塑料产业链企业替代性脆弱度画像数据

本数据集以企业作为节点,将替代关系网络的结构特征压缩为单个节点的多维属性,既揭示了塑料贸易商集群的高度同质化,也识别出真正不可替代的"孤岛企业",它们在网络中没有有效替代圈,是产业链的关键节点。对采购方而言是供应商选择与单一供应商集中度风险管控的依据。对企业自身而言是评估"是否容易被替代"、制定差异化定位策略的依据。对市场研究机构而言可作为评估市场竞争充分性、识别同质化竞争集群的基础资料。对供应链金融机构而言可用于优化授信决策。一、数据采集与预处理 基于基础数据，首先对每个 (材料, 环节) 组合统计其唯一企业数 N(m, s)，仅保留 N(m, s) ≥ 2 的组合加入候选池。 二、相似度计算 对每家企业 e 构造长度为"材料数 × 环节数 = 5 × 4 = 20 维"的特征向量 vec(e)，向量第 i 维取值为 1 当且仅当 e 出现在该 (材料, 环节) 中，否则为 0。实际有效维度由候选池决定（即 N(m, s) ≥ 2 的组合数），本数据集中为 11 维；其余 9 个组合或无数据、或单家垄断，不进入计算。 对任意两家有共同业务点的企业 (e1, e2)，其替代相似度 sai(e1, e2) 由三项加权合成：余弦相似度 cos = |vec(e1) ∩ vec(e2)| / (√|vec(e1)| × √|vec(e2)|)；双向覆盖度下限 cov_min = |vec(e1) ∩ vec(e2)| / max(|vec(e1)|, |vec(e2)|)；地理便利度 geo，同城取 1.0、同省取 0.7、同大区取 0.4、跨大区取 0.1。最终 sai(e1, e2) = (cos × 0.4 + cov_min × 0.3 + geo × 0.3) × 100。设定阈值 60，sai ≥ 60 的企业进入 e1 的"替代圈"。 三、指标计算 对每家企业 e，基于其替代圈合成如下四个子分。圈规模得分S_circle = min( log(1 + 替代圈规模) / log(101) × 100, 100 )，其中"替代圈规模"即 |替代圈|，反映候选替代企业的数量。跨区跨省得分 S_cross = (跨省替代候选数 / 替代圈规模) × 100，其中"跨省替代候选数"为替代圈中省份不同的对手企业数。替代强度得分 S_strength = 替代圈平均SAI（即替代圈内 sai 均值）。替代圈分散度得分 S_disp = (1 − 替代圈城市HHI) × 100，其中 替代圈城市HHI = Σ (圈内某城市企业数 / 替代圈规模)²，求和遍历替代圈覆盖的所有城市。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦塑料产业链企业，通过构建替代关系网络并压缩为节点多维属性，衡量企业替代性脆弱度。数据包含6102条记录，每季度更新，涉及企业名称、城市、省份、大区、业务点数、材料、环节等字段，以及替代圈规模、SAI、HHI等18个指标。其应用覆盖供应商风险管控、企业差异化定位、市场竞争力评估及供应链金融授信决策，算法基于特征向量与相似度计算，为产业链关键节点识别提供依据。