Импорт ниток неотбеленных или отбеленных, содержащих 85 мас.% или более полиэфирных волокон в Санкт-Петербург
Объём импорта ниток неотбеленных или отбеленных, содержащих 85 мас.% или более полиэфирных волокон (код ТНВЭД 55121100) в Санкт-Петербург за 2020 год составил 31,11 тыс. квадратных метров стоимостью 48,11 тыс. $ при массе груза 5,87 тонн. Санкт-Петербург импортирует ткани неотбеленные или отбеленные, содержащие 85 мас.% или более полиэфирных волокон с мирового рынка с ярко выраженной (89,26%) сезонностью. Максимум ввоза пришёлся на декабрь 2020 г., минимум – на август 2020 г. Средняя импортная цена на ткани неотбеленные или отбеленные, содержащие 85 мас.% или более полиэфирных волокон менялась в диапазоне от 0,86 до 8,53 долларов за квадратный метр.
Период | Стоимость, $ | Масса, тонн | Количество, м2 |
---|---|---|---|
2020-02 | 4,72 тыс. | 0,6 | 3,2 тыс. |
2020-03 | 3,5 тыс. | 0,21 | 410 |
2020-04 | 4,48 тыс. | 0,6 | 3,32 тыс. |
2020-05 | 2,02 тыс. | 0,24 | 1,53 тыс. |
2020-06 | 2,51 тыс. | 0,38 | 2,38 тыс. |
2020-08 | 1,82 тыс. | 0,27 | 1,8 тыс. |
2020-09 | 4,92 тыс. | 0,6 | 3,33 тыс. |
2020-10 | 8,12 тыс. | 0,69 | 2,84 тыс. |
2020-11 | 2,55 тыс. | 0,45 | 2,97 тыс. |
2020-12 | 13,48 тыс. | 1,82 | 9,33 тыс. |
Динамика средних цен импорта
Период | Цена, $/м2 |
---|---|
2020-02 | 1,47 |
2020-03 | 8,53 |
2020-04 | 1,35 |
2020-05 | 1,32 |
2020-06 | 1,05 |
2020-08 | 1,01 |
2020-09 | 1,48 |
2020-10 | 2,86 |
2020-11 | 0,86 |
2020-12 | 1,44 |
Распределение импорта по странам
Беларусь (доля по стоимости - 39,94%, доля по количеству - 56,60%), Великобритания (29,89% стоимости, 31,98% количества), Германия (19,76% стоимости, 3,25% количества), Китай и Нидерланды - крупнейшие страны-поставщики ниток неотбеленных или отбеленных, содержащих 85 мас.% или более полиэфирных волокон в Санкт-Петербург
Страна | Стоимость | Масса | Количество | Доля по стоимости | Доля по количеству |
---|---|---|---|---|---|
Беларусь | 19,22 тыс. $ | 2,96 тонн | 17,6 тыс. м2 | 39,94% | 56,60% |
Великобритания | 14,38 тыс. $ | 1,81 тонн | 9,95 тыс. м2 | 29,89% | 31,98% |
Германия | 9,51 тыс. $ | 0,53 тонн | 1,01 тыс. м2 | 19,76% | 3,25% |
Китай | 3 тыс. $ | 0,54 тонн | 2,39 тыс. м2 | 6,23% | 7,68% |
Нидерланды | 1,5 тыс. $ | 0,03 тонн | 150 м2 | 3,12% | 0,48% |
США | 506,96 $ | 0 тонн | 3,62 м2 | 1,05% | 0,01% |
Динамика 5 ведущих стран импорта
Период | Беларусь | Великобритания | Германия | Китай | Нидерланды |
---|---|---|---|---|---|
2020-02 | 4,72 тыс. $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ |
2020-03 | 0 $ | 0 $ | 3,5 тыс. $ | 0 $ | 0 $ |
2020-04 | 0 $ | 4,48 тыс. $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ |
2020-05 | 1,51 тыс. $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ |
2020-06 | 2,36 тыс. $ | 0 $ | 0 $ | 153,27 $ | 0 $ |
2020-08 | 1,82 тыс. $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ |
2020-09 | 0 $ | 4,92 тыс. $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ |
2020-10 | 2,11 тыс. $ | 0 $ | 6,01 тыс. $ | 0 $ | 0 $ |
2020-11 | 2,55 тыс. $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ | 0 $ |
2020-12 | 4,16 тыс. $ | 4,98 тыс. $ | 0 $ | 2,84 тыс. $ | 1,5 тыс. $ |
Товарная структура импорта Санкт-Петербурга
В импорте ниток неотбеленных или отбеленных, содержащих 85 мас.% или более полиэфирных волокон преобладают товарные коды ТН ВЭД:
5512110000 - Ткани неотбеленные или отбеленные, содержащие 85 мас.% или более полиэфирных волокон (доля по стоимости - 100,00%, доля по количеству - 100,00%);
ТНВЭД | Стоимость | Масса | Количество | Доля по стоимости | Доля по количеству |
---|---|---|---|---|---|
5512110000 - Ткани неотбеленные или отбеленные, содер... | 48,11 тыс. $ | 5,87 тонн | 31,11 тыс. м2 | 100,00% | 100,00% |
Динамика 5 ведущих товаров импорта
Период | 5512110000 - Ткани неотбеленные или отбеленные, содер... |
---|---|
2020-02 | 4,72 тыс. $ |
2020-03 | 3,5 тыс. $ |
2020-04 | 4,48 тыс. $ |
2020-05 | 2,02 тыс. $ |
2020-06 | 2,51 тыс. $ |
2020-08 | 1,82 тыс. $ |
2020-09 | 4,92 тыс. $ |
2020-10 | 8,12 тыс. $ |
2020-11 | 2,55 тыс. $ |
2020-12 | 13,48 тыс. $ |
По данным статистики ВЭД в IV квартале 2021 г. импорт товаров в Санкт-Петербург вырос до 7,31 млрд. USD.
По данным базы ФТС РФ в IV квартале 2021 г. импорт химических волокон вырос до 182,08 млн. USD.
Три квартала - хороший временной отрезок для анализа статистической информации.