私人转移,接收(国际收支平衡,现价美元)

Personal transfers, receipts (current US$, BoP)

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指标代码:BX.TRF.PWKR.CD所属主题:经济政策与债务:Balance of payments:Current account:TransfersEconomic Policy & Debt: Balance of payments: Current account: Transfers

2024最新有效年份
133最新年份有值国家
265历史上有数据经济体
70%总体缺失率

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Personal transfers are current transfers, in cash or in kind, received by resident households from non-resident households. This indicator is expressed in current prices, meaning no adjustment has been made to account for price changes over time. This indicator is expressed in United States dollars.

可供参考的中文翻译:私人转移是指居民家庭从非居民家庭处收到的现金或实物形式的经常性转移。该指标以现价美元表示,意味着没有对时间价格变化进行调整。该指标以美元为单位。

数据口径与风险提示

  • 该指标仅反映居民家庭接收的私人转移,不包含政府或企业的转移收支
  • 数据以现价美元表示,未剔除通货膨胀影响,跨年比较需考虑美元购买力变化
  • 部分年份数据缺失(2005-2016年),长期趋势分析应注明数据断档
  • 中国在2024年排名全球第22位,与印度、墨西哥等主要汇款接收国存在数量级差异
  • 该指标为流量指标,反映当年发生额而非存量
  • 不同国家对私人转移的统计口径可能存在差异,跨国比较时应谨慎
  • 该指标为国际收支平衡表口径,与其他来源的海外华人汇款统计可能存在差异
  • 汇率波动会影响以美元计值的数值,实际购买力变化需额外分析

中国趋势

趋势解读

中国私人转移接收额在1982年至2024年间总体呈上升趋势,从5.41亿美元增长至64.25亿美元,首尾倍数约11.88倍。数据呈现明显的阶段性特征:1982-1989年为相对平稳期,维持在较低水平,最低为1989年的7600万美元;1990年代中期开始快速增长,1996年突破10亿美元,1997年达到44.23亿美元的高点;2000年代初期至中期继续保持增长势头,2004年达到46.27亿美元;2017年录得历史最高值69.77亿美元;2018年后有所回落,2019年降至40.37亿美元,随后在40-69亿美元区间波动。该指标反映了中国与海外私人部门之间的资金流动状况,与海外华人群体规模、跨境汇款渠道、地缘政治环境等因素相关。

  • 1982年首次记录值为5.41亿美元
  • 1989年录得最低值7600万美元
  • 1997年达到44.23亿美元,较前一年大幅增长
  • 2004年录得46.27亿美元
  • 2017年创历史最高69.77亿美元
  • 2024年最新值为64.25亿美元
  • 1982-2024年首尾增长约58.84亿美元
  • 数据覆盖31个年份,部分年份存在缺失

全球趋势

趋势解读

根据预计算数据,全球范围内该指标无完整的时间序列数据点可供分析,无法提供全球趋势的详细解读。在2024年的排名中,印度以1294亿美元位居首位,墨西哥647亿美元次之,巴基斯坦、菲律宾、埃及等发展中国家紧随其后,反映出全球私人转移接收高度集中于少数移民来源国的格局。中国的64.25亿美元仅位列第22位,与头部国家存在显著差距。该指标在全球范围内主要反映侨汇对发展中国家经济的重要性,但各国外籍劳动力构成、汇款渠道便利性、汇率政策等因素差异较大,跨国直接比较需谨慎。

  • 2024年印度以1294亿美元居全球首位
  • 2024年墨西哥647亿美元排名第二
  • 2024年巴基斯坦、菲律宾、埃及均超200亿美元
  • 中国2024年以64.25亿美元排名第22位
  • 全球排名前列的均为发展中国家,外籍劳动力汇款为主要来源
  • 预计算数据中无全球时间序列点,无法计算全球增长倍数
  • 中国与全球排名国家的差距需结合移民网络结构和外籍劳动力分布理解
  • 不同国家统计方法和数据可得性存在差异,跨国比较应考虑口径一致性

每十年变化摘要

十年区间中国变化世界变化提示
1960-1969--该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1970-1979--该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1980-19890.1x-该阶段只有中国具备可比变化率,适合先观察本国供需结构变化,不宜直接推断全球差异。 对现价或美元口径指标而言,还需要警惕价格水平、汇率和通胀因素,不能直接解释为真实增长差异。
1990-19993.1x-该阶段只有中国具备可比变化率,适合先观察本国供需结构变化,不宜直接推断全球差异。 对现价或美元口径指标而言,还需要警惕价格水平、汇率和通胀因素,不能直接解释为真实增长差异。
2000-20098.3x-该阶段只有中国具备可比变化率,适合先观察本国供需结构变化,不宜直接推断全球差异。 对现价或美元口径指标而言,还需要警惕价格水平、汇率和通胀因素,不能直接解释为真实增长差异。
2010-20190.6x-该阶段只有中国具备可比变化率,适合先观察本国供需结构变化,不宜直接推断全球差异。 对现价或美元口径指标而言,还需要警惕价格水平、汇率和通胀因素,不能直接解释为真实增长差异。
2020-20291.5x-该阶段只有中国具备可比变化率,适合先观察本国供需结构变化,不宜直接推断全球差异。 对现价或美元口径指标而言,还需要警惕价格水平、汇率和通胀因素,不能直接解释为真实增长差异。

2024 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组,仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名国家代码数值
1India
印度
IND129,430,244,556
2Mexico
墨西哥
MEX64,746,381,615
3Pakistan
巴基斯坦
PAK34,662,000,000
4Philippines
菲律宾
PHL30,805,836,219
5Egypt, Arab Rep.
埃及
EGY29,559,100,000
6Bangladesh
孟加拉国
BGD27,388,684,213
7Guatemala
危地马拉
GTM21,452,862,460
8Nigeria
尼日利亚
NGA20,977,029,788
9Indonesia
印度尼西亚
IDN15,701,686,400
10Morocco
摩洛哥
MAR12,510,938,322
11Colombia
哥伦比亚
COL11,848,222,292
12Uzbekistan
乌兹别克斯坦
UZB11,426,911,864
13Nepal
尼泊尔
NPL11,074,124,640
14Dominican Republic
多米尼加共和国
DOM10,756,000,000
15Honduras
洪都拉斯
HND9,510,224,045
16Thailand
泰国
THA8,655,228,698
17El Salvador
萨尔瓦多
SLV8,461,154,438
18Ethiopia
埃塞俄比亚
ETH7,137,511,212
19Sri Lanka
斯里兰卡
LKA6,575,383,420
20Ecuador
厄瓜多尔
ECU6,539,835,109

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

转移接收额较高通常意味着更多私人资金从海外流入国内,反映海外华人社区向国内家庭汇款规模较大、与海外私人网络联系紧密、跨境汇款渠道便利或海外华人经济状况较好。

数值较低通常意味着什么

转移接收额较低可能反映跨境私人资金流动规模有限、海外华人群体相对较小、汇款渠道不够便利或海外华人汇款意愿较低。但数值高低受基数效应、汇率波动、统计口径差异等影响,不宜简单解读为经济好坏。

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  • 现价美元计值未剔除通货膨胀,不同年份美元购买力不同,直接比较存在偏差
  • 仅包含居民家庭接收部分,不含政府或企业转移收支
  • 中国数据在2005-2016年间存在明显缺失,长期趋势分析应标注断档
  • 与其他国家比较时需注意统计口径和申报完善程度差异
  • 该指标为流量而非存量,反映当年发生额而非累计规模
  • 汇率波动会影响以美元计值的数值,折算误差可能较大
  • 部分年份数据可能因申报制度变化而存在口径跳跃
  • 该指标无法反映资金最终用途和家庭分配情况

使用建议

  • 进行跨国比较时优先使用人均汇款额或汇款占GDP比例等相对指标
  • 分析时间序列时明确标注数据缺失区间,避免忽略断档影响
  • 结合汇率指数将美元计值转换为实际价值,剔除通胀和汇率影响
  • 将私人转移与初次收入、侨民人口数、跨境支付便利度等相关变量联合分析
  • 对比国际收支平衡表其他子项,验证转移收支数据的内部一致性
  • 关注世界银行和国际货币基金组织对侨汇统计的修订和补充数据
  • 对历史年份比较时说明汇率和价格水平变化的可能影响
  • 结合定性信息理解跨境私人资金流动的制度背景和政策环境

常见错误用法

错误做法:将中国的私人转移接收额与其他主要汇款接收国直接比较规模差距,并得出中国侨汇工作落后的结论

正确做法:使用人均汇款额、汇款占GDP比例等相对指标进行比较,同时考虑移民网络结构、汇款渠道差异

中国的汇款接收模式与传统移民国家(如印度、菲律宾)存在本质差异,直接比较绝对规模会忽略这些结构性差异,容易得出误导性结论

错误做法:仅根据2010年代中国私人转移下降就判断海外华人汇款意愿降低或经济吸引力减弱

正确做法:结合人民币汇率变化、跨境支付政策、数据申报制度完善程度等因素综合分析下降原因

数值变化可能反映统计口径调整、汇率折算效应或申报范围变化,而非实际汇款行为改变,单一因素归因可能导致错误判断

错误做法:用2024年64.25亿美元排名推断中国在全球侨汇格局中的地位

正确做法:结合历年排名变化趋势和相对指标综合评估中国的汇款接收地位

排名仅反映当年绝对规模,且受汇率波动影响较大;中国作为大型经济体,侨汇占GDP比例通常较低,与发展中国家定位不同

错误做法:将中国私人转移接收额的增长直接归因于海外华人数量增加

正确做法:结合海外华人人口数据、汇款渠道便利性、汇率预期等因素综合分析

私人转移增长可能源于汇款渠道改善、统计申报完善或汇率预期变化,而非单纯的汇款人数增加,混淆会导致政策建议偏差

实际应用场景

  • 中国跨境私人资金流动与经常账户失衡研究:分析中国国际收支平衡表中私人转移与其他经常账户子项的关系,理解中国经常账户顺差的构成结构 被解释变量 可将私人转移接收额与货物贸易差额、服务贸易差额、初次收入差额联合分析,使用协整检验验证长期均衡关系,注意数据缺失区间的处理方法
  • 海外华人汇款与中国区域经济协调发展:分析不同地区接收海外汇款的能力差异,研究侨汇对区域经济平衡的潜在作用 被解释变量或分组变量 可按省份或城市层面数据进行分析,注意该指标为全国总量数据,区域分析需寻找子区域数据或辅助数据源
  • 跨境支付便利化对私人转移接收的影响机制研究:评估数字汇款平台、跨境支付政策变化对私人转移接收规模和渠道的影响 结果变量 可结合跨境支付政策变量、汇款平台使用数据等进行分析,使用事件研究法评估政策变化冲击,注意控制汇率和宏观经济因素
  • 人民币汇率波动与私人转移接收额的关联分析:研究汇率预期变化如何影响海外华人汇款时机和规模 结果变量 可使用汇率波动率和汇率预期指标作为解释变量,检验汇率对汇款行为的门限效应或非线性影响,注意控制海外华人就业和收入状况
  • 中国与主要汇款接收国的侨汇依赖度比较:将中国私人转移接收占GDP比例与印度、墨西哥、菲律宾等国对比,评估中国的侨汇依赖程度 比较变量 使用相对指标进行比较,分析不同移民结构下侨汇对经济贡献的差异,注意统计口径的一致性调整
  • 中国国际收支统计数据质量评估:利用多种数据源交叉验证中国国际收支平衡表中私人转移数据的完整性和准确性 被检验变量 可对比央行数据、海关数据、支付体系数据等来源,评估统计差异和一致性,识别潜在的数据质量问题

私人转移,接收(国际收支平衡,现价美元)常见问题

中国私人转移接收额在全球排名多少?

根据2024年数据,中国以约64.25亿美元排名全球第22位。印度以1294亿美元居首位,其次是墨西哥647亿美元。中国排名相对靠后,主要因为中国作为大型经济体和经济开放模式与主要移民汇款国有本质差异。

为什么中国2024年的排名远低于印度和墨西哥?

中国排名靠后主要因为中国的经济结构和发展模式与传统移民汇款国家不同。印度、菲律宾等国有大量劳动力在外务工并定期汇款回国,而中国海外人员构成以高技能人才和商人为主,汇款模式存在差异;此外中国国内经济机会充足,对海外汇款的依赖程度较低。

2017年中国私人转移为什么达到历史最高值?

2017年中国私人转移接收额达到约69.77亿美元的历史最高值。从数据序列来看,2017年后数值有所波动下降。2017年高点可能与当年跨境资金流动便利化、海外华人汇款渠道改善或统计申报范围扩大等因素相关,具体原因需要结合更多定性信息验证。

中国私人转移为什么在2010年代出现下降?

2010年代中国私人转移接收期末值降至期初值的约58%。下降可能与多重因素相关:人民币汇率双向波动增强、跨境支付监管政策调整、国内经济吸引力变化或统计口径修订等。需要结合汇率数据、跨境支付政策和汇款渠道信息综合分析。

私人转移和私人汇款是什么关系?

私人转移(Personal transfers)是国际收支平衡表中经常账户转移项下的子项,指居民家庭从非居民家庭收到的私人性质转移。私人汇款(Personal remittances)范围更广,通常包含私人转移加上雇员报酬。两者的统计口径和数值存在差异,进行国际比较时需注意指标定义的一致性。

为什么有些年份中国私人转移数据缺失?

根据可获得数据,中国在2005年至2016年间的记录存在明显缺失。数据缺失可能源于统计方法调整、数据申报制度变化或数据质量控制等原因。长期趋势分析时应明确标注这些断档区间,避免对完整趋势产生误判。

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