Dữ Liệu Kinh Tế

Thị phần Việt Nam tại Trung Quốc HS54 - Sợi filament nhân tạo

Thị phần Việt Nam tại Trung Quốc HS54 - Sợi filament nhân tạo kỳ 06-2026 đạt 11,7 %, theo Tổng cục Hải quan Trung Quốc. Đây là chỉ tiêu thuộc bảng Thị phần Việt Nam và đối thủ tại thị trường Trung Quốc (Giá trị · Tháng), với chuỗi số liệu đầy đủ từ 01-2010 đến 06-2026. Chuỗi số liệu đầy đủ và biểu đồ tương tác, tải về miễn phí.

Nguồn: Tổng cục Hải quan Trung QuốcCập nhật cuối: 01-08-2026 09:58

Chỉ tiêu này trong bảng Thị phần Việt Nam và đối thủ tại thị trường Trung Quốc

Chỉ tiêu06-202605-202604-202603-202602-202601-202612-202511-202510-202509-2025
Phần XI - Nguyên liệu dệt và sản phẩm dệt
HS54 - Sợi filament nhân tạo11,710,759,3511,398,9611,089,459,7210,768,98
HS53 - Xơ dệt gốc thực vật khác1,350,820,910,940,61,071,181,571,791,18

Hiểu về thị phần Việt Nam tại Trung Quốc HS54 - Sợi filament nhân tạo

Chỉ số thể hiện thị phần của các mặt hàng sợi filament nhân tạo do Việt Nam cung cấp trong tổng lượng nhập khẩu của nền kinh tế láng giềng đối với nhóm sản phẩm này. Phạm vi bao trùm các loại sợi tổng hợp hoặc nhân tạo dạng filament chưa được xe thành chỉ, tách biệt rõ ràng với các loại xơ staple ngắn hay sợi từ nguyên liệu tự nhiên. Điểm phân biệt quan trọng là chỉ tiêu này chỉ tập trung vào dạng sợi dài liên tục phục vụ cho công đoạn dệt vải công nghiệp.

Số liệu được chuẩn hóa và công bố theo tháng, trong đó dữ liệu tháng mới nhất luôn là số ước tính sơ bộ và sẽ được rà soát điều chỉnh vào kỳ sau. Khi phân tích biểu đồ, cần tính đến độ lệch do thời gian nghỉ tết nguyên đán làm trì trệ chuỗi cung ứng nguyên liệu đầu vào. Nên ưu tiên so sánh số liệu kỳ này với cùng kỳ năm trước để có cái nhìn khách quan về đà tăng trưởng thị phần.

Câu hỏi thường gặp

Sợi filament nhân tạo khác gì so với xơ staple ngắn?
Sợi filament là dạng sợi dài liên tục, trong khi xơ staple là các đoạn xơ ngắn đã được cắt định chiều dài.
Dữ liệu hàng tháng có hay bị thay đổi sau khi đã công bố không?
Có, số liệu tháng gần nhất thường được điều chỉnh lại trong các kỳ công bố tiếp theo khi có thêm dữ liệu chính thức.
Làm thế nào để tránh sai sót khi đánh giá biểu đồ theo tháng?
Cần chú ý loại trừ tác động mùa vụ đầu năm và sử dụng phép so sánh cùng kỳ năm trước.

Có thể bạn quan tâm

Facebook Dữ Liệu Kinh Tế