A Ranking of Combined Nomenclature Chapters According to Quality of Data on Intra‑Community Trade in Goods of Polish Businesses

• Authors: Iwona Markowicz , Paweł Baran

Title variants

Ranking działów nomenklatury scalonej CN według jakości danych w wewnątrzwspólnotowym handlu polskich firm

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

Adopting the Intrastat system in Poland on its EU‑accession on 1st May, 2004 imposed a new obligation on companies trading goods within the EU. They are obliged to provide information on their intra‑Community trade in the form of monthly declarations. Data on intra‑Community trade from all Member States are collected by Eurostat and disseminated in the form of the Comext database. In public statistics, special attention is being paid to data quality. It is constantly monitored and certain actions are taken to improve it. In order to assess quality of data on intra‑Community trade, the authors have calculated differences between declared values of supplies of goods from Poland as well as foreign acquisitions originating in Poland. The aims of the paper are an analysis of quality of data on Polish intra‑Community trade in goods within Combined Nomenclature chapters as well as creating a ranking of chapters with regard to data accuracy (one of quality dimensions) which we define in terms of divergence between mirror data. Data accuracy was measured with the use of aggregate data quality indices. The ranking of Combined Nomenclature (CN) chapters was presented according to the calculated index value for both intra‑Community supplies of goods (ICS) and intra‑Community acquisitions (ICA). We utilised data on Polish exporters’ transactions from 2017 from the Comext database. In the research results, we indicate those chapters for which large relative discrepancies between mirror data are observed (thus data quality is low). For chapters with low data quality, we present inner structures of discrepancies by country and by CN position. The problem of quality of data on intra‑Community trade is addressed in Poland only in publications of the Central Statistical Office/Statistics Poland. There are no scientific publications on this subject. Therefore, the authors decided to fill this gap and conduct research on sources of information which is the basis for many economic analyses.

PL

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.

Keywords

EN

statistical data quality; international trade; INTRASTAT; analysis of mirror data

PL

jakość danych statystycznych; handel zagraniczny; INTRASTAT; analiza danych lustrzanych; jakość danych statystycznych; handel zagraniczny; INTRASTAT; analiza danych lustrzanych

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2019
• Volume: 4
• Issue: 343
• Pages: 195-209

Dates

published

2019-09-16

Contributors

author

Iwona Markowicz

• University of Szczecin, Faculty of Economics and Management, Department of Econometrics and Statistics

• https://orcid.org/0000-0003-1119-0789

author

Paweł Baran

• University of Szczecin, Faculty of Economics and Management, Department of Operations Research and Applied Mathematics in Economics

• https://orcid.org/0000-0002-7687-4041

References

• 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.
• 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.
• 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.
• Borselli F. (2008), Pragmatic Policies to Tackle VAT Fraud in the European Union, “International Vat Monitor”, September/October, pp. 333–342.
• European Court of Auditors (2016), Tackling intra‑Community VAT fraud: More action needed, Special Report, no. 24, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
• European Union (2018), European Statistics Code of Practice, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
• Eurostat (2003), Standard Quality Report. Methodological Documents, Working Group Assessment of quality in statistics, Luxembourg.
• Eurostat (2007), Handbook on Data Quality Assessment: Methods and Tools, Luxembourg.
• Eurostat (2013), Handbook on improving quality by analysis of process variables, Luxembourg.
• Eurostat (2017a), Compilers guide on European statistics on international trade in goods, 2017 edition, Manuals and guidelines, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
• Eurostat (2017b), National requirements for the Intrastat system, 2018 edition, Manuals and guidelines, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
• 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.
• GUS (2018a), Handel zagraniczny. Polska w Unii Europejskiej, Warszawa.
• GUS (2018b), Handel zagraniczny. Statystyka lustrzana i statystyka asymetrii, Warszawa.
• 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.
• 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.
• Kim S. Y. (2017), An analytical approach to detect MTIC/MTEC VAT fraud involving energy trading, IOTA Papers 12, pp. 1–7.
• 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.
• Morgenstern O. (1965), On the accuracy of economic observation, 2nd ed., Princeton University Press, Princeton.
• Parniczky G. (1980), On the Inconsistency of World Trade Statistics, “International Statistical Review”, no. 48(1), pp. 43–48.
• Pope S., Stone R. (2009), Civil interventions for tackling MTIC fraud: a UK perspective, “Amicus Curiae”, issue 80, pp. 8–13.
• 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.
• United Nations Economic and Social Council (1974), International Trade Reconciliation Study, E/CN.3/454.

Identifiers

DOI

10.18778/0208-6018.343.12