
独角兽企业是科技创新企业的重要代表,也是推动高质量发展、开辟新领域新赛道并塑造新动能新优势的新兴引擎。近年来,独角兽企业作为引领科技创新与新兴产业变革的重要力量,已成为国家创新驱动发展战略中的重点培育对象。2024年5月,习近平总书记在企业和专家座谈会上关注我国独角兽企业发展问题;同年10月,工业和信息化部宣布将建立全国统一、部省联动的独角兽企业培育体系;2025年《政府工作报告》进一步提出:“支持独角兽企业、瞪羚企业发展,让更多企业在新领域、新赛道跑出加速度。”在中长期规划明确导向的基础上,年度政策文件进一步作出延续性部署。2026年3月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》强调:“培育独角兽企业。”2026年《政府工作报告》再次提出将独角兽企业培育作为重点任务之一。持续强化的政策导向,彰显了独角兽企业在国家创新体系和产业布局中的战略地位。
“独角兽企业”概念于2013年提出,通常指成立不超过10年、估值超过10亿美元且尚未上市的创新型企业,并自2014年起在中国逐渐被广泛使用。近年来,“新质生产力”概念为独角兽企业研究提供了新的理论视角,强调以科技创新为核心驱动力,通过颠覆性技术突破与新型生产要素组合推动生产力跃升(周文和许凌云,2023)。独角兽企业因兼具创新能力与高成长潜力,被视为新质生产力的重要承载体。作为具备强大创新能力和巨大成长潜力的企业群体,独角兽企业也是衡量国家和地区创新能力与创新生态的重要风向标,并在提升国际竞争力和区域竞争力方面具有重要意义(解树江,2022)。
在这一背景下,学术界对独角兽企业的研究持续深化,研究视角也由早期基于估值与成立时间的静态界定,逐步拓展至对其动态成长特征与战略行为的系统考察。普遍观点认为,独角兽企业兼具高成长性、高风险性与高创新性:通常在短期内迅速扩大市场份额并吸引大量资本关注(De Massis等,2016),成长路径对外部资本与政策环境具有较强依赖(张岭等,2021),并常通过技术创新或商业模式创新实现跨越式发展(Trabucchi等,2019)。相关研究进一步指出,独角兽企业的涌现往往是高影响力熊彼特式创业在特定环境中累积的结果,依赖区域制度供给、营商条件与创新生态的系统性支撑(Henrekson和Sanandaji,2020;朱秀梅等,2024)。随着分析视角的延展,研究逐渐从静态要素归纳转向生命周期和阶段演进的动态讨论,开始强调不同成长阶段关键任务和驱动因素的侧重变化,以及由此产生的增长和治理特征差异。总体而言,既有研究在多个领域取得进展,但整体仍分散于不同学科与理论传统之中,尚缺乏对多维因素内在联系的结构化整合,难以形成清晰的研究图谱与统一解释框架。鉴于此,本文首先结合文献计量与内容分析方法梳理现有研究,运用软件绘制知识图谱,以呈现研究主题的演化脉络与结构特征;其次,系统归纳不同视角下促进独角兽企业成长的核心概念与作用逻辑,形成更为清晰的综合认识;最后,在上述基础上提出未来值得进一步探索的研究议题。
本文的主要贡献在于:第一,系统梳理了国内外关于独角兽企业成长的主要研究脉络,从企业家精神与创业团队特征层面、创新与商业模式层面、战略与组织协同层面、资本与金融环境层面、制度与创新生态层面以及独角兽企业成长阶段六个维度对现有成果进行了综合归纳,构建了较为完整的理论分析框架,弥补了既有研究视角分散、层次交叉不清的问题。第二,本文对不同研究路径之间的逻辑关联进行了辨析,揭示了独角兽企业成长研究从单维度解释向多维度融合的演进趋势,厘清了内生因素与外部环境在成长机制中的相互作用,为后续研究提供了更具系统性的整合思路。第三,从研究方法论与未来议程出发,本文对独角兽企业成长研究中存在的理论碎片化与实证不足问题提出了改进方向,建议构建可比较、可验证的理论框架,并为后续研究独角兽企业成长理论提供新的思路与方向。
二、文献收集与计量分析(一)文献收集
本文采用系统性文献综述方法梳理独角兽企业成长理论的现有研究。首先,本文以“Unicorn”为主要关键词在Web of Sience(WoS)核心合集数据库中进行文献搜索。同时以“独角兽企业”为主要关键词在中国知网CSSCI数据库中检索中文文献。在获取初步结果后,对研究领域、文献类型和期刊等级进行限定,筛选后获得英文文献80篇以及中文文献71篇。随后,为严格控制所选文献的质量,通过阅读标题、摘要与研究结论,根据研究主题对初步检索到的151篇文献进行进一步筛选,剔除不符合独角兽企业成长理论主题的文章。最后,对符合主题的文献中引用的参考文献进行追溯并补充遗漏文献,并结合研究主题补充了部分具有代表性的相关文献,共获得重要文献94篇,文献筛选流程见图1。
|
| 图 1 文献筛选流程 |
(二)论文发表趋势
从年度文献发表趋势来看,2015年至2025年8月1日,关于独角兽企业的研究总体呈现出先快速上升,后阶段性波动但稳中有升的发展趋势(详见图2)。早期(2015—2017年)相关研究稀少,在国内外尚处于萌芽阶段。2018年起发表数量显著增长,至2019年达到第一个高峰(总计15篇),其中中文文献增长尤为迅速,体现出中国学术界对独角兽企业关注度的迅速提升。2020—2022年间,尽管年发表总量有所波动,但英文文献数量持续走高,说明国际学术界逐渐加强了对该议题的理论探索与实证研究。2024年出现研究高峰(21篇),尤其是英文文献发表数量达到13篇,为历年最高,反映出独角兽企业研究的全球化趋势以及理论拓展力度的进一步加大。独角兽企业作为新经济发展的典型样本,其相关研究受政策倡导、资本市场变化以及科技创新浪潮的多重驱动,呈现出从萌芽话题走向学术主流的演化趋势,也预示着未来仍有丰富的理论空间与现实意义亟待深入拓展与挖掘。
|
| 图 2 发文趋势图 |
(三)热点研究领域
为深化对独角兽企业成长研究主题结构与演进脉络的识别,本文基于中英文文献的高频关键词共现网络(图3、图4)进行对比解读,并据此为后文综述结构提供依据。英文图谱呈现高连通、强嵌套的网络形态:以“unicorns”为核心主题,“innovation”在网络中呈现较强的枢纽性,与“entrepreneurship”“venture capital”“governance”“strategy”“business model”“digital platforms”“ecosystem”等多个主题群落保持密集共现与交叉连接,从而在不同聚类之间发挥桥接作用。这表明国外研究在相对成熟的学术共同体中实现了持续积累,不同议题之间存在较强的互引与概念衔接,研究往往在同一问题域内同步讨论创新、创业行为、风险投资与治理战略等要素之间的关联。就热点演变而言,英文网络中与“digital platforms”“ecosystem”“policy”“sustainability”等相关的连接更为活跃,显示研究关注点在经典主题之外,进一步延伸至平台生态、制度约束与可持续议题,并与治理和战略主题保持紧密联动。
|
| 图 3 国外文献高频关键词共现知识图谱 |
|
| 图 4 国内文献高频关键词共现知识图谱 |
相较之下,中文图谱以“独角兽企业”为中心呈辐射结构,中心节点与“培育路径”“资本市场”“科技金融”“创新生态系统”“新质生产力”“高成长创业”等主题连接更突出,但不同主题团块之间的横向连接相对稀疏,网络整合度弱于英文图谱。这一结构表明国内研究更多以政策与实践问题为牵引,围绕培育体系、金融支持与区域生态等展开专题化讨论,跨主题的理论对接仍在形成过程中。值得注意的是,中文图谱中“大数据”“社会网络分析方法”“画像分析”等方法性关键词出现局部聚集,提示国内研究正在由规范性阐释逐步走向数据化识别与经验检验。总体而言,英文图谱的紧密网络反映出较强的跨主题整合能力与理论累积路径,中文图谱的辐射形态则体现出以培育与政策议题为核心的研究取向与阶段性扩展特征;这也提示国内研究在借鉴国际框架的同时,有必要更系统地纳入中国制度环境、产业周期与资本退出约束等情境因素,以提升整合程度与解释力度。
三、独角兽企业成长理论主要研究领域及其进展独角兽企业的成长并非单一因素推动的结果,而是一个由多维力量共同作用的复杂过程。与普通初创企业相比,独角兽企业不仅需要在极短时间内实现规模扩张和估值跃升,还必须在技术、资本、组织与制度等多个方面保持协同(解树江,2023)。这意味着独角兽企业的高速成长依赖于多层次驱动因素的耦合,包括创业者个体特质与团队能力的作用、技术突破与商业模式创新的支撑、战略选择与组织机制的配合、资本力量的持续注入,以及制度环境和创新生态的外部支持。只有在这些要素相互嵌套、动态匹配的条件下,独角兽企业才能突破成长瓶颈,实现跨越式发展。与此同时,成长阶段研究为上述要素提供了动态视角,使研究能够在不同阶段框架下讨论要素作用的侧重变化及其组合差异,从而更细致地刻画独角兽企业成长过程中的关键转换与阶段性特征,并提升对独角兽企业高速成长差异性的解释力度。
(一)企业家精神与创业团队特征
在独角兽企业成长研究中,个体层面的驱动因素通常被视为影响其高速成长的重要内生因素。现有研究通常聚焦于创始人与高管的背景特征,强调其在战略决策与成长路径塑造中的关键作用。解树江(2020)提出“异质型企业家精神”是独角兽企业成长的关键要素之一。这种异质型体现在创新、超凡的想象、宏大的格局和钢铁般的意志等方面。顾建平和邓荣霖(2020)提出“企业家灵性资本”概念,指出信念体系、文化价值与冒险精神构成了创业者独特的精神资本,这种内在力量不仅影响了企业家在关键时刻的判断与取舍,也塑造了独角兽企业的战略取向与成长韧性。创始人的个体特质在很大程度上也决定了新创企业成长为“独角兽”所需的时间,这种影响既体现在个人经验与资源整合能力上,也体现在决策风格与风险偏好的差异上(Kotha等,2022)。
随着研究的推进,焦点逐渐从单一的个人特质转向更具组织性的高管团队结构。郑健壮和吴文雯(2020)发现,性别多样性能提升企业的创新氛围,促使企业更愿意承担风险并尝试新路径;团队垂直异质性在战略选择与风险收益权衡中也具有重要作用(周启微和邵剑兵,2022)。这些发现表明,高管团队的结构性特征不仅会改变企业内部的创新氛围,还会通过影响战略偏好而直接作用于企业的成长速度与质量。在团队特征研究的基础上,研究重点进一步延伸至能力配置与成长速度的关系。Jha等(2024)提出创始团队双元能力概念,强调同时具备探索性活动(创新、试验)与利用性活动(效率、执行)的团队更容易加快企业成长速度,其中探索性技能的推动作用尤为突出。这一发现表明企业需要在突破性创新与稳健性执行之间保持动态平衡。
在特质与能力研究的基础上,行为学与心理学的视角逐渐被引入独角兽企业成长理论研究。Abatecola等(2022)指出,独角兽企业的高速成长不仅是理性战略的结果,更与创业者的一系列认知偏差密切相关。过度自信使创业者敢于承担常规企业回避的高风险,可用性偏差导致其过度依赖既往经验,而确认偏差则强化了固有信念与战略路径。这些偏差在决策过程中可能相互强化,从而使扩张更趋激进,并为理解企业在资本市场与产品市场中呈现的高估值、快扩张、高风险特征提供了行为学解释线索。Zankl和Grimes(2024)提出责任型创业理念,强调创业者个人价值观与伦理意识在独角兽企业成长中的核心作用。责任导向的创业者在战略制定与资源配置中,会主动平衡经济回报与社会责任,将利益相关者纳入成长过程,前瞻性地识别并管控潜在的社会与环境风险。这表明高速成长需要价值观与责任意识的约束与引导,独角兽企业只有在实现经济扩张的同时兼顾社会责任,才能获得长期的合法性与可持续发展基础。
综上,企业家特质与高管团队结构被普遍视为独角兽企业快速成长的重要内生因素,但不同研究的解释重点存在差异(参见表1):一类研究基于经济学的完全理性视角,强调团队异质性与双元能力带来的机会识别与资源配置优势,认为其有助于提升战略选择与组织执行效率;另一类研究从行为金融学与认知心理学角度出发,指出过度自信、确认偏差等心理偏差可能推动高风险投入与非线性扩张,并伴随估值偏离风险。这种视角的多元化丰富了内生动力的解释维度,但现有研究在方法与情境适用性上存在局限。特质变量难以直接观测,实证研究往往依赖替代测度,且可能受事后归因与样本选择偏差影响,从而削弱结论的稳健性。且现有研究多以高度成熟的市场环境为隐含前提,将企业家能力更多视为与纯粹市场与技术的匹配。结合中国制度与产业环境,企业成长常与产业培育体系及多主体协作网络相伴随,本土化研究有必要推进概念界定与测量的情境化拓展,并加强对理性决策与行为偏差两类解释的对照与衔接。
| 代表文献 | 研究焦点 | 对独角兽企业成长的启示 |
| 解树江(2020) | 异质型企业家精神 | 独角兽企业成长的关键要素之一 |
| 顾建平和邓荣霖(2020) | 企业家灵性资本 | 精神与文化资本是成长的深层动力 |
| Kotha等(2022) | 创始人决策风格与风险偏好 | 创始人特征影响企业成长为“独角兽” |
| 郑健壮和吴文雯(2020) | 高管团队性别多样性 | 多样性增强创新氛围与风险承担 |
| 周启微和邵剑兵(2022) | 高管团队垂直异质性 | 组织异质性提升战略灵活性 |
| Jha等(2024) | 创始团队双元能力 | 能力结构直接决定成长速度 |
| Abatecola等(2022) | 创业者认知偏差 | 非理性认知导致快速扩张并放大风险 |
| Zankl和Grimes(2024) | 责任型创业 | 责任导向提升合法性与持续性 |
(二)技术创新与商业模式创新
独角兽企业的高速成长普遍依赖于创新能力的持续驱动,其核心路径既包括技术突破,也涵盖知识转化与商业模式重构。颠覆性技术作为独角兽企业的立身之本与核心壁垒,源于科学原理上的新突破、新组合或新应用,能够重构传统产业与价值网络,并推动社会技术体系的跃迁升级。余维臻等(2021)的研究表明,在后发情境下,企业往往能够通过低端颠覆或新市场颠覆实现跨越式发展,说明“独角兽”的形成并不仅仅源于技术本身的突破,更取决于企业能否在特定环境下将创新战略与资源配置有效匹配。环境适配因而成为触发成长的重要前提,也为后续的技术与模式创新提供了现实基础。围绕技术创新的作用,专利申请数量被视为企业创新能力的关键指标,并与独角兽企业估值及成长速度显著正相关(孟韬和徐广林,2020)。这一结论强调了技术积累在独角兽企业成长中的基础性地位,表明在信息不对称和高不确定性环境下,专利不仅是保护企业核心竞争力的手段,也是资本市场识别企业发展潜力的重要信号。独角兽企业的成功亦不局限于内部研发强度,而在于能否凭借卓越的知识吸收与转化能力,将外部知识资源有效整合并内化为创新资本(Civera等,2025)。这种能力使企业能够在技术扩散迅速、竞争激烈的环境中长期保持领先,从而形成持续的颠覆性创新优势。
在商业模式层面,独角兽企业通过价值主张与盈利逻辑的系统设计,将技术优势转化为可规模化实现的市场收益,并在交易结构与价值网络组织层面形成难以模仿的壁垒。Trabucchi等(2019)指出,具备爆发式颠覆特征的独角兽企业通常能够在两个维度上形成优势:一是通过重构产品或服务的意义来创造新的市场价值;二是依托并高效管理双边市场结构实现规模效应和网络外部性。这一模式使企业能够跳过渐进式改良路径,直接实现快速的价值创造与市场扩张。Lee和Lin(2020)提出的阶梯式框架则强调,技术成果只有通过有效的商业化策略才能真正转化为市场价值,企业需要构建从技术研发延伸至市场扩张的系统性路径,才能完成从高科技新创到高估值“独角兽”的跨越。在数字经济蓬勃发展的背景下,平台型商业模式往往发挥出加速器的作用。多边平台模式凭借跨边网络效应、生态系统开放性和价值共创,将用户、开发者与合作伙伴紧密连接,形成自我强化的增长循环(Cusumano等,2024)。这不仅加速了创新扩散与产品迭代,也显著降低了边际扩张成本,使独角兽企业能在短时间内实现市场渗透,并在资本市场持续获得溢价。与此相呼应,Malyy等(2021)的研究发现,大数据能够有效捕捉初创企业的成长轨迹,尤其在面向消费者的数字平台型独角兽企业中表现更为突出。这表明平台型独角兽企业的扩张往往伴随可观测的需求与注意力累积,因而更容易出现估值上升与增长加速。
现有研究表明,独角兽企业的跨越式成长往往体现为技术创新与商业模式创新的相互支撑(参见表2):技术积累与知识转化沉淀为难以复制的能力基础,而商业模式的组织与扩散能力决定技术优势能否转化为可持续的市场回报;反过来,模式创新的扩张也依赖持续的技术迭代与产品供给以维持差异化与可复制性。然而,虽然平台型模式的扩张效应已得到较多讨论,但是其在不同行业竞争格局与外部条件变化下的扩张节奏与持续性仍可能存在差异。此外,与轻资产平台企业相比,人工智能、先进制造及医药健康等前沿技术驱动型独角兽企业在研发周期与商业化节奏上显著不同,其成长更依赖关键技术突破向工程化与产业化落地的连续推进。围绕此类企业,后续研究可进一步关注技术成熟度、产业链协同与商业化路径选择如何影响企业成长轨迹及其穿越产业周期的能力。
(三)组织与战略协同
在独角兽企业的成长过程中,战略选择与组织能力的匹配通常被视为推动企业高速扩张的重要条件。围绕这一主题,研究者从组织设计、扩张策略与协同方式等角度展开讨论。相关文献大体形成两条相互衔接的讨论线索:一是聚焦企业内部的组织承载与战略协同安排;二是强调跨边界协同与生态化扩张中的组织配置与路径选择。聚焦企业内部的组织承载与战略协同安排,Fenwick和Vermeulen(2015)认为,保持高速成长的关键在于持续维持“相关性”。企业既要在市场端提供有意义的产品与服务,也要在组织内部为员工与投资者等利益相关者营造价值体验。为此,扁平化层级、开放式沟通与包容性原则有助于形成开放创新文化,并提升跨层级协同决策效率。基于资源拼凑理论,在资源有限的条件下,企业可通过灵活利用现有资源与机会持续调整战略,从而在稳健型与风险型路径之间实现平衡,凸显战略协同能力在成长过程中的重要性(段茹和李华晶,2019)。与此相对,在独角兽企业“闪电式扩张”讨论中,研究强调高度不确定环境下以速度优先抢占市场份额与先发优势,可能推动企业在短期内跻身“独角兽”行列(Kuratko等,2020);但该模式依赖资本供给、敏捷组织与运营体系支撑,若协同不足,易出现过度融资、扩张失序或价值观偏离等问题。
在跨边界协同与生态化扩张层面,相关研究进一步揭示了战略与组织协同的差异化路径。Piaskowska等(2021)将独角兽企业规模化策略划分为网络成长者、内生创新者、聚焦扩展者与受限扩展者,并指出爆发式增长取决于企业能否基于资源禀赋与市场环境选择并执行与内部活动相一致的扩张模式。Tekic等(2024)进一步区分市场优先、技术优先与平衡发展三种模式,认为平衡型企业更可能在速度与质量之间取得较优配置。祁大伟等(2021)基于滴滴与美团案例指出,高成长互联网“独角兽”往往采取生态圈战略,通过平台化运营整合多元业务与服务,形成多主体参与的价值网络,并借助数据、技术与资源共享实现跨业务协同,从而提升用户黏性、降低边际成本并加速市场渗透。随着研究的深入,视角逐渐延伸至多项决策的组合关系。“独角兽”的形成往往与互补性决策的叠加有关,例如早期获得私人资金、采用深度科技并布局B2B市场的企业,更可能依托虚拟化运营结构与数字平台生态实现快速扩张;相反,不匹配的决策组合会显著降低成功概率(Bez等,2025)。研究同时指出,虚拟组织形式有助于资源整合、跨地域协作与市场渗透,而品牌与战略的一致性亦与长期成长表现相关。
现有研究围绕独角兽企业扩张过程中的组织与战略协同,提供了多条解释线索(参见表3),如在资源约束下通过资源拼凑保持战略弹性,在不确定性环境中以速度优先抢占先发优势,通过生态圈与虚拟化运营实现跨边界资源整合,并从决策组合角度揭示不同扩张路径的差异,但相较于对扩张效率与路径类型的讨论,对于扩张如何被组织体系持续承接并转化为可复制的运行能力,仍缺乏更细致的刻画。高速扩张往往会放大结构扩张与管理能力建设之间的时间差,使授权体系、协作规则与内部控制面临滞后压力;多主体协作网络在带来资源汇聚与市场渗透的同时,也可能带来更高的协调摩擦与治理成本,影响协同的稳定性与组织边界的清晰度。就本土化研究而言,既有结论多形成于特定行业与组织样本,对中国制度与市场结构条件下协作网络的治理安排、边界管理及其对扩张可持续性的影响仍缺少系统比较。后续研究可在更丰富的行业场景中检验扩张路径与组织配置的适配关系,进一步讨论企业在扩张后期如何通过组织边界重塑、治理规则规范化与协同机制再设计来维持运行稳定性,从而说明企业在扩张后期为何出现不同的成长走向与风险表现。
| 代表文献 | 研究焦点 | 对独角兽企业成长的启示 |
| Fenwick和Vermeulen(2015) | 高速成长中的组织原则与相关性 | 强化战略与组织匹配形成持续创新 与竞争优势 |
| 段茹和李华晶(2019) | 资源拼凑与战略调整 | 战略灵活选择进入路径 |
| Kuratko等(2020) | 闪电式扩张战略 | 高速扩张需要资本与组织协同支撑 |
| Piaskowska等(2021) | 扩展模式 | 战略配置与资源协同驱动规模化增长 |
| Tekic等(2024) | 市场、技术、平衡三种战略模式 | 平衡型企业在速度与质量之间取得较优解 |
| 祁大伟等(2021) | 数据网络生态构建 | 利用数据优势形成生态圈以推动快速扩张 |
| Bez等(2025) | 创业者决策组合与组织虚拟化 | 互补性决策与虚拟组织协同加速规模化成长 |
(四)资本赋能与金融支持
在独角兽企业的成长过程中,资本始终是关键驱动力。持续的资本赋能不仅为企业技术研发、人力配置与基础设施投入提供了资源保障,也在高风险、高投入的创新环境中放大了企业加速扩张的可能性。在资本供给机制中,风险投资与股权投资被普遍视为最核心的推动力量。Burström等(2023)将风险投资描述为全球性的“影子生态系统”,其中顶级机构不仅主导大型融资轮次,还通过战略咨询、人才引荐和产业网络等非财务资源,降低创业不确定性、加速企业成长并促成“独角兽”涌现。杜媛和孔百汇(2023)的研究则显示,股权投资能够通过注入异质性资源提升企业的价值创造能力,其中控制类投资直接促进独角兽企业的形成,而非控制类投资则呈现出先升后降的倒U形效应。这些研究共同揭示了传统资本供给在独角兽企业成长早期与成长期的多重作用。随着独角兽企业进入爆发期,非传统资本的作用愈加突出。其中,共同基金在独角兽企业的融资中体现出不同于传统风险投资的投资逻辑,其更倾向于通过赎回权、IPO保护等条款保障退出机会,而较少要求董事会席位等直接控制(Chernenko等,2021)。在退出路径层面,独角兽企业也不再局限于传统IPO,而是在IPO、直接上市与SPAC等路径间进行权衡,这一选择反映出融资效率、治理安排与长期价值创造之间的取舍(Huang等,2023)。
然而,资本驱动的成长逻辑也伴随着结构性风险。Cristofaro等(2024)指出,外部资本在早期可缓解资源约束并推动扩张,但当资金退潮或支持退出时,企业更易暴露出抗风险能力不足的问题。一些研究则从估值视角提出批判:投后估值若忽视不同股权类别差异,可能造成系统性高估(Gornall和Strebulaev,2020);若资本难以转化为可持续的无形资产与盈利能力,高估值也难以长期维系(Kampmann,2024)。Lezana等(2025)的研究表明,独角兽企业上市后的平均回报普遍低于非独角兽企业,这反映出市场对其私募阶段过度高估的修正,也揭示了企业在公开化后因监管要求可能会丧失部分灵活性与颠覆性特征。资本既可能放大创新与扩张,也可能在估值、治理与盈利之间引入新的约束,需要同时把握其增益与风险。
在中国的制度与市场结构下,资本供给呈现制度性资本与市场化资本协同的特征。全周期金融供给体系应在股权资本、科技信贷与多层次资本市场之间形成衔接,并通过贴息、风险补偿与风险共担等安排提升金融可得性、缓解扩张期融资约束(尹振涛,2024)。在此框架下,政府引导基金不仅提供资金支持,也通过信号效应与风险分担撬动社会资本,并在较长周期内支持研发与技术攻关(杜媛等,2025)。据此,中国独角兽企业的资本基础难以用单一市场力量解释,而是制度性资本的前端引导与风险缓释、市场化资本的效率筛选与规模配置以及多层次资本市场的退出循环共同作用的结果。
现有文献探讨了资本赋能在企业规模跃迁与估值塑造中的“双刃剑”效应(参见表4),资本既能放大创新投入与扩张速度,也可能在高估值与退出预期变化下积累结构性脆弱。但相关讨论多以成熟创投市场为背景,偏重融资契约与估值溢价的静态关系,对募资环境变化、退出渠道收紧及不同制度条件下的约束作用关注相对不足。随着公开市场退出趋紧与估值回调压力上升,依赖高估值驱动扩张的路径面临更强约束;尤其在技术密集型领域,研发周期更长、试错成本更高,对长期稳定资金与风险分担安排提出更高要求。后续研究可进一步关注多层次资本市场与梯度培育体系如何缓解早期融资约束,并探讨制度性耐心资本与市场化资本的互补配置如何提升企业穿越资本周期的系统性韧性。
| 代表文献 | 研究焦点 | 对独角兽企业成长的启示 |
| Burström等(2023) | 风险投资生态 | 顶级VC通过资本与资源整合推动成长 |
| 杜媛和孔百汇(2023) | 股权投资 | 股权投资注入异质性资源增强竞争力 |
| Chernenko等(2021) | 共同基金退出导向 | 退出保障型融资提升后期扩张的资金稳定性 |
| Huang等(2023) | IPO与SPAC | 多元退出路径反映融资与价值的权衡 |
| Cristofaro等(2024) | 过度依赖外部资本 | 资本支持退出时企业生存压力上升 |
| Gornall和Strebulaev(2020) | 投后估值偏差 | 忽视股权差异可能高估价值 |
| Kampmann(2024) | 资本市场与新兴技术 | 技术追捧易致价值与盈利脱节 |
| Lezana等(2025) | IPO后市场回报 | 透明度与长期稳健的重要性 |
| 尹振涛(2024) | 科技金融全周期支持 | 股权信贷资本市场持续供给缓解扩张期融资约束 |
| 杜媛等(2025) | 政府引导基金 | 耐心资本与政策引导促进创新资源利用 |
(五)制度环境与创新生态
外部制度环境是独角兽企业成长的重要支撑,其内涵涵盖政府政策、创业生态系统、知识网络与城市环境等要素。宏观层面的市场容量为独角兽企业提供规模化扩张基础,并通过网络效应放大技术与商业模式价值。良好的创新生态为颠覆性创新提供制度性保障:以企业为核心联结高校、科研机构、政府与金融资本等主体的创新网络,有助于整合人力、技术、信息与资金,促进知识创造、转化与扩散;以知识为导向的收入分配制度、科学的分类评价机制、完善的知识产权保护体系、公平的市场竞争环境、合理的企业试错成本等,都是支撑独角兽企业成长的良好创新生态环境的必要要素(解树江,2021a)。因此,“独角兽”的出现并非单一企业的孤立行为,而是深嵌于区域制度与创新生态系统的整体配置之中。Acs等(2017)在系统梳理创业生态系统概念的起源与演变时指出,该概念继承了战略研究与区域发展两大传统,并将独角兽企业的涌现视为衡量高影响力创业的重要指标,强调创业者、投资者与制度要素的协同作用。
在城市与区域层面,制度环境与创新生态往往通过市场容量、人才集聚与知识溢出等渠道影响独角兽企业的涌现。制度、市场、人才、创新与金融支持等因素均会显著影响独角兽企业的涌现,其中人才集聚与知识溢出效应尤为关键(朱秀梅等,2024)。从跨国比较视角看,高影响力创新型企业更可能集中在制度健全、资本市场完善、研发投入和人力资本水平较高的经济体中(Henrekson和Sanandaji,2020)。进一步的对比研究指出,独角兽企业与隐形冠军企业在成长类型上的差异与制度环境相关,尤其体现在人力资本投资模式上:独角兽企业更依托去中心化的人力资本体系与庞大市场需求实现快速扩张,而隐形冠军企业更倾向于传统产业中的集中化供给模式(Lehmann等,2019)。这表明,制度条件不仅影响创新资源的供给方式,也会塑造不同类型高成长企业的成长路径与空间分布。
随着数字化浪潮的兴起,外部制度与生态系统的研究议题进一步拓展。Venâncio等(2023)指出,独角兽企业的成长并非依赖单一要素,而是市场需求、制度保障、创新资源和技术基础设施等多种要素协同的结果,其中市场容量往往能与其他条件结合产生强大推动效应。外部制度不仅提供制度性保障与资源供给,还通过要素互动塑造成长路径。张吉昌等(2025)基于41个国家样本的必要条件分析与fsQCA发现:数字能力与数字应用达到一定水平是高数字“独角兽”数量的重要前提,且数字应用的约束性更强;同时,高水平数字“独角兽”对应多条组态路径,体现出以数字应用为核心的驱动特征。除要素条件外,合法性视角也补充了独角兽企业延展成长的解释:独角兽企业的持续扩张并非依赖单一条件,而是由规制、规范、认知与行业合法性的组合所支撑,并可能形成不同的成长路径(傅慧等,2024)。由此可见,制度与生态不仅提供资源与规则,也通过要素组合与合法性建构影响成长表现。
中国独角兽企业的成长路径也展现出鲜明的制度特色。Zhai和Carrick(2019)的实证分析表明,中国独角兽企业的发展高度依赖政府关系与战略联盟。许多企业在早期便获得来自各级政府的直接或间接支持,而战略联盟的建立也往往依赖创始人的人脉关系。与这一观察相呼应,独角兽企业培育可被理解为区域层面对科教资源、产业集聚、创新创业氛围与创新主体协作的系统组织过程,当多个主体在同一创新共同体中形成更有效的协作时,独角兽企业更可能呈现集群化涌现(于永达,2025)。这些发现揭示了中国的制度性资本、区域资源禀赋与政策引导在独角兽企业培育过程中具有的独特作用,也为理解中国模式下的“独角兽”现象提供了制度化的解释。
关于独角兽企业成长过程中制度环境与创新生态影响的研究已形成较为丰富的解释线索(参见表5),既强调市场容量与制度保障对高影响力创业的基础支撑,也强调创业生态系统、知识网络与合法性结构对“独角兽”涌现与延展成长的塑造作用。但在经济结构转型期,高影响力企业的涌现并非纯粹的市场自发行为,也与产业政策供给及区域创新要素的系统整合相关。未来的理论建构需对宏观制度供给与微观企业创新行为进行跨层次融合。研究者可重点考察政策性资源与市场机制如何通过分级分类的梯度培育体系实现优势互补,探究如何依托产业创新共同体来有效弥补市场失灵。
| 代表文献 | 研究焦点 | 对独角兽企业成长的启示 |
| 解树江(2021a) | 市场容量与创新生态 | 大市场与创新生态提供扩张空间与持续创新动力 |
| Acs等(2017) | 创业生态系统的起源与演变 | 生态系统配置影响高影响力创业涌现 |
| 朱秀梅等(2024) | 城市营商环境 | 制度、市场、人才和金融支持助力独角兽企业成长 |
| Henrekson和Sanandaji(2020) | 创业测度与高影响力创业 | 制度与资本条件支撑高影响力创业 |
| Lehmann等(2019) | 制度环境差异 | 人力资本和市场需求促进快速扩张 |
| Venâncio等(2023) | 数字创新生态系统 | 市场需求、制度、资源与基础设施需协同作用 |
| 张吉昌等(2025) | 数字生态系统组态 | 数字“独角兽”的形成受数字应用与数字能力的共同约束 |
| 傅慧等(2024) | 合法性组合与延展成长 | 多维合法性协同助力独角兽企业在复杂环境中持续扩张 |
| Zhai和Carrick(2019) | 中国独角兽企业的制度路径 | 依靠政府关系与战略联盟获取资源 |
| 于永达(2025) | 创新共同体与区域培育条件 | 强化政产学研用协同以提升独角兽企业涌现概率 |
(六)企业成长阶段框架
独角兽企业的高速成长往往伴随着资源约束、组织结构与外部环境的持续变化,使其成长过程呈现明显的阶段性。对成长阶段的划分与解释具有重要意义:一方面,有助于刻画独角兽企业在不同阶段所面临的关键任务与主要约束,避免将成长理解为单一要素的线性累积;另一方面,也为比较不同类型独角兽企业的成长节奏与风险暴露提供了共同参照,有助于更准确地理解估值跃迁、扩张加速与后续调整之间的关系。在此基础上,相关研究主要沿三条路径展开,分别从生命周期划分、成长动力转换以及认知与制度条件等角度对独角兽企业的阶段演进进行刻画。
第一,生命周期视角强调成长的阶段演进逻辑。解树江(2020)提出的独角兽企业成长模型认为,企业的发展通常经历从初创公司到种子“独角兽”、隐形“独角兽”、标准“独角兽”,最终成为上市“独角兽”的阶段性演进。在这一过程中,企业需要依次完成商业模式验证、技术与知识积累转化、市场扩张与品牌塑造,以及资本市场认可与治理优化。进入上市阶段后,合规要求、透明度和全球整合能力成为新的考验。在此研究基础上,《独角兽企业分类及评价条件》提供了更细化的分类与评价口径,在成立年限与估值规模等基本门槛之外,将发明专利数量与质量、商业模式独特性等纳入评价维度,用以区分不同阶段、不同类型的独角兽企业
第二,成长驱动视角聚焦企业成长动力的动态转换。以中国互联网“独角兽”为例,其演进可呈现从流量变现、运营驱动到技术驱动的递进特征(金雪涛,2020)。从全球创业生态系统角度看,独角兽企业成长也可理解为不同类型价值增值在生命周期中的转换:早期更多依赖创业网络与生态链接等非金融型增值,扩张期更依赖风险投资等金融型增值推动规模化扩张与估值跃升,成熟退出期则更强调治理完善与持续创新(Burström等,2023)。该理论模型揭示了独角兽企业在不同成长阶段从资源导向到资本导向再到生态导向的动态演进历程,体现了全球创业生态系统对高成长企业价值形成过程的结构性支撑。
第三,认知与制度视角从微观行为与制度环境层面解释成长阶段。Abatecola等(2022)基于行为决策视角提出了独角兽企业成长的三阶段模型,包含诞生阶段、过渡阶段与巩固阶段。他们指出,投资者与创业者在不同阶段的认知偏差与互动,会影响企业从早期融资到市场确立再到社会认同的演进过程。该模型揭示了独角兽企业从初始投资到市场确立再到社会认同的多阶段演化逻辑,强调了创业者与投资者在认知偏差作用下的互动共演对独角兽企业高成长过程的重要影响。Cristofaro等(2024)基于Abatecola等(2022)的研究进一步提出了独角兽企业与瞪羚企业在早期生命周期中的比较框架,揭示了其在诞生—过渡—巩固三个阶段中的资本依赖与市场估值差异。他们强调企业在早期融资与扩张过程中对资本支持与制度环境的依赖存在差异;当资本退出或外部支持减弱时,独角兽企业可能面临增长动能下降与估值回调的风险,从而呈现阶段性脆弱。该模型揭示了独角兽企业的高速扩张不仅源于可扩展技术与平台效应,更依赖于风险投资的持续注入及制度环境的动态适配;一旦这种共演状态被打破,独角兽企业便可能陷入增长停滞或估值回落,反映了其成长过程中存在的阶段性脆弱性。
现有研究梳理了高成长企业从初创孵化到规模跃迁的演进脉络(参见表6)。多数文献倾向于将企业发展描绘为依次递进的线性轨迹,并将焦点置于如何快速跨越估值门槛。而在资本红利与流量窗口趋弱的背景下,企业步入成熟期后可能出现的增长停滞与脆弱性更为凸显;同时,产业结构向高技术壁垒领域转型使前沿科技企业的成长周期显著拉长,既有基于短期资本催化或流量逻辑的阶段模型在解释长周期技术驱动型企业时存在不足。后续研究可更聚焦中后期的可持续生存能力,讨论企业在非线性成长过程中如何降低对外部融资的依赖,转而在核心技术、细分市场与价值网络中构筑稳固优势,并通过动态资源配置实现从估值导向扩张向韧性导向竞争的转变。
| 代表文献 | 研究焦点 | 对独角兽企业成长的启示 |
| 解树江(2020) | 独角兽企业生命周期五阶段模型 | 成长具有阶段性,需匹配差异化成长策略 |
| 解树江(2025) | “笑话—大话—童话—神话”四阶段逻辑 | 独角兽企业由构想到标杆是渐进跃迁过程 |
| 张岭等(2021) | 分层孵化链与“独角兽”成长路径 | 分层孵化与金融保障可缩短从众创到“独角兽”的距离 |
| 金雪涛(2020) | 流量变现—运营驱动—技术驱动演进 | 成长动力正由渠道流量转向硬科技创新 |
| Burström等(2023) | 全球创业生态系统中的价值增值机制 | 成长动力在资源、资本与生态增值间动态转换 |
| Abatecola等(2022) | 认知偏差驱动的“诞生—过渡—巩固”模型 | 创业者与投资者认知共演会放大成长信号与估值 |
| Cristofaro等(2024) | 独角兽企业与瞪羚企业生命周期比较 | 高速扩张依赖于风险投资的持续注入及制度环境的动态适配 |
本文在系统梳理国内外研究并结合独角兽企业成长模型的基础上,归纳出独角兽企业成长动力呈现显著的多维协同特征。独角兽企业的快速成长并非由单一因素决定,而是多类关键要素在特定条件下共同作用的结果。相关研究对这些要素的讨论主要集中于企业家精神与创业团队特征、技术创新与商业模式创新、组织与战略协同、资本赋能与金融支持、制度环境与创新生态等方面,用以解释企业在资源获取、能力积累与扩张实现中的差异。与要素解释相配套,成长阶段研究强调对成长过程进行阶段划分,以及不同阶段的关键任务、驱动因素与风险特征如何发生转换。现有阶段研究主要沿生命周期划分、成长动力转换以及认知与制度环境互动三条主线展开,并提示在创业者、投资者与外部环境互动中,高估值扩张与阶段性脆弱可能并存。就理论建构而言,解树江(2020,2021b)较早提出独角兽企业成长模型与分析框架,为后续研究提供了重要基础。但在新一轮科技革命与产业格局重塑背景下,相关研究仍需在理论整合与动态解释方面进一步深化。基于文献梳理与分析,目前独角兽企业成长理论研究仍存在以下几方面不足:一是尚未形成兼顾特殊性与普遍性的系统化分析框架,相关成果总体比较分散;二是围绕典型独角兽企业的长期跟踪与系统比较仍相对欠缺,赛道差异与城市差异的解释仍有待充实;三是在创新生态与空间格局、创新政策效果及国际化战略等关键议题上,现有研究多停留在经验性描述,缺乏基于大样本和动态视角的实证检验;四是对独角兽企业的行为演化、治理效果及其与资本市场和实体创新之间关系的讨论仍有拓展空间。针对上述不足,后续研究需在理论整合、微观证据积累与实证检验等方面进一步推进,具体可从以下方向展开:
(一)独角兽企业成长理论体系的系统化与本土化构建
未来研究需在理论层面对独角兽企业这一特殊类型企业进行系统梳理与整合。一方面,独角兽企业在技术密集度、成长速度与估值水平上显著区别于一般企业;另一方面,其在组织治理、竞争行为与创新决策等方面又与科技企业、成长型企业存在共性。现有研究多从生命周期、商业模式、创新能力、资本赋能等单一维度展开,缺乏同时纳入“特殊性与普遍性”的综合框架。后续可在创新理论、企业成长理论与制度经济学等交叉基础上构建结构化概念体系,明确识别标准、关键维度及其内在逻辑,推动研究由分散走向体系化。在研究中国独角兽企业时,亟须构建适合中国独角兽企业成长的本土化理论体系。这一构建过程需要探索基于中国文化背景、产业和市场形态以及行为模式的内在逻辑,综合考量经济、社会、环境及体制等多维因素的影响。结合产业结构升级与硬科技发展周期特征,理论探索应重点关注企业如何依托完善的梯度培育体系,探讨企业如何在技术、市场和价值网络等维度上构筑稳固的相对优势,在窗口红利消退后仍具备穿越周期的能力,实现从高估值表象走向真正具有系统性韧性的持续竞争优势。
(二)独角兽企业与独角兽城市的案例研究
独角兽企业呈现显著赛道差异与城市差异,但微观跟踪与系统比较仍相对不足。未来可从两个层次推进:其一,围绕不同行业赛道选取典型企业,追踪技术路径、商业模式演化与治理调整等关键过程,解释同为“独角兽”却出现不同成长轨迹的深层原因。例如,金融科技赛道独角兽企业数量与估值长期居于榜单前列,与市场规模、技术对传统金融的重塑及普惠金融需求增长相关。此外,面向人工智能等新兴赛道,微观案例研究可进一步关注开源协作、产业链协同与场景落地方式如何影响企业扩张节奏与治理安排,并将伦理合规与社会责任内化为不可忽视的可持续发展竞争力来源。其二,将独角兽城市作为研究对象,从创新生态视角比较资源集聚、制度环境、产业配套与开放程度差异,回答何种城市更易孕育何种“独角兽”。通过将企业赛道特征与城市创新生态放在同一分析框架中加以对照,为理解独角兽企业成长中的空间路径依赖和区域差异提供具体的经验支撑。
(三)独角兽企业创新生态与国际化战略研究
独角兽企业高度集中于中美两国及少数核心城市(如旧金山、北京等),其背后蕴含复杂的创新生态与空间集聚现象,仍有较大研究空间。未来可从创新要素视角进一步拆解集聚形成过程,例如人才与创业团队的跨城流动及网络结构、科研机构与龙头企业之间的知识溢出、风险资本的区域布局逻辑,以及数字基础设施与开放环境对创新门槛的影响;并结合空间计量与网络分析,从全球创新网络角度考察核心城市在世界创新格局中的结构位置,讨论集聚格局是否会随着技术范式更替而发生迁移。在此基础上,还需纳入全球产业链与企业国际化战略选择。现有研究多从资源基础与企业家精神出发,对产业链位置约束下的战略选择总结不足。未来研究可立足于企业国际化和逆全球化的新环境,分析影响我国独角兽企业国际化战略的核心因素,总结独角兽企业如何在生产经营、投资发展、技术升级等环节进行重新组合配置,在复杂的国际市场环境中做出有利的战略选择。
(四)创新政策对独角兽企业影响效果的系统评估研究
在全球新一轮科技革命和产业变革加速推进、各国以培育科技“独角兽”强化国家创新能力的背景下,中国以发展新质生产力为重要方向,不断推出创新政策工具,但不同创新政策组合对独角兽企业成长的真实影响仍缺乏系统评估。未来一方面可从国家层面梳理产业政策向创新政策演进的路径,分析税收优惠、研发补贴、监管沙盒、数据要素制度、科创板与多层次资本市场等工具的协同作用;另一方面需从企业层面开展实证检验,评估政策对创新投入结构、技术突破能力、国际化路径与治理行为的长期影响,从而形成更具针对性的独角兽企业政策评估框架。
(五)上市独角兽企业的行为演化与治理问题研究
随着大量独角兽企业完成上市,它们在法律身份上转变为公众公司,但其科技属性与高成长性并未削弱,反而通过资本市场机制被进一步放大。未来研究需要借助上市公司数据,系统观察独角兽企业在IPO前后行为模式与治理逻辑的变化:例如,研发投入强度与结构是否发生调整,创新活动是趋于短期化还是保持长期布局;股权结构、表决权安排和激励约束机制如何影响其风险偏好与资本运作;在监管与市场预期双重压力下,独角兽企业是否存在“估值驱动”和“脱实向虚”的倾向。对上市独角兽企业进行持续跟踪,有助于揭示资本市场、高成长科技企业与实体创新之间的互动关系,并为监管与治理理论提供经验证据。
(六)全生命周期视角下独角兽企业资本供给与退出机制研究
独角兽企业成长过程与股权资本高度绑定,但现有研究多停留在资本赋能的重要性这一共识层面,对不同发展阶段资本需求的差异、投资收益与风险分担机制、退出路径与市场稳定性之间的关系缺乏细致刻画。受限于IPO退出机制,叠加募资环境恶化的现实困境,未来研究可以从融资全生命周期出发,分析从初创公司到种子“独角兽”、隐形“独角兽”、标准“独角兽”,最终成为上市“独角兽”的过程中,不同类型资本的进入方式、治理参与程度与收益结构,探讨其对企业创新方向选择、成长节奏控制和国际化布局的影响。同时,有必要系统比较IPO、并购退出、二级市场减持等多种退出渠道的制度差异与适用条件,以及其对企业长期创新绩效与扩张行为的约束效应,从资本市场视角回答如何在保障投资者合理回报的前提下,引导耐心资本形成更长周期的配置方式,减少短期套利与估值波动对企业可持续成长造成的扭曲,从而为构建更契合独角兽企业特征的金融体系提供理论支撑。

| [1] | 杜媛, 孔百汇. 股权投资“借力”与独角兽企业培育[J]. 上海财经大学学报, 2023, 25(4): 63–77. |
| [2] | 杜媛, 周梦琳, 于小悦, 等. 政府引导基金对独角兽企业培育的影响研究[J]. 管理学报, 2025, 22(8): 1490–1498. |
| [3] | 段茹, 李华晶. 创业型企业市场进入模式研究[J]. 科学学研究, 2019, 37(8): 1481–1488. |
| [4] | 傅慧, 郭希婕, 肖雄辉. 合法性组合如何促进独角兽企业的延展成长: 基于模糊集的定性比较分析[J]. 中国软科学, 2024(9): 132–141. |
| [5] | 顾建平, 邓荣霖. 企业家灵性资本如何影响团队创新绩效?——基于独角兽公司创业导向的视角[J]. 南京社会科学, 2020(1): 37–46. |
| [6] | 金雪涛. 我国互联网“独角兽”企业发展解析[J]. 人民论坛•学术前沿, 2020(5): 92–98. |
| [7] | 孟韬, 徐广林. 专利申请、创业融资与独角兽企业估值及成长性[J]. 科学学研究, 2020, 38(8): 1444–1450, 1472. |
| [8] | 祁大伟, 宋立丰, 魏巍. 互联网独角兽企业生态圈与数字经济环境的双向影响机制——基于滴滴和美团的案例分析[J]. 中国流通经济, 2021, 35(2): 84–99. |
| [9] | 解树江. 2019全球独角兽企业500强蓝皮书[M]. 北京: 经济管理出版社, 2020. |
| [10] | 解树江. 独角兽企业成长的关键要素[N]. 光明日报, 2021a-10-19(11). |
| [11] | 解树江. 数字经济先锋: 全球独角兽企业500强蓝皮书(2020)[M]. 北京: 经济管理出版社, 2021b. |
| [12] | 解树江. 全球独角兽企业发展的新趋势[N]. 科技日报, 2022-09-01(8). |
| [13] | 解树江. 创新战略与创新管理: 全球独角兽企业500强蓝皮书(2023)[M]. 北京: 经济管理出版社, 2023. |
| [14] | 解树江. 独角兽企业成长四阶段论[N]. 中国工业报, 2025-01-13(11). |
| [15] | 尹振涛. 科技金融助推高成长性科创企业高质量发展[J]. 人民论坛, 2024(22): 62–67. |
| [16] | 余维臻, 陈立峰, 刘锋. 后发情境下创业企业如何成为“独角兽”——颠覆性创新视角的探索性案例研究[J]. 科学学研究, 2021, 39(7): 1267–1276. |
| [17] | 于永达. 以创新共同体促进独角兽企业培育[J]. 人民论坛, 2025(6): 78–81. |
| [18] | 张吉昌, 龙静, 王泽民. 何种数字生态系统有利于数字独角兽的诞生?——基于41个国家的NCA与fsQCA研究[J]. 经济与管理, 2025, 39(4): 42–51. |
| [19] | 张岭, 张田莉, 梁杰. 独角兽企业成长规律及培育路径研究[J]. 经济体制改革, 2021(5): 173–179. |
| [20] | 郑健壮, 吴文雯. 独角兽企业成长关键因素的实证研究[J]. 科技管理研究, 2020, 40(21): 225–232. |
| [21] | 周启微, 邵剑兵. 相似吸引还是差异互补——基于企业内创业视角[J]. 华东经济管理, 2022, 36(9): 98–107. |
| [22] | 周文, 许凌云. 论新质生产力: 内涵特征与重要着力点[J]. 改革, 2023(10): 1–13. |
| [23] | 朱秀梅, 历悦, 张越. 筑巢引凤: 城市营商环境对高成长创业企业涌现的影响[J]. 外国经济与管理, 2024, 46(5): 3–19. |
| [24] | Abatecola G, Cristofaro M, Giannetti F, et al. How can biases affect entrepreneurial decision making? Toward a behavioral approach to unicorns[J]. International Entrepreneurship and Management Journal, 2022, 18(2): 693–711. |
| [25] | Acs Z J, Stam E, Audretsch D B, et al. The lineages of the entrepreneurial ecosystem approach[J]. Small Business Economics, 2017, 49(1): 1–10. |
| [26] | Bez S M, Narbón-Perpiñá I, Pundziene A, et al. What entrepreneurial decisions enable the breeding of digital platform unicorns?[J]. Strategic Entrepreneurship Journal, 2025, doi: 10.1002/sej.1543. |
| [27] | Burström T, Lahti T, Parida V, et al. A definition, review, and extension of global ecosystems theory: Trends, architecture and orchestration of global VCs and mechanisms behind unicorns[J]. Journal of Business Research, 2023, 157: 113605. |
| [28] | Chernenko S, Lerner J, Zeng Y. Mutual funds as venture capitalists? Evidence from unicorns[J]. The Review of Financial Studies, 2021, 34(5): 2362–2410. |
| [29] | Civera A, Schenkenhofer J E, Vismara S. A taxonomy of the knowledge spillover theory of entrepreneurship: Firm types and knowledge sources[J]. The Journal of Technology Transfer, 2025, doi: 10.1007/s10961-025-10227-5. |
| [30] | Cristofaro M, Abatecola G, Giannetti F, et al. The survival of the fastest: Unveiling the determinants of unicorns and Gazelles’ early success[J]. Scandinavian Journal of Management, 2024, 40(2): 101335. |
| [31] | Cusumano M A, Gawer A, Yoffie D B, et al. The impact of platform business models on the valuations of unicorn companies[J]. Information and Organization, 2024, 34(3): 100521. |
| [32] | De Massis A, Frattini F, Quillico F. What big companies can learn from the success of the unicorns[J/OL]. Harvard Business Review, https://hbr.org/2016/03/what-big-companies-can-learn-from-the-success-of-the-unicorns, 2016-03-14. |
| [33] | Fenwick M, Vermeulen E P M. The new firm: Staying relevant, unique and competitive[J]. European Business Organization Law Review, 2015, 16(4): 595–623. |
| [34] | Gornall W, Strebulaev I A. Squaring venture capital valuations with reality[J]. Journal of Financial Economics, 2020, 135(1): 120–143. |
| [35] | Henrekson M, Sanandaji T. Measuring entrepreneurship: Do established metrics capture Schumpeterian entrepreneurship?[J]. Entrepreneurship Theory and Practice, 2020, 44(4): 733–760. |
| [36] | Huang R B, Ritter J R, Zhang D H. IPOs and SPACs: Recent developments[J]. Annual Review of Financial Economics, 2023, 15: 595–615. |
| [37] | Jha V K, Roshan R, Sinha S. Accelerating start-ups’ leap to unicorns: The role of founders’ ambidextrous orientation[J]. International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 2024, 30(10): 2551–2577. |
| [38] | Kampmann D. Venture capital, the fetish of artificial intelligence, and the contradictions of making intangible assets[J]. Economy and Society, 2024, 53(1): 39–66. |
| [39] | Kotha S, Shin S J, Fisher G. Time to unicorn status: An exploratory examination of new ventures with extreme valuations[J]. Strategic Entrepreneurship Journal, 2022, 16(3): 460–490. |
| [40] | Kuratko D F, Holt H L, Neubert E. Blitzscaling: The good, the bad, and the ugly[J]. Business Horizons, 2020, 63(1): 109–119. |
| [41] | Lee D, Lin K C. How to transform sustainable energy technology into a unicorn start-up: Technology review and case study[J]. Sustainability, 2020, 12(7): 3018. |
| [42] | Lehmann E E, Schenkenhofer J, Wirsching K. Hidden champions and unicorns: A question of the context of human capital investment[J]. Small Business Economics, 2019, 52(2): 359–374. |
| [43] | Lezana B, Guede B, Cancino C A. The real return of unicorns: What do we know?[J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2025, 37(11): 1780–1793. |
| [44] | Malyy M, Tekic Z, Podladchikova T. The value of big data for analyzing growth dynamics of technology-based new ventures[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2021, 169: 120794. |
| [45] | Piaskowska D, Tippmann E, Monaghan S. Scale-up modes: Profiling activity configurations in scaling strategies[J]. Long Range Planning, 2021, 54(6): 102101. |
| [46] | Tekic Z, Chemikhin A, Malyy M. Market-first or technology-first? Exploring unicorns’ pathways to extreme valuations[J]. Technology in Society, 2024, 77: 102526. |
| [47] | Trabucchi D, Talenti L, Buganza T. How do big bang disruptors look like? A business model perspective[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2019, 141: 330–340. |
| [48] | Venâncio A, Picoto W, Pinto I. Time-to-unicorn and digital entrepreneurial ecosystems[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2023, 190: 122425. |
| [49] | Zankl J, Grimes M. Taming unicorns: Toward a new normal of responsible entrepreneurship[J]. Academy of Management Review, 2024, 49(4): 879–905. |
| [50] | Zhai J Z, Carrick J. The rise of the Chinese unicorn: An exploratory study of unicorn companies in China[J]. Emerging Markets Finance and Trade, 2019, 55(15): 3371–3385. |