[논문 리뷰] Discrimination in the Venture Capital Industry: Evidence from Field Experiments

Ye Zhang|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 30.

Corporate Finance and Governance인용 수 6

한 줄 요약

실제 미국 벤처 캐피탈리스트를 대상으로 한 이 분야의 현장 실험은 여성 및 아시안 창업자에 대한 차별이 상황에 따라 달라진다는 것을 드러냈다: 매력적인 스타트업을 평가할 땐 암묵적 편견이 나타나지만, 스타트업이 어려운 상황에 놓여 있을 땐 오히려 유리한 대우를 받는다—이는 '차별의 전환'과 '경기순환적 차별'을 확인하는 바이다. 이 연구는 통계적 차별과 암묵적 편견이 주요 원인임을 분리하여 규명하기 위해 새로운 실험 설계를 사용하였으며, 코로나19 기간 동안 일시적으로 아시안에 대한 반대 편향이 발생한 것도 확인하였다.

ABSTRACT

This paper examines discrimination by early-stage investors based on startup founders' gender and race using two complementary field experiments with real U.S. venture capitalists. Results show the following. (i) Discrimination varies depending on the context. Investors implicitly discriminate against female and Asian founders when evaluating attractive startups, but they favor female and Asian founders when evaluating struggling startups. This helps to reconcile the contradictory results in the extant literature and confirms the theoretical predictions of "discrimination reversion" and "pro-cyclical discrimination" phenomena. (ii) Among multiple coexisting sources of discrimination identified, statistical discrimination and implicit discrimination are important reasons for investors' "anti-minority" behaviors. A consistent estimator is developed to measure the polarization of investors' discrimination behaviors and their separate driving forces. (iii) Homophily exists when investors provide anonymous encouragement to startups in a non-investment setting. (iv) There was temporary, stronger discrimination against Asian founders during the COVID-19 outbreak.

연구 동기 및 목표

• 실제 현장 실험을 통해 초기 단계의 벤처 캐피탈 투자에서 성별 및 인종에 따른 차별이 존재하는지 조사하기.
• 스타트업 성과 수준(매력적인 스타트업 대비 어려운 스타트업)에 따라 차별의 방향성과 크기가 어떻게 달라지는지 검토하기.
• 투자자들의 결정을 이끄는 통계적 차별과 암묵적 편견의 역할을 분리하여 분석하기.
• 유사성 기반 상호작용(homophily)이 재정적 인centive가 없는 비투자 지원(예: 익명적 격려)에 영향을 미치는지 탐색하기.
• 외부 충격(예: 코로나19 패닉)이 특정 집단에 대해 일시적으로 차별을 악화시키는지 평가하기.

제안 방법

• 실제 미국 벤처 캐피탈리스트를 대상으로 두 가지 상호보완적인 현장 실험을 수행: 실험 A는 IRR 평가 과제와 익명적 격려를 위한 기부 게임을 조합하였다.
• 기계학습 기반 매칭 도구를 활용해 협력하는 인큐베이터로부터의 실제 스타트업 프로필과 투자자를 연결하여 현실적인 평가 환경를 조성하였다.
• 실험 B에서는 설문지 재설계를 통해 창업자의 성별과 인종을 무작위로 배정한 피치 이메일에 대한 투자자들의 정보 확보 행동을 비교하였다.
• 이메일 추적 기술을 통합하여 이메일 열람률과 응답 시간과 같은 세부 행동 반응을 주목도 차별의 대체 지표로 측정하였다.
• 투자자들의 결정 기반 이질적 효과 추정기법을 개발하여 차별의 원인을 창업 기업의 수익성에 대한 믿음과 가용성에 대한 믿음으로 분해하였다.
• 코로나19 팬데믹 기간 동안 데이터를 수집하여, 특히 아시안 창업자에 대한 편향의 시간적 변화를 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 벤처 캐피탈 투자에서 성별 및 인종에 따른 차별은 스타트업의 인식된 품질이나 매력도에 따라 달라지는가?
• RQ2 통계적 차별과 암묵적 편견이 여성 및 아시안 창업자에 대한 투자자 결정에 기여하는 비율은 각각 얼마인가?
• RQ3 재정적 인센티브가 없는 상황에서 유사성 기반 상호작용이 비투자 지원(예: 익명적 격려)에 영향을 미치는가?
• RQ4 코로나19 팬데믹은 아시안 창업자에 대한 차별의 크기와 방향성에 어떤 영향을 미쳤는가?
• RQ5 투자자들이 창업 기업의 수익성에 대한 믿음과 가용성에 대한 믿음이 소수자 창업자에 대한 차별적 대우를 어떻게 결정짓는가?

주요 결과

• 투자자들은 매력적인 스타트업을 평가할 땐 여성 및 아시안 창업자에 대해 암묵적 차별을 보이지만, 어려운 상황에 놓인 스타트업을 평가할 땐 오히려 유리한 대우를 한다—이는 '차별의 전환' 현상을 확인한다.
• 매력적인 스타트업의 사전 선별 단계에서 여성 및 아시안 창업자에 대한 암묵적 편견의 크기가 뚜렷이 더 크며, 이는 주목도 차별을 시사한다.
• 통계적 차별과 암묵적 편견이 소수자에 대한 비합리적 행동의 주요 원인으로 작용하며, 수익성에 대한 믿음이 가용성에 대한 믿음보다 차별적 대우를 더 강하게 예측한다.
• 코로나19 팬데믹 기간 동안 일시적으로 아시안 창업자에 대한 강한 차별이 발생하여, 시장 충격이 편견을 악화시킬 수 있음을 시사한다.
• 유사성 기반 상호작용은 비투자 환경에서도 존재한다: 투자자들은 같은 성별 또는 인종의 창업자에게 더 자주 익명적 격려를 제공한다.
• 이 연구에서 새롭게 개발한 결정 기반 이질적 효과 추정기법은 다양한 차별 메커니즘의 기여도를 효과적으로 분리하여, 향후 연구에 새로운 방법론적 도구를 제공한다.