独家|创业故事
2020第六季“创心之路”研究报告正式发布!
前 言
“创心之路”创业数据研究报告是由上海市大学生科技创业基金会于2015年启动。本次报告已经是第六季“创心之路”研究报告。
于是我们2020年“创心之路”研究报告在年初立项时便聚焦在——变化。受疫情和国际形势影响下:
我们的社会资本对行业的促进作用变化
热门行业的转移
政策影响下的行业热点
企业生存现状和要素
数据来源:
这份报告结合了二手数据库数据和一手调研数据,具体包括:
1)投中集团的风险投资数据库(CVsources);
2)2016年创业在上海企业数据库;
3)基金会资助项目数据库;
4)企业调研信息。
目 录
第一部分:2020疫情影响下的资本动态分析 4
1.1融资项目的生存图谱 4
1.1.1 2020年资本主要退出方式特征 5
1.1.2 融资中的行业优势 6
1.2 疫情影响下真正活跃的投资机构 8
1.2.1 产业资本逐渐成为风险投资领域的主力 10
第二部分:热点投资区域和热门行业 12
2.1 2020年各地区风口变化 12
2.2 可视化各地热门行业现状 15
2.2.1 各地区热门行业相对占比 15
2.2.2 基于地理信息的医疗健康行业分析 16
2.2.3 基于地理信息的IT及信息化行业分析 19
2.2.4基于地理信息的互联网行业分析 22
2.2.5基于地理信息的人工智能行业分析 25
第三部分 创业企业生存状态和要素调查 28
3.1 创业在上海生存调查 28
3.1.1初创年份和样本存活率 28
3.1.2 热门行业创业与样本存活率 30
3.2 大学生创业企业生存情况调查 31
3.2.1 资助项目成立年份和生存状态 31
3.2.2 资助项目申请人学位和生存状态 32
第一部分:2020疫情影响下的资本动态分析
1.1融资项目的生存图谱
图1 2017年之前获得天使轮/种子轮项目资本去向
本次研究跟踪了3712个在2017年之前拿到过天使轮或种子轮融资的项目。数据显示,这些项目获得A轮融资的项目有1180个,占有31%。在这1180个拿到A轮融资的项目中,再下一轮B轮融资的项目只有18.39%,约1/5的比例,融资难度明显有所提升,但依旧在风投所能接受的风险范围内。再之后截至2020年8月份,B轮以后再拿到C轮融资的项目只有22个了,只占10%,占总量3712天使事件数的0.59%,获得战略投资并购/收购率约为3.7%,合计初创项目通过融资发展较为成功的为4.3%。
从这张融资项目的融资路径图中可以得出,发现资本如选择通过成功退出而获利,那么绝大多数会投身产业资本,以最终IPO进入上市阶段的企业既少也难。
这些数据我们可以发现,纯商业资本的运作目标和他们扶持的企业发展去向,在2017年之前的中国资本市场依旧以商业资本为主。另一方面,那些以产业发展为融资目的的行业资本,其伴随式长期扶持企业的合作方式也在悄然盛行,之后的数据我们逐步解析。
1.1.1 2020年资本主要退出方式特征
图2 2020年资本退出方式占比特征
为研究融资规律,除了发掘融资时机与行业等,我们也尝试探究资本收益方面的规律和变化,研究发现约67%的项目,是通过战略投资或者并购的方式退出的。具体数字为战略投资占51%,收购占15%,上新三板的是30%,IPO是2%。
2020年的资本退出方式相比之过往存在非常大差异,今年创业企业选择获得战略投资的比例高达92%(在融资行为公示描述中有战略投资标注,多为产业资本)。大量产业资本的活跃和社会资本的低迷构成本年度的风投环境特征。这也是一种信号,揭示企业对未来资本市场的某种预测。
1.1.2 融资中的行业优势
热门行业也就是俗称的“风口”,其所处行业能直接影响融资成功率。2016年,文娱娱乐新媒体项目备受追捧,2017年、2018年区块链概念热遍全国,今年新材料、机器人、半导体受资本关注。融资热门产业一直在变化,而行业的影响始终稳定。
图4 各行业获得各轮融资占比
以上数据显示,融资比例最高的企业服务,天使轮后顺利获得A轮融资的占17.8%,A轮至B轮的占15.7%,即天使轮后的项目有2.6%能融到B轮。与之相比,排名第五的教育,天使轮之后到A轮再到B轮的项目只有0.59%,与企业服务相比就差了5倍。由此可见,越是早期资本受“风口”影响越大,而后期融资阶段难易度还是受行业本身特性影响较大。
业界有人预测未来10年是企业服务年,数字化管理的政策要求以及大数据技术的应用扩大。企业服务领域中创业企业或将获得更多的资本关注。
图5 历年与2020年融资比例前十行业
图6 历年与2020年医疗健康与新工业领域子行业融资占比
通过2020年与历年数据对比来发觉行业热点变化动态:今年融资热点首先是医疗健康,相比历年行业融资项目数量占比,今年提高到25%,增加了1.5倍,今年还有值得关注的是新工业(新制造)。“中国芯”情怀和国际技术垄断压力下,加之国家政策引导,使之成为新的资本热点也在意料之中。
图7 历年与2020年医疗健康领域子行业融资占比
从医疗健康细分领域研究,融资项目集中的在生物技术和制药方面,疫情下面做疫苗、做试剂、做药方面的行业爆发也算社会问题的资本反应。
1.2 疫情影响下真正活跃的投资机构
图8投资机构活跃度排名(全部含2020)
上图所示,真正的活跃机构并不是很多。绝大部分投资行为集中在少数头部机构。而创业者要努力去获得这些资本的认可,或许之后的融资几率会有所提升,这些机构之间的合作也非常频繁(基于2019年投资机构关系研究),更容易把握资本游戏规则和发展脉络。
图9 历年前20%机构的投资项目数量
图10 历年前20%机构的投资项目占比
从数据上看,今年疫情对投资市场的影响并不剧烈,特别是头部机构。数据统计截止2020年8月,融资事件有5146起,推算全年我们预测大概是7700起,这个量级并没有出现想象中断崖式下降现象,较之前至多相差10%以内。
从头部投资机构的活跃度看,也基本上没有太大变化。20%的投资机构投的投资的项目大致上是50%到60%之间,从15年开始53%,然后52%、56%、57%,今年是53%。
图11 2020年与历年各阶段投资机构的投资数量及占比
我们对历年排名前列的机构分层分析发现,在全国1万多家发生过投资行为的机构中,本年度活跃排名前200个机构投了36%,相较于历年数据提升了6%,投资行为更集中,于2016年开始的大量新兴商业资本涌现的趋势相反,或许未来资本市场又将回归顶端优势分布。
1.2.1 产业资本逐渐成为风险投资领域的主力
图12 历年与今年投资领域对比
在风险投资领域,投资机构都有自己的资本通道和倾向领域。从今年数据看,往年稳定的排序发生了显著变化。历年来企业服务投量排名第一的是真格,但今年是腾讯;医疗健康今年是红杉资本;在金融方面腾讯今年投量第一。电子商务领域异军突起的渶策资本。这家投资机构成立于2019年,成立之后发展迅速,其主投项目都是跟新零售有关。
另外一个值得注意的是文娱传媒领域,今年字节跳动活跃度超过腾讯获得该领域第一。整体上我们发现,产业资本通过资本对产业链进行整合,跟传统的风险资本不同,产业资本更希望通过融资去形成以产业+资本的双链生态,从而快速做大。
今年投资机构活跃度行业排名,我们看其变化:
图13 历年与2020年前十投资机构排名及对比
产业资本逐渐成为投资领域的主力军。之前以商业资本为主力的投资/融资是把企业当成一个产品来做的,目的是为了变现、退出,但是今年的变化尤其的明显。从各领域排名来看,历年的排名IDG是排名第一,真格第二,经纬中国第三,但是今年变化很大,红杉中国排了第一,腾讯排到第二,深创投在第三。其中排名提升最大的小米集团、毅达资本。这些资本的共性是带有强大的产业背景,如果按历年排名的话小米才排到50位,今年排到第4;毅达资本原来排到70位,今年排到第5。
在这个行业中会发现以产业整合为目的,所以创业项目要融入到产业链当中去。产业资本会在它整个产业链上下游构建,能够把它整个产业资源共享。产业资本已经成为投资领域的主力军,而且这个趋势在未来几年不会变。
第二部分:热点投资区域和热门行业
经过20余年的飞速发展,风险投资在我国从无到有,成为创新驱动经济发展不可或缺的重要力量。然而不同于其他,风险投资有较强的地域特征。
2.1 2020年各地区风口变化
历年数据研究表明在政策和商业环境影响下,社会资本聚集的行业也会相应变化,也是所谓风口行业,自然其中也存在表现稳健的行业。本次研究中,根据第三方的行业划分标准,我们根据项目内容将每个项目贴上对应的二级行业标签。处理完之后,每个项目只有一个对应的二级行业标签。总体上看,热门地区在投资趋向谨慎保守的同时,不同地区在具体行业热度上呈现出了比较大的差异。
2019年早期融资项目行业分布(北京) 2020年早期融资项目行业分布(北京)
图1-1 2019年、2020年早期融资项目行业分布(北京)
如图4-1所示,在2019年,北京地区出现频次最高的三个二级行业分别是软件、大数据和科学研究和技术服务业。而到了2020年,出现频次最高的二级行业为大数据,然后电子商务、医疗技术、医药行业、信息化服务、高端制造和教育培训等二级行业的相对频次业有所增加。大数据的热度得到了延续增强的同时,也横空出现了一些新的二级热门行业。2020医疗医药行业自然备受关注,同时也发现顶部过度集中行业风口现象平缓化。但北京依旧在互联网数据服务和平台化方面表现突出。
2019年早期融资项目行业分布(上海) 2020年早期融资项目行业分布(上海)
图1-2 2019年、2020年早期融资项目行业分布(上海)
在上海地区,2019年出现频次最高的也是软件、电子商务和科学研究和技术服务。然而在2020年,上海和北京呈现出了显著的差异。医药行业的交易成为上海地区的绝对热门领域,半导体芯片紧随其后。同样外部环境的刺激下,上海本地半导体行业势头迅猛,从这一点我们发现,任何产业发展离不开原有的产业基础和生态环境,尤其在产业体系要求较高的技术应用领域。
2019年早期融资项目行业分布(杭州) 2020年早期融资项目行业分布(杭州)
图1-3 2019年、2020年早期融资项目行业分布(杭州)
不同于北京和上海,杭州地区的热门行业变化相对温和。在2019年,软件行业和电子商务项目占据绝对的地位,大数据和信息化属于第二梯队的热门行业。在2020年,电子商务延续了绝对热度,另外信息化服务反超了软件行业成为第二热门行业。软件和大数据行业成为第二梯队的热门行业。值得注意的是杭州的热门行业有非常强的互联网属性,软件、电子商务和大数据都是属于一级行业互联网的范畴,作为阿里系的大本营难免受到其产业环境影响,电子商务和信息化服务几乎可以作为杭州创业项目的标签。
2019年早期融资项目行业分布(深圳) 2020年早期融资项目行业分布(深圳)
图1-4 2019年、2020年早期融资项目行业分布(深圳)
在热门的风险投资领域,深圳同样也是一个特点鲜明的城市。聚集大量民企工厂一直是广东深圳的产业特征,随着时代的发展和低端制造业生存压力越来越大,可以看出的深圳两大产业基础生态的形成——软件和制造,并逐步走向高科技应用领域。
2019年年早期融资项目行业分布(苏州) 2020年早期融资项目行业分布(苏州)
图1-5 2019年、2020年早期融资项目行业分布(苏州)
在苏州地区,一级行业相对集中,并且一级行业主要集中在IT和信息化、医疗健康和制造业。其他行业的投资基本上可以忽略不计。在2019年半导体和高端制造是最为热门的两个二级行业,不过需要注意的是苏州地区的高端制造并没有显著的聚焦领域(比如深圳的机器人)。而到了2020年,领域分布相对平均,属于大医疗健康领域的医疗器械和医药行业热度有所提升,但是热度和半导体芯片等领域差别也不大,经过这些年的数据研究并未发现苏州在除医药、医疗器械以外存在其他得到大力发展的行业生态圈。而2020年的半导体热点可能是一个新开端,又或是一时之热,我们明年继续跟踪。
2.2 可视化各地热门行业现状
2.2.1 各地区热门行业相对占比
我们统计了热门行业企业融资数据,并结合融资企业的地理注册信息,呈现热门行业创业企业在不同地理区域的聚集现象。
图2 基于行业的风险投资交易事件统计
上图呈现了2018年以来风险投资总量的变化。从交易总量上看,风险投资数量持续走低,但是相对热门行业并没有发生太大的变化。医疗健康、IT及信息化、互联网、制造业一直处于热门前列。2019年、2020年相对排位有轻微的变化,比如医疗健康取代互联网成为最为热门的投资行业,人工智能的地位也在稳定提升。
图3 2019年-2020年地区热门行业融资占比
结合热门行业投资事件的地理信息,我们选取了北京、上海、深圳、杭州和苏州地区的交易,作了一个相对占比分析。如所示,在传统热门投资行业中,各大地区同样显示出了相对的聚集态势。以上海为例,在整个大健康领域投资事件数占比反超了北京,而在制造业和人工智能方面与北京的差距相对比较大。
2.2.2 基于地理信息的医疗健康行业分析
我们对热门的投资行业的细分领域进一步分析。如下图8所示,在整个大医疗健康行业板块中,一共有6个细分板块,分别是医药行业、医疗服务、医疗技术、医疗器械、医疗信息化和医疗健康其他。其中医药行业、医疗器械、医疗服务和医疗技术项目占据绝对优势。在医疗信息化行业中,只有不到120个项目获得了风险资本的投资。
图4 风险投资交易在医疗健康行业细分领域分布
综合投资年份和具体的投资阶段数据分析,下图分别呈现了2018年、2019年和2020年医疗健康6个二级子行业的投资交易数量以及不同投资阶段的交易数量。与整体大趋势类似,原有占据主导地位的医药行业、医疗器械、医疗技术和医疗服务绝对交易数量和早期投资相对占比都呈现了下降的趋势。但是在医疗信息化行业,虽然整体交易量也是在下降,但是早期投资占比却出现了轻微的逆势上扬态势。
图5-1 2018年医疗健康行业项目细分
图5-2 2019年医疗健康行业项目细分
图5-3 2020年医疗健康行业项目细分
结合被投项目的地理信息和地图,我们对大医疗健康行业的投资情况作了基于地理信息的可视化处理,做了热点地图。在大医疗健康行业,创业热点主要集中在京津地区、长三角和珠三角地区。另外,在成都、西安、武汉、长沙和合肥等城市也出现了一定程度的产业聚集现象,只不过在规模上还是和三大区域有一定的差距。
聚焦在这三大区域,我们对比了北京、上海、杭州、苏州和深圳在医疗健康行业二级子行业的相对热度。尽管上海在医疗健康行业的总体热度上要比北京高,是全国第一。但是从二级行业细分领域进一步统计分析发现,和其他地区相比上海的优势主要体现在医药行业、医疗器械和医疗信息化,而在医疗服务和医疗技术方面虽然也很强势,但是优势并不明显。
图6 医疗健康行业细分行业项目统计
图11呈现了医疗健康行业在上海地区的创业热度分布,作为全国在医疗健康行业最为热门的创业区域,创业项目遍布了所有的区县。但是从下图我们也可以看到,医疗健康产业创业现出了非常明显的创业聚集现象。热度表现最为突出的是张江高科地区和漕河泾开发区,上海健康医学院附近的医疗健康创业园区紧随其后。
图7 上海市医疗健康行业创业项目热点地图
2.2.3 基于地理信息的IT及信息化行业分析
在IT及信息化行业板块中,同样有6个细分板块,分别是软件、信息化服务、半导体芯片、硬件、IT服务和IT及信息化其他。软件、信息化服务、半导体芯片为主要投资行业,其他3个子行业相对热度都比较低。
图8 风险投资交易在IT及信息化行业细分领域分布
结合投资年份和具体的投资阶段数据分析,下图分别呈现了2018年、2019年和2020年IT及信息化6个二级子行业的投资交易数量以及不同投资阶段的交易数量。占据主导的软件、信息化服务和半导体芯片3个二级子行业在创业投资热度在过去三年都是排名前三位,不过这3个子行业之间的相对热度变化较大,2020年的表现最为明显,信息化服务和半导体芯片的投资热度有赶超软件的趋势。从项目相对占比来看,2018年和2019年基本保持一致,在2020年,信息化服务和半导体芯片急剧上升;但是在三大主要的二级子行业中,早期投资的相对占比都呈现下降的趋势。
图9 IT及信息化二级子行业项目细分
对于IT及信息化行业,与大医疗健康行业类似,京津地区、长三角和珠三角地区是该行业创业热门地区,在成都、西安、武汉、长沙和合肥等城市也出现了一定程度的IT及信息化产业创业活动聚集现象。该行业的创业活动在青岛、济南、重庆和厦门等地也较为活跃。
图10 IT及信息化行业细分行业项目统计
上海地区在IT及信息化行业中总的投资交易量相对占比为27%,仅次于北京地区(32%),领先于深圳(20%)、杭州(14%)和苏州(7%)。从二级细分行业来看,半导体芯片在上海的热度相对于其他地区遥遥领先,为全国第一,其他二级子行业都是排名第二。
图11 上海市IT及信息化行业创业项目热点地图
在上海市内,IT和信息服务行业的项目地理分布与医疗健康创业项目的地理分布有一定的重合度。张江高科和漕河泾开发区不仅是医疗健康创业的热门区域,还聚集了不少在IT和信息服务行业的创业项目。除了这两个区域之外,在市内各区也零星出现了围绕在一些产业园区的项目聚集现象。
2.2.4基于地理信息的互联网行业分析
互联网行业的二级细分行业较多,一共有8个,分别是网络游戏、移动互联网、社交社区、电子支付、电子商务、大数据、共享经济和互联网其他。电子商务和大数据是互联网行业的绝对热门子领域,为第一梯队。其他二级领域和第一梯队的热门领域在交易数量上差距比较大。
图12 风险投资交易在互联网行业细分领域分布
对比2018年、2019年和2020年互联网行业8个二级子行业的投资交易数量以及不同投资阶段的交易数量。占据主导的大数据和电子商务2个二级子行业在创业投资热度在过去三年都是稳居前两位。不过这2个子行业之间的相对热度呈现出了变化趋势,2020年大数据相关的投资项目已经在绝对数量上超过了电子商务。
图13 2018、2019、2020年互联网细分行业融资阶段
相对于IT及信息化行业与大医疗健康行业,京津地区、长三角和珠三角地区在互联网行业的相对热度优势有所减弱,互联网创业投资项目在我国经济相对发达地区呈现出来的是百花齐放的趋势。
相对而言,上海地区在互联网行业中总的投资交易量相对占比为28%,仅次于北京地区(37%),领先于深圳(13%),杭州(17%)和苏州(5%)。从细分行业来看,网络游戏在上海的热度要领先于其他地区,排名第一,其他二级子行业都是落后于北京,排名第二。其中在大数据这一细分领域,和北京的差距最为明显,总的投资交易量为北京地区的50%左右。
图14 互联网行业细分行业项目统计
在上海市内,互联网行业的项目地理分布与医疗健康和IT和信息服务行业有显著的区别。第一,互联网行业创业项目主要集中在浦西地区。第二,互联网项目在市区的活跃度也要高于其他行业。比如杨浦、徐汇和静安区都是互联网行业热门创业区域。
图15 上海市互联网行业创业项目热点地图
2.2.5基于地理信息的人工智能行业分析
人工智能行业包含硬件、应用及平台、基础技术、视觉技术、语音技术和人工智能其他6个二级子行业。其中应用及平台和硬件相对热门,在过去3年各自有超过200个创业项目获得商业资本的青睐,而其他二级子行业的融资项目都没有超过100项。
图16 风险投资交易在人工智能行业细分领域分布
结合投资年份和具体的投资阶段数据分析,在过去三年在人工智能行业各子行业的热度没有发生太大的变化。其中语音技术总体交易量变化不大,但是在整个大行业交易量下降的趋势下,显得相对热度反而有轻微上升的趋势。另外人工智能行业总体的早期阶段投资相对占比也呈现出了下降的趋势。
2018年
2019年
2020年
图17 人工智能行业细分变化
不同于IT及信息化行业,互联网与大医疗健康行业,人工智能行业的热点边界非常清晰,基本集中在经济相对发达地区的省会城市和该区域经济发达城市,具体包括京津地区、长三角和珠三角地区创业热门地区,也包含成都、西安、武汉、长沙、合肥、青岛、重庆和厦门等地。离开这些地区,基本上看不到获得过商业风险投资的创业项目。
上海地区在人工智能行业中总的投资交易量相对占比为22%,虽然也是仅次于北京排在第二位,但是和北京41%的占比差距比较大。另外与排名第三的深圳(20%)差距也很细微。而在应用及平台和硬件两大热门领域绝对数量已经落后于深圳排名第三。
图18 人工智能行业细分行业项目统计
在上海市内,人工智能创业企业和其他热门行业相比明显热度较低,另外也没有明显的创业企业聚集现象,创业项目较为零散地分布在上海市的各个区县。
图19 上海市人工智能行业创业项目热点地图
第三部分 创业企业生存状态和要素调查
3.1 创业在上海生存调查
3.1.1初创年份和样本存活率
为了去探究成立年限对于存活率的影响,我们将样本根据成立年份分别进行存活率统计。对于成立于2012年的企业,意味着进入我们样本数据库的时候已经成功存活4年。对应的成立于2013年、2014年和2015年的样本企业,已经存活3年、2年和1年。从下图的变化,成立于2014年和2015年的企业的存活率低于全样本的平均存活率,之后的存活率相对较高并且稳定。另外不同行业存活率之间也存在着些许差异,但是对于初创企业成立的前两年是对应的“死亡窗口”,和前述机会分析部分的“投融资窗口”基本一致,一面是天堂,一面是地狱。
图1-1 成立年份与存活率(2012年)
图1-2 成立年份与存活率(2013年)
图1-3 成立年份与存活率(2014年)
图1-4 成立年份与存活率(2015年)
3.1.2 热门行业创业与样本存活率
图2 热门行业与存活率
根据风险投资热度,我们将创业行业区分为热门行业和非热门行业。因为“创业在上海”的企业样本都属于前十大热门的风险投资行业,为了对比“热门行业”和“非热门行业”创业的存活率,我们人为地将前四大行业定义为“热门行业”,将后排相对靠后的行业定位为“非热门行业”。如上图所示,相对较为热门的行业除了2012年的样本,所有其他年份的热门行业创业企业项目的存活率反而比非热门行业的存活率低。先入优势效应明显。
3.2 大学生创业企业生存情况调查
3.2.1 资助项目成立年份和生存状态
图3 资助项目成立年份和存活率
结合样本企业的成立年限进一步分析,图14呈现了不同样本的存活率。横轴为基金会资助企业的成立年限(2020减去企业成立年份),纵轴是资助项目的数量,橙色曲线计算的是企业存活率。在2014年之前成立的企业因为样本数过少的缘故,参考价值不大。而在2014年至2019年间成立的资助企业,虽然随着成立时间的增加,生存率有所下降,但是下降幅度非常有限。基金会资助的项目存活率较高。进一步统计其盈利状态显示,成立于2016年之后的样本企业,盈利企业占比稳中有升,从成立第二年的59%到成立第四年的73%。
图4 资助项目成立年份和盈利状态
3.2.2 资助项目申请人学位和生存状态
图5 资助项目申请人学位分布
资助项目申请人最后学位分布如上图所示,本科和硕士研究生学位的申请者占比最高。专科学位、MBA学位和博士学位的申请人占比相对较低,但是绝对数量也相当可观。结合申请人项目生存数据,我们发现(如图17所示),尽管教育程度对于创业项目的生存率影响差别不大,但是有一个明显的趋势是随着申请人学位程度的升高,创业企业的生存率是下降的趋势。当然这其中一个可能的解释是学历越高,创业者的机会成本相对也较高。使得在创业过程中,一旦发现项目并不如预期顺利成长,就会及时中止项目。
图6 资助项目申请人学位和创业项目生存率
最后,我们根据项目申请资助时创始人的读书状态,将样本企业分为在在读生创业和毕业之后再创业,结果显示在读状态下创业项目的存活率和毕业之后再创业存在显著差异。在所有的统计项目中在读生创业项目的存活率为75%,而毕业之后再创业的项目存活率超过85%。
图7 申请人在读状态下创业和项目生存率