报告经济体的商品出口，剩余（占商品出口总额的百分比）

Merchandise exports by the reporting economy, residual (% of total merchandise exports)

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指标代码：TX.VAL.MRCH.RS.ZS所属主题：私营部门与贸易：ExportsPrivate Sector & Trade: Exports

2023最新有效年份

191最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

23%总体缺失率

指标解释

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

Merchandise exports by the reporting economy residuals are the total merchandise exports by the reporting economy to the rest of the world as reported in the IMF's Direction of trade database, less the sum of exports by the reporting economy to high-, low-, and middle-income economies according to the World Bank classification of economies. Includes trade with unspecified partners or with economies not covered by World Bank classification. Data are as a percentage of total merchandise exports by the economy.

可供参考的中文翻译：报告经济体的商品出口剩余是指报告经济体向世界其他地区的商品出口总额（数据来源于国际货币基金组织贸易方向数据库），减去报告经济体向世界银行分类的高收入、低收入和中等收入经济体的出口总和。包含与未特别说明的贸易伙伴或未纳入世界银行分类的经济体之间的贸易。数据以占该经济体商品出口总额的百分比表示。

数据口径与风险提示

该指标本质上是"残差"或"其他"类别，用于捕捉未被明确分类到高、中、低收入经济体的贸易流向
残差比例较高可能反映贸易伙伴数据缺失、统计口径差异，或与小型岛国、未被世界银行分类的特殊经济体有贸易往来
该指标不适合单独作为贸易政策评价依据，需结合具体贸易伙伴结构分析
数值极低（接近零）并不必然代表贸易健康，反而可能说明贸易流向已被充分归类
不同国家的残差比例可能因统计报告惯例不同而存在系统性差异
历史数据存在断裂：部分国家早期年份显示为零，可能反映数据收集方法的变更而非实际贸易中断
世界层面的残差比例长期下降，反映全球贸易分类体系的完善和各收入组别的覆盖度提升

中国趋势

趋势解读

中国该指标的数值在1981年之前记录为零，此后逐步出现有意义的观测值。从1981年至2023年的长期趋势来看，数值在2012年达到历史峰值约0.46%后持续回落，2023年最新值为0.10%。近五十年末期值与期初值的比值约为0.96，表明中国该比例基本回到1981年前后水平。该指标的高点集中在2006-2015年间，可能反映该时期中国与部分未被世界银行明确分类的经济体或数据报告不完整的贸易伙伴存在相对较高的往来。

1961年中国值为0.1071%，为有记录以来的期初值
1978年至1980年连续三年记录为零
2012年达到历史峰值0.4565%，为2023年数值的约4.5倍
1981-2023年共47个有效数据点
最新值0.1025%相比期初值下降约4.3%
2018年曾降至0.046%附近
1981年之前的数据可能因统计报告体系不完整而显示为零，不代表实际不存在相关贸易
残差比例的波动可能更多反映贸易伙伴分类的变化而非贸易规模本身的变化

全球趋势

趋势解读

全球层面该指标呈现明显的长期下行趋势，从1960年的约1.13%持续下降至2023年的约0.05%。1970年代初期曾短暂回升至接近1%的水平，此后除个别阶段波动外，总体呈陡峭下降态势。1983年和1989年前后出现两次明显的骤降，2016-2019年间降至最低点约0.03%。长期来看，末期值仅为期初值的约4.3%，反映了全球贸易统计体系的完善和贸易流向分类的精细化。

1960年全球值为1.1279%，为历史最高点
1960-1976年间基本保持在0.66%-1.13%的较高区间
1983年骤降至0.3945%，1989年进一步降至0.2542%
2019年达到历史最低点0.0326%
2023年最新值为0.049%，较最低点有所回升
1983-2023年共64个有效数据点
全球残差比例的持续下降主要反映分类体系覆盖范围的扩大，而非贸易规模的萎缩
1980年代中期的两次骤降可能与IMF数据报告标准变化有关

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	0.6x	中国缺乏该阶段有效数据，无法进行直接比较；世界范围内残差比例期初期末倍数为0.61，反映贸易分类体系的初步规范化。
1970-1979	-	1.1x	中国在该阶段大部分年份数据为零，可能反映数据报告方法的限制而非贸易结构变化；世界倍数约为1.09，基本维持稳定。
1980-1989	-	0.4x	中国数据在1981年恢复记录后呈现低水平波动；世界倍数骤降至0.39，可能与该时期贸易分类标准调整或数据报告完整性提升有关。
1990-1999	3.7x	0.9x	中国残差比例倍数高达3.66，而世界仅为0.92，中国增速显著高于全球平均水平。这一差异可能反映中国在该阶段与特定未分类经济体的贸易往来增速快于整体贸易结构的规范化速度，或统计口径覆盖面的扩展相对滞后于贸易增长。
2000-2009	2.3x	1.2x	中国倍数2.27仍明显高于世界的1.20，可能意味着中国贸易伙伴多元化进程中的部分新增贸易流向了难以按收入分类的经济体，而同期世界整体已进入更精细的分类框架。
2010-2019	0.3x	0.1x	中国倍数0.27、世界倍数0.14，均显示大幅下降且中国降幅更大。这可能反映中国贸易结构向明确的收入分组收敛，残差中的低质量或未分类贸易占比缩减速度快于全球，分子分母同步收缩但中国更彻底。
2020-2029	1.8x	1.3x	中国倍数1.75高于世界1.27，中美贸易摩擦等外部因素可能促使部分中国贸易转向数据报告不透明的渠道或未被纳入分类体系的经济体，带动残差比例回升。

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	Cuba 古巴	CUB	4.05
2	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	2.35
3	Colombia 哥伦比亚	COL	1.38
4	Uruguay 乌拉圭	URY	0.66
5	Guyana 圭亚那	GUY	0.65
6	Argentina 阿根廷	ARG	0.40
7	Brazil 巴西	BRA	0.34
8	Panama 巴拿马	PAN	0.22
9	Peru 秘鲁	PER	0.21
10	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	0.17
11	Russian Federation 俄罗斯	RUS	0.17
12	Turkiye 土耳其	TUR	0.15
13	United States 美国	USA	0.12
14	Lebanon 黎巴嫩	LBN	0.12
15	Paraguay 巴拉圭	PRY	0.12
16	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	0.11
17	China 中国	CHN	0.10
18	Chile 智利	CHL	0.09
19	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	0.08
20	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	0.07
21	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	0.07
22	Grenada 格林纳达	GRD	0.07
23	Guatemala 危地马拉	GTM	0.06
24	Bolivia 玻利维亚	BOL	0.05
25	Honduras 洪都拉斯	HND	0.04
26	Portugal 葡萄牙	PRT	0.04
27	Mexico 墨西哥	MEX	0.04
28	Spain 西班牙	ESP	0.04
29	Tuvalu 图瓦卢	TUV	0.04
30	India 印度	IND	0.04
31	Canada 加拿大	CAN	0.03
32	Eritrea 厄立特里亚	ERI	0.03
33	Italy 意大利	ITA	0.02
34	Bangladesh 孟加拉国	BGD	0.02
35	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	0.01
36	South Africa 南非	ZAF	0.01
37	Indonesia 印度尼西亚	IDN	0.01
38	Pakistan 巴基斯坦	PAK	0.01
39	Denmark 丹麦	DNK	0.01
40	Thailand 泰国	THA	0.01
41	Kuwait 科威特	KWT	0.01
42	Belgium 比利时	BEL	0.01
43	Japan 日本	JPN	0.01
44	Myanmar 缅甸	MMR	0.01
45	Malta 马耳他	MLT	0.01
46	Kenya 肯尼亚	KEN	0.01
47	Cyprus 塞浦路斯	CYP	0.01
48	Bulgaria 保加利亚	BGR	0.01
49	Senegal 塞内加尔	SEN	0.01
50	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	0.01
51	Korea, Rep. 韩国	KOR	0.01
52	France 法国	FRA	0.01
53	Germany 德国	DEU	0.01
54	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	0.01
55	United Kingdom 英国	GBR	0.00
56	Jordan 约旦	JOR	0.00
57	Netherlands 荷兰	NLD	0.00
58	Ukraine 乌克兰	UKR	0.00
59	Suriname 苏里南	SUR	0.00
60	Lithuania 立陶宛	LTU	0.00
61	North Macedonia 北马其顿	MKD	0.00
62	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	0.00
63	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	0.00
64	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	0.00
65	Finland 芬兰	FIN	0.00
66	Mozambique 莫桑比克	MOZ	0.00
67	Greece 希腊	GRC	0.00
68	Malaysia 马来西亚	MYS	0.00
69	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	0.00
70	Czechia 捷克	CZE	0.00
71	Belarus 白俄罗斯	BLR	0.00
72	Austria 奥地利	AUT	0.00
73	Croatia 克罗地亚	HRV	0.00
74	Morocco 摩洛哥	MAR	0.00
75	Israel 以色列	ISR	0.00
76	Sweden 瑞典	SWE	0.00
77	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	0.00
78	Poland 波兰	POL	0.00
79	Singapore 新加坡	SGP	0.00
80	Australia 澳大利亚	AUS	0.00
81	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	0.00
82	Barbados 巴巴多斯	BRB	0.00
83	Philippines 菲律宾	PHL	0.00
84	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	0.00
85	Nepal 尼泊尔	NPL	0.00
86	Luxembourg 卢森堡	LUX	0.00
87	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	0.00
88	Hungary 匈牙利	HUN	0.00
89	Qatar 卡塔尔	QAT	0.00
90	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.00
91	Jamaica 牙买加	JAM	0.00
92	Latvia 拉脱维亚	LVA	0.00
93	Tunisia 突尼斯	TUN	0.00
94	Romania 罗马尼亚	ROU	0.00
95	Norway 挪威	NOR	0.00
96	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	0.00
97	Serbia 塞尔维亚	SRB	0.00
98	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	0.00
99	Ireland 爱尔兰	IRL	0.00
100	New Zealand 新西兰	NZL	0.00
101	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.00
102	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	0.00
103	Nigeria 尼日利亚	NGA	0.00
104	Iceland 冰岛	ISL	0.00
105	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	0.00
106	Oman 阿曼	OMN	0.00
107	Iraq 伊拉克	IRQ	0.00
108	Chad 乍得	TCD	0.00
109	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	0.00
110	Eswatini 斯威士兰	SWZ	0.00
111	Angola 安哥拉	AGO	0.00
112	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	0.00
113	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	0.00
114	Armenia 亚美尼亚	ARM	0.00
115	Seychelles 塞舌尔	SYC	0.00
116	Burundi 布隆迪	BDI	0.00
117	Afghanistan 阿富汗	AFG	0.00
118	Bahamas, The 巴哈马	BHS	0.00
119	Bahrain 巴林	BHR	0.00
120	Belize 伯利兹	BLZ	0.00
121	Bhutan 不丹	BTN	0.00
122	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	0.00
123	Botswana 博茨瓦纳	BWA	0.00
124	Brunei Darussalam 文莱	BRN	0.00
125	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	0.00
126	Cabo Verde 佛得角	CPV	0.00
127	Cambodia 柬埔寨	KHM	0.00
128	Cameroon 喀麦隆	CMR	0.00
129	Central African Republic 中非共和国	CAF	0.00
130	Comoros 科摩罗	COM	0.00
131	Djibouti 吉布提	DJI	0.00
132	Dominica 多米尼克	DMA	0.00
133	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	0.00
134	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	0.00
135	Fiji 斐济	FJI	0.00
136	Gabon 加蓬	GAB	0.00
137	Gambia, The 冈比亚	GMB	0.00
138	Georgia 格鲁吉亚	GEO	0.00
139	Ghana 加纳	GHA	0.00
140	Guinea 几内亚	GIN	0.00
141	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	0.00
142	Haiti 海地	HTI	0.00
143	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	0.00
144	Kiribati 基里巴斯	KIR	0.00
145	Kosovo 科索沃	XKX	0.00
146	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	0.00
147	Lao PDR 老挝	LAO	0.00
148	Lesotho 莱索托	LSO	0.00
149	Liberia 利比里亚	LBR	0.00
150	Madagascar 马达加斯加	MDG	0.00
151	Malawi 马拉维	MWI	0.00
152	Maldives 马尔代夫	MDV	0.00
153	Mali 马里	MLI	0.00
154	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	0.00
155	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	0.00
156	Mauritius 毛里求斯	MUS	0.00
157	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	0.00
158	Moldova 摩尔多瓦	MDA	0.00
159	Mongolia 蒙古	MNG	0.00
160	Montenegro 黑山	MNE	0.00
161	Namibia 纳米比亚	NAM	0.00
162	Nauru 瑙鲁	NRU	0.00
163	Niger 尼日尔	NER	0.00
164	Palau 帕劳	PLW	0.00
165	Rwanda 卢旺达	RWA	0.00
166	Samoa 萨摩亚	WSM	0.00
167	San Marino 圣马力诺	SMR	0.00
168	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	0.00
169	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.00
170	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	0.00
171	South Sudan 南苏丹	SSD	0.00
172	Sudan 苏丹	SDN	0.00
173	Switzerland 瑞士	CHE	0.00
174	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	0.00
175	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.00
176	Timor-Leste 东帝汶	TLS	0.00
177	Togo 多哥	TGO	0.00
178	Tonga 汤加	TON	0.00
179	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	0.00
180	Uganda 乌干达	UGA	0.00
181	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	0.00
182	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	0.00
183	Viet Nam 越南	VNM	0.00
184	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	0.00
185	Yemen, Rep. 也门	YEM	0.00
186	Zambia 赞比亚	ZMB	0.00
187	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	0.00
188	Algeria 阿尔及利亚	DZA	-0.00
189	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	-0.00
190	Benin 贝宁	BEN	-0.00
191	Libya 利比亚	LBY	-0.00

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

残差比例较高可能意味着：该经济体与数据报告不完整或未被世界银行纳入收入分类的经济体存在较多贸易往来；贸易伙伴结构中包含较多小型岛国、特殊贸易安排地区或数据透明度较低的国家；部分贸易流因统计方法限制无法归入明确的收入组别。

数值较低通常意味着什么

残差比例较低通常表示：该经济体的贸易伙伴主要集中在已被明确分类的高、中、低收入经济体；贸易统计体系完善，数据归类清晰；或残差部分的绝对贸易规模很小。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标是'排除法'得出的结果，数值高低并不直接反映贸易质量或效率
不同国家的统计报告能力和标准存在差异，可能导致残差比例的系统性偏差
残差中可能混合了重要的贸易流向和无关的统计噪音，难以区分
该指标无法单独用于评估双边贸易关系或贸易政策效果
历史数据因统计方法变更可能存在非连续性
低残差比例不一定代表贸易结构优化，可能只是分类完善的结果

使用建议

使用时应结合TX.VAL.MRCH.HI.ZS等具体收入组的出口比例进行联合分析
关注残差比例的变化趋势而非单一年度的绝对值
对比同一国家不同时期的残差结构变化，识别统计方法变更的影响
结合TX.VAL.MRCH.CD.WT（商品出口绝对值）区分比例变化是由分子还是分母驱动的
在国别比较时考虑各国数据报告能力和贸易结构的差异

常见错误用法

错误做法：直接将该指标作为衡量一国贸易'多元化'或'分散化'程度的依据

正确做法：应结合各收入组别的出口比例变化和出口绝对值综合判断贸易结构

残差比例既可能因贸易伙伴分散化而上升，也可能因分类完善或贸易集中度提高而下降，单一指标无法区分这些机制

错误做法：将残差比例的国别排名作为贸易竞争力的评价标准

正确做法：将残差比例作为贸易结构特征描述性指标，用于识别需要进一步分析的贸易流向

该指标反映的是数据归类结果而非贸易绩效，高残差比例既可能是数据透明度的反映，也可能是统计质量的体现，排名高低没有规范含义

错误做法：用中国的残差比例与其他发展中国家直接对比，得出中国贸易透明度高或低的结论

正确做法：考虑各国统计体系差异，优先进行自身时间序列比较

不同国家向IMF报告数据的完整性和及时性存在系统性差异，横向可比性有限

错误做法：将2010年代残差比例的下降解读为中国贸易'失去'了某些市场

正确做法：结合各收入组别出口比例和出口绝对值综合分析贸易结构变化

残差比例下降可能反映贸易结构向明确分类收敛，也可能是绝对出口规模增长导致分母扩大的结果

实际应用场景

全球贸易统计体系演变分析：研究世界银行贸易分类体系如何随时间完善，以及这一完善过程如何反映在全球贸易残差比例的变化上被解释变量使用世界层面数据，通过长期时间序列分解识别统计方法变更对残差比例的影响，可结合IMF数据报告标准变化事件进行断点分析
中国贸易结构调整的统计验证：结合中国各十年残差倍数变化，分析中国是否在2010年代实现了贸易结构的分类规范化被解释变量对比中国与世界残差比例变化速度的差异，可引入TX.VAL.MRCH.HI.ZS等具体收入组别指标作为控制变量，验证残差变化是否由贸易伙伴结构重组驱动
贸易残差的国别决定因素研究：分析哪些因素决定了不同国家残差比例的差异，如经济规模、地理区位、贸易协定网络等被解释变量以残差比例为因变量，以经济规模、是否为岛国、是否为内陆国、是否参与特定贸易协定等为自变量进行回归分析
残差贸易流向的补充分析：识别残差比例较高国家的主要残差贸易伙伴，验证残差来源的合理性机制分析变量结合TX.VAL.MRCH.RS.ZS与TX.VAL.MRCH.OR.ZS等指标，分析残差贸易与区域外发展中经济体的关联强度