王益澄, 陳璐璐, 林雄斌, 葛亞軍

中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布特征及驅(qū)動(dòng)要素研究

王益澄1, 陳璐璐2, 林雄斌2, 葛亞軍2

（1.寧波大學(xué) 潘天壽建筑與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院, 浙江 寧波 315211; 2.寧波大學(xué) 地理科學(xué)與旅游文化學(xué)院, 浙江 寧波 315211）

獨(dú)角獸企業(yè)是新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力, 是衡量區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的重要指標(biāo), 但當(dāng)前其發(fā)展存在空間分布失衡的問(wèn)題. 借助空間計(jì)量模型, 分析2014~2018年中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布特征, 并采用Logit面板回歸模型對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布的驅(qū)動(dòng)要素進(jìn)行實(shí)證研究. 研究結(jié)果表明: (1)中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)主要分布在東部地區(qū), 由沿海向內(nèi)陸?yīng)毥谦F企業(yè)數(shù)量逐漸遞減; (2)中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)在空間分布上不斷向外擴(kuò)張, 影響范圍逐漸擴(kuò)大, 總體上呈向“南”發(fā)展的趨勢(shì); (3)城市經(jīng)濟(jì)變量和城市社會(huì)化變量對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布的影響程度最大, 在崗職工平均工資是影響全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布的主要驅(qū)動(dòng)要素; (4)不同城市群獨(dú)角獸企業(yè)的驅(qū)動(dòng)要素存在差異, 人才資源和教育水平是各城市群獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展的共同驅(qū)動(dòng)要素.

獨(dú)角獸企業(yè); 空間分布特征; 驅(qū)動(dòng)要素; 中國(guó)

隨著全球和區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展, 中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí), 同時(shí)中國(guó)股權(quán)投資市場(chǎng)快速發(fā)展, 中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)從無(wú)到有, 從有到強(qiáng), 在一定程度上成為過(guò)去十年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的一個(gè)縮影. “獨(dú)角獸企業(yè)”(Unicorn Companies)是指那些成立時(shí)間不超過(guò)10年, 企業(yè)估值超過(guò)10億且未上市的初創(chuàng)企業(yè). 據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院最新統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示, 2018年全球共有獨(dú)角獸企業(yè)429家, 其中, 中國(guó)擁有202家, 數(shù)量位居世界第一, 占比47.09%. 2018年中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的總估值為7446億美元, 折合人民幣約5萬(wàn)億元, 占全國(guó)GDP的5.55%左右[1].

企業(yè)為了從外部環(huán)境中獲得經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì), 呈現(xiàn)不同的空間分布特征. 國(guó)外對(duì)企業(yè)空間分布的研究較早, 韋伯的工業(yè)區(qū)位論是后來(lái)諸多工業(yè)區(qū)位理論賴以發(fā)展的經(jīng)典法則[2-3]. 影響企業(yè)空間布局的因素, 除了經(jīng)濟(jì)因素外, 還包括政策、技術(shù)、知識(shí)、創(chuàng)新、制度等因素[4]及企業(yè)家的行為因素, 例如經(jīng)營(yíng)水平、個(gè)人偏好及決策者的信息占有量等[5]. 此外, 為獲得最大利潤(rùn), 企業(yè)在空間分布上往往形成集聚發(fā)展態(tài)勢(shì)[3]. 集聚過(guò)程中創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源進(jìn)行整合, 并形成了特定的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境[6-7]. 例如王琛等[8]以信息產(chǎn)業(yè)為例, 發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集群對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用. 趙新正等[9]發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)90年代以來(lái), 上海外資企業(yè)表現(xiàn)出明顯的郊區(qū)化和向近郊區(qū)局部地區(qū)集聚的特征. 林娟等[10]實(shí)證發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)新企業(yè)的入駐具有強(qiáng)大的吸引力. 地理位置和歷史優(yōu)勢(shì)是集聚的起始條件[11], 隨著社會(huì)的不斷發(fā)展, 傳統(tǒng)區(qū)位因子的影響逐步減弱[9], 信息技術(shù)的進(jìn)步改造著商業(yè)運(yùn)行模式和企業(yè)的組織模式, 并導(dǎo)致企業(yè)明顯的空間重組[12], 區(qū)位因子出現(xiàn)“軟化”趨勢(shì)[13]. 劉衛(wèi)東等[14]以諾基亞星網(wǎng)工業(yè)園為例, 揭示基于信息技術(shù)的集聚可以有效削減庫(kù)存和增加靈活性. 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)有明顯的創(chuàng)新溢出效應(yīng)[15]. 總的來(lái)說(shuō), 影響企業(yè)空間分布的因素包括經(jīng)濟(jì)因素、政治政策因素、社會(huì)文化因素、企業(yè)集聚因素、信息技術(shù)因素及企業(yè)家的行為因素等.

隨著信息和科技的不斷發(fā)展, 獨(dú)角獸企業(yè)迅猛發(fā)展, 其企業(yè)估值高, 發(fā)展速度快, 在一定程度上能夠帶動(dòng)城市及相關(guān)區(qū)域的發(fā)展. 楚天驕等[16]發(fā)現(xiàn)獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布高度集中于北上深杭, 且主要集聚于國(guó)家高新區(qū). 胡峰等[17]發(fā)現(xiàn)獨(dú)角獸企業(yè)總部?jī)A向于設(shè)置在產(chǎn)業(yè)政策比較好的城市. 并且獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布往往會(huì)受到外部城市環(huán)境的影響, 如新經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和高素質(zhì)人口規(guī)模[16], 增長(zhǎng)潛力和融資環(huán)境[18]等.

目前關(guān)于獨(dú)角獸企業(yè)的系統(tǒng)研究尚少, 中國(guó)地域面積遼闊, 各地區(qū)的資源稟賦、地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平等方面存在差異[19], 不同地區(qū)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布和驅(qū)動(dòng)要素存在差異. 通過(guò)對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布特征進(jìn)行分析, 探討新經(jīng)濟(jì)時(shí)代下, 獨(dú)角獸企業(yè)空間分布的驅(qū)動(dòng)要素, 為引導(dǎo)獨(dú)角獸企業(yè)合理布局, 各等級(jí)城市創(chuàng)新發(fā)展提供依據(jù), 促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展.

1 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

獨(dú)角獸企業(yè)名錄數(shù)據(jù)來(lái)源于我國(guó)科技部火炬中心和長(zhǎng)城戰(zhàn)略咨詢發(fā)布的《中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)研究報(bào)告》, 由于2014年和2015年該機(jī)構(gòu)未發(fā)布名錄, 通過(guò)整理2016年、2017年獨(dú)角獸企業(yè)名錄, 查閱相關(guān)資料確定2014年、2015年中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)名錄. 城市相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自2015~2018年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》, 并結(jié)合十三五規(guī)劃劃分城市群進(jìn)行整理匯總.

1.2 研究方法

1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(Standard Deviational Ellipse, SDE)可以有效地反映地理要素的整體空間結(jié)構(gòu)分布特征[20], SDE方法以中心、長(zhǎng)軸、短軸、方位角為基本參數(shù), 長(zhǎng)軸為空間分布最多的方向, 短軸為空間分布最少的方向.

表1 影響?yīng)毥谦F企業(yè)空間分布的變量情況

1.2.2 Logit回歸模型

(1)模型構(gòu)建. 面板數(shù)據(jù)(Panel Data)能同時(shí)分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù), 因此本文選取面板數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)樣本. Logit回歸模型是以事件發(fā)生概率的形式提供結(jié)果, 通過(guò)模型可以判斷某事件相對(duì)于參照事件的發(fā)生概率[21], 其參數(shù)估計(jì)采用的是最大似然法. 表達(dá)式如下:

(2)指標(biāo)設(shè)定. 獨(dú)角獸企業(yè)集聚分布在高發(fā)展水平城市, 其分布與多種社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素有關(guān). 城市規(guī)模的不斷擴(kuò)張, 為獨(dú)角獸企業(yè)空間分布提供了土地和發(fā)展空間; 優(yōu)越的城市經(jīng)濟(jì)狀況會(huì)吸引獨(dú)角獸企業(yè)的布局和發(fā)展; 城市工業(yè)基礎(chǔ)對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布具有吸引力. 城市的社會(huì)化要素包含人口規(guī)模、收入、教育水平等, 是獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力. 本文以全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)分布(1=有獨(dú)角獸企業(yè); 0=無(wú)獨(dú)角獸企業(yè))和獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量水平作為因變量; 將自變量分為城市用地變量、城市經(jīng)濟(jì)變量、城市工業(yè)變量和城市社會(huì)化變量四大類(表1).

2 中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布格局演變分析

2.1 中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)總體分布特征

總體上中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布不平衡, 主要分布在東部地區(qū), 且集中在長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀三大城市群, 中西部地區(qū)分布較少, 由沿海向內(nèi)陸逐漸遞減. 2018年, 長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀城市群獨(dú)角獸企業(yè)總量分別達(dá)到了70、28、84家, 占全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)總量的34.65%、13.86%、41.58%, 中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)總體呈集聚分布的空間格局.

利用ArcGIS自然斷裂法, 根據(jù)獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量, 可將我國(guó)城市劃分為5個(gè)等級(jí)(表2), 一級(jí)城市有51~100家獨(dú)角獸企業(yè), 二級(jí)城市有21~50家, 三級(jí)城市有6~20家, 四級(jí)城市有1~5家, 五級(jí)城市沒(méi)有獨(dú)角獸企業(yè)分布. 全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)主要分布在北京, 2014年有42家, 占全國(guó)總量的51.22%; 2015年以來(lái), 北京獨(dú)角獸企業(yè)迅速增加, 由二級(jí)上升為一級(jí), 且保持穩(wěn)定增長(zhǎng)趨勢(shì). 北京是我國(guó)政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心, 良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍和寬松的政策環(huán)境, 有利于獨(dú)角獸企業(yè)的孵化. 但2015年以來(lái), 北京與全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)總量之比不斷下降, 這與其他城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升有關(guān). 上海和杭州是長(zhǎng)三角城市群的核心城市, 2014~2018年兩地獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量穩(wěn)定上升, 上海由三級(jí)城市上升至二級(jí)城市, 并穩(wěn)居全國(guó)第二, 杭州由第四等級(jí)城市發(fā)展為三級(jí)城市, 杭州獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量少于上海, 但2016年以來(lái)其獨(dú)角獸企業(yè)總估值遠(yuǎn)高于上海(表3), 杭州有我國(guó)估值排名第一的獨(dú)角獸企業(yè)—–阿里巴巴, 2018年阿里巴巴的估值約為1500億美元, 超過(guò)上海跟深圳的總估值, 同時(shí)杭州獨(dú)角獸企業(yè)中, 有7家是阿里巴巴孵化的, 阿里巴巴的發(fā)展帶動(dòng)著杭州獨(dú)角獸企業(yè)及整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.

表2 獨(dú)角獸企業(yè)視角下城市等級(jí)分類情況

注: 括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)為該等級(jí)城市獨(dú)角獸企業(yè)總數(shù)與全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)總量之比.

表3 2014~2018年中國(guó)主要城市獨(dú)角獸企業(yè)的數(shù)量及總估值狀況

中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)分布具有高等級(jí)城市指向性, 主要因?yàn)楦叩燃?jí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高, 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境好、高科技人才眾多, 同時(shí)又有國(guó)家政策的支持, 有利于獨(dú)角獸企業(yè)的集聚發(fā)展, 且其集聚程度呈不斷加強(qiáng)的趨勢(shì).

2.2 中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)空間擴(kuò)展特征

根據(jù)中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)重心移動(dòng)軌跡(圖1). 2014~2018年中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布范圍不斷向外擴(kuò)張, 影響范圍逐漸擴(kuò)大, 但總體來(lái)說(shuō), 呈現(xiàn)平穩(wěn)發(fā)展的特征. 其重心主要在南北方向移動(dòng), 東西方向上移動(dòng)幅度較小. 5年來(lái), 我國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的重心整體上移動(dòng)了0.3個(gè)經(jīng)度, 1個(gè)緯度, 且重心移動(dòng)速度呈現(xiàn)先加速后變緩的移動(dòng)特征.

圖1 2014~2018年中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓及重心演變

根據(jù)中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓演變軌跡的圖1所示, 2014~2018年中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布相對(duì)集中, 集中在東部沿海地區(qū), 華北和長(zhǎng)三角地區(qū)一帶. 5年來(lái), 空間分布范圍有所擴(kuò)大, 2014~ 2016年獨(dú)角獸企業(yè)的SDE相對(duì)一致, 變化幅度較小; 2017~2018年獨(dú)角獸企業(yè)的SDE有明顯的位置移動(dòng), 主要是向南移動(dòng).

總體來(lái)說(shuō), 獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布范圍相對(duì)集中, 總體呈向南發(fā)展趨勢(shì). 這與長(zhǎng)三角、珠三角城市群獨(dú)角獸企業(yè)總數(shù)占全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)總量比不斷上升, 京津冀城市群獨(dú)角獸企業(yè)總數(shù)與全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)總量比不斷下降有關(guān), 在一定程度上, 促使2014~2018年中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布總體向南移動(dòng), 且呈現(xiàn)出明顯的空間擴(kuò)張趨勢(shì).

3 獨(dú)角獸企業(yè)空間分布特征的驅(qū)動(dòng)要素分析

3.1 全國(guó)層面驅(qū)動(dòng)要素分析

從全國(guó)層面出發(fā), 選取1獨(dú)角獸企業(yè)分布(1=有獨(dú)角獸企業(yè); 0=無(wú)獨(dú)角獸企業(yè))作為因變量. 根據(jù)變量分類設(shè)定了5個(gè)模型, 模型1~模型4對(duì)不同類型的變量進(jìn)行分類回歸, 模型5對(duì)所有變量進(jìn)行了回歸, 回歸結(jié)果見(jiàn)表4.

3.1.1 城市用地變量

城市建設(shè)用地面積在1%置信水平上顯著為正, 而城市建設(shè)用地占市區(qū)面積比重不顯著. 相對(duì)于沒(méi)有獨(dú)角獸企業(yè)的城市來(lái)講, 有獨(dú)角獸企業(yè)的城市建設(shè)用地面積大1.020倍(Exp(0.020)=1.020), 可見(jiàn)城市的發(fā)展與城市建設(shè)用地面積之間具有相互關(guān)系, 即其面積大小對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)的區(qū)位選擇具有顯著的引導(dǎo)效應(yīng). 隨著城市化的不斷發(fā)展, 城市建設(shè)用地面積不斷增加, 大量財(cái)富、人口、信息等要素在城市集聚, 能夠吸引獨(dú)角獸企業(yè)集聚發(fā)展.

3.1.2 城市經(jīng)濟(jì)變量結(jié)果

在模型2中, 除了科學(xué)技術(shù)支出、地區(qū)生產(chǎn)總值和實(shí)際利用外資金額在5%置信水平上顯著為正外, 其他變量均不顯著. 且3個(gè)經(jīng)濟(jì)變量指標(biāo)對(duì)因變量的作用程度比較相近, 影響程度排序?yàn)榈貐^(qū)生產(chǎn)總值>科學(xué)技術(shù)支出>實(shí)際利用外資金額. 獨(dú)角獸企業(yè)主要出現(xiàn)在高新技術(shù)領(lǐng)域, 區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展具有顯著的推動(dòng)作用.

表4 全國(guó)城市獨(dú)角獸企業(yè)空間分布的驅(qū)動(dòng)要素分析

注: 1) 1%水平上的顯著程度, 2) 5%水平上的顯著程度, 3) 10%水平上的顯著程度.

3.1.3 城市工業(yè)變量

城市工業(yè)基礎(chǔ)是影響?yīng)毥谦F企業(yè)空間分布的重要要素之一. 模型3中, 規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)在1%置信水平上顯著正相關(guān), 規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)合計(jì)在5%置信水平上顯著為正. 相對(duì)于無(wú)獨(dú)角獸企業(yè)的城市來(lái)講, 有獨(dú)角獸企業(yè)城市的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)多1倍左右(Exp(0.001)=1.001), 其固定資產(chǎn)合計(jì)高3.586倍(Exp(1.277)=3.586). 工業(yè)基礎(chǔ)越好的城市能提供優(yōu)良的基礎(chǔ)設(shè)施、現(xiàn)代化服務(wù)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)及服務(wù).

3.1.4 城市社會(huì)化變量

模型4中, 在崗職工平均人數(shù)和平均工資在1%置信水平上的顯著正相關(guān). 在崗職工平均工資狀況代表著城市居民的生活水平狀況, 平均工資越高, 人民生活水平越高, 為獨(dú)角獸企業(yè)的發(fā)展提供消費(fèi)市場(chǎng). 年末平均人口為10%置信水平上的負(fù)相關(guān), 有獨(dú)角獸企業(yè)城市的年末平均人口是無(wú)獨(dú)角獸企業(yè)城市的0.996倍(Exp(-0.004)=0.996), 年末平均人口越多, 在一定程度上可能會(huì)形成人口壓力, 加劇城市的基礎(chǔ)設(shè)施壓力.

3.2 各城市群層面驅(qū)動(dòng)要素分析

我國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布不平衡, 區(qū)域之間存在著較大發(fā)展差異. 由于個(gè)別城市獨(dú)角獸企業(yè)樣本量過(guò)少, 無(wú)法進(jìn)行計(jì)算, 所以從城市群角度出發(fā), 選擇長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群、成渝城市群、山東半島城市群、長(zhǎng)江中游城市群、遼中南城市群, 檢驗(yàn)獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量與城市各指標(biāo)之間的相互關(guān)系. 模型擬合優(yōu)度2的平均值大于0.9(表5), 最終模型顯示對(duì)因變量解釋效果較好.

長(zhǎng)三角城市群獨(dú)角獸企業(yè)的數(shù)量主要受到教育支出占公共財(cái)政支出的比重影響. 在長(zhǎng)三角地區(qū), 著名的高等院校眾多, 教育支出的比重也相應(yīng)增加, 說(shuō)明獨(dú)角獸企業(yè)的發(fā)展對(duì)人才培養(yǎng)具有較強(qiáng)依賴性. 科學(xué)技術(shù)支出占公共財(cái)政支出的比重呈顯著負(fù)相關(guān), 其系數(shù)為-33.358, 表明科學(xué)技術(shù)支出的增加并沒(méi)有帶來(lái)獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量的增加, 可能跟長(zhǎng)三角城市群缺乏獨(dú)角獸企業(yè)的專項(xiàng)科學(xué)技術(shù)支出有關(guān), 難以發(fā)揮科技的刺激效應(yīng).

公共財(cái)政支出、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)對(duì)珠三角城市群獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量有顯著的正向影響. 其中, 規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額影響最大(PRO系數(shù)為1.194), 即其利潤(rùn)總額每增加1000億元, 獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量增加1.194家. 電子信息產(chǎn)業(yè)、智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)等是珠三角城市群的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè), 可解釋為隨著珠三角城市群產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展, 獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量也在不斷的增加. 普通高等學(xué)校數(shù)對(duì)珠三角城市群獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量的負(fù)向影響最大, 其系數(shù)為-0.481. 相對(duì)于長(zhǎng)三角、京津冀城市群, 珠三角城市群高等院校較少, 人才資源處于相對(duì)劣勢(shì), 這可能導(dǎo)致珠三角城市群獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于長(zhǎng)三角和京津冀城市群.

表5 各城市群獨(dú)角獸企業(yè)空間分布的驅(qū)動(dòng)要素分析

注: (1) 1) 1%水平上的顯著程度, 2) 5%水平上的顯著程度, 3) 10%水平上的顯著程度; (2)長(zhǎng)三角城市群劃分依據(jù)《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》, 珠三角城市群劃分依據(jù)《珠三角城市群協(xié)調(diào)發(fā)展規(guī)劃(2014~2020)》, 京津冀城市群劃分依據(jù)《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》, 成渝城市群劃分依據(jù)《成渝城市群發(fā)展規(guī)劃》, 山東半島城市群劃分依據(jù)《山東半島城市群總體規(guī)劃》, 長(zhǎng)江中游城市群劃分按照《長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》, 遼中南城市群劃分按照《遼中南城市群發(fā)展規(guī)劃》.

公共財(cái)政支出、教育支出占公共財(cái)政支出的比重、在崗職工平均人數(shù)對(duì)京津冀城市群獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量具有顯著影響, 其中教育支出占公共財(cái)政支出比重的影響顯著高于其他因素的影響. 在京津冀城市群中, 獨(dú)角獸企業(yè)集中分布在北京, 北京科研高校眾多, 教育支出占比大, 2017年北京教育支出為955.7億元, 占公共財(cái)政支出的14%, 尤其是北京中關(guān)村, 高校科研院所眾多、高端人才集聚等, 極大地促進(jìn)了獨(dú)角獸企業(yè)的培育與發(fā)展.

近年來(lái)成渝城市群獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量不斷的增加, 其獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量受到實(shí)際利用外資金額的正向影響. 地區(qū)生產(chǎn)總值、普通高等學(xué)校數(shù)與獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系. “一帶一路”倡議和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展, 為成渝城市群獨(dú)角獸企業(yè)的培育與發(fā)展提供了機(jī)遇, 但與東部城市群相比, 成渝城市群的經(jīng)濟(jì)和教育水平相對(duì)落后, 除成都和重慶兩大城市外, 其他城市高等院校較少, 地區(qū)生產(chǎn)總值較低, 在一定程度限制了成渝城市群獨(dú)角獸企業(yè)的發(fā)展.

4 結(jié)論與建議

本文選取獨(dú)角獸企業(yè)作為研究對(duì)象, 從全國(guó)城市和各城市群這兩個(gè)尺度來(lái)探究獨(dú)角獸企業(yè)的空間分布及驅(qū)動(dòng)要素, 主要結(jié)論如下:

(1)2014~2018年全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)迅速增長(zhǎng), 但地區(qū)分布不平衡. 總體上, 獨(dú)角獸企業(yè)呈現(xiàn)明顯的階梯狀分布特征, 集中分布在長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群及京津冀城市群, 由沿海向內(nèi)陸?yīng)毥谦F企業(yè)數(shù)量逐漸遞減, 其空間分布總體向南移動(dòng), 呈現(xiàn)出明顯的空間擴(kuò)張趨勢(shì).

(2)從全國(guó)城市層面看, 在崗職工平均工資是影響全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)空間分布的主要驅(qū)動(dòng)要素. 全國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的形成和發(fā)展主要靠企業(yè)自身孵化, 高度依賴于城市的消費(fèi)市場(chǎng)和消費(fèi)者, 在崗職工平均工資代表人民的生活水平, 對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)的空間布局影響重大.

(3)從各城市群層面看, 人才資源和教育水平是城市群獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展的共同驅(qū)動(dòng)要素, 但不同城市群的驅(qū)動(dòng)要素存在差異. 長(zhǎng)三角城市群獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)是教育資源集聚, 但缺乏政府專項(xiàng)資金支持; 良好的工業(yè)集聚為珠三角城市群獨(dú)角獸企業(yè)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ), 但其人才資源處于相對(duì)劣勢(shì); 京津冀城市群依靠首都經(jīng)濟(jì)圈為獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展提供了良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境, 但獨(dú)角獸企業(yè)主要集中在北京, 可能會(huì)加劇北京地區(qū)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng).

上述研究結(jié)果可以為全國(guó)、各地區(qū)政府及相關(guān)部門制定相關(guān)政策提供參考.

(1)重視科技對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)的促進(jìn)作用. 設(shè)立專項(xiàng)資金和補(bǔ)貼政策支持獨(dú)角獸企業(yè)的科技創(chuàng)新, 加大對(duì)獨(dú)角獸企業(yè)的研發(fā)支持. 同時(shí), 應(yīng)重視對(duì)獨(dú)角獸知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù).

(2)重視教育和人才資源在發(fā)展培育獨(dú)角獸企業(yè)中發(fā)揮的作用. 要繼續(xù)加強(qiáng)教育支出和高等院校的建設(shè), 增加創(chuàng)新型人才的規(guī)模與質(zhì)量. 同時(shí)也要加強(qiáng)與其他地區(qū)高等院校、科研機(jī)構(gòu)的溝通交流, 提升高校的科研能力和營(yíng)造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍.

(3)各級(jí)政府要重視獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展的頂層設(shè)計(jì). 搭建獨(dú)角獸企業(yè)的綠色服務(wù)通道, 提供“一企一策”的量身定制服務(wù); 營(yíng)造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境及市場(chǎng)氛圍, 合理規(guī)劃建設(shè)獨(dú)角獸企業(yè)產(chǎn)業(yè)園區(qū), 培育獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展所需的獨(dú)特“生態(tài)鏈”.

[1] 前瞻產(chǎn)業(yè)研究院. 2018年中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)背后行業(yè)分布與企業(yè)成長(zhǎng)趨勢(shì)報(bào)告[EB/OL]. [2020-06-08]. https:// bg.qianzhan.com/report/detail/1902131623391241.html?v=title#.

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Spatial distribution and driving factors of unicorn enterprises in China

WANG Yicheng1, CHEN Lulu2, LIN Xiongbin2, GE Yajun2

( 1.Pan Tianshou School of Architecture and Art Design, Ningbo University, Ningbo 315211, China; 2.Faculty of Geography Science and Tourism Culture, Ningbo University, Ningbo 315211, China )

Unicorn companies are an important driving force of new economies and an important indicator to measure regional innovation and development. However, the spatial distribution of unicorn enterprises is unbalanced. Using the spatial econometric model, this paper analyzes the spatial distribution characteristics of unicorn enterprises in China from year 2014 to 2018, and uses Logit panel regression model to empirically study the driving factors of spatial distribution of unicorn enterprises. The results show that: (1) Chinese unicorn enterprises are mainly distributed in the eastern region, and the number of unicorn enterprises is gradually diminishing along the route from coastal areas to inland areas; (2) The spatial distribution of unicorn enterprises in China is expanding outward, and the influence sphere is gradually spreading, and the overall development trend is “Southward”; (3) The influence of urban economic variables and urban social variables acts as the most significant determinants on the spatial distribution of unicorn enterprises; (4) The driving factors of unicorn enterprises in different urban agglomerations varies. Human resources and education level are the common driving factors for the development of unicorn enterprises in urban agglomerations.

unicorn enterprise; spatial distribution characteristics; driving factors; China

F124.1

A

1001-5132（2021）01-0070-08

2020?09?08.

寧波大學(xué)學(xué)報(bào)（理工版）網(wǎng)址: http://journallg.nbu.edu.cn/

浙江省科技廳軟科學(xué)研究計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目（2019C25013）.

王益澄（1962－）, 男, 浙江寧波人, 教授, 主要研究方向: 城市發(fā)展與規(guī)劃. E-mail: wangyicheng@nbu.edu.cn

（責(zé)任編輯 章踐立）