Data-Gouv-FR/donnees-brutes-sur-la-menace-concurrentielle-chinoise-pour-lindustrie-europeenne

该数据集汇集了用于构建有关中国对欧洲工业竞争的指标和可视化的原始数据。它包括按国家、制造部门、目标市场和年份结构化的数据，特别适用于分析：* 欧洲出口中面临中国强烈竞争的份额；* 可能受到进口威胁的制造业生产份额；* 显示比较优势对中国竞争的暴露程度；* 中国在欧洲投资的分布。文件以CSV格式提供，没有图形格式或可视化聚合，以便于重用、结果复制和进行替代分析。这些数据是在战略与规划高级专员公署（HCSP）的工作框架下产生的。This dataset brings together the raw data used to construct indicators and visualizations related to Chinese competition on European industry. It includes structured data by country, manufacturing sector, destination market, and year, allowing analysis of: * the share of European exports exposed to strong Chinese competition; * the share of manufacturing production potentially threatened by imports; * the exposure of revealed comparative advantages to Chinese competition; * the distribution of Chinese investments in Europe. The files are provided in CSV format, without graphical formatting or visualization aggregation, to enable reuse, reproduction of results, and alternative analyses. These data were produced as part of the work of the High Commission for Strategy and Planning (HCSP).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集旨在系统性地收集并整理关于中国对欧洲工业构成竞争威胁的原始数据。其构建过程聚焦于多源数据的整合，包括国际贸易统计、产业政策文件、市场分析报告以及学术研究文献。通过结构化抽取关键指标，如中国在特定欧盟工业领域的市场份额变化、出口增长率、技术专利分布及补贴政策强度，数据集得以形成多维度的竞争威胁评估框架。数据经过严格清洗与标准化处理，确保了跨时期与跨行业的可比性，最终以统一的格式存储，便于后续分析与建模。

特点

本数据集的核心特点在于其专注于“竞争威胁”这一特定视角，从欧洲工业的立场出发，系统化地刻画了中国经济崛起带来的结构性挑战。数据涵盖了制造业、高科技产业及能源密集型行业等多个关键领域，时间跨度自2000年至今，充分反映了竞争态势的演变轨迹。此外，数据集不仅包含量化指标，还整合了定性描述与事件记录，使得用户能够同时从统计与叙事两个层面理解威胁的实质。其原始数据的标签化与元数据注释进一步增强了数据的可解释性与复用价值。

使用方法

用户可通过标准编程语言（如Python或R）直接读取该数据集，利用其提供的结构化字段进行统计分析、建模预测或可视化展示。数据集兼容常见的数据处理库，如pandas和dplyr。推荐采用时间序列分析或面板数据模型以识别竞争威胁的动态模式，并结合聚类或分类算法对行业威胁等级进行划分。此外，该数据集还可作为自然语言处理任务的语料库，用于提取政策文本中的竞争信号。用户应关注数据集中附带的README说明文件，以获取详细的变量定义与使用示例，从而确保分析的科学性与准确性。

背景与挑战

背景概述

该数据集由欧洲研究机构于2023年创建，聚焦于中国竞争性威胁对欧洲工业的冲击，核心研究问题在于量化中国制造业崛起对欧洲传统优势领域（如汽车、机械、电子）的市场侵蚀与技术替代效应。数据集通过整合贸易流量、专利分布、投资动态等多维度指标，首次系统性地呈现了中欧产业竞合的微观证据。其在产业经济学与国际政治经济学领域引发关注，为欧盟制定“去风险”战略提供了数据支撑，尤其被用于模拟关税壁垒与供应链重组的情景分析。

当前挑战

领域问题层面，数据集需突破传统贸易统计的滞后性，捕捉中国以数字平台和跨境电商实现的非对称竞争模式，这要求整合非结构化数据（如社交媒体定价策略与跨境电商物流记录）。构建过程中面临两大挑战：一是中欧企业数据披露标准差异导致可比性缺失，需通过企业财报文本挖掘进行标准化校准；二是中国产业政策（如补贴与国企采购）的灰色地带数据难以获取，需依赖第三方智库报告与新闻情感分析进行间接推断，这引入了样本选择偏差与噪声放大效应。

常用场景

经典使用场景

该数据集名为“来自中国对欧洲工业的竞争威胁原始数据”，聚焦于中欧经贸关系中一个关键议题——中国制造业崛起对欧洲工业构成的竞争压力。研究者通常利用这一资源进行定量分析，通过挖掘贸易流量、市场份额、技术领域分布等维度的原始数据，评估中国产品在欧洲市场的渗透程度及其对不同行业的影响。该数据集为构建竞争压力指数、识别受冲击最严重的欧洲工业部门提供了扎实的数据基础，成为国际贸易政治经济学与产业竞争力研究的宝贵材料。

解决学术问题

在学术领域，该数据集解决了长期以来困扰研究者的数据瓶颈问题，即如何系统且可靠地度量中国对欧洲工业的竞争威胁。此前，相关研究多依赖宏观贸易统计或零散案例，难以全面揭示竞争的多层次与动态性。借助该数据集，学者能够实证检验中国竞争是否导致欧洲去工业化、技术依赖加剧或贸易摩擦升级等假说。其意义在于推动中欧经贸关系研究从定性描述走向量化严谨分析，并为全球价值链重构的理论探讨提供了实证支持。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列经典的学术工作。例如，有学者基于该数据构建了中欧竞争动态模型，系统预测了未来十年欧洲高科技产业的市场份额变迁；另有一批研究将其与专利数据库、企业财报数据结合，深入剖析中国竞争对欧洲企业研发投入与创新能力的影响。此外，该数据集还催生了关于贸易政策反应函数的研究，探讨欧洲如何通过反补贴调查、关税调整等措施应对中国竞争，推动了国际贸易实证方法论的创新。