 국제적 비교 연구를 통한 정책적 시사점 도출이 가능하다. 미국, 유럽 등 선진국의 엔젤투자 생태계와 비교하여 한국 엔젤투자 시장의 특징을 분석하고, 해외 사례를 참고하여 정책적 개선 방안을 도출하는 연구가 유용할 것이다.

5.4. 결론

본 연구는 엔젤투자 유형별 투자 성향과 성과를 비교 분석함으로써, 초기 창업기업과 정책 입안자들에게 유용한 시사점을 제공하였다. 투자 유형별 차이를 고려하여 창업기업은 보다 효과적인 투자 유치 전략을 수립할 수 있으며, 정부는 보다 균형 있는 투자 생태계를 조성하기 위한 정책적 지원방안을 마련할 수 있을 것이다. 향후 연구를 통해 보다 세부적인 투자 성향 및 장기적인 기업 성장 경로를 분석함으로써, 엔젤투자 시장의 발전을 위한 보다 구체적인 전략이 마련될 수 있을 것이다.