스타트업 생태계 활성화를 위한 액셀러레이터의 역할에 대한 큰 잠재력을 인정한 대한민국 정부는 2016년 일명 액셀러레이터법을 도입하였으며, 이에 힘입어 최근 등록된 액셀러레이터는 136개 수준으로 활성화 되었다. 액셀러레이터는 발원지인 미국뿐 아니라 유럽에서도 부흥하고 있는 등 세계적으로 주목받고 있지만 현재까지 액셀러레이터에 대한 선행 연구는 많지 않은 것이 사실이다. 국내에서는 액셀러레이터 법제화 이후에도 액셀러레이터의 연구는 극소수에 불과해 액셀러레이터에 대한 다양하고 심도 있는 학문적 연구가 필요한 상황이다. 스타트업과 액셀러레이터 간의 관계에 대한 객관적인 정보는 액셀러레이터를 통한 성공적인 스타트업 지원에 필수적이다. 아직 국내 액셀러레이터는 초기단계이므로 관련 연구나 사회적인 합의가 매우 부족한 실정이다. 특히, 스타트업이 액셀러레이터의 프로그램을 통해서 얻고자 하는 부분에 대한 명확한 정보는 보다 정교한 액셀러레이팅 프로그램 설계를 가능하게 하여, 지원받는 초기 스타트업들의 발전에도 도움이 될 것이다. 이에 따라, 본 연구에서는 판단분석기법을 활용하여 액셀러레이터의 지원이 필요한 단계에 있는 스타트업이 액셀러레이터를 선택 할 때 어떤 부분을 고려하는지에 대해서 알아보았다. 본 연구를 통해 스타트업이 액셀러레이터 선택 시 의사결정에 대한 합의와 액셀러레이터의 발전 방안을 제시하고자 하였다. 실증 분석 결과 스타트업이 액셀러레이터를 선택 시 의사결정요인에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 후속 투자유치로 나타났다. 이는 초기 단계의 스타트업이 성장을 위해 가장 중시하는 요인을 투자라고 생각하며, 이를 액셀러레이터에 원한다는 것으로 해설할 수 있다. 이러한 연구결과가 국내 스타트업의 액셀러레이터 정책 수립과 관련 산업 활성화를 위한 방향 설정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 본 연구와 함께 액셀러레이터와 관련한 후속 연구가 지속되길 기대한다.
스타트업 생태계 활성화를 위한 액셀러레이터의 역할에 대한 큰 잠재력을 인정한 대한민국 정부는 2016년 일명 액셀러레이터법을 도입하였으며, 이에 힘입어 최근 등록된 액셀러레이터는 136개 수준으로 활성화 되었다. 액셀러레이터는 발원지인 미국뿐 아니라 유럽에서도 부흥하고 있는 등 세계적으로 주목받고 있지만 현재까지 액셀러레이터에 대한 선행 연구는 많지 않은 것이 사실이다. 국내에서는 액셀러레이터 법제화 이후에도 액셀러레이터의 연구는 극소수에 불과해 액셀러레이터에 대한 다양하고 심도 있는 학문적 연구가 필요한 상황이다. 스타트업과 액셀러레이터 간의 관계에 대한 객관적인 정보는 액셀러레이터를 통한 성공적인 스타트업 지원에 필수적이다. 아직 국내 액셀러레이터는 초기단계이므로 관련 연구나 사회적인 합의가 매우 부족한 실정이다. 특히, 스타트업이 액셀러레이터의 프로그램을 통해서 얻고자 하는 부분에 대한 명확한 정보는 보다 정교한 액셀러레이팅 프로그램 설계를 가능하게 하여, 지원받는 초기 스타트업들의 발전에도 도움이 될 것이다. 이에 따라, 본 연구에서는 판단분석기법을 활용하여 액셀러레이터의 지원이 필요한 단계에 있는 스타트업이 액셀러레이터를 선택 할 때 어떤 부분을 고려하는지에 대해서 알아보았다. 본 연구를 통해 스타트업이 액셀러레이터 선택 시 의사결정에 대한 합의와 액셀러레이터의 발전 방안을 제시하고자 하였다. 실증 분석 결과 스타트업이 액셀러레이터를 선택 시 의사결정요인에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 후속 투자유치로 나타났다. 이는 초기 단계의 스타트업이 성장을 위해 가장 중시하는 요인을 투자라고 생각하며, 이를 액셀러레이터에 원한다는 것으로 해설할 수 있다. 이러한 연구결과가 국내 스타트업의 액셀러레이터 정책 수립과 관련 산업 활성화를 위한 방향 설정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 본 연구와 함께 액셀러레이터와 관련한 후속 연구가 지속되길 기대한다.
Even though Korea is strengthening the support for startups due to the limitations of growth policies focusing on large companies, the survival rate of startups is very low, so that there should be more efforts to increase the survival rate of startups. As the existing startup support institutions h...
Even though Korea is strengthening the support for startups due to the limitations of growth policies focusing on large companies, the survival rate of startups is very low, so that there should be more efforts to increase the survival rate of startups. As the existing startup support institutions have provided only fragmentary supports to startups, it would be necessary to have the comprehensive support institutions. As an alternative, the accelerator providing the comprehensive support such as spatial support, education, mentoring, networking, seed investment, and connection for follow-up investment to the initial startups was legalized in Korea of 2016, based on the registration system. Currently, within less than two year from then, there have been much interest in it enough to have about 136 registered accelerators. In the United States, the accelerator was introduced more than ten years ago. In Korea, however, it is still in the initial stage, so that the researches or social consensus on the accelerator are not sufficient. Thus, this study aims to suggest the measures for the development of accelerator and the consensus on the decision making for the selection of accelerator of startups, by researching which parts are considered when startups in the accelerator stage select the accelerator. As a result of the empirical analysis, the factor that has the greatest influence on decision making factors when startup chooses an accelerator was the subsequent investment attraction. This can be explained to the accelerator as desired, considering the factor that the startup of the initial stage places the most importance on growth as investment. We hope that these research results will be sustainable in future research related to accelerators, in hopes that it will be useful for establishing accelerator policies for domestic startups and direction for revitalizing related industries.
Even though Korea is strengthening the support for startups due to the limitations of growth policies focusing on large companies, the survival rate of startups is very low, so that there should be more efforts to increase the survival rate of startups. As the existing startup support institutions have provided only fragmentary supports to startups, it would be necessary to have the comprehensive support institutions. As an alternative, the accelerator providing the comprehensive support such as spatial support, education, mentoring, networking, seed investment, and connection for follow-up investment to the initial startups was legalized in Korea of 2016, based on the registration system. Currently, within less than two year from then, there have been much interest in it enough to have about 136 registered accelerators. In the United States, the accelerator was introduced more than ten years ago. In Korea, however, it is still in the initial stage, so that the researches or social consensus on the accelerator are not sufficient. Thus, this study aims to suggest the measures for the development of accelerator and the consensus on the decision making for the selection of accelerator of startups, by researching which parts are considered when startups in the accelerator stage select the accelerator. As a result of the empirical analysis, the factor that has the greatest influence on decision making factors when startup chooses an accelerator was the subsequent investment attraction. This can be explained to the accelerator as desired, considering the factor that the startup of the initial stage places the most importance on growth as investment. We hope that these research results will be sustainable in future research related to accelerators, in hopes that it will be useful for establishing accelerator policies for domestic startups and direction for revitalizing related industries.
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문제 정의
기존의 액셀러레이터에 대한 선행연구에서 직접적으로 기업의 기준에서 액셀러레이터를 선택하는 기준에 대한 연구내용은 없고 액셀러레이터의 정의와 역할에 대한 연구가 대부분을 이루고 있다. 따라서 본 연구에서는 스타트업의 액셀러레이터 선택의사결정과 관련되는 액셀러레이터에 대한 스타트업의 종합적인 평가에 어떠한 정보 요인 (cue)이 어느 정도의 비중으로 의사결정에 영향을 주는 지 판단분석 기법을 통해 종합적으로 분석해 보고자 한다.
본 연구에서는 초기 스타트업이 액셀러레이터 선택함에 있어서 어떤 부분에 어느 정도의 가중치를 주고 판단정책에 활용하는지에 대해 판단분석 기법을 통해 분석하였다. 설문에서 제시된 30개의 사례에 대한 국내 스타트업 대표 30명의 응답을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
이에, 본 연구에서는 극 초기 단계를 넘어선 스타트업이 액셀러레이터를 선택할 때 고려하는 의사결정요인들 가운데 선행연구 등을 통해 도출된 여러 요인들 중 어떤 요인에 어느 정도의 비중을 두고 선택 하는지를 분석하기 위해 요인들 간에 상대적 가중치를 판단분석 (Judgment Analysis) 기법을 통해 요인을 도출하고 분석하여 액셀러레이터 및 액셀러레이터업계 그리고 스타트업뿐만 아니라 스타트업 생태계의 발전에기여하고자 하였다.
판단분석 (Judgment Analysis) 기법은 개인의 인지과정으로서의 판단 및 의사결정과정을 분석의 대상으로 삼고, 계량적으로 외연화 (externalize) 함으로써, 특정한 생태적 환경(ecology)속에서의 인간의 의사결정 과정을 분석하는데 이용되는 의사결정 분석기법이다. 판단분석의 목적은 의사결정자의 판단과 판단을 위해 이용된 정보인 큐 (cue)와의 관계를 계량적으로 기술하는 것이다. 판단분석은 인간의 인지과정의 기술적인 (descriptive) 분석에 초점을 둔다.
따라서 투자 기업에 대한 관심이 투자금에 대한 안정적인 회수에 집중될 수밖에 없다. 하지만, 액셀러레이터는 벤처캐피탈에서 투자를 기피하거나 스타트업의 액셀러레이터 선택 시 의사결정요인 연구벤처창업 37 어려워하는 스타트업에게도 투자를 진행하는데 그 목적이 있다. 액셀러레이터는 초기 단계의 스타트업을 액셀러레이팅 프로그램을 통해 벤처캐피탈의 투자를 유치할 수 있는 수준과 규모의 기업으로 육성하는 것이 가장 큰 역할이면서 주된 목적이라고 할 수 있다.
제안 방법
이러한 맥락에서 본 연구에서는 선행연구의 검토를 통해 판단이 필요한 문제를 구체적으로 정의하고, 스타트업의 액셀러레이터 선택에 필요한 중요한 큐를 도출해 내었다. 그리고 Cooksey(1996)가 제시한 비네트 방식에 따라 판단과제를 제작하여 설문지를 작성하고, 정부지원사업 선정, 공공 창업보육센터 심사를 통과 후 입주한 검증된 스타트업들을 대상으로 설문조사를 실시하여 판단데이터를 획득하였으며, 다중회귀분석을 통해 결과를 도출해 내었다.
독립변수는 액셀러레이터와 졸업기업의 명성 (해당 액셀러레이터와 졸업기업의 명성), 프로그램의 우수성 (교육, 멘토링등의 프로그램의 우수성), 초기 투자 규모 (최소 투자금의 규모, 최대 투자금의 상한 등), 후속 투자 가능성 (후속 투자 연계 및 가능성, 최종 데모데이 규모), 입주공간의 지원여부 및 우수성 (사무공간의 지원, 위치 등 우수성), 총 5가지로 구성되고 종속변수는 개별 의사결정자의 종합판단점수 (해당 액셀러레이터에 대한 선택대상으로서의 가치)로 진행된다. 여기서 회귀분석은 n명의 집단으로부터 얻어진 데이터에 적용되는 것이 아닌, 개인으로부터 얻어진 데이터에 적용되는 것이다.
본 연구는 판단분석의 절차에 따라 ‘프로그램 참가의 의사결정과 관련되는 선택의 대상으로서의 액셀러레이터에 대한스타트업의 종합적인 평가’로 판단문제를 정의하고, 다음 단계로 액셀러레이터의 선택기준이 되는 사례의 질문 문항의 선정은 판단분석 모델의 선행논문들의 절차에 따라 진행하였다.
본 연구에서는 기존 액셀러레이터의 정의와 역할에 대하여 연구한 선행논문들을 종합해 가장 많이 언급되고 핵심 내용으로 정의한 내용 중 액셀러레이터 법적 전문 인력에 해당하고 중소벤처기업부에 등록한 액셀러레이터에 근무 중인 현직자의 검토를 거쳐 ① 액셀러레이터와 졸업기업의 명성, ② 교육, 멘토링 등 프로그램의 우수성, ③ 액셀러레이터의 초기투자 규모, ④ 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성, ⑤ 입주공간의 지원여부 및 우수성의 5가지 요인을 이 연구를 위한 주요 변수 (cue)로 선정하였다. 여기서 스타트업의 액셀러레이터 선택 시 의사결정요인이라 판단문제와 도출된 큐들을 렌즈모델에 대입해 보면 아래 <그림 1>과 같다.
본 연구에서는 해당 액셀러레이터와 졸업기업의 명성, 교육, 멘토링 등 프로그램의 우수성, 해당 액셀러레이터의 초기 투자 규모, 해당 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성, 입주공간의 지원여부 및 우수성 5가지 요인 (cue)을 독립변수로, 종합평가점수를 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시, 각 의사결정자들의 판단정책을 분석하였다. 집단적 (nomothetic) 회귀분석이 아닌 개별적 (idiographic) 회귀분석이 적용되므로 35명의 응답자에 대한 35번의 회귀분석이 이루어졌다.
액셀러레이터의 선행연구 검토를 통해 도출된 스타트업의액셀러레이터 선택 시 의사결정의 주요 요인 (cue)들을 활용하여 판단과제를 제작하였다.
이러한 맥락에서 본 연구에서는 선행연구의 검토를 통해 판단이 필요한 문제를 구체적으로 정의하고, 스타트업의 액셀러레이터 선택에 필요한 중요한 큐를 도출해 내었다. 그리고 Cooksey(1996)가 제시한 비네트 방식에 따라 판단과제를 제작하여 설문지를 작성하고, 정부지원사업 선정, 공공 창업보육센터 심사를 통과 후 입주한 검증된 스타트업들을 대상으로 설문조사를 실시하여 판단데이터를 획득하였으며, 다중회귀분석을 통해 결과를 도출해 내었다.
이에 본 연구에서는 판단과제의 제작을 위해 액셀러레이터 법적 전문 인력에 해당하고 중소벤처기업부에 등록한 액셀러레이터에 근무 중인 8인의 현직자를 대상으로 그들이 총 5개의 중소벤처기업부에 등록된 액셀러레이터 중 5개사를 앞서 선정된 큐를 통해 100점 척도로 평가해 총 40개의 판단과제를 제작하였다. <그림 2>는 현직자들이 액셀러레이터를 평가한 내용 중 하나이다.
본 연구에서는 해당 액셀러레이터와 졸업기업의 명성, 교육, 멘토링 등 프로그램의 우수성, 해당 액셀러레이터의 초기 투자 규모, 해당 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성, 입주공간의 지원여부 및 우수성 5가지 요인 (cue)을 독립변수로, 종합평가점수를 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시, 각 의사결정자들의 판단정책을 분석하였다. 집단적 (nomothetic) 회귀분석이 아닌 개별적 (idiographic) 회귀분석이 적용되므로 35명의 응답자에 대한 35번의 회귀분석이 이루어졌다.
대상 데이터
판단과제에 대한 설문조사를 위해 설문의 대상을 선정하였으며, 설문의 대상은 창업 초기 단계로 액셀러레이터에 대하여 경험이 없는 액셀러레이터의 지원을 받아 보지 않은 기업으로 정의하였다. 3년 미만의 창업자 중 액셀러레이터의 경험이 없고 초기 단계를 넘어 액셀러레이터 단계에 올라섰다고 판단할 수 있는 공공 BI 입주경험자, 엔젤투자금 유치, 정부 지원사업에 선정된 경험이 있는 스타트업 대표를 대상으로 설문을 실시하였다.
본 연구에서 35명에 대한 35번의 회귀분석이 이루어졌으며, 이 중 F검증을 통과하지 못한 5명을 제외하고 최종적으로 유효하게 나타난 30명의 결과는 아래 과 같다.
5개의 큐를 선정해 진행하므로 앞에서 언급한 5:1의 기준의 최소 5배인 25개 이상의 사례를 필요로 한다(심준섭, 2004). 이를 고려해 이 연구에서는 30개의 사례를 제작해 제시하였다.
판단과제에 대한 설문조사를 위해 설문의 대상을 선정하였으며, 설문의 대상은 창업 초기 단계로 액셀러레이터에 대하여 경험이 없는 액셀러레이터의 지원을 받아 보지 않은 기업으로 정의하였다. 3년 미만의 창업자 중 액셀러레이터의 경험이 없고 초기 단계를 넘어 액셀러레이터 단계에 올라섰다고 판단할 수 있는 공공 BI 입주경험자, 엔젤투자금 유치, 정부 지원사업에 선정된 경험이 있는 스타트업 대표를 대상으로 설문을 실시하였다.
이론/모형
판단분석 연구의 기존 선행연구에서의 판단과제 제작 방법을 살펴보면 선행연구들 모두 비네트 방법(Cooksey, 1996)을활용하였다. 차명수(2009)는 각 사례를 연구주제의 전문가에 해당하는 벤처캐피탈리스트들을 통해 현실적인 측면에서 검토해 제작하였고, 진정구·심준섭(2009)는 시나리오 제작에 있어서 현실적 측면에서 검토하여 실제로 존재할 수 있는 사례 위주로 구성하고, 시나리오 상이한 조합으로 서로 다른 판단상황을 가정하여 제작하였다.
성능/효과
응답자들 간에는 액셀러레이터 선택을 위해 고려한 단서의 개수에 있어서 상당한 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 각 가중치의 유의도 검증결과를 통해 응답자별로 판단을 위해 고려한 유의한 단서의 개수를 확인할 수 있었다. 통계적으로 유의한(P=0.
둘째, 액셀러레이터 선택 시 의사결정요인에 사용된 각 큐의 상대적 가중치의 크기는 평균적으로 액셀러레이터와 졸업기업의 명성, 입주공간의 지원여부 및 우수성, 액셀러레이터의 초기 투자 규모, 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성, 프로그램의 우수성 순으로 나타났다. 이는 스타트업 대표들이 액셀러레이터를 평가할 때 액셀러레이터와 졸업기업의 명성을 가장 중요하게 여기고 있다는 사실을 보여주는 것이다.
이는 스타트업 대표들이 액셀러레이터를 평가할 때 액셀러레이터와 졸업기업의 명성을 가장 중요하게 여기고 있다는 사실을 보여주는 것이다. 또한, 액셀러레이터의 초기 투자 규모, 후속 투자 가능성의 평가지표를 제외한 나머지 세 개의 평가지표는 가중치 평균보다 크게 나타나 응답자별 인식이 매우 다르게 나타나는 것을 알 수 있는데, 사전에 문항을 도출하며 현직 액셀러레이터들의 의견은 액셀러레이터의 명성이 압도적으로 높을 것으로 판단했지만 스타트업의 입장에서는 후속 투자가 더 높게 나와서 사람들의 통념과 다르게 나왔음을 알 수 있다.
<표 12>를 살펴보면 액셀러레이터 선택 시 고려해할 평가지표 중에 가장 중요하게 인식하는 평가지표는 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성으로 나타났다. 응답자 중 13명이 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성을 중요하게 판단하였다.
본 연구의 시사점은 실증분석 결과 스타트업이 액셀러레이터를 선택 시 의사결정요인에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 후속 투자유치로 나타났는바, 이는 초기 단계의 스타트업이다음 단계로의 성장을 위해 가장 중시하는 요인을 투자라고 생각하며, 이를 액셀러레이터에 원한다고 나타났다는 것이고, 이는 우수 스타트업 유치를 위해 액셀러레이터들에게 많은 방향성을 제공해 줄 것이라 판단된다. 아울러 본 연구는 국내스타트업의 액셀러레이터 정책 수립과 관련 산업 활성화를 위한 방향 설정과 초기 스타트업의 정책 방향 설정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
<표 13> 응답자들 간 판단의 일치도<표 13>을 살펴보면 30명의 응답자들 간 판단의 일치도(degree of agreement)를 나타내는 것으로, 30개 시나리오에 대한 응답자별 판단치 간의 상관관계를 보여준다. 상관관계분석 결과 응답자 27과 33의 판단은 일치하는 것으로 나타났다(r=1.000). 이와는 대조적으로 응답자 2와 23, 그리고 4와 23 사이의 판단의 일치도가 가장 낮은 것으로 나타났다(r=0.
셋째, 본 연구에서 액셀러레이터 선택에 사용된 각 큐의 상대적 가중치 평균값을 백분위로 나타내면 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성 31%, 액셀러레이터와 졸업기업의 명성 29%, 액셀러레이터의 초기 투자 규모 23%, 입주공간의 지원 여부 및 우수성 9%, 프로그램의 우수성 8%이다.
<표 7>에서 제시된 것처럼 평가지표별 가중치의 표준편차는 액셀러레이터와 졸업기업의 명성 (SD=0.41), 입주공간의 지원여부 및 우수성 (SD=0.34), 액셀러레이터의 초기 투자 규모 (SD=0.32), 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성(SD=0.32), 프로그램의 우수성 (SD=0.28) 순으로 나타났다. 주목할 점은 액셀러레이터의 초기 투자 규모, 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성 평가지표를 제외하면 나머지 세 개평가지표는 가중치의 평균보다 표준편차가 크다는 점이다.
이 결과는 액셀러레이터 단계에 있는 스타트업이 초기 투자 및 후속 투자를 중시한다는 응답이 54%로 과반 이상의 응답으로 투자 부분을 가장 중요하게 생각한다는 것을 나타내고 있다. 이는 우수한 스타트업을 유치하려는 액셀러레이터들이 각 부문별로 어느 정도 비중을 두고 발전해 나가면 우수한스타트업을 유치할 수 있는지 시사점을 준다.
77로 나타났다. 이러한 결과는 평균적으로 응답자들의 판단 분산의 77%가 판단모형에 의해 설명 가능함을 나타낸다. 예컨대 위에서 예시한 응답자 27번, 33번의 R2은 0.
첫째, 각 응답자들의 액셀러레이터에 대한 평가에서 5개의 큐를 활용한 평가에서는 비교적 일정한 수준의 유사한 결과가 도출되었지만, 각각의 큐에 어느 정도 비중을 두고 판단하는지에 있어서는 상당한 차이를 보였다. 이는 설문 응답대상이 3년 미만의 액셀러레이터를 경험하지 않은 기업 대표들로 구성되었고, 스타트업 대표들에게 액셀러레이터에 대한 판단기준의 공감대가 충분히 형성되어 있지 않다는 것을 보여주고 있어 액셀러레이터의 발전방향에 아직 명확하게 스타트업에 입장에서 정의하기 어렵다고 할 수 있다.
첫째, 기존 액셀러레이터의 관련 선행연구 부족으로 인해 세부적인 큐의 도출에 어려움이 있었다.
특이한 것은 응답자 5의 경우 유의한 음(-)의 가중치를 보이고 있는데 이는 액셀러레이터 선택 시 액셀러레이터와 졸업기업의 명성이 높을수록 부정적으로 평가하는 스타트업도 있다는 것을 의미한다. 판단모형에서 R2은 응답자의 판단예측의 정확도를 측정하는지표로 이용되는데 본 연구에서 R2은 0.539에서 0.971 사이에 폭넓게 분포되었으며, 평균 R2은 0.77로 나타났다. 이러한 결과는 평균적으로 응답자들의 판단 분산의 77%가 판단모형에 의해 설명 가능함을 나타낸다.
표준화계수 합을 1로 변환하여 순위를 판단하는 이를 통해 얻어진 각 큐의 가중치의 평균값을 백분위로 확인 할 수 있어 이를 살펴보면, 평균적으로 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성 31%, 액셀러레이터와 졸업기업의 명성 29%, 액셀러레이터의 초기 투자 규모 23%, 입주공간의 지원여부 및 우수성 9%, 프로그램의 우수성 8%의 비중을 갖게 됨을 알 수 있다.
후속연구
둘째, 판단분석 기법의 한계라고 볼 수 있는 부분으로, 큐의 수가 늘어날수록 응답자에게 제시될 사례의 수가 늘어나는데, 응답자의 집중력 등을 고려할 때 답안의 성실도 저하 등으로 부작용이 나타날 수 있어 큐의 선정에 한계가 있었다.
셋째, 현재는 액셀러레이터 법이 제정되고 2년도 되지 않은 초기단계이므로 액셀러레이터에 대한 사회적 합의가 아직 부족한 상황이라 설문 응답처럼 객관적 합의가 아닌 주관적인 내용이 아직은 많을 수밖에 없는 한계가 있다. 따라서 시간이 좀 더 지나고 안정화가 된 후에는 액셀러레이터에 대한 사회적 합의가 이루어져 더욱 객관적인 내용으로 조사가 가능할 것이고 따라서 보다 심화된 후속 연구가 가능할 것이다.
이상으로 살펴본 바와 같이 우리나라에서는 아직 판단분석기법 자체가 연구에 많이 활용되지 않은 상황이라 실제 연구에서도 적용하는데 많은 어려움이 있었다. 또한 국내 액셀러레이터의 관련 활동이 초기 단계에 속함으로 인해 많은 표본을 활용할 수 없는 한계에 대한 대안으로 판단분석 기법을 활용하였지만 향후 다양한 접근 방법으로 스타트업의 액셀러레이터 선택 시 의사결정연구가 지속되길 기대한다.
셋째, 현재는 액셀러레이터 법이 제정되고 2년도 되지 않은 초기단계이므로 액셀러레이터에 대한 사회적 합의가 아직 부족한 상황이라 설문 응답처럼 객관적 합의가 아닌 주관적인 내용이 아직은 많을 수밖에 없는 한계가 있다. 따라서 시간이 좀 더 지나고 안정화가 된 후에는 액셀러레이터에 대한 사회적 합의가 이루어져 더욱 객관적인 내용으로 조사가 가능할 것이고 따라서 보다 심화된 후속 연구가 가능할 것이다.
본 연구의 시사점은 실증분석 결과 스타트업이 액셀러레이터를 선택 시 의사결정요인에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 후속 투자유치로 나타났는바, 이는 초기 단계의 스타트업이다음 단계로의 성장을 위해 가장 중시하는 요인을 투자라고 생각하며, 이를 액셀러레이터에 원한다고 나타났다는 것이고, 이는 우수 스타트업 유치를 위해 액셀러레이터들에게 많은 방향성을 제공해 줄 것이라 판단된다. 아울러 본 연구는 국내스타트업의 액셀러레이터 정책 수립과 관련 산업 활성화를 위한 방향 설정과 초기 스타트업의 정책 방향 설정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
낙수 효과의 한계는 무엇인가?
과거 정부의 경제 성장 기조는 일자리 창출을 위해 대기업 중심의 성장을 중심으로 이를 통한 낙수 효과를 기대했으나, 인건비 지출 감소와 산업 구조의 변화, 실업률 증가 등으로 인해 대기업 중심의 성장 기조의 한계를 인식하게 되었다.
초기 스타트업이 액셀러레이터 선택함에 있어서 사용된 각 큐의 상대적 가중치의 크기는 어떤 순서인가?
둘째, 액셀러레이터 선택 시 의사결정요인에 사용된 각 큐의 상대적 가중치의 크기는 평균적으로 액셀러레이터와 졸업기업의 명성, 입주공간의 지원여부 및 우수성, 액셀러레이터의 초기 투자 규모, 액셀러레이터를 통한 후속 투자 가능성, 프로그램의 우수성 순으로 나타났다. 이는 스타트업 대표들이 액셀러레이터를 평가할 때 액셀러레이터와 졸업기업의 명성을 가장 중요하게 여기고 있다는 사실을 보여주는 것이다.
액셀러레이터에 대한 최초의 연구문헌적 정의는 무엇인가?
학문적 또는 사회적 입장에서 액셀러레이터에 대한 정의는 비교적 짧은 탄생의 역사와 해당 기관들의 활동지역, 운영 행태, 설립 목적의 다양성으로 인하여 통일된 개념이 정립되지 않았으나, 다음가 같이 여러 개념정의 시도들이 존재해 왔다. 최초의 연구문헌적 정의이며 가장 널리 통용되는 정의로‘데모데이를 마지막으로 하며 정해진 기간 동안, 기수 기반으로 진행되며 멘토링과 교육과정을 포함하는 프로그램 (Cohen& Hochberg, 2014)’으로 정의하고 있다. 이 정의를 토대로 미국 연방 중소기업청(2013)에서는 액셀러레이터란 유망기업에 Seed단계의 투자를 제공하여 일부 지분을 취득하고, 데모데이를 마지막으로 하는 멘토링과 교육 세션이 정해진 기간 동안 기수기반으로 제공되는 프로그램을 운영하는 사업기관이라는 정의를 정책보고서를 통해 제시했다(SBA, 2014).
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