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数据打架?我们所说的“农产品”是同样的东西吗?

   日期:2019-04-23     来源:中国农业新闻网-农民日报    浏览:701    评论:0    
核心提示:  数据又双叒叕对不上了。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

  数据又双叒叕对不上了。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。下面就给大家梳理几种国际通行的农产品贸易统计口径,看看它们之间有何区别。

  HS和SITC:商品的两种统计标准

  在国际贸易中,为便于统计,通常会对商品进行分类和编码。国际常用的分类体系有两种:一是联合国统计委员会制定的《国际贸易标准分类》(StandardInternation?alTradeClassification,简称:SITC),二是海关合作理事会(现名世界海关组织)制定的《商品名称及编码协调制度》(TheHar?monized Commodity Description andCodingSystem,简称:HS)。两种体系对商品归类和编码的方式是有所区别的:

  联合国统计委员会的《国际贸易标准分类》即SITC按照类、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。例如鲜葡萄在第4版SITC中的编码为05751,其中0表示它所在的类别为第0类“食品及活动物”,05表示0类中第5章“蔬菜及水果”,057代表05章中第7组“水果及坚果”,0575代表第5小组“鲜葡萄及葡萄干”,05751则代表具体产品“鲜葡萄”。

  世界海关组织的《商品名称及编码协调制度》即HS是结合SITC和其他分类标准而制定,与SITC的分类方法相似,也将商品按照类、章等层次划分,但用的是6位数字进行编码,每两位表示一个层级,且从第二层“章”开始编码,第一层“类”不再用数字表示。还是以鲜葡萄为例,在HS2017版中编码为080610,其中08表示第8章“食用水果及坚果;柑橘属水果或甜瓜的果皮”,0806代表第8章第6组“鲜或干的葡萄”,080610则代表具体产品“鲜葡萄”。

  可以看出,SITC和HS两种分类方式基本类似,但HS较前者更为细致。SITC(第四版)将商品分为10类72章,HS(2017版)分为22类98章。在编码方式上,SITC采用单数,HS则为双数,因此后者编码的扩展性更强。目前,HS体系在全球应用范围最广,大部分国家的贸易统计都是采用该方法。但HS制定的时间比较晚,此前国际上普遍采用SITC进行统计,一些机构为了保持数据的连贯性,仍延用SITC分类方法。

  基于HS的农产品口径

  (一)WTO乌拉圭回合农业协议的农产品口径

  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。该范围下的农产品包含三大部分:第一部分主要是食品及部分非食用原料,包括HS(2002版)前24章(除去水产品);第二部分是以动植物为原料的化学品,包括以藻类、淀粉、葡萄糖、动植物油脂等为原料的甘露糖醇、山梨醇、丙三醇(甘油)、工业用脂肪醇这几种醇类产品,柠檬油、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;第三部分是动物皮、毛及纺织原料,包括动物生皮、生毛皮、生丝及废丝(蚕丝)、动物毛、棉花、麻类。

  (二)乌拉圭回合农业协议的农产品口径+水产品

  乌拉圭回合农业协议定义的水产品包括两大部分:第一部分是HS(2002版)第3章“鱼、甲壳、软体其其他水生无脊椎动物”;第二部分是以第3章产品为原料的深加工品,这些产品同样分布在前24章,主要包括鱼油、鱼粉、鱼子酱、鱼罐头等。因此该口径农产品包括HS前24章及第一个统计口径中的其他两部分。

  基于SITC的农产品口径

  联合国贸易和发展会议(UNCTAD)和世界贸易组织(WTO)数据库采用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(食品及活动物)、第1类(饮料及烟草)、第2类(非食用原料,燃料除外)和第4类(动植物油、脂及蜡)中的商品,除去第2类中的第27章(天然肥料及矿物,煤、石油及宝石除外)及第28章(金属矿砂及金属废料)商品。

  统计口径比较

  对比乌拉圭回合农产品+水产品口径与UNCTAD、WTO的统计口径可以发现,二者重叠的部分为食品、饮料、烟草、动物毛皮及纺织原料。不同的地方在于前者包含精油及其他以动植物为原料的化学品,后者包含橡胶、木材、纸浆、合成纤维、旧衣服及其他旧纺织品、已梳动物毛。

  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。但由于农产品种类繁杂,不同机构对其定义有所差别,在使用过程中如果发现数据不一致可先查看各自的统计口径,找出之间的区别。

  最后送大家一句话:数据打架不要乱,先把统计口径看!

  (农业农村部农业贸易促进中心供稿)

 
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