对阿拉伯世界发展中的经济体的商品出口（占商品出口总额百分比）

指标解释

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

Merchandise exports to economies in the Arab World are the sum of merchandise exports by the reporting economy to economies in the Arab World. Data are expressed as a percentage of total merchandise exports by the economy. Data are computed only if at least half of the economies in the partner country group had non-missing data.

可供参考的中文翻译：对阿拉伯世界中经济体的商品出口是指报告经济体对阿拉伯世界经济体的商品出口总和。数据是以占该经济体商品出口总额的百分比表示的。只有在至少一半的伙伴国家组内的经济体都具有非缺失数据的情况下才计算数据。

数据口径与风险提示

数据仅在伙伴国家组内至少50%的经济体有非缺失数据时计算，部分年份可能缺失
阿拉伯世界地理范围按世界银行标准划分，并非所有阿拉伯国家均归入该分组
百分比反映的是中国对阿拉伯世界出口在中国总出口中的相对地位，不代表绝对规模
排名靠前国家多为小型经济体或与阿拉伯地区有特殊贸易联系的国家，不宜直接作为贸易紧密程度排序
世界数据为所有报告经济体的汇总均值，反映全球贸易格局的总体变化
该指标不区分出口商品类别，可能掩盖贸易结构差异

中国趋势

趋势解读

中国对阿拉伯世界的商品出口占比在1961年至2023年间呈现显著波动，整体呈下降趋势。1980年代初期曾达到约12.6%的历史峰值，此后持续下滑，1990年代中期降至约2.1%的谷底。进入21世纪后，比重缓慢回升，2023年约为5.4%。这一长期变化反映了中国出口目的地结构的多元化进程，阿拉伯世界在中国总出口中的相对重要性有所下降。

1961年中国对阿拉伯世界出口占商品出口总额的7.42%
1982年达到历史峰值12.63%，为有记录以来最高水平
1996年降至历史最低2.10%
2023年最新值为5.38%，47年间累计下降约2.04个百分点
1981-1982年间出现剧烈波动，从8.74%跳升至12.63%
数据受中国总出口规模变化和出口目的地结构调整双重影响
1980年代的高占比可能与当时中国总出口规模较小有关
1990年代的低占比发生在改革开放深化期，但需结合其他区域数据验证出口多元化程度

全球趋势

趋势解读

全球对阿拉伯世界的商品出口占比在1960年至2023年间经历了两轮显著波动，整体相对稳定。1980年代初期达到约8.7%的历史峰值后持续下降，2000年降至约2.8%的谷底，此后逐步回升至2023年的约4.5%。世界平均水平长期在4%左右波动，反映了全球贸易流向的区域性变化和能源贸易格局的周期性调整。

1960年世界对阿拉伯世界出口占商品出口总额的4.42%
1982年达到历史峰值8.65%，为有记录以来最高水平
2000年降至历史最低2.76%
2023年最新值为4.46%，64年间基本持平
1981-1982年间从8.09%升至8.65%后持续下滑
世界数据为所有报告经济体的汇总均值，可能掩盖不同收入水平国家的差异
石油价格波动对该指标有显著影响，石油出口国的出口结构变化会扰动整体均值
阿拉伯世界内部各国经济规模差异较大，小型经济体的高占比会不成比例地影响整体均值

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	0.7x	该时期世界对阿拉伯世界出口占比呈下降趋势，主要反映了全球贸易多元化背景下区域贸易份额的自然调整，具体驱动因素需要结合当时国际油价和贸易政策变化验证。
1970-1979	1.1x	2.3x	该时期中国增长倍数低于世界同期增幅，可能表明当时中国出口目的地相对集中于其他区域，与世界贸易流向的区域分化趋势存在差异。
1980-1989	0.7x	0.6x	该时期中国和世界均出现下降且幅度相近，但中国降幅相对更大，可能反映中国在该阶段与其他区域的贸易联系扩展速度快于对阿拉伯世界，也可能与双边贸易结构或统计口径差异有关。
1990-1999	1.1x	0.8x	该时期中国和世界走势明显分化，中国上升而世界下降，可能意味着中国在该区域的出口市场渗透速度快于全球总体趋势，需要结合贸易伙伴结构和商品结构数据进一步验证。
2000-2009	1.8x	1.7x	该时期中国和世界增幅均超过1.6倍且水平接近，可能表明全球化深化阶段中国与阿拉伯世界的贸易联系加速发展，与全球贸易格局整体扩张同步。
2010-2019	1.2x	1.0x	该时期中国保持增长而世界基本持平，可能意味着中国在该区域的市场份额持续提升，增速领先全球平均水平，但具体原因需要结合贸易政策和产业合作数据验证。
2020-2029	1.1x	1.1x	该时期中国和世界增幅均趋于平缓且中国略高于世界，可能意味着双边贸易在该区域进入相对稳定的成熟阶段，继续提升的空间可能有限。

2023 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	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	90.8
2	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	89.8
3	Central African Republic 中非共和国	CAF	68.0
4	Sudan 苏丹	SDN	59.9
5	Bahrain 巴林	BHR	55.2
6	Kuwait 科威特	KWT	52.7
7	Lebanon 黎巴嫩	LBN	48.0
8	Oman 阿曼	OMN	43.8
9	Jordan 约旦	JOR	39.0
10	Seychelles 塞舌尔	SYC	35.9
11	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	32.8
12	Botswana 博茨瓦纳	BWA	30.4
13	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	30.4
14	Cyprus 塞浦路斯	CYP	29.9
15	Armenia 亚美尼亚	ARM	28.5
16	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	28.1
17	Burundi 布隆迪	BDI	26.4
18	Uganda 乌干达	UGA	26.3
19	Chad 乍得	TCD	25.0
20	Yemen, Rep. 也门	YEM	23.2
21	Niger 尼日尔	NER	21.4
22	Turkiye 土耳其	TUR	18.6
23	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	16.8
24	Kenya 肯尼亚	KEN	16.2
25	India 印度	IND	16.1
26	Tuvalu 图瓦卢	TUV	15.0
27	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	14.0
28	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	11.8
29	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	11.5
30	Pakistan 巴基斯坦	PAK	11.0
31	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	10.7
32	Bahamas, The 巴哈马	BHS	10.6
33	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	10.4
34	Greece 希腊	GRC	10.4
35	Ghana 加纳	GHA	10.3
36	Tunisia 突尼斯	TUN	9.81
37	South Sudan 南苏丹	SSD	9.72
38	Suriname 苏里南	SUR	9.46
39	San Marino 圣马力诺	SMR	9.40
40	Palau 帕劳	PLW	9.17
41	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	8.68
42	Qatar 卡塔尔	QAT	8.37
43	Bolivia 玻利维亚	BOL	8.35
44	Afghanistan 阿富汗	AFG	8.28
45	Djibouti 吉布提	DJI	8.23
46	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	7.87
47	Benin 贝宁	BEN	7.86
48	Rwanda 卢旺达	RWA	7.63
49	Argentina 阿根廷	ARG	7.25
50	Malta 马耳他	MLT	7.16
51	Ukraine 乌克兰	UKR	7.09
52	Russian Federation 俄罗斯	RUS	6.47
53	Belarus 白俄罗斯	BLR	6.09
54	Switzerland 瑞士	CHE	6.04
55	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	5.91
56	Iraq 伊拉克	IRQ	5.84
57	Spain 西班牙	ESP	5.81
58	Bulgaria 保加利亚	BGR	5.79
59	Guyana 圭亚那	GUY	5.76
60	United Kingdom 英国	GBR	5.71
61	Brazil 巴西	BRA	5.70
62	New Zealand 新西兰	NZL	5.69
63	Italy 意大利	ITA	5.53
64	China 中国	CHN	5.38
65	Mozambique 莫桑比克	MOZ	5.18
66	France 法国	FRA	5.02
67	Comoros 科摩罗	COM	4.64
68	Algeria 阿尔及利亚	DZA	4.43
69	Romania 罗马尼亚	ROU	4.41
70	Senegal 塞内加尔	SEN	4.37
71	Liberia 利比里亚	LBR	4.37
72	Namibia 纳米比亚	NAM	4.28
73	Cabo Verde 佛得角	CPV	4.12
74	Morocco 摩洛哥	MAR	4.10
75	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	4.06
76	Indonesia 印度尼西亚	IDN	3.94
77	Malawi 马拉维	MWI	3.92
78	Mali 马里	MLI	3.75
79	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	3.74
80	Mauritius 毛里求斯	MUS	3.71
81	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	3.65
82	Guinea 几内亚	GIN	3.59
83	South Africa 南非	ZAF	3.58
84	Japan 日本	JPN	3.50
85	Thailand 泰国	THA	3.45
86	Portugal 葡萄牙	PRT	3.37
87	Uruguay 乌拉圭	URY	3.35
88	Georgia 格鲁吉亚	GEO	3.34
89	United States 美国	USA	3.24
90	Angola 安哥拉	AGO	3.10
91	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	2.85
92	Denmark 丹麦	DNK	2.75
93	Belgium 比利时	BEL	2.72
94	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	2.67
95	Korea, Rep. 韩国	KOR	2.65
96	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	2.54
97	Malaysia 马来西亚	MYS	2.53
98	Sweden 瑞典	SWE	2.50
99	Germany 德国	DEU	2.35
100	Bangladesh 孟加拉国	BGD	2.33
101	Australia 澳大利亚	AUS	2.21
102	Netherlands 荷兰	NLD	2.13
103	Colombia 哥伦比亚	COL	2.13
104	Guatemala 危地马拉	GTM	2.11
105	Finland 芬兰	FIN	2.08
106	Moldova 摩尔多瓦	MDA	2.06
107	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	2.02
108	Singapore 新加坡	SGP	1.96
109	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	1.94
110	Israel 以色列	ISR	1.93
111	Serbia 塞尔维亚	SRB	1.92
112	Lithuania 立陶宛	LTU	1.89
113	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	1.88
114	Croatia 克罗地亚	HRV	1.79
115	Viet Nam 越南	VNM	1.79
116	Peru 秘鲁	PER	1.71
117	Eritrea 厄立特里亚	ERI	1.63
118	Madagascar 马达加斯加	MDG	1.61
119	Ireland 爱尔兰	IRL	1.50
120	Luxembourg 卢森堡	LUX	1.49
121	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	1.43
122	Czechia 捷克	CZE	1.39
123	Poland 波兰	POL	1.33
124	Latvia 拉脱维亚	LVA	1.20
125	Austria 奥地利	AUT	1.19
126	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	1.13
127	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	1.10
128	Canada 加拿大	CAN	1.10
129	Hungary 匈牙利	HUN	1.00
130	Maldives 马尔代夫	MDV	0.98
131	Kosovo 科索沃	XKX	0.97
132	Dominica 多米尼克	DMA	0.95
133	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	0.92
134	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.88
135	Myanmar 缅甸	MMR	0.88
136	Paraguay 巴拉圭	PRY	0.86
137	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.82
138	Cameroon 喀麦隆	CMR	0.81
139	Philippines 菲律宾	PHL	0.77
140	Montenegro 黑山	MNE	0.76
141	Togo 多哥	TGO	0.73
142	Barbados 巴巴多斯	BRB	0.71
143	Cuba 古巴	CUB	0.71
144	Nigeria 尼日利亚	NGA	0.70
145	Gabon 加蓬	GAB	0.67
146	Norway 挪威	NOR	0.67
147	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	0.65
148	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	0.65
149	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	0.62
150	Chile 智利	CHL	0.54
151	Jamaica 牙买加	JAM	0.53
152	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	0.53
153	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	0.50
154	Zambia 赞比亚	ZMB	0.41
155	Nepal 尼泊尔	NPL	0.39
156	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	0.34
157	Mexico 墨西哥	MEX	0.34
158	Lesotho 莱索托	LSO	0.30
159	Haiti 海地	HTI	0.29
160	Timor-Leste 东帝汶	TLS	0.29
161	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	0.28
162	Iceland 冰岛	ISL	0.28
163	Nauru 瑙鲁	NRU	0.27
164	North Macedonia 北马其顿	MKD	0.27
165	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	0.25
166	Eswatini 斯威士兰	SWZ	0.21
167	Mongolia 蒙古	MNG	0.18
168	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	0.16
169	Honduras 洪都拉斯	HND	0.15
170	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	0.14
171	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	0.08
172	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	0.06
173	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	0.06
174	Belize 伯利兹	BLZ	0.05
175	Libya 利比亚	LBY	0.04
176	Grenada 格林纳达	GRD	0.04
177	Brunei Darussalam 文莱	BRN	0.03
178	Panama 巴拿马	PAN	0.03
179	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.03
180	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.02
181	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	0.02
182	Lao PDR 老挝	LAO	0.01
183	Bhutan 不丹	BTN	0.01
184	Gambia, The 冈比亚	GMB	0.01

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

对阿拉伯世界出口在中国总出口中的相对份额较高，说明阿拉伯地区是中国重要的出口目的地之一，在中国的贸易地理布局中具有相对重要性。

数值较低通常意味着什么

对阿拉伯世界出口在中国总出口中的相对份额较低，说明阿拉伯地区在中国贸易伙伴中的地位相对边缘化，中国出口更集中于其他区域市场。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标仅反映相对份额，不反映绝对出口规模，大国可能因出口总额大而导致占比较低
不区分出口商品类别，制造业产品和原材料的占比变化具有不同经济含义
不反映贸易条件、价格因素或贸易顺差情况
阿拉伯世界内部国家差异悬殊，聚合数据可能掩盖重要细节
历史早期数据可能因统计口径不完善而存在误差
该指标无法反映贸易依存度的真实程度，需要结合双向贸易数据综合评估

使用建议

使用时优先关注趋势变化而非绝对数值大小
结合绝对出口额指标（TX.VAL.MRCH.CD.WT）评估真实贸易规模
结合出口商品结构指标（TX.VAL.MANF.ZS.UN等）分析贸易质量变化
结合区域分组指标（如东亚太平洋、南亚等）比较不同区域的相对重要性
结合世界银行其他贸易指标构建完整的贸易分析框架
使用时注意数据可获得性，避免对数据缺失严重的年份做过度解读
对于具体国家研究，应参考双边贸易数据而非仅依赖聚合分组数据

常见错误用法

错误做法：认为中国对阿拉伯世界出口占比下降意味着中国与阿拉伯国家的贸易关系在弱化

正确做法：应结合绝对出口额和其他区域占比综合评估贸易关系

占比下降可能是因为中国总出口规模增长更快，或其他区域市场增长更快，不代表双边贸易绝对量在减少

错误做法：将该指标排名高低等同于贸易紧密程度的好坏评价

正确做法：应将其视为贸易地理分布的描述性指标，排名受多种因素影响

小型经济体和地理邻近国家往往排名较高，该指标不具有规范性评价意义

错误做法：直接用中国数据与世界数据比较来推断中国贸易政策的成功或失败

正确做法：应考虑经济发展阶段、贸易结构、地理距离等结构性差异后再做比较

中国作为大型制造业出口国，与小型资源型国家的贸易格局不具直接可比性

错误做法：将1980年代的高占比简单归因于特定历史政策

正确做法：应结合当时的总出口规模和出口目的地结构综合分析

早期占比高可能主要反映当时中国总出口规模较小、市场高度集中，而非特定政策效果

实际应用场景

中国贸易多元化进程分析：研究中国出口市场地理分布的历史演变和驱动因素被解释变量通过时间序列分析识别出口占比变化的转折点，结合其他区域分组指标验证多元化程度，可用面板数据回归检验经济周期和贸易政策的影响
"一带一路"贸易效应评估：评估"一带一路"倡议对中国与沿线阿拉伯国家贸易关系的影响结果变量以该指标为因变量，以倡议提出时间为断点进行合成控制法或双重差分分析，同时控制经济周期和商品价格因素
全球能源贸易格局变化研究：分析石油贸易在全球贸易地理格局中的地位变迁比较变量将阿拉伯世界出口占比与其他资源出口国分组进行对比，分析能源出口国与制成品出口国的贸易格局差异
中国出口市场集中度风险评估：评估中国出口市场过度集中的潜在风险控制变量在出口稳定性回归模型中作为控制变量，同时关注区域分组的周期性波动特征