净产品税（现价本币单位）

Taxes less subsidies on products (current LCU)

指标代码：NY.TAX.NIND.CN所属主题：经济政策与债务：国民账户：Local currency at current prices：综合指标Economic Policy & Debt: National accounts: Local currency at current prices: Aggregate indicators

2024最新有效年份

159最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

53%总体缺失率

指标解释

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

Taxes less subsidies on production includes taxes payable less subsidies receivable on goods or services produced as outputs including other taxes or subsidies on production such as those payable on the labour, machinery, buildings or other assets used in production. This indicator is expressed in current prices, meaning no adjustment has been made to account for price changes over time. This series is expressed in local currency units.

可供参考的中文翻译：产品税减去补贴，是指在生产货物或服务作为产出过程中应支付的 taxes payable 减去 subsidies receivable，包括对劳动、机器、设备、建筑物或其他生产资料征收的 taxes or subsidies on production。数据按现价计，即未对价格变化进行过调整。系列单位为当地货币。

数据口径与风险提示

本指标以现价本币计量，未剔除通货膨胀影响，不能直接用于跨时期真实增长率比较。
不同国家税制结构差异显著，部分国家以增值税为主，部分国家以消费税为主，直接比较绝对值易产生误导。
补贴数据在发展中国家通常报告不完整，null 值或低值可能反映统计能力不足，而非实际补贴规模小。
本指标为流量指标，反映当年税收-补贴轧差，无法体现税收负担的累计效应。
数据来源于各国统计局或财政部门，口径和编制方法可能随时间变化，导致历史序列前后不可比。
世界银行在部分国家使用估算值，用户应关注数据质量标注。
现价本币数据在汇率大幅波动时跨国比较意义有限。
本指标不区分税种结构，无法反映税收政策结构性改革的细节。

中国趋势

趋势解读

中国净产品税数据在系统中暂无有效记录，趋势分析无法开展。可能的原因包括：数据在目标年份缺失、数据报告不完整或数据质量未达到发布标准。建议使用时结合中国国家统计局年度数据或财税年鉴进行补充，辅以现价美元版本（NY.TAX.NIND.CD）进行交叉验证。

无法基于本指标识别中国净产品税的历史趋势。
在没有可靠数据支撑的情况下，任何关于中国税收增长的解读均为推测。
跨国家比较需谨慎，中国税制结构与多数发达国家存在本质差异。

全球趋势

趋势解读

世界净产品税汇总数据同样面临可用性限制，系统中缺乏有效数据点。由于本指标以现价本币报告，各国货币单位不同，直接聚合计算的'世界'总量含义模糊，通常仅代表有数据的部分国家子集，而非真正的全球概念。进行跨国比较时，建议优先使用现价美元版本（NY.TAX.NIND.CD）或不变价版本（NY.TAX.NIND.KN），以消除汇率和通胀因素的干扰。

世界汇总数据缺失，无法评估全球净产品税整体趋势。
本指标按现价本币计，无法直接用于时间序列增长率分析。
不同国家税制差异巨大，'世界'平均值的解读需明确样本范围。

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	本十年期缺乏中国和世界净产品税的有效数据点，无法进行期初期末对比分析。
1970-1979	-	-	本十年期缺乏中国和世界净产品税的有效数据点，无法进行期初期末对比分析。
1980-1989	-	-	本十年期缺乏中国和世界净产品税的有效数据点，无法进行期初期末对比分析。
1990-1999	-	-	本十年期缺乏中国和世界净产品税的有效数据点，无法进行期初期末对比分析。
2000-2009	-	-	本十年期缺乏中国和世界净产品税的有效数据点，无法进行期初期末对比分析。
2010-2019	-	-	本十年期缺乏中国和世界净产品税的有效数据点，无法进行期初期末对比分析。
2020-2029	-	-	本十年期缺乏中国和世界净产品税的有效数据点，无法进行期初期末对比分析。

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	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	7,193,773,266,495,800
2	Indonesia 印度尼西亚	IDN	952,181,700,000,000
3	Viet Nam 越南	VNM	936,541,992,544,800
4	Korea, Rep. 韩国	KOR	182,526,400,000,000
5	Colombia 哥伦比亚	COL	162,342,000,000,000
6	Argentina 阿根廷	ARG	96,613,572,431,500
7	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	67,963,906,100,000
8	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	39,856,348,837,700
9	Lao PDR 老挝	LAO	35,435,650,000,000
10	Chile 智利	CHL	30,927,261,271,200
11	India 印度	IND	30,461,125,816,200
12	Paraguay 巴拉圭	PRY	27,084,691,778,878
13	Russian Federation 俄罗斯	RUS	18,125,177,318,000
14	Guinea 几内亚	GIN	16,272,567,793,290
15	Uganda 乌干达	UGA	15,021,163,850,400
16	Cambodia 柬埔寨	KHM	11,472,747,433,300
17	Hungary 匈牙利	HUN	11,461,180,000,000
18	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	8,695,978,817,800
19	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	8,286,490,200,000
20	Mongolia 蒙古	MNG	8,249,771,300,000
21	Nigeria 尼日利亚	NGA	8,203,426,679,200
22	Madagascar 马达加斯加	MDG	6,172,728,219,000
23	Pakistan 巴基斯坦	PAK	5,553,022,000,000
24	Turkiye 土耳其	TUR	4,973,584,486,600
25	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	4,351,675,409,500
26	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	3,903,393,186,300
27	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	2,601,772,375,000
28	Cameroon 喀麦隆	CMR	2,450,900,000,000
29	Angola 安哥拉	AGO	2,352,271,898,516
30	Mexico 墨西哥	MEX	2,172,708,860,000
31	Senegal 塞内加尔	SEN	1,978,054,757,400
32	Algeria 阿尔及利亚	DZA	1,807,890,000,000
33	Brazil 巴西	BRA	1,665,147,531,000
34	Bangladesh 孟加拉国	BGD	1,661,565,346,000
35	Serbia 塞尔维亚	SRB	1,459,543,400,000
36	Malawi 马拉维	MWI	1,367,168,473,700
37	Rwanda 卢旺达	RWA	1,296,804,983,700
38	Kenya 肯尼亚	KEN	1,256,384,000,000
39	Benin 贝宁	BEN	1,238,100,000,000
40	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	1,206,660,618,566
41	Burundi 布隆迪	BDI	1,182,982,522,850
42	Mali 马里	MLI	1,133,210,759,181
43	Ukraine 乌克兰	UKR	1,014,609,000,000
44	Armenia 亚美尼亚	ARM	1,013,480,100,000
45	South Africa 南非	ZAF	726,870,000,000
46	Czechia 捷克	CZE	702,475,000,000
47	Sweden 瑞典	SWE	667,537,000,000
48	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	666,346,950,000
49	Nepal 尼泊尔	NPL	655,691,290,249
50	Togo 多哥	TGO	586,456,000,000
51	Jamaica 牙买加	JAM	537,159,000,000
52	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	518,900,621,100
53	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	516,594,552,900
54	Iceland 冰岛	ISL	506,120,000,000
55	Norway 挪威	NOR	475,901,000,000
56	Gabon 加蓬	GAB	471,159,738,565
57	Chad 乍得	TCD	454,075,700,200
58	Germany 德国	DEU	407,659,000,000
59	Poland 波兰	POL	404,218,000,000
60	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	385,147,905,600
61	Uruguay 乌拉圭	URY	376,295,940,000
62	Niger 尼日尔	NER	354,458,424,400
63	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	338,823,000,000
64	Denmark 丹麦	DNK	333,107,638,000
65	France 法国	FRA	308,804,900,000
66	United Kingdom 英国	GBR	282,374,000,000
67	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	253,632,000,000
68	Italy 意大利	ITA	233,659,000,000
69	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	221,019,700,000
70	Canada 加拿大	CAN	205,959,000,000
71	Central African Republic 中非共和国	CAF	195,531,278,600
72	Morocco 摩洛哥	MAR	176,731,000,000
73	Israel 以色列	ISR	176,640,721,000
74	Mozambique 莫桑比克	MOZ	171,906,972,700
75	Australia 澳大利亚	AUS	168,673,000,000
76	Romania 罗马尼亚	ROU	165,067,300,000
77	Spain 西班牙	ESP	141,747,000,000
78	North Macedonia 北马其顿	MKD	131,121,500,000
79	Guyana 圭亚那	GUY	129,715,000,000
80	Netherlands 荷兰	NLD	115,121,000,000
81	Mauritius 毛里求斯	MUS	94,308,000,000
82	Honduras 洪都拉斯	HND	90,571,000,000
83	Haiti 海地	HTI	82,341,433,300
84	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	80,806,908,300
85	Peru 秘鲁	PER	80,305,000,000
86	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	80,118,310,800
87	Ghana 加纳	GHA	77,806,594,800
88	Belgium 比利时	BEL	58,842,300,000
89	Guatemala 危地马拉	GTM	58,364,782,000
90	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	58,288,812,600
91	Austria 奥地利	AUT	50,541,526,000
92	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	47,019,743,900
93	Moldova 摩尔多瓦	MDA	44,839,012,100
94	Cabo Verde 佛得角	CPV	43,590,469,200
95	Singapore 新加坡	SGP	40,713,200,000
96	Djibouti 吉布提	DJI	40,507,574,000
97	Portugal 葡萄牙	PRT	37,659,506,000
98	Finland 芬兰	FIN	34,589,000,000
99	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	33,423,500,000
100	Belarus 白俄罗斯	BLR	31,429,000,000
101	Zambia 赞比亚	ZMB	31,326,409,000
102	Greece 希腊	GRC	31,309,462,000
103	Ireland 爱尔兰	IRL	29,720,506,000
104	Bulgaria 保加利亚	BGR	26,135,191,000
105	Comoros 科摩罗	COM	25,021,609,200
106	Bolivia 玻利维亚	BOL	24,847,931,200
107	Namibia 纳米比亚	NAM	23,006,562,500
108	Malaysia 马来西亚	MYS	22,759,659,000
109	Switzerland 瑞士	CHE	21,577,563,000
110	Cuba 古巴	CUB	16,492,000,000
111	Maldives 马尔代夫	MDV	16,152,215,109
112	Croatia 克罗地亚	HRV	14,668,400,400
113	Botswana 博茨瓦纳	BWA	14,299,967,000
114	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	12,394,130,000
115	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	12,363,000,000
116	Gambia, The 冈比亚	GMB	12,123,337,463
117	Georgia 格鲁吉亚	GEO	12,042,850,089
118	Suriname 苏里南	SUR	10,746,000,000
119	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	8,822,091,000
120	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	8,546,045,200
121	Lithuania 立陶宛	LTU	8,188,718,000
122	Tunisia 突尼斯	TUN	8,142,700,000
123	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	7,723,880,000
124	Luxembourg 卢森堡	LUX	7,712,881,000
125	Eswatini 斯威士兰	SWZ	6,606,512,400
126	Lesotho 莱索托	LSO	6,044,308,800
127	Latvia 拉脱维亚	LVA	5,191,789,000
128	Estonia 爱沙尼亚	EST	4,936,288,000
129	Seychelles 塞舌尔	SYC	4,789,043,000
130	Jordan 约旦	JOR	4,768,636,200
131	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	4,294,940,000
132	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	4,270,456,345
133	Qatar 卡塔尔	QAT	4,144,000,000
134	Cyprus 塞浦路斯	CYP	3,905,449,000
135	Kosovo 科索沃	XKX	2,192,333,000
136	Panama 巴拿马	PAN	2,138,564,179
137	Fiji 斐济	FJI	2,136,000,000
138	Bahamas, The 巴哈马	BHS	1,952,500,000
139	Malta 马耳他	MLT	1,692,767,953
140	Barbados 巴巴多斯	BRB	1,579,700,000
141	Montenegro 黑山	MNE	1,571,548,500
142	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	1,397,691,400
143	Belize 伯利兹	BLZ	963,635,600
144	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	909,770,000
145	Bahrain 巴林	BHR	758,632,600
146	Grenada 格林纳达	GRD	628,640,000
147	Samoa 萨摩亚	WSM	515,100,400
148	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	457,130,000
149	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	386,860,000
150	Andorra 安道尔	AND	343,090,000
151	Dominica 多米尼克	DMA	315,430,000
152	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	266,388,922
153	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	28,759,300
154	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	12,052,874
155	Timor-Leste 东帝汶	TLS	-34,786,842
156	Oman 阿曼	OMN	-192,812,045
157	Brunei Darussalam 文莱	BRN	-369,599,310
158	Kuwait 科威特	KWT	-3,536,162,100
159	Libya 利比亚	LBY	-9,909,800,000

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

对于同一国家，较高的净产品税数值意味着当年产品税总额减去补贴后的净额较大。在税率结构不变的情况下，这可能反映经济规模扩大或税基增长；在补贴政策不变的情况下，则可能反映税率上调或征税范围扩大。

数值较低通常意味着什么

较低的净产品税数值可能意味着产品税收入减少，或政府加大了对生产者的补贴力度，也可能反映经济活动收缩或税基萎缩。需结合具体政策背景和宏观经济环境综合判断。

鍙ｅ緞闄愬埗

现价计量方式意味着数据同时受到经济活动和价格水平变化的双重影响，无法剥离通胀因素独立分析增长。
不同国家税制结构差异显著，直接比较绝对值或均值可能产生结构性误导。
补贴数据在多数国家统计基础薄弱，null 值或极小值可能反映统计缺口而非实际情况。
本指标为净概念，仅反映税收与补贴的轧差，无法揭示税收收入和补贴支出的各自水平及其占比结构。
跨国比较受汇率波动影响，不同货币单位的绝对值比较意义有限。
数据来源和口径在不同时期可能存在调整，历史序列可比性存疑。
本指标无法区分增值税、消费税、关税等具体税种，限制了政策分析的深度。
排名顺序仅反映数据可得性，不代表税收制度的效率或公平性评价。

使用建议

进行时间趋势分析时，优先使用不变价版本（NY.TAX.NIND.KN）以剔除价格因素。
进行跨国比较时，优先使用现价美元版本（NY.TAX.NIND.CD）以统一货币单位。
解读中国数据时，建议结合中国国家统计局或财政部公开的年度税收、补贴数据作为补充验证。
结合 GDP（NY.GDP.MKTP.CN）计算净产品税占 GDP 比重，构建税收负担率指标，增强可比性。
分析补贴政策时，可参考农业补贴、工业补贴等相关分项指标，区分不同部门的税收-补贴结构。
使用世界排名前应先核实该国数据是否存在大量缺失或官方估算标注。
研究税收结构改革时，应将本指标拆解为产品税总额和补贴总额两个子指标分别分析。
在学术研究或政策报告中使用本指标，应注明数据来源、口径及数据质量风险。

常见错误用法

错误做法：直接使用本指标对中国和世界进行跨时期增长率比较，得出'中国净产品税增速是世界的多少倍'的结论。

正确做法：如需比较增长率，应使用不变价版本（NY.TAX.NIND.KN）进行分析，或先对现价数据做GDP平减处理后再计算增长率。

现价数据同时包含数量变化和价格变化，直接相除得出的比率混合了通胀因素，无法真实反映经济活动规模的变化速度。

错误做法：看到中国净产品税绝对值排名靠前，就断言中国税负过重或税收制度不完善。

正确做法：绝对值排名受经济规模、汇率水平和数据完整性多重因素影响，应计算净产品税占 GDP 的比重或人均指标后再做评价。

大型经济体的税收总量必然较大，但相对于经济规模的税负水平才是衡量税收制度的关键指标。

错误做法：将中国净产品税与中国税收总收入混淆，用本指标代表中国整体税收水平。

正确做法：本指标仅涵盖产品层面的税收减去补贴，不包括所得税、财产税、社保缴费等其他主要税种，不能作为整体税收规模的代理变量。

净产品税在多数国家税收总收入中占比有限，使用不完整的子集代替整体会严重误导政策判断。

错误做法：将本指标与现价美元版本（NY.TAX.NIND.CD）混用，忽略汇率因素进行跨国比较。

正确做法：严格区分现价本币和现价美元两个版本：跨国比较使用美元版本，时间趋势分析使用不变价版本。

汇率波动可能导致同一经济规模在不同年份表现出截然不同的美元绝对值，用未调整汇率的数据比较会产生系统性偏差。

错误做法：看到排名中缺少中国数据，就直接得出中国净产品税为 0 或可以忽略不计的结论。

正确做法：数据缺失可能由统计报告延迟、数据质量未达标或口径差异等原因导致，应查阅中国官方财政统计作为替代数据源。

在国民账户中，统计缺口不等于实际值为零，直接假设零值会严重低估中国该指标的规模。

实际应用场景

税收-补贴结构与产业竞争力关系研究：研究税收和补贴政策对制造业各部门竞争力的差异化影响时，本指标可作为被解释变量，衡量净产品税对产业利润空间的综合影响。被解释变量建议结合税负转嫁程度和投入产出表数据，估算企业实际承担的税收-补贴净额，并注意税收归宿的复杂性。
财政政策周期与宏观经济波动分析：在宏观经济周期分析中，净产品税作为财政政策的重要组成，其波动可能反映逆周期调节的力度和方向。机制变量应配合 GDP 增速和财政支出数据，计算税收弹性和补贴乘数，并注意区分自动稳定器和相机抉择政策的效果。
税收制度改革前后效果评估：评估增值税改革或消费税改革对税收结构和补贴规模的影响时，可比较改革前后期内净产品税的变化轨迹。稳健性检验变量需明确改革前后口径是否一致，如口径调整应做相应调整或说明，避免数据断裂影响因果推断。
净产品税占 GDP 比重的国际比较：构建税收负担率指标（净产品税/GDP）并进行跨国面板比较，分析不同税制结构国家的差异及其决定因素。比较指标注意 GDP 平减指数的国别差异，建议使用购买力平价调整后的实际 GDP 作为分母，以增强可比性。