背景
马上2025年了，也马上开始了2025年国考。2025是个敏感的年份，因为政府在2015年就提出了一个概念：中国制造2025。这个「口号」已经提了快10年了，可是马上到2025年了，我们却很少看到有相关报道，为什么呢？因为已经提前完成了。
所以虽然我不预测今年国考热点，但是对于制造业的一些基本认知，对于对一些材料或者作文的认识，一定是有帮助的，再加上去年河南省考考了制造业，所以我决定写篇粗浅的文章，来谈谈加入WTO这20多年，中国制造业的变化。
当然我绝非专业人士，非常外行，说不出什么大道理，所以我只好用笨方法，老老实实从官方网站查数据，用AI工具帮我加工一下数据，来得出一个非常粗浅的结论。至于我选择的数据，想了很多遍，最后确定了用出口商品的品类及数额。因为出口几乎可以代表本地的制造业状况。
这件事情对我来说非常非常复杂，我需要同时打开多个软件，甚至很多是手工计算和记录的，随便截个图看看：
中间有好几次想要放弃，但是我毕竟有职业道德，仍然捏着鼻子坚持下来了。还望不吝打赏，但是不要超过2000元。
论证方法：下面的图片是我查询数据的来源，我将这些表格下载下来，用AI工具将表格进行排序和汇总，得出一个我需要的表格。（完结时补充：值得一提的是，ChatGPT和豆包，都没有能够帮我完成这个任务，谷歌的Gemini没有这个功能，只有kimi完成了，但做了一半了，发现是错误的，所以我不得不手动做）。
【注】：本文的数据来源海关总署的官方网站，但每一个数据的具体来源将不再标注。所有的表格均为我原创（除了数据），望知悉。
【再注】：因为是外行，所以难免有疏漏和错误之处，所以如果有疏漏，不用说，但是如果有错误，恳请帮我指出来，多谢。
【再再注】：之所以标题这么起，是因为《中国出口商品数据分析》太大了，我一个小小的申论老师怎么可能写出来？所以就加了一个「申论积累」，就是说指向性非常明确，就是一个简单的申论，或者面试的积累。
【再再再注】：不同年份、不同单位的统计品类名称不同，但并不重要，这篇文章又不是学术论文。
再加上一点：我在手机上预览的时候感觉在手机看这篇文章体验不是很好，所以专门生成了一个长图，放在文末了，大家可以自行选择。
初始阶段
初始阶段的时间我定在了2001年，因为中国就是在2001年加入WTO的，这一年堪称WTO元年。当然，后来我想了想，这个年份定的并不好，因为我们是在2001年年底才加入WTO的，所以最好的是2002年的数据，但是懒得改了，因为也不会有很大的差距。
但因为海关总署的公开数据，最早的就是2006年的，所以我只能找其它资料来源，来得出数据。
以下是2001年的前十大出口种类和占比：
我们可以看到：
机电产品占据2001年中国出口的大头，对比90年代的「十亿件衬衫换一家波音747」，进入到21世纪后，尤其是加入世贸组织前后，产业结构已经有了不小的调整。高新技术产品出口占比快速增长，显示科技含量的提升。当然，我们也必须认识到，此时的「机电产品」仍是以低端代工为主的，包括相对低技术含量的一些家用电器等，所以有数据是把机电、汽车配件等归结为「加工」类别，占比达到了50%。此外，传统纺织和轻工业产品在当时仍具竞争力。
另外就是当时的国际环境（贸易环境），总体上是开放的，尤其是我们的市场开放、国际市场开放，中国加入国际体系能给全世界带来物美价廉的商品，和现在是有着明显不同的。
当然我们更要认识到，这并不是以美国为首的西方喜欢中国、接纳中国，而是中国市场的吸引力，以及贸易全球化的收益，还有最重要的：中国没有那么强大，仅仅作为高端产业的补充，并没有和西方产生直接竞争。
迸发阶段
这个阶段我选择了2011年，一是因为2010年中国的GDP超过日本成为第二经济大国，二是因为是加入WTO十周年。
以下是2011年的前十大出口种类和占比：
其中机电产品和高新技术产品包含以下一些主要种类：
机电产品：运输工具（船、车等）、机械设备、电气设备（电线和电缆）、电子产品（电视机、显示器、手机）、家用电器（冰箱、洗衣机等）、五金制品（螺丝钉等）。
高新技术产品：电子信息类（集成电路、电脑主机等）、通信技术类、计算机软件及服务、生物技术类、航空航天类、新材料类。
我们可以看到：
相比2001年，机电产品出口额大幅度提升，达到了一万亿美元，占比也有很大的提升，达到了一半以上。
开始出现了「高新技术产品」类别，且占比达到了26%。
服装及纺织品仍然坚挺，总额增加不少，但占比大幅度下降了10个百分点。
剩余的7大类，几乎不值一提了。
这就意味着这10年，我国的制造业发生了进一步的转型升级，由2001年的劳动密集型（低端加工）开始转向了技术密集型产业。
另外我们的国际环境仍然没有进一步的恶化，在一些关键领域迎头赶上，开始有一些仅次于最先进技术的上一代技术。当然不可否认的是，主要来自于复制和模仿。自主品牌和核心技术仍然不多。
现阶段
现阶段我就选择了最近的2024年，毕竟2024年还没有过完，数据也不是很完整，所以就选择了2024年1-10月份（最新统计）累计总额。
以下是2024年1-10月份的前十大出口种类和占比：
我们看到：
机电产品和高新技术产品两个大类的占比相加，达到了87.2%，后面的8项几乎可以忽略不计了，更不用说第十名之后的各类。
从出口额来看，纺织品、服装什么的，仍然有所增加，但是占比已经越来越少，可以说，这些传统制造业已经逐渐消失，或者说只是附带品。
但机电产品是个非常大的类别，高新技术产品也是，所以我们将其细化一下（一部分，非所有子项）：
机电产品：自动数据处理设备及其零部件、集成电路、手机、汽车（包括底盘）、汽车零部件、船舶、灯具和照明装置等
高新技术产品：自动或半自动机器人、核反应堆、药品、导航装置、人工呼吸器、轮廓投影仪等（这个分类官方表格里面没有，我查询的海关商品编码得出的）
这些成绩是在西方逐步压缩贸易空间的环境下取得的，我们知道很快特朗普上台之后，会加大关税力度，甚至可能会联合整个西方来打压全球化，但根据这几年的情况，环境几乎不会更差了
2011年机电产品和高新技术产品相加占比80%，2024年占比87%，也就是说，看起来这十几年占比并没有增加多少。但机电产品细分类别却改变了很多，2024年的机电产品更加高端化、技术化、智能化，2011年的机电产品相对来说就比较传统和低端。
服装和衣着附件占比大幅度下滑。当然2011年的统计是将服装和纺织品放在一起了，2024年则分开了，但就算把2024年的合并，总额为2000亿美元，占比也只是6.4%，仍然远远落后于2011年的2900亿美元和15%的占比。
但我们仍然需要注意到，虽然产品类别名称差别不大，但实际内容仍可能有很大的变化，不止是机电产品，服装也是一样，以前服装的出口品类和现在的服装出口品类也会有很大的差异，主要差别就在成衣品质和平均价格。
当然这只是感觉，因为在官方表格里面2011年的服装和鞋类都没有统计数量（数量太大，很难统计），只有金额，所以没有数据的支持。好在2024年的表格里面有鞋类的统计：2024年1-10月份鞋类总出口为75.5亿双，总金额为384亿美元，可以算出均价为5.1美元/双，约合37块人民币。不过意外的是，2023年同期，鞋类总出口为73.1亿双，总金额为407亿美元，均价为5.57美元/双，按2023年10月份汇率，约合人民币40元。所以2024年的鞋类出口均价是下降的。
我又不死心，就开始挨个表格翻（非常繁琐的过程），看看最早是什么时候有鞋类的统计的，发现2014年有鞋类统计，但是那时候的统计单位是「万吨」，无法算出单价。继续翻，终于发现，从2020年统计单位才由「万吨」改为「万双」（现在是「亿双」），我们就拿2020年为例，毕竟也是4年前了。2020年1-12月，鞋类出口总共为740137万双，约为74亿双，总金额为354.4亿美元，均价为4.8美元/双，按当年汇率，约合人民币33元。所以，从2020年到2023年的3年时间，我国出口鞋类单价按人民币涨了7元，按美元涨了0.9刀。
虽然有点勉强，但是无论如何，也算是在某种程度上可以下一个结论：同样种类的出口商品，品质提升了。
用单价来证明品质的这个方法来源于车辆统计方法。所以干脆一不做二不休，我们捏着鼻子再搞一个车辆单价的对比。
海关总署的表格，第一次出现车辆出口，是在2014年，当年出口车辆共90万辆，总金额为126.2亿美元，均价为14022美元，按当年汇率，约合85800人民币；2024年1-10月，出口车辆共528.5万辆，总金额为983亿美元，均价为18600美元，按今年汇率，约合134856人民币。十年的时间，按美元计，均价增加了32.64；按人民币计，均价增加了57.14%。当然出口嘛，以美元计更真实一些。但是值得注意的是，这里的车辆出口是指在中国制造的车辆，并不是中国品牌。这里的增加一方面说明了制造技术的提升，另一方面也体现了中国品牌价值的提升（洋品牌的品牌价值提升不大）。
当然，关于这个观点，其实还可以找到不少论据，比如查找各个品牌的销量等等，但是实在太麻烦了，我不想找了。
总结
这篇文章断断续续写了大概十几天，一是因为查找数据和总结数据很繁琐，我并不擅长；二是因为最近各种国考冲刺课，给我讲得头蒙，实在是没有精力集中写一篇文章。总算在所有的国考冲刺课结束硬生生写完这篇文章。其实也没写完，只是我实在写不下去了，每提出一个观点，就要查找大量的数据，很烦，所以就草草了事。（如你所知，我一向如此）
但无论如何，这次这篇文章从规划到实施，整个过程其实我很感兴趣，感受到了分析数据的乐趣。当然这些数据还是太少，所以还能有乐趣，要是多了话，只会感到烦躁。但这样有了一个想法，以后多去找各行各业的数据进行简单分析，形成文章。（你知道，我是喜欢喊口号的）
这篇文章极其不专业，毕竟真的是我能力有限，但起码能给你一些数据，省去你一些时间。也希望大家能够对这些数据有自己的分析，无论是对申论作文和阅读材料，还是对以后的面试都有很大的帮助。
附长图：
## 原文图片链接（待本地化）
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