6月9日，海關公布了亮眼的進出口數據之后，第二天我發表了《5月份出口超預期勁升15.3%，宏觀經濟已經穩了》一文，有讀者在看完文章后留言，認為進出口數據不太準確。



比如@ 進出口物流 留言說：“我做國際物流的， 我只能說有部分確實是有水分的”。他解釋說：“總的說來就是地方要數據，在進出口物流方面，一種叫買單的，深圳多點，在行業內屬于你知我知，不過這些年少了蠻多，金稅三之后制造行業正規了一些，行業外人士可能莫名其妙，行業內秒懂，但這個比例沒之前高了”。
@ 9557tang 則反駁道：“有水分？數據是雙向的，你的出口是別人的進口，不光你這邊會統計，別人那邊也會，如果是假的，和別人的統計不一樣，打臉的是...。”
我是學統計的，現在又從事經濟研究工作，看到讀者這樣的留言，當然不會熟視無睹。我查找整理了最近海關公布的中美貿易數據，美國商務部公布的美中貿易數據，查找了海關公布的2021年與主要貿易地區的進出口數據，以及這些地區政府公布的與中國的進出口數據，還查找了負責統計進出口資金到付金額的國家外匯管理局的商品貿易收款與付款數據。讓我們仔細對比這些數據，分析研究一下我們進出口數據的質量吧！

一、最近6年，中美兩國各自公布的與對方進出口的數據誤差有多大？

2020年，美國商務部公布的美中貿易總額為5601億美元，其中從中國進口4355億美元，向中國出口1246億美元。中國海關公布的中美進出口數據為5869億美元，其中向美國出口4522億美元，比美國向我們進口的數據多3.8%。從美國進口1347億美元，比美國向我們出口的數據多8.1%。
2021年，美國商務部公布的美中貿易總額為6575億美元，其中從中國進口5064億美元，向中國出口1511億美元。中國海關公布的中美進出口數據為7566億美元，其中向美國出口5768億美元，比美國向我們進口的數據多13.9%。從美國進口1798億美元，比美國向我們出口的數據多19%。
從常識來看，中國在統計進口貨物時按到岸價（CIF）統計，出口貨物按離岸船上交貨價格（FOB）統計。美國進口按海關價值（CV）統計，出口按船邊交貨（FAS）價統計。這些計價方式的定義如下：
? CV = 獲取該商品實際支付的成本
? FAS = 貨價 + 境內運費 + 境內保險費
? FOB = 貨價 + 境內運費 + 境內保險費 + 境內裝卸費用 + 出口清關費用
? CIF = 貨價 + 境內運費 + 境內保險費 + 境內裝卸費用 + 港口外運費 + 港口外保險費 + 其他費用



從上述統計口徑看，中國對出口的統計使用的FOB計價明顯低于美國對進口統計使用的CV價值，進口統計使用的CIF價值，也低于美國對出口的統計使用的FAS計價。因此，在正常情況下，中國統計的對美出口和進口均會小于美國統計的對華出口和進口。大家從“2016-2021年中美貿易誤差率”曲線圖上也能看到，2019年之前，中美雙方公布的貿易數據合乎這一邏輯，但從2020年開始，已經演變成中國公布的對美貿易數據大于美國公布的對中貿易數據了，而且這個誤差率呈直線上升趨勢。

二、2021年，中國與主要貿易伙伴的進出口數據誤差有多大？

2021年，海關公布的對歐盟的出口額為5188億美元，進口3103億美元。歐盟統計局公布的從華進口額5428億美元，對華出口為2564億美元，中國與歐盟的出口誤差為-4.4%，進口誤差為21%。
2021年，海關公布的對日本的出口額為1659億美元，進口2056億美元。日本統計局公布的從華進口額1664億美元，對華出口為1928億美元，中國與日本的出口誤差為-0.3%，進口誤差為6.6%。
2020年，海關公布的對東盟的出口額為3849億美元，進口3017億美元。東盟秘書處公布的從華進口額2984億美元，對華出口為2184億美元，中國與東盟的出口誤差為29%，進口誤差為38.1%。
2021年，我國海關公布的對歐盟、東盟（2020）、美國、日本、印度、澳大利亞的出口額為1.81萬億美元，占我們出口總額的55%，比上述國家公布的從華進口額高8.1%；海關公布的從上述國家的進口額為1.19萬億美元，占我進口總額的45%，比上述國家對華出口額高23.3%。

三、最近30個月，海關與外匯管理局統計的進出口金額誤差有多大？

2020年1月到2022年4月，這30個月海關統計的出口數據是466287億元，進口是372601億元.外管局對應的結算數據是出口收款448856億元和進口付款362621億元。海關的出口數據比外管局多了17431億元，多3.9%，進口多9980億元，多2.8%。我們實際收付款的貿易順差是86235萬億，比海關統計的順差少了7451億元，折合美元約為1155億美元。
分年看，2020年海關出口比外管局多3.8%，進口多5.5%。2021年海關出口比外管局多4.2%，進口多1.3%。2022年1-4月海關出口比外管局多2.9%，進口多0.5%。
邏輯上看，海關的數據口徑是發貨、收貨金額，外管局是付款、收款金額，中間可能存在付款延遲，或者是拖延付款的情況。但但這種影響更多是短期的。大家從2020-2022年的“海關進出口金額與外管局進出口結算資金差異”條形圖中可以看到，海關統計的出口數據與外管局的收款數據的誤差，更多地表現為正數，且誤差的幅度明顯大于進口。亦即出口的數據質量，明顯低于進口。

四、為什么我國海關進出口統計數據與外管局和對應國家存在誤差？

與貿易對象國的數據對比，與外管局的結算數據對比，海關的進出口數據都是偏高的，這是什么原因呢？


一是肯定存在因經濟指標考核而導致的貿易數據虛高。


2013年4月11日的中國廣播網就發表過《中國出口數據被指造假，專家稱都是保政績惹的禍》一文，認為當年3月份貿易額出人意料地出現了8.84億美元的小額逆差，質疑數據造假。文章透露一位接近商務部的人士說，從過往的數據監測來看，內地和港雙邊貨物貿易并沒有如此規模的進出量。據透露，這一異常增長已經引起監管部門的關注，相關的調查已經展開。
文章還說，經濟之聲特約評論員、清華大學中國與世界經濟研究中心研究員袁鋼明認為，一季度內地和港的貿易數據大幅增長，和部分地方省市保外貿增長以及保政績有關。因為有時候上級下達的進出口貿易指標很強硬，企業完不成的時候著急，可能采用這種簡單而易行的方式造假。
2018年11月10日，中山市商務局原副局長劉宇宏被開除黨籍，中山市紀委的通報中就有一句話，劉宇宏"在外貿出口數據上弄虛作假，欺上瞞下，損害國家利益。"


二是上市公司為了虛構業績欺騙監管機構與投資者而導致貿易數據虛高。


會計論壇上的網友@炸麻團 在《上市公司財務造假套路！看一遍，勝做10年財務分析！ 》一文中就介紹過，證監會相繼查處了“綠大地”、“萬福生科”、“天豐節能”等多起IPO財務造假案件。這些案件中，就有不少涉案公司利用海外客戶和供應商制造虛假的進出口數據，用于業績造假。
這些上市公司制造虛假進出口數據的操作方法，一種情況是在國外成立關聯公司或空殼公司，偽裝成客戶或供應商與發行人進行虛假交易；另一種情況是偽造與海外客戶之間的合同，虛增銷售價格，虛增的收入部分自行安排海外關聯方付款。而這種造假手法因涉及海外，隱蔽性更強，識別難度更大。


三是不良分子不良企業虛構對外貿易騙取政府出口補貼導致進出口數據虛高。


2017年6月15日，央視新聞客戶端發布了新聞《虛構貿易騙政府出口補貼款2.35億多個犯罪團伙被端》。新聞介紹，海南省公安廳聯手海口海關成功破獲一起特大騙取國家出口補貼款案，案件涉及全國190多家公司，涉案金額高達984億元。據了解，從2014年到2017年間，犯罪團伙共涉嫌騙取政府出口補貼款約2.35億元人民幣。在收網行動中，4個專業騙補團伙被摧毀，15名犯罪嫌疑人被抓獲。
馬克思說，如果有100%的利潤，資本會鋌而走險；如果有200%的利潤，資本會藐視法律；到了300%的利潤，資本家會踐踏世間的一切。其實不僅資本這樣，人也這樣。我們一直利用出口退稅來鼓勵出口，這在大多數國家很少見。因為這本身就存在極大的讓人利用的可以不勞而獲的巨大財富漏洞。大家想想，從新能源車補貼、太陽能補貼到出口補貼，我們哪一個政府補貼領域，沒有虛構項目、虛構業務套取國家補貼的犯罪？
從常識來講，被查處的經濟案件，一般不會超過實際發生數的10%。這也是我一直建議國家直接給居民發錢刺激消費，國家不要投資、不要直接補貼企業的原因之一。


四是熱錢和灰色收入為逃避資本項目管制而導致貿易數據虛高。



國家外匯管理局(SAFE)從2013年開始加強對偽裝成貿易交易的資金流入流出的審查，對資金流與貨物流嚴重不匹配的進出口企業提出警告，以期遏制無真實交易背景的虛假貿易融資行為，督促銀行完善貿易融資真實性、合規性審核。
這一系列措施取得了一定成效，但不可能完全杜絕。因為從邏輯上看，由于我們對資本項目下的資金流動實施了嚴格監管措施，導致一些熱錢、灰色收入的流入和流出，必須尋找各種違法手段，最后偽裝為貿易而流出或流入。致使虛假貿易成為熱錢、灰色收入的地下通道。熱錢和灰色收入既可以通過進出口貿易渠道隨貨物一起進入國內，也同樣可以通過虛假貿易從國內流出，從而影響我們資本市場的穩定。這種資金流與貨物流無全配套的但雙方申報金額完全不同的半真實半虛假貿易，外管局是無法識別的。


五是正常的進出口技術原因導致的誤差。


在進出口發貨與貨款結算，發貨與到貨時差，進出口金額計價的匯率折算等方面，也會導致進出口雙方國家的進出口統計數據出現誤差。但從常識來看，發貨與貨款結算存在的誤差，發貨與到貨時差導致的誤差，單月看可能比較明顯，但放在一個較長的周期，這個誤差基本會抹平。這兩個原因基本可以忽略。因匯率折算導致的計價誤差，這個肯定會存在，但這個誤差不會超過1%。


【作者：國證大數據 徐曉偉】