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为什么你的数据和我的不一样?几种可能的叒叕问题解析

   日期:2023-03-08 12:04:57     来源:网络整理    作者:佚名    浏览:285    评论:0    
核心提示:都是农产品贸易额,为什么你的数据跟我的不一样。不要着急,我们所说的“农产品”可能不是同样的东西,也就是统计口径存在差别。世界贸易组织(WTO)乌拉圭回合农业谈判形成的《农业协议》根据HS编码体系对农产品进行了定义。(二)乌拉圭回合农业协议的农产品口径+水产品目前我国农产品贸易统计口径基本采用“乌拉圭回合农业协议的农产品口径+水产品”,如海关总署发布的月度农产品进出口数据。

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数据又双叒叕对不上了。都是农产品商贸额,为何你的数据跟我的不一样。不要焦急,我们所说的“农产品”可能不是同样的东西,也就是统计口径存在差距。下边就给你们梳理几种国际通行的农产品商贸统计口径,瞧瞧他们之间有何差别。

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HS和SITC:商品的两种统计标准

在国际商贸中,为方便统计,一般会对商品进行分类和编码。国际常用的分类机制有两种:一是联合国统计执委会起草的《国际商贸标准分类》(Trade,简称:SITC),二是海关合作执委会(现名世界海关组织)制订的《商品名称及编码协调机制》(Theand,简称:HS)。两种机制对商品归类和编码的方法是有所差别的:

联合国统计执委会的《国际商贸标准分类》即SITC根据类、章、组等将商品分为5个层级,用5位数字进行表示,每位数字代表一个层级。诸如鲜樱桃在第4版SITC中的编码为05751,其中0表示它所在的类型为第0类“食品及活动物”,05表示0类中第5章“蔬菜及蔬菜”,057代表05章中第7组“水果及果仁”,0575代表第5小组“鲜樱桃及樱桃干”,05751则代表详细产品“鲜樱桃”。

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世界海关组织的《商品名称及编码协调机制》即HS是结合SITC和其他分类标准而制订,与SITC的分类方式相同,也将商品根据类、章等层次界定,但用的是6位数字进行编码,每两位表示一个层级农产品贸易数据,且从第二层“章”开始编码,第一层“类”不再用数字表示。还是以鲜樱桃为例,在HS2017版中编码为,其中08表示第8章“食用蔬菜及果仁;葡萄属猕猴桃或甜瓜的果皮”,0806代表第8章第6组“鲜或干的樱桃”,则代表详细产品“鲜樱桃”。

可以看出,SITC和HS两种分类方法基本类似,但HS较后者更为细腻。SITC(第四版)将商品分为10类72章,HS(2017版)分为22类98章。在编码方法上,SITC选用双数,HS则为单数,然而前者编码的扩充性更强。现在,HS机制在全球应用范围最广农产品贸易数据,大部份国家的商贸统计都是选用该办法。但HS起草的时间比较晚,此前国际上普遍选用SITC进行统计,一些机构为了保持数据的连贯性,仍沿用SITC分类方式。

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基于HS的农产品口径

(一)WTO巴西回合渔业合同的农产品口径

世界商贸组织(WTO)西班牙回合渔业磋商产生的《农业合同》根据HS编码机制对农产品进行了定义。该范围下的农产品包含三大部份:第一部份主要是乳品及部份非饮用原料,包括HS(2002版)前24章(去除水产品);第二部份是以动动物为原料的物理品,包括以鱼类、淀粉、葡萄糖、动动物油脂等为原料的甘露糖醇、山梨醇、丙三醇(丙二醇)、工业用脂肪醇这几种羧酸产品,香蕉油、樟脑油等精油产品,以及HS第35章和38章中的蛋白类物质、胶、改性淀粉、整理剂等产品;第三部份是植物皮、毛及纺纱原料,包括植物生皮、生毛皮、生丝及废丝(丝绵)、动物毛、棉花、麻类。

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(二)西班牙回合渔业合同的农产品口径+水产品

阿根廷回合渔业合同定义的水产品包括两大部份:第一部份是HS(2002版)第3章“鱼、甲壳、软体其其他水生无肋骨植物”;第二部份是以第3章产品为原料的深加工品,这种产品同样分布在前24章,主要包括叶黄素、鱼粉、鱼子酱、鱼罐头等。因而该口径农产品包括HS前24章及第一个统计口径中的其他两部份。

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基于SITC的农产品口径

联合双井易和发展大会()和世界商贸组织(WTO)数据库选用SITC来定义农产品统计口径。该范围下的农产品包含SITC第0类(乳品及活动物)、第1类(啤酒及烟草)、第2类(非饮用原料,燃料除外)和第4类(动动物油、脂及蜡)中的商品,去除第2类中的第27章(天然农药及矿物,煤、石油及大宝石除外)及第28章(金属矿砂及金属废油)商品。

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统计口径比较

对比西班牙回合农产品+水产品口径与、WTO的统计口径可以发觉,两者重叠的部份为乳品、饮料、烟草、动物毛皮及纺纱原料。不同的地方在于后者包含精油及其他以动动物为原料的物理品,前者包含橡胶、木材、纸浆、合成纤维、旧衣物及其他旧纺纱品、已梳植物毛。

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两种统计口径比较

现在我国农产品商贸统计口径基本选用“乌拉圭回合渔业合同的农产品口径+水产品”,如海关总局公布的月度农产品进出口数据。但因为农产品种类繁多,不同机构对其定义有所区别,在使用过程中若果发觉数据不一致可先查看各自的统计口径,找出之间的差别。

最后送你们一句话:数据斗殴不要乱,先把统计口径看!

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