中国独角兽企业的空间分布及其影响因素研究

楚天骄+宋韬

摘 要：独角兽企业的出现是信息技术进步和创新全球化的产物。独角兽企业的空间分布高度集中，其富集程度已经成为衡量区域创新生态发育程度的重要表征。本文在考察2016年中国独角兽企业空间分布特征的基础上，选择独角兽企业选址的影响因素，构建指标体系，对35个样本城市进行了实证研究，结果显示，新经济发展水平和高素质人口规模是独角兽企业的区位影响因子，能够将这两个因子有机结合的城市是孕育独角兽的最佳区位。杭州的个案则表明，平台型企业是产生独角兽的加速器。地方政府应从促进新经济发展与当地高等教育体系有机结合角度，培育有利于独角兽企业成长的城市创新生态系统。

关键词：独角兽企业；空间分布；影响因子；实证研究

中图分类号：F119 文献标识码：A

0 引言

目前，独角兽企业的富集程度已经成为衡量一个区域创新发展水平和企业创新生态发育程度的重要表征，因此，独角兽企业不仅受到投资者的追捧，也越来越成为学术界和政府部门研究的对象。

独角兽企业最早由Cowboy Ventures的创始人兼风险投资家Aileen Lee于2013年在一篇科技媒体报道中提出。所谓独角兽企业，是指那些爆发式增长、稀少、被投资者“热捧”的创业企业，其衡量标准是创业十年左右，企业估值超过10亿美元。目前有TechCrunch、CB Insights、Digi-Capital、华尔街日报、财富杂志等多家研究机构发布独角兽企业榜单。

从全球来看，独角兽企业的空间分布高度集中。2016年已经发布的全球四大榜单中，共有252家独角兽企业分布在全球23个国家，有8个国家拥有3个以上的独角兽企业。其中，美国137家，中国63家，英国10家，印度9家，德国5家，以色列、韩国、新加坡各3家，其他14个国家分别只有1～2家独角兽企业。从中国的情况来看也是如此。2017年3月科技部火炬中心、长城战略咨询公司发布的《2016年中国独角兽企业发展报告》显示，131家上榜企业主要分布在16个城市，其中88%位于北京、上海、深圳和杭州四个城市[1]。

“独角兽”企业代表着爆发式的成长，而这种爆发式成长会带动产业的爆发式增长和新业态的出现，进而成为一个城市或区域的经济发展新引擎[2]。因此，研究独角兽企业的空间分布规律及其影响因素，不仅有助于发现信息化和科技全球化背景下非线性高速成长型企业的区位特征，而且能够为地方政府培育有利于创新创业的生态环境提供政策依据。目前虽然独角兽企业在经济中的重要性已经得到了广泛的共识，但是对独角兽企业的研究却还很少，仅有的一些研究主要集中于管理学领域，包括对其基本特点的分析和描述[3]、投资风险的管理[4]、促进独角兽企业产生的措施[5-6]等。本文拟对中国独角兽企业空间分布规律进行分析，考察独角兽企业区位选择的影响因子，并提出培育独角兽企业的区域政策方向。

1 中国独角兽企业空间分布特征

本文使用2017年3月科技部火炬中心、长城战略咨询公司发布的《2016年中国独角兽企业发展报告》对中国独角兽企业的空间分布情况进行分析。该报告遴选的独角兽企业标准为在中国注册具有独立法人资格、成立时间不超过十年、获得过私募投资且未上市、估值超过10亿美元的企业。2016年中国独角兽企业数量达到131家，同比（2015年70家）增长87%，总估值超过4876亿美元。

1.1 中国独角兽企业高度集中于北上深杭四个城市

中国独角兽企业分布于16个城市，18个行业领域（表1）。北京、上海、深圳和杭州四个城市集中了115家独角兽企业，占独角兽企业总数的87.79%。在这4个城市中，北京有65家，占57%；上海有26家，占23%；深圳和杭州各有12家。其他16家独角兽企业主要分布于12个省会城市或副省级城市。

如果以估值来近似地衡量企业的规模，那么估值超过20亿美元的规模以上的独角兽企业一共有48家，其中北京有22家，上海10家，深圳6家，杭州5家，天津、宁德、青岛、香港和长沙各有1家。大规模和较大规模独角兽企业集中于北京、上海、深圳和杭州比例更高，达到89.58%。

1.2 中国独角兽企业主要集聚于国家高新区

从微观區位来看，独角兽企业高度集中于国家高新区。2016年上榜的131家独角兽企业中有104家位于国家高新区，占独角兽企业总数的79%。其中，北京的65家独角兽企业全部位于中关村，中关村也成为全球除硅谷之外产生独角兽企业最多的区域。

1.3 不同城市的独角兽企业具有不同的特点

独角兽企业的成长与其所在城市有密切的关系，位于不同城市的独角兽企业也具有不同的特点。北京的独角兽企业涉及行业最多，企业成长的时间从1年到10年都有。2016年上榜的独角兽企业分布在电子商务、文化娱乐、云服务、大健康、智能硬件、文化娱乐等17个行业。从企业成长速度来看，2010年之后成立的企业成长为独角兽企业的占全部独角兽企业的83%，呈现出大量独角兽企业高速发展的态势。

上海的独角兽企业主要分布在电子商务、互联网金融、互联网教育和文化娱乐等10个行业领域，其中，60%以上为“互联网+”领域企业。深圳市的独角兽企业主要分布在智能硬件、互联网金融、云服务、人工智能等行业，其中，技术驱动型企业占42%。杭州的独角兽企业成立时间都不超过8年，集中在电子商务和互联网金融行业。

1.4 平台型企业孵化出多家独角兽企业

2016年榜单中，由平台型企业业务拆分孵化形成的独角兽企业共31家，占独角兽企业总数的24%，总估值达到2184.4亿美元，占全部企业总估值的44.7%。其中，有6家平台型企业孵化独角兽多于2家，包括阿里巴巴、腾讯、京东、乐视、奇虎360和中国平安。通过布局独角兽企业，平台型企业能够不断完善其企业生态链，形成更大的竞争优势。优质的平台型企业也有助于所在城市和区域形成更加完整的创新生态系统，培育更多的独角兽企业。最典型的例子是杭州。阿里巴巴作为平台型企业，孵化出蚂蚁金服、淘票票、钉钉、阿里云、口碑、阿里音乐和菜鸟网络，总估值达1363.5亿美元，占中国独角兽总估值28%。

2 独角兽企业空间分布的影响因素

对产业布局及其影响因素的研究是经济地理学的一项重要内容，尤其是对新兴产业的空间分析成为学者们研究的热点问题，而其中又有较多成果从演化视角来分析其影响因素。比如林娟等对上海大都市区物联网产业集聚与空间演化的分析[7]、李德瑜等对中国风电设备制造业发展与空间格局的研究[8]、Boschma等人对英国汽车产业的研究[9]等都认为区域新兴产业通常来源于区域内已有的相关产业的衍生（Spin-off）和多元化（variety）发展过程。独角兽企业虽然是新生企业，与创新密切相关，但是与其他新兴产业不同的是，独角兽企业的产业类型是多样的，既有制造业，也有服务业；既有生产性服务业，也有大量的消费性服务业，所以其空间布局的影响因素是否与其他新兴产业相同呢？

近年来越来越多的学者开始研究独角兽企业的特征及其成长环境，希望找出孕育和支持独角兽企业成长所需的要素及其作用方式。袁晓辉等对全球216家独角兽企业进行了分析，认为，全球独角兽企业有包括空间布局特征在内的5个关键特征，分别是：用户数量、收入或融资金额呈指数增长；所在行业领域快速发展；位于全球创新创业中心；成长年数处于4～8年；创始人30岁左右、教育良好、科技或经济背景、拥有团队合作历史或创业经历[10]。Jeff Bussgang等人提出，以色列独角兽企业的成长得益于面向国际市场；寻找国外风投；企业创始人有创业经历[11]。卜文娟提出，独角兽企业的总部选址主要考虑两个因素，第一个因素是所在城市的经济规模，尤其是用户基数和市场潜力大小；第二个因素是教育和科技资源供给水平，是否能够满足创业团队急速扩张的需求[12]。但是，现有的研究成果都是从企业角度进行定性描述，缺少从区域角度展开的实证研究，因此，本文拟从区域层面选择独角兽企业选址的影响因素，构建指标体系，对中国独角兽企业的空间分布规律的形成原因进行分析，以期对现有研究成果进行验证。

2.1 研究假设

假设1：市場规模越大，独角兽企业越多

现有独角兽企业之所以能够获得较高的市场估值，多因为其能够创造突破性的价值主张，通过产品或服务的技术创新或商业模式创新开创或占领某一领域的细分市场，从而获得用户数量、收入或企业估值的指数増长[10]。因此，首先假设市场规模对独角兽企业选址有积极作用。

假设2：受过高等教育的年轻群体规模越大，独角兽企业越多

独角兽企业的成长对创新创业人才的需求量很大，易于招聘到高端人才，尤其是易于找到合伙人是重要的选址因素。袁晓辉等统计了估值排名在全球前50位的独角兽企业创始人的年龄和教育背景，发现大多数创始人都拥有非常好的教育背景，90%拥有大学本科及以上学历，其中70%的创始人毕业于全球大学排名前100的学校。可见，高水平大学和数量可观的高等教育人口的存在对独角兽选址有积极作用[10]。

假设3：区域产业政策和创新创业服务越完善，独角兽企业越多

袁晓辉等发现有170家全球独角兽企业位于19个创新创业中心，数量占独角兽总数的79%，估值占总体估值的88%。独角兽企业作为创业型企业，需要所在区域为其提供创新创业所需的技术、人才、资本资源，以及扶持性的产业政策和优质的创新创业服务[10]。因而，笔者假设，高科技产业开发区的发展水平对独角兽企业选址有积极作用。

假设4：国际化程度越高，独角兽企业越多

在科技全球化和经济全球化的今天，科技资源、人才资源、资金资源甚至客户资源都是全球流动的，独角兽企业的快速成长需要能够方便地获取国际资源。Jeff Bussgang等人发现，以色列高速成长企业中有82% 拥有全球办公室，有91% 的企业曾经获得过外国风险资本（主要是美国）的投资[11]。因此，笔者假设区域对外开放程度对独角兽企业选址有积极作用。

假设5：相关产业基础越雄厚，独角兽企业越多

总体而言，独角兽企业的成长得益于信息技术产业的发展，也受到所在城市其他产业基础的影响。位于不同城市（区域）的独角兽企业处于不同的产业方向。纽约的独角兽企业偏重于文化和商业模式创新；硅谷的企业更偏重技术产品创新；旧金山的企业行业领域更加多元化，在商业模式创新和技术产品创新领域都有企业上榜；深圳的独角兽企业偏重于智能硬件，等等。因此，笔者假设城市原有产业基础尤其是信息技术产业基础对独角兽企业有积极作用。

为了验证以上假设，笔者选取全国除拉萨、香港、澳门、台北之外的35个省级城市、副省级城市和地厅级省会城市作为样本①，构建指标体系，考察这些城市的得分情况，并将其与2016年独角兽企业的分布情况进行对比，以期总结独角兽企业选址的影响因素。

2.2 指标选取和数据来源

针对所要验证的命题，综合考虑指标的代表性和数据的可得性，笔者构建了由5个一级指标和9个二级指标构成的独角兽企业区位条件评价指标体系（表2）。

（1）市场规模。经济总量和人口规模是衡量一个城市市场规模的典型指标，其中，经济总量反映了一个城市的经济发展水平，而经济发展水平越高，市场规模越大；人口规模反映了未来的市场潜力，人口规模越大，市场潜力越大。在具体指标上选择GDP和年末总人口作为二级指标。

（2）人才规模和水平。工资水平能在一定程度上反映出一个区域的产业结构和就业人员的素质，工资水平高，说明该城市能提供的高收入的就业岗位多，能吸引到的高素质人才多。高等教育学校在校学生数反映了该城市的高等教育规模，这些在校学生也构成了未来该市创新创业的重要力量。具体选择在岗职工平均工资和普通高等学校在校学生数作为二级指标。

（3）创新创业环境。一般来说，高新技术产业开发区能为当地企业提供最优良的基础设施条件、最完善的产业配套环境、最优惠的企业政策、最便利的政府服务，其发展水平代表了该市最好的创新创业环境发展水平。开发区高新技术企业从业人员人数多，总产值高，说明该开发区规模大，发展水平高，创新创业环境好。具体选择开发区高新技术企业从业人员人数和开发区高新技术企业总产值作为二级指标。

（4）对外开放度。对外开放度是指一个国家或地区经济对外开放的程度，具体表现为市场的开放程度，它反映在对外交易的各个方面，主要包括对外贸易和对外投资。通常对外开放首先是从商品市场开始，即相对稳定的外贸进出口。而且在全世界约80%的对外贸易额由跨国公司完成的今天，货物进出口额与对外投资额高度正相关。因此，国际上一般选择外贸依存度作为开放度的评估和衡量指标。 具体选择货物进出口总额作为二级指标。

（5）相关产业基础。软件是新一代信息技术产业的灵魂，“软件定义”是信息革命的新标志和新特征，独角兽企业尤其离不开软件产业的支持。软件业务收入反映了该市软件产业发展的基础。物联网、云计算、大数据等信息技术产业为制造业转型升级提供了技术手段，而新工业革命则为信息技术产业的发展创造了巨大的市场潜力。因此，软件业和制造业的发展情况是对独角兽企业影响最大的产业基础。具体选择软件业务收入和第二产业增加值作为二级指标。

数据采用2015年数据，其中，软件业业务收入数据来源于国家工信部数据库；年末总人口采用常住人口，来源于各样本城市2016年统计公报；其他数据来源于国家统计局数据库②。

2.3 研究方法和结果

由于独角兽企业仅分布于16个城市，样本数量太小，无法直接使用回归分析的方法直接考察企业数量与各影响因素之间的依存关系，因此，本研究采用反证的技术路线，利用独角兽企业区位条件评价指标体系对所选择的35个样本城市进行评价，依据评价结果对35个城市分类，再与独角兽企业的实际分布情况进行比对，验证评价结果合理与否。如合理，则可用于进一步的分析。在评价方法上，首先采用主成分分析法对影响因素做降维处理，找出独角兽企业区位选择的影响因子，计算影响因子得分，继而依据因子得分对样本城市进行分类，最后，将分类结果与独角兽企业的分布情况进行比对。

2.3.1 确定区位影响因子

首先使用主成分分析法对9個二级指标进行因子分析，找出独角兽企业区位影响因子。分析工具使用spss19。首先计算相关系数矩阵，并进行KMO检验和巴特利球体检验。经检验，KMO统计量为0.741，变量间的偏相关性较强；p=0.000<0.05，各变量间具有相关性，因子分析有效。选用正交旋转法估计因子载荷矩阵，提取成分1和成分2，累积解释方差的79.967%。使用最大方差法获得旋转成分矩阵。公因子1与货物进出口总额、在岗职工平均工资、软件业务收入、GDP、开发区高新技术企业总产值和从业人数等指标正相关性很高，将其命名为新经济发展水平；公因子2与普通高等学校在校学生数正相关性很高，将其命名为高素质人口规模。根据成分得分系数矩阵（表3），进而计算出35个样本城市的公因子1（F1）和公因子2（F2）的得分（表4）。

2.3.2 区位评价与分类

以公因子1为横坐标、公因子2为纵坐标，绘制35个样本城市的F1和F2得分散点图（图1）。经观察，确定将35个城市分为5类。使用K-Means聚类分析，初始类中间点由SPSS自行确定。聚类结果见表4。经检验，对于F1，F=53.947，P=0.000<0.05；对于F2，F=29.90，P=0.000<0.05，说明各指数的均值在五类中的差异是显著的。

2.4 结果分析

把使用本文构建的指标体系对35个样本城市进行评价和分类的结果与2016年上榜的独角兽企业的分布情况进行比对（表5），可以发现，二者的吻合程度相当高，只有杭州一个城市非常特殊，需要进行个案分析。因而，收敛我们的分析，可以得出以下结论：

（1）新经济发展速度快是产生独角兽的充分条件。

这里所说的“新经济”是相对于传统经济而言的，主要指在经济全球化背景下，由信息技术革命带动的、以高新技术产业为龙头的经济，包括“互联网+”、先进制造业、新能源、新材料、新业态等重要内容。上文的研究中也证明，与世界经济接轨程度高，产业结构适应信息技术发展趋势，能够以高新技术开发区为载体为创新创业企业提供有力支撑，这些因素对产生独角兽企业具有正向作用。

（2）庞大的受过高等教育的年轻群体的存在是产生独角兽企业的必要条件。

学者们对全球独角兽企业的研究显示，独角兽企业创始人主要有三个特征：第一，在创办企业时的年龄为31.7岁，主要集中在20-35岁之间；第二，90%拥有大学本科学历；第三，大多数创始人在创建企业的时候都拥有联合创始人，这些联合创始人拥有在一起工作的经历，或者来自同一学校，一起工作过，或者一同居住过[14]。在中国，估值41亿美元的饿了么、估值10亿美元的ofo共享单车也都是大学生创业的典型。可见，高等院校和科研院所的分布格局对未来区域经济的发展会具有更为显著的影响。

（3）充分条件与必要条件的有机结合是产生独角兽企业的关键。35个样本城市中的第四类城市中，西安、郑州、济南、哈尔滨、南昌都是普通高校在校学生人数排名在前十位的城市，但是并没有产生一家独角兽企业，可见，这些受过高等教育的年轻群体需要同所在城市的新经济发展环境有机结合，才有可能迸发出创新创业的活力。

（4）平台型企业是产生独角兽企业的加速器。按照上文构建的指标体系进行区位因子综合评价，杭州只能列在第五类，但是该市却拥有12家独角兽企业，其中有7家是阿里巴巴孵化产生的。微链提出，“打造史上最大IPO、估值2100亿美元、鼓励员工持股的阿里巴巴，释放了众多身价数百万的阿里人——阿里未必是为中国贡献创业者最多的一家公司，但一定是为杭州创造最多创业者的公司”[15]。在杭州市公开履历的创业者中，将近60%创业者有阿里基因。自2013年起，杭州市累积创业项目的数量以年均32.4%的增长率增加，超过北京、上海和深圳。而截至2015年12月，这些创业项目中有37%获得了融资，大量“逐创业者而生”的投资机构在杭州集聚，形成了良好的创业环境。可见，平台型企业对于帮助所在城市形成创新创业涌现的生态环境具有举足轻重的作用。

3 结论与启示

（1）独角兽企业的出现是信息技术和创新全球化发展的产物。物联网、云计算、移动互联网、大数据等信息技术的飞速进步对人类的生产和生活方式都在产生重大的影响，创新创业的成本大幅度降低，社会进入大众创业、万众创新的时代。新创立企业在全球范围整合资源、爆发式成长为“独角兽”的机会不断涌现。独角兽企业改变了传统企业从小微企业到中小企业、大中企业、大型企业的渐进式成长路径，往往能够由一个好的创意起步，在不到十年的时间里迅速成长为估值超过十亿美元甚至高达数百亿美元的巨无霸企业，并吸引大量创新性资源向其所在区域集聚，从而形成创新、创业不断涌现的创新生态系统。

（2）“独角兽”现象有可能加剧区域差异。独角兽企业的空间分布高度集中于少数经济发展水平高、教育规模大、科技创新能力强的发达城市，其在全球范围吸纳和整合优质创新资源的能力很强，有可能带来更多优质资源向这些城市的集中，从而加剧马太效应，使中西部地区成为少数发达城市的产品和用户市场以及高素质人才的输出地。相关部门和地方政府应高度重视这一经济现象，及早谋划应对策略。

（3）独角兽企业的栖息地有迹可循。能培养出独角兽企业的城市（区域）至少具备两个条件。其一，新经济发展迅速，参与世界经济循环的程度高，在高新技术开发区建设过程中形成了激励和服务创新创业发展的政策体系和组织体系乃至鼓励创新、宽容失败的创新氛围。其二是具有较大规模的高等教育机构和学生群体，能够为创新型企业的迅速扩张提供高素质、有活力乃至有创业经验的年轻人才。此外，平台型企业既是新经济发展的产物，也是孵化独角兽企业的加速器，有利于在所在城市（区域）形成更为完整的企业生态系统。

（4）地方政府应从促进新经济发展与当地高等教育体系有机结合角度入手，培育有利于独角兽企业成长的城市创新系统。东北和西部地区高等教育基础有优势的城市，应加快产业结构升级，提高对外开放程度，吸引更多的高校毕业生加入当地的新经济发展进程。沿海经济发展基础较好的城市，应进一步加强当地高等教育体系建设，加快形成具有地方特色的创新创业系统，为培育独角兽企业打好基础。

由于独角兽企业的空间分布过于集中，加之很多新经济相关数据难以获得，因此，本文只是做了一个比较初步的实证研究，随着中国独角兽企业数量的增加，未来可以从企业的层面开展更加细致的研究工作，以期得到更具价值的结论。

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Abstract： The emergence of unicorn companies is the product of information technology and innovation globalization. The spatial distribution of unicorn companies is highly concentrated， and the degree of their enrichment has become an important symbol to measure the development of regional innovation ecosystem. This paper first examines the spatial distribution characteristics of Chinese unicorn companies in 2016.The influencing factors of unicorn company location are selected， and the index system is constructed. The empirical study was conducted in 35 sample cities. The results show that the level of new economic development and the quality of population are the location factors of unicorn companies， and the city that can combine these two factors is the best location for unicorn breeding. The case in Hangzhou shows that platform enterprises are accelerators for unicorns. Local governments should promote the organic combination of the development of the new economy and the improvement of local higher education system ， so as to cultivate the city innovation ecological system which is beneficial to the growth of unicorn companies.

Key words： unicorn company； spatial distribution； influence factors； empirical research