讲一讲169家独角兽公司的数据故事：炫肌肉的中美与老迈的欧洲

　　今天的文章属于 FreeS Fund(峰瑞资本)内部的数据分析文章系列，希望对于大家有所启发。这次FreeS数据分析部主要是分析现有的独角兽们的各种特征，便于基金可以筛选到潜在的独角兽，当然也希望能帮助各位创业者可以更加有的放矢地提高自己。

　　文章是由 FreeS 峰瑞资本的数据分析师 Ben Li 同学带来的。Ben同学是 Emory University 的 Biostats & Bioinformatics PhD candidate，现在担任峰瑞数据部门的分析师。

　　本期我们先从杂乱的早期数据中暂时抽身，将目光沿着投资周期向后延伸，讲一讲独角兽们的数据故事。简单普及一下知识：独角兽公司是指那些估值超过10亿美元的创业公司。虽然独角兽公司有比较明确的定义，但是不同数据源对到底哪些公司是独角兽并不是非常一致。如华尔街日报列出了截止2016年6月的148家独角兽公司。部分独角兽公司如下表所示(完整列表参见http://graphics.wsj.com/billion-dollar-club/)：

　　在CBInsights的独角兽公司最新列表中，列出了169家独角兽公司，而在Techcrunch的列表中，则列出了168家独角兽公司。

　　那么在这两个列表中差了哪一家独角兽公司呢?这么想就大错特错了，这两个榜单的差别远大于一家公司。比如TechCrunch的168家独角兽中包含了蚂蚁金服、魅族以及乐视体育等中国公司，而这三家公司并没有出现在CBInsights的169家独角兽列表中。

　　特别需要指出的是，四月份刚完成融资的蚂蚁金服在TechCruch的数据库中估值高居第二，却并没有被其它的数据库所收录。我们之后将对不同榜单所列出的独角兽以及其对应数据进行详细的分析比较，但本期我们主要基于CBInsights 的数据来初步看一看这些独角兽企业的画像。对于其中部分公司的介绍可以参阅小魔王十一个月前的知乎专栏文章。

　　空间分布

　　我们先来看一看Venturebeat于2016年一月发布的独角兽空间分布图。他们的图中包含了229个独角兽公司。其中约44%的公司总部位于加州。超过四分之三的独角兽企业位于中美两国。

　　Source: http://venturebeat.com/2016/01/18/there-are-now-229-unicorn-startups-with-175b-in-funding-and-1-3b-valuation/

　　我们用CBinsights最新的对应独角兽数据重复了类似的分析。虽然比上图中的数据少了近60个公司，但是从下图可以看出，独角兽公司的整体空间分布特征是一样的：即大多数独角兽公司的总部位于中美两国。除了美国与中国两个地区截然不同的颜色之外(分别有96家与33家独角兽)，全球其他地区只有星星点点飘着的绿色(除了英国、印度各七家外，其余国家均小于五)。事实上超过四分之三的独角兽企业在中美两国(76.33%)。其中美国又占了超过全球一半的(56.80%)。

　　时间分布

　　从时间上的分布来看，2014年开始，全球独角兽企业数量开始暴增。2014年一年增加的独角兽企业就远超过之前所有年份独角兽企业的总和。

　　2015年这种“疯狂”的增长还在持续：2015年一年的增长的独角兽企业的数量也超过了之前所有年份的总和。而到了2016年这种“”疯狂“”的增长似乎有逐渐回归理性的趋势。

　　我们将2016年前六个月的数据乘以二之后和之前几年的数据进行比较。如果2016年下半年保持上半年的态势，2016年新增的独角兽数目仅有2015年的一半，甚至略低于2014年的数据(当然，仍然远大于2014年之前的数据)。

　　如果我们具体分析每年新增独角兽企业的地区特点，我们可以注意到，2014年的大幅度增长是一种全球范围内的增长，中美两国以及全球其他地区新增独角兽数目都有显著增加。而2015年的更加疯狂的增长主要是中美两国的一种狂欢。我们注意到2015年世界其他地区新增独角兽企业仅略高于2014年，但是中美两国的快速增长让2015年成为了“独角兽”的狂欢之年。2016年的新增独角兽企业数目的锐减，也是由于中美两国尤其是美国新增独角兽企业大幅下降造成的。

　　事实上我们看到，2016年美国新增独角兽企业的数量已经远小于2014年水平，几乎要迫近2013年的水平;而中国的新增独角兽水平仍然维持在一个较高水平(仍然高于2014年)。

　　从新增独角兽企业角度出发，如果说2016年是“资本寒冬“的话，那恐怕美国的冬天更加寒冷(也或许是美国前两年的泡沫更大)。

　　我们从Venturebeat的下图数据可以看出，一半的独角兽公司在成立之后六年成为独角兽，75%的独角兽公司在成立以后9年之内成为独角兽。据此大致推测，2014年到2016年的变成独角兽的这些公司相对一部分是在2007年到2010年之间成立的。

　　source:http://venturebeat.com/2016/01/18/there-are-now-229-unicorn-startups-with-175b-in-funding-and-1-3b-valuation/

　　但是当我们仔细的去审视不同年份独角兽公司成立时间的分布情况时，我们又会看到一些不太一样的特点。在下图中，我们分别对2012年到2015年成为独角兽的公司成立年份的分布进行了梳理。我们可以看到如下两个明显的特征：

　　1、在2014年之前，每年产生的独角兽企业小于20。此时独角兽企业的产生与企业成立的长短间的关系并不明显。新成立的企业成为独角兽的数目仅略多于成立更久的“老”企业。

　　2、从2014年开始，独角兽企业数据量剧增，并使得2014年和2015年成为独角兽企业的成立年份具有较显著的特征，即多数企业在成立之后三到八年内成为独角兽，而成立超过十年的企业要成为独角兽就困难很多。而独角兽的剧增也催生了更快成为独角兽的企业：成立时间小于两年的独角兽企业数目获得了增加，在2015年甚至第一次出现了成立时间不满一年的独角兽。

　　需要指出的是，上图中Venturebeat的数据和我们下图中使用的数据并不完全一致，但是并不影响趋势性的结论。

　　行业分布

　　现在来说下哪些行业比较容易出现独角兽呢?

　　我们先对独角兽企业的行业分布做一个初步的分析。下图中列出了所有独角兽企业的行业分布：

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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