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

　　我们可以看到独角兽企业的行业是相当分散的。除了电子商务、网络软件及服务、金融三个类别之外，没有其它单个类别超过了10%。而在”其它Others”类别中，事实上包含了广告、教育、娱乐、航空(仅SpaceX一家)、能源、媒体、房地产、移动软件服务等八个比例小于3%的行业。

　　我们按照年份进一步对2012到2015年独角兽的行业进行分析。2012年时，独角兽企业主要为“传统“的互联网企业，如几乎占据了半壁江山的电子商务、互联网软件服务、网络安全等。当然我们也需要注意到由于总数比较少，即使仅有一家独角兽企业的行业也能占到7%。

　　到了2013年， 电子商务的风头被互联网软件服务抢了过去：新增电子商务类独角兽仅占6%，而互联网软件服务达到了近三分之一。同时互联网对其它行业的颠覆也初见成效，以Lending Club 为代表的Fintech类的独角兽也占到了12%。大数据类的独角兽在2013年也是出尽风头，占到了近五分之一，同时以Uber为代表的共享经济类(On-demand)独角兽也开始崭露头角。

　　到了2014年，随着独角兽数量的快速增加，独角兽企业所代表的行业也是“百花齐放”：既有传统的电子商务、互联网软件及服务占有15%以上的比例，也有新出现的健康医疗(healthcare)、移动软件及服务等占到了5%以上。而在2013年才崭露头角的Fintech、Big Data、On-Demand在2014年继续各自的强势表现，分别占到了9%，12%以及8%。

　　到了2015年，独角兽企业再次出现了大幅增长，同时行业格局也产生了巨大的变化。传统的电子商务和互联网软件及服务再次成为大量独角兽的出没地带，分别占到了新增独角兽中的25%和20%。

　　Fintech和Healthcare也继续稳定贡献了16%和9%的独角兽。On-Demand 和 Big Data失去了前两年的风光，仅占新增独角兽的3%。值得一提的是，教育类的新增独角兽也首次出现，并占到了2%。

　　中美两国独角兽估值结构比较

　　最后我们来比较一下当前中美两国尚未上市的独角兽最新估值的结构。我们也列出了全球其它地区独角兽的对应数值作为参照。

　　首先我们简单计算了中美两个地区以及全球其它地区最新估值的平均值以及中位数(以billion为单位)。如下图所示，我们可以看到中国独角兽企业的平均估值是美国的1.5倍，是全球其他地区的2.2倍。然而如果我们比较估值的中位数，中国的中位数估值为美国的三分之二，世界其它地区的83%。

　　当数据的分布比较对称时，平均值与中位值往往比较相近。

　　而在这里，平均值与中位值显示出了截然不同的特征。中国独角兽企业的平均值远大于美国独角兽企业，但中位值却又小于美国独角兽企业。一个最简单的可能是，中国有一家巨型独角兽企业抬高了平均值。然而事实是，估值最高的企业是美国的Uber。甚至在估值前十的独角兽中，美国也占了5家，而中国仅有4家。

　　我们进一步的把独角兽按照估值分成低(1-1.5B)、中(1.5-10B)、高(>10B)三类。下图列出了中美两国以及世界其它地区独角兽公司在这三个分类下的绝对个数。中国在底、中两类上的绝对数目都是最少的，而在高这一类上远大于全球其他地区，仅略少于美国。考略到独角兽企业总数上美国是中国的近3倍，中国的高估值类独角兽比例是非常高的。

　　我们将独角兽企业的绝对数目换成低中高三类独角兽企业在该地区的占比可以更清楚地看出这一特点。与美国以及世界其它地区相比，中国有着更高比例的入门级别低估值独角兽以及“霸王龙”级别的高估值独角兽。

　　大量高估值的独角兽使得中国独角兽企业的平均估值远大于美国的独角兽。另一方面，超过50%的入门级别独角兽又使得中国的独角兽企业有着最小的中位估值。从现有的分析来看对这一现象的成因并不能做出确定性的解释。

　　几个潜在的解释包括，中国广阔的市场使得独角兽更容易成长为估值超过100亿的decacorn，从而使得中国有着极高比例的decacorn。独角兽概念的追捧使得国内企业估计在1B附近时会尽力成为一只入门级别的独角兽。

　　事实上，这张图所用的数据来自CBinsights，其中的国内独角兽企业信息是要却少于IT桔子的，而缺少的这些独角兽公司又有极大比例是入门级独角兽，也就是说，中国的入门级别独角兽毕业可能比下图还要更高。

　　小结

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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