W badaniach prowadzonych dotychczas przez autorów artykułu ocena jakości danych lustrzanych w wymianie towarowej między krajami Unii Europejskiej (UE) opierała się na wartości towarów. Analogiczne podejście stosuje wielu badaczy. Celem badania omawianego w artykule jest ocena jakości danych dotyczących obrotu wewnątrzunijnego na podstawie nie tylko wartości, lecz także ilości towarów. W analizie rozbieżności danych w handlu między krajami UE, ze szczególnym uwzględnieniem Polski, wzorowano się na wybranych metodach badania znanych z literatury przedmiotu. Podejście zarówno wartościowe, jak i ilościowe stanowi wkład własny autorów w metodykę badawczą.
Zaproponowano wskaźniki jakości danych oraz wykorzystano dane dotyczące masy towarów. Analizie poddano informacje na temat obrotu towarowego między krajami unijnymi w 2017 r. pochodzące z bazy Eurostatu Comext. Badanie dynamiki obejmowało również lata: 2005, 2008, 2011 i 2014. Wyniki analizy pokazały, że ogółem udział wywozu z Polski towarów do danego kraju na obszarze UE jest różny dla danych wyrażonych wartościowo (wartość towarów) i ilościowo (masa towarów). W badaniu jakości danych lustrzanych należy zatem stosować oba podejścia.
handel, dane lustrzane, wewnątrzunijna wymiana towarowa, jakość danych, podejście wartościowe, podejście ilościowe
F14, C10, C82
Carrere, C., Grigoriou, Ch. (2014). Can mirror data help to capture informal international trade? Policy issues in international trade and commodities research study series, 65. New York: UNCTAD.
ten Cate, A. (2014). The Identification of Reporting Accuracies from Mirror Data. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 234(1). DOI: 10.1515/jbnst-2014-0106.
Federico, G., Tena, A. (1991). On the Accuracy of Foreign Trade Statistics (1909–1935). Morgenstern Revisited. Explorations in Economic History, 28(3), 259–273.
Ferrantino, M. J., Wang, Z. (2008). Accounting for discrepancies in bilateral trade: The case of China, Hong Kong, and the United States. China Economic Review, 19(3), 502–520.
Fisman, R., Wei, S.-J. (2004). Tax Rates and Tax Evasion: Evidence from ‘Missing Imports’ in China. Journal of Political Economy, 112(2), 471–496.
Guo, D. (2010). Mirror Statistics of International Trade in Manufacturing Goods:The Case of China. (UNIDO Working Paper No. 19/2009). Pobrane z: https://www.unido.org/api/opentext/documents/download/10079519/unido-file-10079519 .
GUS. (2018). Handel zagraniczny. Statystyka lustrzana i statystyka asymetrii. Warszawa: Główny Urząd Statystyczny.
Hamanaka, S. (2012). Whose trade statistics are correct? Multiple mirror comparison techniques: a test of Cambodia. Journal of Economic Policy Reform, 15(1), 33–56.
Javorcik, B. S., Narciso, G. (2008). Differentiated products and evasion of import tariffs. Journal of International Economics, 76(2), 208–222.
Markowicz, I., Baran, P. (2019a). ICA and ICS-based rankings of EU countries according to quality of mirror data on intra-Community trade in goods in the years 2014–2017. Oeconomia Copernicana, 10(1), 55–68. DOI: 10.24136/oc.2019.003.
Markowicz, I., Baran, P. (2019b). Intra-Community Trade Asymmetries-Based Clustering and Linear Ordering of Combined Nomenclature Chapters Using Generalized Distance Measure (GDM). Econometrics. Ekonometria, 23(3), 50–58.
Markowicz, I., Baran, P. (2019c). Jakość danych dotyczących wewnątrzunijnej wymiany towarowej. Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician, (6) 5–15.
Markowicz, I., Baran, P. (2019d). Quality of Intrastat data. Comparison between ‘old’ and ‘new’ EU member states. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2(341), 69–80. DOI: 10.18778/0208-6018.341.05.
Morgenstern, O. (1963). On the Accuracy of Economic Observations. Second edition. New Jersey: Princeton University Press.
Parniczky, G. (1980). On the Inconsistency of World Trade Statistics. International Statistical Review, 48(1), 43–48.
Tsigas, M. E., Hertel, T. W., Binkley, J. K. (1992). Estimates of systematic reporting biases in trade statistics. Economic Systems Research, 4(4), 297–310.
