“创心之路”项目于 2015 年启动，由上海市大学生科技创业基金会委托上海创业力评鉴中心执行。本次报告已经是第七季“创心之路”研究报告。该项目集创业者访谈、创业数据研究 、案例分享、经验交流于一体，关注早期创业企业发展规律，发展环境。

2021 年数据报告重点

◆ ? 2021 年风投资本动态

◆ ? 2021 年区域行业生态变化

◆ ? 后疫情时期企业生存状态

◆ （EFG）大学生创业数据动态研究

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：

◆ ? 投中集团的风险投资数据库（CVSource）；

◆ ? 景芃投资行为数据库；

◆ ? 基金会资助企业数据库；

◆ ? 企业调研信息。

2021第七季“创心之路”研究报告前言

第二部分

2021 年后疫情时代的创业

研究背景

2020 年初突发的新冠疫情使得众多行业竞争格局面临重新洗牌，众多创业企业和中小企业也遭受重创。国内零星爆发的疫情和国外依旧严峻的形势，短期内我们仍然无法摆脱新冠给社会产生的影响。

面对这样一个比以往更复杂和更不确定的环境，本研究报告试图从融资环境、科技创业和大学生创业三个方面呈现后疫情时代的创业生态。

在创业融资部分，本研究报告主要有以下发现：

（1）创业融资交易量呈现逐年下降的趋势，天使轮/种子轮的交易量下降尤其明显；

（2）在热门行业方面，半导体芯片和医疗健康依旧火热，但是以中后期融资项目为主；

（3）在热门融资区域方面，2021年北京市、上海市、广东省、江苏省和浙江省融资交易数量占全国的84%；

（4）热门行业有较强的区域聚集属性，长三角地区呈现出一定的行业交融性；

（5）在上海市，浦东新区的融资项目一枝独秀，闵行、嘉定和杨浦也表现得相对抢眼；同时各行政区逐渐形成了自己的特色产业；

在科技创业部分，本报告主要有以下几点发现：

（1）2020年，68%科创样本企业在主营业务收入上与2019年相比有增长，而样本企业在2019年较2018年的主营业务收入相比有增长的占比为78%；

（2）2020年，44%科创样本企业调低了研发支出，而2019年的研发支出低于2018年的研发支出的样本企业占比仅为25%；

（3）创始人性别对主营业务收入变化的影响不明显，但是在2020年女性创始人依旧增加研发投入的比例要高于男性，不过调整幅度较小；

（4）2020年盈利的样本企业，在主营业务收入变化（增长）、研发投入变化（增加）、员工规模（扩大）上要高于亏损样本企业。

在大学生创业部分，主要发现有：

（1）EFG资助项目中，在校生和应届生创业者占比逐年下降，从2014年的40%下降到2020年的近25%；

（2）本科学历和硕士学历创业者为主力军，大专学历的创业者占比有上升的趋势；

（3）女性能顶半边天，女性申请者占比在2021年创新高，接近40%；

（4）海纳百川，非上海出生户籍、非上海高校毕业生和海外高校毕业生占比有上升的趋势；

（5）大学生创业者毕业专业以经管类为主，除计算机外，其他专业性强的理工科专业毕业生创业占比低。

1、疫情下的创业融资

这一部分的基础数据源自投中数据（data.cvsource.com.cn）。投中数据是目前关于中国股权投资市场情报数据最为权威的数据库之一，被科研院所普遍认可并于学术研究情境下使用。在分析中，我们选择交易状态为“已经完成”的交易，剔除了所在地信息缺失和所在地为境外的融资交易记录。同时考虑到投资阶段，我们只选择明确标明天使轮、种子轮、Pre-A轮、A轮、Pre-B轮、B轮、Pre-C轮、C轮、D轮、E轮、F轮和Pre-IPO轮的交易。根据投中数据的分类标准，融资交易一共涉及25个一级行业和138个细分行业，具体的行业分类参见附录1。

1.1创业融资热门行业和阶段的变化

本研究试图去探究的第一个主要问题是：疫情作为“黑天鹅”事件，它对政治、经济、社会、科技等诸多方面有着直接或间接的影响，对于创业投融资也是如此，具体会体现在哪些方面？比如说，对原有热门行业有没有比较大的冲击？与此同时随着疫情常态化，有没有一些新兴领域出现？

图 1-1 创业融资交易量的变化

从汇总数据来看（上图右侧汇总柱状图），在过去4年，2018年的交易量最高，之后的2019年和2020年是逐渐下降的过程，而2021年的数据只汇总了前3个季度的累计交易量，并不能特别反映出2021年总的数量。但是从总体趋势来看，突发的疫情对风险投资交易总量有影响，但并不显著。

但是如果将投资交易按季度分开（上图左侧柱状图）来看，在疫情最为严重的2020年前两季度，整个风险投资交易量不降反升，但是到了第三季度，下降的幅度比较明显。

图1-2 风险投资交易阶段构成（2018-2021*） *2021年统计数据截止9月30日

上图呈现了2018年以来风险投资交易不同阶段的构成占比。遵循学术研究的普遍做法，我们将天使轮和种子轮交易合并成天使/种子轮，将A轮交易和B轮交易以及Pre-A和Pre-B标作为中期交易，而B轮之后的风险投资交易归类为后期交易。

如上图所示，2018年的种子/天使轮交易占比高达39%，随后在2019年有所回落，种子/天使轮交易占比为27%。在疫情爆发的2020年，天使/种子轮的交易是20%，而2021年截至前三个季度的数据显示，种子/天使轮交易的占比是18%。总的来说，自2018年以来，融资阶段构成中种子/天使轮交易占比持续下降。如果持续两年的各阶段融资交易数量明显减少，则反映出资本回归理性的同时其活跃度也在降低。

图 1-3 天使/种子融资项目热门行业

图1-3呈现了2021年不同融资阶段的项目热门行业（细分行业）分布。如果字体越大，代表着该行业的融资项目在对应阶段总项目数中的占比越高。如图所示，在中期和后期的融资项目中，半导体芯片和医药健康依旧是最热门的细分行业。但是仅仅看天使/种子轮的融资项目，半导体芯片和医疗健康相对热度并不如中期融资项目和后期融资项目那么显著。

1.2创业融资交易地理区域的变化

从宏观层面来讲，创业除了产业视角之外，通常也有区域视角。产业集群、区域创新体系、区域创业系统等的存在，使得很多地区虽然在整体经济程度方面差异不大，但是在科创的表现却天差地别。

下图呈现了上海市、北京市、广东省、江苏省和浙江省五个省市风险投资交易数量占全国交易量的占比汇总。如下图所示，从2018-2021年，这五个省市所获得的风险投资交易量汇总占全国风险投资交易量的占比将近80%。2018年数据为83%，2019年和2020年稍有下降，而2021年截至前三个季度的数据表明，这五个省市的交易量占比达到了创记录的84%。

图 1-4a 风险投资交易量占比

下图呈现的是不同省市之间的直接比较。如果从2018-2021年汇总的数据来看，北京的交易量要远远高于其他省市。但是结合趋势来看，不难发现，北京和排在第二的上海市以及第三的广东省之间的差距在不断变小。在2020-2021年间逐渐形成了三足鼎立的态势。而江苏省和浙江省的绝对占比基本在10%左右浮动，形成了稳定的第二集团。

图 1-4b 风险投资交易占比的比较

为了进行更为直接的比较，我们和往年一样，把上海和其他风险投资城市（分别是北京市、深圳市、杭州市和苏州市）进行了比较。首先进行比较的是交易阶段的构成。如果一个地区的种子轮/天使轮交易占比较高，一定程度上可以解释为它的前期创业融资非常活跃，其他亦然。如上图所示，从整体趋势来看，除了上海之外，北京、深圳、杭州和苏州，2021年企业中期投融资事件占比都是在下降。换句话说，在这两年，上海在投融资市场其企业中期融资方面表现相当活跃，且维持在一个较高的稳定水平上。

而对于后期交易占比，上海在2021年占比是15%，2020年13%，而北京是19%和14%。这两个城市后期的占比要高于苏州和杭州等新兴城市，尽管从中期活跃度来看杭州和苏州这些新兴城市并不占优。

上海的半导体芯片、医药行业特征非常明显，杭州同样是医药行业，苏州市也是半导体和医药行业，深圳市具有明显的高端制造和硬件两个标签。

单单从词云图显示，北京好像并没有特别明显的行业（字体的大小代表在这个区域里面不同行业相对占比），但是并不意味着北京在这个细分领域里面总体交易量小。相反更说明其多元化多头分布的行业格局。

另外，把上海、杭州、苏州三个城市放到一起，可以明显看到，长三角地区上海、苏州和杭州呈现较强的行业交融性，尤其在半导体芯片和医药行业。

图 1-8 上海市内风险投资交易的分布

图1-8呈现了2018年以来上海市各行政区的累计风险投资交易数量。由图可见，浦东新区的交易量要远远高于其他行政区。2018年，浦东新区整个风险投资交易量达到了近400笔，2019年、2020年以及2021年前三季度虽然缓慢下滑，但是在整个上海市行政区的“霸主”地位一直没有改变。除了浦东新区，闵行、嘉定和杨浦区表现也较为抢眼。

从2018-2021年前三季度总的交易量来看，在上海所有行政区中，嘉定区在文化传媒行业和汽车行业位列第一。在文化传媒方面，杨浦区、浦东新区、闵行差距并不大。不过在汽车行业，杨浦相对占比较低。

嘉定区在汽车行业虽然有优势，但是总体数量并不多，因为它并不属于上述热门投资一级行业，所以在细分领域中并没有得到明显呈现。除了一级行业的文化传媒和汽车行业之外，嘉定区在电子商务、网络游戏、信息化服务等细分领域表现抢眼。

杨浦区在一级行业层面上也没有特别出众的表现。相对而言，尽管教育培训遭受冲击较大，但是整个杨浦区在教育培训行业获得的风险投资交易量还是在所有行政区里面排行第一，紧随其后的是浦东新区。在细分行业层面，词云的呈现显示杨浦区和浦东新区以及闵行区，融资企业细分行业的集中度相对来说较低。但是仔细分析这些细分行业，杨浦区在软件服务行业还是有非常强的特性，比如信息化服务、软件、电子商务等。

风险投资累积交易量方面，闵行区仅次于浦东新区，排名第二。但是在一级行业层面，闵行区并没有哪个一级行业交易量要高于其他所有的行政区。对细分行业做词云分析后，闵行在一级行业中虽不是所有上海行政区里最高的，但是整个闵行区的工程属性非常明显。所有细分行业里融资数量最高的是高端制造，人工智能应用及平台紧随其后。

如上图所示，浦东新区是上海优势行业（包含医疗健康、互联网等）项目的聚集地。其在细分领域比如半导体芯片、医药行业、信息化服务、电子商务等也表现抢眼。浦东新区总量要远远高于上海市的其他行政区。另外在对细分行业进行了词云分析后，它的特点也非常明显，半导体芯片和医药行业是浦东新区最明显的特征。半导体芯片在过去三四年风险投资的交易量已经超过了180笔，医药行业也在170笔交易左右。

而在一级行业层面，制造业、医疗健康甚至消费升级、金融行业、互联网和企业服务的交易量都要高于其他行政区。

2、疫情对科创中小企业的影响

为了解疫情对于科创企业、尤其是中小型科创企业的影响，在本报告中我们做了一个回溯型的研究。不同于长期跟踪研究，研究团队针对2021年还在运营的样本企业，回顾其2020年和2019年的运营数据来分析疫情可能造成的影响。

如下图所示，样本行业涉及新一代信息技术、新材料、新能源、新能源汽车、生物、节能环保和高端装备制造行业，其中主要集中在新一代信息技术，具体包括人工智能和大数据等细分行业。另外我们选择的样本企业的成立年限介于2012年和2019年之间，符合学术研究对于初创企业的标准。其中绝大部分样本企业成立于2014年到2018年之间。另外从企业规模分布来看，我们发现绝大部分样本在50人以下，也有非常小的一部分企业规模达到了50人及以上。而在核心创始人的性别方面，女性创业者占比在样本企业中已达18%。

2.1 疫情对于主营业务收入的影响

68%的样本企业的主营业务与2019年数据相比有增长。但是针对同一批样本企业，对比其2019年的主营业务收入与2018年的主营业务，发现业务实现增长的企业比率为78%，相差10个百分点。

进一步分析企业特征与主营业务变化之间的关系，我们发现随着规模的增加，疫情对于主营业务的冲击越小。如图2-3所示，对于规模超过50人的科创企业，只有不到20%的样本企业在疫情后主营业务收入有所降低，而对于规模小于10人的企业，该比率高达35%。

除了看规模和主营业务收入之间的关系外，报告还分析了创始人性别在抵御外部环境对企业的冲击是否有不同的影响。从主营业务收入来看，性别在主营业务收入变化上并没有显著差异。女性创始人的样本企业中，有69%的企业主营业务在上升，而男性创始人的样本企业主营业务上升的占比是68%。

基于主营收入变化，我们还将指标进行了另外处理，看主营业务收入变化的程度。在2020年疫情出现之后，样本企业的主营业务收入增长量超过100%的不在少数。另外结合企业成立年限来看波动率，我们发现企业年龄对外部冲击能够起到缓冲作用。可能的解释包括：第一，随着企业经营时间变长，企业业务模式以及利益相关者的关系保持得比较稳定；第二，创始人自身的创业经验、管理经验的积累，能够帮助企业在遇到难关的时候，更好地去应对。性别和主营业务收入波动率之间的关系和前面性别主营业务收入变化的影响类似，并没有呈现显著差异。

2.2疫情对于研发投入的影响

不同于其他营业费用（比如人工支出和营销费用），研发投入具有较强的不确定性。一是持续性的研发投入并不一定最终会为企业创造价值；二是即使能够创造价值，整个过程需要的时间较长，当前的投入可能需要几年后才能带来回报。

与2019年的研发支出相比，有一小半（44%）的样本企业在2020年调低了研发支出。和这一数据形成鲜明对比的是，在疫情爆发之前的2019年，当年研发支出高于2018年研发支出的企业占比高达75%。尽管研发支出的调整会受多重因素影响，但是从上述数据不难看出，当外部经营环境发生巨变的时候，调低不确定性高的研发支出成为了不少企业的选择。

与主营业务收入类似，我们也将研发数据的调整作了一个波动比率的处理。如上图所示，研发费用的波动程度相对于主营业务收入波动要小。对于创业者而言，研发费用的调整是一个两难的问题，一方面科创企业研发费用不得不投入，但是同时就像前文所述，研发投入可能要在很久之后才能回报。

结合企业规模数据看研发费用调整，不同于规模对于主营业务收入的显著影响，上图显示研发费用调低跟规模无关。无论是10人以下规模的样本企业还是50人以上规模的样本企业，在2020年调低研发支出的占比几乎一致。

结合创始人性别和研发调整数据，不同于大众对于女性创业者比较保守不愿冒险的刻板印象，结果显示女性创始人在2020年疫情出现的时候，依旧增加研发的企业占比（57%）略高于男性企业（55%）。而结合研发费用支出的波动数据，我们发现，虽然女性创始人在2020年依旧增加研发投入的占比高于男性创始人，但是调整幅度要小于男性创始人所在企业的研发投入。总体来说，疫情的出现对于科创中小企业的研发支出造成了显著影响，研发支出增长占比要少于疫情前。当外部环境突然变得不确定时，一些长期导向的战略性支出会被延缓甚至取消，以确保企业能够顺利度过眼前的困境。尽管如此，我们也可以从数据中看到，超过半数的企业（56%）在疫情最严重的2020年，相较于2019年依旧增加研发投入，这一定程度上也反应出大部分创业者相对乐观的心态，对于未来的发展依旧十足信心。

2.3疫情对于企业利润的影响

如上图所示，样本企业在2020年的整体盈利状况较好。60%的样本企业在2020年处于盈利状态。为了进一步分析疫情对于企业盈利的影响，我们将样本企业分为了三组：分别是亏损组、扭亏为盈组和持续盈利组，分别对应的是2020年亏损，2019年亏损但是2020年盈利和2019年-2020年连续盈利的企业。

对于2020年亏损样本企业（包含2019和2020年持续亏损样本企业，也包括2019年盈利，到了2020年疫情之后亏损的企业）。我们发现有58%还是增加了研发投入，另外60%是主营业务增长，另外61%还在增加员工人数。相较而言，2019年和2020年持续盈利的样本企业在数据上有细微差别，在研发投入上增加的更高（61%），主营业务增长更高（69%），在员工规模增加的比例上（77%）差距最大。类似的现象也存在于亏损样本企业和扭亏为盈的样本企业中。

对于这样的结果，除了财务指标之间的相关性，结合时间维度去考虑，主营业务的增加，研发投入以及员工规模的变化更多是一个“因”，而最终是否盈利是一个“果”。而如果我们将亏损的企业和盈利的企业做一个比较，相对而言，盈利企业样本在2020年无论是员工增加、研发投入，还是主营业务，都相对来说比亏损企业样本表现得更加积极主动。

3、大学生创业

广义的大学生与创业的讨论不仅仅涵盖大学生创业者，去创业企业就业也属于对应的范畴。在这一部分报告中，首先我们分析了疫情前后，科创企业雇佣应届毕业生情况的变化。

3.1疫情与科创企业对于应届生的雇佣

在2019年，56%的科创企业样本汇报有雇佣大学生。一共有757家科创企业雇佣了2000多名应届毕业生。雇佣企业平均为应届大学生创造了3个工作岗位。在此基础上，针对不同类型和规模的科创企业，我们试图去分析它们在雇佣应届毕业大学生上面是不是有差异。

从可以明显地看到10人及以下规模的创业企业雇佣应届大学生的比例最低。随着规模增加，雇佣应届毕业生的企业占比逐步上升。对于50人以上规模的科创企业，雇佣应届大学生的样本比例达到了80%。对于这样的结果，可能是当前就业市场大学生和雇主双向选择所导致。

除了企业规模，科创企业所处的行业对于雇佣应届大学生也存在着一定差异性。电子核心产业以及下一代信息网络行业中，对于雇佣大学生相对占比较低，而在新兴软件和生物医学工程中相对占比较高。

在疫情发生后，2020年雇佣应届大学生的企业占比由原先的56%降为49%。样本企业中与上一年相比，雇佣应届毕业生的企业从七百多家减少至六百多家。结合企业规模来看，数据呈现了一个有趣的现象，在2019年常态的情况下，50人及以上规模的企业中80%雇佣了大学生。而在2020年，尽管总体占比在下降，但是50人及以上规模的科创企业不降反升，有超过80%的样本企业在2020年雇佣了应届大学生。但是对于10人及以下规模的科创企业，只有将近30%的企业在2020年雇佣了应届大学生。总体来说，企业规模影响还是很大，但是这个影响对于不同规模的企业，它的影响方向不一样。

3.2大学生创业基金会资助项目画像

本部分内容的数据基于2014年以来截至2021年10月1日上海市大学生科技创业基金会资助项目。首先，从样本规模来看，基金会从2014年开始，每年资助规模逐步扩大。2020年全年资助项目数量已经超过了400个。需要注意的是，2021年的数据仅统计了前三季度的资助数据。

对于被资助项目，我们针对项目申请人的星座分布进行了统计。如下图所示，项目申请者的星座分布确实有细微的差异。分布最多的星座是天秤座，紧随其后是双鱼座和天蝎座。相对而言，星座占比较少的是射手座和巨蟹座。

我们对比所有资助项目申请人中在校生和应届毕业生的占比。数据在按照年份进行梳理之后，在校生和应届毕业生申请者占比在逐年下降。2014年占比最高，达40%，截至2021年前三季度，资助项目中在读大学生和应届大学生申请者占比不到25%。尽管相关数据显示，应届大学生就业市场竞争日趋激烈，但是似乎就业市场的竞争并没有使得大学生在就业选择中把创业作为替代选择。这种解释也与我们之前“创心之路”数据报告的结论相吻合：在大学生创业的动机里面，生存型创业占比非常少；绝大多数大学创业者，最主要的动机是机会驱动型，并不是找不到工作选择创业，而是看到机会才选择创业。

从所有累积数据来看，本科学历和硕士学历的创业者是非常明显的主力军，43%的创业者是本科学历，34%是硕士学历，其中MBA工商管理硕士占比6%，大专和博士分别占比9%和8%，差别并不大。

从学历结构来看，其中最明显的变化是资助项目中大专生占比在逐渐升高，从2017年之后变得比较明显，同时整个MBA学历的申请者占比在逐渐下降。另外，硕士总体占比也略有缩小。

另外从性别结构来看，与“创心之路”之前的研究结果相比，女性创业者占比发生了显著的变化。之前的“创心之路”报告显示女性创业者占比为12%。而本报告第二部分科创企业的女性占比为18%。但基金会资助项目的申请人中女性占比累计达30%。

结合资助年份来看，资助项目中女性申请者的占比在逐年上升，从2019年开始，占比已经超过30%。在2021年，前三季度的资助项目信息显示，女性申请者占比已经接近40%。“女性能顶半边天”，不仅体现在职场，在创业领域里面也慢慢成为现实。

上海作为一个海纳百川的开放城市，我们针对基金会资助项目的申请者来源进行了分析。如图所示，在所有累积的资助项目申请者中，只有16%的申请者是上海出生户籍，非上海出生户籍申请者则达到了84%。结合时间维度，我们不难发现，非上海出生户籍的申请者占比还有走高的趋势。

在所有的这些非上海出生户籍的申请者中，江苏、浙江、安徽和山东的申请者相对占比较高，这与整个上海市的外来人口结构也有一定的关联性。虽然非上海出生户籍的占比非常高，但是结合申请人毕业学校信息，我们发现，上海高校毕业生还是占绝大多数。也就是说，对于非上海出生户籍的创业者，一种比较常见的路径是先来上海读书，毕业之后在上海工作和创业。

汇总了创业者最高学位毕业院校信息后，根据创业者毕业院校的数量进行了排序。排在前5位的分别是上海交通大学、同济大学、复旦大学、东华大学、上海工程大学。右边第6到第10分别是上海大学、华东师范大学、华东理工大学、上海师范大学、上海理工大学。

如果只针对在校生和应届生这样的群体，排名前10的高校和所有创业者毕业高校排名基本一致，尤其是排名靠前的几所院校。而变化比较大的是排名相对靠后的高校。首先上海大学从第六上升至第四，而华东理工大学在创业者毕业院校里面排名第八，但是在应届生/在校生创业者排名中，没有排进前十。令人意外的是像上海戏剧学院、上海海洋大学挤进了前十。总的来说，无论从所有的创业者还是应届生、还是在校生创业者，毕业院校还是以综合类大学为主，专业类的高校在所有样本群里面的占比并不明显。

从申请者毕业专业来看，资助项目创业者的毕业专业中，最为常见的专业是工商管理，排名第二是艺术专业，第三是管理学，第四是经济类。如果把工商管理、管理学和经济汇总到一起，基本上占了一大半资助项目。而计算机专业是唯一排进前五的非人文社科类专业。

对于博士学位的申请者，其专业分布呈现了不一样的结果，在全样本中最为常见的工商管理专业排名第五。而排名前四的分别是电子、通信与自动控制技术、土木建筑工程、材料科学和生物专业，具有非常强的工程属性。

而对于在读大学生或者应届毕业生的申请者，其专业分布与全样本的专业分布基本一致，以经管和艺术类专业的毕业生为主。

结合创业者毕业专业和毕业高校信息，上表汇总了经管类专业毕业的创业者高校分布前十。这十个院校基本还是以综合类的、理工类的大学为主，专业院校中只有上海财经大学进入前十。

中小企业是就业岗位的重要创造者。我们的数据显示，在2019年有将近59%的科创样本企业在当年有雇佣应届毕业生。在疫情发生之后的2020年，尽管当年有雇佣应届毕业生的总体样本占比下降10%，但是样本企业提供的应届毕业生就业岗位总数却没有发生较大波动。其中主要的原因是规模相对较大的样本企业（50人及以上）在疫情发生之后反而提供了更多的应届毕业生岗位。

而对于大学生创业者这一群体，基于大学生科技创业基金会的数据分析，我们有以下几点主要发现：

第一，尽管应届生的就业市场竞争日趋激烈，基金会资助项目中应届生占比却逐年下降，应届生（包含在读生）申请者占比由2014年的40%下降至2021年的不到25%；

第二，学位构成中以本科和硕士为主（占比将近80%），大专学位的申请者占比不高（9%），但是有逐年上升的趋势；

第三，女性能顶半边天，女性申请者占比持续攀升。2021年前三季度数据显示，女性申请者占比已经将近40%；

第四，海纳百川。非上海出生户籍的申请者占比具有绝对优势（累计占比84%）和非上海高校毕业的申请者占比不断走高。2021年的申请数据显示，非上海高校毕业生占比已经将近45%；

第五，资助项目创业者的毕业专业数据显示，工商管理、艺术、管理学和经济学专业最为常见（累计占比超过50%）；

第六，大学生创业者的毕业院校以理工和综合类大学为主，而非财经类专业高校。