大数据是中国引领全球的新引擎(上)

一、中国大数据独角兽企业的遴选

1.大数据企业的界定

长城企业战略研究所认为，大数据企业包含大数据技术型和数据驱动型2类企业，其中大数据技术型企业主要指从事大数据技术研发、产品开发和服务的企业，包括基础技术、数据加工分析、大数据工具等企业，界定标准为：①从事大数据技术研究；②主营业务是面向不同行业领域提供基于大数据技术的服务；③不包含数据采集和存储等硬件和基础设施服务类企业以及系统集成类企业。

数据驱动型企业是指将大数据技术应用于各类行业形成创新产品或服务的企业，例如基因检测、精准营销、大数据金融等，界定标准为：①商业模式轻；②能够利用数据为用户提供基于数据、非人力的自动智能的服务；③拥有能够自生长的数据；④数据是其业务成型、高速成长的关键因素。

2.中国大数据独角兽企业榜单标准

中国大数据独角兽企业榜单中确定的中国大数据独角兽企业标准：①在中国境内注册的，具有法人资格的企业；②成立时间不超过10年（2006年及以后成立）；③获得过私募投资，且尚未上市；④企业估值不小于10亿美元；⑤符合条件①②③，且企业估值超过100亿美元的企业称为超级独角兽企业。

该榜单中确定的中国大数据准独角兽企业标准：①在中国境内注册的，具有法人资格的企业；②成立时间不超过10年（2006年及以后成立）；③获得过私募投资，且尚未上市，估值不足10亿美元；④成立5年之内估值不小于1亿美元，或成立5～10年，估值不小于5亿美元。

该榜单所筛选企业的估值统计时间截至到2017年4月。表1和表2分别是2016年中国大数据独角兽企业和2016年中国大数据准独角兽企业榜单。

3.中国大数据独角兽企业遴选

经由公开数据搜集、长城战略咨询独角兽企业数据库、准独角兽企业数据库、瞪羚企业数据库等渠道，从中遴选出83家符合标准的大数据独角兽和大数据准独角兽企业，形成2016年中国大数据独角兽企业榜单。

二、2016年中国大数据独角兽企业发展分析

2016年，中国大数据（准）独角兽企业共83家，其中大数据独角兽企业29家，大数据准独角兽企业54家，共分布于10个行业领域，11个城市。

1.大数据独角兽企业估值呈金字塔结构分布

83家大数据（准）独角兽企业总估值2 284.2亿美元，平均估值27.5亿美元。估值为1亿～9亿美元的准独角兽企业共54家，占企业总数65.06%；估值为10亿～19亿美元的独角兽企业17家，占企业总数20.48%；估值为20亿～99亿美元的独角兽企业8家，占企业总数9.64%；估值为100亿美元及以上的超级独角兽企业有4家，数量占比4.82%，估值占比67.1%，其中蚂蚁金服估值最大为750亿美元，滴滴出行、美团点评和今日头条的估值分别为500亿美元、178.8亿美元和103亿美元（见图1）。

在《2016中国独角兽企业发展报告》中，中国共有7家超级独角兽，可以看出，数据是成长为超级独角兽企业的重要因素之一，而大批的准独角兽企业也揭示着大数据产业的爆发已经到来。

2.大数据（准）独角兽企業在金融、大数据技术领域分布最为集中

2016年中国大数据独角兽榜单中，大数据独角兽企业总估值2 109.5亿美元，领域分布并不均匀，其中49.10%来源于金融领域，估值达1 035.7亿美元，其次是交通出行530亿美元（占比25.12%）、生活服务178.8亿美元（占比8.48%）。金融、交通出行、生活服务、文化传媒领域平均估值最高，均超过100亿美元。

2016年中国大数据准独角兽企业与独角兽企业相比，未涉及生活服务领域，而在教育领域涌现出5家企业。在这些领域中，大数据技术和金融领域准独角兽企业数量集中，分别为17家和13家，共占比为55.56%。大数据准独角兽企业总估值174.7亿美元，其中文化传媒、交通出行、教育和企业服务领域准独角兽平均估值较高。

3.金融、大数据技术领域表现出持续的爆发力，医疗健康、企业服务、教育领域大有追赶之势

对比各领域大数据独角兽和准独角兽企业的分布可以发现3个重要的现象：①金融和大数据技术领域虽然已经是独角兽企业分布最为集中的领域，但仍有大批的准独角兽企业，表现出极强的爆发潜力；②医疗健康、企业服务、教育3个领域将是大数据正在等待爆发的下一个风口，准独角兽企业大量涌现，数量远超过独角兽企业，尤其是教育领域，虽然尚未出现独角兽企业，但已有一批准独角兽企业正在快速发展；③物流、交通出行、生活服务、电子商务、文化传媒等领域，已经得到市场的认可，竞争正处于胶着时期（见图2）。

4.数据驱动型企业表现出更加广阔的创新空间，是我国的优势特色

中国大数据独角兽产业生态由互联网平台数据和政府数据、大数据技术企业、数据驱动应用企业组成。互联网平台数据和政府数据是产业发展的重要基础，中国在互联网产业发展和政府智慧城市建设过程中，积累了海量数据，这是中国大数据产业得以快速发展的重要动力。

大数据技术企业是产业生态发展的重要支撑，中国在大数据分析、数据安全、智能识别等领域产生了大量创新企业，为各行业从理解、重视到应用大数据输送了专业能力，也是抢占未来全球大数据技术和人工智能市场的重要战斗力（见图3）。

数据驱动是产业生态中创新创业最为活跃的领域，也是中国大数据产业生态所表现出的特色，相信在这里，将不断诞生大数据应用的新模式、新业态，充分展现出中国在模式创新中的优势（见图4）。

通过对比发现，数据驱动企业在数量、总估值和平均估值上，均远高于大数据技术企业。大数据技术（准）独角兽企业共22家，而数据驱动型（准）独角兽企业有61家。在估值方面，大数据技术（准）独角兽企业总估值为111.5亿美元，平均估值5.1亿美元；数据驱动型（准）独角兽企业总估值为2 172.7亿美元，平均估值35.6亿美元。

5.中国大数据（准）独角兽企业分布于11个城市，“北上深杭”集聚度高

中国大数据（准）独角兽企业分布于11个城市，其中北京、上海、深圳及杭州是主要聚集地，共有73家大数据（准）独角兽企业位于该4大城市，占企业总数的87.95%。其中，北京企业最多，有44家；上海其次，为17家；杭州和深圳各有6家。在全国的其他城市中，南京有4家，广州、苏州、成都、武汉、贵阳、厦门各有1家（见图5）。

①北京大数据（准）独角兽占据全国半壁江山，涉及领域多，也是大数据技术企业最为集中的区域。北京市大数据（准）独角兽企业共44家（占全国53%），覆盖全部10个领域，大数据技术和金融领域优势明显，其中，大数据技术（准）独角兽有14家，集聚效应突出。北京大数据（准）独角兽企业总估值为1 077.4亿美元，平均估值为24.5亿美元，其中包括3个超级独角兽企业和13家独角兽企业。

②上海大数据（准）独角兽企业集聚于金融领域，大数据技术快速发展，且拥有榜单中唯一一家数据驱动汽车企业。上海市大数据（准）独角兽企业共17家，涉及7个领域，包括金融、大数据技术、交通出行、教育、企业服务、物流和电子商务，总估值为189.5亿美元，平均估值为11.1亿美元。其中，金融领域有6家企业，总估值為106亿美元，占上海市总估值55.9%。另外，上海市拥有榜单中唯一一家大数据驱动发展的新技术汽车制造企业奇点汽车。

③深圳大数据（准）独角兽企业主要集中在金融和医疗健康领域。深圳市大数据（准）独角兽企业共6家，涉及3个领域，即金融、医疗健康和大数据技术，总估值为105亿美元，平均估值为17.5亿美元。金融领域有3家企业，总估值为61.1亿美元，占比 58.19%；医疗健康领域有2家，占总估值的37.62%，均为基因检测类企业。相对于深圳领先全球的电子信息、智能硬件产业优势，大数据技术服务型公司较少。

④杭州在大数据方面发展较快，阿里系衍生效应明显。杭州市大数据（准）独角兽企业共6家，分布于金融、大数据技术、物流和企业服务4个领域，总估值为852.1亿美元，平均估值为142亿美元。其中，杭州市最大的2个大数据独角兽企业蚂蚁金服和菜鸟网络均属阿里系，估值分别为750亿美元和76.9亿美元，充分展现出互联网平台企业的数据能量。（未完待续）