一、前言
新創企業(start-up)有助於促進或型塑新興產業,進而靠著破壞性創新與嶄新商業模式,帶來革命性的變化與經濟利益,並引導全球經濟和社會發展。然而多數的新創企業未必具有創新內涵,僅有極少數如獨角獸企業[1]享有高經濟社會影響力。獨角獸企業為典型的創新創業典範,可用以衡量一地的創業生態體系的良莠,呈現當地的創業文化優勢,以做為評估區域創業生態系的間接績效指標。
根據CB Insights 的定義,定義獨角獸企業主要包含兩個條件:首先是維持私營企業身分,未公開發行也未申請在任何交易所上市掛牌;其次是企業估值超過10億美元。中國獨角獸企業的定義,參考較有系統性建立獨角獸排行榜名單的胡潤研究院之定義,納入指2000 年後成立、價值 10 億美元以上的全球未上市公司的獨角獸企業。
在過去十年中,中國獨角獸企業數量顯著增加。在新技術和商業模式的推動下,這些企業逐漸成為當地日常生活中不可或缺的一部分。儘管歷經美中貿易戰和新冠肺炎疫情的衝擊,中國2020年在全球獨角獸企業表現仍亮眼,以CB Insights於2021年6月的全球704大獨角獸企業統計來看 ,美國共有371個獨角獸企業,以數量計居全球第一;中國以138家獨角獸企業排名第二,美中兩國的獨角獸企業合計共占總數約72%。中國獨角獸企業家數的成長快速,象徵其創業環境已顯現出部分優勢。
獨角獸企業在許多國家地區性的分布並不均衡,突顯出不同地區的創業生態系存在顯著落差,中國的獨角獸企業亦有同樣的發展趨勢,大量聚集於特定地區與產業部門。由於中國經濟有其特殊條件,獨角獸企業於創業階段過程的區域背景條件與地方創業生態系統的高度結合。
除此之外,現有研究多集中以描述性方法探討獨角獸企業的興起,但仍少有掌握其驅動因素 (Bock and Hackober 2020)。部分研究指出,獨角獸企業的發展顯然是由市場主導,並非具體政策直接影響所致;然而,間接政策或對經營環境的支持似乎非常重要,例如減稅、對中小企業的資金扶持、打造大學或研究中心等衍生基礎設施等 (Simon 2016)。中國具有促進獨角獸企業發展的獨特優勢,涵蓋創業生態系統、政策支持以及獲取資金挹注、人力資本、創新和企業家投入等條件,並受惠於高投資報酬率與龐大內需市場,吸引全球資本家投資中國獨角獸企業。
但值得注意的是,在中國獨角獸生態崛起後,近期中國政府將「共同富裕」列為重點任務,鎖定反壟斷和防止資本無序擴張,以及強調財富的重新分配。此後提出一系列產業整改措施,恐連帶限制獨角獸企業發展。例如,中國國務院反壟斷委員會於2021年2月7日,頒布《關於平臺經濟領域的反壟斷指南》;以及國家市場監管總局也進一步於2021年8月17日再釋出《禁止網路不正當競爭行為規定》的徵求意見稿,針對互聯網巨頭「滴滴出行」、食品外賣平臺「美團」以及互聯網龍頭「騰訊」等大型民營企業提出整改。相關動作突顯政策重點針對網路平臺業者,希冀剝離並管控網路金融平臺的跨業經營模式,要求金融管理部門回歸本業,斷開支付與其他金融產品的不當連結。另一方面亦須強化工業硬實力、建立產業自主,平定發展失衡的平臺經濟。
本文首先以2020年的統計數據描述中國獨角獸企業於地區、產業分布與樣貌;其次,分析近年中國獨角獸企業的產業集中趨勢與大量浮現的可能因素;其三探討中國獨角獸企業地方集中趨勢,以及深圳的創新系統之樣貌。最後,總結前述兩項趨勢以及中國推動「共同富裕」背後邏輯,如何影響獨角獸企業的發展。
二、 中國獨角獸企業的產業集中領域分析
中國對獨角獸企業的重視較晚起步,2015年方陸續有相關機構提出非正式調查統計。其中,又以胡潤研究院的調查最具系統性,自2017年12月首度發布《2017胡潤大中華區獨角獸指數》(Hurun Greater China Unicorn Index 2017),此後每年均定期公布相關調查。據此,本研究後續分析係使用胡潤研究院發布之獨角獸企業清單 。
本研究進一步探討2020年中國區域獨角獸企業的產業布局樣態,按照胡潤全球獨角獸榜的24項產業分類,根據其家數和估值呈現於表4-1與表4-2。本文試將中國獨角獸企業的布局區域分為四大區,上海、北京、南京-杭州、大灣區(廣州、深圳與香港)以及其他城市,再進一步以產業領域別計算,用以呈現獨角獸企業在不同區域與產業的分布結構差異。
表4-1 2020年中國獨角獸企業領域與區域分布:企業個數
領域 | 上海 | 北京 | 南京杭州 | 大灣區 | 合計* | |||||
量* | 比重 (%) | 量* | 比重 (%) | 量* | 比重 (%) | 量* | 比重 (%) | 量* | 比重 (%) | |
人工智慧 | 3 | 6.4 | 13 | 14.0 | 1 | 3.2 | 2 | 6.1 | 21 | 9.3 |
大數據 | 1 | 2.1 | 3 | 3.2 | 1 | 3.2 | 0 | 0.0 | 7 | 3.1 |
生物科技 | 1 | 2.1 | 2 | 2.2 | 1 | 3.2 | 1 | 3.0 | 6 | 2.7 |
企業服務 | 1 | 2.1 | 2 | 2.2 | 1 | 3.2 | 1 | 3.0 | 6 | 2.7 |
共享經濟 | 3 | 6.4 | 9 | 9.7 | 1 | 3.2 | 0 | 0.0 | 14 | 6.2 |
物流 | 3 | 6.4 | 4 | 4.3 | 1 | 3.2 | 4 | 12.1 | 16 | 7.1 |
社交媒體 | 0 | 0.0 | 4 | 4.3 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 4 | 1.8 |
金融科技 | 3 | 6.4 | 5 | 5.4 | 5 | 16.1 | 5 | 15.2 | 18 | 8.0 |
消費品 | 4 | 8.5 | 1 | 1.1 | 0 | 0.0 | 2 | 6.1 | 7 | 3.1 |
健康科技 | 3 | 6.4 | 8 | 8.6 | 2 | 6.5 | 2 | 6.1 | 16 | 7.1 |
區塊鏈 | 0 | 0.0 | 1 | 1.1 | 0 | 0.0 | 1 | 3.0 | 2 | 0.9 |
教育科技 | 4 | 8.5 | 6 | 6.5 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 10 | 4.4 |
軟體服務 | 3 | 6.4 | 5 | 5.4 | 3 | 9.7 | 1 | 3.0 | 13 | 5.8 |
雲計算 | 0 | 0.0 | 1 | 1.1 | 2 | 6.5 | 0 | 0.0 | 3 | 1.3 |
傳媒娛樂 | 5 | 10.6 | 5 | 5.4 | 2 | 6.5 | 1 | 3.0 | 14 | 6.2 |
新材料 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 1 | 0.4 |
新能源 | 1 | 2.1 | 0 | 0.0 | 1 | 3.2 | 0 | 0.0 | 2 | 0.9 |
新能源汽車 | 3 | 6.4 | 2 | 2.2 | 3 | 9.7 | 1 | 3.0 | 12 | 5.3 |
新零售 | 0 | 0.0 | 2 | 2.2 | 0 | 0.0 | 5 | 15.2 | 9 | 4.0 |
遊戲 | 0 | 0.0 | 1 | 1.1 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 1 | 0.4 |
電子商務 | 9 | 19.1 | 16 | 17.2 | 7 | 22.6 | 5 | 15.2 | 39 | 17.3 |
網路安全 | 0 | 0.0 | 1 | 1.1 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 1 | 0.4 |
數位科技 | 0 | 0.0 | 1 | 1.1 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 1 | 0.4 |
機器人 | 0 | 0.0 | 1 | 1.1 | 0 | 0.0 | 2 | 6.1 | 3 | 1.3 |
總計 | 47 | 100 | 93 | 100 | 31 | 100 | 33 | 100 | 226 | 100 |
註:*含上海、北京、南京杭州與大灣區以外獨角獸企業;**以獨角獸企業估值為權重。
資料來源:整理自胡潤研究院發布2020年《胡潤全球獨角獸榜》。
表4-2 2020年中國獨角獸企業領域與區域分布:企業估值(億人民幣)
領域 | 上海 | 北京 | 南京杭州 | 大灣區 | 合計* | |||||
量**
| 比重 (%) | 量** | 比重 (%) | 量** | 比重 (%) | 量** | 比重 (%) | 量** | 比重 (%) | |
人工智慧 | 280 | 3.1 | 1,930 | 7.3 | 100 | 0.6 | 270 | 4.3 | 2,750 | 4.6 |
大數據 | 70 | 0.8 | 210 | 0.8 | 100 | 0.6 | 0 | 0.0 | 550 | 0.9 |
生物科技 | 100 | 1.1 | 140 | 0.5 | 70 | 0.5 | 70 | 1.1 | 480 | 0.8 |
企業服務 | 100 | 1.1 | 170 | 0.6 | 70 | 0.5 | 70 | 1.1 | 480 | 0.8 |
共享經濟 | 470 | 5.1 | 4,910 | 18.5 | 100 | 0.6 | 0 | 0.0 | 5,580 | 9.4 |
物流 | 540 | 5.9 | 1,140 | 4.3 | 1,900 | 12.3 | 410 | 6.6 | 4,700 | 7.9 |
社交媒體 | 0 | 0.0 | 7,820 | 29.5 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 7,820 | 13.1 |
金融科技 | 3,200 | 34.9 | 480 | 1.8 | 10,850 | 70.0 | 1,810 | 29.0 | 16,340 | 27.4 |
消費品 | 410 | 4.5 | 70 | 0.3 | 0 | 0.0 | 440 | 7.1 | 920 | 1.5 |
健康科技 | 970 | 10.6 | 1,090 | 4.1 | 470 | 3.0 | 170 | 2.7 | 2,770 | 4.6 |
區塊鏈 | 0 | 0.0 | 300 | 1.1 | 0 | 0.0 | 140 | 2.2 | 440 | 0.7 |
教育科技 | 370 | 4.0 | 1,240 | 4.7 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 1,610 | 2.7 |
軟體服務 | 490 | 5.3 | 1,380 | 5.2 | 210 | 1.4 | 100 | 1.6 | 2,250 | 3.8 |
雲計算 | 0 | 0.0 | 140 | 0.5 | 200 | 1.3 | 0 | 0.0 | 340 | 0.6 |
傳媒娛樂 | 580 | 6.3 | 640 | 2.4 | 340 | 2.2 | 200 | 3.2 | 1,900 | 3.2 |
新材料 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 100 | 0.2 |
新能源 | 70 | 0.8 | 0 | 0.0 | 70 | 0.5 | 0 | 0.0 | 140 | 0.2 |
新能源汽車 | 600 | 6.5 | 400 | 1.5 | 310 | 2.0 | 300 | 4.8 | 1,850 | 3.1 |
新零售 | 0 | 0.0 | 200 | 0.8 | 0 | 0.0 | 520 | 8.3 | 860 | 1.4 |
遊戲 | 0 | 0.0 | 100 | 0.4 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 100 | 0.2 |
電子商務 | 920 | 10.0 | 2,530 | 9.6 | 720 | 4.6 | 440 | 7.1 | 4,750 | 8.0 |
網路安全 | 0 | 0.0 | 200 | 0.8 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 200 | 0.3 |
數位科技 | 0 | 0.0 | 1,300 | 4.9 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 1,300 | 2.2 |
機器人 | 0 | 0.0 | 100 | 0.4 | 0 | 0.0 | 1,300 | 20.8 | 1,400 | 2.3 |
總計 | 9,170 | 100 | 26,490 | 100 | 13,980 | 100 | 6,240 | 100 | 59,630 | 100 |
註:*含上海、北京、南京杭州與大灣區以外獨角獸企業;**以獨角獸企業估值為權重。單位為億人民幣。
資料來源:整理自胡潤研究院發布2020年《胡潤全球獨角獸榜》。
首先,藉由觀察中國獨角獸企業的家數與估值,可發現其獨角獸企業主要布局的8個產業包括:電子商務、人工智慧、教育科技、金融科技、物流、健康科技、共享經濟與傳媒和娛樂產業。此8個產業在2020年分別占中國獨角獸企業70.4%總家數與78.8%總估值。
其次,根據前述中國獨角獸於區域分布與產業優勢之分析,可歸納以下發現:就產業特性來看,中國獨角獸企業多集中於以民眾需求為目標市場的互聯網商業應用領域,且聚集於少數優勢區域。其中,先進製造業領域的獨角獸企業家數偏少,且區域布局也較分散。對於此現象,Lazarow (2020) 指出中國獨角獸企業主要具有「邊疆創新者」(frontier innovator) 的特色─身處矽谷等科技中心之外,並採取非傳統的偏好策略。在區域科技與資源相對不足下,其獨到的成功模式,源於提供當地市場所需的問題解決方案,與開發滿足當地市場需求。
進一步而言,各區域獨角獸企業的產業布局樣態,單純以家數來看雖無顯著差異,但若由其所屬產業的獨角獸企業估值而言,則出現顯著差異。此意味,不同區域的獨角獸企業,各有其產業部門擅長優勢。
不過,從中國的獨角獸企業榜單分析,其仍多停留在商業模式創新,而非產業技術創新,代表近年商業模式創新若能有效解決中國產業痛點或滿足當地市場空白,即可在短期內引發市場格局巨變而異軍突起;但技術的創新卻需要更長時間、更多資金投入,還需承擔研發失敗的風險。因此,追求短期投資回報的商業模式創新,可能為中國市場較能接受的投資項目。同時可觀察到,中國的百度、阿里巴巴、京東、騰訊等少數超級明星標竿企業,透過槓桿其國內規模市場、高利潤和自然壟斷,以及過去較為寬鬆的監管環境,創造以有限資產致富加速匯集資金的「公式」。中國新興科技企業套用此一「公式」大量培育出獨角獸企業,多採用如數位平臺等創新應用模式,在短時間內有效達到高估值。
另一方面,前述互聯網巨型企業亦扮演戰略投資者 (Corporate Venture Capital) 的角色,目前阿里巴巴和騰訊分別孵化阿里雲和騰訊雲,主要關注大數據和雲端服務;京東旗下的京東物流則聚焦人工智慧、倉儲機器人等。中國的互聯網巨型企業以其內部資源,培育相關領域創新企業,有其多角化經營與發展的企圖。但值得注意是,前述企業雖持續加大研發投資,但是其研發支出占比,仍大幅落後Google、Amazon等全球領先互聯網公司的創新投入。
三、中國獨角獸企業的區域聚集現象
(一)獨角獸企業的區域布局
中國獨角獸企業快速崛起,多仰賴龐大的內需市場成為發展優勢[2]。然而,不同城市群的獨角獸企業存在顯著差異,主要緣於當地人才的品質和數量、創新環境、政府政策[3]、平臺型企業的孵化能力等。金融、科技與人才資源為發展獨角獸企業的共同驅動要素,而中國僅有少數城市同時擁有這些關鍵資源。因此,北京、上海、深圳等少數城市作為中國的頂級金融中心,同時亦兼具高科技領域新創企業的重鎮;而城市群人力資本外溢和市場整合,更塑造了中國區域創業空間聚集的優勢。
就獨角獸設立總部之區位觀察,2020年前六大獨角獸聚集城市依序為北京、上海、杭州、深圳、南京與廣州,占全中國獨角獸數量比重達88.06%(表3)。這些區域的人才、新型創投資金和創新資源較為豐沛的少數先進都市。大致而言,在空間分布上,獨角獸企業數量總體由沿海向內陸、由北京向「南」逐漸遞減。
表4-3 2020年中國獨角獸企業城市布局
城市 | 個數 | 比重(%) |
1.北京 | 93 | 41.15 |
2.上海 | 47 | 20.80 |
3.杭州 | 20 | 8.85 |
4.深圳 | 20 | 8.85 |
5.南京 | 11 | 4.87 |
6.廣州 | 8 | 3.54 |
香港 | 5 | 2.21 |
其他* | 22 | 9.71 |
合計 | 226 | 100 |
註:成都、青島、重慶、天津、武漢、金華、長沙、桐鄉、張家口、清遠、紹興、無錫、貴陽、新鄉,與嘉興等。
資料來源:整理自胡潤研究院發布2020年《胡潤全球獨角獸榜》。
承此資訊可知,中國獨角獸企業多集中在互聯網相關的多元運用等新興行業。北京、上海、深圳、杭州等地創新系統具資源集中優勢,且具有豐厚的金融、科技與人才資源,成為獨角獸企業的主要集聚地,催生許多與數位科技相關的新興行業或原創性新行業,但相對而言先進製造領域獨角獸企業數量較少。
(二)獨角獸企業地方創新系統:深圳為例
深圳相對於其他地區更有能力孵育先進製造領域獨角獸企業,2020年深圳擁有20家獨角獸公司,除了著名的無人機製造商大疆科技 (DJI) 外,尚有柔宇科技 (Royole Corp.)、優必選 (UBTECH Robotics) 與碳雲智能 (Icarbonx) 等著名新創企業。柔宇科技是以史丹佛大學 (Stanford University) 的科技研究為基礎開發和製造柔性顯示器;優必選為機器人開發與製造商;碳雲智能則是基於人工智慧在數據分析中的應用,提供健康管理服務。
深圳之所以在獨角獸企業孵化上更為成功,主要原因是其具有獨特的生態系統,提供新創企業在「創意」設計、開發、融資、人力資源開發、市場拓展、材料採購、生產管理等流程的支持,有效將創意轉化為業務。特別是對於硬體新創企業而言,這樣的生態系統是製造能力的關鍵來源,形成支撐眾多新創企業成長的生態系統。(見圖4-1)
圖4-1 深圳創新生態系
另一方面,深圳的「加速器」在支持新創公司發揮作用,有效連接所需支持營運啟動過程所需的資源,涵蓋從資金、產品開發、設計和銷售,到IPO和併購的各個方面。以深圳為例,當地Hax Accelerator 和 RocketSpace 兩個加速器表現最成熟。當地加速器廣泛使用商展和其他類似活動促銷新創企業,以便與相關投資、營運參與者建立或擴展網絡聯繫。加速器協助新創公司所建構的網絡關係,是支撐與加速深圳新創與獨角獸企業發展的關鍵因素 (Suzuki and Branch 2018)。
四、結語
近年產業科技的獨角獸企業受到大量的關注,通常是年輕且具有高市值的企業。一般而言,多數獨角獸企業是以資訊科技為核心。本研究發現,中國獨角獸企業除了生態系統完善與否的因素,導致區域高度聚集外,在產業部門也有高度集中的現象。較為特別的是,與歐美獨角獸企業在產業布局的差異上,中國獨角獸企業在網路企業有亮眼成就,尤其是透過數位網路平臺的創新應用為其主要商業營運模式,但先進製造業表現尚不突出。此現象主要歸因於中國在科技與創新資源相對短缺下,轉而運用本身龐大內需市場動能的策略選擇,加上百度、阿里巴巴、京東、騰訊等巨型網路企業以雄厚的資源培育新創企業,達到多角化經營的目的,為中國獨角獸企業特有的成功模式提供充足的養分。
2020年雖經歷了新冠肺炎疫情衝擊,但獨角獸企業並未將其視為對公司影響最大的外部因素,反而是強化監管的措施引起獨角獸企業的擔憂。根據普華永道2020年的調查顯示[4],新冠疫情僅對38%的受調獨角獸企業視為重大影響,位居第七 (張磊, 符績勳 et al. 2021);甚至有51%的企業認爲其積極影響大於負面影響。然而,中國獨角獸企業認為未來1-3年對企業影響最大的主要因素依序包括政策與監管、數據安全與隱私保護,可看出當前中國推動的「共同富裕」與強監管政策不可避免對平臺型獨角獸企業帶來衝擊。例如中國外賣平臺巨頭美團於2021年4月遭到中國國家市場監管總局的反壟斷調查,其於2021年8月時表示現階段無法預測調查結果,但可能會被要求改變商業慣例或處以高額罰款。
習近平多次強調「共同富裕」意在鞏固民眾對執政合法性的支持,並調整30多年來改革開放政策經驗,從偏向美式經濟發展模式,轉向帶有社會經濟的德國模式,預期將加大干預企業營運與社會分配,協助當局解決貧富不均的問題。然而,「三次分配」所造成的「運動式」號召捐款行為,將對中國科技業產生廣泛影響,排擠可支配再運用之營收,阻礙企業未來的創新及營收成長。此外,中國參考的矽谷型的科技創業模式受各界的關注,但似乎忽略大量非科技、非資通訊與非平臺經濟企業的重要性 (Lehmann, Schenkenhofer et al. 2018)。過去中國為促進創業動能,推動各項「雙創」與「互聯網+」政策亦關照獨角獸企業的發展,但獨角獸企業無法完全取代隱形冠軍企業的角色。預期中國更著重於推動「共同富裕」與強監管下,政策思維將朝向「德國模式」,扶植製造業隱形冠軍企業,強化工業硬實力、扶植自主供應鏈以替代外國技術,創造更多就業機會,亦有平衡產業發展過於傾向平臺經濟的意味。
註釋
[1] 2013年美國Cowboy Venture 創辦人Aileen Lee指出,要在新創型企業中找出未來能夠成長至市值10億美元的公司,就像要在森林中找到獨角獸一樣困難。區域獨角獸企業數量未必是創業產出的良好指標,主要由於許多地區的獨角獸企業產出為零 。
[2]普華永道中國獨角獸CEO調研,2020,下載自:https://www.pwccn.com/zh/entrepreneurial-and-private-business/unicorn-ceo-survey-2020.pdf。2020年10月至2021年1月期間,普華永道結合問卷調研、面對面訪談、數據模型分析和文本分析四種方式開展調研。共有100餘家超過11個行業的獨角獸企業高管回復調研問卷,20餘家企業參加了面對面深入訪談。
[3]例如,2018年2月28日下午,監管層對券商作出指導:若有生物科技、雲計算、人工智能、高端製造在內的四個行業獨角獸,應立即向發行部報告,符合相關規定者可以實行即報即審。這就意味著,上述四個領域的獨角獸不用排隊,只需要兩三個月就可以審核完畢。同期,深交所、上交所也要對“獨角獸”企業上市開設綠色通道。
[4]普華永道於2020年10月至2021年1月期間,結合問卷調研、面對面訪談、數據模型分析。共有100餘家超過11個行業的獨角獸企業高管回覆調研問卷,20餘家企業參加了面對面深入訪談。參與調研的受訪企業主要來自於上海(32%)、北京(29%)、深圳(12%)、杭州(7%)、廣州(5%)。36%的受訪企業高管是董事長或CEO,38%擔任CFO職務。
參考文獻
- Bock, C. and C. Hackober (2020). 'Unicorns—what drives multibillion-dollar valuations?' Business Research 13(3): 949-984.
- Lazarow, A. (2020). 'Beyond silicon valley.' Harvard Business Review.
- Lehmann, E. E., J. Schenkenhofer and K. Wirsching (2018). 'Main Street Entrepreneurship and Hidden Champions: A Question of the Context of Human Capital Investment.' Available at SSRN 3104760.
- Lu, Y., Q. Meng and Y. Cai (2018). 'Research on the Relationship between R & D Investment and Corporate Value of “Unicorn” Companies: Based on the Financial Flexibility of Artificial Intelligence Company Data.' Open Journal of Business and Management 6(4): 953-962.
- Simon, J. P. (2016). How to catch a unicorn. European Commission JRC Technical Reports,.
- Suzuki, M. and S. Branch (2018). Shenzhen’s Rising Startup Companies~What’s happening in the Silicon Valley of China? South China – Asia Business Report. Hong Kong Corporate Banking Department No.1, Mizuho Bank, Ltd. China ASEAN Research & Advisory Section.
- 投中研究院 (2021). 投中統計:2020年中國VC/PE市場數據分析報告. 投中研究院.
- 張磊, 符績勳, 鄺子平, 朱嘯虎 and 劉芹 (2021). 普華永道中國獨角獸CEO調研2020., 普華永道.