अंतर्राष्ट्रीय व्यापार डेटा क्यों नहीं जुड़ता है?

व्यापारवैश्विक अर्थव्यवस्था

नवम्बर 18th, 2021

व्यापार आँकड़े सटीक हो सकते हैं। लेकिन अगर आपको नहीं पता कि कौन से ट्रेड आँकड़े सबसे सटीक हैं, तो यह लेख आपके लिए है। हम उन कारणों पर चर्चा करेंगे कि विभिन्न स्रोतों के बीच इतनी अधिक विसंगति क्यों है और आप इसके बारे में क्या कर सकते हैं।

 

अर्पित सक्सेना द्वारा


 

यदि आप एक सुपरमार्केट में जाते हैं और इतालवी पिज्जा, मेक्सिकन शहद और दक्षिण अफ़्रीकी शराब की एक बोतल पाते हैं, तो आप अंतरराष्ट्रीय व्यापार के कुछ प्रभावों का अनुभव करते हैं। मैं हमेशा अंतरराष्ट्रीय व्यापार के बारे में उत्सुक रहा हूं और यह कैसे देशों को अपने बाजारों का विस्तार करने और उन वस्तुओं और सेवाओं तक पहुंचने की अनुमति देता है जो अन्यथा घरेलू स्तर पर उपलब्ध नहीं होते।

 

अंतरराष्ट्रीय व्यापार अनुसंधान से जुड़े अपने शुरुआती पलायन के दौरान, मैंने एक दर्जन से अधिक "आधिकारिक स्रोतों" का सर्वेक्षण किया, जो अंतर्राष्ट्रीय व्यापार डेटा प्रदान करते थे। मेरे आश्चर्य के लिए, उनमें से कोई भी एक दूसरे के साथ सहमत नहीं था। यह दिमाग को झकझोर देने वाला था क्योंकि मुझे नहीं पता था कि किस पर विश्वास किया जाए! यदि आपके पास भी ऐसा ही अनुभव था, तो कृपया मेरे साथ कुछ मिनट बिताएं और यह पता लगाएं कि अंतर्राष्ट्रीय व्यापार डेटा के विभिन्न स्रोतों के बीच इतनी बड़ी विसंगतियां क्यों हैं।

 

यदि आप इन विभिन्न स्रोतों से प्राप्त आंकड़ों की तुलना करते हैं, तो आप पाएंगे कि वे एक-दूसरे से सहमत नहीं हैं।

 

2010 में, चीन के निर्यात का कुल अनुमानित मूल्य था $ 1.58 खरब विश्व व्यापार संगठन द्वारा उपलब्ध कराए गए आंकड़ों के अनुसार, जबकि, यह था $ 1.48 खरब विश्व बैंक के ओपन डेटा के अनुसार। यह 100 अरब डॉलर का अंतर है।

 

आईएमएफ के आंकड़ों के अनुसार, कनाडा द्वारा अमेरिका को निर्यात किए जाने वाले सामानों का मूल्य लगभग था 20 $ अरब अमेरिका द्वारा कनाडा से आयात किए जाने वाले माल के मूल्य से अधिक।

 

1950 से 2020 तक अंतर्राष्ट्रीय व्यापार के वैश्विक रुझान

 
2019 में कुल अंतर्राष्ट्रीय व्यापार था 19.014 खरब यू एस डॉलर। यह संख्या गिर गई थी 17.582 खरब 2020 में यात्रा और वितरण सेवाओं में कमी आई थी (सार्वजनिक स्वास्थ्य कारणों से लगाए गए गतिशीलता प्रतिबंधों और सामाजिक दूर करने के उपायों के कारण), बंदरगाहों पर जहाजों को उतारने के लिए श्रम की अनुपलब्धता, और श्रमिकों की गतिशीलता को सीमित करने से विभिन्न प्रकार की व्यापार प्रक्रियाएं प्रभावित होती हैं। , एसपीएस (स्वच्छता और फाइटोसैनिटरी) के लिए माल के भौतिक निरीक्षण से लेकर टीबीटी (व्यापार के लिए तकनीकी बाधाएं) के परीक्षण और प्रमाणन तक। महामारी कमजोर होने तक इन सेवाओं के ठीक होने की उम्मीद नहीं है।

 

2008 से 2009 की वैश्विक मंदी के दौरान, अंतर्राष्ट्रीय व्यापार ध्वस्त हो गया। वास्तविक दुनिया के व्यापार में लगभग 15% की गिरावट आई, जो विश्व सकल घरेलू उत्पाद में गिरावट से लगभग 4 गुना अधिक है।

 

चित्र 1

स्रोत: Statista

 

12 से अधिक प्रमुख अंतर्राष्ट्रीय संगठन अंतर्राष्ट्रीय व्यापार डेटा पर रिपोर्ट करते हैं

 
घरेलू स्तर पर व्यापार की तुलना में अंतरराष्ट्रीय स्तर पर व्यापार करना अधिक जटिल है क्योंकि इसमें सरकारी नीतियां, अर्थव्यवस्था, न्यायिक कानून और मुद्रा जैसे कई कारक शामिल हैं।

 

अंतर्राष्ट्रीय व्यापार की प्रक्रिया को और अधिक आरामदायक बनाने के लिए विभिन्न व्यापारिक संगठनों का गठन किया गया। ये संगठन अंतर्राष्ट्रीय व्यापार के विकास की दिशा में काम करते हैं क्योंकि वे व्यापार प्रवाह को सुचारू रूप से और यथासंभव स्वतंत्र रूप से सुनिश्चित करते हैं (यह व्यापार समझौतों को प्रशासित करके, अंतर्राष्ट्रीय संगठनों के साथ सहयोग करके, व्यापार विवादों को हल करने आदि द्वारा किया जाता है)। यह व्यापार बाधाओं को कम करने में भी मदद करता है। (उदाहरण के लिए टैरिफ, और गैर-टैरिफ बाधाएं, स्थानांतरण दरें, आदि)

 

चित्र 2

स्रोत: डेटा में हमारी दुनिया

 

अंतर्राष्ट्रीय व्यापार आंकड़ों को मापने में असमानता के कारण

 

सभी विभिन्न डेटा स्रोत (आंकड़ा-2 देखें) एक ही चीज़ को मापते हैं (एक देश से दुनिया के बाकी हिस्सों में माल डेटा का मूल्य) और साथ ही निर्यात किए गए माल का मूल्य, जिसे राष्ट्रीय सकल घरेलू उत्पाद के हिस्से के रूप में व्यक्त किया जाता है। फिर भी, अलग-अलग डेटा स्रोत अलग-अलग कहानियां बताते हैं।

 

कई देश अभी भी निर्यात मूल्यों के लिए एफओबी (बोर्ड पर मुफ्त) और माल के आयात के लिए सीआईएफ (लागत, बीमा और माल ढुलाई) से चिपके रहते हैं। सामान्यतया, देश A से देश B को माल का निर्यात, A से देश B के आयात के समान होना चाहिए, लेकिन वास्तव में ऐसा नहीं है।

 

चित्र 3

स्रोत: डेटा में हमारी दुनिया

 

अमेरिका द्वारा अन्य देशों से आयात किए गए माल के मूल्य और अन्य देशों से अमेरिका को निर्यात किए गए माल के मूल्य के बीच का अंतर।

 

यदि सभी विषमताएं सीआईएफ-एफओबी अंतर से आ रही थीं, तो चार्ट में जो भी मूल्य हम देखते हैं वह सकारात्मक होगा (नोट: एफओबी मूल्यों के विपरीत, सीआईएफ में परिवहन की सभी लागत शामिल है, इसलिए सीआईएफ मूल्य एफओबी से बड़े हैं) . लेकिन जैसा कि हम चार्ट में देख सकते हैं, सकारात्मक और नकारात्मक दोनों मान हैं।

 

तो क्या हो रहा है? 

 

विभिन्न स्रोतों से व्यापार डेटा की तुलना करते समय कुछ मुद्दे सामने आते हैं:
 

  1. निर्यात और आयात मूल्यांकन में अंतर: क्या लेनदेन का मूल्य एफओबी या सीआईएफ कीमतों में है? 

  2. व्यापार भागीदार का असंगत आरोपण: माल का मूल और अंतिम गंतव्य कैसे स्थापित किया जाता है?

  3. अंतर्निहित रिकॉर्ड में अंतर: क्या व्यापार को सीधे कस्टम या टैक्स रिकॉर्ड के बजाय राष्ट्रीय लेखा डेटा से मापा जाता है? 

  4. विनिमय दरों में अंतर होता है: मूल्यों को स्थानीय मुद्रा इकाइयों से मुद्रा में कैसे परिवर्तित किया जाता है जो अंतरराष्ट्रीय तुलना (आमतौर पर यूएस-$ का उपयोग किया जाता है) की अनुमति देता है?

  5. दूसरे मामले: रिकॉर्डिंग, उत्पाद वर्गीकरण और कीमतों में हेरफेर का समय।

 

व्यापार डेटा में विषमताओं को रोकने के लिए दृष्टिकोण के साथ आने वाले संगठन

 

ऊपर जिन कारकों का उल्लेख किया गया है, वे अंतर्राष्ट्रीय व्यापार के आंकड़ों में विषमता होने के कारण हैं। वास्तव में, अंतर्राष्ट्रीय संगठनों ने व्यापार डेटा को बेहतर बनाने के प्रयास में अक्सर सुधारों को शामिल किया है।

 

उदाहरण के लिए, ओईसीडी अंतरराष्ट्रीय व्यापारिक व्यापार आंकड़ों को सही और समायोजित करने के लिए अपने स्वयं के दृष्टिकोण का उपयोग करता है। ओईसीडी की संतुलित श्रृंखला में लागू सुधार इसे क्रॉस-कंट्री तुलना के लिए सबसे अच्छा स्रोत बनाते हैं।

 

दुनिया भर के देशों ने अंतर्राष्ट्रीय व्यापार में लंबे समय तक चलने वाले परिवर्तनों की खोज के लिए मुख्य स्रोत के रूप में CEPII (Centre d'Etudes Prospectives Et d'Information Internationales) पर भरोसा करने के लिए चुना है, लेकिन साथ ही विश्व बैंक और OECD डेटा पर भी निर्भर हैं- तिथि क्रॉस-कंट्री तुलना।

 

स्रोतों के बीच चयन करने का कोई स्पष्ट तरीका नहीं है। डेटा की यह व्याख्या उचित नहीं है, क्योंकि डेटा में बेमेल हो सकता है, और अक्सर खराबी के बजाय माप में विसंगतियों से उत्पन्न होता है।

 

इस लेख में व्यक्त किए गए विचार अकेले लेखक के हैं न कि वर्ल्डरफ के।


 

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