总储备可支付进口的月份

Total reserves in months of imports

指标代码：FI.RES.TOTL.MO所属主题：经济政策与债务：Balance of payments：Reserves & other itemsEconomic Policy & Debt: Balance of payments: Reserves & other items

2024最新有效年份

146最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

48%总体缺失率

指标解释

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

Reserve assets are external assets, including monetary gold, that are readily available to and controlled by monetary authorities for meeting balance of payments financing needs, for intervention in exchange markets to affect the currency exchange rate, and for other related purposes (such as maintaining confidence in the currency and the economy, and serving as a basis for foreign borrowing). Reserve assets must be denominated and settled in foreign currency. This item is expressed in terms of the number of months of imports of goods and services they could pay for [X/(Imports/12)].

可供参考的中文翻译：储备资产是外部资产，包括货币黄金，可随时获取并受货币当局控制，用于满足国际收支融资需求、干预外汇市场影响汇率以及其他相关目的（如维护货币和经济的信心、作为对外借款的基础）。储备资产必须以美元计价和结算。该指标表示总储备可以支付货物和服务进口的月数 [储备/(进口额/12)]。

数据口径与风险提示

该指标是储备绝对量与年度进口额的比值，隐含假设储备可全部用于支付进口，实际使用时需注意资本管制和外汇管理政策对流动性可能形成的约束
分子（储备）包含货币黄金，其价值按伦敦年底价格确定，价格波动可能导致月度数据出现非经济原因的变化
分母（进口额）不含服务进口的部分成分，若用于评估整体国际支付能力可能存在低估
中国数据序列从1982年开始，1980年代和1990年代初期的数据质量可能低于近期，不宜直接与后期进行趋势对比
当进口额出现异常下降（如金融危机导致贸易萎缩）而储备保持稳定时，该指标会被人为放大，2009年前后的数据需结合具体背景理解
该指标反映的是理论支付能力，未考虑储备的币种结构与进口支付币种的匹配程度
储备的变化可能滞后于国际贸易条件的变化，短期指标波动不宜直接解读为政策效果
高收入经济体可能因汇率机制差异而呈现不同的储备管理模式，不宜将数值高低简单等同于风险大小

中国趋势

趋势解读

中国总储备可支付进口的月数在1982年约为10.5个月，至2024年升至约11.2个月，整体增幅有限但波动显著。1990年代初期一度降至3.2个月（1993年），反映出当时外汇储备相对紧张的状态；1997亚洲金融危机后快速攀升，2009年达到峰值25.4个月，该时期的高读数主要源于全球贸易萎缩导致进口额大幅下降，而非储备本身大幅增加。2010年后该指标持续回落，近年在11-14个月区间波动，2021年以来呈现小幅下降趋势（从约14.7个月降至约11.2个月）。整体而言，中国的储备充足性在绝对水平上仍属较高区间，但以进口覆盖月数衡量的相对支付能力并未随储备规模增长而同步提升，主要因为进口增速同样可观。

1982年记录数据为10.53个月，2024年为11.23个月，42年间增幅约7%
2009年达到历史最高值25.39个月，同年全球贸易大幅萎缩
1993年录得历史最低值3.15个月，处于1990年代初期的结构性调整期
2010年（21.83个月）与2024年（11.23个月）相比下降约49%，下降幅度明显
2021至2024年从14.68个月逐步降至11.23个月，呈现持续小幅回落态势
1997-1999年间从7.71个月快速升至13.64个月，两年增长约77%
峰值年份（2009年）的读数受全球贸易萎缩影响，不能直接等同于储备管理绩效
进口覆盖月数的分子为储备总量，分母为进口额，两者的增速差异决定了该指标的长期走势，若只看数值变化可能产生误导

全球趋势

趋势解读

全球总储备可支付进口的月数从1975年的约6.5个月增至2024年的约8.9个月，长期趋势有所提升但幅度有限。1990年代中期降至谷底（1995年约4.3个月），此后持续回升并在2009年达到15.5个月的峰值，主要受到全球金融危机引发的贸易萎缩影响。2010年后全球该指标逐步回落，近年在8-9个月区间波动，2022-2024年间保持在9个月以下水平。全球储备充足性的提升主要集中在1980年代至2000年代初期，此后受新兴市场外汇储备积累模式转变以及全球供应链调整等因素影响，呈现边际下降趋势。

1975年起点为6.49个月，2024年为8.86个月，49年间累计增长约36%
2009年达到历史最高值15.49个月，与全球金融危机导致的贸易萎缩时点吻合
1995年录得历史最低值4.26个月，处于全球贸易扩张期前的相对低谷
2010年（13.95个月）与2024年（8.86个月）相比下降约36.5%
2022年降至9.22个月，2024年进一步降至8.86个月，近三年持续低于10个月
1980年代至1990年代初该指标在4.5-6.4个月区间波动，变化幅度相对有限
全球层面的加总数据掩盖了不同国家储备管理模式的巨大差异，部分国家的高储备可能反映其汇率安排而非主动的战略选择
该指标在2009年前后的异常高值主要源于分母（进口）的异常下降，不代表各国实际储备管理能力发生根本性改善

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	-	1.1x	该阶段只有世界具备可比变化率，适合用作背景参照，不宜直接推断中国差异。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
1980-1989	0.5x	0.7x	该时期中国该指标下降至期初的约0.48倍，而全球下降至约0.74倍，中国降幅更大可能反映1980年代进口增长速度快于储备积累速度，也可能与当时外汇管理体制调整期间的统计口径变化有关，需要结合同期国际收支结构和外资流入数据进一步验证。
1990-1999	1.6x	1.3x	中国从1990年的约8.5个月升至1999年的约13.6个月（期初的1.60倍），而全球从4.6个月升至5.8个月（1.27倍），中国增速明显更快。这可能既与1994年外汇管理体制改革后的储备快速增长有关，也与亚洲金融危机前出口驱动带来的外汇积累效应相关，但1997-1998年亚洲金融危机期间的波动表明该指标对外部冲击的敏感性较高。
2000-2009	2.3x	2.8x	中国从约10.9个月升至约25.4个月（期初的2.32倍），全球从5.5个月升至约15.5个月（2.81倍），全球倍数略高于中国。虽然倍数差异不大，但考虑到中国在此期间实际储备绝对量大幅增长，进口额增长更为迅速导致分母扩大，从而压低了覆盖月数的上升幅度，这一差异可能说明中国在全球贸易参与度提升的同时，对外部市场的依赖也在加深。
2010-2019	0.6x	0.8x	中国从约21.8个月降至约13.8个月（期初的0.63倍），全球从约13.9个月降至约11.1个月（0.80倍），中国降幅大于全球。中国降幅更大可能意味着进口增速持续快于储备增速、或者储备增速相对放缓，而全球降幅相对温和可能反映不同地区经济周期的差异，需要结合同期中国经常账户收支和服务贸易数据进行验证。
2020-2029	0.8x	0.7x	中国从约14.7个月降至约11.6个月（期初的0.76倍），全球从约13.3个月降至约9.3个月（0.67倍），中国降幅小于全球。这意味着中国的储备支付能力在相对意义上相对稳定，而全球下降更快可能与近年全球能源价格上涨推动进口额增长但储备未能同步增加有关，也可能反映不同国家应对供应链调整的政策选择差异。

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
1	Russian Federation 俄罗斯	RUS	16.8
2	Algeria 阿尔及利亚	DZA	16.5
3	Israel 以色列	ISR	15.8
4	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	15.1
5	Switzerland 瑞士	CHE	13.2
6	Japan 日本	JPN	13.1
7	Nepal 尼泊尔	NPL	13.0
8	China 中国	CHN	11.2
9	Iraq 伊拉克	IRQ	11.2
10	Tonga 汤加	TON	10.8
11	Peru 秘鲁	PER	10.5
12	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	10.3
13	Samoa 萨摩亚	WSM	9.82
14	Kuwait 科威特	KWT	8.95
15	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	8.90
16	Brazil 巴西	BRA	7.96
17	Jordan 约旦	JOR	7.79
18	Uruguay 乌拉圭	URY	7.73
19	Cambodia 柬埔寨	KHM	7.65
20	India 印度	IND	7.52
21	Thailand 泰国	THA	7.46
22	Bulgaria 保加利亚	BGR	7.45
23	Guatemala 危地马拉	GTM	7.39
24	Colombia 哥伦比亚	COL	7.34
25	Philippines 菲律宾	PHL	7.34
26	Nigeria 尼日利亚	NGA	7.11
27	Czechia 捷克	CZE	7.03
28	Haiti 海地	HTI	6.77
29	Qatar 卡塔尔	QAT	6.70
30	Bhutan 不丹	BTN	6.61
31	Suriname 苏里南	SUR	6.51
32	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	6.49
33	Jamaica 牙买加	JAM	6.47
34	Korea, Rep. 韩国	KOR	6.20
35	Serbia 塞尔维亚	SRB	6.17
36	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	6.04
37	Cabo Verde 佛得角	CPV	5.99
38	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	5.94
39	Timor-Leste 东帝汶	TLS	5.81
40	Moldova 摩尔多瓦	MDA	5.74
41	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	5.72
42	Indonesia 印度尼西亚	IDN	5.72
43	South Africa 南非	ZAF	5.67
44	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	5.56
45	Paraguay 巴拉圭	PRY	5.55
46	Lesotho 莱索托	LSO	5.54
47	Angola 安哥拉	AGO	5.51
48	Brunei Darussalam 文莱	BRN	5.51
49	Madagascar 马达加斯加	MDG	5.50
50	Poland 波兰	POL	5.37
51	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	5.32
52	Cameroon 喀麦隆	CMR	5.28
53	Morocco 摩洛哥	MAR	5.27
54	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	5.20
55	Mauritius 毛里求斯	MUS	5.16
56	Ukraine 乌克兰	UKR	5.03
57	Romania 罗马尼亚	ROU	4.95
58	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	4.90
59	Iceland 冰岛	ISL	4.82
60	Gambia, The 冈比亚	GMB	4.79
61	Botswana 博茨瓦纳	BWA	4.76
62	Turkiye 土耳其	TUR	4.73
63	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	4.66
64	Grenada 格林纳达	GRD	4.65
65	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	4.65
66	North Macedonia 北马其顿	MKD	4.58
67	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	4.54
68	Tunisia 突尼斯	TUN	4.51
69	Honduras 洪都拉斯	HND	4.46
70	Malaysia 马来西亚	MYS	4.45
71	Fiji 斐济	FJI	4.44
72	Denmark 丹麦	DNK	4.40
73	Norway 挪威	NOR	4.34
74	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	4.22
75	Rwanda 卢旺达	RWA	4.18
76	Singapore 新加坡	SGP	4.18
77	Chile 智利	CHL	4.15
78	Kenya 肯尼亚	KEN	4.03
79	Italy 意大利	ITA	4.01
80	Namibia 纳米比亚	NAM	3.96
81	Bahamas, The 巴哈马	BHS	3.95
82	Dominica 多米尼克	DMA	3.70
83	Oman 阿曼	OMN	3.69
84	Seychelles 塞舌尔	SYC	3.67
85	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	3.65
86	Argentina 阿根廷	ARG	3.55
87	Mexico 墨西哥	MEX	3.55
88	Montenegro 黑山	MNE	3.47
89	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	3.46
90	Mozambique 莫桑比克	MOZ	3.44
91	Mongolia 蒙古	MNG	3.33
92	Zambia 赞比亚	ZMB	3.29
93	Belize 伯利兹	BLZ	3.19
94	New Zealand 新西兰	NZL	3.16
95	Portugal 葡萄牙	PRT	3.14
96	Bangladesh 孟加拉国	BGD	3.07
97	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	3.02
98	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	2.86
99	Hungary 匈牙利	HUN	2.86
100	Pakistan 巴基斯坦	PAK	2.85
101	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	2.68
102	Lao PDR 老挝	LAO	2.39
103	Uganda 乌干达	UGA	2.39
104	France 法国	FRA	2.39
105	Viet Nam 越南	VNM	2.37
106	Georgia 格鲁吉亚	GEO	2.29
107	Germany 德国	DEU	2.20
108	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	2.20
109	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	2.11
110	Panama 巴拿马	PAN	2.07
111	Armenia 亚美尼亚	ARM	2.06
112	Liberia 利比里亚	LBR	2.02
113	Sweden 瑞典	SWE	1.96
114	Belarus 白俄罗斯	BLR	1.95
115	United States 美国	USA	1.94
116	Eswatini 斯威士兰	SWZ	1.91
117	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	1.91
118	Kosovo 科索沃	XKX	1.88
119	Bolivia 玻利维亚	BOL	1.86
120	Latvia 拉脱维亚	LVA	1.85
121	Spain 西班牙	ESP	1.82
122	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	1.78
123	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	1.75
124	Ghana 加纳	GHA	1.64
125	Canada 加拿大	CAN	1.54
126	Bahrain 巴林	BHR	1.42
127	Lithuania 立陶宛	LTU	1.39
128	Finland 芬兰	FIN	1.37
129	Australia 澳大利亚	AUS	1.35
130	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	1.32
131	Maldives 马尔代夫	MDV	1.30
132	Greece 希腊	GRC	1.29
133	Guinea 几内亚	GIN	1.28
134	Austria 奥地利	AUT	1.26
135	United Kingdom 英国	GBR	1.18
136	Djibouti 吉布提	DJI	0.85
137	Belgium 比利时	BEL	0.79
138	Netherlands 荷兰	NLD	0.73
139	Croatia 克罗地亚	HRV	0.69
140	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.68
141	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	0.58
142	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	0.52
143	Cyprus 塞浦路斯	CYP	0.33
144	Malta 马耳他	MLT	0.25
145	Ireland 爱尔兰	IRL	0.14
146	Luxembourg 卢森堡	LUX	0.06

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

储备可以支付更长时间的进口，在理论上意味着更强的外部融资缓冲能力和应对国际收支冲击的韧性；当进口供应出现中断或国际市场价格波动时，较充裕的储备可以提供更大的政策调整空间和时间窗口。

数值较低通常意味着什么

进口支付保障时间较短，可能意味着应对外部冲击的政策缓冲空间有限，但同时也可能是贸易结构更均衡、对外依赖程度较低的体现，不宜简单地将其解读为风险信号。

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该指标是静态比例指标，无法反映储备的动态变化速度和未来趋势，也不考虑储备的币种结构和汇率风险
储备的流动性存在差异，货币黄金的变现能力受市场深度影响，外汇储备受对手方信用和市场状况约束
进口结构的变化（如大宗商品价格上涨导致进口额大幅上升）会直接影响该指标的读数，可能产生误导
该指标未区分储备的来源（贸易顺差、资本流入、外债等），不同来源的储备稳定性存在差异
不能反映债务期限结构和短期资本流动对国际收支的潜在冲击
以进口额作为分母隐含假设储备可完全用于支付贸易逆差，未考虑资本账户和金融账户的支付需求
不同汇率制度下储备的功能和规模需求存在系统性差异，单纯比较数值可能产生偏差
储备充裕度还需结合外汇管制程度、汇率弹性、 IMF融资便利等因素综合评估

常见错误用法

错误做法：将该指标数值高低直接等同于国际收支风险大小，认为月数越高越安全

正确做法：结合汇率制度、外汇管制程度、IMF融资便利和资本流动结构等因素综合评估储备充足性

该指标是静态比例指标，未考虑储备流动性差异、币种结构匹配程度以及不同汇率机制下储备管理策略的系统性差异，单纯比较数值会产生严重误导

错误做法：将2009年的历史峰值（25.4个月）理解为储备管理取得巨大成效

正确做法：认识到该年高值主要源于全球金融危机导致的贸易萎缩使分母异常收缩，而非储备本身大幅增加

分母（进口额）在2009年大幅下降会人为放大指标读数，此时不宜直接用于评估储备管理绩效或与其他年份进行简单趋势对比

错误做法：简单比较不同国家的储备覆盖月数来判断储备安全性

正确做法：考虑各国的汇率安排、贸易结构、经济周期阶段和外资依赖度等结构性差异

全球层面加总数据掩盖了不同国家储备管理模式的巨大差异，高收入经济体可能因汇率机制差异呈现不同的储备管理模式，不宜将数值高低简单等同于风险大小

错误做法：认为储备覆盖月数越高越好，无限制追求更高数值

正确做法：在充足性和成本效益之间寻求平衡，评估储备持有成本与风险管理收益的匹配度

储备持有存在机会成本和维护成本，过高储备可能反映资源配置效率问题，且该指标未考虑储备来源的稳定性差异（贸易顺差、资本流入或外债）

实际应用场景

新兴市场国家储备充足性与金融危机易感性的关系研究：分析外汇储备规模对一国抵御外部金融冲击能力的影响，以总储备可支付进口月数作为核心解释变量，考察其在金融危机前后的预警作用 explanatory 采用面板logit模型控制GDP增长率、外债水平和经常账户余额等变量，通过ROC曲线评估指标的风险识别能力，注意2009年前后的异常值需要单独处理或剔除
进口结构变化对储备充足性评估的影响机制分析：研究大宗商品价格波动如何通过影响进口额进而影响储备覆盖月数，探讨以进口额为分母是否会产生系统性偏差 mechanism 利用时间序列分解识别价格冲击对指标变动的贡献度，通过VAR模型分析大宗商品价格、进口额和储备三者之间的动态传导路径，比较包含和不包含能源进口数据的指标表现差异
资本账户开放度对最优储备持有量的非线性影响研究：评估一国在资本账户逐步开放过程中储备需求的变化规律，考察开放初期和成熟期的储备管理策略差异 robustness 采用平滑转换回归模型识别开放度与储备需求之间的非线性关系，以总储备可支付进口月数为被解释变量，通过加入交叉项验证结论对不同开放阶段假设的稳健性
亚洲金融危机前后储备流动性结构的国际比较：比较1997-1999年亚洲金融危机期间高储备国家与低储备国家的经济表现差异，评估储备规模在危机应对中的实际作用 control 利用事件研究法分析危机前后该指标与经济变量（如GDP增速、失业率、汇率贬值幅度）的相关性，注意区分储备流动性差异对危机应对效果的异质性影响