独角兽的内涵、国家格局和行业分布

闫德利 腾讯研究院资深专家

“独角兽（Unicorn）”在科技领域的含义是由华裔风险投资人艾琳·李（Aileen Lee）于2013年首先赋予的。她希望用一个词语来描述那些“成立于2003年之后且估值超过10亿美元的初创软件公司”。当时美国有39家，在获得风险投资的初创软件公司中仅占0.07%，即每1538家企业才有一家。这类企业非常罕见，像神话传说中的独角兽一样稀有和高贵，并且速度快。

艾琳·李用浪漫化的术语来描述科技公司。甫一提出，独角兽就成为科技产业最重要指标之一。但目前人们对其并没有严格一致的界定，基本共识是“估值达到10亿美元的初创企业”，即独角兽必须满足两个条件：

（1）估值规模（Valuation）：达到10亿美元；

（2）企业类型（Type）：是私人公司（Private），而非上市公司（Public）。

以上两条是普遍接受的独角兽之必要条件。除此还有以下三方面的界定，但不同机构的标准差异较大。

（3）企业年龄（Age）。独角兽应当是一家发展迅速的年轻公司，给出年龄之限以表明之新之快是必要的。艾琳·李考察的是成立于2003年以后的企业，在当时（2013年）即成立不足十年。业界遵循于此，主要有三种界定方式。一是没有关于企业年龄的要求，例如CB Insights。二是设定公司成立的起始日期，Dealroom、胡润研究院和Sifted把最早的成立时间分别限定为1990年、2000年和2005年。三是要求“成立时间不超过十年”，这在中文媒体中比较常见，而在英文中很难看到。我们将之修订为“达到前述两个必要条件时，公司成立尚不超过10年”，似乎更为妥切。

（4）行业属性（Industry）。有机构把独角兽限定为科技公司，例如Dealroom；有的则没有该限定，所有类型的公司皆可。由于估值达到10亿美元的创业公司是以科技类为主，因此是否有此限定，独角兽的数量差别不会太大。

（5）独立性，即子公司（Subsidiary）算不算独角兽。只有Dealroom在定义中明确把子公司排除在外。其它机构并没有相关说明，只能通过给出的名单进行反推。对Waymo、阿里云、京东科技等子公司，以及以子公司支付宝组建的蚂蚁集团，它们均是估值很高的未上市企业，Crunchbase、IT桔子和胡润研究院将之归为独角兽，CB Insights则不包括在内。这些子公司含着金钥匙出生，是“贵族子弟”，更容易获得成长；而独角兽强调的是初创，是“从0到1”。因此，把子公司排除在外是有道理的。

综上，关于独角兽的界定条件主要有五个：估值规模（Valuation）、企业类型（Type）、企业年龄（Age）、行业属性（Industry）以及是否子公司（Subsidiary）。我们各取首字母并重新组合，将五要素合称为“VISTA”模型。即独角兽的判定有三个方面、五个要素：V——企业估值（Valuation），IST——企业性质（Industry、Subsidiary和Type），A——企业年龄（Age）。

时至今日，独角兽已不像当初那么罕见。人们进一步提出十角兽（Decacorn）和百角兽（Hectocorn），分别指那些估值超过100亿和1000亿美元的初创企业。关注前期的人则提出准独角兽（Soonicorn）和小角兽（Minicorn），分别指估值接近10亿美元和超过100万美元的初创公司。在加拿大，人们用有海洋独角兽之称的“独角鲸（Narwhal）”来指估值超过10亿加元的创业公司。

图 五大数据库收录的全球和中国独角兽数量

在数据开放性方面，CB Insights和胡润研究院最为开放，全网均可以免费自由访问、自由下载；其次是Crunchbase，注册会员可免费访问其现有独角兽数据库，付费会员可访问退出独角兽（Exited Unicorns）数据库；Dealroom和IT桔子则需要付费访问。就数据更新频率而言，胡润研究院是联合地方政府发布年度报告、给出年度榜单；其它4家理论上可以做到实时更新。在数据引用的广泛性和影响力方面，无疑非CB Insights莫属，下文将基于其数据进行分析。

根据CB Insights数据，截止目前（6月13日，下同）全球共有1146家独角兽企业，估值总额为3.8万亿美元，相当于德国2020年GDP，稍高于我国2021年GDP的五分之一。其中，美国遥遥领先，独角兽数量和估值总额均占世界一半以上，共有614家独角兽，估值总额2万亿美元，相当于苹果公司的市值。我国居第二位，共有181家独角兽（包括香港特区7家），占世界的15.8%；总估值为6969亿美元，占世界的18.3%。欧盟位居第三位，有96家独角兽；其中，德国29家、法国24家。印度和英国分居第四位和第五位。如下表所示。

表 全球独角兽企业分布情况

数据来源：根据CB Insights数据整理，2022年6月13日。

美国加州是独角兽的故乡，有旧金山湾区（272家）和大洛杉矶地区（35家）两大聚集地，其中旧金山市有162家。纽约（112家）、北京（63家）和上海（45家）的独角兽数量分居第二到第四位；独角兽的主要集聚地还有大波士顿地区（35家）、伦敦（34家）和班加罗尔（30家）。

目前，全球共有57家十角兽，3家百角兽——字节跳动、SpaceX和SHEIN。Stripe也接近百角兽标准，有望成为有史以来第五家（第一家是已退出的Facebook）。欧洲龙头独角兽是三家金融科技公司——瑞典的Klarna，英国的Checkout和Revolut。大洋洲的SaaS十分发达，有上市公司Atlassian和Xero、以及独角兽Canva。如下表所示。

表 全球十大独角兽企业

数据来源：根据CB Insights数据整理，2022年6月13日。

人们常用“独角兽之多”来表明某地创业创新水平之高。它的确是最重要的直观指标，但不够精确，需要同时考虑年龄结构。成为独角兽，是企业成长过程中的关键节点，但不是终点，它需要成功退出。独角兽表达的是迅速成长到10亿美元估值的能力，能迅速上市或者被高价收购是更进一步的要求。如果一家企业长时间停留在独角兽榜单中，估值规模又没怎么增长，它就成为了老年独角兽——意味着成为独角兽之后的发展并不顺利。老年独角兽的比重过高，说明独角兽的发展质量并不理想。“年轻独角兽（即在最近一段时间内新诞生的独角兽）之多”，能更准确体现创业创新水平。因此，独角兽的新增量不容忽视，至少和现有存量同等重要。“又多又新”才是真的好！

今年以来（截止6月13日，下同），全球新诞生182家独角兽[1]，和我国现有存量相当，占全球独角兽的15.9%。其中，美国新生112家，超过所有其他国家新生之总和，亦超过欧盟的现有存量（96家）。欧盟、印度和英国分居第二至第四位，新生数量分别是22家、12家和6家；其中，德国5家，法国4家。我国居第五位，有5家新生独角兽——G7、合众汽车、巨湾技研、洛轲智能和Babel Finance。2021年以来，全球新生独角兽710家，占现有存量的62%。位居前五位的依次是美国、欧盟、中国、印度和英国，排名变化的原因是中国提高到第三位。如下表所示。

从年轻独角兽占比来看，欧盟、以色列、印度和美国较高，今年以来的新生数量在现有存量中的比重分别达到22.9%、19.0%、18.5%和18.2%；2021年以来的情况与之类似，只是四国比重的高低位次发生了变化。而中国和英国的新生独角兽占比较低，均不及全球平均水平。

根据CB Insights的分类标准，金融科技行业的独角兽数量最多，全球共有242家，占比21.1%。在十大独角兽中，有4家金融科技公司，均来自欧美。金融科技在欧盟和英国是独角兽第一大行业，在美国是第二大行业。英国63%的独角兽是金融科技公司（即27家），伦敦有“欧洲金融科技之都”的美誉。欧美市场经济发达，比较鼓励金融创新，加之金融科技贴近交易的行业特征，因此欧美拥有非常多的金融科技独角兽。

互联网软件和服务行业的独角兽数量居第二位，共有216家，占比18.8%。它在美国是第一大行业，在欧盟是第三大行业。该行业主要指的是企业级SaaS，充分体现出欧美产业互联网的勃勃生机，我国需要继续加快传统产业的数字化应用和转型。

电子商务和D2C（direct-to-consumer）居第三位，共有115家独角兽，占比10%。它在中国是第一大行业，在欧盟是第二大行业。互联网软件和服务是以2B为主，电子商务和D2C则是2C。这充分说明我国在2C方面有着突出优势，而在2B领域尚存不足和有待补齐的短板。如下图所示。

美国和中国是独角兽大国，两者的行业分布有着极大差异。美国非常集中，前两大行业贡献了46.5%的独角兽；我国前四大行业的贡献度方与之接近，相对分散。美国独角兽还较多分布在健康、网络安全、数据管理和分析等领域。我国近年实施创新驱动发展战略，聚力推进关键核心技术攻坚，相关领域创业创新如火如荼，硬科技独角兽加速涌现。人工智能、硬件、汽车与交通三个行业分别成为孕育独角兽的第二大至第三大行业（并列）。在政策扶持下，我国新能源汽车换道超车，在今年大陆地区新生的4家独角兽中，有3家是新能源汽车公司。可以说，国家战略在引导独角兽发展方面得到了完美体现。

注释：

[1]此处的新生独角兽指的是新生且未退出未倒闭的独角兽——在今年（1月1日-6月13日）成为独角兽且到6月13日仍存在于现有独角兽名单上（即尚未退出、尚未倒闭）。准确来说，新生独角兽需要加上这些新生且已退出和已倒闭的，即“新生=新生且未退出未倒闭+新生且已退出+新生且已倒闭”。由于能在最近几个月内先成为独角兽又退出或倒闭的企业非常之少，即新生且已退出和新生且已倒闭的独角兽均近似为零。因此，我们用“新生且未退出未倒闭独角兽”代替“新生独角兽”。考察的时间段越短，两者越趋于一致。

本文来自微信公众号“腾讯研究院”（ID：cyberlawrc），作者：闫德利，36氪经授权发布。