스타트업의 불확실성과 위험한 특성에도 불구하고 이들에게 전문적인 보육과 투자를 실행하는 액셀러레이터의 독특하고 중요한 역할은 창업생태계에서 날로 중요해지고 있다. 그러나 액셀러레이터의 생존에 지대한 영향을 미치는 액셀러레이터의 스타트업 투자결정요인에 대한 학계의 연구는 초기 단계로 소수의 실증연구가 진행되었으나 아직 이론적인 토대를 갖추지 못한 상황이다. 이에 본 연구에서 액셀러레이터의 투자 대상이 되는 스타트업의 본질과 속성을 반영하고 있는 비즈니스 모델 혁신 이론을 기반으로 액셀러레이터의 투자결정요인을 개발하고 실증연구를 통해 상대적 중요도와 효과성을 검증하고자 한다.
본 연구에서는 연구의 목적을 달성하기 위해 연구를 3단계로 구분하여 진행하였다. 1단계에서는 문헌연구를 통해 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 개발하고 이를 기반으로 액셀러레이터의 투자결정요인 21개를 도출하였으며 2단계에서는 1단계 연구에서 도출한 액셀러레이터 투자결정요인을 전국의 액셀러레이터들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층분석과정) 기법을 사용하여 요인별 중요도를 분석하였다. 3단계 연구에서는 1단계 연구에서 도출된 액셀러레이터 투자결정요인의 실무적 변별력을 검증하기 위하여 실증연구를 수행하였다. 참고로 지금까지 실증연구를 수행한 기존 연구들은 존재하지 않은 것으로 판단된다. 실증연구를 수행하기 위해 전국 액셀러레이터를 대상으로 스타트업 투자 후 스케일업에 성공한 52개 스타트업과 스케일업에 실패한 45개 스타트업에 대해 1단계 연구에서 개발한 투자결정요인을 사용하여 투자시점을 회상하여 스타트업을 재평가하였으며 두 그룹 간의 각 투자결정요인별 평가점수의 평균 차이를 확인하기 위하여 독립표본 T-검정을 실시하였다.
실증연구를 통해 액셀러레이터 투자결정요인의 중요도를 분석한 결과 액셀러레이터가 스타트업 투자의사결정시 비지니스 모델을 필요조건으로, 전략과 동적역량을 충분조건으로 인식하는 것으로 나타났다. 또한 세부 투자결정요인 중에서 ‘인적자원, ‘고객·시장’, ‘지적자원’, ‘창업가의 기회실현능력’ 등의 요인을 가장 중요하게 생각하는 것으로 나타났는데 이들 4개의 중요도 상위요인들은 전체 21개 요인의 누적 중요도의 43.2%를 차지하였다.
3단계 연구로 액셀러레이터가 스타트업 투자에 성공한 스타트업 그룹과 실패한 스타트업 그룹을 대상으로 액셀러레이터 투자결정요인별 차이검정을 실시한 결과 Level 1~Level 3의 31개 전체요인 중에서 15개 요인들의 평균 차이를 확인하였다. 이는 전체요인의 48%에 해당하는 수치이며 1단계 연구에서 비즈니스 모델 혁신 프레임워크 기반으로 도출한 액셀러레이터 투자결정요인이 상당한 변별력을 보유한 것으로 판단된다. 특히 Level 1~Level 3까지 모든 단계에서 평균 차이가 발생한 7가지 요인은 전략과 동적역량 속하는 세부요인으로서 2단계 연구의 최종결론인 액셀러레이터가 투자의사결정시 ‘창업가의 혁신 역량과 핵심자원을 통한 비즈니스 모델의 전략적 시장 지향성’과 관련된 요인 중 충분조건에 해당하는 전략과 동적역량 요인에서 차이가 발생하는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 스타트업의 업종별 혁신의 특성을 고려하여 조사 대상 스타트업을 서비스업과 제조업으로 구분하여 1단계 연구에서 도출한 액셀러레이터 투자결정요인에 대한 스타트업의 업종별 평균 차이의 유무를 추가 분석하였다. 분석결과 첫째, 고차원의 동적역량에 속하는 요인인 ‘창업가의 기회감지능력’, ‘창업가의 기회포착능력’, ‘창업가의 기회실현능력’은 서비스업과 제조업 모두 동일하게 평균차이가 나타났다. 둘째, 서비스업의 경우 동적역량 요인에서만 평균 차이가 발생한 반면 제조업에서는 비즈니스 모델, 전략, 동적역량 요인에서 골고루 평균 차이가 나타났다. 셋째, 스타트업의 투자결정요인에 대한 업종별 평균 차이 연구 결과를 2단계 연구 결과인 액셀러레이터 투자결정요인의 종합중요도와 연계하여 비교하면 종합중요도 상위 10개 요인 중에서 ‘고객·시장’, ‘수익모델’, ‘솔루션’, ‘고객관계’ 요인을 제외한 나머지 6개 요인에서 평균 차이가 발생하였다. 이는 액셀러레이터가 스타트업을 대상으로 투자의사결정시 서비스업과 제조업의 업종별 혁신 특성을 고려하여야 함을 알 수 있다.
본 연구의 이론적 시사점은 비즈니스 모델 혁신을 정적관점, 전략관점, 동적관점을 기준으로 개념 프레임워크를 제안함으로써 실무 및 미래 연구의 방법 개발을 위한 개념적 토대를 제공하였으며 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 기반으로 액셀러레이터 투자결정요인을 도출함으로 투자결정요인에 대한 이론적 기반을 마련했다는 것이다. 또한 실증연구를 통해 투자결정요인의 중요도를 분석하였으며 기존 국내 연구에서는 수행하지 않았던 투자결정요인의 효과성을 최초로 검증하였다는 점에서 큰 의의가 있다.
본 연구의 실무적 시사점은 액셀러레이터에게 투자의사결정을 위한 이론적 근거와 세부 투자결정요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 효과적인 투자를 할 수 있게 하며, 투자유치를 희망하는 스타트업이 투자유치를 위해 무엇을 준비해야 하는지 안내함으로써 국내 스타트업 투자생태계의 활성화에 크게 기여할 수 있다는 것이다.

Despite the uncertainty and dangerous nature of start-ups, the unique and important role of accelerators in implementing professional incubating and investment for them is becoming increasingly important in the start-up ecosystem. However, academic research on the determinants of start-up investment in accelerators, which greatly affects the survival of accelerators, has been conducted in the early stages, but has not yet established a theoretical foundation. Therefore, this study aims to develop investment determinants of accelerators based on the business model innovation theory that reflects the nature and attributes of start-ups subject to investment in accelerators and to verify their relative importance and effectiveness through empirical research.
In this study, in order to achieve the purpose of the study, the study was divided into three stages. In the first stage, a business model innovation framework was developed through literature research, and 21 investment determinants of accelerators were derived based on this, and in the second stage, the importance of each factor was analyzed for accelerators nationwide. In the third stage study, an empirical study was conducted to verify the practical discrimination power of the accelerator investment determinants derived from the first stage study. For reference, it is judged that there are no existing studies that have conducted empirical studies so far. In order to conduct an empirical study, 52 start-ups that succeeded in scale-up after start-up investment and 45 start-ups that failed scale-up were reevaluated using investment determinants developed in the first stage study, and an independent samples T-test was conducted to check the average difference in evaluation scores for each investment determinants between the two groups.
As a result of analyzing the importance of accelerator investment determinants through empirical studies, it was found that accelerators recognize business models as necessary conditions and strategies and dynamic capabilities as sufficient conditions when making start-up investment decisions. In addition, among the detailed investment determinants, factors such as ''human resources, ''customer and market'', ''intellectual resources'', and ''entrepreneur''s ability to realize opportunities'' were found to be the most important, and these four top-level factors accounted for 43.2% of the cumulative importance of 21 factors.
As a result of the third stage study, the accelerator conducted a difference test by accelerator investment determinants in start-up groups that succeeded in start-up investment and failed start-up groups, and the average difference of 15 factors out of 31 factors of Level 1 to Level 3. This represents 48% of all factors, and accelerator investment decisions based on the business model innovation framework in the first study. It is judged that phosphorus has considerable discrimination power. In particular, the seven factors that differ on average in all stages from Level 1 to Level 3 are detailed factors belonging to strategy and dynamic capabilities, and it can be seen that the accelerator, the final conclusion of the second stage of the study, differs in strategy and dynamic capabilities among factors related to ''entrepreneurial innovation capabilities and strategic market orientation through core resources.
Considering the characteristics of start-up innovation by industry, this study further analyzed the average difference of start-ups by industry for accelerator investment determinants derived from the first stage study by dividing the surveyed start-ups into service and manufacturing. As a result of the analysis, first, the factors belonging to the high-dimensional dynamic capabilities, such as ''entrepreneur''s opportunity detection ability'', ''entrepreneur''s opportunity capture ability'', and ''entrepreneur''s opportunity realization ability'', showed the same average difference in both service and manufacturing. Second, in the case of the service industry, there was an average difference only in dynamic capability factors, while in the manufacturing industry, there was an average difference evenly in business model, strategy, and dynamic capability factors. Third, when comparing the results of the study on the average difference by industry on the investment determinants of start-ups with the comprehensive importance of accelerator investment determinants, the average difference occurred in the remaining 6 factors excluding the ''customer/market'', ''profit model'', ''solution'', and ''customer relationship'' factors. It can be seen that accelerators should consider the characteristics of innovation by industry in the service industry and manufacturing industry when making investment decisions for start-ups.
The theoretical implications of this study are that it proposed a conceptual framework based on a static, strategic and dynamic perspective for business model innovation, providing a conceptual foundation for developing methods for practical and future research, and providing a theoretical basis for investment determinants based on the business model innovation framework. In addition, it is of great significance in that the importance of investment determinants was analyzed through empirical studies and the effectiveness of investment determinants that were not performed in previous domestic studies was first verified.
The practical implication of this study is that it can contribute greatly to the revitalization of the domestic start-up investment ecosystem by providing accelerators with theoretical grounds for investment decisions and detailed investment determinants.