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作者姓名(中文):卓承賢
作者姓名(英文):CHENG-HSIEN CHO
論文名稱(中文):從A輪融資資訊觀察新創企業後續發展之研究
論文名稱(外文):Study on Startups’ Series A Round Funding and Their Future Development
指導教授姓名(中文):管中徽
指導教授姓名(英文):Chung-Huei Kuan
口試委員姓名(中文):劉顯仲
何秀青
管中徽
口試委員姓名(英文):John S. Liu
Mei-HC Ho
Chung-huei KUAN
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:專利研究所
學號:M10624004
出版年(民國):109
畢業學年度:108
學期:1
語文別:中文
論文頁數:124
中文關鍵詞:新創融資新創企業發展創業投資新創投資A輪融資國別地域產業別融資因素投資人類型首次公開募股併購倒閉退出
外文關鍵詞:A roundSeries AVenture CapitalIPOmergersacquisitionsclosedAcquiredVCcrunchbaseStartup DevelopmentStartup FundingExit
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《財富》雜誌於 2019 年 12 月整理出影響社會大眾生活甚切,但於十年前卻尚未
創立的 Instagram、Airbnb、Uber、Slack 等新創企業,其共通點在於都曾經歷新創投
資的融資階段;又依據美國調查機構 Startup Genome 於 2019 年 4 月發表的全球新創
生態系報告(Global Startup Ecosystem Report, GSER)指出,2019 年全球創業型經濟規
模較 2017 年增長 20%來到 2.8 兆美元的產值。而 KPMG 安侯建業聯合會計師事務所
發佈的《創投脈動:2018 Q4 全球創業投資分析》報告中指出 2018 年的新創投資金額
更是大幅成長突破 2550 億美元,遠超過 2017 年的 1710 億美元。
不僅代表新創企業的產品服務確實有機會能預測並滿足下一世代的社會需求,且
同時更表示全球都對新創企業的投資市場抱持著深厚的期待,然而根據經濟部中小企
業處統計,新創企業有高達 90%的機率在一年內倒閉,而存活下來的 10%中,又有
90%會在五年內倒閉,代表僅有約 1%的企業能存活超過五年;由此可知新創投資也需
承擔極高風險,但若投資的新創企業成功滿足新世代的社會需求並持續成長,投資者
也將獲取豐厚的回報。
本研究期許透過觀察並分析具備已近乎成熟商業模式的新創企業 A 輪融資階段資
訊,發掘新創企業是否在未來能成功滿足下一世代的趨勢及需求。採用的資料分析範
圍為,1990 年 1 月 1 日至 2019 年 9 月 30 日的近三十年期間內,有參與 A 輪融資事件
並有被收錄在Crunchbase 全球新創資料庫中的融資事件、新創企業與投資人等相關資
訊。
本研究分別以 A 輪融資事件資訊本身、A 輪投資人資訊、國別與區域影響、以及
產業領域影響等四方面的因素,進一步觀察數年後,獲投 A 輪融資新創企業後續發展
是否具有成功 IPO 公開募股上市(櫃)、企業被併購、企業關閉等企業指標性關鍵事
件;對於前述所列舉的四方面因素與不同企業發展狀態的關聯性檢驗,本研究採用統
計學中的皮爾森相關分析、卡方獨立性檢定、以及羅吉斯迴歸分析等三種統計分析檢
定,並歸納出在 A 輪融資階段時,能用於預測新創企業後續發展狀態的 A 輪融資事件
資訊關聯與特徵。
In December 2019, Fortune sorted out the start-ups that have had a profound impact on
the lives of the general public but have not been established a decade ago such as Instagram,
Airbnb, Uber, Slack, etc. One thing they have in common is that they had all been through the
financing stage of venture capital. According to the Global Startup Ecosystem Report
(GSER) published by the US investigation agency Startup Genome in April 2019, the
output value of the global entrepreneurial economy in 2019 increased by 20% from 2017 to
2.8 Trillion US dollar. "Venture Pulse Q4 2018: Global analysis of venture funding"
released by KPMG International indicated that the amount of new venture investment in 2018
increased significantly to more than 255 billion US dollars, far exceeded 171 billion US
dollars in 2017.
It not only represents that products and services of start-ups do have the opportunity to
predict and meet the needs of the next generation but also means that the world holds deep
expectations for the investment market of start-ups. However, according to statistics from the
Small and Medium Enterprise Administration of Ministry of Economic Affairs, there is a 90%
chance that a start-up will be closed down within one year, and 90% of the 10% that survive
will fail within five years, which represents that only about 1% of enterprises can survive for
more than five years. It can be seen that venture capital investors also need to bear extremely
high risks, but if the start-up invested in successfully meets the social needs of the new
generation and continues to grow, investors will also get rich returns.
Thus current study aims to find out whether startups equipped with almost mature
business model can successfully meet the trends and needs of the next generation in the future
by observing and analyzing the information on the series A financing stage.
The data applied in the current study contains financing events, start-ups and investors
that both participated in series A and were included in Crunchbase Global Start-up database
ranged from January 1, 1990 to September 30, 2019, nearly thirty years.
Based on four factors including series A funding itself, information of investors in series
A, impact of the nationality and the regions of investors and impact of industries, further
observations are made after few years to see if the subsequent development of start-ups which
acquired series A funding has Key corporate events such as successful IPO, mergers and
acquisitions or corporate closure. This study applies three statistical analysis tests including
Pearson correlation, The Chi-Squared Test of Independence and Logistic Regression in
Statistics and summarizes the information relations and characteristics of series A financing
events that can be used to predict the subsequent development of start-ups during the series A
financing phase.
目錄
致謝 IV
摘要 V
Abstract VI
目錄 VII
圖目錄 X
表目錄 XII
1 緒論 1
1.1研究背景 1
1.1.1新創企業定義 2
1.1.2新創投資介紹 3
1.1.3新創企業生命週期 4
1.2研究方法 6
1.3研究架構 7
2 文獻探討 8
2.1影響新創企業發展因素 8
2.2投資人類型影響 9
2.3地域國別影響 10
2.4產業類型影響 11
2.5研究假設 12
2.5.1 A輪融資資訊 12
2.5.2 投資人資訊 13
2.5.3 國別區域因素 14
2.5.4 產業領域因素 14
3 資料說明及處理 16
3.1 Crunchbase 全球新創資料庫介紹 16
3.1.1資料處理與分析工具介紹 17
3.1.2統計方式介紹 17
3.2 Crunchbase資料篩選與獲取 18
3.2.1 Funding Rounds融資輪次事件 : 18
3.2.2 Companies組織企業資訊 20
3.2.3 Investors投資人資訊 22
3.2.4 資料範圍與欄位 24
3.2.5 資料匯出限制與分割匯出 26
3.2.6 分割資料合併 28
3.3 資料勘誤與修正 30
3.3.1發起複數次A輪融資企業檢驗 30
3.3.2 A輪融資事件缺漏資料刪減 31
3.3.3 Companies與Funding Rounds異質資料整併 32
3.3.4 資料合併狀態查驗 35
3.3.5 日期單位轉換 37
3.3.6 新創企業關鍵事件時序檢驗 38
3.3.7 Investors A輪投資人資料 40
3.4 資料對應連結建立 43
3.4.1 A輪事件與投資人/領投人對應連結 43
3.4.2 投資人類型處理 45
3.4.3 區域國別處理 46
3.4.4 產業類別處理 50
3.5 資料概況及分析變數轉換 51
3.5.1 融資金額處理 51
3.5.2 投資人屬性整併 52
3.5.3 國別區域處理 53
3.5.4 新創企業與投資人地區相近度 54
3.5.5 產業類別處理 55
3.5.6 新創企業與投資人相同產業類別 58
3.5.7 新創企業與投資人產業近似度Jaccard值 58
3.5.8 企業發展指標整理 59
3.5.9 時間相關參數整理 61
4 分析方法與結果 62
4.1本研究選用參數說明 62
4.1.1 研究參數列表 62
4.1.2 領投人與投資人參數相關性分析 66
4.1.3 國別與區域參數相關性分析 66
4.1.4 產業大類與產業細類參數相關性分析 67
4.2 敘述性統計 67
4.3 卡方分析 70
4.3.1 A輪宣告年與企業發展分析 70
4.3.2 A輪融資金額與企業發展分析 71
4.3.3 國別區域與企業發展分析 72
4.3.4 產業類型與企業發展分析 74
4.3.5 投資人類型與企業發展分析 76
4.3.6 投資人產業類型與企業發展分析 78
4.4 羅吉斯迴歸分析 78
4.4.1 影響IPO參數OR值整理 80
4.4.2 影響Acquired參數OR值整理 81
4.4.3 影響Closed參數OR值整理 83
4.4.4 影響企業發展狀態參數OR值整理 84
5 分析結果與結論 86
5.1結論 86
5.1.1 A輪融資事件觀察 86
5.1.2 A輪融資資訊推測與假設 87
5.1.3 投資人資訊假設 88
5.1.4 國別區域因素假設 89
5.1.5 產業領域因素假設 89
5.2本研究貢獻與限制 92
5.2.1 本研究貢獻 92
5.2.2 Crunchbase資料限制 93
5.2.3 本研究假設限制 93
5.3未來方向 94
參考文獻 95
中文部分 95
英文部分 95
網頁部分 97
附錄 99
附錄一 Crunchbase第三方合作模組提供資料 99
附錄二 Crunchbase Investor Types投資人類型清單 103
附錄三 Crunchbase 「Category Groups」與「Categories」對照表 104

圖目錄
圖 1 1新創企業生命週期(資料來源:大和有話說) 4
圖 3 1 Crunchbase Companies資料檢索介面 25
圖 3 2 Crunchbase資料匯出限制 26
圖 3 3 Power query增益集操作畫面 28
圖 3 4 檔案編碼Unicode(UTF-8)設定 29
圖 3 5 重複發起A輪新創企業檢驗 30
圖 3 6 MTM Technologies在Crunchbase中的融資記錄 31
圖 3 7 Funding Rounds融資金額或投資人未揭露示意 31
圖 3 8 Series A - Reliability Solutions融資金額異常事件 32
圖 3 9 Alloy同名企業訊息比較 33
圖 3 10資料表合併比對欄位設定 34
圖 3 11 Funding + Companies合併資料展開 35
圖 3 12 組織巢狀公式驗證示意圖 36
圖 3 13 Love time公司資訊 37
圖 3 14 Crunchbase Companies資料檢索瑕疵 37
圖 3 15 新創企業重要事件先後時序 38
圖 3 16 企業發展先IPO後Acquired 39
圖 3 17 重要事件時序檢驗 39
圖 3 18 Apollo Endosurgery - Crunchbase資料誤記 40
圖 3 19 Apollo Endosurgery 官網公告的美國SEC登記資料 40
圖 3 20 同樣投資人投資事件記錄不相同 41
圖 3 21 A輪資事件投資人記載格式 42
圖 3 22 具同組織URL但名稱不相同投資人資料 42
圖 3 23 投資人名中含有","字符者 43
圖 3 24 投資人名稱標準化 44
圖 3 25 投資人分隔對應 44
圖 3 26投資人與A輪融資事件單一對應 45
圖 3 27 Investor Type 資料記載格式 46
圖 3 28 Crunchbase Location& Regions 資料紀錄格式 46
圖 3 29 Location資料剖析示意 47
圖 3 30 產業類別資料記載格式 51
圖 3 31 合併投資人屬性取唯一值 53
圖 3 32 相同產業類別計算 58
圖 3 33 新創企業重要事件欄位 59
圖 3 34 本研究時間參數關係對應圖 61
圖 3 35 研究處理摘要流程圖 61
圖 4 1 A輪宣告年與企業發展狀態分佈 70
圖 4 2 A輪融資金額區間與企業發展狀態分佈 72
圖 4 3 企業是否位於美國與企業發展狀態分佈 73
圖 4 4 企業所在區域與企業發展狀態分佈 74
圖 4 5 企業產業類別與企業發展狀態分佈 75
圖 4 6 投資人類型與企業發展狀態分佈 77
圖 4 7 投資人產業類別與企業發展狀態分佈 78


表目錄
表 2 1 重要文獻探討因素整理 12
表 2 2 本研究推測與假設整理 15
表 3 1 Crunchbase所收錄資料類型及數目 18
表 3 2 Funding Rounds融資事件資料欄位說明 19
表 3 3 Companies組織企業資料欄位說明 20
表 3 4 Investors投資人資訊資料欄位說明 23
表 3 5 2019.10.13 Crunchbase資料集檢索式及結果 25
表 3 6 本研究採用的Crunchbase原始資料欄位 25
表 3 7 1990-2019.09 Funding Rounds分割匯出記錄 26
表 3 8 資料合併及去重記錄 29
表 3 9 A輪融資事件未揭露完整記錄 32
表 3 10 Funding + Companies合併資料資料欄位更名 35
表 3 11 新增以年為時間單位的資料欄位 38
表 3 12 單一投資人對應A輪融資事件 45
表 3 13 匹配到投資人URL的投資人資料數 45
表 3 14 投資人類型單一對應狀態 46
表 3 15 區域國別資料表 47
表 3 16 企業投資人產業類別對應狀態 51
表 3 17 A輪融資金額敘述統計 52
表 3 18 A輪融資金額分佈與對應參數轉換區間 52
表 3 19 A輪新創企業與投資人總部所在主要國別及區域 54
表 3 20 簡化國別變數為企業總部是否位於美國 54
表 3 21 融資事件投資人與企業國別(區域)相同標記表 55
表 3 22 新創企業前二十大產業類別 56
表 3 23 投資人前二十大產業類別 56
表 3 24 投資人產業領域分類 57
表 3 25 A輪事件投資人產業領域分類 57
表 3 26 時間「年」轉換退出結清模式資料 60
表 3 27 「Operating Status」企業營運狀態資料分佈 60
表 3 28 末輪融資突破A輪事件企業數 60
表 3 29 投資人退出模式觀察指標 60
表 4 1 A輪融資事件分析參數表 62
表 4 2 領投人與投資人相關係數表 66
表 4 3 國別區域相關係數表 67
表 4 4 產業類別相關係數表 67
表 4 5 Exit退出與未退出參數敘述性統計 68
表 4 6 Exit Options退出方式參數敘述性統計 69
表 4 7 A輪宣告年至退出年歷時與退出事件分佈 71
表 4 8 產業類別卡方檢定值 74
表 4 9 投資人類型卡方檢定值 76
表 4 10 投資人與領投人產業類型卡方檢定值 78
表 4 11 Omnibus Tests of Model Coefficients 79
表 4 12 偽R平方模式摘要與預測正確比率 80
表 4 13 兩模組IPO估計係數與OR值 80
表 4 14 兩模組Acquired估計係數與OR值 81
表 4 15 兩模組Closed估計係數與OR值 83
表 4 16 企業發展狀態參數OR值表 84
表 4 17 三種企業發展指標中具明顯特徵的變數 85
表 5 1相對VC的投資人類型與企業發展指標關係 88
表 5 2區域與企業發展指標比率 89
表 5 3產業與企業發展指標比率 90
表 5 4 本研究驗證結論整理 92
中文部分
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英文部分
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