中高技术出口（占制成品出口的百分比）

Medium and high-tech exports (% manufactured exports)

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指标代码：TX.MNF.TECH.ZS.UN所属主题：基础设施：TechnologyInfrastructure: Technology

2022最新有效年份

148最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

71%总体缺失率

指标解释

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

Share of medium and high-tech manufactured exports in total manufactured exports.

可供参考的中文翻译：中高技术类制造品出口额占制成品出口总额的比重。

数据口径与风险提示

本指标衡量制成品出口结构中的技术密集度，属于比例型指标，不反映出口的绝对规模，中高技术产品占比提升并不必然意味着出口竞争力增强。
该指标依据联合国广义经济类别分类法（BEC）对产品技术强度进行划分，不同国际机构的分类标准可能存在口径差异，跨国比较时需注意方法论一致性。
中国出口贸易中加工贸易占比较高，中间品进口后在国内组装再出口的统计方式可能导致技术复杂度被重复或低估核算。
由于分子分母均为出口值，当低技术产品出口增速与中高技术产品增速同步变化时，该比率的变化方向可能与绝对技术水平变动不一致。
中高技术类别包含范围较广，从自动化设备到部分化工产品均涵盖在内，该比率提升可能反映不同细分行业此消彼长的结构性变化，而非单一技术维度的进步。
世界银行全球汇总数据在部分年份存在缺失或覆盖不完全的情况，全球趋势分析的代表性可能受限。

中国趋势

趋势解读

中国中高技术出口占制成品出口的百分比从1990年的约28.4%持续攀升至2021年的约62.1%，并在2022年小幅回落至约60.5%，整体呈现前半程快速上升、后半程趋于稳定的特征。1990年代该比率的增长斜率最为陡峭，年均提升超过3个百分点；2000年代增速有所放缓但仍保持正向增长；2010年后进入高位平台期，在58%至62%之间窄幅波动。这一变化轨迹反映了中国制造业从劳动密集型向资本和技术密集型转型的长期进程，但近年来的停滞可能意味着在现有统计口径下快速提升的空间已经收窄，或者反映出出口产品结构中出现新的分化。

1990年中国该指标值为28.44%，为历史最低点
2021年达到62.14%的历史最高值
2022年最新值为60.47%，较峰值下降约1.7个百分点
从1990年到2022年，该比率累计提升约32个百分点
近十年（2013-2022）的波动幅度约在57%至62%之间
2022年最新值约为1990年水平的2.13倍
数据起始年份为1990年，此前中国贸易数据缺乏系统统计
该指标不区分出口是为了满足国内需求还是国际市场需求，可能掩盖出口目的地的差异

全球趋势

趋势解读

由于世界银行数据库中全球层面的中高技术出口占制成品出口百分比数据存在系统性缺失，无法基于该数据库计算全球长期趋势的任何定量指标，包括全球平均数、中位数或地区汇总值。因此，在现有数据条件下，无法直接评估中国该指标在全球的相对位置及变化方向，全球层面的十年期倍数亦无法获取。如需了解全球制造业技术结构的整体演进，需参照联合国贸发会议或OECD等机构的相关统计数据库。

世界银行未提供该指标的有效全球汇总数据点
全球层面的十年期变化倍数均无法计算
无法基于现有数据评估中国与世界平均水平或中位数的相对变化
全球制造业技术结构转型需参考其他数据来源，如联合国贸发会议或OECD数据库
世界层面数据缺失可能影响中国在全球产业链分工中定位的准确评估

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。
1980-1989	-	-	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。
1990-1999	1.5x	-	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。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。
2000-2009	1.3x	-	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。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	1.0x	-	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。
2020-2029	1.0x	-	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。

2022 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	Philippines 菲律宾	PHL	80.0
2	Central African Republic 中非共和国	CAF	79.6
3	Japan 日本	JPN	78.4
4	Mexico 墨西哥	MEX	78.2
5	Hungary 匈牙利	HUN	75.2
6	Singapore 新加坡	SGP	73.5
7	Korea, Rep. 韩国	KOR	71.9
8	Germany 德国	DEU	71.7
9	Malta 马耳他	MLT	70.9
10	Czechia 捷克	CZE	70.7
11	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	69.9
12	Switzerland 瑞士	CHE	69.9
13	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	68.3
14	Nigeria 尼日利亚	NGA	67.8
15	Israel 以色列	ISR	65.8
16	Morocco 摩洛哥	MAR	64.9
17	North Macedonia 北马其顿	MKD	64.9
18	United Kingdom 英国	GBR	63.4
19	Malaysia 马来西亚	MYS	63.2
20	Thailand 泰国	THA	61.9
21	France 法国	FRA	61.3
22	China 中国	CHN	60.5
23	Austria 奥地利	AUT	60.3
24	Ireland 爱尔兰	IRL	59.7
25	United States 美国	USA	59.6
26	Romania 罗马尼亚	ROU	59.4
27	Viet Nam 越南	VNM	57.5
28	Denmark 丹麦	DNK	57.3
29	Sweden 瑞典	SWE	56.8
30	Belgium 比利时	BEL	56.4
31	Gabon 加蓬	GAB	54.8
32	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	54.1
33	Poland 波兰	POL	53.9
34	Netherlands 荷兰	NLD	53.1
35	Spain 西班牙	ESP	52.8
36	Italy 意大利	ITA	52.4
37	Malawi 马拉维	MWI	52.1
38	Estonia 爱沙尼亚	EST	51.5
39	Canada 加拿大	CAN	50.4
40	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	49.7
41	Tunisia 突尼斯	TUN	47.7
42	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	47.5
43	Finland 芬兰	FIN	47.2
44	Luxembourg 卢森堡	LUX	45.8
45	Bulgaria 保加利亚	BGR	45.3
46	South Africa 南非	ZAF	45.3
47	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	45.0
48	Croatia 克罗地亚	HRV	44.5
49	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	44.3
50	Honduras 洪都拉斯	HND	43.9
51	Serbia 塞尔维亚	SRB	43.4
52	Norway 挪威	NOR	43.1
53	Portugal 葡萄牙	PRT	42.9
54	Lithuania 立陶宛	LTU	42.6
55	Argentina 阿根廷	ARG	42.0
56	Latvia 拉脱维亚	LVA	41.4
57	Suriname 苏里南	SUR	40.5
58	Turkiye 土耳其	TUR	40.3
59	Jordan 约旦	JOR	40.3
60	Colombia 哥伦比亚	COL	39.3
61	Lebanon 黎巴嫩	LBN	38.6
62	Armenia 亚美尼亚	ARM	36.7
63	Iceland 冰岛	ISL	36.4
64	Belarus 白俄罗斯	BLR	36.3
65	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	35.6
66	Montenegro 黑山	MNE	34.5
67	Brazil 巴西	BRA	34.0
68	India 印度	IND	33.8
69	Cyprus 塞浦路斯	CYP	33.2
70	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	32.7
71	Moldova 摩尔多瓦	MDA	32.2
72	Indonesia 印度尼西亚	IDN	32.0
73	Paraguay 巴拉圭	PRY	31.8
74	Qatar 卡塔尔	QAT	31.3
75	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	31.1
76	Russian Federation 俄罗斯	RUS	30.0
77	Georgia 格鲁吉亚	GEO	29.6
78	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	29.5
79	Zambia 赞比亚	ZMB	29.3
80	Ukraine 乌克兰	UKR	29.2
81	Uruguay 乌拉圭	URY	28.8
82	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	28.6
83	Greece 希腊	GRC	27.6
84	Oman 阿曼	OMN	26.8
85	Barbados 巴巴多斯	BRB	26.5
86	Bahrain 巴林	BHR	25.8
87	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	25.7
88	Guatemala 危地马拉	GTM	24.8
89	Tonga 汤加	TON	23.5
90	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	22.7
91	Uganda 乌干达	UGA	22.3
92	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	22.1
93	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	21.6
94	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	20.6
95	Cambodia 柬埔寨	KHM	18.8
96	Kenya 肯尼亚	KEN	18.5
97	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	18.4
98	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	18.0
99	Eswatini 斯威士兰	SWZ	17.6
100	New Zealand 新西兰	NZL	16.4
101	Cuba 古巴	CUB	15.7
102	Gambia, The 冈比亚	GMB	15.1
103	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	15.0
104	Australia 澳大利亚	AUS	14.9
105	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	14.9
106	Ghana 加纳	GHA	14.7
107	Eritrea 厄立特里亚	ERI	14.7
108	Lao PDR 老挝	LAO	13.8
109	Cameroon 喀麦隆	CMR	13.1
110	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	12.4
111	Mozambique 莫桑比克	MOZ	12.1
112	Angola 安哥拉	AGO	12.0
113	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	11.8
114	Mauritius 毛里求斯	MUS	11.3
115	Niger 尼日尔	NER	11.1
116	Senegal 塞内加尔	SEN	11.0
117	Pakistan 巴基斯坦	PAK	10.7
118	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	10.1
119	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	9.65
120	Myanmar 缅甸	MMR	8.23
121	Fiji 斐济	FJI	8.15
122	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	7.77
123	Panama 巴拿马	PAN	7.69
124	Chile 智利	CHL	7.60
125	Brunei Darussalam 文莱	BRN	7.10
126	Bolivia 玻利维亚	BOL	6.93
127	Kuwait 科威特	KWT	6.32
128	Nepal 尼泊尔	NPL	6.25
129	Peru 秘鲁	PER	5.63
130	Burundi 布隆迪	BDI	5.37
131	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	5.24
132	Rwanda 卢旺达	RWA	4.26
133	Bahamas, The 巴哈马	BHS	4.09
134	Algeria 阿尔及利亚	DZA	3.95
135	Botswana 博茨瓦纳	BWA	3.85
136	Haiti 海地	HTI	3.80
137	Madagascar 马达加斯加	MDG	3.66
138	Mongolia 蒙古	MNG	2.21
139	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	2.07
140	Bangladesh 孟加拉国	BGD	1.87
141	Maldives 马尔代夫	MDV	1.66
142	Jamaica 牙买加	JAM	1.38
143	Namibia 纳米比亚	NAM	0.34
144	Afghanistan 阿富汗	AFG	0.34
145	Yemen, Rep. 也门	YEM	0.25
146	Belize 伯利兹	BLZ	0.16
147	Cabo Verde 佛得角	CPV	0.06
148	Iraq 伊拉克	IRQ	0.04

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

中高技术出口占制成品出口比重较高，通常表明该经济体的制造业产品结构偏向技术密集型产业，反映出一定的技术积累和产业升级程度。该比例提升可能意味着出口产品的附加值增加，在全球价值链中的位置有所上移。

数值较低通常意味着什么

该比例较低通常说明制成品出口仍以劳动密集型或资源密集型产品为主，制造业技术密集度相对不足，产业升级可能仍处于早期阶段。但该比例低并不必然等同于产业竞争力弱，部分发达经济体的传统制造业转移也会导致该比例下降。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标是比例而非绝对值，总量增长而比例持平不代表产业停滞，可能反映的是各类产品同步扩张
中高技术类别涵盖范围广泛，包括自动化设备、电子元件、专用机械及部分化工产品，内部异质性较大
加工贸易占比高的经济体，该指标可能受中间品进出口统计口径影响较大
不同国际机构的分类标准存在差异，与联合国贸发会议或OECD的类似指标可能不可直接对标
该指标不反映出口产品的核心技术自主程度，无法区分自主研发产品与来料加工产品
出口目的地结构差异未被纳入考量，发达国家市场与新兴市场的技术要求不同

使用建议

使用时应结合绝对值指标如中高技术出口额（现价美元）综合评估，避免仅凭比例下结论
在进行国际比较时，优先选择统计口径一致的数据源，并注意各国的贸易结构特征差异
建议结合研发支出占GDP比重、专利申请量等创新投入指标，共同判断技术实力
分析长期趋势时，可将该指标与低技术出口占比、原材料出口占比等结构性指标配合使用
对于中国等加工贸易比重较大的经济体，应关注一般贸易与加工贸易分类下的细分数据
跨国比较时宜考虑各国在全球价值链中的嵌入位置和比较优势的差异

常见错误用法

错误做法：直接将该指标数值高低作为判断一国制造业技术水平的唯一依据，忽视比例指标的局限性

正确做法：应综合考量该指标的绝对规模、长期变化趋势以及与同类指标的配合使用，同时关注研发投入、创新产出等先行指标

比例指标反映的是结构特征而非绝对水平，且受分母变化影响较大，高比例可能是分母相对收缩而非分子增长所致

错误做法：将中国该指标的快速提升简单归因于特定政策或历史事件的时间巧合

正确做法：分析时应保持审慎，只能表述为'可能与'、'可能反映了'等审慎表述，确证因果关系需要严格的计量方法

相关性不等于因果性，该指标的提升是多种因素共同作用的结果，包括全球产业转移、国内政策、市场需求等多重因素的交织

错误做法：将中高技术出口占比等同于高端制造能力，忽视核心技术自主率和关键零部件进口依赖程度

正确做法：应区分出口产品中的中高技术含量与实际掌握的核心技术，需结合专利质量、关键设备自主化率等指标综合评估

中高技术出口可能仍嵌入全球价值链的组装环节，核心技术可能依赖进口，比例指标无法反映价值链的真正控制力

错误做法：将2020年后该指标的轻微下降解读为产业竞争力衰退的明确信号

正确做法：应关注下降幅度是否在统计显著范围内，并结合后续年份数据和市场结构变化综合判断

短期小幅波动可能受全球供应链调整、统计口径更新或季节性因素影响，不宜过度解读为趋势性转折

实际应用场景

中国制造业出口结构升级的长期趋势分析：研究中国1990年以来制造业出口从劳动密集型向技术密集型转型的进程及其驱动因素被解释变量/结果变量可作为衡量出口结构升级的核心指标，结合贸易政策、汇率、劳动力成本等变量进行回归分析，识别推动结构转型的关键因素
中国在全球价值链中技术位置变动的跨国比较：比较中国与其他东亚经济体（如日本、韩国、越南）在中高技术出口占比上的演变路径比较变量需注意各国贸易结构和比较优势的差异，结合全球价值链参与度指标和出口复杂度指标进行协同分析
研发投入对出口技术结构的影响机制检验：检验研发支出占GDP比重是否显著影响中高技术出口占比的提升解释变量可使用面板数据固定效应模型，控制人均收入、外商直接投资等变量，注意内生性问题可采用工具变量法
贸易摩擦对中国出口技术结构影响的稳健性检验：在中美贸易摩擦背景下，检验中国对美出口技术结构是否出现显著变化稳健性检验变量可将该指标作为被解释变量之一，检验其变化是否与贸易政策冲击的时间节点存在关联，注意控制其他同期因素