1992–2018年中国境外产业园区信息数据集
作者:李祜梅 邬明权 牛铮 李旗
2019年12月23日
本作品收录于《中国科学数据
李祜梅, 邬明权, 牛铮, 李旗. 1992–2018年中国境外产业园区信息数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2019, 4(4). (2019-12-11). DOI: 10.11922/csdata.2019.0028.zh.


    摘要&关键词

    摘要:“一带一路”倡议提出以来,我国境外产业园区作为经贸合作的重要载体,已经成为中国企业走出去的重要平台。然而,虽然中国企业在境外投资的产业园区众多,但是尚未有一个全面的统计工作,这些信息对于国家或者企业投资者来说却至关重要。一些园区的开工时间、实施建设的中国企业名称等难以查到,所以开展全面的统计工作也相对困难。通过网络爬虫技术、“一带一路”境外产业园区的公众号、参与“一带一路”建设的各大企业官网及商务部数据库尽可能全面地进行了数据收集,编制了1992–2018年的中国境外园区“一带一路”项目数据集。本数据集目前共计搜集到182个园区,类型可划分为农业产业园区、轻工业园区、重工业园区、高新技术园区、物流合作园区和综合产业园区6大类,内容包括园区所在国家是否加入亚投行,加入亚投行时间,园区所在洲、地区、国家,所在国家发展水平,园区名称,中国实施企业,中国实施企业性质,企业识别编码,园区所属类别,园区建设起始年份。对数据进行了整体核验,数据总体相符度为99.23%。本数据集有利于为“一带一路”海外园区的发展规划提供中长期的前景预测,有利于为政府部门决策提供可靠的资料,有利于为我国企业走出提供参考,降低我国企业走出去风险。

    关键词:境外产业园区;一带一路;产业类型;亚投行

    Abstract & Keywords

    Abstract: Since China’s the Belt and Road Initiative, overseas industrial parks as an important carrier for economic and trade cooperation have become an important force for Chinese enterprises to go global. However, although there are many industrial parks invested by Chinese companies abroad, there is a lack of comprehensive statistical data on them that is crucial for national or corporate investors. It is difficult to search for the start-up time of some parks and the name of Chinese enterprises that are under construction, so comprehensive statistical work is relatively impossible. This paper collects data through the network crawling technology, the public number of the Belt and Road International Industrial Park, the official website of the major enterprises involving in the Belt and Road construction, and the database of the Ministry of Commerce. Based on the most comprehensive collection possible, we compiled a detailed dataset of the China Outland Campus Belt and Road Project from 1992 to 2018. At present, the data about a total of 182 parks have been collected, which are divided into six categories according to their types: agricultural industrial parks, light industrial parks, heavy industrial parks, high-tech parks, logistics cooperative parks and comprehensive industrial parks. The main contents include: whether the park-based countries have joined the AIIB and joins the AIIB time, the continents, regions and countries where the industrial park is located, development conditions of the country, industrial park names, the names of Chinese cooperative enterprises, enterprise identification codes, industrial park categories and the starting years of construction of the industrial parks. The data have been verified as a whole, and the overall data consistency was 99.23%. The collection of this data is conducive to providing medium and long-term prospects for the development planning of the Belt and Road overseas parks, which is conducive to providing reliable information for government departments to make decisions, and is beneficial to providing reference for Chinese enterprises to go out and reducing the risk of Chinese enterprises going global.

    Keywords: overseas industrial park; Belt and Road; industry type; AIIB

    数据库(集)基本信息简介

    数据库(集)名称 1992–2018年中国境外产业园区信息数据集
    数据作者 李祜梅、邬明权、牛铮、李旗
    数据通信作者 邬明权(wumq@aircas.ac.cn)
    数据时间范围 1992–2018年
    地理区域 地理范围包括77°55′12″N–34°49′48″S,117°22′12″°W–178°52′12″E。覆盖亚洲、欧洲、非洲、大洋洲、北美洲与南美洲。涉及的国家有阿尔及利亚、阿联酋、阿曼、埃及、埃塞俄比亚、巴基斯坦、巴西、白俄罗斯、比利时、波兰、德国、俄罗斯、法国、斐济、芬兰、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、韩国、吉布提、吉尔吉斯斯坦、柬埔寨、津巴布韦、肯尼亚、老挝、罗马尼亚、马来西亚、毛里求斯、毛里塔尼亚、缅甸、莫桑比克、墨西哥、南非、尼日利亚、塞尔维亚、塞拉利昂、沙特阿拉伯、斯里兰卡、苏丹、塔吉克斯坦、泰国、坦桑尼亚、委内瑞拉、文莱、乌干达、乌克兰、乌兹别克斯坦、匈牙利、意大利、印度、印度尼西亚、越南、赞比亚。
    数据量 27 KB;182条
    数据格式 *.xls
    数据服务系统网址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/797
    基金项目 中国科学院A类战略性先导科技专项(XDA19030304);中国科学院青年创新促进会(2017089)。
    数据库(集)组成 数据集包括1个Excel数据文件,主要内容包括:园区所在国家是否加入亚投行,加入亚投行时间,园区所在的大洲、地区、国家,所在国家发展水平,园区名称,中国实施企业,中国实施企业性质,企业识别编码,园区所属类别,园区建设起始年份。

    Dataset Profile

    Title Information dataset of China's overseas industrial parks from 1992 to 2018
    Data authors Li Humei, Wu Mingquan, Niu Zheng, Li Qi
    Data corresponding author Wu Mingquan(wumq@aircas.ac.cn)
    Time range 1992–2018
    Geographical scope Longitude & latitude; geographical scope (77°55′12″N–34°49′48″S, 117°22′12″W–178°52′12″E; specific areas include: Asia, Europe, Africa, Oceania, North America and South America; countries covered include: Algeria, United Arab Emirates, Oman, Egypt, Ethiopia, Pakistan, Brazil, Belarus, Belgium, Poland, Germany, Russia, France, Fiji, Finland, Georgia, Kazakhstan, South Korea, Djibouti, Kyrgyzstan, Cambodia, Zimbabwe, Kenya, Laos, Romania, Malaysia, Mauritius, Mauritania, Myanmar, Mozambique, Mexico, South Africa, Nigeria, Serbia, Sierra Leone, Saudi Arabia, Sri Lanka, Sudan, Tajikistan, Thailand, Tanzania, Venezuela, Brunei, Uganda, Ukraine, Uzbekistan, Hungary, Italy, India, Indonesia, Vietnam, and Zambia).
    Data volume 27 KB; 182 items
    Data format *.xls
    Data service system <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/797>
    Sources of funding Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences (XDA19030304); Youth Innovation Promotion Association CAS (2017089).
    Dataset composition The dataset includes an Excel data file. The main content includes: whether the country where the industrial park is located has joined the AIIB and the time of joining the AIIB time, the continent, region and country where the industrial park is located, development level of the country, industrial park name, the names of Chinese cooperative enterprises, enterprise identification codes, industrial park category and the starting years of construction of the industrial parks.


    引 言

    2013年,中国国家主席习近平在哈萨克斯坦进行国事访问时提出了共建“丝绸之路经济带”,在印度尼西亚国会首次提出了共建21世纪“海上丝绸之路”的倡议,两者共同组成了“一带一路”战略构想。这一伟大构想旨在巩固中国同其他国家之间的合作基础,发挥中国经济发展先锋的作用,促进沿路各国的经济共同发展。“一带一路”的建设不仅促进自身经济的发展,也是世界经济发展中不可缺少的重要组成部分。境外产业园是“一带一路”战略的重要组成部分,也是中国与沿线国家进行经贸往来的平台,是国际经济交往中最具有潜力的一环。中国境外经贸合作区是以国内企业为主体,通过谈判的方式与东道国政府签订协议,在协议限定的区域内投资并建设成的产业链完整、集中度高、公共服务功能健全、管理模式便捷高效的产业园区[1]。亚投行的设立则是在丝路经济带内,为各国实现充分交流与合作提供强有力的金融支撑。

    我国“一带一路”沿线的境外园区发展迅速,为东道国创造了大量税收,解决了当地的就业问题[2],促进了地区的市场繁荣发展与各国间的经贸合作。产业园区建设对一个国家或地区的发展都是非常有影响力的,但目前已有的研究中,对园区数量的统计还不全面[3][4][5][6][7][8],有的学者对非洲的园区进行了研究[9],有的对东南亚地区的园区进行了分析[10][11],而大部分学者都是对单个园区进行研究[12][13][14][15][16]。针对这一问题,本文对已经建设或者开始建设的园区数据进行了全面的统计,方便政府部门对各国的园区进行统一的管理及投资者对各国已建的园区情况进行了解。

    由于中国企业在世界各国建设的园区较多且比较分散,有的可能由于规模较小未进行过新闻报道,有的未在商务部备案,所以统计过程相对困难。本文通过网络爬虫技术、“一带一路”境外产业园区的公众号、参与“一带一路”建设的各大企业官网及商务部数据库进行了数据收集工作,而一些园区的开工时间、实施建设的中国企业名称等难以查到,所以存在较多信息缺失现象。本文在尽可能全面的搜集下,编制了详细的中国境外园区“一带一路”项目数据集。

    1 数据采集和处理

    1.1 数据获取

    本文通过网络爬虫技术搜索中国境外产业园区,获取到了许多关于园区建设的相关资讯报道,由于很多园区还未开工建设,而中国企业只是有意向参与,所以需要仔细浏览新闻内容,识别出是中国已经建设或参与合作的园区项目。在特定的官网上搜集信息相对全面一些,比如中国一带一路网、新华丝路网和中国贸促会境外产业园区信息服务平台等。除了通过网页搜集还可以通过关注一些“一带一路”相关的公众号,比如一带一路、一带一路报道杂志、一带一路高参和一带一路能源合作网等或者关注相关的微博、公众号等渠道,获取境外产业园的项目名称、园区所在国家与地区、园区建设时间、中国实施企业及企业性质等相关信息。

    1.2 数据分类

    数据收集后,在Excel表中进行汇总。通过对这些园区的运营模式与主要经营产业进行了解,将搜集到的园区分为以下6类:

    (1)农业产业园区

    这类产业园区主要以第一产业为主,主要包括农业、林业、牧业、副业与渔业,同时包括其所涉及的加工类园区,主要为劳动密集型加工园区。例如,吉尔吉斯斯坦亚洲之星农业产业合作区、俄罗斯北极星林业经贸合作区、俄罗斯泰源农业与牧业产业园区、中非现代畜牧业循环经济工业区、塔吉克斯坦–中国农业合作示范园、中毛(宏东)海洋经济合作园等。

    (2)轻工业园区

    这类产业园区主要以第二产业中的制造业为主,主要包括纺织类、食品类、家用电器类等,主要为制造业加工园区。例如,中国阿联酋(迪拜)食品工业园、乌兹别克斯坦安集延纺织园区、中国埃及曼凯纺织产业园、巴基斯坦海尔–鲁巴经济区、越南铃中加工出口区和工业区、埃塞俄比亚孔博查(Kombolcha)轻工业园区等。

    (3)重工业园区

    这类产业园区主要以第二产业为主,主要包括石油类、电子类、化学等,主要为能源资源加工区。例如,阿尔及利亚中国江铃经济贸易合作区、特变电工印度绿色能源产业园、哈萨克斯坦汽车工业产业园、印度尼西亚苏拉威西镍铁工业园、印度尼西亚西加里曼丹铝加工园区等。

    (4)高新技术园区

    这类是主要以高新技术为基础,生产出前沿高科技产品的经贸合作园区。例如,中哈金土地高科技产业园区、中韩科技创新经济园区、中塔(河南)农业产业科技示范园区、中国–东盟北斗科技城、中国–比利时科技园、俄罗斯车里雅宾斯克州创新工业园、俄罗斯跃进高科技产业园等。

    (5)物流合作园区

    这类产业以物流贸易为主的园区,通过物流将商品运输到其他国家进行贸易合作。例如,阿联酋中阿(富吉拉)商贸物流园区、哈萨克斯坦(阿拉木图)中国商贸物流园、波兰(罗兹)中欧国际物流产业合作园、俄罗斯弗拉基米尔宏达物流工业园区、塞尔维亚贝尔麦克商贸物流园等。

    (6)综合产业园区

    这类产业涵盖了以上两种或多种类型的园区,一般是集多类型多功能产业为一体的园区。比如阿治曼中国城、格鲁吉亚华凌自由工业园、老挝万象赛色塔综合开发区、马来西亚皇京港临海工业园、斯里兰卡科伦坡港口城、华夏幸福印尼卡拉旺产业园、肯尼亚珠江经济特区等。

    1.3 数据处理流程

    首先在各大官网上搜集中国境外产业园区名称,根据园区名称搜集与园区建设相关的其他信息,例如所在的大州、地区、国家、中国实施单位、开始建设年份等,由此制作出中国在境外建设的产业园区名录。其次,根据园区所经营的主体产业,对所有园区进行分类,并汇总各类型园区在六大洲的分布情况。最后,统计每个园区的是否为亚投行成员国及该国加入亚投行时间,将园区建设起始时间与该国加入亚投行时间这两组数据按年份统计出,分析亚投行与园区建设之间的相关性。数据集搜集过程见图1。


    图1 数据集搜集过程示例图


    2 数据样本描述

    2.1 数据分布

    本文通过对各种数据引擎的查找,目前共计搜集到182个园区,其中农业产业园区54个,轻工业园区31个,重工业园区21个,高新技术园区13个,物流合作园区11个,综合产业园区52个。园区在各大洲的分布情况如图2所示,园区集中分布在亚洲、欧洲和非洲这三个大洲,并且农业产业园区在欧洲分布最多,高达28个;轻工业在亚洲分布最多,高达14个;重工业园区在亚洲最多,共计12个;高新技术园区分布在欧洲最多,共计7个;综合产业园区在亚洲最多,高达28个。由此可知,欧洲的农业发展迅速,且为集农业生产、科技、生态、观光等多种功能为一体的现代农业园;亚洲的第二产业依旧盛行,且日益形成以某类产业为概念,以公寓、酒店、办公、会展等服务元素为配套形成规模化的城市综合建筑群。产业园区大部分建设在新兴经济体、发展中国家与最不发达国家,其中新兴经济体最多,高达81个,反映出园区的建设也促进了这类国家或地区经济的蓬勃发展。


    图2 各大洲中国境外园区类型统计图


    2.2 数据缺失信息

    在尽可能全面搜集的情况下,仍然存在数据缺失问题,目前182个园区数据中有6个产业园区的实施企业及其企业的性质与企业识别代码暂无信息,这6个产业园区分别是波兰(罗兹)中欧国际物流产业合作园、俄罗斯巴什科沃木材加工园区、俄罗斯车里雅宾斯克州创新工业园、俄罗斯克拉斯诺亚尔斯克东方木业列索园区、俄罗斯米哈工业园、莫斯科(杜布纳)高新技术产业合作园区。还有7个园区的建设起始年份也搜集不到任何信息,分别是俄罗斯格城新北方木材加工园区、俄罗斯米哈工业园、俄罗斯钰森克拉斯诺亚尔斯克林业合作区、金穗境外农业合作区、伊尔库茨克新吉马资源利用园区、中俄林业坎斯克园区、华锦矿业经贸园区。此外,还有俄罗斯格城新北方木材加工园区的绥芬河市新北方经贸有限公司与中乌姆巴莱工业园区的天唐集团2个公司未查到企业识别代码,所以企业识别代码中暂无信息的共计8个。

    本信息数据集主要包含了园区一些最基本的信息,对园区内部的企业数量、产值等经济、财务指标等信息涉及较少,主要由于有的园区还未开始建设或者刚刚完成建设处于招商的环节,所以对园区的企业数量统计尚不明确且数量处于动态变化,而其他关于园区的信息公开度不高,因而未能在数据集中收录。在未来两年可能会将数据集信息进行一定的补充,以便下一步的专业信息挖掘。

    2.3 产业园区建设与亚投行加入国关系分析

    加入亚投行对于促进该国的经济发展与区域经济一体化的发展具体非常重要的意义。通过将本地区高储蓄率国家的存款直接导向产业园区建设,实现本地区内资本的有效配置,促进该地区金融市场的迅速发展,并带动产业园区项目的建设,也拉动了该地区的就业。随着亚投行加入国的不断增多,还有利于扩大全球投资,支持世界经济的复苏。

    本文搜集了产业园区开始建设的时间与园区所在国加入亚投行的时间,并将搜集到的两组数据进行统计分析,用柱状图表示(图3)。


    图3 中国境外产业园区与项目国加入亚投行时间相关性分析图


    从图中可以看出,中国境外产业园区建设与项目国加入亚投行时间存在相关性,排除数据缺失的7个园区,总计有效数为175个。统计在亚投行成立后,境外产业园区所在国家的个数,与既加入亚投行且有中国建设的产业园区的国家个数。从2014年开始,中国已在44个国家建立了产业园区,其中有12个国家加入亚投行,占该年园区国家总数的27.27%;2015年,中国在46个国家建立了产业园区,其中有26个国家加入了亚投行,个数明显增加,占总数的56.52%;2016年,中国在50个国家建立了产业园区,其中有29个国家加入了亚投行,占总数的58%;2017年,中国在51个国家建立了中国产业园区,其中有36个国家加入了亚投行,占总数的70.59%;2018年,中国在52个国家建立了产业园区,其中有40个国家加入了亚投行,占总数的76.92%。随着亚投行组织成立并不断壮大,产业园区建设的国家数量也在逐年增加,说明两者存在正相关性,亚投行国家助力了“一带一路”园区建设。再统计出境外园区变化情况:从2014年到2018年,园区数量依次为110个、127个、153个、166个和175个,呈现逐年增长趋势,尤其是在亚投行成立后增长速度加快,说明中国在其他国家建设产业园区的同时推动了该国加入亚投行。综上分析,可知两者相辅相成,相互促进。

    2.4 数据样例

    本数据集的数据存储于Excel文件的1个数据表单中,1992–2018年中国境外产业园区信息数据,共计182条记录,主要内容包括园区所在国家、园区建设起始年份、园区名称、中国实施企业、中国实施企业性质、园区所属类别等相关信息,示例如表1。


    表1 中国境外产业园区部分名录主要信息表

    序号 国家 开始时间 园区名称 中国实施企业 园区类别
    1 阿尔及利亚 2008 中国江铃经济贸易合作区 江西省江铃汽车集团公司 重工业园区
    2 阿联酋 2016 阿联酋中阿(富吉拉)商贸物流园区 威海建设集团 物流合作园区
    3 阿联酋 2017 阿联酋中阿产能合作示范园 江苏省海外合作投资有限公司 综合产业园区
    4 阿联酋 2009 阿治曼中国城 海湾中国贸易公司(湖南博深实业集团) 综合产业园区
    5 阿联酋 2018 中国阿联酋(迪拜)食品工业园 中国宁夏基金公司 轻工业园区
    6 阿曼 2016 中国阿曼(杜库姆)产业园(旅游区) 宁夏中阿万方投资管理有限公司 综合产业园区
    7 阿曼 2016 中国阿曼(杜库姆)产业园(轻工业综合区) 宁夏中阿万方投资管理有限公司 轻工业园区
    8 阿曼 2016 中国阿曼(杜库姆)产业园(重工业区) 宁夏中阿万方投资管理有限公司 重工业园区
    9 埃及 2008 埃及苏伊士经贸合作区 中非泰达投资股份有限公司 综合产业园区
    10 埃及 2018 中国埃及曼凯纺织产业园 宁夏曼凯投资有限公司 轻工业园区
    11 埃塞俄比亚 2016 埃塞俄比亚阿达玛(Adama)轻工业园区 中国土木工程集团有限公司 轻工业园区
    12 埃塞俄比亚 2015 埃塞俄比亚阿瓦撒(Hawassa)工业园 中国土木工程集团有限公司 轻工业园区
    13 埃塞俄比亚 2016 埃塞俄比亚德雷达瓦(Dire Dawa)轻工业园区 中国土木工程集团有限公司 轻工业园区
    14 埃塞俄比亚 2007 埃塞俄比亚东方工业园 江苏永元投资有限公司 综合产业园区
    15 埃塞俄比亚 2017 埃塞俄比亚–湖南工业园 埃塞俄比亚湖南工业园运营管理公司 综合产业园区


    3 数据质量控制和评估

    3.1 数据质量控制

    为了确保数据准确有效性,在搜集名录过程中优先采用了“一带一路”官网平台与企业公司官网上发布的信息,并且为保证数据真实可靠,每条数据经过多次查验后才进行收录。在搜集实施单位过程中,会遇到合资控股的情况,需要对其内部的合资公司的性质进行判定,以主要股份公司定其企业所属的性质。

    3.2 数据质量评估

    为了提高数据的真实性和可靠性,采用官方平台公布数据对本文搜集的数据进行了质量检查,即将本数据集中的园区名录与实施单位,与已发布的我国境外产业园区名录和实施单位进行比较,查看数据的相符性。为了保证数据准确性,本文对数据进行了三次核查:首先将数据与中国专门负责提供跨境投资信息的中国国际贸易促进委员会发布的103条产业园区信息进行验证[17];再将搜集到的园区数据与商务部提供的80条境外产业园区数据进行再次核实[18];最后,将未经以上两个官网核查的剩余50条数据进行自查。

    在验证过程中发现其发布的名单中存在一些问题,主要集中在数据重复与联合公司、母子公司名称上存在的差异问题。经过反复核查,中国国际贸易促进委员会发布的103条产业园区信息中有5条信息存在问题:重复数据2条,未报道数据2条和未介绍园区名称数据1条。有效数据为98条,其中本数据中有1条数据与其发布数据不符(中俄农牧业产业示范园区的实施单位,该网站介绍为黑龙江牡丹江新友谊农垦农业经济技术开发有限公司,但经过其他大量数据与商务部发布的数据,均为中鼎联合牧业股份有限公司),数据相符度为98.98%;商务部提供的80条境外产业园区数据中,去除2条重复数据,有效数据为78条,其中本数据有1个数据与其发布不符(印尼西加里曼丹铝加工园区的实施单位,该网站介绍为江苏如皋市双马化工有限公司,但其他大量数据均介绍为杭州锦江集团有限公司,江苏如皋市双马化工有限公司应为印度尼西亚东加里曼丹岛农工贸经济合作区),数据相符度为98.72%。自查数据与原始数据相符度达100%。综上所述,进行整体评估,数据总体相符度为99.23%。

    4 数据价值

    境外产业园区是我国对外投资的重要平台,我国境外投资的1/3集中在各国产业园区。地球大数据专项“一带一路”重大工程子课题采用网络爬虫、遥感和GIS技术,编制了目前中国较为全面带地理定位数据的境外产业园区名录,包括农业园区、轻工业园区、重工业园区、物流合作园区、高新技术园区、综合产业园区等182个产业园区,涵盖我国境外产业园区所在的大洲、地区、国家,所在国家发展水平,园区名称,中国实施企业,中国实施企业性质,企业识别编码,园区类别,园区建设起始年份等重要信息,有利于为“一带一路”海外园区的发展规划提供中长期的前景预测,为政府部门决策提供可靠的资料,为我国企业“走出去”提供参考,降低我国企业“走出去”风险。

    致 谢

    感谢中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室重大工程遥感监测工作组的田定慧、肖建华、尹富杰、朱洪臣、蒋瑜、贾战海等成员,为产业园区数据搜集信息做出的贡献及为本数据集论文的撰写提供了宝贵的意见。

    参考文献

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    数据引用格式

    李祜梅, 邬明权, 牛铮, 李旗. 1992–2018年中国境外产业园区信息数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-07-04). DOI: 10.11922/sciencedb.797.