Ranking działów nomenklatury scalonej CN według jakości danych w wewnątrzwspólnotowym handlu polskich firm
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.343.12Słowa kluczowe:
jakość danych statystycznych, handel zagraniczny, INTRASTAT, analiza danych lustrzanychAbstrakt
Wprowadzenie w Polsce systemu INTRASTAT wraz z wejściem naszego kraju do Unii Europejskiej 1 kwietnia 2004 roku spowodowało nałożenie na podmioty prowadzące obrót towarowy z innymi państwami członkowskimi UE obowiązku przekazywania informacji o zrealizowanych przez nie obrotach. Dane o handlu wewnątrzwspólnotowym z poszczególnych krajów gromadzone są przez Eurostat i udostępniane w postaci bazy Comext. W celu określenia jakości danych o wewnątrzwspólnotowej wymianie towarowej zbadano różnice między deklarowanymi wartościami wywozu towarów z Polski i przywozu z Polski do pozostałych krajów unijnych. Celem artykułu jest analiza jakości danych o polskim handlu wewnątrzunijnym w podziale na działy nomenklatury scalonej CN oraz utworzenie rankingu działów pod względem jakości danych, rozumianej jako rozbieżność między danymi lustrzanymi. Pomiaru jakości danych dokonano z wykorzystaniem zagregowanych wskaźników rozbieżności. Zaprezentowano ranking działów według wyznaczonych wartości wskaźników, osobno dla wewnątrzwspólnotowych dostaw towarów (WDT) i wewnątrzwspólnotowych nabyć towarów (WNT). Wykorzystano dane z bazy Comext dotyczące transakcji wewnątrzwspólnotowych polskich eksporterów w 2017 roku. Efektem przeprowadzonego badania było wskazanie działów o największych względnych rozbieżnościach między danymi lustrzanymi (najniższej jakości danych). W działach o najniższej jakości wskazano wewnętrzną strukturę rozbieżności według krajów oraz pozycji klasyfikacji towarowej. Problem jakości danych dotyczących handlu wewnątrzwspólnotowego jest poruszany w Polsce jedynie w publikacjach GUS‑u. Brak jest prac naukowych w tym zakresie. Dlatego też autorzy postanowili wypełnić tę lukę i prowadzić badania nad źródłami informacji, które są podstawą wielu analiz gospodarczych.
Pobrania
Bibliografia
Ainsworth R. T. (2009), The Morphing of MTIC Fraud: VAT Fraud Infects Tradable CO2 Permits, Boston University School of Law Working Paper No. 09–35.
Google Scholar
Baran P., Markowicz I. (2018a), Analysis of intra‑Community supply of goods shipped from Poland, [in:] M. Papież, S. Śmiech (eds.), Socio‑Economic Modelling and Forecasting, no. 1, The 12th Professor Aleksander Zeliaś International Conference on Modelling and Forecasting of Socio‑Economic Phenomena, Conference Proceedings, Zakopane, pp. 12–21.
Google Scholar
Baran P., Markowicz I. (2018b), Behavioral Economics and Rationality of Certain Economic Activities. The Case of Intra‑Community Supplies, [in:] K. Nermend, M. Łatuszyńska (eds.), Problems, Methods and Tools in Experimental and Behavioral Economics, Proceedings of Computational Methods in Experimental Economics (CMEE) 2017 Conference, Springer, Cham, pp. 285–299.
Google Scholar
Borselli F. (2008), Pragmatic Policies to Tackle VAT Fraud in the European Union, “International Vat Monitor”, September/October, pp. 333–342.
Google Scholar
European Court of Auditors (2016), Tackling intra‑Community VAT fraud: More action needed, Special Report, no. 24, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
Google Scholar
European Union (2018), European Statistics Code of Practice, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
Google Scholar
Eurostat (2003), Standard Quality Report. Methodological Documents, Working Group Assessment of quality in statistics, Luxembourg.
Google Scholar
Eurostat (2007), Handbook on Data Quality Assessment: Methods and Tools, Luxembourg.
Google Scholar
Eurostat (2013), Handbook on improving quality by analysis of process variables, Luxembourg.
Google Scholar
Eurostat (2017a), Compilers guide on European statistics on international trade in goods, 2017 edition, Manuals and guidelines, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
Google Scholar
Eurostat (2017b), National requirements for the Intrastat system, 2018 edition, Manuals and guidelines, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
Google Scholar
Federico G., Tena A. (1991), On the Accuracy of Foreign Trade Statistics (1909–l935), Morgenstern Revisited, “Explorations in Economic History”, no. 28, pp. 259–273.
Google Scholar
GUS (2018a), Handel zagraniczny. Polska w Unii Europejskiej, Warszawa.
Google Scholar
GUS (2018b), Handel zagraniczny. Statystyka lustrzana i statystyka asymetrii, Warszawa.
Google Scholar
Hamanaka S. (2012), Whose trade statistics are correct? Multiple mirror comparison techniques: a test of Cambodia, “Journal of Economic Policy Reform”, no. 15(1), pp. 33–56.
Google Scholar
Keen M., Smith S. (2007), VAT Fraud and Evasion: What Do We Know, and What Can Be Done?, IMF Working Papers, 07/31, pp. 1–33.
Google Scholar
Kim S. Y. (2017), An analytical approach to detect MTIC/MTEC VAT fraud involving energy trading, IOTA Papers 12, pp. 1–7.
Google Scholar
Markowicz I., Baran P. (2019), Jakość danych statystycznych dotyczących obrotów towarowych między krajami Unii Europejskiej, “Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician”, no. 1, pp. 7–19.
Google Scholar
Morgenstern O. (1965), On the accuracy of economic observation, 2nd ed., Princeton University Press, Princeton.
Google Scholar
Parniczky G. (1980), On the Inconsistency of World Trade Statistics, “International Statistical Review”, no. 48(1), pp. 43–48.
Google Scholar
Pope S., Stone R. (2009), Civil interventions for tackling MTIC fraud: a UK perspective, “Amicus Curiae”, issue 80, pp. 8–13.
Google Scholar
Tsigas M. E., Hertel T. W., Binkley J. K. (1992), Estimates of systematic reporting biases in trade statistics, “Economic Systems Research”, no. 4(4), pp. 297–310.
Google Scholar
United Nations Economic and Social Council (1974), International Trade Reconciliation Study, E/CN.3/454.
Google Scholar
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
