CVC의 딥테크 스타트업 투자 결정요인 도출: fsQCA 및 IPA 기반 투자자 비교 분석

Identification of Investment Decision Factors for Deep Tech Startups from a Corporate Venture Capital Perspective: A Comparative Analysis by Investor Type Using fsQCA and IPA

딥테크 스타트업은 장기·고위험·정보 비대칭성으로 기존 벤처투자 모형으로는 투자 판단기준을 충분히 설명하기 어렵다. 특히 전략적 목적의 딥테크 투자자로 주목받는 기업형벤처캐피탈(Corporate Venture Capital, CVC)과 재무성과를 우선시하는 독립 VC와 정책적 목적을 우선시하는 공공 VC(비 CVC)와는 투자 특성에 차이를 보인다. 이에 본 연구는 개방형 혁신의 관점에서 CVC와 비(非) CVC 딥테크 투자자 간의 투자 결정요인을 비교 분석하여, VC별 이질적 투자 판단기준과 정부지원에 관한 함의를 규명하고자 하였다. 제품 및 기술력, 시장성, 인력, 투자자, 재무, 정부지원, 지역성, 글로벌 협력경험 조건을 중심으로 필요조건(NCA)과 퍼지셋 질적비교분석 (fsQCA)을 수행하였고, 중요도-성능 분석(IPA)과 인터뷰를 혼합해 통찰을 도출하였다. 분석 결과, 두 그룹 모두 제품기술력을 공통으로 중요하게 평가하였으나, 조건에 대한 판단기준은 상이했다. CVC는 정부지원을 중요하게 여기면서도 이의 부재, 수도권 입지, 재무 안정성 등 요인을 중시했다. 개방형 혁신 관점에서 CVC의 이러한 의사결정은 개방의 역설로 해석할 수 있다. 외부 지식·기술의 유입으로 모기업의 전략적 가치를 창출해야 하지만, 공공 주도의 지원은 시장 흐름과의 불일치, 행정 부담 등으로 기대 효용을 약화할 수 있다. 따라서 CVC의 선투자-후 매칭, 공동 R&D·실증, 기업 연계형 프로그램 등 민간 주도의 정부 지원책 설계가 장기적으로는 효과를 거둘 수 있음을 시사한다. 반면 비 CVC는 정부 지원의 수준, 조직 내부 역량, 지역 기반 혁신성 등을 판단기준으로 삼았으며, 비수도권 기업에 대한 투자도 적극 수행하고 있었다. IPA에서도 중요도-성과 인식의 분화가 관측되었고, 인터뷰 결과, 전략적 정합성, 보완자산 활용 여건, 정부지원의 신호 효과 차이가 그 맥락을 설명했다. 특히 fsQCA와 IPA, 인터뷰를 혼합한 방법론적 접근과 개방형 혁신 관점으로 딥테크 투자의 복잡한 의사결정 메커니즘을 조명했으며, CVC의 딥테크 투자 촉진을 위해 민간 주도의 정부 지원 필요성을 확인했다. 이에 본 연구는 딥테크 생태계 활성화에 필요한 이론적·실무적 통찰을 확장하는 데 기여할 것으로 기대된다.

Deep-tech startups are characterized by long development horizons, high risks, and substantial information asymmetry, which make conventional venture investment models insufficient to explain decisions. Corporate venture capital (CVC), pursuing strategic objectives and synergies with parent firms, differs from non-CVC investors. The latter include independent venture capital (IVC), which primarily seeks financial returns, and public venture capital, which emphasizes policy goals complementing private capital. This study compares the investment factors of CVC and non-CVC investors from an open innovation perspective in order to uncover heterogeneous logics and draw implications for government support. Methodologically, we employed necessary condition analysis (NCA), fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA), importance-performance analysis (IPA), and expert interviews. Eight conditions were examined: technological capability, market potential, human resources, investor characteristics, financial stability, government support, regionality, and global collaboration. The findings show that while both groups consistently value technological capability, their criteria diverge in other respects. CVCs emphasize government support, metropolitan location, and financial stability. From the perspective of open innovation, this behavior reflects a paradox of openness, where government-led programs may reduce expected benefits due to misalignment with market signals and administrative burdens. Conversely, non-CVCs prioritize government support, organizational capabilities, and regional innovativeness, and they actively invest in firms outside the capital region. By integrating configurational methods with IPA and qualitative insights, this study illuminates complex mechanisms of deep-tech investment decision-making. It contributes theoretically and practically by confirming heterogeneous logics of CVC and non-CVC investors and by highlighting the importance of private-led, market-aligned government support in fostering deep-tech investment.