来自国外的经常转移净额(不变本币单位)

Net secondary income (net current transfers from abroad) (constant LCU)

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

2013最新有效年份
52最新年份有值国家
265历史上有数据经济体
79%总体缺失率

指标解释

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

Net secondary income (from abroad) comprises transfers of income between residents of the reporting country and the rest of the world that carry no provisions for repayment. Net secondary income is equal to the unrequited transfers of income from nonresidents to residents minus the unrequited transfers from residents to nonresidents. This indicator is expressed in constant prices, meaning the series has been adjusted to account for price changes over time. The reference year for this adjustment varies by country. This series is expressed in local currency units.

可供参考的中文翻译:净经常转移(来自国外)包含报告国与世界其他国家居民之间的不附带偿还规定的收入转移。净经常转移等于非居民向居民的无偿收入转移减去居民向非居民的无偿转移。本指标以不变价表示,即序列已根据时间价格变化进行调整。调整参考年份因国家而异。本序列以本币单位表示。

数据口径与风险提示

  • 本指标以本币不变价计量,跨国直接比较需谨慎,因各国基年与通胀调整方式存在差异。
  • 正值表示居民从国外获得的转移净额(净流入),负值表示居民向国外支付的转移净额(净流出),符号本身具有实质经济含义。
  • 净经常转移包含侨汇、员工报酬、投资收益、政府间转移等多种口径,各国构成结构差异较大。
  • 数据仅覆盖1982-2013年,2013年后缺乏更新,与当前国际收支形势可能存在较大差异。
  • 中国在2013年转为大幅负值,属于极端离群值,单独解读可能产生误导。
  • 本指标不含资本与金融账户流量,无法单独用于判断国际收支整体状况。

中国趋势

趋势解读

中国该指标在1982-2013年间经历了从净流入到净流出的根本性转变。1982年数据为约29.9亿本币,2007年攀升至峰值约2157.5亿,之后持续下降,2011年降至约983.2亿,2012年进一步降至约132亿,2013年转为负值约-323.8亿。这一巨大转折表明中国从净接收国际转移收入转变为净输出转移收入,可能反映了中国企业海外投资收益汇回增加、对外援助与捐赠政策调整、或统计口径变化等多种因素的综合作用。

  • 1982年数值为约29.9亿本币,为记录期初的净流入状态
  • 1997年首次突破400亿本币,达约422.3亿
  • 2007年达到峰值约2157.5亿本币
  • 2011年快速降至约983.2亿
  • 2013年降至约-323.8亿,首次录得负值
  • 全程32个数据点,涵盖1982-2013年
  • 从初值到终值的变化幅度约为-10.8倍,反映了方向性的根本逆转
  • 数据仅到2013年,后续年份缺失,无法反映近年来中国国际收支的新变化

全球趋势

趋势解读

世行预计算数据显示全球该指标无有效观测数据(数据点数量为0),无法提供世界平均水平的变化趋势分析,也因此无法进行中国与全球的直接对比。这意味着跨国比较类研究需谨慎使用本指标,或应考虑采用现价美元版本等其他口径。

  • 世行数据显示全球合计无有效记录(数据点数量为0)
  • 无任何年份的世界加总量可供趋势观察
  • 全球数据缺失,无法进行中国与世界的横向比较
  • 该指标的全球汇总数据可能因各国报告完整度差异而存在系统性偏差
  • 建议使用现价美元版本(NY.TRF.NCTR.CD)或其他口径进行全球比较分析

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。
1980-19891.0x-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。 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。
1990-199915.6x-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。 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。
2000-20093.0x-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。 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。
2010-2019-0.2x-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。 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。
2020-2029--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。

2013 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
1Japan
日本
JPN18,997,006,144,620
2Colombia
哥伦比亚
COL6,404,296,016,402
3Lebanon
黎巴嫩
LBN2,750,077,750,987
4Uganda
乌干达
UGA1,765,155,745,230
5Chile
智利
CHL1,094,755,612,675
6Tanzania
坦桑尼亚
TZA563,263,664,664
7Rwanda
卢旺达
RWA461,040,375,714
8United States
美国
USA222,225,919,967
9Malawi
马拉维
MWI196,564,742,591
10Armenia
亚美尼亚
ARM126,453,517,855
11Pakistan
巴基斯坦
PAK101,632,351,126
12Sweden
瑞典
SWE89,535,930,926
13Germany
德国
DEU69,079,320,526
14Mongolia
蒙古
MNG68,183,708,489
15Denmark
丹麦
DNK61,655,472,838
16Norway
挪威
NOR34,625,792,125
17France
法国
FRA32,890,312,811
18Switzerland
瑞士
CHE30,236,460,244
19Guatemala
危地马拉
GTM24,275,396,186
20Egypt, Arab Rep.
埃及
EGY24,240,270,965

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

表示居民从非居民获得的净转移收入为正,即国际转移流入超过流出。发展中国家通常体现为侨汇和海外劳工汇款净流入,发达国家可能体现为投资收益分配等。

数值较低通常意味着什么

表示净转移为负或接近零,即居民向非居民支付的转移超过收到的转移,可能反映投资收益汇出、对外援助或捐赠增加。

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  • 以本币不变价计量,各国基年不同,跨国比较需谨慎,应使用现价美元版本
  • 正值不等同于经济好坏,对中国而言净流入可能意味着外部资源净输入,净流出可能意味着对外资源输出
  • 数据缺失2013年以后的观测,无法反映近年变化
  • 该指标不含初次收入,无法单独用于判断国际收支平衡状况
  • 中国2013年大幅负值可能包含特殊统计调整因素,不宜用单一年份做趋势推断

使用建议

  • 进行跨国比较时使用NY.TRF.NCTR.CD(现价美元版本)或NY.TRF.NCTR.CN(现价本币版本)
  • 分析国际收支整体状况时,结合初次收入(NY.GSR.NFCY.KN)一起使用
  • 分析中国变化时,注意区分汇率影响与实际流量变化,最好同时参考现价美元版本
  • 使用时结合GDP(NY.GDP.MKTP.KN)或GNI(NY.GNP.MKTP.KN)计算相对规模
  • 注意识别数据缺失的年份,避免基于不完整时间序列做长期趋势判断

常见错误用法

错误做法:将“净经常转移”等同于“外国援助”或“海外捐款”,认为正值就是接受了外国援助

正确做法:将净经常转移理解为包含侨汇、员工报酬、投资收益、政府间转移等多类目的在内的无偿还收入转移总额

净经常转移的口径比外国援助宽得多,正值来源多样,负值也可能反映投资收益汇出而非单纯的援助支出变化,混淆口径会导致对国际收支结构的误判

错误做法:认为负值就代表“不好”或“财政损失”,将正负值简单等同于好坏

正确做法:将负值理解为“居民对非居民的净支付超过收到的转移”,其经济含义因国家发展阶段和转移构成而异

对中国这样的对外投资快速增长的国家,负值可能反映企业海外收益汇回增加,是经济实力增强的表现,不宜简单解释为不利局面

错误做法:使用不变价版本(NY.TRF.NCTR.KN)直接跨国比较中国与其他国家的数值大小

正确做法:使用同一口径(如NY.TRF.NCTR.CD现价美元版)并考虑经济规模差异后进行跨国比较

不变价版本因各国基年不同而不可直接比,汇率波动也会影响美元版,但不变价版更适合观察单一国家的实际流量变化趋势

错误做法:仅凭该指标正负变化推断国际收支整体是否“健康”或“失衡”

正确做法:结合初次收入、经常账户整体余额、资本与金融账户综合判断国际收支平衡状况

净经常转移只是经常账户的一个组成部分,初次收入、其他经常转移等项目可能方向相反,单看该指标可能遗漏整体收支格局的关键信息

实际应用场景

  • 中国国际收支经常账户结构演变分析:研究中国经常账户下净经常转移的变化趋势及其对整体国际收支的贡献 被解释变量(核心观察对象) 使用时间序列方法分析1982-2013年净经常转移的变化周期与拐点,结合宏观经济背景因素分析变化驱动机制,控制GDP增长与汇率变动等因素后评估净转移的独立变化趋势
  • 跨国侨汇收入依赖度比较:比较中国与东南亚、拉美等地区发展中国家在侨汇净流入上的差异与演变 比较变量 选取可比发展中国家作为对照组,计算净经常转移占GDP比率,比较中国相对变化,同时注意各国统计口径的差异可能影响可比性
  • 中国对外投资收入汇回与净转移流出的关系检验:检验中国企业海外投资收益汇回是否导致净经常转移由正转负 被解释变量或结果变量 结合初次收入账户(NY.GSR.NFCY.KN)数据,构建回归模型检验投资收益净流出与净经常转移负值之间的统计关联,同时加入政策变量控制制度性因素
  • 净经常转移在国民收入核算中的统计误差评估:评估净经常转移数据缺口和异常值对GNI估算的影响 机制变量 利用调整后国民收入(NY.ADJ.NNTY.KD)与GNI(NY.GNP.MKTP.KN)的差异,反推净经常转移的统计处理是否引入系统性误差,评估数据质量与可得性对研究结论的影响

来自国外的经常转移净额(不变本币单位)常见问题

经常转移净额是负数是什么意思?代表中国欠钱了吗?

负值表示中国居民向非居民支付的经常转移(侨汇、员工报酬、投资收益、政府间转移等净流出)超过收到的部分,但并不意味着中国对外负债增加,而是反映资金净流出状态,可能与企业海外投资收益汇回、对外援助增加等因素有关。

为什么中国2013年经常转移净额变成负几千亿?这正常吗?

中国2013年录得大幅负值的原因可能包含企业海外投资收益集中汇回、统计口径调整等多重因素,属于特定时期的结构性变化,不宜仅凭单一年份做趋势判断,建议结合国际收支平衡表详细项目与前后年份数据综合观察。

这个指标和GDP、GNI是什么关系?能用来比较国家大小吗?

净经常转移是国民总收入(GNI)的组成部分,会影响一国的国民可支配收入,但由于各国统计口径和汇率折算差异较大,不宜直接用该指标比较国家经济规模,建议参考GDP(NY.GDP.MKTP.KN)或GNI(NY.GNP.MKTP.KN)进行整体规模比较。

为什么数据只到2013年?世界银行怎么没有更新的数据?

该指标数据更新取决于各国向世行提交国际收支数据的频率,部分国家存在较长的报告滞后,加上本指标可能涉及各国统计体系的特殊处理,导致2013年后数据缺失,建议通过世行数据门户或中国国家外汇管理局查阅更及时的国际收支数据。

中国长期是净流入好还是净流出好?负值是不是说明中国被占了便宜?

该指标的正负值本身不代表好坏,对中国而言,从净流入转为净流出可能反映中国企业海外投资盈利汇回增加,是经济国际化程度提升的表现;但若大规模资金持续净流出且未带来相应收益回流,也可能反映资源分配效率问题,需要结合初次收入账户和整体国际收支格局综合评估。

不变价数据和现价数据在使用时应该如何选择?

不变价版本已剔除通胀因素,更适合用于分析实际转移规模的变化趋势;现价版本反映当年名义金额,适用于特定年份的规模比较。由于该指标数据仅到2013年,跨期分析时需注意数据时间窗口的限制。

侨汇在净经常转移中占多大比重?

侨汇(海外劳工汇款)是许多发展中国家净经常转移的主要组成部分。对于中国而言,侨汇的具体占比会随海外华人群体规模和汇款政策变化而波动,但由于中国总体属于侨汇汇入方,侨汇对正值的贡献值得关注。

数据缺失严重的年份应该如何处理?

对于数据缺失的情况,建议采用多重插补、样本选择模型或敏感性分析等方法处理。同时应明确标注数据缺失的范围和原因,在研究结论中说明数据限制对分析结果的潜在影响。

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