苏州与北上深杭独角兽企业成长环境对比研究

乔小燕 张浩博

摘 要： 独角兽企业在区域经济发展中扮演着举足轻重的角色，其成长和发展在一定程度上都依托于良好的区域金融生态环境建设。文章构建立了一个有4个一级指标及12个二级指标的企业成长环境评价指标体系，通过因子分析法对苏州与北上深杭四大独角兽聚集地进行了实证研究，发现企业成长环境改善对独角兽企业发展具有促进作用，然后又对比苏州与北上深杭地区独角兽企业的成长环境进行了对比分析，最后提出了改进苏州独角兽企业成长环境的对策建议。

关键词： 独角兽企业；区域经济；成长环境；因子分析

中图分类号： F2      文献标识码： A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.06.003

独角兽企业技术含量高，盈利能力强，产业模式新颖，发展潜力巨大，成为新经济发展重要风向标和地区创新创业能力集中展现。独角兽企业的出现和发展与其所处的创业生态紧密相连，而在各个地区不断优化的创新环境中，也会不断地催生出更多的独角兽公司。独角兽企业成长环境中的各因素相互影响和作用，所以一个城市孕育和孵化出的独角兽企业的数量多少、质量如何，取决于独角兽企业的成长环境。文章运用因子分析方法对苏州及北京、上海、深圳、杭州等4个独角兽企业集聚区域的成长环境进行分析，探讨企业成长生态环境对独角兽企业之间的影响关系，借鉴北上深杭四个城市发展独角兽成功经验，最后提出完善企业成长环境以推动苏州独角兽企业良性发展的有效途径。

1 独角兽企业成长生态环境评价指标体系

1.1 评价指标的选取

评价指标在整个评价体系中占有举足轻重的地位，所选指标不仅考虑到了指标的实用性和可量化性，还兼顾到了数据的可得性和可比性，参考韩新玥学者所构建的企业成长评价指标体系，文章运用4个一级指标及12个二级指标构建了苏州及北上深杭地区企业成长环境评价指标体系（表1）。

1.2 评价方法及数据来源

为了对独角兽企业集聚地的企业成长环境进行评价比较，研究企业成长环境

与独角兽企业发展的联系，本文采用了因子分析法，选取了苏州与京沪深杭四地2016-2020年的数据，数据是从苏州市、北京市、上海市、深圳市和杭州市统计局2017-2021年的统计年鉴整理而来的。

2 独角兽企业成长生态环境评价实证分析

利用SPSS160对数据进行实证分析，从Pearson相关系数矩阵可以看出各个指标间的相关系数大多数超过05，说明了各个指标间的相关性很强，可以进行因子分析。另外，计算出的KMO和Bartlett检验值和检验P值分别为0706和0000，这也进一步说明了适宜进行因子分析。

因子分析是通过提取隐性公因子进行降维。通过因子分析发现特征值大于1的特征根有3个，第一公因子的特征根为6919，其方差贡献率为57661%，第二公因子的特征根为2324，其方差贡献率为19369%，第三公因子的特征根为1376，其方差贡献率为11466%，前三个公因子累积贡献率为88496%大于85%，所以可以提取前3个公因子。

以旋转因子贡献率作为权重，通过正交旋转，对因子得分加权求和计算出苏州与北上深杭五地的综合得分F（具体见表2）。

综合12个二级指标，总体来说，2016-2020年苏州与北上深杭的独角兽企业成长环境综合评价得分基本上都呈稳步上升趋势（见表2），但苏州与北上深杭五个城市的综合得分又存在明显差距。文章将独角兽企业成长环境与独角兽企业个数变化相结合，说明了企业成长环境对独角兽企业生产和发展具有正相关关系，也就是说企业成长环境改善对独角兽企业发展具有促进作用。

3 苏州与北上深杭独角兽企业成长环境比较分析

3.1 社会环境方面

北京科创优势明显，已形成创新要素——人才、技术、资本“新三驾马车”集聚格局，所以更易抢风口，不只是量占全国总量一半，更多的是聚焦文化内容，大数据和人工智能风口。上海是中国第一大经济中心，这给独角兽生长提供了沃土，其中半数是新型互联网+企业，同时更加聚焦于运营比较垂直的细分领域，比如易果生鲜，小红书，饿了么这些专注于消费升级的公司。而杭州由于新的经济基础，叠加了市场的活力，优势明显，体现在独角兽的高市值上，其平均估值为12166亿美元，分别是北京和上海的3倍、31倍。深圳是新生代创业者的“天堂”，几乎一半以上的独角兽公司都是技术驱动型的，其中不乏大疆的创新、碳云智能、优必选科技等国内顶尖的技术领军企业。缺乏孵化独角兽的大型平台型企业。互联网经济的一个显著特征是平台的效应性，但苏州互联网平台建设上不如广东的广州、深圳、浙江的杭州、宁波等城市。苏州大多数创新创业企业都是自力更生，单打独斗，与依赖大型互联网平台孵化出的独角兽企业相比缺乏资源和渠道，创业失败风险更大，成为独角兽企业的机率就降低很多。

3.2 金融发展方面

2020年中国独角兽企业已达251家，估值超过万亿美元，独角兽集聚区“北上深杭”共171户，占的比重为68.13%。在国内估值超百亿元的12家“超级独角兽”公司中，北京公司占了7家。2020年北京存贷款总额/GDP均是最高为7.5449，其次是杭州和上海的存贷款总额/GDP分别为6.4601和6.2146，深圳的存貸款总额/GDP是5.7169，而苏州的存贷款总额/GDP垫低为3.4388。以存贷款总额/GDP为金融发展指标表征了京沪深杭近年来金融产业的较好规模。

3.3 科技创新方面

科技创新已成为中国高质量增长的主要驱动力，是独角兽企业占领市场的重要保障。专利最能体现一个城市的科技创新能力。2020年深圳市专利授权量最多为222412件，其中专利发明量为31138件，占比为14.0%；其次是北京市，其专利授利量为162824件，其中专利发明量最多为63266件，占的比重最高为38.9%；上海市专利授权量为139780件，其中专利发明量为24208件，占比为17.3%；杭州市专利授权量最少只有92399件，其中专利发明量为17327件，占比为18.8%。苏州市的专利授权量仅次于上海市，这些年苏州市科技创新能力在逐年提升。2020年苏州市专利授权量138861件，其中发明专利授权9909件，但占的比重却是最少的只有7.1%。近年来，苏州市的发明专利授权量虽然有所上升，但与苏州市快速发展的经济水平不匹配。从整体的科技创新环境来看，北京市和上海分别位于绝对的第一和第二，杭州市位于第六位，深圳市和苏州市都位于前十名之外。

4 完善苏州独角兽企业成长环境的对策建议

4.1 加大创新人才培养和引进力度

人才是创新的根基，创新驱动实质上是人才驱动，谁拥有一流的创新人才，谁就拥有了科技创新的优势和主导权。所以苏州要从“引进人才”和“培养人才”双管齐下，择天下英才而用之，实施更加积极的创新人才引进政策。

一方面要加大对本地各类优秀人才的培养力度。苏州市应多深入调查本地人才情况，摸清人才信息，按类别建立人才信息库，使人才基本情况一目了然，方便查询和管理，为发展提供丰富详细的本地人才资料。同时，整合现有人才培训基地的资源，优化配置，并选拔一批优秀乡土人才进行多层次、宽领域的培训，提升他们的能力素质，对选择创业的人才给予一定的资金支持，使人才发展具备资源可持续性。

另一方面，加大对高层次创新创业人才的引进力度。高层次创新创业人才是掌握关键技术、具有自主知识产权、并且具备较强技术研发和经营管理能力的创新型科技领军人才。围绕苏州重点支持产业，鼓励苏州规模以上科技型企业、各类创新载体联合高校、科研院所共同引进掌握关键技术的高层次研发人才和管理人才。苏州本地的高校资源是相对匮乏的，毕竟想要建设好一所高层次的大学不仅需要资金和人才，也需要时间的沉淀。在本地重点高校和科研院所缺乏的背景下，引入“外力”成为苏州提高人才培养能力和科研及转换水平的重要途径。苏州可以与相关高校、专家等进行合作交流，储备和引进专门人才。苏州还要推进建立科学化的人才评价制度，发挥好人才评价“指挥棒”作用，让人才价值得到充分尊重和实现，为优秀人才脱颖而出提供舞台。

4.2 深度融入长三角地区更高水平协同开放

苏州的经济体量、人口总量均居长三角城市群之首，综合实力较强、工业门类齐全、人文底蕴深厚、创新氛围浓厚。苏州是全国最具开放性的经济中心，拥有14个国家级开发区、6个省级开发区、3个一类港口等，其中苏州自贸试验区占据了江苏经济特区一半的面积，在各个领域都有130多项改革和创新措施，其中15个与江苏自贸区建立了合作关系，在全省排名第一。苏州要紧紧把握长三角一体化发展的历史机遇，积极打造上海科创创新示范区，发挥上海国际金融中心的协同作用，打造长三角地区的开放枢纽。苏州要充分利用自身优势，加快赋能更多好独角兽，准獨角兽企业，与长三角地区一体化战略深度融合，帮助人工智能，大数据等第四次工业革命浪潮下成长起来的广大创新型企业实现跨越式发展，成为新时代的行业领跑者。

4.3 提升产业链创新链资源配置功能

独角兽公司在加速整个产业链的裂变和迭代过程中发挥着独特的作用，因此，培育独角兽公司成为了国家产业政策的重点。南京、武汉、杭州等地已明确将培育发展独角兽企业作为主攻方向之一，并形成了各具特色的发展路径与模式；苏州要加快产业智能化、数字化转型，在“苏州制造”的基础上，建设中国商飞，天兵科技，吉太航空科技等具有较强项目带动作用的公司，形成六大战略性新兴产业集群，包括生物医药、航天、人工智能、第三代半导体等：积极参与沪宁工业创新带、G60科创走廊建设，加快新一代人工智能创新发展示范区、生物医药科技创新中心、国际三代半导体技术创新基地等方面的建设，充分发挥长三角地区先进技术成果转化中心的功能，积极争取成为全国区域科技创新中心。形成全链条的科技创新融资体系，为高科技公司的发展注入资本。在促进高技术产业发展方面，可以参考深圳科技体制改革的经验，每年拨出30%以上的科技经费，用于基础研究和应用基础研究，加速建立有利于创新的制度和政策环境。

参考文献

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