Skip to main content

Italy

Presentation

Languages and translations
English

A new measure of Italian emigration by the integration and analysis of administrative data sources

I*Istat ** National Research Council

28 October 2022

Measuring Emigration

Enrico Tucci*, Gennaro Di Fraia*, Corrado Bonifazi**

Comparison between statistics produced by different countries on the same migration flow has highlighted an asymmetry between the quality of data on immigration and emigration as it is easier to count an arrival than a departure. Most countries have problems to register emigration using administrative data as often those who leave the country have usually no incentive to notify their change of residence

Background

2

United Nation (Guidelines for Exchanging Data to Improve Emigration Statistics), Spain (INE) and other studies on big data and new data sources

A research project developed in Istat - Italian National Statistical Institute (2018 – 2021): ‘A measure of Italian emigration through integration and analysis of administrative data’ in cooperation with the Institute for Research on Population and Social Policies (National Research Council) and University of Naples Federico II

Italian research project

3

 A new micro-demographic accounting information system called ANVIS (ANagrafe VIrtuale Statistica) has been developed to improve the quality of demographic statistics. ANVIS is a longitudinal statistical register that is continuously fed by administrative individual flows from the population register and allows longitudinal analysis but also cross-sectional observation of the population at any reference date.

 Istat has implemented a thematic and integrated archive of usual resident population (AIDA) based on the sign of presence that is monthly and indicates whether a person is present or not and in which territory.

Data sources

4

Registrations and cancellations by type of administrative procedure. Years 2011-2021

Data integration: a different use of administrative information

5

* from 9 October 2011 (Census date) Source: elaboration on Istat data

Year Immigration Emigration Registrations for

other reasons Cancellations for

other reasons 2011* 63,089 12,507 13,977 10,337 2012 321,782 188,811 63,597 82,087 2013 295,592 149,666 87,277 112,836 2014 281,385 147,403 99,140 144,345 2015 286,880 137,551 101,139 215,138 2016 254,662 155,627 181,887 208,450 2017 312,852 146,135 159,897 221,531 2018 304,042 164,793 161,356 236,330 2019 267,873 119,138 153,574 284,259 2020 193,346 119,728 109,387 201,721 2021 278,752 118,613 93,797 169,585 Totale 2,860,255 1,459,972 1,225,028 1,886,619

Longitudinal approach allows to distinguish two types of “cancellations for other reasons”:  the cancellations of individuals who reappear after some time

and are re-enrolled for reappearance;  the cancellations of individuals who do not reappear after years

and do not leave sign of presence on the territory. In this case, we can consider these administrative movements as emigration and include them in migration statistics

Cancellations “for other reasons”

6

 A longitudinal analysis of the flows makes it possible to compute the actual stay of a migrant.

 We consider as “entries” in the resident population both registrations for abroad and registration for other reasons, as "exits" both cancellations for other reasons and cancellations for abroad.

 The 12-month rule has been applied to all entries and exits allowing the exclusion of pairs of movements who have a distance of less than one year

Methodology/1

7

As there is no evidence that a long distance between cancellation and subsequent registration for other reasons is due to a real movement abroad of the individual, the presence on the territory of individuals for whom cancellations followed by registrations for other reasons are observed, has been checked and verified by the corresponding signs of presence on the territory (AIDA database). The movements for other reason where considered as migration only if AIDA confirms the absence of “signs of life” on the territory.

Methodology/2

8

New measure of international migration by type of data. Years 2012-2020

9

Total Total

Year a.v. % a.v. % 2012 362,520 55,862 15.4 241,878 64,921 26.8 120,642 244,556 2013 348,437 71,386 20.5 220,497 86,549 39.3 127,940 181,719 2014 335,815 76,094 22.7 239,607 109,490 45.7 96,208 141,303 2015 327,126 66,838 20.4 282,580 163,661 57.9 44,546 133,123 2016 359,886 134,848 37.5 294,482 160,431 54.5 65,404 143,758 2017 389,550 111,357 28.6 287,228 163,769 57.0 102,322 188,330 2018 383,226 110,170 28.7 316,207 176,810 55.9 67,019 175,364 2019 348,700 104,250 29.9 339,493 239,321 70.5 9,207 153,273 2020 257,465 78,668 30.6 279,881 174,623 62.4 -22,416 87,642 Total 3,112,725 809,473 26.0 2,501,853 1,339,575 53.5 610,872 1,449,068

Net migration (official

statistics)

Immigration Emigration Net

migration of which registration

for other reasons of which cacellation

for other reasons

Source: elaboration on Istat data

Comparison between emigration from official data and the new measure by citizenship. Years 2012-2020

10 Source: elaboration on Istat data

The work highlights the potential offered by the integrated use of available data sources and by the longitudinal approach  The amount of information produced can be expanded by

the micro demographic accounting and by the longitudinal perspective. The migration trajectory of each individual can be followed over time allowing to capture new aspects and types of migration, such as return migration and circular migration.

 Quality improvements concerns the accuracy, relevance, clarity and coherence of the statistics produced.

Conclusions

11

Conclusions

12

  • A new measure of Italian emigration by the integration and analysis of administrative data sources
  • Background
  • Italian research project
  • Data sources
  • Data integration: a different use of administrative information
  • Cancellations “for other reasons”
  • Methodology/1
  • Methodology/2
  • New measure of international migration by type of data. Years 2012-2020
  • Comparison between emigration from official data and the new measure by citizenship. Years 2012-2020
  • Conclusions
  • Conclusions

Presentation

Languages and translations
English

NEW CITIZENS IN ITALY: NUMBERS, CHARACTERISTICS AND BEHAVIORS

Istat | *Istat ** Università Federico II di Napoli

1October 2022

Improvements in use of administrative data for migration statistics

CINZIA CONTI*. ENRICO TUCCI* AND SALVATORE STROZZA**

o In Italy. during the last decade. the public discussion about migration has been mainly focused on the emergency of new arrivals by the sea.

o Over the years. however. the population of foreign origin who live permanently in Italy has grown considerably. Population with a migratory background has become a stable part of the Italian society. As a matter of fact. many people with a foreign origin have become Italians. especially the ones who have been residing in the country for a long time.

o Despite their important role both from social. economic and demographic prospective. few and partial information were available about the “new Italians”.

o In 2021. the Italian National Institute of Statistics (Istat). by integrating different data sources. made available new data about this target-population. These new information allow us: 1) to quantify Italian residents who have acquired the Italian citizenship at one specific point in time. 2) to study their main socio-demographic characteristics. 3) to follow some of their behaviours over a period of time.

Background

2

o Two research projects developed in Istat:

a) "Reception, integration and citizenship: new approaches for the analysis of migration paths and models"

b) “A measure of Italian emigration through integration and analysis of administrative data”

o Cooperation with the University of Naples Federico II and other research institutes and universities

The research project

3

1. The estimation procedure involves the integrated use of the different data sources

2. Product: a single longitudinal archive consisting of individual records.

3. Starting from the stock 2011 individual census data, the first step consists in checking and merging the data coming from Ministry of Interior (necessary to obtain detailed information on the type of acquisition) with the acquisitions identified by a longitudinal analysis of the individual variable “citizenship” in the population register. The database at the end of this step, therefore, consists of all the individuals who have acquired the citizenship included those who are not resident anymore.

4. In a second step, in order to estimate the number of the new Italian citizens (stock), the data on the acquisitions of citizenship were integrated with that from the new micro-demographic accounting information system. The integration makes it possible to identify the foreign resident population at birth and to observe whether or not these individuals have acquired citizenship over time, have died, emigrated abroad or have moved on the Italian territory.

Data and methods

4

New citizens by first 20 previous citizenships and some characteristics

5

Former country of citizenship

V.a. (thousan

ds)

% by citizenship

Acquisit. x 100 foreig.

% acquis. < 2012

% by marriage

% born in Italy

Albania 215,6 14.2 50.1 16.0 12.4 29.9 Marocco 199,4 13.1 47.6 19.7 15.7 37.2 Romania 92,4 6.1 7.9 34.0 31.5 14.9 Brazil 58,7 3.9 116.0 50.0 25.1 1.7 India 44,4 2.9 28.5 17.9 8.8 30.4 Argentina 39,1 2.6 391.8 85.8 20.7 1.2 Perù 37,5 2.5 39.4 31.1 24.3 18.6 Tunisia 37,1 2.4 38.4 31.2 17.3 39.5 France 33,3 2.2 105.5 97.3 34.9 2.4 North Macedonia

28,9 1.9 49.2 10.3 9.2 34.1

Ukraine 28,6 1.9 12.1 47.5 42.5 5.5 Germany 27,6 1.8 74.0 96.5 39.8 4.6 Russia (Fed.) 27,3 1.8 66.7 66.2 44.8 2.1 Egypt 27,1 1.8 20.3 39.5 21.2 36.2 Senegal 26,4 1.7 24.3 8.5 10.6 32.7 Moldova 25,5 1.7 18.1 19.4 31.6 13.1 Pakistan 25,5 1.7 20.7 5.4 7.7 33.2 Poland 24,2 1.6 26.7 67.0 53.7 8.9 Ecuador 23,2 1.5 30.5 21.9 24.6 19.6 Philippines 21,1 1.4 12.7 29.2 20.7 46.5 Others 474,1 31.3 31.0 56.5 29.9 18.1 TOTAL 1,516,6 100.0 29.1 40.0 23.9 22.1

Demographic structure of foreigners, new citizens and Italians from birth. Italy, beginning 2020

6

Results of the logistic regression model on the probability to become Italian citizen for the cohort of foreigners over 14 years who entered Italy in 2002 (point estimation)

(A) ALL VARIABLES ARE SIGNIFICANT (LIMIT: 5%).7

Results of the logistic regression model on the probability to emigrate abroad between 2012 and 2019 for non-Eu born foreign adult residents at the 2011 Census (point estimation)

8 (a) All variables are significant (limit: 5%).

o Integrated and longitudinal database allows more reliable and comprehensive analysis for monitoring the demographic and social dynamics regarding the population with a foreign background. The case of “new Italian citizens” is emblematic and it shows how the integration of data coming from administrative sources is crucial to provide new information about the increasing complexity of migration phenomenon and integration process of foreign citizens.

o From a statistical point of view, should be stressed the importance of distinguishing the new citizens from the nationals at birth to monitor the integration processes of those who have acquired the citizenship and have a realistic picture of the population and its dynamics.

o If the integration process is monitored only for people with foreign citizenship, the resulting picture may be misleading. The example of international emigration from Italy clearly points out the importance of considering the demographic dynamics of the “new Italians”.

Discussione points

9

o The analysis points out how the acquisition of citizenship in the European context is changing its meaning and it could be useful a discussion about the use of “acquisition of citizenship” as an indicator of definitive settlement in a specific country.

o Some extremely efficient indicators in the past could have partially lost their explanatory capacity or - in any case - have partly changed their meaning.

o In general, the research projects underlines the importance to exploit administrative data and also the need to strengthen the cooperation between the National Statistical Institute, other administrative bodies and the universities in order to improve the availability and the quality of data.

Discussione points

TITOLO PRESENTAZIONE | AUTORE10

  • NEW CITIZENS IN ITALY: NUMBERS, CHARACTERISTICS AND BEHAVIORS
  • Background
  • The research project
  • Data and methods
  • New citizens by first 20 previous citizenships and some characteristics
  • Demographic structure of foreigners, new citizens and Italians from birth. Italy, beginning 2020
  • Results of the logistic regression model on the probability to become Italian citizen for the cohort of foreigners over 14 years who entered Italy in 2002 (point estimation)
  • Results of the logistic regression model on the probability to emigrate abroad between 2012 and 2019 for non-Eu born foreign adult residents at the 2011 Census (point estimation)
  • Discussione points
  • Discussione points
  • Slide Number 11

Italian National Institute of Statistics Guidelines for improving the quality of the dissemination of official statistics

Languages and translations
English

ITALIAN NATIONAL

INSTITUTE OF STATISTICS Guidelines for improving the quality of the dissemination of official statistics by the

members of the National Statistical System

(Comstat1 session of 16 December 2011)

1. Introduction

Within the framework of the principles established by the Italian Code of Official Statistics2 the subject of dissemination is among the most sensitive in various respects, the most important of which relate to the principles of impartiality and objectivity, timeliness and precision, accessibility, and clarity.

The Italian Code, on the other hand, is consistent with similar acts that at the European level have established increasingly stringent rules of conduct, such as:

- the Communication from the Commission to the European Council and Parliament on the independence, integrity and accountability of the national statistical authorities and the European Community statistical authority and the corresponding Commission Recommendation COM (2005) 217 of 25 May 2005;

- Regulation (EC) no. 223/2009 of the European Parliament and of the Council of 11 March 2009 on European statistics;

- the recent Communication from the Commission to the European Council and Parliament on strengthening the quality management of European statistics of 15/4/2011 COM (2011) 211 final, which refers to the need to increase the independence of national statistical authorities and calls on Member States to take steps in this direction to strengthen confidence in official statistics.

The Steering and Coordination Committee for Statistical Information (Comstat), in acknowledging that the results of the annual survey carried out by the Italian National Statistical Institute (Istat) on the functioning of the Statistical Offices highlighted specific critical issues in the final part of the production process of statistical data, specifically the dissemination, and in consideration of the key role played by dissemination for the purpose of the concrete implementation of the principles set out in the European Code and the Italian Code of official statistics, has adopted these “Guidelines for improving the quality of the dissemination of official statistics by the members of the National Statistical System (Sistan)”.

The guidelines, adopted by Comstat after extensive debate and consultation of a significant group of Statistical Offices, aim not only at articulating in more detail the above mentioned principles with reference to the dissemination processes, but also to provide concrete operational instructions to the Statistical Offices to promote and facilitate their effective implementation.

1 Steering and Coordination Committee for Statistical Information 2 Comstat Directive no. 10 of 17 March 2010, published in the Official Gazette of the Italian Republic of 13 October 2010, no. 240

2

2. General principles for the dissemination of official statistics

The National Statistical System is responsible for “providing the country and international bodies with official statistical information”3, while the individual Offices included in the System are responsible, among other things, for promoting and implementing “the dissemination of statistical data concerning the administration to which they belong, within the national statistical programme”4.

As required by art. 3 of Regulation (EC) no. 223/2009 of the European Parliament and Council of 11 March 2009, the term “dissemination” means “the activities necessary to make statistics and statistical analysis accessible and comprehensible to users”.

Thus the timely and precise dissemination of impartial statistical information is a fundamental element for strengthening the credibility of official statistics, this function must be carried out paying the attention to the principles formulated in this regard by the Code of European Statistics and the Italian Code of Official Statistics provided for in the Comstat Directive no. 10 of 17 March 2010.

To increase the credibility of official statistics, support their reliability and authoritativeness, as well as ensure their maximum usefulness, the Statistical Offices and Statistical Information Bodies are required to process and disseminate statistical data respecting the principles indicated in art. 2 of Regulation (EC) no. 223/2009 of the European Parliament and Council of 11 March 2009, as well as those referred to in art. 2 of the Italian Code of Official Statistics and, in particular, the principles of professional independence, impartiality and objectivity, timeliness and precision, accessibility, and clarity.

3. Guidelines for the dissemination of aggregate statistical information (macrodata)

Statistical Offices and Statistical Information Bodies disseminate official statistics to international bodies, institutions, businesses and citizens. The dissemination of official statistical data, the collection of which is determined on a legislative or regulatory mandate, must be carried out free from any pressure by political groups or other interest groups or by national or international authorities. These data may not be released in advance to third parties, unless they are expressly embargoed until the date scheduled for official dissemination. Particular care must be taken to ensure that the dissemination of data is not preceded or accompanied by statements of a political nature that make use of data not yet officially disclosed. Consequently, the Statistical Offices and Statistical Information Bodies:

- disseminate statistical information in accordance with the criterion of

professional independence, which applies to the entire process of design, production, and dissemination of statistical results;

- ensure that statistical information is disseminated as soon as possible and accurately and make readily available to the public information on the sources, classifications, methodologies, and calculation procedures adopted;

3 Art. 1, paragraph 2, of Legislative Decree no. 322 of 1989 4 Art. 6, paragraph 1, letter a) of Legislative Decree no. 322 of 1989

3

- ensure that the dissemination of statistical information is based on the principles of impartiality and objectivity, avoiding, in the analysis comment, to emphasise aspects of the investigated phenomena whose robustness is not sufficiently supported by the quantitative evidence disseminated and guaranteeing conditions of maximum scientific independence, transparency and non-discrimination towards any category of users.

To achieve the objectives described above, the Statistical Offices and Statistical Information Bodies:

- ensure simultaneous access to data and metadata by all potential users,

including those belonging to the administration of which the Statistical Office is a member, by ensuring that any privileged access prior to dissemination is restricted, controlled, and made known;

- work to ensure maximum ease of access to data and metadata;

- establish the maximum time between the time of collection and processing

carried out by them and the time of dissemination of data and metadata;

- establish ex-ante and make public a timetable for the dissemination of data and metadata (in particular through press releases) that takes into account the needs of users as much as possible. The release calendar:

- must cover at least the following quarter (with monthly updates),

although its definition on an annual basis is recommended; - imust be made available on the website of the Office/responsible body and

sent to Istat, so that it makes it available on the website5 The calendar should preferably indicate the topic, the reference period of the data and the day of release of the data; alternatively, it can indicate the week during which the release will take place. For information that may be relevant to the functioning of financial markets, it is recommended that the time of dissemination should also be indicated. If, due to unexpected events, changes to the pre-established calendar should be necessary, they must be announced promptly, according to procedures made known in advance, and explaining the reasons for the changes that have occurred;

- disseminate statistics in a clear and comprehensible form, presenting them in such a way as to offer an interpretation that is as impartial as possible and to facilitate meaningful comparisons in space and time. To this regard, they make available to users all the concepts, definitions, classifications and, in general, metadata that allow them to orient themselves in the correct interpretation of the data;

- inform users about the methodologies adopted through the preparation of methodological notes;

- provide in a systematic manner the indicators necessary to enable the quality of the data disseminated to be assessed, so as to allow their correct use;

- in the case of specific institutional needs to which the survey promoted by the administration to which they belong must respond, they may make available to the latter the macrodata in a still provisional or partial version - conveniently accompanied by the technical specifications necessary to allow their correct use for administrative purposes - even before their release in preliminary or definitive form to the public;

5 www.sistan.it

4

- if preliminary estimates are disseminated, subsequently revised as new (or

updated) information becomes available, they shall communicate in advance the revision policy adopted. When publishing final estimates, summary statistical indicators on revisions should be published, possibly referring to more detailed documents. Occasional revisions, not provided for in the revision policy, must be announced, justified, and documented;

- if errors are detected after dissemination, they shall promptly be corrected and the corrections shall be published, explaining the reasons.

4. Measures for improving the quality of the dissemination of statistical information

In the dissemination of aggregate statistical information (macrodata) the protection of personal data and compliance with statistical confidentiality must be guaranteed by the offices and bodies of Sistan, as well as the use of personal data collected and processed for exclusively statistical purposes. To this end, the heads of the offices and bodies of Sistan provide the personnel involved in the dissemination of data with adequate instructions regarding the protection of statistical confidentiality and compliance with the rules on the protection of personal data with particular reference to the rules dictated by the “Code of ethics and good conduct for the processing of personal data for statistical purposes and scientific research carried out within the National Statistical System”.

The dissemination of statistical information is carried out using advanced information and communication technologies. In particular:

a. the statistical information must be published on a website or on a web page dedicated exclusively to statistics and, if produced by the Office, with its own clearly identifiable logo;

b. transparent and easy access methods must be guaranteed for all users, whatever their IT competence or physical ability, in line with the Digital Administration Code, the guidelines for PA websites and the best practices recommended by international organisations and Istat for the dissemination of statistical information;

c. statistical information and metadata must be made available in formats and licences that allow its reuse;

d. the contact details of the offices or persons to be contacted to answer user questions on the information disseminated must be indicated.

The dissemination activity carried out by the Statistical Offices and Statistical Information Bodies must be appropriately coordinated if the data disseminated come from activities provided for in the National Statistical Programme and owned by another body, even if other members of Sistan took part in its realisation. Such coordination must cover both the timing of dissemination and the methods of publication of methodologies, classifications, sources and calculation procedures, concepts, definitions, and metadata.

As far as possible, provision should be made for the free distribution by electronic means of the statistical information already available.

5

Statistical offices and Statistical Information Bodies adopt initiatives for the continuous improvement of dissemination services. To this end, they detect the information needs of users, monitor the actual quality of dissemination services and measure the degree of satisfaction with the services provided. In order to improve the efficiency and effectiveness of the dissemination of statistical information, Istat and the other Sistan bodies collaborate to disseminate best practices, also through specific training interventions.

5. Publicity of dissemination policies adopted by Statistical Offices and Statistical Information Bodies

Starting from 2012 for each Statistical Office or Statistical Information Body, a prospectus is published and updated on the dedicated page on the Sistan website with the concrete methods of application of these guidelines. To this end, the Statistical Offices and the Statistical Information Bodies provide Istat with the necessary information by compiling in electronic form a prospectus prepared by it to be shown on the Sistan website.

Each product included in the National Statistical Programme and released on its website by the Statistical Office or Body must be made accessible, through a specific link, also starting from the Sistan website. The application of this procedure is also recommended for the release of other products scheduled in the calendar.

  • ITALIAN NATIONAL
  • INSTITUTE OF STATISTICS
    • Guidelines for improving the quality of the dissemination of official statistics by the members of the National Statistical System
      • 1. Introduction
      • 2. General principles for the dissemination of official statistics
      • 3. Guidelines for the dissemination of aggregate statistical information (macrodata)
      • 4. Measures for improving the quality of the dissemination of statistical information
      • 5. Publicity of dissemination policies adopted by Statistical Offices and Statistical Information Bodies
Russian

1

ИТАЛЬЯНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ

ИНСТИТУТ СТАТИСТИКИ

Руководство по повышению качества распространения официальной статистики участниками национальной статистической

системы

(Сессия Комстат1 16 декабря 2011 г.)

1. Введение

В рамках принципов, установленных Кодексом официальной статистики Италии,2 тема распространения является одним из самых деликатных в различных отношениях, наиболее важные из которых связаны с принципами беспристрастности и объективности, своевременности и точности, доступности и ясности.

Итальянский кодекс, с другой стороны, согласуется с аналогичными актами, которые на европейском уровне установили более строгие правила поведения, такие как:

- Сообщение Комиссии Европейскому совету и Парламенту о независимости, добросовестности и подотчетности национальных статистических органов и статистического органа Европейского сообщества и соответствующая Рекомендация Комиссии COM (2005) 217 от 25 мая 2005 г.;

- Регламент (ЕС) №. 223/2009 Европейского парламента и Совета от 11 марта 2009 г. о европейской статистике;

- - недавнее Сообщение Комиссии Европейскому совету и Парламенту об усилении менеджмента качества европейской статистики от 15/4/2011 COM (2011) 211 final, в котором говорится о необходимости повышения независимости национальных статистических органов и содержится призыв к государствам-членам предпринять шаги в этом направлении для укрепления доверия к официальной статистике.

Руководящий и координационный комитет по статистической информации (Комстат), признавая, что результаты ежегодного обследования деятельности статистических управлений, проводимого Итальянским национальным институтом статистики (Истат), высветили конкретные критические вопросы в

1 Руководящий и координационный комитет по статистической информации 2 Директива Комстата № 10 от 17 марта 2010 г., опубликована в Официальном вестнике Итальянской Республики от 13 октября 2010 г., № 240

2

заключительной части процесса формирования статистических данных, в частности их распространения, и принимая во внимание ключевую роль, которую играет распространение для целей конкретной реализации принципов, изложенных в Европейском кодексе и Итальянском кодексе официальной статистики, было принято данное «Руководство по повышению качества распространения официальной статистики участниками национальной статистической системы (Систан)».

Руководство, принятое Комстатом после обширных обсуждений и консультаций со значительной группой статистических управлений, направлено не только на более подробное изложение вышеупомянутых принципов в отношении процессов распространения, но и на предоставление конкретных операционных инструкций статистическим управлениям для поощрения и облегчения их эффективного выполнения.

2. Общие принципы распространения официальной статистики

Национальная статистическая система отвечает за «предоставление стране и международным органам официальной статистической информации»3, при этом отдельные ведомства, включенные в систему, несут ответственность, среди прочего, за продвижение и «распространение статистических данных, касающихся администрации, к которой они принадлежат, в рамках национальной статистической программы»4.

Как того требует ст. 3 Регламента (ЕС) № 223/2009 Европейского парламента и Совета от 11 марта 2009 г. термин «распространение» означает «мероприятия, необходимые для того, чтобы сделать статистику и статистический анализ доступными и понятными для пользователей».

Таким образом, своевременное и точное распространение беспристрастной статистической информации является фундаментальным элементом укрепления доверия к официальной статистике, эта функция должна выполняться с учетом принципов, сформулированных в этом отношении Кодексом европейской статистики и Итальянским кодексом официальной статистики, предусмотренных в Директиве Комстата № 10 от 17 марта 2010 г.

Для повышения доверия к официальной статистике, поддержки ее надежности и авторитетности, а также обеспечения ее максимальной полезности, статистические управления и органы статистической информации обязаны обрабатывать и распространять статистические данные с соблюдением принципов, указанных в ст. 2 Регламента (ЕС) № 223/2009 Европейского парламента и Совета от 11 марта 2009 г., а также указанные в ст. 2 Кодекса официальной статистики Италии и, в частности, принципы профессиональной независимости, беспристрастности и объективности, своевременности и точности, доступности и ясности.

3. Руководство по распространению сводной статистической информации (макроданных)

Статистические управления и органы статистической информации распространяют официальную статистику среди международных органов, учреждений, предприятий и граждан. Распространение официальных статистических данных, сбор которых определяется законодательным или

3 Ст. 1, п. 2, Законодательного указа № 322 от 1989 г. 4 Ст. 6, п. 1, пп. а) Законодательного указа № 322 от 1989 г.

3

нормативным мандатом, должно осуществляться без какого-либо давления со стороны политических групп или других заинтересованных групп, а также национальных или международных органов. Эти данные не могут быть переданы третьим сторонам заранее, если только на них не наложено прямое эмбарго до даты, запланированной для официального распространения. Особое внимание следует уделить тому, чтобы распространению данных не предшествовали и они не сопровождались заявлениями политического характера, в которых используются еще официально не раскрытые данные. Следовательно, статистические управления и органы статистической информации:

- распространяют статистическую информацию в соответствии с критерием

профессиональной независимости, который применяется ко всему процессу разработки, производства и распространения статистических результатов;

- обеспечивают скорейшее и точное распространение статистической информации и делают общедоступной информацию об источниках, классификациях, методологиях и принятых процедурах расчета; обеспечивают распространение статистической информации на основе принципов беспристрастности и объективности, избегая в комментарии к анализу подчеркивать те аспекты исследуемых явлений, надежность которых недостаточно подтверждается распространяемыми количественными данными, и гарантируя условия максимальной научной независимости, прозрачности и недискриминации по отношению к любой категории пользователей.

Для достижения целей, описанных выше, статистические управления и органы статистической информации:

- обеспечивают одновременный доступ к данным и метаданным для всех

потенциальных пользователей, включая тех, кто принадлежит к администрации, членом которой является статистическое управление, путем обеспечения того, что любой привилегированный доступ до распространения ограничивается, контролируется и становится известным;

- работают над обеспечением максимальной простоты доступа к данным и метаданным;

- устанавливают максимальное время между временем осуществляемых ими

сбора и обработки, и временем распространения данных и метаданных;

- предварительно устанавливают и опубликовывают график распространения данных и метаданных (в частности, посредством пресс- релизов), максимально учитывающий потребности пользователей. Календарь публикаций:

- должен охватывать как минимум следующий квартал (с

ежемесячным обновлением), хотя рекомендуется его определение на годовой основе;

- должен быть размещен на веб-сайте Управления/ответственного органа и отправлен в Истат, чтобы опубликовать его на веб-сайте Истат5

В календаре желательно указывать тему, учетный период данных и день выпуска данных; в качестве альтернативы в нем может быть указана неделя, в течение которой состоится выпуск. Для информации, которая может иметь отношение к функционированию финансовых рынков,

5 www.sistan.it

4

рекомендуется также указывать время распространения. Если в связи с непредвиденными событиями необходимо внести изменения в заранее установленный календарь, они должны быть объявлены незамедлительно в соответствии с заранее известными процедурами и с объяснением причин произошедших изменений;

- распространять статистические данные в ясной и понятной форме, представляя их таким образом, чтобы обеспечить как можно более беспристрастную интерпретацию и облегчить значимые сравнения в пространстве и времени. В связи с этим они делают доступными для пользователей все понятия, определения, классификации и в целом, метаданные, позволяющие ориентироваться в правильной интерпретации данных;

- информировать пользователей о принятых методологиях посредством подготовки методологических заметок;

- систематически предоставлять показатели, необходимые для оценки качества распространяемых данных, чтобы обеспечить их правильное использование;

- в случае конкретных институциональных потребностей, которым должно отвечать обследование, продвигаемое администрацией, которой они принадлежат, они могут предоставить последней макроданные в еще предварительной или частичной версии, в целях удобства сопровождаемые техническими спецификациями, необходимыми для обеспечения их правильного использования в административных целях – даже до их обнародования в предварительном или окончательном виде;

- если предварительные оценки распространяются, а затем пересматриваются по мере поступления новой (или обновленной) информации, следует заранее сообщить о принятой политике пересмотра. При публикации окончательных оценок следует публиковать сводные статистические показатели по исправлениям, возможно, со ссылкой на более подробные документы. Периодические исправления, не предусмотренные политикой пересмотра, должны быть опубликованы, обоснованы и задокументированы;

- при обнаружении ошибок после распространения они должны быть незамедлительно исправлены, а исправления опубликованы с объяснением причин.

4. Меры по повышению качества распространения статистической информации

При распространении сводной статистической информации (макроданных) защита персональных данных и соблюдение статистической конфиденциальности должны гарантироваться управлениями и органами Систан, включая использование персональных данных, собранных и обработанных исключительно в статистических целях. С этой целью руководители управлений и органов Систан предоставляют персоналу, занимающемуся распространением данных, соответствующие инструкции относительно защиты статистической конфиденциальности и соблюдения правил защиты персональных данных с особой ссылкой на правила, продиктованные «Кодексом этики и надлежащего поведения при обработке персональных данных для статистических целей и научных исследований, проводимых в рамках Национальной статистической системы».

Распространение статистической информации осуществляется с использованием передовых информационно-коммуникационных технологий. В частности:

5

a. статистическая информация должна быть опубликована на веб-сайте или на веб-странице, посвященной исключительно статистике, и, если она подготовлена управлением, то со своим собственным четко идентифицируемым логотипом;

b. прозрачные и простые методы доступа должны быть гарантированы для всех пользователей, независимо от их компетентности в информационных технологиях или физических возможностей, в соответствии с Кодексом цифрового администрирования, руководящими принципами для веб-сайтов государственных органов и передовыми методами, рекомендованными международными организациями и Истат для распространения статистической информации;

c. статистическая информация и метаданные должны быть доступны в форматах и по лицензиям, допускающим их повторное использование;

d. должны быть указаны контактные данные офисов или лиц, с которыми можно связаться для получения ответов на вопросы пользователей по распространяемой информации.

Деятельность по распространению, осуществляемая статистическими управлениями и органами статистической информации, должна быть надлежащим образом скоординирована, если распространяемые данные получены в результате деятельности, предусмотренной Национальной статистической программой и принадлежащей другому органу, даже если другие члены Систан принимали участие в ее реализации. Такая координация должна охватывать как сроки распространения, так и методы публикации методологий, классификаций, источников и процедур расчета, концепции, определения и метаданные.

Насколько это возможно, должно быть предусмотрено бесплатное распространение с помощью электронных средств уже имеющейся статистической информации. Статистические управления и органы статистической информации принимают инициативы по постоянному совершенствованию услуг по распространению информации. С этой целью они выявляют информационные потребности пользователей, отслеживают фактическое качество услуг по распространению и измеряют степень удовлетворенности предоставляемыми услугами. В целях повышения эффективности и действенности распространения статистической информации Истат и другие органы Систан сотрудничают в распространении передового опыта, в том числе посредством специальных обучающих мероприятий.

5. Публичность политики распространения, принятой статистическими управлениями и органами статистической информации

Начиная с 2012 года для каждого статистического управления или органа статистической информации публикуется и обновляется на специальной странице веб-сайта Систан проспект с конкретными методами применения этих руководящих принципов. С этой целью Статистические управления и Органы статистической информации предоставляют Истат необходимую информацию путем составления в электронной форме подготовленного им проспекта для размещения на веб-сайте Систан.

Каждый продукт, включенный в Национальную статистическую программу и

6

опубликованный на своем веб-сайте статистическим управлением или органом, должен быть доступен по специальной ссылке, также начиная с веб-сайта Систан. Применение данной процедуры также рекомендуется для выпуска других продуктов, запланированных в календаре.

  • ИТАЛЬЯНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ СТАТИСТИКИ
    • Руководство по повышению качества распространения официальной статистики участниками национальной статистической системы
      • 1. Введение
      • 2. Общие принципы распространения официальной статистики
      • 3. Руководство по распространению сводной статистической информации (макроданных)
      • 4. Меры по повышению качества распространения статистической информации
      • 5. Публичность политики распространения, принятой статистическими управлениями и органами статистической информации

Communicating gender statistics: the experience of Italy

Languages and translations
English

Communicating gender statistics: the experience of Italy

Workshop on Communicating Official Statistics and Measuring Gender-in-Trade

Nur-Sultan, 20 October 2022

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Sara Demofonti

Summary

Communication and users

o Dissemination vs Communication

o Users of gender statistics

Exercise n. 1 «Communication and users»

Communicating gender data in Italy

o Case study: the gender perspective in the economic and budgetary planning

o Case study: the gender perspective in the Istat Annual Report

o Case study: survey on users of anti-violence centers in Italy during the pandemic

Exercise n. 2 «Communicating gender data in Italy»

Conclusions

2 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Communication and users

3

Data dissemination vs Data communication

4

«…is the public disclosure of statistics by any appropriate means, including through scientific publications in any

medium. Dissemination provides direct access to the statistics, without

consideration of users’ specific needs»

«… is the strategic outlining and delivery of key data-driven messages

using relevant media formats and communications channels to best target identified audiences for the

widest possible reach»

Sara Demofonti Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Data dissemination vs Data communication

5 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Available data is often underused

«…is a phase in statistical processes in which data collected and compiled by statistical agencies are released to

users»

Data may not align with users’ needs

Data waste is likely to be reduced significantly

«…requires strategic and targeted measures for communicating with

users with the most relevant communication channels»

It aims to align the supply of data with the

demand for data

Data dissemination vs Data communication

6 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Users

Any dialogue between users and producers

Dialogue between users and producers

Identify data needs and targeted channels

Users of gender statistics

7 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Irregular users

Little knowledge of statistical data

Figures

Regular users

Know something

about statistics

Information of interest

Data experts

Understand statistics

Access to microdata

Users of gender statistics

8 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

policymakers

researchers

journalists

representatives of NGOs general public

Different tools for different users

9 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

policymakers researchers journalists

traditional publication, press releases, data-bases on websites

Different tools for different users

10 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

non-expert users students, young people

video, storytelling social media

Interaction with users: a «to do list»

o Permanent dialogue users-producers must be established

o Dialogue users-producers must be started since the pre-data production

o Distinct communication strategies must be developed to target each user group individually

o Different communication channels and tools (social networks, visualizations, interactive tools…) must be used and adapt to engage audience groups less attracted or less able to understand more traditional dissemination products and channels

o The gap between gender-related data producers and policymaking users must be bridged ensuring users know what data are already available and the ways they can be used to answer policy-relevant question

o Developing the capability to anticipate users needs, in terms of data, is a huge and important challenge for NSOs

11 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Interaction with users: suggestions

oTranslation from technical language to language more suitable for each audience

oActivities for users awareness of factors that can intersect with gender: age, education, race, class or minority group membership

oPromotion of a culture of data-driven decision-making

12 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Interaction with users: recommendations o Do not disaggregate data simply by sex. Analyse issues or concerns determined by gender-based

and/or sex-based differences, inequalities and similarities between women and men

o Focus on areas of concern where women and men may not enjoy the same opportunities or status or where the lives of women and men may be affected in different ways

o Take into account specific population groups where gender inequality is likely to be present or more pronounced

o Do not forget to put gender stereotypes and gender bias in evidence when relevant for the topic you are dealing with

o Where lower response rates (due to the sensitivity of the topic) affect the data quality, flag this for users

13 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Interaction with users: recommendations

o Representing information in a visual way, with respect to describing them simply, impacts on the clarity and speed with which information is received. Create data visualization and infographics to increase the appeal, comprehension, and retention of your data. Avoid using images and colours that reinforce gender stereotypes

o People prefer quick and easy ways to grasp information, irrespective of whether they would like to retain it in memory or not. Videos help address the issue of shrinking attention span.

o Ensure the user-friendliness of databases and tabulators produced for gender statistics

14 Sara Demofonti

Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

Exercise n. 1

15

16 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Communication and users

• True • False

Dissemination takes into account users’ needs

• True • False

Dissemination is the phase in which data are

released to users by statistical agencies

• True • False

Disseminated data is often underused

17 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Communication and users

• True • False

Communication requires strategic and targeted

measures for users

• True • False

Communication doesn’t align the supply of data

with the demand for data

• True • False

Communication is the process characterized by any dialogue between users and

producers

18 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Communication and users

• True • False

Irregular users know something about

statistics

• True • False

The interaction with users is a fundamental

step of the communication process

• True • False

Non-expert users prefer traditional publication, press releases, data- bases on websites

Communicating gender data in Italy

19

General principles

20 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

o Professional independence

o Impartiality and objectivity

o Timeliness and precision

o Accessibility

o Clarity

Guidelines for improving the quality

of the dissemination of official statistics by the

members of the National Statistical

System

Dissemination of aggregate statistical information

21 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

o Disseminate statistical information in accordance with the criterion of professional independence, which applies to the entire process of design, production, and dissemination of statistical results

o Ensure that statistical information is disseminated as soon as possible and accurately and make readily available to the public information on the sources, classifications, methodologies, and calculation procedures adopted

o Ensure that the dissemination of statistical information is based on the principles of impartiality and objectivity, avoiding, in the analysis comment, to emphasise aspects of the investigated phenomena whose robustness is not sufficiently supported by the quantitative evidence disseminated and guaranteeing conditions of maximum scientific independence, transparency and non-discrimination towards any category of users

Guidelines for improving the quality

of the dissemination of official statistics by the

members of the National Statistical

System

Case study: the gender perspective in the economic and budgetary planning

22 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

o Law no. 163/2016: the reform of the State budget

o The well-being indicators into the budget process for public policies

o Not only traditional economic measures, but also measures of the dimensions of well- being for assessing public policies

o Italy is the first EU and G7 country whose budget planning includes equitable and sustainable well- being indicators in addition to GDP

o Istat played an essential role in defining the indicators

23 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

o Set up at Istat

o Chaired by the Minister of the Economy and Finance

o Member: the President of Istat, the Governor of Banca d’Italia, two experts from universities and research bodies

o Established on 28 November 2016

o Principal task: to choose the indicators to be included in the economic planning process

The Committee for indicators of equitable and sustainable well- being

24 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Actors and roles

Making available the data of the indicators selected

Istat Produce the annex to the Economic and Financial Document

Produce a report to be submitted to the Parliamentary Committees

Ministry of Economy

and Finance

25 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

The testing phase

o The objectives were difficult to achieve

o A small group of indicators to be increased over time was chosen

o Four indicators meaningful for citizens’ quality of life

per-capita adjusted available income

available income inequality index

labour force non-participation rate

emissions of carbon dioxide and of other climate-changing gases

26 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Towards the 12 indicators

o The update of the four initially identified indicators provided as of April 2017 was based on two approaches

Data from the current production process: per-capita adjusted available income and labour market non-participation rate

New and ad hoc methodologies: available income inequality index and emissions of carbon dioxide and of other climate-changing gases

o The Committee concluded its work on 20 June 2017 with the delivery of the final report on the activities

27 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Characteristics of the 12 indicators

o The 12 indicators identified among the 130 included in ISTAT’s 2016 equitable and sustainable well-being report

o Characteristics of the indicators: theoretical soundness of the indicators guaranteed quality of the statistical measurement selection based on an extended participatory process ability to grasp the specific nature of the Italian case

o Recognition for Istat of the reliability and methodological soundness of an equitable and sustainable well-being project

o Istat’s presence in the Committee examine the production processes attention to the quality and timeliness of the data

28 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Criteria for the selection

Non-hierarchical criteria

• Sensitivity to public policies

• Thrift

• Feasibility and timeliness

• Extent and frequency of the temporal series

29 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

The 12 indicators

1. Per-capita adjusted available income 2. Available income inequality index 3. Index of absolute poverty 4. Healthy life expectancy at birth 5. Excess weight 6. Early leavers from the educational and training system 7. Labour market non-participation rate with breakdown by gender 8. Ratio between the employment rate of women 25-49 years old with children

of preschool age and childless women 9. Predatory crime index 10. Civil justice efficiency index 11. Emissions of carbon dioxide and of other climate-changing gases 12. Illegal construction index

30 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

The 2 gender-related indicators

o They both monitor the reconciliation of work and family times

o The labour market non-participation rate with breakdown by gender is not the generic unemployment rate, but one of its broader measures

o The ratio between the employment rate of women 25-49 years old with children of preschool age and childless women responds to the need to take account, in the well- being calculation, of a variable that considers the possibility of reconciling paid work with family care work

Case study: the gender perspective in the Istat Annual Report 2022 o The Annual report 2022

was entirely dedicated to inequalities included gender inequalities

o The report was aimed to provide a picture of the effects of pandemic on society and economy

o A good chance to communicate gender statistics benefiting of the usual audience

31 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Case study: the gender perspective in the Istat Annual Report

32 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Gender inequalities

Infographic

Case study: the gender perspective in the Istat Annual Report

33 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Interactive graphs

Men Women

Employees of non-agricultural enterprises with low hourly wages by sex. Year 2021 (percentage values)

Case study: survey on users of anti-violence centers in Italy during the pandemic 2020-2021

o The first edition in 2006; the second one in 2014

o Partnership with the Department of Equal Opportunities – Presidence of the Council of Ministers

o Approach recommended by the Conference of European Statisticians

o Survey carried out in collaborations with the italian Regions and Anti-violence Centers

o Survey aimed to measure the effects of the pandemic on violence against women

34 Sara Demofonti Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

The survey o Carried out on anti-violence centers

o Participation of 270 centers out of 365

o Response rate  74%

o Communication of the results on 25 November 2021,

on the International Womens’ Day

o Report, infographic, update of the Informative System on

VAW, press release

35 Sara Demofonti Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief

36 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Main results

13.700 women applied to the anti-violence centers for the first time

Centers provided counselling (97,1%) and hosting (82,8%) services

12. 305 calls for help to the the free dedicated number in 2021 15.708 calls in 20202020

2020

2020 2021

Exercise n. 2

37

38 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Communicating gender data

• True • False

Gender statistics doesn’t match with economic topics

• True • False

The timing of communication is an important element to

consider

• True • False

The collaboration with governmental bodies is not

fruitful

39 Istat | DIRECTORATE FOR STRATEGIC PLANNING AND DIGITAL TRANSITION, Division for strategic policy and integrated planning, Chief Sara Demofonti

Conclusions o Permanent dialogue users-producers must be established since the pre-data production

o Distinct communication strategies and different communication channels and tools must be developed to target each user group individually

o The gap between gender-related data producers and policymaking users must be bridged ensuring users know what data are already available and the ways they can be used to answer policy-relevant question

o Representing information in a visual way impacts on the clarity and speed with which information is received

o Statistical information and metadata must be made available in formats and licences that allow its reuse

Thank you! рақмет сізге!

SARA DEMOFONTI | [email protected]

  • Communicating gender statistics: the experience of Italy
  • Summary
  • Slide Number 3
  • Data dissemination vs Data communication
  • Data dissemination vs Data communication
  • Data dissemination vs Data communication
  • Users of gender statistics
  • Users of gender statistics
  • Different tools for different users
  • Different tools for different users
  • Interaction with users: a «to do list»
  • Interaction with users: suggestions
  • Interaction with users: recommendations
  • Interaction with users: recommendations
  • Slide Number 15
  • Communication and users
  • Communication and users
  • Communication and users
  • Slide Number 19
  • General principles
  • Dissemination of aggregate statistical information
  • Case study: the gender perspective in the economic and budgetary planning
  • Slide Number 23
  • Slide Number 24
  • Slide Number 25
  • Slide Number 26
  • Slide Number 27
  • Slide Number 28
  • Slide Number 29
  • Slide Number 30
  • Case study: the gender perspective in the Istat Annual Report 2022
  • Case study: the gender perspective in the Istat Annual Report
  • Case study: the gender perspective in the Istat Annual Report
  • Case study: survey on users of anti-violence centers in Italy during the pandemic 2020-2021
  • The survey
  • Slide Number 36
  • Slide Number 37
  • Communicating gender data
  • Conclusions
  • Thank you!�рақмет сізге!
Russian

Коммуникация гендерной статистики: опыт Италии

Семинар по коммуникации официальной статистики и измерению гендера в торговле

Нур-Султан, 20 октября 2022 г.

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Резюме

Коммуникация и пользователи

o Распространение и коммуникация

o Пользователи гендерной статистики

Упражнение 1 «Коммуникация и пользователи»

Коммуникация гендерных данных в Италии

o Конкретный пример: гендерная перспектива в экономическом и бюджетном планировании

o Конкретный пример: гендерная перспектива в годовом отчете Истат

o Конкретный пример: обследование пользователей центров борьбы с насилием в Италии во время пандемии

Упражнение 2 «Коммуникация гендерных данных в Италии»

Выводы

2 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Коммуникация и пользователи

3

Распространение данных и Коммуникация данных

4

«…является публичным раскрытием статистических данных любыми

соответствующими способами, в том числе посредством научных

публикаций на любом носителе. Распространение обеспечивает

прямой доступ к статистике без учета конкретных потребностей

пользователей»

«… это стратегическое структурирование и передача

ключевых тезисов, основанных на данных, с использованием

соответствующих медиаформатов и каналов связи для наилучшей

целевой аудитории с максимально широким охватом»

Сара Демофонти Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и

комплексного планирования, Руководитель

Распространение данных и Коммуникация данных

5 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Имеющиеся данные часто недостаточно используются

«…этап статистического процесса, на котором данные, собранные и

сформированные статистическими органами, предоставляются

пользователям» Данные могут не соответствовать

потребностям пользователей

Потери данных, вероятно, будут значительно сокращены

«…требуются стратегические и целенаправленные меры для

взаимодействия с пользователями с использованием наиболее актуальных

каналов связи» Процесс направлен на

согласование предложение данных со спросом на данные.

Распространение данных и Коммуникация данных

6 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Пользователи

Любой диалог между

пользователями и производителями

Диалог между пользователями и производителями

Определение потребностей в

данных и целевых каналов

Пользователи гендерной статистики

7 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Непостоянные пользователи

Мало знаний о статистических

данных

Цифры

Постоянные пользователи

Кое-что знают о статистике

Интересующая информация

Эксперты в данных

Понимают статистику

Доступ к микроданным

Пользователи гендерной статистики

8 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Научные работники

Журналисты

Представители НПО Широкая общественность

Лица, принимающие решения

Разные инструменты для разных пользователей

9 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Лица, принимающие решения Научные работники Журналисты

Традиционные публикации, пресс- релизы, базы данных на сайтах

Разные инструменты для разных пользователей

10 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Пользователи- неспециалисты Студенты, молодежь

Видео, сторителинг

Социальные сети

Взаимодействие с пользователями: «список дел» o Необходимо установить постоянный диалог с пользователями и производителями o Диалог между пользователями и производителями должен быть установлен с момента

предварительного производства данных. o Должны быть разработаны отдельные коммуникационные стратегии, ориентированные на

каждую группу пользователей в отдельности. o Различные каналы и инструменты коммуникации (социальные сети, наглядное

представление, интерактивные инструменты…) должны использоваться и адаптироваться для взаимодействия с аудиторией, менее привлекаемой или менее способной понять традиционные продукты и каналы распространения.

o Разрыв между производителями гендерных данных и пользователями, определяющими политику, должен быть преодолен, чтобы пользователи знали, какие данные уже доступны и как их можно использовать для ответа на вопросы, имеющие отношение к политике.

o Развитие способности прогнозировать потребности пользователей в плане данных является огромной и важной задачей для НСУ.

11 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Взаимодействие с пользователями: предложения

oПеревод с технического языка на язык более приемлемый для любой аудитории

oИнформирование пользователей о факторах, которые могут пересекаться с полом: возраст, образование, раса, класс или принадлежность к группе меньшинств.

oПродвижение культуры принятия решений на основе данных

12 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Взаимодействие с пользователями: рекомендации o Не дезагрегировать данные только по полу. Анализ вопросов или проблем,

обусловленных гендерными и/или половыми различиями, неравенством и сходством между женщинами и мужчинами.

o Внимание к проблемным областям, в которых женщины и мужчины могут иметь разные возможности или статус или где жизнь женщин и мужчин может быть затронута по-разному.

o Принять в расчет конкретные группы населения, в которых гендерное неравенство может присутствовать или быть более выраженным

o Не забывать указывать гендерные стереотипы и гендерные предубеждения, когда это имеет отношение к рассматриваемой вами теме.

o Если на качество данных влияет более низкая частота ответов (из-за деликатности темы), отметить это для пользователей.

13 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Взаимодействие с пользователями: рекомендации

o Представление информации в наглядном, по сравнению с ее простым описанием, виде влияет на четкость и скорость получения информации. Создавать визуализацию данных и инфографики для повышения привлекательности, понимания и запоминания ваших данных. Избегать использования изображений и цветов, усиливающих гендерные стереотипы.

o Люди предпочитают быстрые и простые способы восприятия информации, независимо от того, хотят ли они сохранить ее в памяти или нет. Видео помогает решить проблему сокращения концентрации внимания.

oОбеспечить удобство использования баз данных и табуляторов, созданных для гендерной статистики.

14 Сара Демофонти

Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Упражнение 1

15

16 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Коммуникация и пользователи

• Верно • Неверно

Распространение учитывает потребности пользователей

• Верно • Неверно

Распространение - это этап, на котором статистические

агентства предоставляют данные пользователям.

• Верно • Неверно

Распространяемые данные часто недостаточно

используются

17 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Коммуникация и пользователи

• Верно • Неверно

Коммуникация требует стратегических и

целенаправленных мер для пользователей

• Верно • Неверно

Коммуникация не увязывает предложение данных со

спросом на данные

• Верно • Неверно

Коммуникация – это процесс, характеризующийся любым

диалогом между пользователями и производителями.

18 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Коммуникации и пользователи

• Верно • Неверно

Непостоянные пользователи кое-что знают о статистике

• Верно • Неверно

Взаимодействие с пользователями является фундаментальным этапом процесса коммуникации.

• Верно • Неверно

Пользователи-неспециалисты предпочитают традиционные публикации, пресс-релизы,

базы данных на сайтах.

Коммуникация гендерных данных в

Италии 19

Общие принципы

20 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

o Профессиональная независимость

o Беспристрастность и объективность

o Своевременность и точность

o Доступность

o Ясность

Руководство по повышению качества

распространения официальной статистики

участниками национальной

статистической системы

Руководство по повышению качества

распространения официальной статистики

участниками национальной

статистической системы

Распространение аггрегированной статистической информации

21 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

o Распространять статистическую информацию в соответствии с критерием профессиональной независимости, который распространяется на весь процесс разработки, производства и распространения статистических результатов

o Обеспечить скорейшее и точное распространение статистической информации и сделать общедоступной информацию об источниках, классификациях, методологиях и

принятых процедурах расчета.

o Обеспечить, чтобы распространение статистической информации основывалось на принципах беспристрастности и объективности, избегая в комментарии к анализу подчеркивать те аспекты исследуемых явлений, надежность которых недостаточно подтверждается

распространяемыми количественными данными, и гарантируя условия максимальной научной независимости, прозрачности и отсутствия дискриминации по отношению к любой категории пользователей

Конкретный пример: гендерная перспектива в экономическом и бюджетном планировании

22 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

o Закон №. 163/2016: реформа государственного бюджета

o Показатели благосостояния в бюджетном процессе для государственной политики

o Не только традиционные экономические меры, но и измерение благосостояния для оценки государственной политики

o Италия – первая страна ЕС и G7, чье бюджетное планирование включает показатели справедливого и устойчивого благосостояния в дополнение к ВВП.

o Истат сыграл важную роль в определении показателей

23 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

o Создан в Истат

o Под председательством министра экономики и финансов

o Член: президент Истат, управляющий Banca d’Italia, два эксперта из университетов и исследовательских организаций

o Дата основания: 28 ноября 2016 г.

o Основная задача: выбрать показатели, которые будут включены в процесс экономического планирования

Комитет по показателям справедливого и устойчивого благосостояния

24 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Субъекты и роли

Предоставление данных по выбранным показателям

Истат

Подготовка приложения к финансово- экономическому документу

Подготовка отчета для представления в парламентские комитеты

Министерство экономики и

финансов

25 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Фаза апробации

o Цели были труднодостижимы

o Была выбрана небольшая группа показателей, с дальнейшим увеличением

o Четыре показателя, значимые для качества жизни граждан

скорректированный располагаемый доход на душу населения

индекс неравенства доступного дохода

уровень неучастия в рабочей силе

выбросы двуокиси углерода и других газов, изменяющих климат

26 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

На пути к 12 показателям

o Обновление четырех первоначально определенных показателей, предоставленное по состоянию на апрель 2017 года, было основано на двух подходах

Данные текущего производственного процесса: скорректированный располагаемый доход на душу населения и уровень неучастия на рынке труда.

Новые и специальные методологии: индекс неравенства доступного дохода и выбросы двуокиси углерода и других газов, изменяющих климат

o Комитет завершил свою работу 20 июня 2017 года представлением итогового отчета о проделанной работе

27 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Характеристика 12 показателей

o 12 показателей, определенных из 130, включены в отчет ИСТАТ о справедливом и устойчивом благополучии за 2016 год

o Характеристики показателей: теоретическая обоснованность показателей гарантированное качество выборки статистических измерений, основанное на способности партисипативного процесса понять специфику примера Италии

o Признание Истат надежности и методологической обоснованности проекта справедливого и устойчивого благосостояния

o Присутствие Истат в Комитете изучить производственные процессы внимание к качеству и своевременности данных

28 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Критерии отбора

Неиерархические критерии

• Чувствительность к государственной политике

• Экономия

• Осуществимость и своевременность

• Протяженность и частота временных рядов

29 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

12 показателей

1. Скорректированный располагаемый доход на душу населения 2. Индекс неравенства доступного дохода 3. Индекс абсолютной бедности 4. Ожидаемая продолжительность здоровой жизни при рождении 5. Лишний вес 6. Ранние выпускники системы образования и обучения 7. Уровень неучастия на рынке труда с разбивкой по гендеру 8. Соотношение уровня занятости женщин в возрасте 25-49 лет,

имеющих детей дошкольного возраста, и бездетных женщин 9. Индекс хищнической преступности 10. Индекс эффективности гражданского правосудия 11. Выбросы двуокиси углерода и других газов, изменяющих климат 12. Индекс незаконного строительства

30 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

2 гендерных показателя

o Оба анализируют совмещение рабочего и семейного времени.

o Уровень неучастия на рынке труда с разбивкой по гендеру - это не общий уровень безработицы, а один из его более широких показателей.

o Соотношение уровня занятости женщин в возрасте 25-49 лет, имеющих детей дошкольного возраста, и бездетных женщин отвечает необходимости учета переменной, учитывающей возможность совмещения оплачиваемой работы с заботой о семье, при расчете благосостояния

Конкретный пример: гендерная перспектива в годовом отчете Истат за 2022 г.

o Годовой отчет за 2022 год был полностью посвящен проблемам неравенства, включая гендерное неравенство.

o Доклад был направлен на то, чтобы сформировать картину воздействия пандемии на общество и экономику.

o Хороший шанс донести гендерную статистику с пользой для обычной аудитории

31 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Конкретный пример: гендерная перспектива в годовом отчете Истат

32 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Гендерное неравенство

Инфографика

Конкретный пример: гендерная перспектива в годовом отчете Истат

33 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Интерактивные графики

Мужчины Женщины

Работники несельскохозяйственных предприятий с низкой почасовой оплатой труда в разбивке по полу. 2021 год (в %)

Конкретный пример: обследование пользователей центров борьбы с насилием в Италии во время пандемии 2020-2021 гг. o Первое издание 2006 г.; второе в 2014 году

o Партнерство с Департаментом равных возможностей – Председатель Совета министров

o Подход, рекомендованный Конференцией европейских статистиков

o Обследование, проведенное в сотрудничестве с итальянскими регионами и центрами по борьбе с насилием.

o Обследование, направленное на измерение воздействия пандемии на насилие в отношении женщин

34 Сара Демофонти Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и

комплексного планирования, Руководитель

Обследование o Проводилось в центрах по борьбе с насилием

o Участие 270 центров из 365

o Доля ответа  74%

o Распространение результатов 25 ноября 2021 г.,

в Международный женский день

o Отчет, инфографика, обновление Информационной системы по насилию в отношении женщин, пресс-релиз

35 Сара Демофонти Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и

комплексного планирования, Руководитель

36 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Основные результаты

13 700 женщин впервые обратились в центры борьбы с насилием

Центры оказывали консультационные услуги (97,1%) и услуги по размещению (82,8%)

12. 305 звонков о помощи на бесплатный выделенный номер в 2021 году

15.708 звонков в 2020 году

2020

2020

2020 2021

Упражнение 2

37

38 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Коммуникация гендерных данных

• Верно • Неверно

Гендерная статистика не соответствует экономическим

темам

• Верно • Неверно

Время коммуникации является важным элементом, который следует учитывать

• Верно • Неверно

Сотрудничество с государственными органами

не приносит результатов

39 Истат | ДИРЕКЦИЯ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ ПЛАНИРОВАНИЮ И ЦИФРОВОМУ ПЕРЕХОДУ, Отдел стратегической политики и комплексного планирования, Руководитель

Сара Демофонти

Выводы

o Постоянный диалог между пользователями и производителями должен быть установлен с момента предварительного производства данных.

o Должны быть разработаны отдельные коммуникационные стратегии, а также различные каналы и инструменты коммуникации, ориентированные на каждую группу пользователей в отдельности.

o Разрыв между производителями гендерных данных и пользователями, определяющими политику, должен быть преодолен, чтобы пользователи знали, какие данные уже доступны и как их можно использовать для ответа на вопросы, имеющие отношение к политике.

o Представление информации в наглядном виде влияет на четкость и скорость получения информации.

o Статистическая информация и метаданные должны быть доступны в форматах и ​​по лицензиям, позволяющим их повторное использование

Спасибо! рақмет сізге!

САРА ДЕМОФОНТИ | [email protected]

  • Коммуникация гендерной статистики: опыт Италии
  • Резюме
  • Slide Number 3
  • Распространение данных и Коммуникация данных
  • Распространение данных и Коммуникация данных
  • Распространение данных и Коммуникация данных
  • Пользователи гендерной статистики
  • Пользователи гендерной статистики
  • Разные инструменты для разных пользователей
  • Разные инструменты для разных пользователей
  • Взаимодействие с пользователями: «список дел»
  • Взаимодействие с пользователями: предложения
  • Взаимодействие с пользователями: рекомендации
  • Взаимодействие с пользователями: рекомендации
  • Slide Number 15
  • Коммуникация и пользователи
  • Коммуникация и пользователи
  • Коммуникации и пользователи
  • Slide Number 19
  • Общие принципы
  • Распространение аггрегированной статистической информации
  • Конкретный пример: гендерная перспектива в экономическом и бюджетном планировании
  • Slide Number 23
  • Slide Number 24
  • Slide Number 25
  • Slide Number 26
  • Slide Number 27
  • Slide Number 28
  • Slide Number 29
  • Slide Number 30
  • Конкретный пример: гендерная перспектива в годовом отчете Истат за 2022 г.
  • Конкретный пример: гендерная перспектива в годовом отчете Истат
  • Конкретный пример: гендерная перспектива в годовом отчете Истат
  • Конкретный пример: обследование пользователей центров борьбы с насилием в Италии во время пандемии 2020-2021 гг.
  • Обследование
  • Slide Number 36
  • Slide Number 37
  • Коммуникация гендерных данных
  • Выводы
  • Спасибо!�рақмет сізге!

Ethics management, leadership and performance

i. Organisation, Culture & Ethics
Fabrizio Rotundi and Angela Leonetti, National Institute of Statistics of Italy (ISTAT)

Languages and translations
English

1

Workshop on HRMT: The future of work, working for the future

Brussels, 11-13 October 2022

Fabrizio Rotundi, Angela Leonetti UNECE CapComm Group On the behalf of the Task team on Ethical Leadership

ETHICS MANAGEMENT, LEADERSHIP & PERFORMANCE

Commanding leaders make decisions quickly; they don’t go through any discussions and are rarely challenged by the team.

That may inhibit critical thinking and demoralize employees as their opinions are not taken into consideration.

Affiliative leaders show warmth and acceptance to members and rarely put them under pressure. Because of the warmness provided, members feel safe, develop a strong sense of belonging and then perform better. This kind of leadership works best in stressful situations or whenever team members’ motivation decreases.

WHICH TYPE OF LEADERSHIP DO WE NEED?

Visionary leaders are able to see the bigger picture and set the overall goals for their teams; they inspire creativity and teamwork because the vision of final destination is very attracting.

But, sometimes people try hard to understand what to do day by day.

3

THE CONCEPTUAL FRAMEWORK

Performance & Quality

Ethics in an organisational context is a set of ethical values and behaviours an organisation chooses to implement its mission and vision as well as to improve effectiveness, efficiency and affordability of its overall performance

Business Ethics

Ethical Leadership

Management of Ethics

Organizational

Ethical Values

4

WHAT IS PERFORMANCE IN THIS CONTEXT? Performance is:

• the contribution (results and the ways to accomplish them)

• that an actor (a community, an organisation, an unit, a team, an individual)

• will provide through his/her own decisions and actions

• to accomplish the objectives and goals related to the stakeholders’ needs that have to be met.

«BEHAVIOUR»

PERFORMANCE = f ( Person

«ORGANIZATIONAL FACTORS»

& Organisation ) HINDERING FACTORS

deficit of controls

deficit of transparency

overregulation

lack of turnover in responsibilities

deficit of accountability;

deficit or lack of competencies

deficit of law compliance

blurred separation between policy and management roles

5

This model is a key to understanding why an individual may choose to behave in an unethical or even illegal way. It actually identifies three concurrent features that can affect wrongful behaviour:

1) internal needs (motive)/external pressure;

2) chances/opportunities;

3) rationalisation/self-excuse.

THE «FRAUD TRIANGLE»

To act out (= to commit fraud), all three features have to be triggered together

• The «internal needs (motive)/external pressure» feature depends on the individual’s story and personality reactions

• The «chances/opportunities» feature is ruled by the context

• The «rationalisation/self-excuse» feature is performed by the individual and yet influenced by the context

*Source: American sociologist and criminologist Donald Cressey

The «fraud triangle» or ethical risk

Ethics Manage

ment

Ethical leaders

6

WE OFTEN SAY «LEADING BY EXAMPLE» …

… BUT, THERE CAN BE DIFFERENT WAYS TO DO IT…

 For example, we can call ourselves “leaders” because we are “charismatic”, because our strong personality almost hypnotizes people … and that can equally be for good or bad!  Instead, we can call

ourselves “leaders” because we first act consistently with ethical principles … whenever needed.

People will choose to follow us because they get inspired

by our behaviour and not hypnotized by our personalityPeople will follow us no matter what we do,

because they are hypnotized by our personality

7

TASK TEAM ON ETHICAL LEADERSHIP: PEOPLE & BEGINNINGS The Task Team on Ethical Leadership

• started its activity in 2021 as a follow up of the Risk Management Framework and related Guidelines, released in 2017 by the Modernisation Committee on Organisational Framework and Evaluation, under the coordination of the UNECE HLG-MOS;

• has been focusing both on ethics management as a key strategy to all processes and activities within an organization, namely “business ethics” (or corporate ethics) and on data ethics;

• acknowledges the excellent work carried out by the Task Team, coordinated by CSO Ireland, on mapping and describing a list of “core values to the Fundamental Principles of Official Statistics” that was proposed to the CES Bureau as follow-up of the discussion on “How national statistical systems adhere to the core values of official statistics” at the Plenary Session of the Conference of European Statisticians (CES) held in June 2021.

Among the others, the Task teams goals, approved by the HLG-MOS are:

1. To identify possible common practices in ethics management;

2. To define a common vocabulary and give concrete suggestions to support NSOs’ leadership in real-work-type

3. To provide a reference handbook to figure out how to deal with potential behavioural dilemmas

Angela Leonetti, Italy

Elsa Dhuli, Helda Mitre, Alma Kondi, Albania

Martin-J Beaulieu, Susie Fortier, Canada

Simon Whitworth, Alice Toms, UK

Niels Ploug, Denmark

Tine Pestaj, Slovenia

Andrea Ordaz-Németh, Hungary

Samuel Schuetz, Switzerland

Taeke Gjaltema, Tetyana Kolomiyets, UNECE

Co-chairs: Fabrizio Rotundi, Italy and Eric Rancourt, Canada

TASK TEAM MEMBERS

8

TASK TEAM ON ETHICAL LEADERSHIP: THE PRELIMINARY POLL

The preliminary poll was also intended to learn which NSOs were interested to be informed about successful ethics management practices from the NSOs that had developed or were developing them.

• Early in 2021 the task team delivered a short preliminary poll to know how many NSOs had been implementing policies, procedures and programmes on ethics management.

• The poll has achieved good results: more than half of the recipients have responded to the short questionnaire and expressed interest in the subject.

1° survey: 60% resp.

2° survey: 78% resp.

3° survey: 72% resp.

Feb ‘21 Sep ‘21 Jun ‘22

9

TASK TEAM ON ETHICAL LEADERSHIP – THE MAIN SURVEY

Based on the encouraging results, the Task Team submitted a second survey to collect as much information as possible about the existence of practices on Ethics management and Ethical Leadership which may reflect on organisational process (business ethics) and on both statistical production and research (data-ethics).

Possible ethical issues related with the business are: Pressure to compromise organizational standards, Observed misconduct, Retaliation against misconduct complainant, abuse of authority, Unethical Accounting.

On the other hand, the multiplication of data sources and the development of technology have highlighted the importance of data ethics that addresses questions about the appropriate use of data at various stages of their life cycle.

Example of ethical issues related with the use of data are: using biased data to inform decision makers, using data that can reinforce existing inequalities and privacy intrusion that is not proportional to the benefit of a project.

1° survey: 60% resp.

2° survey: 78% resp.

3° survey: 72% resp.

Feb ‘21 SEP ‘21 JUN ‘22

10

TASK TEAM ON ETHICAL LEADERSHIP – MAIN SURVEYS RESULTSThe common thread of the analysis seems to be the consideration that Ethical leadership is a driver for Ethics

management: people are more motivated to perform at their best in those organisations whose leaders’ ethical example is so convincing to generate in them a better sense of belonging.

The results of the analysis give an overall picture of the different ways to manage ethics among the NSOs surveyed, by exploring the two different areas of ethics management:

About 70% of respondents have their own Codes of conduct, currently under revision in some cases, which represents the main tool to establish ethics management policies.

business ethics and data-ethics.

A little less than half respondent NSOs have declared having a Data Ethics Policy or Framework in place or in development.

From this point on, this Task Team activity has been focusing on business Ethics, since data ethics is being investigated by the Task team which is carrying out the in-depth review on the data ethics policies applied by the NSOs, under the coordination of the CES Bureau.

11

This additional survey is expected to delve into the suggestions come from the response analysis of the 2021 survey.

It especially investigates “business ethics” or “corporate ethics”, that is, ethics as a cross-cutting element throughout the organisation and representing a key for a qualitative performance improvement.

It also contains some references to data-ethics that is further investigated by other teams within UNECE.

Where information collected through this third survey makes it possible, the goal is to try connect business ethics practices to GAMSO and GSBPM and include some specific stetements on ethics in these models.

TASK TEAM ON ETHICAL LEADERSHIP – IN-DEPTH SURVEY

1° survey: 60% resp.

2° survey: 78% resp.

3° survey: 72% resp.

Feb ‘21 Sep ‘21 Jun ‘22

GAMSO 1.0Ethics cuts across the Business Architecture framework GAMSO: understanding how it comes through strategies to production processes – thanks to proper assets and tools – is a key to turn ethical principles into action.

The GSBPM recognises several over-arching processes that apply throughout the production phases, and across statistical business processes, including quality management which is significantly affected, like the others, by Ethics.

GAMSO & GSBPM: ETHICS APPROACH

3° SURVEY FINDINGS - STRATEGY & LEADERSHIP NSOs recognize the importance of aligning strategic goals and the statistical production processes with a set of values anchored in ethics.

In countries where ethics management is still in development, references are often made to international recommendations for quality and methodology (e.g., Recommendation of the OECD Council on Good Statistical Practice and the European Code of Practice).

However, it is important to acknowledge that it is possible to follow the international recommendations to the letter, and still encounter or take unethical actions or decisions in the production of official statistics.

14

 Develop strategies for achieving organisational goals

 Prioritise capability portfolio

 Prioritise statistical product and service portfolio

 Define and manage statistical programme

 Allocate project and programme portfolio budgets

 Build and maintain internal statistical and professional excellence

 Ensure general coordination and alignment

 Define general organisational policies

 Publish policies, guidelines and normative documents

Strategy & Leadership: GOVERN AND LEAD

Q: Does your Organisation provide for the allocation of any performance objectives that are linked to the

fulfilment of strategic projects for the implementation of ethics?

A: Law on the Civil Service defines principles of civil servants’ official ethics, therefore no local provisions are necessary (Lithuania)

A: We have a strategic transformational priority around making the organisation work in a more open and transparent manner and have set objectives and plans for this. (New Zealand)

A: The creation and implementation of a Statistical Ethics System was a bet of the current administration of DANE, pursuing the idea that it is relevant to incorporate and adapt in the mission of the entity, an ethical dimension beyond the adoption of declarations, agreements and good practices agreed upon by the international statistical community. The constitution of this statistical ethics system seeks to: 1) contribute to the improvement of quality in the production of statistical information by considering an ethical dimension in statistical production; 2) meet the moral demands of society; 3) strengthen the credibility and legitimacy of the institution in the eyes of citizens; and 4) provide instruments and tools that enable it to diagnose and address ethical risks that may arise in the production of statistical information. (Colombia)

A: Statistics Austria adheres to various standards which are part of generic quality frameworks relevant for official statistics as the European Statistics Code of Practice, the United Nations fundamental principles of official statistics and the OECD Recommendation of the Council on Good Statistical Practice. Within the principles of those standards ethical issues are mapped to a wide extent. (Austria)

GAMSO & 3° SURVEY: STRATEGY & LEADERSHIP

3° SURVEY FINDINGS - CAPABILITY DEVELOPMENT There is an overlap between civil service or public administration ethical guidelines and NSO guidelines: where there are gaps in ethics management, NSOs refer to ethics codes in the public sphere. Employees of national statistical offices are civil servants; however, there are specificities to the official statistics production process that deserve/need to be explicitly addressed in terms of ethics.

The parameters determining ethical behavior in NSOs range from subjective (e.g., do they know how they are acting is right?) to rule-based (e.g., Codes of Ethics, Codes of Conduct).

There NSOs that are active in ethics management reported having scarce dedicated measures that link ethics to decreased disciplinary measures, increased performance or improved well-being at work; however, the NSOs overwhelmingly consider ethics management to have boosted improvement in these areas.

16

 Maintain capability improvements

 Promote capability improvements

 Evaluate capability improvements

Capability development: MONITOR CAPABILITY IMPROVEMENTS Q: On the basis of your

experience, has the Ethics management within your

Organisation improved well-being at work?

Q: On the basis of your experience, has the Ethics

management increased the performance of your

Organisation?A: We would say yes, because staff now knows where to ask for advice. Also, our ethics management is incorporated into our staff training programmes and we provide a lot of information on ethical issues for our staff. (Finland)

A: While this is something difficult to accurately measure, employees are clearly informed of the core values, expected behaviours, roles and responsibilities and possibilities to disclose potential ethical issues without reprisal. Employee awareness improves the well-being at work by ensuring an application of the Code of Conduct and Values and Ethics Code. (Canada)

A: Ethics management and ethical principles are considered as part of standard ABS business practices. For instance, ABS employees are expected to adhere to ethical standards of behaviour in all work-related matters, as per the APS Code of Conduct. The ABS recognise that ethics management promotes integrity among employees and gain trust from key stakeholders which can improve overall staff well-being at work and organisational performance. The application of ethics management can further increase organisational performance by reducing unethical behaviour and improving staff commitment to the organisation. (Australia)

GAMSO & 3° SURVEY: CAPABILITY DEVELOPMENT

3° SURVEY FINDINGS – CORPORATE SUPPORT: PROCESS

Where ethics management or guidelines are in place, there is a range in terms of disposition (active/passive) and type of management (preventative/remedial).

Disposition Preventative Remedial

Passive

Employees sign documents acknowledging they have read the relevant ethics/conduct documents.

Whistleblowing channels.

Ethics officer/team serves as a consultant/consultation body.

Protective disclosures, Public Servants Disclosure Protection frameworks.

Active

Ethics officer/team conducts preventative conversations with units.

Disciplinary measures following breaches of the codes of conduct/ethics.

Communication campaigns for ethics.

Regular reports within NSO to Director- Generals, and outside of NSO to Public Ethical Commissions, State Auditors or equivalent.

Internal training. Due diligence, risk assessments. Ethics management ensures that the NSO does not face ethical issues via the public debate or by data protection authorities, saving resources putting out fires and instead gain the public’s trust.

18

 Manage business performance

 Manage change and risk

 Manage legislation and compliance

Corporate support: MANAGE BUSINESS PERFORMANCE AND LEGISLATION

Q: Does your Organisation provide for the allocation of any performance objectives that

are linked to the fulfilment of strategic projects for the implementation of ethics?

Q: Does your Organisation have any Ethics & Compliance program?

A: The Code of Ethics for Officials consists of values that are characteristic of democratic civil service. The Code highlights six core values: lawfulness; focus on people; trustworthiness; professionalism; impartiality; openness and cooperation. Each core value consists of explanatory principles. For instance, the core value of impartiality includes the principle of equal treatment and the core value of focusing on people includes the principle of politeness. The explanatory part of the Code of Ethics gives examples for the purpose of better understanding and implementation of core values and principles. (Estonia)

Q: Do you conduct Ethics & Compliance risk assessments?

A: The Anti-corruption Plan identifies and assesses which behaviors can facilitate fraud or any actions against ethics that may occur in Istat. 1. what to do: to engage stakeholders in every step of ethics management implementation process; to make strategic ethical objectives clear; to set up individual objectives on ethics compliance; to regularly make room for discussion on ethics and “grey zones” (circumstances where the line between ethics and discretionary power is not that clear) among managers and employees; to fully integrate different management systems. 2. What not to do: to enforce ethics objectives without preliminary consultation; to consider ethics management as something apart from the other management systems; to set up a performance assessment system that doesn’t take into account the importance of leading by example. (Italy)

A: The NSO submits to several types of periodic assessments and audits: (1) internal; (2) by the Malta Competition & Consumer Affairs Authority; (3) by an organisation subcontracted by EUROSTAT, among others. The role of the Malta Statistics Authority is overarching: it monitors governance, technical and financial matters through structured meetings and sub-committees. (Malta)

GAMSO & 3° SURVEY: CORPORATE SUPPORT

19

The main Task Team outputs proposed for 2022/23 are:

• common vocabulary as regard with Ethics management, data ethics, leadership, performances, etc.;

• organizational framework grounded on ethics principles;

• concrete suggestions (a sort of Reference Handbook, including case studies) to support NSOs’ in real-work-type situations;

• collaborative platform and meeting where sharing information, experience and Ethics management practices;

• possible specific statements on Ethics in the GAMSO and GSBPM models, to align them with the ethics framework.

TASK TEAM ON ETHICAL LEADERSHIP – 2022 PROPOSALS The Task Team really considers the expectations expressed by the NSOs in the second survey, in order to better define the outputs for 2022 and beyond; the proposals have been included in the Business Case presented to the HLG-MOS.

Q21. What are the expectations of your NSO towards the UNECE Task Team on Ethics in terms of concrete guidance on the topic of Ethics? (from the TT 2nd Survey)

  • Workshop on HRMT:�The future of work, working for the future
  • Slide Number 2
  • Slide Number 3
  • WHAT IS PERFORMANCE IN THIS CONTEXT?
  • Slide Number 5
  • Slide Number 6
  • Slide Number 7
  • Slide Number 8
  • Slide Number 9
  • Slide Number 10
  • Slide Number 11
  • Slide Number 12
  • Slide Number 13
  • Slide Number 14
  • Slide Number 15
  • Slide Number 16
  • Slide Number 17
  • Slide Number 18
  • Q21. What are the expectations of your NSO towards the UNECE Task Team on Ethics in terms of concrete guidance on the topic of Ethics? (from the TT 2nd Survey) �
  • Slide Number 20

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

i. Organisation, Culture & Ethics
Antonio Ottaiano and Pietro Scalisi, National Institute of Statistics of Italy (ISTAT)

Languages and translations
English

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

Antonio Ottaiano ([email protected]) and Pietro Scalisi ([email protected]) Italian National Institute of Statistics

Future of work, Working for the future Workshop on Human Resources Management and Training, 11-13 October 2022, Brussels, Belgium

2

Organisational earthquake

 The health emergency due to the pandemic disrupted the organizational structure of our Institutes

 The immediate response: remote working to secure the current activities

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

3

The push to change  What have we actually learned from this emergency?  Did we take advantage of this unexpected change to review not only the

logistical conditions but also the organizational culture and mindset with which we work?

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

4

Resistance to the change

 The feeling is we are trying to keep the same model in a deeply changed context

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

5

The opportunities due to the change

 Change not only as a reaction to a crisis, but as an opportunity to face new challenges, to innovate working processes, to modify approaches in a flexible way

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

6

Focus on the relationship between managers and their staff  An hybrid working environment should increase the trust agreement

between managers and their staff, and improve communication even working from remote

 The culture and the organisation of work should be re-thought focussing on people and on their actual involvement, rather than on a control-based approach

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

Trust Listening

AccountabilitySharing information

Clear objectives Motivation

7

First answers  These challenges require innovation in human resources management  Two experiences recently started in our Institute aim to go towards this

direction

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

A listening and orientation desk for

employees

Definition of personal and professional

development objectives

8

The orientation desk

 An orientation desk for all employees who wish:

 to take stock of the skills possessed and the ones to be improved;  to share their work situation and professional expectations;  to identify possible paths for individual growth;  to ask for advise on career development opportunities.

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

9

The orientation desk  The desk is supported by Istat’s skill classification, a tool which allow

employees to self assess on their possessed, both technical and organisational, skills

Statistical area

Information technology area

Comunication area

Administrative area

Organizational area

Foreign languages area

10

The orientation desk  The desk aims to create a permanent channel of dialogue between the

Institute and its staff, which reduces distances and allows the organisation to continuously ensure the 'taking charge' of each individual employee

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

“I really wish the desk may enlarge its areas of application.

We need a voice giving value to the contribution of each individual

worker”

11

The orientation desk  At the end of each dialogue a report is made summarizing the elements to

be shared with the management for decisions to be taken about the employees involved

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

 Personal data  Position

 Education and training  Working experiences  Technical skills

 Organisational skills  Professional expectations

12

The orientation desk  The Orientation desk works in co-operation with the others points of

attention of the Institute, such as the Desk for inclusion, the Committee of Guarantee for equal opportunities and the Counselor of Trust.

 Unlike these points, which act on stated disadvantages, the orientation desk aims to prevent and foster the organisational wellness.

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

13

Personal and professional development targets  Our proposal: to integrate the individual hybrid work agreement with the

employee's declaration of one or more professional or personal development targets to be pursued along the year to come.

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

14

Personal and professional development targets  Professional targets intentions of introducing innovation,

emprovements, simplifications of working processes.

 Personal development targets intentions of professional growth through the training activities as well as papers, presentations at workshops etc.

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

15

Personal and professional development targets  In order to define the targets to reach and to monitor their progresses a

structured dialogue between workers and their managers throughout the whole year is required.

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

16

Personal and professional development targets

Objective of this proposal is to enhance hybrid working:

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

Hybrid working fosters a more balanced organization

of everyone’s time between work and private life, making

more time available for personal expectations

Hybrid working requires a continuous dialogue between

management and staff on individual motivation, personal involvement and

quality of the work

17

Conclusions

Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era

 The current change is a great opportunity to make our organisations less hierarchical and more devoted to the dialogue, less concerned of controls and more focused on involving and motivating their staff.

 The aim is to encourage an organisational atmosphere promoting reciprocal listening and a relationship of trust between management and personnel, in a context of clear and share objectives.

  • Re-thinking the organisational culture and tuning personnel’s needs and expectations in the hybrid work era
  • Slide Number 2
  • Slide Number 3
  • Slide Number 4
  • Slide Number 5
  • Slide Number 6
  • Slide Number 7
  • Slide Number 8
  • Slide Number 9
  • Slide Number 10
  • Slide Number 11
  • Slide Number 12
  • Slide Number 13
  • Slide Number 14
  • Slide Number 15
  • Slide Number 16
  • Slide Number 17

A new measure of Italian emigration by the integration and analysis of administrative data sources (Italy)

Languages and translations
English

*Prepared by Gennaro Di Fraia (Istat) Enrico Tucci (Istat), Corrado Bonifazi (CNR), NOTE: The designations employed in this document do not imply the expression of any opinion whatsoever on the part of the Secretariat of the United Nations concerning the legal status of any country, territory, city or area or of its authorities, or concerning the delimitation of its frontiers or boundaries.

Economic Commission for Europe Conference of European Statisticians Group of Experts on Migration Statistics Geneva, Switzerland, 26−28 October 2022 Item G of the provisional agenda Measuring emigration

A new measure of Italian emigration by the integration and analysis of administrative data sources

Note by Istat*

Abstract

International migration is a phenomenon of growing size and complexity and, for this reason, it becomes of crucial importance to have reliable, accurate and timely statistics on the phenomenon. In Italy, migration statistics is based on the direct use of one data source, the population registers (Anagrafi). However, the population registers are not able to meet the needs and the growing demand of statistics on the topic (Bisogno, 2011) mainly due to a significant asymmetry between the availability and quality of data on immigration and that on emigration (UN, 2010). The paper describes a methodology for measuring the size of the Italian migration flows and the main demographic characteristics of the migrants, which, by using data integration of administrative data sources, takes into account movements that are not included in the official statistics. The starting point is the demographic use of the administrative cancellations ex-officio relating to individuals who have left the country without communicating their departure. The integration with other administrative data sources makes it possible to classify some of them as international migration and to provide migration statistics that are more consistent with the other countries’ statistics and with the international standards.

Working paper 19/Rev

Distr.: General 19 October 2022 English

Working paper 19/Rev

2

I. Introduction

1. International migration has acquired over time growing attention from the media and public opinion. However, it is a complex phenomenon to be measured mainly for two main reasons. The first lies in its two-dimensional nature which involves different countries, each with its own definitions and measurement systems. The second reason concerns the asymmetry between the quality of statistics on immigration and emigration as it is much easier to count a person who immigrates rather than one who emigrates (Unece, 2010; Poulain, Herm, 2011). As a result, the immigration statistics provided by the host country tend to differ from those of the countries of origin (Poulain, Perrin, Singleton, 2006).

2. Despite the great demand of migration statistics, the quality and availability of official statistics has not managed to keep pace: data on international migration are often incomplete and the sharing and dissemination of available information is still insufficient. Governments' decisions on migration policies, therefore, are often based on data and perceptions which inevitably lead to a bias on the decisions themselves.

3. The United Nations Agenda on Sustainable Development Goals for the years 2015-2030 has recognized international migration as an important factor for community development. Therefore, the awareness and the national and international commitment aimed at producing comparable, timely and accurate migration statistics is growing. The Global Compact on Migration has specified as its first objective the importance of “Collect and utilize accurate and disaggregated data as a basis for evidence-based policies”.

4. The comparison between the statistics produced by different countries has highlighted an asymmetry between the availability of data on immigration and emigration: departures tend to be less recorded than arrivals. In fact, most countries are unable to record emigration using administrative sources since those who leave have usually no incentive to notify the authority that they are leaving (Unece, 2010; Poulain, Herm, 2011; Willekens, 1994).

5. In Italy, thanks to a rich administrative system, migration statistics produced by the Italian National Institute of Statistics (Istat) cover a large period of time and are available with good territorial detail. Currently Istat provides a measure of migratory flows by the direct use of one data source: the population register (Anagrafe). However, in order to fully comprehend the phenomenon, it is essential to have an in-depth understanding of the regulatory framework as laws, regulations and administrative procedures significantly affect the statistics produced by Istat. An example is the case of Law Decree 195/2002 for the amnesty of non-EU workers which in the following years caused an increase of the immigration flow. These immigrants probably arrived in Italy before the amnesty and are included in the statistics only when they have the possibility to be enrolled in the population register. The join of Romania and Bulgaria to the European Union had the same effect on registrations from abroad: in 2007 and 2008 there was a significant increase due to the registration of foreign citizens, especially Romanians, who presumably had already entered the country.

6. The main lack of the population register is the different accuracy of immigration and emigration statistics, especially regarding foreign citizens. The latter, not having benefits to notify the registry offices of departure, often leave the country without official communications. Therefore, they will be counted as "cancelled for other reason" only after ordinary registry checks that confirm their actual absence, removed ex-officio and excluded from the resident population. Since 2011, the Spanish National Statistical Institute (INE) produces estimates of the migratory flows using information from the Municipal Population Register, in particular registrations and deregistrations ex-officio (INE, 2014).

Working paper 19/Rev

3

7. According to official statistics, Italy is still considered a country of immigration. The aim of this paper is to show a new methodology and a different use of administrative information that could lead to different conclusions as being able to carry out a more comprehensive measurement of emigration statistics would reduce significantly the positive net migration. In other words, Italy might be still considered a country of immigration only because part of the phenomenon is currently excluded from the official statistics.

II. Administrative data sources related to migration

8. Data on international migration flows disseminated by Istat are based on registrations and cancellations due to change of residence from and to abroad. The administrative source also provides individual information on registrations and cancellations for other reasons which contribute, like the flows of natural and migratory dynamics, to the determination of the Italian resident population. Cancellations for other reasons mainly include cancellations ex-officio due to absence at the census date or as a result of ordinary checks of the municipality officers. The registrations, on the other hand, mainly include the reappearance of the person following the abovementioned cancellation ex-officio. Many people, especially foreigners, are cancelled from the registry due to absence or due to expiration of the residence permit. This might be people who, despite having moved abroad, have not notified their departure.

9. According to Istat's modernization program, the Integrated System of Registers (SIR) is the core of the data production process and allows to expand the level of analysis and the quality of the information collected by integrating economic and social phenomena at a micro level. In this perspective, the Register of Individuals and Families (RBI) identifies the usual resident population and it is the common reference information for both the census and for demographic and social statistics. To improve the quality of population estimates in terms of timeliness, coverage and consistency, a new micro-demographic accounting information system called ANVIS (ANagrafe VIrtuale Statistica) has been developed (Tucci, Marsili, Terra Abrami, 2014). ANVIS is a longitudinal statistical register that, starting from the Census date, is fed by individual population flows (births, deaths, international migration, internal mobility, changes of residence for other reason) and allows longitudinal analysis but also cross-sectional observation of the population at any reference date.

10. In addition, Istat has implemented a thematic and integrated archive of usual resident population in Italy (AIDA) based on the signs of presence which has allowed the identification of presence profiles on the territory based on the inclusion of individuals in the aforementioned administrative registers. The monthly presence sign is structured along a sequence of 24 characters (as many as the months considered), each of which indicates whether, in a given month, a person is present or not and in which territory. (Gallo et al. 2016). In particular, AIDA integrates the individual information deriving from several administrative archives of work, education, income and social security with the aim of identifying types of presence in the territory and compare them with the population registers to capture the part of individuals who are usually resident but not in the Anagrafe (under cover of the population register) and those who, on the contrary, are in the Anagrafe but do not provide any signs of presence (potential over-coverage).

Working paper 19/Rev

4

III. Data integration: a different use of administrative information

11. As already mentioned, registrations and cancellations for other reasons play a significant role in the demographic balance. Cancellations “for other reasons” are due either to individuals not found resident in their address following a check from a municipality officer or due to the expiry of the residence permit of non-EU foreigners. Registrations “for other reasons” are due to administrative adjustments or to the reappearance of a person previously cancelled ex- officio for the abovementioned reason. These administrative movements contribute to change the stock of the Italian population as do births, deaths and international migration.

12. Individual changes of residence for other reasons included in the ANVIS micro-demographic accounting system between 9 October 2011 and 31 December 2021 are approximately 3 million and 111 thousand: almost 1 million and 887 thousand cancellations and 1 million and 460 thousand registrations (Table 1). Since 2015, the number of cancellations for other reasons exceeds that of emigration. The contribution on the total immigration flows of the registrations for other reasons is also significant but more limited.

Table 1. Registrations and cancellations by type of administrative procedure. Years 2011-2021

*from 9 October 2011 (Census date)

Source: elaboration on Istat data

13. If we consider cancellations for other reasons, it is possible to distinguish two types of flows: (1) the cancellations of individuals who reappear after some time and are re-enrolled for reappearance; (2) the cancellations of individuals who do not reappear after years and do not leave any sign of presence on the territory. For the latter it is legitimate to reclassify the movement as emigration as we can assume a missing communication to the registry offices. As for the former, a longitudinal analysis of the flows makes it possible to compute the distance among two movements of a person (actual stay) and identify those who were erroneously cancelled from the population registers and reappear after few months. On the contrary, the other administrative cancellations could be reclassified as emigration, after the absence (for at least one year) of those people has been checked and verified.

Year Immigration Emigration Registrations for

other reasons Cancellations for

other reasons 2011* 63,089 12,507 13,977 10,337 2012 321,782 188,811 63,597 82,087 2013 295,592 149,666 87,277 112,836 2014 281,385 147,403 99,140 144,345 2015 286,880 137,551 101,139 215,138 2016 254,662 155,627 181,887 208,450 2017 312,852 146,135 159,897 221,531 2018 304,042 164,793 161,356 236,330 2019 267,873 119,138 153,574 284,259 2020 193,346 119,728 109,387 201,721 2021 278,752 118,613 93,797 169,585 Totale 2,860,255 1,459,972 1,225,028 1,886,619

Working paper 19/Rev

5

14. The actual stay approach has been extended to all movements in and out of the population. In this context, registrations for abroad and registration for other reasons are considered as "entries" in the resident population, just as cancellations for other reasons and cancellations for abroad are considered "exits". Consequently, the 12-month rule has been applied to all entries and exits, also allowing the exclusion of pairs of "mixed" movements (e.g. registration from abroad followed by cancellation for other reasons; cancellation for other reasons followed by registration from abroad) with a distance of less than 12 months. The same applies to pairs of migratory movements that identify a residence of less than one year whether in Italy (immigration followed by an emigration) or abroad (emigration followed by an immigration) with the aim to meet the international definition of migration which includes a duration of stay of at least 12 months (UN, 1998).

15. As for the couples of movements that have been reclassified as migratory flows (actual stay above 12-months), a significant distance would suggest a movement abroad not communicated to the registry offices. For example, only 20% out of 18,785 individuals canceled ex officio in 2012 and reappeared in following years, has enrolled in 2013 (Table 2); this percentage rises to 23% for those returning in 2014, and then decreases in subsequent years. However, it should be emphasized that the majority of returns take place after three years or more.

Table 2. Migrants canceled ex officio in and reappeared in following years by year of cancellation (2012-2020) and year of reappearance (2013-2021)

Source: elaboration on Istat data

However, as there is no evidence that a long distance between cancellation and subsequent registration for other reasons is due to a real movement abroad of the individual. For this reason the absence on the territory of individuals for whom cancellations followed by registrations for other reasons have been observed, has been checked and verified by comparing them with the corresponding signs of presence on the territory (AIDA database). Thanks to this comparison and data integration, a constant presence on the territory due to strong signs of work or study presence was observed for 53,851 individuals. For these individuals, the pairs of exits and entries were removed and not considered as migratory flows.

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Total 2012 3,570 3,942 3,257 2,393 1,648 1,379 1,109 454 433 18,185 2013 - 4,502 7,424 4,979 3,349 2,587 2,050 843 760 26,494 2014 - - 6,136 10,771 6,574 4,794 3,409 1,430 1,219 34,333 2015 - - - 10,370 13,395 8,680 5,978 2,418 1,933 42,774 2016 - - - - 9,390 12,041 7,060 2,885 2,083 33,459 2017 - - - - - 11,284 10,977 4,103 3,203 29,567 2018 - - - - - - 11,049 7,754 5,391 24,194 2019 - - - - - - - 7,587 9,526 17,113 2020 - - - - - - - - 7,153 7,153 Total 3,570 8,444 16,817 28,513 34,356 40,765 41,632 27,474 31,701 233,272

Year of cancellation

Year of reapparence

Working paper 19/Rev

6

IV. A new measure of Italian international migration: preliminary results

16. The results of this reclassification process are described in Table 3. As expected, the intensity of the phenomenon increases both for immigration and emigration. Nevertheless, while for immigration the impact of the procedures ex officio is limited (26.0%), the majority of emigrations (53.5%) would be due to cancellation ex officio that have been reclassified in movements to abroad. In the table we consider the date of cancellation or registration ex officio as a date of emigration or immigration, even though they refer to a movement that by definition has occur before the date of the administrative procedure. The net migration shows that Italy could have already became again a country of emigration in 2020 with a negative net migration (-22 thousand) from the first time after 50 years of positive values.

Table 3 – New measure of international migration by type of data. Years 2012-2020

Source: elaboration on ISTAT data

17. The new measure has a different impact on international emigration of Nationals and non- Nationals as Italian citizens has some advantages to notify their departure while foreigners, are more likely to be deregistered ex-officio. The following table shows the importance of registration and cancellation ex officio on the measure of international migration by citizenship. As expected, the huge majority of foreigners are removed from the register only by the municipality officers after their departure: from 2012 to 2020, the number of migration increases from almost 400 thousand of the official statistics to 1 million and 300 thousand according to the new measure. As for the total of the emigration to abroad the number almost doubled from 1 million and 324 thousand to 2 million and 502 thousand.

Total Total

Year a.v. % a.v. % 2012 362,520 55,862 15.4 241,878 64,921 26.8 120,642 244,556 2013 348,437 71,386 20.5 220,497 86,549 39.3 127,940 181,719 2014 335,815 76,094 22.7 239,607 109,490 45.7 96,208 141,303 2015 327,126 66,838 20.4 282,580 163,661 57.9 44,546 133,123 2016 359,886 134,848 37.5 294,482 160,431 54.5 65,404 143,758 2017 389,550 111,357 28.6 287,228 163,769 57.0 102,322 188,330 2018 383,226 110,170 28.7 316,207 176,810 55.9 67,019 175,364 2019 348,700 104,250 29.9 339,493 239,321 70.5 9,207 153,273 2020 257,465 78,668 30.6 279,881 174,623 62.4 -22,416 87,642 Total 3,112,725 809,473 26.0 2,501,853 1,339,575 53.5 610,872 1,449,068

Net migration (official

statistics)

Immigration Emigration Net

migration of which registration

for other reasons of which cacellation

for other reasons

Working paper 19/Rev

7

Table 4. Comparison between emigration from official data and the new measure by citizenship. Years 2012-2020

Source: elaboration on ISTAT data

18. An analysis by single country of citizenship shows that there are differences among the behaviours of people with different citizenship. While the majority of Italians tend to notify their departure (65.6%), only few people coming from African countries seem to communicate their emigration: it is the case of Senegal (14,1%), Nigeria (7,6%), Mali (1,8%) and The Gambia (1,9%). Countries of Est Europe, on the contrary, show a higher propensity to notify their departure: Romania (31.3%), Bulgaria (35.8%), Albania (34.7%) and Ukraine (32.2%). Peculiar is the case of German citizens that notify their departure in 75.4% of cases, a percentage even higher of that of Nationals.

Table 5. Emigration by main countries of citizenship and type of data from 2012 to 2020

Source: elaboration on ISTAT data

Year Official

data New

measure Official

data New

measure Official

data New

measure 2012 67,998 127,411 38,218 114,467 106,216 241,878 2013 82,095 95,728 43,640 124,769 125,735 220,497 2014 88,859 99,574 47,469 140,033 136,328 239,607 2015 102,259 118,769 44,696 163,811 146,955 282,580 2016 114,512 147,044 42,553 147,438 157,065 294,482 2017 114,559 138,877 40,551 148,351 155,110 287,228 2018 116,732 156,916 40,228 159,291 156,960 316,207 2019 122,020 173,148 57,485 166,345 179,505 339,493 2020 120,950 146,206 38,934 133,675 159,884 279,881 Totale 929,984 1,203,673 393,774 1,298,180 1,323,758 2,501,853

Italians Foreigners Total

Total Emigrations

Total Emigrations

Citizenship v.a. % Citizenship v.a. % Italy 1,203,673 414,064 34.4 Moldova 24,640 16,104 65.4 Romania 313,673 215,650 68.7 Ghana 17,949 14,898 83 Morocco 86,700 64,337 74.2 Sri Lanka 17,717 13,659 77.1 China 79,468 68,130 85.7 Brazil 17,104 10,322 60.3 Albania 53,157 34,708 65.3 Ecuador 17,005 13,274 78.1 Bangladesh 41,779 33,230 79.5 Macedonia 16,890 9,774 57.9 Nigeria 40,337 37,262 92.4 Peru 16,805 12,997 77.3 Ukraine 39,940 27,096 67.8 Philippines 15,552 11,690 75.2 Pakistan 36,506 29,316 80.3 Bulgaria 15,334 9,840 64.2 Egypt 35,017 29,802 85.1 Kosovo 14,384 8,928 62.1 India 33,869 21,031 62.1 Côte D'Ivoire 11,979 10,457 87.3 Tunisia 28,567 23,521 82.3 Germany 11,517 2,828 24.6 Poland 26,132 13,760 52.7 Mali 11,099 10,904 98.2 Senegal 25,450 21,849 85.9 Gambia 10,382 10,181 98.1

for other reasons for other reasons

Working paper 19/Rev

8

V. Concluding remarks

19. The need for an improvement in statistical production is highlighted at international level with particular regard to the reliability, comparability and timeliness of the information produced. At national and international level, it is necessary to integrate and expand the availability of information to better understand and manage rapid changes of the phenomenon and to shape effective migration policies (United Nations, 2019). The work carried out has highlighted the potential offered by the integrated use of available administrative sources and by the longitudinal approach that have produced a significant change in the statistics both from a quantitative and qualitative point of view.

20. As a matter of fact, the amount of information produced can be expanded by a micro demographic accounting and by the use of a longitudinal perspective. The migration trajectory of each individual can be followed over time and integration with other data sources allows to provide information on new typologies of migration, such as return migration and circular migration on which the need for information is becoming more and more necessary. For many years in Italy there has been discussion on brain drain, of how to contrast it but also of how to facilitate the return of Nationals, but the data produced so far does not allow monitoring the phenomenon to understand the effect of the policies adopted. The results obtained suggest continuing in this direction: the potential offered by the integration of migratory flows with the information coming from the Ministry of Education, University and Research (MIUR) would allow to produce a more accurate profile of migrants both for Italian citizens (brain drain and return) and foreign citizens (ability to attract and withhold qualified migrations from abroad).

21. Quality improvement primarily concerns the relevance and accuracy of the statistics produced. The longitudinal perspective allows to measure the actual stay and apply the 12-month criterion reducing the gap that currently exists between the national definition and the international standards. Finally, the possibility of separating administrative adjustments from movements of the same nature that "hide" a move of residence abroad, makes it possible to exclude the former from the statistics and to reclassify the latter as migratory flows. This reclassification of movements does not change the stock of the population but completely redesigns the extent of movements, especially those leaving the country.

22. Considering the new measure of migration, it turns out that the economic crisis has caused a significant outflow of foreign citizens: in 2020, during the Covid-19 pandemic, Italy experienced a negative net migration after almost 50 years of positive values. The economic crisis has not only reduced the entry of foreigners, as already highlighted by the official statistics, but it has significantly increased the exits. Foreign citizens have partly decided to return to their countries of origin, perhaps anticipating the departure date, while many others have chosen to move to another European country, where the effects of the crisis on the economy have been minor or have had a shorter duration. However, the available data does not allow us to understand whether it is a long-term emigration from Italy or just a strategies for surviving a negative economic situation.

Working paper 19/Rev

9

VI. References

Enrico Bisogno, “Quali dati ufficiali sull’immigrazione straniera in Italia: molte sfide, alcune priorità”, 2011

INE “Estimation of the migratory phenomenon in Spain using information from the Municipal Population Register” Work Session on Migration Statistics, 2014

Bonifazi, C., 2018, Da dove si parte, dove si va, in «Viaggio tra gli italiani all'estero. Racconto di un paese altrove», Rivista Il Mulino, 6/2018, pp. 49-57

Poulain Michel, Nicolas Perrin, and Ann Singleton, eds. THESIM: Towards harmonised European statistics on international migration. Presses univ. de Louvain, 2006.

Poulain Michel, Herm Anne, Guide to enhancing migration data in west and central Africa, IOM, 2011

Strozza, S. e Tucci, E., 2018, I nuovi caratteri dell'emigrazione italiana, in «Viaggio tra gli italiani all'estero. Racconto di un paese altrove», Rivista Il Mulino, 6/2018, pp. 41-48

Improving quality of international migration outcomes by incorporating the micro-approach in managing current demographic accounting (MIDEA) and statistical population registers (ANVIS), Tucci Enrico, Marsili Marco and Valerio Terra Abrami, Work Session and Workshop on Migration Statistics 10-12 September 2014, Chisinau

United Nations. "Recommendations on statistics of international migration." Statistical Papers Series, 1998.

United Nations. "Guidelines for Exchanging Data to Improve Emigration Statistics”, New York, 2010

United Nations. "Guidance on Data Integration for Measuring Migration”, New York, 2019

Willekens, Frans. “Monitoring International Migration Flows in Europe: Towards a Statistical Data Base Combining Data from Different Sources.” European Journal of Population / Revue Européenne de Démographie, vol. 10, no. 1, 1994, pp. 1–42. JSTOR, http://www.jstor.org/stable/20164678. Accessed 15 Sep. 2022.

  • I. Introduction
  • II. Administrative data sources related to migration
  • III. Data integration: a different use of administrative information
  • IV. A new measure of Italian international migration: preliminary results
  • V. Concluding remarks
  • VI. References
Russian

*Подготовили Дженнаро Ди Фрайя (Istat), Энрико Туччи (Istat), Коррадо Бонифаци (CNR), ПРИМЕЧАНИЕ: Обозначения, используемые в настоящем документе, не подразумевают выражения какого бы то ни было мнения со стороны Секретариата Организации Объединенных Наций относительно правового статуса какой-либо страны, территории, города или района или их властей, или относительно делимитации их границ.

Европейская экономическая комиссия Конференция европейских статистиков Группа экспертов по статистике миграции Женева, Швейцария, 26–28 октября 2022 года Пункт G предварительной повестки дня Измерение эмиграции

Новый подход к измерению эмиграции в Италии путем интеграции и анализа источников административных данных

Примечание от Istat*

Аннотация

Международная миграция - явление растущего масштаба и сложности, поэтому все более важным становится наличие надежных, точных и своевременных статистических данных об этом явлении. В Италии миграционная статистика основана на прямом использовании одного источника данных - регистров населения (Anagrafi). Однако регистры населения не могут удовлетворить потребности и растущий спрос на статистические данные по этой теме (Bisogno, 2011), главным образом из-за значительной асимметрии между доступностью и качеством данных об иммиграции и данных об эмиграции (ООН, 2010). В документе описывается методология измерения итальянских миграционных потоков и основных демографических характеристик мигрантов, которая, используя интеграцию данных из источников административных данных, учитывает перемещения, которые не включены в официальную статистику. Отправной точкой является демографическое использование снятия с административного учета ex-officio лиц, которые покинули страну, не сообщив о своем отъезде. Интеграция с другими источниками административных данных позволяет классифицировать некоторые из них как международную миграцию и формировать миграционную статистику, которая в большей степени соответствует

Рабочий документ 19/Рев

Распр.: Общее 07 февраля 2023 Английский

Рабочий документ 19/Рев

2

статистике других стран и международным стандартам.

I. Введение

1. Международная миграция со временем привлекает все большее внимание средств массовой информации и общественности. Однако это сложное для измерения явление, что в основном обусловлено двумя причинами. Первая заключается в его двумерном характере, поскольку вовлекаются разные страны, каждая со своими собственными определениями и системами измерения. Вторая причина касается асимметрии между качеством статистических данных об иммиграции и эмиграции, поскольку гораздо легче учесть лицо, которое иммигрирует, а не лицо, которое эмигрирует (ЕЭК ООН, 2010; Poulain, Herm, 2011). В результате иммиграционная статистика, предоставляемая принимающей страной, как правило, отличается от статистики стран происхождения (Poulain, Perrin, Singleton, 2006).

2. Несмотря на большой спрос на статистику миграции, качество и доступность официальной статистики не поспевают за темпами миграции: данные о международной миграции часто являются неполными, а обмен и распространение имеющейся информации по-прежнему недостаточны. Таким образом, решения правительств по миграционной политике часто основываются на данных и представлениях, которые неизбежно приводят к предвзятому отношению к самим решениям.

3. В Повестке дня Организации Объединенных Наций по достижению целей устойчивого развития на 2015–2030 годы международная миграция признана важным фактором развития сообщества. Таким образом, растет осведомленность и приверженность на национальном и международном уровнях, направленные на получение сопоставимых, своевременных и точных статистических данных о миграции. В качестве первой цели Глобального договора о миграции определена важность «сбора и использования точных и дезагрегированных данных в качестве базиса для политики, основанной на фактических данных».

4. Сравнение статистических данных, подготовленных разными странами, выявило асимметрию между доступностью данных об иммиграции и эмиграции: убытия, как правило, регистрируются реже, чем прибытия. Фактически, большинство стран не в состоянии регистрировать эмиграцию с использованием административных источников, поскольку у тех, кто уезжает, обычно нет стимула уведомлять власти о том, что они уезжают (ЕЭК ООН, 2010; Poulain, Herm, 2011; Willekens, 1994).

5. В Италии, благодаря развитой административной системе, статистика миграции, подготовленная Итальянским национальным институтом статистики (Istat), охватывает большой период времени и характеризуется хорошей территориальной детализацией. В настоящее время Istat обеспечивает измерение миграционных потоков путем прямого использования одного источника данных: регистра населения (Anagrafe). Однако, чтобы полностью понять это явление, важно иметь подробное представление о нормативно-правовой базе, поскольку законы, нормативные акты и административные процедуры существенно влияют на статистику, формируемую Istat. Примером может служить закон 195/2002 об амнистии работников, не являющихся гражданами ЕС, который в последующие годы привел к увеличению иммиграционного потока. Эти иммигранты, вероятно, прибыли в Италию до амнистии и включаются в статистику

Рабочий документ 19/Рев

3

только тогда, когда у них есть возможность быть внесенными в регистр населения. Присоединение Румынии и Болгарии к Европейскому союзу оказало такое же влияние на регистрацию прибытия из-за рубежа: в 2007 и 2008 годах наблюдался значительный рост за счет регистрации иностранных граждан, особенно румын, которые предположительно уже въехали в страну.

6. Основным недостатком регистра населения является неоднородная точность статистических данных об иммиграции и эмиграции, особенно в отношении иностранных граждан. Последние, не видя преимуществ от уведомления органов регистрации о выезде, часто покидают страну без официальных уведомлений. Следовательно, они будут засчитаны как «снятые с учета по иной причине» только после регулярных проверок регистра, которые подтвердят их фактическое отсутствие, затем удалены ex-officio и исключены из постоянного населения. С 2011 года Испанский национальный статистический институт (INE) производит оценки миграционных потоков, используя информацию из Муниципального регистра населения, в частности о регистрации и снятии с учета в официальном порядке (INE, 2014).

7. Согласно официальной статистике, Италия по-прежнему считается страной иммиграции. Цель этого документа - показать новую методологию и другой вид использования административной информации, которые могли бы привести к другим выводам, поскольку возможность проводить более полное измерение статистики эмиграции значительно снизила бы положительную чистую миграцию. Другими словами, Италию все еще можно считать страной иммиграции только потому, что часть этого явления в настоящее время исключена из официальной статистики.

II. Источники административных данных, связанных с миграцией

8. Данные о международных миграционных потоках, распространяемые Istat, основаны на регистрации и снятии с учета ввиду смены места жительства при прибытии или убытии за рубеж. Административный источник также предоставляет информацию о регистрациях и снятиях с учета физических лиц по другим поводам, которые, как и потоки естественной и миграционной динамики, способствуют установлению постоянно проживающего населения Италии. Снятия с учета по другим поводам в основном включают снятия с учета ex-officio из-за отсутствия на дату переписи или в результате рутинных проверок должностными лицами муниципалитета. Регистрации, с другой стороны, в основном включают повторное появление лица после вышеупомянутого снятия с учета ex-officio. Многие люди, особенно иностранцы, исключаются из регистра ввиду отсутствия или истечения срока действия вида на жительство. Это могут быть люди, которые, несмотря на переезд за границу, не уведомили о своем отъезде.

9. Согласно программе модернизации Istat, ядром процесса производства данных является Интегрированная система регистров (SIR), которая позволяет повысить уровень анализа и качество собираемой информации за счет интеграции экономических и социальных явлений на микроуровне. В этом плане Регистр физических лиц и семей (RBI) определяет постоянно проживающее население и является источником общей справочной информации как для переписи, так и для демографической и социальной статистики. Для повышения качества оценок численности населения с точки зрения своевременности, охвата и согласованности была разработана новая информационная

Рабочий документ 19/Рев

4

система микродемографического учета под названием ANVIS (ANagrafe Virtual Statistica) (Tucci, Marsili, Terra Abrami, 2014). ANVIS — это лонгитюдный статистический регистр, который, начиная с даты переписи, заполняется отдельными потоками данных о населении (рождения, смерти, международная миграция, внутренняя мобильность, смена места жительства по иным причинам) и позволяет проводить лонгитюдный анализ, а также перекрестное наблюдение за населением на любую отчетную дату.

10. Кроме того, Istat внедрил тематический и интегрированный архив постоянно проживающего населения Италии (AIDA) на основе признаков присутствия, который позволил идентифицировать профили присутствия на территории на базе включения физических лиц в вышеупомянутые административные реестры. Ежемесячный признак присутствия строится по последовательности из 24 символов (столько, сколько учитывается месяцев), каждый из которых указывает, присутствует ли человек в данном месяце или нет, и на какой территории. (Gallo et al., 2016). В частности, в AIDA объединена информация о физических лицах, полученная из нескольких административных архивов занятости, образования, доходов и социального обеспечения, с целью определения типов присутствия на территории и сопоставления их с регистрами населения, чтобы охватить часть лиц, которые проживают постоянно, но не в Anagrafe (в охвате регистром населения) и тех, кто, напротив, указаны в Anagrafe, но не подают никаких признаков присутствия (потенциально излишний охват).

Рабочий документ 19/Рев

5

III. Интеграция данных: другой вид использования административной информации

11. Как уже упоминалось, регистрации и снятия с учета по иным причинам играют значительную роль в демографическом балансе. Снятие с учета «по иным причинам» связано либо с лицами, установленными как не проживающие по своему адресу после проверки должностным лицом муниципалитета, либо с истечением срока действия вида на жительство иностранцев из государств, не входящих в ЕС. Регистрация «по иным причинам» обусловлена административными корректировками или повторным появлением лица, ранее снятого с учета ex-officio по вышеуказанной причине. Эти административные перемещения способствуют изменению численности населения Италии, наравне с рождаемостью, смертностью и международной миграцией.

12. Изменения места жительства физических лиц по иным причинам, включенные в систему микродемографического учета ANVIS в период с 9 октября 2011 года по 31 декабря 2021 года, составляют примерно 3 миллиона 111 тысяч: почти 1 миллион 887 тысяч снятий с учета и 1 миллион 460 тысяч регистраций (Таблица 1). С 2015 года количество снятий с учета по иным причинам превышает число случаев эмиграции. Доля регистраций по иным причинам в общем иммиграционном потоке также значительна, но ограничена.

Таблица 1. Регистрации и снятия с учета по типу административной процедуры. 2011–2021 годы (Столбцы: год, иммиграция, эмиграция, регистрация по иным причинам, снятие с учета по иным причинам)

*с 9 октября 2011 года (дата переписи)

Источник: обработка данных Istat

13. Если мы рассмотрим снятие с учета по иным причинам, то можно выделить два типа потоков: (1) снятия с учета лиц, которые появляются снова через некоторое время и повторно регистрируются в связи с повторным появлением; (2) снятия с учета лиц, которые не появляются повторно по прошествию лет и не оставляют никаких признаков присутствия на территории. В последнем случае правомерно будет

Year Immigration Emigration Registrations for

other reasons Cancellations for

other reasons 2011* 63,089 12,507 13,977 10,337 2012 321,782 188,811 63,597 82,087 2013 295,592 149,666 87,277 112,836 2014 281,385 147,403 99,140 144,345 2015 286,880 137,551 101,139 215,138 2016 254,662 155,627 181,887 208,450 2017 312,852 146,135 159,897 221,531 2018 304,042 164,793 161,356 236,330 2019 267,873 119,138 153,574 284,259 2020 193,346 119,728 109,387 201,721 2021 278,752 118,613 93,797 169,585 Totale 2,860,255 1,459,972 1,225,028 1,886,619

Рабочий документ 19/Рев

6

переквалифицировать перемещение как эмиграцию, поскольку здесь мы допускаем, что не было направлено уведомление в органы регистрации. Что касается первого, то лонгитюдный анализ потоков позволяет вычислить период между двумя перемещениями лица (фактическое пребывание) и идентифицировать тех, кто был ошибочно исключен из регистров населения и вновь появился через несколько месяцев. Напротив, другие административные снятия с учета могут быть повторно классифицированы как эмиграция после того, как отсутствие (по крайней мере, в течение одного года) этих лиц будет проверено и подтверждено.

14. Подход, основанный на фактическом пребывании, был распространен на все перемещения населения в страну и из нее. В этом контексте регистрация за границей и регистрация по иным причинам рассматриваются как «въезды» постоянного населения, аналогично, снятие с учета по иным причинам и снятие с учета по выезду за границу считаются «выездами». Затем ко всем въездам и выездам было применено правило 12 месяцев, что также позволило исключить пары «смешанных» перемещений (например, регистрация по прибытию из-за границы с последующим снятием с учета по иным причинам; снятие с учета по иным причинам с последующей регистрацией по прибытию из-за границы) с промежутком менее 12 месяцев. То же относится к парам миграционных перемещений, которые указывают на проживание менее одного года, будь то в Италии (иммиграция с последующей эмиграцией) или за границей (эмиграция с последующей иммиграцией), что дает соответствие международному определению миграции, которое включает продолжительность пребывания не менее 12 месяцев (ООН, 1998).

15. Что касается пар перемещений, которые были переклассифицированы как миграционные потоки (фактическое пребывание свыше 12 месяцев), значительный промежуток подразумевает перемещение за границу, о котором не было направлено уведомление в органы регистрации. Например, только 20% из 18 785 человек, официально снятых с учета в 2012 году и повторно появившихся в последующие годы, зарегистрировались в 2013 году (таблица 2); этот процент увеличивается до 23% для тех, кто вернулся в 2014 году, а затем уменьшается в последующие годы. Однако следует подчеркнуть, что большинство возвращений происходит по прошествии трех или более лет.

Таблица 2. Мигранты, официально снятые с учета и повторно появившиеся в последующие годы по годам снятия с учета (2012–2020) и году повторного появления (2013–2021) (Столбцы: год снятия с учета, год повторного появления, итого)

Источник: обработка данных Istat

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Total 2012 3,570 3,942 3,257 2,393 1,648 1,379 1,109 454 433 18,185 2013 - 4,502 7,424 4,979 3,349 2,587 2,050 843 760 26,494 2014 - - 6,136 10,771 6,574 4,794 3,409 1,430 1,219 34,333 2015 - - - 10,370 13,395 8,680 5,978 2,418 1,933 42,774 2016 - - - - 9,390 12,041 7,060 2,885 2,083 33,459 2017 - - - - - 11,284 10,977 4,103 3,203 29,567 2018 - - - - - - 11,049 7,754 5,391 24,194 2019 - - - - - - - 7,587 9,526 17,113 2020 - - - - - - - - 7,153 7,153 Total 3,570 8,444 16,817 28,513 34,356 40,765 41,632 27,474 31,701 233,272

Year of cancellation

Year of reapparence

Рабочий документ 19/Рев

7

Однако, нет никаких доказательств того, что длительный период между снятием с учета и последующей регистрацией по иным причинам связан с реальным перемещением физического лица за границу. По этой причине отсутствие на территории физических лиц, которые снимались с учета с последующей регистрацией по иным причинам, было проверено и подтверждено путем сравнения их с соответствующими признаками присутствия на территории (база данных AIDA). Благодаря этому сравнению и интеграции данных постоянное присутствие на территории по четким признакам присутствия на работе или учебе наблюдалось у 53 851 человека. В случае этих лиц пары въездов и въездов были удалены и не рассматривались как миграционные потоки.

IV. Новый вид измерения международной миграции в Италии: предварительные результаты

16. Результаты этого процесса повторной классификации описаны в Таблице 3. Как и ожидалось, интенсивность этого явления возрастает в случае как иммиграции, так и эмиграции. Тем не менее, хотя влияние процедур ex officio на уровень иммиграции ограничено (26,0%), большинство эмиграций (53,5%) было связано со снятием с учета ex officio, которое было переклассифицировано как перемещение за границу. В таблице мы рассматриваем дату снятия с учета или регистрации ex officio как дату эмиграции или иммиграции, даже если они относятся к перемещению, которое по определению произошло до даты административной процедуры. Чистая миграция показывает, что Италия уже могла бы снова стать страной эмиграции в 2020 году с отрицательной чистой миграцией (-22 тысячи) впервые после 50 лет положительных значений.

Таблица 3 – Новый вид измерения международной миграции в разбивке по типам данных. 2012–2020 годы (Столбцы: год, иммиграция: итого, из них регистрация по иным причинам; эмиграция: итого, из них снятие с учета по иным причинам; чистая миграция; чистая миграция (официальная статистика))

Источник: обработка данных Istat

17. Новый подход к измерению имеет разный эффект на международную эмиграцию граждан и неграждан, поскольку граждане Италии имеют некоторые преимущества в части уведомления о своем отъезде, в то время как иностранцы, скорее всего, будут сняты с учета ex-officio. В следующей таблице показана значимость регистрации и

Total Total

Year a.v. % a.v. % 2012 362,520 55,862 15.4 241,878 64,921 26.8 120,642 244,556 2013 348,437 71,386 20.5 220,497 86,549 39.3 127,940 181,719 2014 335,815 76,094 22.7 239,607 109,490 45.7 96,208 141,303 2015 327,126 66,838 20.4 282,580 163,661 57.9 44,546 133,123 2016 359,886 134,848 37.5 294,482 160,431 54.5 65,404 143,758 2017 389,550 111,357 28.6 287,228 163,769 57.0 102,322 188,330 2018 383,226 110,170 28.7 316,207 176,810 55.9 67,019 175,364 2019 348,700 104,250 29.9 339,493 239,321 70.5 9,207 153,273 2020 257,465 78,668 30.6 279,881 174,623 62.4 -22,416 87,642 Total 3,112,725 809,473 26.0 2,501,853 1,339,575 53.5 610,872 1,449,068

Net migration (official

statistics)

Immigration Emigration Net

migration of which registration

for other reasons of which cacellation

for other reasons

Рабочий документ 19/Рев

8

снятия с учета ex officio для измерения международной миграции по статусу гражданства. Как и ожидалось, подавляющее большинство иностранцев снимается с учета только сотрудниками муниципалитета после их отъезда: с 2012 по 2020 год число мигрантов увеличивается с почти 400 тысяч по официальной статистике до 1 миллиона 300 тысяч в соответствии с новым подходом к измерению. Что касается общей эмиграции за рубеж, то ее численность почти удвоилось с 1 миллиона 324 тысяч до 2 миллионов 502 тысяч.

Рабочий документ 19/Рев

9

Таблица 4. Сравнение эмиграции по официальным данным с новым подходом к измерению по гражданству. 2012–2020 годы (Столбцы: год; итальянцы: официальные данные, новое измерение; иностранцы: официальные данные, новое измерение; итого: официальные данные, новое измерение)

Источник: обработка данных Istat

18. Анализ по отдельным странам гражданства показывает, что существуют различия в поведении людей с разным гражданством. В то время как большинство итальянцев склонны уведомлять о своем отъезде (65,6%), лишь немногие люди, приезжающие из африканских стран, по-видимому, сообщают о своей эмиграции: это касается Сенегала (14,1%), Нигерии (7,6%), Мали (1,8%) и Гамбии (1,9%). Страны Восточной Европы, напротив, демонстрируют более высокую склонность уведомлять о своем отъезде: Румыния (31,3%), Болгария (35,8%), Албания (34,7%) и Украина (32,2%). Интересен случай с гражданами Германии, которые уведомляют о своем отъезде в 75,4% случаев, что в процентном отношении даже выше, чем у граждан других стран.

Year Official

data New

measure Official

data New

measure Official

data New

measure 2012 67,998 127,411 38,218 114,467 106,216 241,878 2013 82,095 95,728 43,640 124,769 125,735 220,497 2014 88,859 99,574 47,469 140,033 136,328 239,607 2015 102,259 118,769 44,696 163,811 146,955 282,580 2016 114,512 147,044 42,553 147,438 157,065 294,482 2017 114,559 138,877 40,551 148,351 155,110 287,228 2018 116,732 156,916 40,228 159,291 156,960 316,207 2019 122,020 173,148 57,485 166,345 179,505 339,493 2020 120,950 146,206 38,934 133,675 159,884 279,881 Totale 929,984 1,203,673 393,774 1,298,180 1,323,758 2,501,853

Italians Foreigners Total

Рабочий документ 19/Рев

10

Таблица 5. Эмиграция по основным странам гражданства и типам данных с 2012 по 2020 год (гражданство, итого эмиграций, по иным причинам, абсолютное значение, процент)

Источник: обработка данных Istat

V. Заключительные комментарии

19. Необходимость совершенствования подготовки статистики подчеркивается на международном уровне с акцентом на надежность, сопоставимость и своевременность получаемой информации. На национальном и международном уровнях необходимо интегрировать информацию и расширять доступ к ней, чтобы лучше понимать быстрые изменения этого явления и управлять ими, а также формировать эффективную миграционную политику (Организация Объединенных Наций, 2019). Проведенная работа выявила потенциал комплексного использования имеющихся административных источников и лонгитюдного подхода, которые привели к значительным изменениям в статистике как с количественной, так и с качественной точки зрения.

20. На самом деле объем производимой информации можно увеличить за счет микродемографического учета и использования лонгитюдной перспективы. Миграционную траекторию каждого человека можно отслеживать в динамике, а интеграция с другими источниками данных позволяет предоставлять информацию о новых типологиях миграции, таких как возвратная миграция и циркулярная миграция, потребность в информации, о которых растет постоянно. В течение многих лет в Италии велась дискуссия об утечке мозгов, о том, как ей противостоять, а также о том, как упростить возвращение граждан, но получаемые до сих пор данные не позволяют отслеживать это явление, чтобы оценить воздействие принятой политики. Полученные результаты предполагают продолжение в этом направлении: потенциал, предлагаемый интеграцией миграционных потоков с информацией, поступающей от Министерства образования, университетов и науки (MIUR), позволил бы составить более точный профиль мигрантов как для граждан Италии (утечка мозгов и возвращение), так и для

Total Emigrations

Total Emigrations

Citizenship v.a. % Citizenship v.a. % Italy 1,203,673 414,064 34.4 Moldova 24,640 16,104 65.4 Romania 313,673 215,650 68.7 Ghana 17,949 14,898 83 Morocco 86,700 64,337 74.2 Sri Lanka 17,717 13,659 77.1 China 79,468 68,130 85.7 Brazil 17,104 10,322 60.3 Albania 53,157 34,708 65.3 Ecuador 17,005 13,274 78.1 Bangladesh 41,779 33,230 79.5 Macedonia 16,890 9,774 57.9 Nigeria 40,337 37,262 92.4 Peru 16,805 12,997 77.3 Ukraine 39,940 27,096 67.8 Philippines 15,552 11,690 75.2 Pakistan 36,506 29,316 80.3 Bulgaria 15,334 9,840 64.2 Egypt 35,017 29,802 85.1 Kosovo 14,384 8,928 62.1 India 33,869 21,031 62.1 Côte D'Ivoire 11,979 10,457 87.3 Tunisia 28,567 23,521 82.3 Germany 11,517 2,828 24.6 Poland 26,132 13,760 52.7 Mali 11,099 10,904 98.2 Senegal 25,450 21,849 85.9 Gambia 10,382 10,181 98.1

for other reasons for other reasons

Рабочий документ 19/Рев

11

иностранных граждан (способность привлекать и удерживать квалифицированных мигрантов из-за рубежа).

21. Повышение качества в первую очередь касается актуальности и точности получаемых статистических данных. Лонгитюдная перспектива позволяет измерить фактическое пребывание и применить 12-месячный критерий, сокращая разрыв, который в настоящее время существует между национальным определением и международными стандартами. Наконец, возможность отделения административных корректировок от перемещений того же характера, которые "скрывают" переезд на жительство за границу, позволяет исключить первое из статистики и переклассифицировать второе в миграционные потоки. Эта переклассификация перемещений не изменяет численность населения, но полностью меняет масштабы перемещений, особенно лиц, покидающих страну.

22. При рассмотрении нового подхода к измерению миграции выясняется, что экономический кризис вызвал значительный отток иностранных граждан: в 2020 году, во время пандемии Covid-19, Италия испытала отрицательную чистую миграцию после почти 50 лет положительных значений. Экономический кризис не только сократил въезд иностранцев, как уже подчеркивалось официальной статистикой, но и значительно увеличил выезд. Иностранные граждане частично решили вернуться в свои страны происхождения, возможно, планируя даты отъезда, в то время как многие другие предпочли переехать в другую европейскую страну, где последствия кризиса для экономики были незначительными или имели меньшую продолжительность. Однако имеющиеся данные не позволяют нам понять, является ли это долгосрочной эмиграцией из Италии или просто стратегией выживания в негативной экономической ситуации.

VI. Литература

Enrico Bisogno, «Quali dati ufficiali sull’immigrazione straniera in Italia: molte sfide, alcune priorità», 2011

INE «Оценка миграционного феномена в Испании на основе информации из муниципального регистра населения» Рабочее заседание по статистике миграции, 2014

Bonifazi, C., 2018, Da dove si parte, dove si va, in «Viaggio tra gli italiani all'estero. Racconto di un paese altrove», Rivista Il Mulino, 6/2018, pp. 49–57

Пулен Мишель, Николя Перрен и Энн Синглтон, ред. THESIM: На пути к гармонизации европейской статистики международной миграции. Presses univ. de Louvain, 2006.

Пулен Мишель, Херм Анне, Руководство по улучшению данных о миграции в Западной и Центральной Африке, МОМ, 2011

Strozza, S. e Tucci, E., 2018, I nuovi caratteri dell'emigrazione italiana, in «Viaggio tra gli italiani all'estero. Racconto di un paese altrove», Rivista Il Mulino, 6/2018, pp. 41–48

Повышение качества результатов международной миграции путем включения микро-подхода в управление текущим демографическим учетом (MIDEA) и статистическими регистрами населения (ANVIS), Туччи Энрико, Марсили Марко и Валерио Терра Абрами, Рабочее заседание и семинар по статистике миграции 10–12 сентября 2014, Кишинев

Рабочий документ 19/Рев

12

Организация Объединенных Наций. "Рекомендации по статистике международной миграции". Серия статей по статистике, 1998.

Организация Объединенных Наций. "Руководство по обмену данными для улучшения статистики эмиграции", Нью-Йорк, 2010

Организация Объединенных Наций. "Руководство по интеграции данных для измерения миграции", Нью-Йорк, 2019

Виллекенс, Франс. "Мониторинг международных миграционных потоков в Европе: на пути к статистической базе данных, объединяющей данные из разных источников". Европейский журнал народонаселения / Revue Européenne de Démographie, том 10, № 1, 1994, стр. 1–42. JSTOR, http://www.jstor.org/stable/20164678. Дата обращения: 15 сентября 2022 года.

  • I. Введение
  • II. Источники административных данных, связанных с миграцией
  • III. Интеграция данных: другой вид использования административной информации
  • IV. Новый вид измерения международной миграции в Италии: предварительные результаты
  • V. Заключительные комментарии
  • VI. Литература

New citizens in Italy: number, characteristics and behaviours (Italy)

Languages and translations
English

*Prepared by Cinzia Conti (Istat), Salvatore Strozza (University “Federico II” Napoli) and Enrico Tucci (Istat)

NOTE: The designations employed in this document do not imply the expression of any opinion whatsoever on the part

of the Secretariat of the United Nations concerning the legal status of any country, territory, city or area or of its

authorities, or concerning the delimitation of its frontiers or boundaries.

Economic Commission for Europe

Conference of European Statisticians

Group of Experts on Migration Statistics

Geneva, Switzerland, 26−28 October 2022

Item A of the provisional agenda

Improvements in use of administrative data for migration statistics

New citizens in Italy: number, characteristics and behaviours

Note by Istat*

Abstract

After a first attempt made in June 2019th, researchers from the Italian National

Institute of Statistics (Istat), in cooperation with the University of Naples Federico II,

has implemented a new methodology for estimating the size, the characteristics and

the demographic behaviours of the national resident population that have acquired the

Italian citizenship. The paper describes the characteristics of the new citizens (origin,

age, sex, place of residence), reflects on the different attitudes in acquiring the

citizenship shown by the most important foreign communities and investigates the

reasons at the basis of the different choices. Furthermore, the paper focuses the

attention on one relevant demographic behaviours: emigration of foreigners and new

Italians. As for international migrations, the acquisitions of citizens are commonly

considered as an indicator of settlement and, also in the Italian case, new citizens show

a lower propensity to emigrate respect to ones that have not acquired the citizenship.

Nevertheless, it seems that recently a different behaviour is emerging as many new

Nationals, compare with the past, seem keener to exploit the possibility to move within

the European Union.

Working paper 9

Distr.: General

11 October 2022

English

Working paper 9

2

I. Introduction

1. In Italy, during the last decade, the public discussion about migration has been mainly focused

on the emergency of new arrivals by the sea. While the matter of the asylum seekers has been

crucial in the political debate, the issues relating to the long-term presence of foreigners and

to the integration process have been confined to the background. Over the years, however, the

population of foreign origin who live permanently in Italy has grown considerably. Population

with a migratory background has become a stable part of the Italian society. As a matter of

fact, many people with a foreign origin have become Italians, especially the ones who have

been residing in the country for a long time. Despite their important role both from social,

economic and demographic prospective, few and partial information were available about the

“new Italians”. In 2021, the Italian National Institute of Statistics (Istat), by integrating

different data sources, made available new data about this target-population. These new

information allow us: 1) to quantify Italian residents who have acquired the Italian citizenship

at one specific point in time, 2) to study their main socio-demographic characteristics, 3) to

follow some of their behaviours over a period of time.

2. The estimations presented in this paper are the result of a complex work based on the activities

carried out by two research projects of Istat. The first project "Reception, integration and

citizenship: new approaches for the analysis of migration paths and models" had the aim to

provide adequate governance tools for increasingly complex phenomena, such as foreign

presence and integration of immigrants. The project, following a longitudinal and

multidimensional perspective, is aimed at reconstructing the different migration and inclusion

paths followed by several cohorts of migrants, paying special attention to the acquisition of

citizenship. In order to achieve these tasks the project exploit the progresses made in the

integration between administrative data and information from different statistical sources.

During the work it seemed really useful to integrate the results of the analysis with those of

another project “A measure of Italian emigration through integration and analysis of

administrative data”. The aim of this second project is to provide a measure of the migratory

phenomenon as far as possible free from administrative procedures and in line with the United

Nations recommendations on international migration statistics. To this end, the project

proposes the construction of a total population counting system at the micro level that allows

a longitudinal reading of the data and the possibility of following the movements of

individuals over time.

3. The cooperation between the two research teams, supported by the experts of the University

of Naples Federico II, made it possible to deepen the analysis of the aspects related to the

acquisition of citizenship in a broader demographic context where those who become Italian

citizens can be observed over time and their behaviours can be compared with those of

foreigners and Italians at birth.

II. Data and record linkages

4. The estimation procedure involves the integrated use of the different data sources for the

production of a single longitudinal archive consisting of individual records. Starting from the

stock 2011 individual census data, the first step consists in checking and merging the data

coming from Ministry of Interior (still necessary to obtain detailed information on the type of

acquisition) with the acquisitions identified by a longitudinal analysis of the individual

Working paper 9

3

variable “citizenship” in the population register. The database at the end of this step, therefore,

consists of all the individuals who have acquired the citizenship included those who are not

resident anymore.

5. In a second step, in order to estimate the number of the new Italian citizens (stock), the data

on the acquisitions of citizenship were integrated with that from the new micro-demographic

accounting information system (ANVIS). The integration between the micro-demographic

accounting information system and the data on the acquisitions of citizenship makes it possible

to identify the foreign resident population at birth and to observe whether or not these

individuals have acquired citizenship over time, have died, emigrated abroad, or have moved

on the Italian territory.

6. In this paper two regression models are used in order to study the propensity to acquire the

Italian citizenship and to migrate abroad. The first analysis is conducted through a longitudinal

approach. The models are described in the specific paragraphs.

III. The characteristics of new Italian citizens

7. At the beginning of 2020, new citizens residing in Italy were over one and a half million

(foreigners were about 5 million) and represent 2.5% of the total population [Istat, 2021; Istat,

2022]. They showed a significant increase in the last decade. In fact, in October 2011 (census

date), they did not reach 700 thousand people and at the previous census (in 2001) they were

less than 300 thousand.

8. People of Albanian and Moroccan origin are the most numerous, followed by Romanians,

Brazilians, Indians, Argentines, Peruvians, Tunisians, French and Macedonians.

9. These first 10 citizenships of origin cover only half of the new citizens living in Italy: they

represent an extremely complex and heterogeneous universe. It is to consider that the

estimations do not include only the immigrants and their children, but also the relatives and

descendants of Italian emigrants abroad (many from Brazil and Argentina) who have settled

in Italy and have applied for citizenship (Table 1). It should also be emphasized that some

citizenships of origin that are particularly important among foreigners, lose relevance in the

ranking of new citizens. At the basis of this evidence there are different reasons among which

the lesser interest in acquiring an Italian passport for the EU citizens (Romanians) or the

greater constraints imposed by legislation of some countries of origin (Chinese citizens).

10. With regard to demographic characteristics, in 56% of cases the new citizens are female, the

average age is less than 40 years (36.5 for men and 41.7 for women) with a share of under 20

closed to 22%, on the opposite side those over 60 who do not reach 15%. The new citizens

show an age structure between that of foreigners and that of Italians from birth (Fig.1). A

population therefore not negligible in terms of number and which could present interesting

peculiarities from the point of view of behaviours.

Working paper 9

4

Table 1 New citizens distinguished according to the first 20 previous citizenships and some

characteristics

Former country

of citizenship

V.a.

(thousands)

% by

citizenship

Acquisit.

x 100 foreig.

% acquis.

< 2012

% by

marriage

% born

in Italy

Albania 215,6 14,2 50,1 16,0 12,4 29,9

Marocco 199,4 13,1 47,6 19,7 15,7 37,2

Romania 92,4 6,1 7,9 34,0 31,5 14,9

Brazil 58,7 3,9 116,0 50,0 25,1 1,7

India 44,4 2,9 28,5 17,9 8,8 30,4

Argentina 39,1 2,6 391,8 85,8 20,7 1,2

Perù 37,5 2,5 39,4 31,1 24,3 18,6

Tunisia 37,1 2,4 38,4 31,2 17,3 39,5

France 33,3 2,2 105,5 97,3 34,9 2,4

North Macedonia 28,9 1,9 49,2 10,3 9,2 34,1

Ukraine 28,6 1,9 12,1 47,5 42,5 5,5

Germany 27,6 1,8 74,0 96,5 39,8 4,6

Russia (Fed.) 27,3 1,8 66,7 66,2 44,8 2,1

Egypt 27,1 1,8 20,3 39,5 21,2 36,2

Senegal 26,4 1,7 24,3 8,5 10,6 32,7

Moldova 25,5 1,7 18,1 19,4 31,6 13,1

Pakistan 25,5 1,7 20,7 5,4 7,7 33,2

Poland 24,2 1,6 26,7 67,0 53,7 8,9

Ecuador 23,2 1,5 30,5 21,9 24,6 19,6

Philippines 21,1 1,4 12,7 29,2 20,7 46,5

Other countries 474,1 31,3 31,0 56,5 29,9 18,1

TOTAL 1.516,6 100,0 29,1 40,0 23,9 22,1

Source: Istat, 2021

Figure 2 Demographic structure of Italians from birth, foreigners, and new citizens. Italy, beginning 2020

Italians from birth Foreigners New citizens

Males Females Males Females Males Females

Source: Istat 2021

Working paper 9

5

IV. The propensity to acquire the citizenship

11. Using a regression model it has been possible to measure the propensity to acquire the Italian

citizenship on the basis of different individual characteristics The citizenship of origin - even

in presence of the same other characteristics such as age, educational qualification, sex, access

to dual citizenship, etc. - has a very strong influence on the propensity to acquire citizenship.

It is worth remembering that citizenship summarizes the characteristics of the migration

model.

12. In order to conduct the analysis on a group of foreigners with the same "risk" to acquire the

citizenship, and considering that one determining factor for becoming Italian is the duration

of residence in Italy, it was decided to apply the logistic regression model to the cohort of

foreigners (aged over 14 years) who entered Italy in 2002 and still present in the 2011 census;

it is a total of almost 155,000 foreigners, coming from 179 countries. The logistic regression

model used has as a dichotomous dependent variable "citizenship acquired / citizenship not

acquired" and considers as predictors the following 13 variables relating to demographic and

social characteristics: 1) sex (females vs males); 2) age groups (at the census: 15-24, 25-34,

35-44 years vs 45 years and over); 3) type of family (at the census: couple without children,

couple with children, other vs single-member family); 4) educational level (at the census:

middle school, diploma of secondary school or degree vs primary school or no license); 5)

country of citizenship at birth (Romania, Ukraine, Morocco, Moldova, China, India, Other vs

Albania); 6) dual citizenship in the country of origin (recognised vs not recognised); 7) non-

EU membership (non-EU citizen vs EU citizen); 8) parents born in Italy (at least one vs none);

9) presence in Italy on 1 January 2020 (yes vs no); 10) type of presence (continuous vs

discontinuous); 11) interprovincial mobility (no vs at least one interprovincial migration); 12)

place of residence (at the census: North-West, North-East. Center vs South); 13) Working

condition (at the census: employed, housewife, other condition vs unemployed).

13. The caveats is that in the case of the variables referring to the Census and which over time

may have undergone undetectable changes such as the education, employment and family

conditions.

14. The regression model was performed with a variable selection technique called backward

elimination.

15. The results show that at the two opposite extremes are collocated the Indians with the largest

propensity to become Italian and the Chinese with the least (Table 2). As it was imaginable,

foreigners from non-EU countries have a greater willing to acquire citizenship than EU

citizens. People from countries that recognize dual citizenship are more inclined to become

Italian than those who come from countries that do not recognize this option. From the point

of view of individual characteristics, women and younger people show a greater inclination to

become Italian citizens than men and people aged 45 or older. Furthermore, a higher level of

education is associated with a greater propensity to acquire citizenship, as well as having a

job. With regard to family conditions, those who live in couples and, in particular, in couples

with children, have a greater inclination to apply for citizenship than foreigners that live alone.

16. People residing in the northern regions, particularly in the North-east, acquire more frequently

an Italian passport than foreigners residing in the South of Italy. But it is among the residents

of Central Italy that the propensity is lowest. In the South, acquisitions by descent play an

import role in rising the number of acquisitions of citizenship.

Working paper 9

6

Table 2 Results of the logistic regression model on the probability to become Italian citizen for the cohort of

foreigners over 14 years who entered Italy in 2002 (point estimation and range of the confidence interval)

Point estimation Range 95%

Centre vs South 0,948 0,904 0,994

North-east vs South 1,358 1,298 1,420

North-west vs South 1,082 1,034 1,131

Other typology vs one person 1,862 1,776 1,953

couple with children vs one person 2,594 2,484 2,709

Couple without children vs one person 2,775 2,637 2,920

Other condition vs not employed 1,231 1,165 1,301

Housewife vs Not employed 1,274 1,209 1,341

Employed vs Not employed 1,414 1,355 1,476

secondary school/degree vs primary school or nothing 1,976 1,892 2,063

middle school vs primary school or nothing 1,372 1,313 1,432

at least one parent born in Italy: Yes vs No 9,914 8,936 10,998

15-24 years vs 45 years and more 1,921 1,830 2,017

25-34 years vs 45 years and more 1,323 1,279 1,369

35-44 years vs 45 years and more 1,329 1,283 1,376

Interprovincial mobility: Yes vs No 1,242 1,200 1,285

Continuative presence in Italy:Yes vs No 1,436 1,296 1,591

Still present 1 gen 2020: Yes vs No 1,383 1,334 1,433

Eu citizen: Yes vs No 3,836 3,618 4,067

multiple citizenship in the country of origin: Yes vs No 1,350 1,296 1,407

Other countries vs Albania 0,961 0,924 1,000

Ukraine vs Albania 0,365 0,339 0,392

Romania vs Albania 0,735 0,684 0,789

Moldova vs Albania 0,675 0,635 0,717

Morocco vs Albania 1,234 1,174 1,296

India vs Albania 2,099 1,942 2,269

China vs Albania 0,043 0,036 0,051

Female vs male 1,538 1,496 1,580

a) All variables are significant (limit: 5%).

Source: Istat data analysed in Strozza, Conti, Tucci, 2021.

V. Acquisition of citizenship and international mobility

17. The new statistical system implemented by Istat makes it possible to measure this population

of new Italians and to study its main demographic and social characteristics. In this work we

want to take a further step forward, comparing the recent international migration of foreigners

and new Italians with a longitudinal approach. The basic question is if the acquisition of

citizenship is still today an indicator of stability in Italy, as often indicated in the literature.

Some scholars have highlighted how recently an important share of Italians who emigrate is

made up of people born abroad [Bonifazi 2018; Strozza and Tucci 2018]. It is therefore natural

to ask whether and how people who have acquired citizenship contribute to this phenomenon.

It must be considered that freedom of movement within the European Union changes the

Working paper 9

7

perspective and meaning of the acquisition of citizenship. In the European context, in which

national borders do not constitute a barrier to travel between EU countries, the acquisition of

citizenship of a Member State is increasingly taking shape of an access to European

citizenship. It may therefore be interesting to observe whether in the years following the

economic crisis of 2008, the acquisition of Italian citizenship represented for some new

Italians a factor in moving abroad, probably in countries with a better economic situation.

18. The data of the 2011 census, linked to those of the acquisitions of citizenship that occurred

after the census date and up to 2019, show that 856 thousand among the 4 million and 28

thousand foreigners residing as of 9 October 2011, have acquired the Italian citizenship.

Therefore, it will be possible to observe the propensity to leave Italy by the members of the

following three specific resident population groups: Italians by acquisition at the 2011 Census,

foreigners who acquired citizenship after the 2011 census and those who have remained

foreigners until 2020; in addition, the model considers also the reason at the basis of the

acquisition of citizenship.

19. Non-Eu adult citizens belonging to these population groups are observed over eight years

(from the date of the census to the end of 2019). The units of analysis are all adults with a

foreign citizenship at birth of a non-EU country, resident at the 2011 census date. A logistic

regression model has been used to evaluate the relationship between the probability of leaving

Italy and the citizenship status by comparing the behaviour of foreigners and new citizens.

Migration choices, as it is well known, change on the basis of individual and family

characteristics. A multiplicity of economic, social and cultural, subjective and contextual

factors generate complex projects of territorial mobility. The information collected at the 2011

census makes it possible to take into account several characteristics that could be related to

the propensity to leave the country of both foreigners and those who have acquired Italian

citizenship.

20. A total set of nine independent variables has been considered: 1. sex (women vs men); 2. age

classes (at the 2011 census date: 18-24, 25-34, 35-44 years vs 45 years and over); 3. type of

family (at the 2011 census date: single-family, couple with children, other vs couple without

children); 4. Level of education (at the 2011 census date: secondary license, diploma or degree

vs. no license or primary school); 5. country of citizenship at birth (Albania, Moldova, Ukraine,

Morocco, Tunisia, Philippines, India, Ecuador, Peru, Other vs China); 6. country of birth (Italy

vs abroad); 7. acquisition of Italian citizenship (before the census by marriage, before the census

for another reason, after the census by marriage, after the census for another reason vs foreigner);

8. place of the residence (at the census: North-West, North-East, Centre vs South); 9. working

condition (at the 2011 census date: unemployed, housewife, other condition vs. employed). A

backward elimination variable selection technique was used and all the variables of the initial

model were significant and used to estimate parameters and odds ratios.

21. According to the results of the logistic regression model, males show a higher propensity to

emigrate (Table 3). The age groups in which the propensity to move is greater are those of young

adults, people who were 25-34 years old at the 2011 census date. Moroccans, Indians and

Tunisians turn out to be quite mobile, while Filipinos, Albanians and Peruvians are the most

stable foreign communities in Italy. As widely highlighted in the literature, those who already

have a migratory experience show a greater propensity to move: those born abroad, in other

words immigrants, leave Italy more frequently than so-called natives. The economic and family

conditions are also aspects that are not secondary at all. In fact, those who are employed at the

time of the census have a lower propensity to emigrate abroad and the children, as well as the

couple, are confirmed as stabilizing factors. As regards the education, those with a diploma or a

degree do not show a slight different propensity than those with a lower level of education. The

Working paper 9

8

proposed analysis actually confirms that the acquisition of citizenship is an indicator of stability

in the area. As a matter of fact, those who had already acquired Italian citizenship, show a lower

propensity to emigrate than those who remained a foreigner. However, a change in attitude could

be glimpsed over time. In fact, those who acquired citizenship after the census have a lower

inclination to emigrate than foreigners, but a greater propensity than those who became Italian

before the census survey, both in the case of acquisition by marriage and for other reasons. This

is probably a sign that the acquisition of citizenship, in a context such as the European one in

which freedom of movement is guaranteed to passport holders from one of the EU states, is

taking on a different meaning, broader than in the past, and that international migrations are

often less definitive than one would like to believe.

Table 3 Results of the logistic regression model on the probability to emigrate abroad between 2012 and 2019 for

non-Eu born foreign adult residents at the 2011 Census (point estimation and range of the confidence interval) Variables(a) / modalities Point estimation Range 95% min. Max

Sex

- Female (ref. Male) 0,760 0,753 0,767 Age classes (ref: 45 years and more)

- 18-24 years 0,941 0,929 0,954

- 25-34 years 1,129 1,118 1,141 - 35-44 years 1,060 1,050 1,071

Type of family (ref. couple without children)

- Couple with children 0,930 0,919 0,942

- One person 1,168 1,151 1,185

- Others 1,051 1,037 1,066 Level of education (ref. primary school or nothing)

- middle school diploma 0,982 0,971 0,993

- Secondary school diploma or degree 1,002 0,991 1,013 Country of citizenship at birth (ref. China)

- Albania 0,613 0,601 0,625

- Ukraine 0,915 0,895 0,936 - Morocco 1,173 1,151 1,196

- Moldova 0,908 0,886 0,930

- Tunisia 1,332 1,297 1,368 - India 1,319 1,288 1,351

- Philippine 0,478 0,464 0,493

- Peru 0,741 0,720 0,762 - Ecuador 0,928 0,901 0,955

- Others 1,387 1,364 1,411

Country of birth: Italy (ref. Abroad) 0,894 0,862 0,929 Place of residence (ref. South and Isles)

- North-West 1,367 1,349 1,385

- North-East 1,578 1,557 1,599 - Centre 1,386 1,366 1,405

Working conditions (ref. Employed)

- Not employed 1,468 1,450 1,486 - housewife 1,559 1,540 1,578

- Others 1,774 1,755 1,793

Acquisition of Italian citizenship (ref. Not acquired) - Acquired before Census for marriage 0,381 0,372 0,389

- Acquired before Census for other reasons 0,535 0,527 0,543

- Acquired after the Census for marriage 0,762 0,749 0,777

- Acquired after the Census for other reasons 0,777 0,768 0,786

(a) All variables are significant (limit: 5%).

Source: Istat data analysed in Strozza, Conti, Tucci, 2021.

22. A second migration cannot be considered exclusively as the conclusion of a failed experience,

but can be seen as a second or further phase of a complex process. Especially in a context in

which the so-called circular migrations are also spreading and in which the citizenship of a

European country becomes the "passport" to other destinations. This also explains why

Working paper 9

9

residents of the northern regions, particularly those of the North-east, have the highest

propensity to leave the country. It might seem counterintuitive given that these are the

territories where the level of integration should be higher. However, these are also areas where

the lower distance with other European countries and the absence of a border for those who

have obtained an Italian passport favours emigration.

23. A second migration cannot be considered exclusively as the conclusion of a failed experience,

but can be seen as a second or further phase of a complex process. Especially in a context in

which the so-called circular migrations are also spreading and in which the citizenship of a

European country becomes the "passport" to other destinations. This also explains why

residents of the northern regions, particularly those of the North-east, have the highest

propensity to leave the country. It might seem counterintuitive given that these are the

territories where the level of integration should be higher. However, these are also areas where

the lower distance with other European countries and the absence of a border for those who

have obtained an Italian passport favours emigration.

VI. Concluding remarks

24. At the end of analysis, we would like to propose some general reflection and discussion points:

25. Integrated and longitudinal database allows more reliable and comprehensive analysis for

monitoring the demographic and social dynamics regarding the population with a foreign

background. The case of “new Italian citizens” is emblematic and it shows how the integration

of data coming from administrative sources is crucial to provide new information about the

increasing complexity of migration phenomenon and integration process of foreigner citizens.

26. From a statistical point of view, should be stressed the importance of distinguishing the new

citizens from the nationals at birth to monitor the integration processes of those who have

acquired the citizenship and have a realistic picture of the population and its dynamics. This

issue draws attention to the need to define an adequate target population that can be monitored

in time and space. It has already been pointed out that it is not at all appropriate to identify

immigrant populations on the basis of the legal definition of citizenship [Haug et al. 2002]. In

fact, if the integration process is monitored only for people with foreign citizenship, the

resulting picture may be misleading. The example of international emigration from Italy

clearly points out the importance of considering the demographic dynamics of the “new

Italians”.

27. The analysis points out how the acquisition of citizenship in the European context is changing

its meaning and it could be useful a discussion about the use of “acquisition of citizenship” as

an indicator of definitive settlement in a specific country. In general, we have to reflect about

the fact that some extremely efficient indicators in the past could have partially lost their

explanatory capacity or - in any case - have partly changed their meaning.

28. In general, the research projects carried out underline the importance to exploit administrative

data and also the need to strengthen the cooperation between the National Statistical Institute,

other administrative bodies and the Universities in order to improve the availability and the

quality of data.

VII. References

Bonifazi, C., 2018, Da dove si parte, dove si va, in «Viaggio tra gli italiani all'estero. Racconto

di un paese altrove», Rivista Il Mulino, 6/2018, pp. 49-57

Working paper 9

10

Bonifazi, C., Conti, C., Ghio D. e Rottino F., Strozza, S., 2013, Cittadinanza attiva

[Active Citizenship], in Ministero dell’Interno e ISTAT (eds.), Integrazione. Conoscere,

Misurare, Valutare [Integration. Knowing, Measuring, Evaluating], Rome, pp. 103-120

Haug W., Compton P., Courbage Y., (editors), 2002, The demographic Characteristics of

Immigrant Population, Strasbourg Cedex, Council of Europe Publishing.

Istat, Cittadini non comunitari in Italia, anni 2020-2021, 2021

https://www.istat.it/it/files//2021/10/Cittadini-non-comunitari_2020_2021.pdf

Istat, Rapporto Annuale 2022. La situazione nel Paese, 2022b

https://www.istat.it/storage/rapporto-annuale/2022/Rapporto_Annuale_2022.pdf

Strozza S., Conti C., Tucci E., 2021, Nuovi cittadini. Diventare italiani nell’era della

globalizzazione. Bologna, Il Mulino.

Strozza, S. e Tucci, E., 2018, I nuovi caratteri dell'emigrazione italiana, in «Viaggio tra gli

italiani all'estero. Racconto di un paese altrove», Rivista Il Mulino, 6/2018, pp. 41-48

  • I. Introduction
  • II. Data and record linkages
  • III. The characteristics of new Italian citizens
  • IV. The propensity to acquire the citizenship
  • V. Acquisition of citizenship and international mobility
  • VI. Concluding remarks
  • VII. References
Russian

*Подготовили Чинция Конти (Истат), Сальваторе Строцца (Неаполитанский университет имени Фридриха II) и Энрико Туччи (Истат) ПРИМЕЧАНИЕ: Обозначения в настоящем документе не подразумевают выражения какого-либо мнения Секретариата Организации Объединенных Наций в отношении юридического положения любой страны, территории, города или края или их властей или в отношении делимитации ее границ.

Европейская экономическая комиссия Конференция европейских статистиков Группа экспертов по статистике миграции Женева, Швейцария, 26-28 октября 2022 года Пункт A предварительной повестки дня Положительные изменения в использовании административных данных для статистики миграции

Новые граждане Италии: численность, характеристики и поведение

Записка Итальянского национального института статистики (Истат)*

Аннотация

После первой попытки, предпринятой в июне 2019 года, исследователи из Итальянского национального института статистики (ИСТАТ) в сотрудничестве с Неаполитанским университетом имени Фридриха II внедрили новую методологию оценки численности, характеристик и демографического поведения постоянного населения страны, получившего итальянское гражданство. В статье описываются характеристики новых граждан (происхождение, возраст, пол, место жительства), анализируются различия в отношении к получению гражданства наиболее значительными зарубежными сообществами и исследуются причины выбора того или иного варианта. Кроме того, в статье акцентируется внимание на одном важном аспекте демографического поведения: эмиграции иностранцев и лиц, недавно получивших итальянское гражданство. Что касается международной миграции, получение гражданства обычно рассматривается как показатель оседлости, и, что также верно в случае Италии, лица, недавно получившие гражданство демонстрируют более низкую склонность к эмиграции по сравнению с теми, кто не получил гражданства. Тем не менее, кажется, что в последнее время поведение начало изменяться, поскольку многие новые граждане в отличие от

Рабочий документ 9

Distr.: General 26 октября 2022 г. 13:51:49 Русский

Рабочий документ 9

2

прошлых лет, по всей видимости, более заинтересованы в возможности перемещения в пределах Европейского союза.

I. Введение

1. В Италии в течение последнего десятилетия общественное обсуждение вопросов миграции было в основном посвящено чрезвычайной ситуации, связанной с вновь прибывающими по морю мигрантами. Пока вопрос о соискателях убежища был ключевым в политических дебатах, вопросы, касающиеся длительного пребывания иностранцев и процесса интеграции, были отодвинуты на задний план. Однако с годами значительно выросла численность населения иностранного происхождения, постоянно проживающего в Италии. Население с миграционным прошлым стало стабильной частью итальянского общества. На самом деле, многие люди иностранного происхождения стали итальянцами, особенно те, кто проживает в стране долгое время. Несмотря на их важную роль как с социальной, экономической, так и с демографической точки зрения, о «новых итальянцах» было известно немного, и информация была фрагментарной. В 2021 году Итальянский национальный институт статистики (ИСТАТ), объединив различные источники данных, предоставил новые данные об этой целевой группе. Эта новая информация позволяет нам: 1) дать количественную оценку жителей Италии, получивших итальянское гражданство в определенный момент времени, 2) изучить их основные социально-демографические характеристики, 3) проследить некоторые черты их поведения в течение определенного периода времени.

2. Оценки, представленные в данной статье, являются результатом комплексной работы, основанной на деятельности двух исследовательских проектов ИСТАТ. Первый проект «Прием, интеграция и гражданство: новые подходы к анализу путей и моделей миграции» имел целью предоставить адекватные инструменты управления все более сложными явлениями, такими как присутствие иностранцев и интеграция иммигрантов. Проект, следуя логике наблюдения в течение длительного времени и наблюдения за несколькими измерениями, направлен на реконструкцию различных путей миграции и интеграции, по которым проходят разные когорты мигрантов, уделяя особое внимание вопросу получения гражданства. Для выполнения этих задач в рамках проекта рассматриваются достижения в области интеграции административных данных и информации из различных статистических источников. В ходе работы оказалось очень полезным объединить результаты анализа с результатами другого проекта «Измерение итальянской эмиграции посредством интеграции и анализа административных данных». Цель этого второго проекта состоит в том, чтобы дать оценку явления миграции, насколько это возможно, без административных процедур и в соответствии с рекомендациями Организации Объединенных Наций по статистике международной миграции. С этой целью в проекте предлагается построить систему учета всего

Рабочий документ 9

3

населения на микроуровне, которая позволит проводить длительное считывание данных и возможность отслеживать перемещения людей с течением времени.

3. Сотрудничество между двумя исследовательскими группами при поддержке экспертов Неаполитанского университета имени Фридриха II позволило углубить анализ аспектов, связанных с получением гражданства, в более широком демографическом контексте, когда появилась возможность наблюдать за лицами, которые становятся итальянскими гражданами, в течение длительного времени и сравнивать их поведение с поведением иностранцев и итальянцев по рождению.

II. Связи между данными и записями

4. Процедура оценки включает комплексное использование различных источников данных для создания единого многолетнего архива, состоящего из отдельных записей. Начиная с данных переписи населения 2011 года, первый шаг состоит в проверке и объединении данных, поступающих из Министерства внутренних дел (все еще необходимо получать подробную информацию об основаниях для предоставления гражданства), с данными о получении гражданства, полученными путем анализа индивидуальной переменной «гражданство» в регистре народонаселения в течение нескольких лет. Таким образом, база данных, к которой мы приходим в итоге, состоит из всех лиц, получивших гражданство, включая тех, кто больше не живет в стране.

5. На втором этапе, чтобы оценить количество новых итальянских граждан (численность), данные о получении гражданства были объединены с данными новой информационной системы микродемографического учета (ANVIS). Интеграция между информационной системой микродемографического учета и данными о получении гражданства позволяет идентифицировать иностранное постоянное население при рождении и наблюдать, получили ли эти лица гражданство с течением времени, умерли ли, эмигрировали ли за границу или переселились на территорию Италии.

6. В данной статье используются две регрессионные модели для изучения склонности к получению итальянского гражданства и к переезду за границу. Первый тип анализа проводится с помощью многолетнего подхода. Модели описаны в отдельных разделах.

III. Характеристики новых итальянских граждан

7. На начало 2020 года численность новых граждан, проживающих в Италии, составляла более полутора миллионов (иностранцев было около 5 млн.), и они составляли 2,5% всего населения [ИСТАТ, 2021; Истат, 2022]. Их стало намного больше за последнее десятилетие. На самом деле, в октябре 2011 года (дата переписи) их было до 700 тыс. человек, а по данным предыдущей переписи (2001 года) их было менее 300 тыс. человек.

8. Наиболее многочисленны лица албанского и марокканского происхождения, за ними следуют румыны, бразильцы, индийцы, аргентинцы, перуанцы, тунисцы, французы и македонцы.

9. На долю этих первых 10 групп происхождения приходится лишь половина всех новых граждан, проживающих в Италии: они представляют собой чрезвычайно сложную и неоднородную массу. Следует учитывать, что оценки включают не только иммигрантов и их детей, но также родственников и потомков итальянских эмигрантов за границей (многие из Бразилии и Аргентины), осевших в Италии и подавших заявление на

Рабочий документ 9

4

получение гражданства (таблица 1). Следует также подчеркнуть, что некоторые гражданства происхождения, имеющие особое значение среди иностранцев, теряют актуальность в рейтинге новых граждан. Это связано с меньшим интересом к получению итальянского паспорта для граждан ЕС (румыны) или серьезными ограничениями, налагаемыми законодательством некоторых стран происхождения (китайские граждане).

10. Что касается демографических характеристик, то в 56 % случаев новыми гражданами являются женщины, средний возраст которых составляет менее 40 лет (36,5 - мужчины и 41,7 - женщины), при этом доля лиц моложе 20 лет приближается к 22 %, причем с противоположной стороны доля лиц старше 60 лет не достигает 15%. Новые граждане демонстрируют возрастную структуру, которая находится в промежутке между иностранцами и итальянцами с рождения (Рис. 1). Таким образом, эта группа населения не является незначительной с точки зрения численности и может проявлять интересные особенности с точки зрения поведения.

Рабочий документ 9

5

Таблица 1 Новые граждане с разбивкой по предыдущему гражданству (20 самых частых стран происхождения) и некоторым характеристикам Прежняя страна гражданства

Переменная a.

(тыс.)

% по гражданству

Получение х 100 иностр.

% получ. < 2012

% по браку % рожд. в Италии

Албания 215,6 14,2 50,1 16,0 12,4 29,9 Марокко 199,4 13,1 47,6 19,7 15,7 37,2 Румыния 92,4 6,1 7,9 34,0 31,5 14,9 Бразилия 58,7 3,9 116,0 50,0 25,1 1,7 Индия 44,4 2,9 28,5 17,9 8,8 30,4 Аргентина 39,1 2,6 391,8 85,8 20,7 1,2 Перу 37,5 2,5 39,4 31,1 24,3 18,6 Тунис 37,1 2,4 38,4 31,2 17,3 39,5 Франция 33,3 2,2 105,5 97,3 34,9 2,4 Северная Македония

28,9 1,9 49,2 10,3 9,2 34,1

Украина 28,6 1,9 12,1 47,5 42,5 5,5 Германия 27,6 1,8 74,0 96,5 39,8 4,6 Россия (Федерация)

27,3 1,8 66,7 66,2 44,8 2,1

Египет 27,1 1,8 20,3 39,5 21,2 36,2 Сенегал 26,4 1,7 24,3 8,5 10,6 32,7 Молдова 25,5 1,7 18,1 19,4 31,6 13,1 Пакистан 25,5 1,7 20,7 5,4 7,7 33,2 Польша 24,2 1,6 26,7 67,0 53,7 8,9 Эквадор 23,2 1,5 30,5 21,9 24,6 19,6 Филиппины 21,1 1,4 12,7 29,2 20,7 46,5 Другие страны 474,1 31,3 31,0 56,5 29,9 18,1 ИТОГО 1516,6 100,0 29,1 40,0 23,9 22,1

Источник: Истат, 2021

Рисунок 2 Демографическая структура итальянцев по рождению, иностранцев и новых граждан. Италия, начало 2020 года

Итальянцы по рождению Иностранцы Новые граждане

Мужчины Женщины Мужчины Женщины Мужчины Женщины

Источник: Истат, 2021

Рабочий документ 9

6

IV. Склонность к получению гражданства

11. С помощью регрессионной модели удалось измерить склонность к получению итальянского гражданства на основе различных индивидуальных характеристик. Гражданство по происхождению - даже при наличии других характеристик, таких как возраст, уровень образования, пол, доступ к двойному гражданству и т.д. - очень сильно влияет на склонность к получению гражданства. Стоит помнить, что гражданство обобщает характеристики модели миграции.

12. Чтобы провести анализ группы иностранцев с одинаковым «риском» получения гражданства, и, учитывая, что одним из определяющих факторов получения итальянского гражданства является продолжительность проживания в Италии, было решено применить модель логистической регрессии к когорте иностранцев (старше 14 лет), въехавших в Италию в 2002 году и все еще присутствующих в стране по данным переписи 2011 года - в общей сложности почти 155 000 иностранцев из 179 стран. В используемой модели логистической регрессии вводится зависимая переменная «гражданство получено / гражданство не получено», а в качестве предикторов вводятся следующие 13 переменных, относящихся к демографическим и социальным характеристикам: 1) пол (женщины и мужчины); 2) возрастные группы (по переписи: 15-24, 25-34, 35-44 года по сравнению с 45 лет и старше); 3) тип семьи (при переписи: супружеская пара без детей, супружеская пара с детьми, прочее по сравнению с неполной семьей); 4) образовательный уровень (при переписи: средняя школа, диплом средней школы или степень по сравнению с начальной школой или отсутствием образования); 5) страна гражданства при рождении (Румыния, Украина, Марокко, Молдова, Китай, Индия, другая по сравнению с Албанией); 6) двойное гражданство в стране происхождения (признанное или непризнанное); 7) отсутствие гражданства ЕС (отсутствие гражданства ЕС по сравнению с гражданством ЕС); 8) родители родились в Италии (хотя бы один по сравнению с ни одним); 9) присутствие в Италии на 1 января 2020 года (да или нет); 10) тип присутствия (непрерывное или с перерывами); 11) мобильность между провинциями (отсутствие или хотя бы один переезд из одной провинции в другую); 12) место жительства (при переписи: северо-запад, северо- восток, центр по сравнению с югом); 13) занятость (при переписи: занятый, домохозяйка, другой тип занятости по сравнению с незанятостью).

13. Нюанс заключается в том, что в случае переменных, относящихся к переписи, они могли с течением времени претерпеть незначительные изменения, такие как образование, занятость и семейные условия.

14. Регрессионная модель была реализована с использованием метода выбора переменных, называемого обратным исключением.

15. Результаты показывают, что в двух противоположных крайних точках расположены индийцы с наибольшей склонностью к получению итальянского гражданства и китайцы с наименьшей склонностью к получению гражданства Италии (Таблица 2). Как можно было предположить, иностранцы из стран, не входящих в ЕС, имеют большее желание получить гражданство, чем граждане ЕС. Люди из стран, признающих двойное гражданство, более склонны становиться гражданами Италии, чем выходцы из стран,

Рабочий документ 9

7

где не признается двойное гражданство. С точки зрения индивидуальных характеристик женщины и молодые люди проявляют большую склонность к получению гражданства Италии, чем мужчины и люди в возрасте 45 лет и старше. Кроме того, более высокий уровень образования связан с большей склонностью к получению гражданства, а также к трудоустройству. Что касается семейного положения, то те, кто живет парами и, в частности, парами с детьми, более склонны обращаться за гражданством, чем иностранцы, живущие в одиночку.

16. Люди, проживающие в северных регионах, особенно на северо-востоке, чаще получают итальянский паспорт, чем иностранцы, проживающие на юге Италии. Но именно среди жителей Центральной Италии это происходит реже всего. На юге получение гражданства по происхождению играет важную роль в увеличении числа новых граждан.

Таблица 2 Результаты модели логистической регрессии о вероятности стать гражданином Италии для когорты иностранцев старше 14 лет, въехавших в Италию в 2002 году (точечная оценка и доверительный интервал) Точечная

оценка Интервал 95%

Центр по сравнению с югом 0 948 0 904 0 994 Северо-восток по сравнению с югом 1 358 1 298 1 420 Северо-запад по сравнению с югом 1 082 1 034 1 131 Другие типы по сравнению с 1 человеком 1 862 1 776 1 953 Пара с детьми по сравнению с 1 человеком 2 594 2 484 2 709 Пара без детей по сравнению с 1 человеком 2 775 2 637 2 920 Другое по сравнению с незанятостью 1 231 1 165 1 301 Домохозяйка по сравнению с незанятостью 1 274 1 209 1 341 Занятость по сравнению с незанятостью 1 414 1 355 1 476 Средняя школа / степень по сравнению с начальной школой или отсутствием образования 1 976 1 892 2 063 Базовая школа по сравнению с начальной школой или отсутствием образования 1 372 1 313 1 432 Не менее одного родителя, родившегося в Италии: Да по сравнению с Нет 9 914 8 936 10 998 15-24 года по сравнению с 45 или более 1 921 1 830 2 017 25-34 года по сравнению с 45 или более 1 323 1 279 1 369 35-44 года по сравнению с 45 или более 1 329 1 283 1 376 Подвижность между провинциями Да по сравнению с Нет 1 242 1 200 1 285 Постоянное присутствие в Италии: Да по сравнению с Нет 1 436 1 296 1 591 Все еще присутствуют 1 янв. 2020 года Да по сравнению с Нет 1 383 1 334 1 433 Гражданин ЕС: Да по сравнению с Нет 3 836 3 618 4 067 Несколько гражданств в стране происхождения: Да по сравнению с Нет 1 350 1 296 1 407 Прочие страны по сравнению с Албанией 0 961 0 924 1 000 Украина по сравнению с Албанией 0 365 0 339 0 392 Румыния по сравнению с Албанией 0 735 0 684 0 789 Молдова по сравнению с Албанией 0 675 0 635 0 717 Марокко по сравнению с Албанией 1 234 1 174 1 296 Индия по сравнению с Албанией 2 099 1 942 2 269 Китай по сравнению с Албанией 0 043 0 036 0 051 Жен по сравнению с Муж 1 538 1 496 1 580

Рабочий документ 9

8

a) все переменные значимы (ограничение: 5%)/ Источник: Анализ данных Истат - Strozza, Conti, Tucci, 2021.

V. Получение гражданства и международная мобильность

17. Новая статистическая система, внедренная ИСТАТом, позволяет определить численность новых итальянцев и изучить их основные демографические и социальные характеристики. В этой работе мы хотим сделать очередной шаг вперед, сравнив недавнюю международную миграцию иностранцев и новых итальянцев за длительный период времени. Основной вопрос состоит в том, является ли все еще сегодня получение гражданства показателем стабильности жизни в Италии, как это часто указывается в литературе. Некоторые ученые подчеркивают, что в последнее время большую долю итальянцев-эмигрантов составляют люди, родившиеся за границей [Bonifazi 2018; Strozza and Tucci 2018]. Таким образом возникает естественный вопрос, правда ли, что люди, получившие гражданство, являются частью этого явления, и как это происходит. Следует учитывать, что свобода передвижения в пределах Европейского союза изменяет перспективы и значение получения гражданства. В европейском контексте, когда национальные границы не являются препятствием для перемещения между странами ЕС, получение гражданства государства-члена все больше обретает форму доступа к европейскому гражданству. Поэтому может быть интересно посмотреть, было ли получение итальянского гражданства в годы после экономического кризиса 2008 года для некоторых новых граждан Италии фактором переезда за границу, скорее всего в страны с лучшей экономической ситуацией.

18. Данные переписи 2011 года, связанные с данными о получении гражданства после даты переписи и до 2019 года, показывают, что 856 тысяч из 4 миллионов 28 тысяч иностранцев, проживавших в Италии по состоянию на 9 октября 2011 года, получили итальянское гражданство. Таким образом, можно будет наблюдать склонность к выезду из Италии среди следующих трех отдельных групп постоянного населения: получившие итальянское гражданство на момент переписи 2011 года, иностранцы, получившие гражданство после переписи 2011 года, и те, кто не получал гражданства Италии до 2020 года. Кроме того, в модели также учитывается причина получения гражданства.

19. Взрослые, не являющиеся гражданами стран ЕС и принадлежащие к этим группам населения, наблюдались в течение восьми лет (с даты переписи до конца 2019 года). Единицами анализа являются все взрослые лица с иностранным гражданством при рождении в стране, не входящей в ЕС, проживавшие в Италии на дату переписи 2011 года. Модель логистической регрессии использовалась для оценки взаимосвязи между вероятностью выезда из Италии и статусом гражданства путем сравнения поведения иностранцев и новых граждан. Варианты миграции, как известно, меняются в зависимости от индивидуальных и семейных обстоятельств. Множество экономических, социально-культурных, субъективных и контекстуальных факторов порождают сложные схемы территориальной мобильности. Информация, собранная в ходе переписи 2011 года, позволяет учесть несколько характеристик, которые могут быть связаны со склонностью к выезду из страны как иностранцев, так и лиц, получивших итальянское гражданство.

20. Всего рассматривались девять независимых переменных: 1. пол (женщины по сравнению с мужчинами); 2. возрастные группы (на дату переписи 2011 года: 18-24, 25- 34, 35-44 года против 45 лет и старше); 3. тип семьи (на дату переписи 2011 года: неполная семья, пара с детьми, прочие по сравнению с парой без детей); 4. Уровень

Рабочий документ 9

9

образования (на дату переписи 2011 года: средняя школа, диплом или степень по сравнению с отсутствием диплома или начальной школой); 5. страна гражданства при рождении (Албания, Молдова, Украина, Марокко, Тунис, Филиппины, Индия, Эквадор, Перу, Другое по сравнению с Китаем); 6. страна рождения (Италия по сравнению с другой страной); 7. Получение итальянского гражданства (до переписи по браку, до переписи по другой причине, после переписи по браку, после переписи по другой причине по сравнению с иностранцем); 8. место жительства (при переписи: северо- запад, северо-восток, центр по сравнению с югом); 9. Занятость (на дату переписи 2011 года: незанятый, домохозяйка, другое по сравнению с занятостью). Был использован метод выбора переменных с обратным исключением, и все переменные исходной модели были значимыми и использовались для оценки параметров и отношения шансов.

21. По результатам моделирования логистической регрессии мужчины проявляют более высокую склонность к эмиграции (Таблица 3). К возрастным группам, в которых склонность к переезду выше, относятся молодые люди, которым на дату переписи 2011 года было 25-34 года. Достаточно мобильными оказались марокканцы, индийцы и тунисцы, а филиппинцы, албанцы и перуанцы — самыми стабильными иностранными общинами в Италии. Как широко подчеркивается в литературе, те, кто уже имеет миграционный опыт, проявляют большую склонность к переезду: те, кто родился за границей, то есть иммигранты, покидают Италию чаще, чем так называемые коренные жители. Экономические и семейные обстоятельства также являются аспектами, которые вовсе не являются второстепенными. В самом деле, работающие на момент переписи имеют меньшую склонность к эмиграции за границу, а дети, а также проживание в паре подтверждаются как стабилизирующие факторы. Что касается образования, то у лиц с дипломом или ученой степенью склонности мало чем отличаются от лиц с более низким уровнем образования. Предложенный анализ фактически подтверждает, что получение гражданства является показателем стабильности проживания на определенной территории. На самом деле те, кто уже получил итальянское гражданство, проявляют меньшую склонность к эмиграции, чем те, кто остался иностранцем. Однако со временем можно заметить изменение отношения. На самом деле те, кто получил гражданство после переписи, менее склонны к эмиграции, чем иностранцы, но более склонны, чем те, кто стал гражданином Италии до переписи, как в случае получения гражданства в результате заключения брака, так и по другим причинам. Вероятно, это признак того, что получение гражданства в контексте Европы, где гражданам любого из государств ЕС гарантируется свобода передвижения, приобретает иной смысл, более широкий, чем в прошлом, и что международная миграция часто менее определенна, чем хотелось бы верить.

Таблица 3 Результаты применения модели логистической регрессии в отношении вероятности эмиграции в период с 2012 по 2019 год для взрослых иностранцев, не родившихся в ЕС, по данным переписи 2011 года (точечная оценка и доверительный интервал) Переменные(a) / модальности Точечная оценка Диапазон 95% мин. макс. Пол - Жен (контр Муж) 0 760 0 753 0 767

Возрастные категории (контр: 45 лет или больше) - 18-24 года 0 941 0 929 0 954 - 25-34 года 1 129 1 118 1 141 - 35-44 года 1 060 1 050 1 071 Тип семьи (контр. пара без детей) - Пара с детьми 0 930 0 919 0 942 - Одинокий 1 168 1 151 1 185

Рабочий документ 9

10

- Другие 1 051 1 037 1 066 Уровень образования (контр: начальная школа или без образования) - диплом о базовом образовании 0 982 0 971 0 993 - диплом о среднем образовании или степень 1 002 0 991 1 013 Страна гражданства при рождении (контр: Китай) - Албания 0 613 0 601 0 625 - Украина 0 915 0 895 0 936 - Марокко 1 173 1 151 1 196 - Молдова 0 908 0 886 0 930 - Тунис 1 332 1 297 1 368 - Индия 1 319 1 288 1 351 - Филиппины 0 478 0 464 0 493 - Перу 0 741 0 720 0 762 - Эквадор 0 928 0 901 0 955 - Другие 1 387 1 364 1 411 Страна рождения: Италия (контр: за границей) 0 894 0 862 0 929 Место жительства (контр: юг и острова) - Северо-запад 1 367 1 349 1 385 - Северо-восток 1 578 1 557 1 599 - центр 1 386 1 366 1 405 Занятость (контр: занятый) - не занятый 1 468 1 450 1 486 - домохозяйка 1 559 1 540 1 578 - Другие 1 774 1 755 1 793 Получение итальянского гражданства (контр: Не получено) - получено до переписи через брак 0 381 0 372 0 389 - получено до переписи по иной причине 0 535 0 527 0 543 - получено после переписи через брак 0 762 0 749 0 777 - получено после переписи по иной причине 0 777 0 768 0 786

(a) все переменные значимы (ограничение: 5%)/ Источник: Анализ данных Истат - Strozza, Conti, Tucci, 2021.

22. Вторую миграцию нельзя рассматривать исключительно как завершение неудачного опыта, ее можно рассматривать как второй или последующий этап сложного процесса. Особенно это верно в условиях распространения так называемой круговой миграции, когда гражданство европейской страны становится «паспортом» для других направлений. Это также объясняет, почему жители северных регионов, особенно северо-восточных, имеют наибольшую склонность к выезду из страны. Это может показаться нелогичным, учитывая, что это территории, где уровень интеграции должен быть выше. При этом эмиграции способствует расположение этих регионов ближе к другим европейским странам, и отсутствие границы для тех, кто получил итальянский паспорт.

23. Вторую миграцию нельзя рассматривать исключительно как завершение неудачного опыта, ее можно рассматривать как второй или последующий этап сложного процесса. Особенно это верно в условиях распространения так называемой круговой миграции, когда гражданство европейской страны становится «паспортом» для других направлений. Это также объясняет, почему жители северных регионов, особенно северо-восточных, имеют наибольшую склонность к выезду из страны. Это может показаться нелогичным, учитывая, что это территории, где уровень интеграции должен быть выше. При этом эмиграции способствует расположение этих регионов ближе к другим европейским странам, и отсутствие границы для тех, кто получил итальянский паспорт.

Рабочий документ 9

11

VI. Заключительные положения

24. В конце анализа мы хотели бы предложить некоторые общие соображения и вопросы для обсуждения:

25. Интегрированная и многолетняя база данных позволяет проводить более достоверный и всесторонний анализ для мониторинга демографической и социальной динамики в отношении населения иностранного происхождения. Случай с «новыми гражданами Италии» показателен и демонстрирует, насколько важна интеграция данных, поступающих из административных источников, для предоставления новой информации о возрастающей сложности миграции и процесса интеграции иностранных граждан.

26. С точки зрения статистики следует подчеркнуть, что для того, чтобы отслеживать процессы интеграции лиц, получивших гражданство, и иметь реалистичную картину численности населения и его динамики, важно различать тех, кто получил гражданство, от тех, кто является гражданином страны с рождения. Этот вопрос подчеркивает необходимость определения соответствующей целевой группы, которую можно отслеживать во времени и пространстве. Уже ранее отмечалось, что совершенно нецелесообразно идентифицировать иммигрантское население на основе легального определения гражданства [Haug et al. 2002]. На самом деле, если отслеживать процесс интеграции только для лиц с иностранным гражданством, итоговая картина может быть обманчивой. Пример международной эмиграции из Италии ясно указывает на важность учета демографической динамики «новых итальянцев».

27. Анализ показывает, как меняется значение получения гражданства в европейском контексте. Было бы полезно обсудить использование такого параметра как «получение гражданства» в качестве показателя окончательного обустройства в какой-то стране. В общем, приходится задуматься о том, что некоторые показатели, которые были весьма эффективными в прошлом, могли частично утратить значение как помогающие в интерпретации ситуации или, во всяком случае, частично изменить свое значение.

28. В целом проведенные исследовательские проекты подчеркивают важность использования административных данных, а также необходимость укрепления сотрудничества между Национальным статистическим институтом, другими административными органами и университетами в целях повышения доступности и качества данных.

VII. Литература

Bonifazi, C., 2018, Da dove si parte, dove si va, in «Viaggio tra gli italiani all'estero. Racconto di un paese altrove», Rivista Il Mulino, 6/2018, pp. 49-57

Bonifazi, C., Conti, C., Ghio D. e Rottino F., Strozza, S., 2013, Cittadinanza attiva [Active Citizenship], in Ministero dell’Interno e ISTAT (eds.), Integrazione. Conoscere, Misurare, Valutare [Integration. Knowing, Measuring, Evaluating], Rome, pp. 103-120

Haug W., Compton P., Courbage Y., (editors), 2002, The demographic Characteristics of Immigrant Population, Strasbourg Cedex, Council of Europe Publishing.

Istat, Cittadini non comunitari in Italia, anni 2020-2021, 2021 https://www.istat.it/it/files//2021/10/Cittadini-non-comunitari_2020_2021.pdf

Рабочий документ 9

12

Istat, Rapporto Annuale 2022. La situazione nel Paese, 2022b https://www.istat.it/storage/rapporto-annuale/2022/Rapporto_Annuale_2022.pdf

Strozza S., Conti C., Tucci E., 2021, Nuovi cittadini. Diventare italiani nell’era della globalizzazione. Bologna, Il Mulino.

Strozza, S. e Tucci, E., 2018, I nuovi caratteri dell'emigrazione italiana, in «Viaggio tra gli italiani all'estero. Racconto di un paese altrove», Rivista Il Mulino, 6/2018, pp. 41-48

  • I. Введение
  • II. Связи между данными и записями
  • III. Характеристики новых итальянских граждан
  • IV. Склонность к получению гражданства
  • V. Получение гражданства и международная мобильность
  • VI. Заключительные положения
  • VII. Литература

(Italy) Proposal for a corrigendum to UN Regulation No. 90

Languages and translations
English

Submitted by the experts from ITALY Informal document GRVA-14-17 14th GRVA, 26-30 September 2022 Provisional agenda item 10

Proposal for corrigendum of UN Regulation No. 90

(Uniform provisions concerning the approval of replacement brake lining assemblies, drum-brake linings and discs and drums for powerdriven vehicles and their trailer)

Submitted by the expert from Italy

The text reproduced below was prepared by the expert from Italy in order to amend UN Regulation No. 90. The modifications to the current text of the UN Regulation are marked bold for added text and strike through for deleted text..

I. Proposal

Par. 2.3, amend to read: 2.3 Braking surface lightening: any solution is allowed (holes, slots, wave, etc.) provided that the ratio between the vehicle kinetic energy to the mass of the disc braking surface, must be same or higher lower than the reference disc (with tolerance of -20 +20 per cent maximum).

II. Justification

While implementing Amendment 8 to R90 regulation a misprint was made. In particular, on Par. 2.3 the braking surface lightening criteria is incorrectly defined. The current definition allows to insert in the same homologation group discs that are more stressed than the reference disc. The proposed modification clearly states that the reference disc used for disc group definition shall be the one with the highest braking surface lightening with respect to the motorcycle application (so highest &#x1d463;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463;ℎ&#x1d459;&#x1d459;&#x1d463;&#x1d463; &#x1d458;&#x1d458;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d458;&#x1d458;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d458;&#x1d458;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463; &#x1d463;&#x1d463;&#x1d458;&#x1d458;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d452;&#x1d452;&#x1d452;&#x1d452;&#x1d452;&#x1d452;

&#x1d451;&#x1d451;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d451;&#x1d451;&#x1d463;&#x1d463; &#x1d44f;&#x1d44f;&#x1d452;&#x1d452;&#x1d44f;&#x1d44f;&#x1d458;&#x1d458;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d458;&#x1d458;&#x1d452;&#x1d452; &#x1d451;&#x1d451;&#x1d460;&#x1d460;&#x1d452;&#x1d452;&#x1d460;&#x1d460;&#x1d44f;&#x1d44f;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463;&#x1d463; &#x1d45a;&#x1d45a;&#x1d44f;&#x1d44f;&#x1d451;&#x1d451;&#x1d451;&#x1d451; ratio).

Market Forecast Tables 2021

These tables show forest products production and trade forecasts for 2021 and 2022.  These cover roundwood (logs, pulpwood and fuel wood), sawnwood (coniferous and non-coniferous), wood-based panels (plywood, particle board, OSB and fibreboard), pulp, paper and wood pellets.  The forecast data are provided by national correspondents and approved at the meeting of the Committee on Forests and the Forest Industry.

Languages and translations
English

UNITED NATIONS

Economic and Social Council

Committee on Forests and the Forest Industry

22-25 November 2021

TIMBER FORECASTS

PRODUCTION AND TRADE

DATA FOR 2020-2022

Table 1 – Sawn Softwood Table 2 – Sawn Hardwood (total) Table 2a – Sawn Hardwood (temperate) Table 2b – Sawn Hardwood (tropical) Table 3 – Veneer Sheets Table 4 – Plywood Table 5 – Particle Board (excluding OSB) Table 5a – Oriented Strand Board Table 6 – Fibreboard Table 6a – Hardboard Table 6b – MDF Table 6c – Other Fibreboard

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 1

Table 7 – Wood Pulp Table 8 – Paper and Paperboard Table 9 – Removals of wood in the rough Table 9a – Removals of wood in the rough (softwood) Table 9b – Removals of wood in the rough (hardwood) Table 10 – Softwood logs Table 11 – Hardwood logs Table 11a – Hardwood logs (temperate) Table 11b – Hardwood logs (tropical) Table 12 – Pulpwood Table 12a – Pulpwood (softwood) Table 12b – Pulpwood (hardwood) Table 12c – Wood Residues, Chips and Particles Table 13 – Wood Pellets Table 14 – Europe: Summary of Market Forecast Table 15 – North America: Summary of Market Forecast Table 16 – Russian Federation: Summary of Market Forecast Table 17 - Europe: Trade in forest products by main product groups, 1979-81 and 1999-2001 (average) and 2016 to 2020 Table 18 - Europe: Apparent consumption of selected forest products, 1979-81 and 1999-2001 (average), 2016 to 2020, and forecasts for 2021 and 2022 Table 19 - United States: Apparent consumption and imports of selected forest products 1979-81 and 1999-2001 (average), 2016 to 2020, and forecasts for 2021 and 2022

Data as of November 26, 2021.

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 2

Notes Data are shown only for countries providing forecasts. Sub-regional totals thus reflect only the reporting countries of the subregion. Austrian removals data do not include trees outside the forest. Wood chip trade includes recovered post-consumer wood. German estimates of removals for 2021 and 2022 are highly sensitive to assumptions of beetle damage and drought, and significant inventory swings. Actual consumption in 2021 is higher than indicated due to use of stocks built up in 2018-2020. Actual consumption of pellets in 2020 should be approximately 300,000 mt less than the indicated figure as this amount was stored by new market participants. Italy MDF/HDF production data include only MDF. Montenegro removal figures are from Directorate of Forests, other figures are based on Statistical Office information. Slovenia trade figures are lower than actual as they do not include estimates for non-recorded trade with other EU countries. Polish trade data exclude non-reporters (estimated at 1-3% of total). Residues exclude recovered wood. Polish sawnwood data exclude shop lumber. Wood pulp production is in metric tonnes, not air-dried, and excludes recovered fibre pulp. Wood pellets production data includes briquettes and non-wood based material. United Kingdom production figures for OSB and wood pulp are secretariat estimates. Data on wood chips and residues for Turkey include those from secondary processing. For tables 1-13, data in italics are secretariat estimates or repeated data. All other data are from national sources and are of course estimates for the current and future year. Countries with nil, missing or confidential data for all years on a table are not shown. Consumption figures are the sum of production and national imports minus national exports. Softwood = coniferous, hardwood = non-coniferous.

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 3

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 6 165 6 650 6 700 10 339 10 800 11 300 1 777 1 950 1 600 5 951 6 100 6 200 Autriche Bosnia-Herzegovina 226 189 204 810 779 812 7 10 12 590 600 620 Bosnie-Herzegovine Cyprus 29 31 31 1 1 1 28 30 30 0 0 0 Chypre Czech Republic 2 343 1 875 1 924 5 213 5 015 5 144 483 460 480 3 352 3 600 3 700 République tchèque Estonia 2 073 2 420 2 420 1 700 1 700 1 700 1 364 1 720 1 720 991 1 000 1 000 Estonie Finland 3 252 3 280 3 280 10 880 12 000 12 200 569 480 480 8 198 9 200 9 400 Finlande France 8 187 8 492 8 400 6 798 7 000 7 000 2 437 2 484 2 400 1 048 992 1 000 France Germany 20 630 22 300 22 500 25 216 27 000 27 000 5 519 6 300 6 000 10 105 11 000 10 500 Allemagne Hungary 910 858 858 120 134 134 796 768 768 7 44 44 Hongrie Ireland 492 937 997 1 012 1 312 1 397 310 375 400 830 750 800 Irlande Italy 3 714 4 412 4 412 274 342 342 3 740 4 282 4 282 300 213 213 Italie Latvia 1 383 1 600 1 300 3 311 3 000 3 000 1 106 1 600 1 300 3 034 3 000 3 000 Lettonie Luxembourg 54 54 54 39 39 39 27 27 27 12 12 12 Luxembourg Malta 7 6 7 0 0 0 7 6 7 0 0 0 Malte Montenegro 32 32 32 129 129 129 9 9 9 106 106 106 Monténégro Netherlands 2 631 2 520 2 600 95 100 100 3 132 2 900 3 000 596 480 500 Pays-Bas North Macedonia 24 24 24 2 2 2 23 23 23 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 4 460 4 550 4 600 4 181 4 300 4 400 1 237 1 250 1 300 958 1 000 1 100 Pologne Portugal 770 770 780 874 880 890 133 120 130 237 230 240 Portugal Serbia 401 438 453 112 130 135 291 310 320 2 2 2 Serbie Slovakia 576 650 700 1 182 1 000 1 050 352 400 400 959 750 750 Slovaquie Slovenia 704 392 439 877 717 729 657 670 690 830 995 980 Slovénie Spain 2 436 3 446 3 712 1 813 2 773 2 940 829 977 1 044 206 304 272 Espagne Sweden 5 123 6 300 6 300 18 500 18 900 18 800 599 500 400 13 976 13 100 12 900 Suède Switzerland 1 216 1 245 1 275 1 120 1 150 1 180 293 280 275 197 185 180 Suisse Turkey 6 337 6 396 6 396 6 091 6 150 6 150 380 380 380 134 134 134 Turquie United Kingdom 9 772 10 769 11 137 3 302 3 633 3 633 6 677 7 345 7 712 208 208 208 Royaume-Uni Total Europe 83 947 90 637 91 535 103 993 108 986 110 207 32 780 35 655 35 188 52 826 54 004 53 861 Total Europe Armenia 182 182 182 0 0 0 182 182 182 0 0 0 Arménie Moldova 221 221 221 2 2 2 219 219 219 0 0 0 Moldova Russia 9 127 10 145 11 250 38 918 40 086 42 090 42 42 42 29 833 29 982 30 882 Russie Total EECCA 9 530 10 549 11 653 38 920 40 088 42 092 444 444 444 29 833 29 983 30 882 Total EOCAC Canada a 13 784 20 386 22 353 39 397 42 849 44 890 631 645 704 26 243 23 108 23 241 Canada a

United States a 86 118 87 846 88 690 62 446 63 831 64 874 25 631 26 033 25 875 1 959 2 019 2 059 Etats-Unis a

Total North America 99 902 108 231 111 043 101 843 106 680 109 764 26 261 26 678 26 579 28 202 25 127 25 300 Total Amérique du Nord a converted from nominal to actual size using factor of 0.72 a convertis du dimension nominale au véritable avec une facteur du 0.72

Production Imports - Importations

TABLE 1

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

SAWN SOFTWOOD SCIAGES CONIFERES

1000 m3 Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Exports - ExportationsCountry

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 4

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 273 285 295 237 265 275 165 170 180 129 150 160 Autriche Bosnia-Herzegovina 1 224 1 190 1 230 1 350 1 320 1 360 129 120 130 256 250 260 Bosnie-Herzegovine Cyprus 7 9 9 0 0 0 7 9 9 0 0 0 Chypre Czech Republic 388 385 387 145 145 146 288 290 292 45 50 51 République tchèque Estonia 131 180 180 100 100 100 146 180 180 115 100 100 Estonie Finland 47 42 42 36 36 36 31 31 31 20 25 25 Finlande France 1 143 1 183 1 240 1 336 1 400 1 450 276 281 290 469 499 500 France Germany 660 642 640 962 1 010 1 000 379 416 400 681 784 760 Allemagne Hungary 53 215 215 280 334 334 49 81 81 276 201 201 Hongrie Ireland 29 41 42 2 8 9 29 35 35 3 2 2 Irlande Italy 986 1 259 1 259 612 826 826 521 631 631 147 197 197 Italie Latvia 174 160 200 588 650 600 45 70 50 459 560 450 Lettonie Luxembourg 57 57 57 39 39 39 40 40 40 22 22 22 Luxembourg Malta 7 6 7 0 0 0 7 6 7 0 0 0 Malte Montenegro -23 -23 -23 2 2 2 3 3 3 29 29 29 Monténégro Netherlands 347 328 333 54 51 51 380 357 362 87 80 80 Pays-Bas North Macedonia 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Macédoine du Nord Poland 515 540 550 486 510 530 250 280 300 221 250 280 Pologne Portugal 223 219 210 148 149 150 96 100 100 22 30 40 Portugal Serbia 141 155 170 358 375 390 91 95 100 308 315 320 Serbie Slovakia 389 400 425 340 350 400 165 150 150 116 100 125 Slovaquie Slovenia 121 136 136 125 141 141 98 100 100 102 105 105 Slovénie Spain 545 609 693 487 523 544 109 113 178 51 27 29 Espagne Sweden 106 118 103 100 120 110 44 38 30 37 40 37 Suède Switzerland 74 80 85 50 55 60 44 40 40 20 15 15 Suisse Turkey 2 599 2 562 2 562 2 837 2 800 2 800 71 71 71 309 309 309 Turquie United Kingdom 555 555 555 37 37 37 541 541 541 23 23 23 Royaume-Un Total Europe 10 775 11 339 11 607 10 717 11 252 11 395 4 008 4 254 4 336 3 950 4 167 4 124 Total Europe Armenia 2 2 2 0 0 0 2 2 2 1 1 1 Arménie Moldova 12 12 12 9 9 9 4 4 4 0 0 0 Moldova Russia 1 341 1 381 1 479 2 879 2 965 3 143 6 6 6 1 544 1 590 1 670 Russie Total EECCA 1 355 1 395 1 493 2 888 2 974 3 152 12 12 12 1 545 1 591 1 670 Total EOCAC Canada 1 261 1 350 1 350 997 942 855 753 880 959 489 472 464 Canada United States 13 806 14 204 14 409 16 688 16 874 17 009 630 672 692 3 511 3 342 3 293 Etats-Unis Total North America 15 067 15 554 15 759 17 685 17 816 17 864 1 383 1 552 1 651 4 000 3 814 3 757 Total Amérique du Nord

Exports - ExportationsCountry Production Imports - Importations

TABLE 2

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

SAWN HARDWOOD (total) Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

SCIAGES NON-CONIFERES (total)

1000 m3

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 5

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 269 281 291 237 265 275 161 165 175 129 149 159 Autriche Bosnia-Herzegovina 1 219 1 186 1 226 1 347 1 318 1 358 128 118 128 256 250 260 Bosnie-Herzegovine Cyprus 5 6 6 0 0 0 5 6 6 0 0 0 Chypre Czech Republic 381 379 381 145 145 146 279 281 283 43 48 48 République tchèque Estonia 129 177 177 100 100 100 141 175 175 112 98 98 Estonie Finland 45 41 41 36 36 36 26 27 27 17 22 22 Finlande France 1 007 1 042 1 101 1 325 1 387 1 437 148 150 160 466 495 496 France Germany 624 602 602 961 1 009 999 313 350 338 650 757 735 Allemagne Hungary 53 215 215 280 334 334 49 81 81 276 201 201 Hongrie Ireland 16 27 28 2 8 9 16 21 21 3 2 2 Irlande Italy 869 1 157 1 157 595 821 821 412 525 525 138 188 188 Italie Latvia 174 160 200 588 650 600 45 70 50 459 560 450 Lettonie Luxembourg 52 52 52 39 39 39 34 34 34 22 22 22 Luxembourg Malta 6 6 7 0 0 0 6 6 7 0 0 0 Malte Montenegro -23 -23 -23 2 2 2 3 3 3 29 29 29 Monténégro Netherlands 179 169 174 48 45 45 183 174 179 52 50 50 Pays-Bas North Macedonia 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 Macédoine du Nord Poland 500 524 534 483 507 527 233 262 282 216 245 275 Pologne Portugal 176 174 163 133 134 135 53 55 50 11 15 22 Portugal Serbia 138 152 167 357 374 389 89 93 98 308 315 320 Serbie Slovakia 389 397 422 340 350 400 165 147 147 116 100 125 Slovaquie Slovenia 119 135 135 125 141 141 95 98 98 102 105 105 Slovénie Spain 501 558 631 486 520 541 63 60 114 47 22 24 Espagne Sweden 105 117 102 100 120 110 42 37 29 37 40 37 Suède Switzerland 65 71 76 47 52 57 38 34 34 20 15 15 Suisse Turkey 2 563 2 526 2 526 2 832 2 795 2 795 39 39 39 308 308 308 Turquie United Kingdom 489 489 489 37 37 37 470 470 470 18 18 18 Royaume-Un Total Europe 10 051 10 623 10 882 10 650 11 195 11 338 3 239 3 486 3 557 3 838 4 057 4 013 Total Europe Armenia 2 2 2 0 0 0 2 2 2 1 1 1 Arménie Moldova 12 12 12 9 9 9 3 3 3 0 0 0 Moldova Russia 1 336 1 376 1 474 2 879 2 965 3 143 1 1 1 1 544 1 590 1 670 Russie Total EECCA 1 350 1 390 1 488 2 888 2 974 3 152 7 7 7 1 545 1 591 1 670 Total EOCAC Canada 1 242 1 350 1 354 997 942 855 728 870 950 482 462 451 Canada United States 13 691 14 076 14 275 16 688 16 874 17 009 469 500 516 3 465 3 298 3 250 Etats-Unis Total North America 14 933 15 427 15 629 17 685 17 816 17 864 1 196 1 370 1 466 3 948 3 760 3 701 Total Amérique du Nord

Exports - ExportationsCountry Production Imports - Importations

TABLE 2a

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

SAWN HARDWOOD (temperate) Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

SCIAGES NON-CONIFERES (zone tempérée)

1000 m3

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 6

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 4 4 4 0 0 0 5 5 5 1 1 1 Autriche Bosnia-Herzegovina 4 4 4 3 2 2 1 2 2 0 0 0 Bosnie-Herzegovine Bulgaria 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Bulgarie Cyprus 2 3 3 0 0 0 2 3 3 0 0 0 Chypre Czech Republic 7 6 6 0 0 0 10 9 9 2 2 3 République tchèque Estonia 2 3 3 0 0 0 5 5 5 2 2 2 Estonie Finland 1 1 1 0 0 0 4 4 4 3 3 3 Finlande France 136 141 139 11 13 13 128 131 130 3 4 4 France Germany 36 40 38 1 1 1 66 66 62 31 27 25 Allemagne Ireland 13 14 14 0 0 0 13 14 14 0 0 0 Irlande Italy 118 102 102 17 5 5 109 106 106 9 9 9 Italie Luxembourg 6 5 5 0 0 0 6 6 6 0 0 0 Luxembourg Malta 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Malte Netherlands 168 159 159 6 6 6 197 183 183 35 30 30 Pays-Bas North Macedonia 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 15 16 16 3 3 3 17 18 18 5 5 5 Pologne Portugal 47 45 47 15 15 15 43 45 50 11 15 18 Portugal Serbia 3 3 3 1 1 1 2 2 2 0 0 0 Serbie Slovakia 0 3 3 0 0 0 0 3 3 0 0 0 Slovaquie Slovenia 2 1 2 0 0 0 2 2 2 0 0 1 Slovénie Spain 44 51 62 2 3 3 46 53 64 4 5 5 Espagne Sweden 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Suède Switzerland 9 9 9 3 3 3 6 6 6 0 0 0 Suisse Turkey 36 36 36 5 5 5 32 32 32 1 1 1 Turquie United Kingdom 67 67 67 0 0 0 71 71 71 5 5 5 Royaume-Un Total Europe 724 715 725 68 57 57 769 768 779 113 110 111 Total Europe Russia 5 5 5 0 0 0 5 5 5 0 0 0 Russie Total EECCA 5 5 5 0 0 0 5 5 5 0 0 0 Total EOCAC Canada 19 0 -4 0 0 0 25 10 9 6 10 13 Canada United States 115 128 134 0 0 0 161 172 177 46 44 43 Etats-Unis Total North America 134 128 130 0 0 0 186 182 186 53 54 56 Total Amérique du Nord

TABLE 2b

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

SAWN HARDWOOD (tropical) SCIAGES NON-CONIFERES (tropicale)

1000 m3

Exports - ExportationsCountry

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Production Imports - Importations

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 7

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 45 55 55 8 8 8 55 66 66 17 19 19 Autriche Bosnia-Herzegovina 40 42 42 38 40 42 8 12 12 6 10 12 Bosnie-Herzegovine Cyprus 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Chypre Czech Republic 21 35 36 29 29 29 38 60 61 47 55 55 République tchèque Estonia 78 55 55 71 70 70 64 80 80 57 95 95 Estonie Finland 13 12 12 152 173 173 7 9 9 146 170 170 Finlande France 185 200 200 157 160 160 134 140 140 106 100 100 France Germany 150 147 141 100 100 100 104 90 82 55 43 41 Allemagne Hungary 83 85 85 35 43 43 69 69 69 21 27 27 Hongrie Ireland 4 4 4 0 0 0 5 5 5 1 1 1 Irlande Italy 254 277 277 107 107 107 174 206 206 27 36 36 Italie Latvia 120 125 125 0 0 0 148 150 150 28 25 25 Lettonie Luxembourg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Luxembourg Malta 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Malte Netherlands 18 18 18 0 0 0 30 30 30 12 12 12 Pays-Bas North Macedonia 9 9 9 0 0 0 10 10 10 1 1 1 Macédoine du Nord Poland 98 101 107 39 41 45 74 75 78 15 15 16 Pologne Portugal 2 10 5 25 45 40 48 30 35 71 65 70 Portugal Serbia 21 23 24 28 30 31 13 14 15 20 21 22 Serbie Slovakia 22 25 25 21 20 20 19 20 20 17 15 15 Slovaquie Slovenia 10 3 5 19 18 18 12 14 14 22 29 27 Slovénie Spain 142 155 176 69 106 106 106 92 119 33 42 49 Espagne Sweden 21 27 23 60 65 60 12 15 13 51 53 50 Suède Switzerland 3 3 3 0 0 0 4 4 4 1 1 1 Suisse Turkey 78 78 78 75 75 75 16 16 16 13 13 13 Turquie United Kingdom 20 20 20 0 0 0 22 22 22 2 2 2 Royaume-Un Total Europe 1 438 1 511 1 527 1 032 1 130 1 127 1 175 1 231 1 259 769 850 859 Total Europe Armenia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Arménie Moldova 15 15 15 0 0 0 15 15 15 0 0 0 Moldova Russia 1 096 1 440 1 692 1 570 1 963 2 257 13 13 13 487 535 578 Russie Total EECCA 1 111 1 455 1 707 1 570 1 963 2 257 28 28 28 487 535 578 Total EOCAC Canada 178 119 111 581 565 565 145 193 203 549 639 656 Canada United States 2 668 2 778 2 851 2 284 2 370 2 445 600 629 632 215 221 226 Etats-Unis Total North America 2 846 2 896 2 962 2 866 2 934 3 010 745 822 835 764 860 883 Total Amérique du Nord Note: Definition of veneers excludes domestic use for plywood. La définition des placages exclus la conversion directe en contreplaqué.

Production Imports - Importations

TABLE 3

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

VENEER SHEETS FEUILLES DE PLACAGE

1000 m3 Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Exports - ExportationsCountry

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 8

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 102 62 62 167 167 167 234 275 275 299 380 380 Autriche Bosnia-Herzegovina 26 25 29 28 30 32 15 12 15 16 17 18 Bosnie-Herzegovine Cyprus 17 19 19 0 0 0 17 19 19 0 0 0 Chypre Czech Republic 207 163 167 263 257 262 129 100 105 186 195 200 République tchèque Estonia 82 88 88 165 170 170 93 125 125 176 207 207 Estonie Finland 290 320 320 990 1 170 1 140 128 120 120 828 970 940 Finlande France 550 581 620 234 240 250 477 501 530 161 160 160 France Germany 1 146 840 1 000 100 100 100 1 410 1 100 1 250 363 360 350 Allemagne Hungary 265 275 275 49 58 58 375 310 310 159 93 93 Hongrie Ireland 57 55 57 0 0 0 57 55 57 0 0 0 Irlande Italy 422 528 528 265 265 265 348 464 464 191 201 201 Italie Latvia 61 45 45 318 310 310 100 95 95 357 360 360 Lettonie Luxembourg 8 8 8 0 0 0 10 10 10 2 2 2 Luxembourg Malta 10 12 14 0 0 0 10 12 14 0 0 0 Malte Montenegro 4 4 4 0 0 0 5 5 5 1 1 1 Monténégro Netherlands 546 585 585 0 0 0 635 670 670 89 85 85 Pays-Bas North Macedonia 27 27 27 0 0 0 28 28 28 1 1 1 Macédoine du Nord Poland 590 630 650 483 510 530 415 430 450 309 310 330 Pologne Portugal 195 115 122 91 0 0 118 130 140 14 15 18 Portugal Serbia 36 37 39 11 12 13 31 32 33 6 7 7 Serbie Slovakia 364 380 380 417 425 425 67 75 75 120 120 120 Slovaquie Slovenia 61 83 90 95 109 120 45 64 60 78 90 90 Slovénie Spain 449 501 483 508 580 590 147 202 200 206 281 307 Espagne Sweden 294 250 255 90 95 90 235 195 195 30 40 30 Suède Switzerland 202 209 214 7 7 7 198 205 210 3 3 3 Suisse Turkey 147 147 147 105 105 105 85 85 85 43 43 43 Turquie United Kingdom 1 280 1 280 1 280 0 0 0 1 362 1 362 1 362 83 83 83 Royaume-Un Total Europe 7 436 7 269 7 508 4 386 4 610 4 634 6 771 6 681 6 902 3 721 4 022 4 028 Total Europe Armenia 102 102 102 0 0 0 102 102 102 0 0 0 Arménie Moldova 8 8 8 3 3 3 8 8 8 3 3 3 Moldova Russia 1 215 1 443 1 509 3 999 4 599 4 829 120 126 126 2 904 3 282 3 446 Russie Total EECCA 1 325 1 554 1 619 4 003 4 602 4 832 230 236 236 2 907 3 284 3 448 Total EOCAC Canada 2 377 2 777 2 823 1 673 1 874 1 828 1 248 1 495 1 585 543 592 589 Canada United States 14 029 14 637 14 944 9 500 9 875 10 168 5 058 5 304 5 330 528 542 555 Etats-Unis Total North America 16 406 17 415 17 767 11 172 11 749 11 996 6 305 6 799 6 915 1 071 1 134 1 144 Total Amérique du Nord

TABLE 4

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

PLYWOOD CONTREPLAQUES

1000 m3

Exports - Exportations

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Country Production Imports - Importations

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 9

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 719 798 803 2 330 2 480 2 500 308 320 325 1 919 2 002 2 022 Autriche Bosnia-Herzegovina 168 164 165 12 13 12 157 153 155 1 2 2 Bosnie-Herzegovine Cyprus 43 42 42 0 0 0 43 42 42 0 0 0 Chypre Czech Republic 281 400 436 774 1 010 1 040 315 320 323 809 930 927 République tchèque Estonia 170 185 185 180 210 210 73 74 74 83 99 99 Estonie Finland 144 135 135 88 88 88 76 77 77 20 30 30 Finlande France 1 592 2 160 2 508 2 233 2 633 3 033 579 591 640 1 219 1 065 1 165 France Germany 5 789 5 660 5 815 5 556 5 550 5 575 1 903 1 660 1 840 1 670 1 550 1 600 Allemagne Hungary 319 405 405 334 355 355 326 352 352 340 302 302 Hongrie Ireland 101 114 114 0 0 0 116 130 130 16 16 16 Irlande Italy 2 743 2 716 2 716 2 568 2 568 2 568 634 780 780 459 632 632 Italie Latvia 162 160 160 396 400 400 49 50 50 283 290 290 Lettonie Luxembourg 22 22 22 0 0 0 26 26 26 4 4 4 Luxembourg Malta 10 10 10 0 0 0 10 10 10 0 0 0 Malte Montenegro 18 18 18 0 0 0 18 18 18 0 0 0 Monténégro Netherlands 376 404 404 0 0 0 456 484 484 81 80 80 Pays-Bas North Macedonia 95 95 95 0 0 0 96 96 96 1 1 1 Macédoine du Nord Poland 6 640 6 640 6 650 5 739 5 670 5 670 1 626 1 650 1 680 724 680 700 Pologne Portugal 549 647 693 700 710 720 288 365 412 438 428 439 Portugal Serbia 349 362 364 217 220 223 193 195 197 61 53 56 Serbie Slovakia 238 235 235 598 625 625 146 110 110 506 500 500 Slovaquie Slovenia 143 163 157 0 0 0 147 168 160 4 5 4 Slovénie Spain 1 586 1 566 1 544 1 783 1 847 1 855 446 616 645 643 897 956 Espagne Sweden 874 908 895 568 580 565 386 415 410 80 87 80 Suède Switzerland 262 280 300 366 380 390 126 125 130 230 225 220 Suisse Turkey 3 234 3 234 3 234 4 075 4 075 4 075 29 29 29 870 870 870 Turquie United Kingdom 2 203 2 465 2 465 1 698 1 897 1 897 590 649 649 86 81 81 Royaume-Un Total Europe 28 830 29 988 30 569 30 215 31 311 31 801 9 162 9 505 9 844 10 548 10 828 11 075 Total Europe Armenia 122 122 122 0 0 0 122 122 122 0 0 0 Arménie Moldova 93 93 93 0 0 0 93 93 93 0 0 0 Moldova Russia 5 289 6 123 6 498 6 731 7 146 7 535 299 670 789 1 741 1 692 1 825 Russie Total EECCA 5 504 6 337 6 713 6 731 7 146 7 535 514 884 1 004 1 741 1 692 1 825 Total EOCAC Canada 2 010 1 360 1 227 2 277 1 791 1 748 492 609 621 759 1 041 1 142 Canada United States 5 237 5 408 5 515 4 136 4 465 4 553 1 462 1 334 1 359 361 391 398 Etats-Unis Total North America 7 247 6 768 6 742 6 413 6 257 6 302 1 954 1 943 1 980 1 121 1 432 1 539 Total Amérique du Nord Data are calculated by subtracting OSB from the particleboard/OSB total - les données sont calculées en soustrayant les OSB du total des panneaux de particules et OSB.

Production Imports - Importations

TABLE 5

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

PARTICLE BOARD (excluding OSB) PANNEAUX DE PARTICULES (ne comprennent pas l'OSB)

1000 m3 Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Exports - ExportationsCountry

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 10

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 177 212 212 0 0 0 182 220 220 5 8 8 Autriche Bosnia-Herzegovina 21 27 30 9 10 12 12 17 19 0 0 1 Bosnie-Herzegovine Cyprus 20 18 18 0 0 0 20 18 18 0 0 0 Chypre Czech Republic 335 260 282 937 745 770 155 165 175 757 650 663 République tchèque Estonia 44 45 45 0 0 0 45 46 46 1 1 1 Estonie Finland 49 49 49 0 0 0 49 49 49 0 0 0 Finlande France 450 440 442 367 367 367 118 109 110 35 35 35 France Germany 1 569 1 640 1 635 1 234 1 250 1 275 846 840 860 511 450 500 Allemagne Hungary 120 124 124 359 332 332 77 60 60 316 268 268 Hongrie Ireland 47 47 47 296 296 296 0 0 0 249 249 249 Irlande Italy 302 302 302 100 100 100 231 231 231 29 29 29 Italie Latvia 116 70 70 698 650 650 71 70 70 653 650 650 Lettonie Luxembourg 76 76 76 338 338 338 7 7 7 269 269 269 Luxembourg Montenegro 3 3 3 0 0 0 3 3 3 0 0 0 Monténégro Netherlands 167 185 185 0 0 0 171 190 190 4 5 5 Pays-Bas North Macedonia 11 11 11 0 0 0 11 11 11 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 666 710 750 833 930 980 246 200 220 413 420 450 Pologne Portugal 36 33 37 0 0 0 37 35 38 1 2 1 Portugal Serbia 62 66 69 0 0 0 66 70 73 4 4 4 Serbie Slovakia 91 90 90 0 0 0 91 90 90 1 0 0 Slovaquie Slovenia 34 39 38 0 0 0 35 42 40 1 3 2 Slovénie Spain 11 4 7 2 3 3 34 37 38 25 37 34 Espagne Sweden 140 125 125 0 0 0 146 130 130 6 5 5 Suède Switzerland 90 90 90 0 0 0 90 90 90 0 0 0 Suisse Turkey 170 170 170 75 75 75 101 101 101 6 6 6 Turquie United Kingdom 852 901 901 598 598 598 414 455 455 160 152 152 Royaume-Uni Total Europe 5 659 5 737 5 808 5 846 5 695 5 797 3 260 3 286 3 344 3 447 3 244 3 332 Total Europe Armenia 4 4 4 0 0 0 4 4 4 0 0 0 Arménie Belarus 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Bélarus Moldova 34 34 34 0 0 0 34 34 34 0 0 0 Moldova Russia 1 615 1 078 1 260 1 626 1 627 1 953 351 176 140 362 725 833 Russie Total EECCA 1 653 1 116 1 298 1 626 1 627 1 953 389 213 178 362 725 834 Total EOCAC Canada 1 501 1 410 1 341 6 629 7 156 7 199 123 121 120 5 251 5 866 5 978 Canada United States 18 584 19 345 19 723 13 713 14 088 14 366 5 066 5 459 5 561 195 201 204 Etats-Unis Total North America 20 085 20 756 21 064 20 342 21 243 21 565 5 188 5 580 5 681 5 446 6 068 6 183 Total Amérique du Nord

Exports - ExportationsCountry Production Imports - Importations

TABLE 5a

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

ORIENTED STRAND BOARD (OSB) Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

PANNEAUX STRUCTURAUX ORIENTES (OSB)

1000 m3

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 11

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 436 454 467 576 650 652 339 361 373 479 557 558 Autriche Bosnia-Herzegovina 107 119 125 7 9 10 101 110 117 0 0 2 Bosnie-Herzegovine Cyprus 15 16 16 0 0 0 15 16 16 0 0 0 Chypre Czech Republic 290 194 202 44 45 46 493 406 415 247 256 259 République tchèque Estonia 56 57 57 65 65 65 69 75 75 78 83 83 Estonie Finland 164 150 150 49 49 49 156 148 148 42 47 47 Finlande France 624 794 995 912 1 061 1 161 1 013 1 055 1 058 1 301 1 322 1 224 France Germany 4 097 4 155 4 235 5 801 5 850 5 900 1 784 1 835 1 940 3 488 3 530 3 605 Allemagne Hungary 409 409 409 451 451 451 167 167 167 209 209 209 Hongrie Ireland 168 109 109 512 512 512 102 115 115 445 518 518 Irlande Italy 1 403 1 417 1 417 827 827 827 796 926 926 220 337 337 Italie Latvia 35 32 32 0 0 0 57 53 53 22 21 21 Lettonie Luxembourg 47 47 47 147 147 147 19 19 19 119 119 119 Luxembourg Malta 6 7 8 0 0 0 6 7 8 0 0 0 Malte Montenegro 14 14 14 0 0 0 14 14 14 0 0 0 Monténégro Netherlands 463 469 469 29 29 29 541 585 585 107 145 145 Pays-Bas North Macedonia 53 53 53 0 0 0 53 53 53 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 3 676 3 855 4 055 4 844 4 960 5 110 851 875 945 2 019 1 980 2 000 Pologne Portugal 382 391 386 443 453 457 320 323 326 382 385 397 Portugal Serbia 124 133 134 24 26 27 134 143 145 34 36 38 Serbie Slovakia 201 210 210 0 0 0 224 230 230 23 20 20 Slovaquie Slovenia 23 23 23 118 128 128 49 71 60 144 176 165 Slovénie Spain 1 038 1 012 1 138 1 535 1 714 1 874 371 444 465 869 1 146 1 201 Espagne Sweden 268 307 295 0 0 0 347 390 375 78 83 80 Suède Switzerland 272 292 302 192 205 210 263 266 266 183 179 174 Suisse Turkey 4 623 4 623 4 623 4 835 4 835 4 835 74 74 74 286 286 286 Turquie United Kingdom 1 475 1 487 1 487 656 656 656 879 889 889 59 58 58 Royaume-Un Total Europe 20 470 20 828 21 457 22 067 22 672 23 146 9 238 9 650 9 857 10 835 11 494 11 546 Total Europe Armenia 63 63 63 0 0 0 63 63 63 0 0 0 Arménie Moldova 37 37 37 0 0 0 37 37 37 0 0 0 Moldova Russia 2 802 3 415 3 674 3 581 4 301 4 635 459 591 637 1 238 1 476 1 597 Russie Total EECCA 2 902 3 515 3 775 3 581 4 301 4 635 559 691 737 1 238 1 476 1 597 Total EOCAC Canada 1 219 1 573 1 583 1 290 1 340 1 340 761 1 066 1 074 832 832 831 Canada United States 8 244 8 244 8 244 6 058 6 058 6 058 2 876 2 876 2 876 690 690 690 Etats-Unis Total North America 9 463 9 818 9 827 7 348 7 398 7 398 3 638 3 942 3 951 1 523 1 522 1 521 Total Amérique du Nord

Exports - ExportationsCountry Production Imports - Importations

TABLE 6

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

FIBREBOARD Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

PANNEAUX DE FIBRES

1000 m3

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 12

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 35 30 32 66 70 72 18 17 18 49 57 58 Autriche Bosnia-Herzegovina 11 13 16 1 1 1 10 12 15 0 0 0 Bosnie-Herzegovine Cyprus 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Chypre Czech Republic 6 55 57 0 0 0 55 67 68 49 11 11 République tchèque Estonia 26 25 25 0 0 0 28 30 30 3 5 5 Estonie Finland 33 24 24 49 49 49 21 18 18 37 43 43 Finlande France -135 -135 -135 87 87 87 225 225 225 447 447 447 France Germany 203 205 210 0 0 0 231 235 240 28 30 30 Allemagne Hungary 27 27 27 2 2 2 35 35 35 10 10 10 Hongrie Ireland 22 20 20 0 0 0 22 20 20 0 0 0 Irlande Italy 109 109 109 16 16 16 105 105 105 12 12 12 Italie Latvia 13 13 13 0 0 0 15 15 15 2 2 2 Lettonie Luxembourg 5 5 5 0 0 0 5 5 5 0 0 0 Luxembourg Malta 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 Malte Montenegro 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Monténégro Netherlands 43 45 45 0 0 0 64 65 65 21 20 20 Pays-Bas North Macedonia 10 10 10 0 0 0 10 10 10 0 0 0 Macédoine du Nord Poland -157 -80 -10 91 110 110 151 160 180 398 350 300 Pologne Portugal 21 28 25 12 19 20 28 29 30 19 20 25 Portugal Serbia 35 39 40 24 26 27 30 33 34 19 20 21 Serbie Slovakia 22 20 20 0 0 0 23 20 20 1 0 0 Slovaquie Slovenia 1 2 2 0 0 0 9 9 9 8 7 7 Slovénie Spain -4 13 12 32 40 41 34 50 48 70 77 77 Espagne Sweden 71 70 69 0 0 0 81 82 80 10 12 11 Suède Switzerland 13 13 13 0 0 0 21 21 21 8 8 8 Suisse Turkey 7 7 7 0 0 0 57 57 57 50 50 50 Turquie United Kingdom 96 96 96 0 0 0 101 101 101 4 4 4 Royaume-Un Total Europe 517 659 736 380 420 425 1 384 1 425 1 453 1 246 1 186 1 142 Total Europe Armenia 4 4 4 0 0 0 4 4 4 0 0 0 Arménie Moldova 16 16 16 0 0 0 16 16 16 0 0 0 Moldova Russia 322 390 350 370 450 400 100 100 100 148 160 150 Russie Total EECCA 341 409 369 370 450 400 119 119 119 148 160 150 Total EOCAC Canada 63 81 75 90 90 90 65 93 93 92 102 108 Canada United States 211 211 211 212 212 212 238 238 238 239 239 239 Etats-Unis Total North America 274 292 286 302 302 302 303 331 331 331 341 347 Total Amérique du Nord

TABLE 6a

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

HARDBOARD PANNEAUX DURS

1000 m3

Exports - ExportationsCountry

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Production Imports - Importations

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 13

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 255 259 260 510 580 580 170 174 175 425 495 495 Autriche Bosnia-Herzegovina 88 94 96 5 6 7 83 88 90 0 0 1 Bosnie-Herzegovine Cyprus 12 13 13 0 0 0 12 13 13 0 0 0 Chypre Czech Republic 198 87 91 44 45 46 253 154 158 99 112 113 République tchèque Estonia 22 23 23 0 0 0 38 41 41 16 18 18 Estonie Finland 111 106 106 0 0 0 115 110 110 4 4 4 Finlande France 706 859 1 060 751 900 1 000 716 757 760 761 798 700 France Germany 2 314 2 325 2 375 4 600 4 625 4 650 593 600 650 2 879 2 900 2 925 Allemagne Hungary 355 355 355 430 430 430 117 117 117 193 193 193 Hongrie Ireland 74 89 89 438 438 438 80 95 95 445 445 445 Irlande Italy 1 229 1 243 1 243 809 809 809 627 757 757 207 323 323 Italie Latvia 21 18 18 0 0 0 23 20 20 2 2 2 Lettonie Luxembourg 37 37 37 147 147 147 9 9 9 119 119 119 Luxembourg Malta 5 5 6 0 0 0 5 5 6 0 0 0 Malte Montenegro 6 6 6 0 0 0 6 6 6 0 0 0 Monténégro Netherlands 318 315 315 0 0 0 399 435 435 81 120 120 Pays-Bas North Macedonia 12 12 12 0 0 0 12 12 12 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 3 209 3 300 3 400 3 178 3 250 3 350 684 700 750 653 650 700 Pologne Portugal 360 362 362 423 425 428 280 282 284 343 345 350 Portugal Serbia 85 89 89 0 0 0 100 105 106 15 16 17 Serbie Slovakia 119 120 120 0 0 0 140 140 140 21 20 20 Slovaquie Slovenia 17 16 16 118 128 128 32 54 43 132 166 155 Slovénie Spain 994 950 1 077 1 448 1 617 1 775 326 379 402 780 1 047 1 100 Espagne Sweden 181 220 211 0 0 0 238 280 270 57 60 59 Suède Switzerland 90 105 110 192 205 210 73 70 65 175 170 165 Suisse Turkey 4 669 4 669 4 669 4 775 4 775 4 775 17 17 17 123 123 123 Turquie United Kingdom 1 315 1 327 1 327 656 656 656 710 720 720 51 49 49 Royaume-Un Total Europe 16 801 17 002 17 485 18 524 19 037 19 430 5 859 6 141 6 251 7 582 8 175 8 197 Total Europe Armenia 57 57 57 0 0 0 57 57 57 0 0 0 Arménie Moldova 21 21 21 0 0 0 21 21 21 0 0 0 Moldova Russia 2 448 2 993 3 292 3 199 3 839 4 223 329 461 507 1 080 1 307 1 437 Russie Total EECCA 2 527 3 071 3 371 3 199 3 839 4 223 408 539 585 1 080 1 307 1 438 Total EOCAC Canada 1 041 1 327 1 343 1 100 1 150 1 150 569 793 797 628 615 604 Canada United States 4 836 4 836 4 836 2 667 2 667 2 667 2 453 2 453 2 453 284 284 284 Etats-Unis Total North America 5 877 6 163 6 179 3 767 3 817 3 817 3 022 3 246 3 251 912 899 889 Total Amérique du Nord

MDF/HDF

Country Production Imports - Importations

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

TABLE 6b

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

1000 m3

Exports - Exportations

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 14

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 146 165 175 0 0 0 151 170 180 5 5 5 Autriche Bosnia-Herzegovina 8 12 13 1 2 2 8 10 12 0 0 1 Bosnie-Herzegovine Cyprus 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Chypre Czech Republic 86 52 54 0 0 0 185 185 189 99 133 135 République tchèque Estonia 9 9 9 65 65 65 3 4 4 59 60 60 Estonie Finland 20 20 20 0 0 0 20 20 20 0 0 0 Finlande France 53 70 70 74 74 74 72 73 73 93 77 77 France Germany 1 580 1 625 1 650 1 201 1 225 1 250 961 1 000 1 050 581 600 650 Allemagne Hungary 28 28 28 19 19 19 15 15 15 6 6 6 Hongrie Ireland 73 0 0 73 73 73 0 0 0 0 73 73 Irlande Italy 65 65 65 3 3 3 65 65 65 2 2 2 Italie Latvia 1 1 1 0 0 0 19 18 18 18 17 17 Lettonie Luxembourg 5 5 5 0 0 0 5 5 5 0 0 0 Luxembourg Malta 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Malte Montenegro 6 6 6 0 0 0 6 6 6 0 0 0 Monténégro Netherlands 102 109 109 29 29 29 78 85 85 5 5 5 Pays-Bas North Macedonia 32 32 32 0 0 0 32 32 32 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 624 635 665 1 575 1 600 1 650 17 15 15 968 980 1 000 Pologne Portugal 0 1 -1 8 9 9 12 12 12 19 20 22 Portugal Serbia 4 5 5 0 0 0 4 5 5 0 0 0 Serbie Slovakia 60 70 70 0 0 0 60 70 70 0 0 0 Slovaquie Slovenia 5 5 5 0 0 0 8 8 8 3 3 3 Slovénie Spain 48 49 49 55 57 58 11 15 15 18 23 24 Espagne Sweden 16 17 15 0 0 0 28 28 25 12 11 10 Suède Switzerland 169 174 179 0 0 0 169 175 180 1 1 1 Suisse Turkey -53 -53 -53 60 60 60 0 0 0 113 113 113 Turquie United Kingdom 64 64 64 0 0 0 68 68 68 4 4 4 Royaume-Un Total Europe 3 152 3 167 3 236 3 163 3 215 3 291 1 996 2 085 2 153 2 007 2 133 2 208 Total Europe Armenia 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Arménie Moldova 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Moldova Russia 32 32 32 12 12 12 30 30 30 10 10 10 Russie Total EECCA 35 35 35 12 12 12 32 32 32 10 10 10 Total EOCAC Canada 115 165 166 100 100 100 127 180 184 112 115 118 Canada United States 3 197 3 197 3 197 3 179 3 179 3 179 185 185 185 167 167 167 Etats-Unis Total North America 3 312 3 362 3 363 3 279 3 279 3 279 312 365 369 279 282 285 Total Amérique du Nord

Production Imports - Importations

TABLE 6c

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

OTHER FIBREBOARD AUTRES PANNEAUX DE FIBRES

1000 m3 Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Exports - ExportationsCountry

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 15

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 2 158 2 300 2 330 2 022 2 020 2 100 578 680 680 442 400 450 Autriche Bosnia-Herzegovina 111 118 118 70 75 76 41 43 42 0 0 0 Bosnie-Herzegovine Czech Republic 805 831 772 594 591 611 253 240 250 42 0 89 République tchèque Estonia 81 70 70 231 250 250 47 50 50 198 230 230 Estonie Finland a 6 411 6 802 6 616 10 520 11 318 11 331 224 220 220 4 333 4 736 4 935 Finlande a

France 2 918 2 927 2 800 1 620 1 650 1 600 1 745 1 726 1 700 447 449 500 France Germany 5 015 5 167 5 178 2 255 2 267 2 278 3 952 4 000 4 000 1 192 1 100 1 100 Allemagne Hungary 195 177 177 51 33 33 147 145 145 4 2 2 Hongrie Ireland 41 45 45 0 0 0 41 45 45 0 0 0 Irlande Italy 3 416 3 416 3 416 223 223 223 3 271 3 271 3 271 77 77 77 Italie Latvia 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Lettonie Luxembourg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Luxembourg Netherlands 1 137 1 057 737 37 37 37 1 782 1 900 1 500 682 880 800 Pays-Bas Poland 2 709 2 750 2 810 1 717 1 730 1 750 1 152 1 180 1 230 159 160 170 Pologne Portugal 1 506 1 615 1 650 2 683 2 700 2 750 143 145 150 1 320 1 230 1 250 Portugal Serbia 86 88 90 0 0 0 86 88 90 0 0 0 Serbie Slovakia 537 550 550 687 675 675 162 175 175 312 300 300 Slovaquie Slovenia 367 353 347 91 83 85 289 275 270 13 5 8 Slovénie Spain 1 847 1 837 1 933 1 730 1 798 1 923 1 047 1 088 1 209 929 1 049 1 199 Espagne Sweden 8 437 8 460 8 260 12 034 12 100 11 850 653 610 610 4 250 4 250 4 200 Suède Switzerland 171 160 160 72 70 70 99 90 90 0 0 0 Suisse Turkey 1 381 989 1 138 70 70 70 1 442 1 050 1 200 131 131 132 Turquie United Kingdom 971 924 924 220 220 220 768 721 721 17 17 17 Royaume-Uni Total Europe 40 301 40 637 40 122 36 927 37 909 37 932 17 924 17 744 17 650 14 549 15 016 15 459 Total Europe Russia 6 532 6 548 6 677 8 765 8 853 9 030 211 213 215 2 444 2 517 2 568 Russie Total EECCA 6 532 6 548 6 677 8 765 8 853 9 030 211 213 215 2 444 2 517 2 568 Total EOCAC Canada 5 731 6 411 6 547 14 109 14 198 13 702 640 1 109 1 555 9 018 8 896 8 710 Canada United States 48 726 48 750 48 763 50 871 50 895 50 907 5 661 5 664 5 665 7 806 7 809 7 809 Etats-Unis Total North America 54 457 55 161 55 310 64 980 65 093 64 609 6 301 6 773 7 220 16 825 16 705 16 519 Total Amérique du Nord

a imports exclude dissolving pulp a les importations excluent pâte à dissoudre

Exports - ExportationsCountry Production Imports - Importations

TABLE 7

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

WOOD PULP Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

PATE DE BOIS

1000 mt

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 16

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 2 111 2 170 2 200 4 719 5 050 5 100 1 275 1 300 1 350 3 882 4 180 4 250 Autriche Bosnia-Herzegovina 154 160 166 167 180 182 99 100 106 113 120 122 Bosnie-Herzegovine Cyprus 46 48 48 0 0 0 46 48 48 0 0 0 Chypre Czech Republic 1 451 1 460 1 474 893 904 924 1 436 1 447 1 480 878 891 930 République tchèque Estonia 134 140 140 72 75 75 133 140 140 71 75 75 Estonie Finland 702 740 720 8 210 8 750 8 540 319 320 320 7 827 8 330 8 140 Finlande France 7 904 8 069 8 300 6 873 7 000 7 300 4 487 4 661 4 500 3 456 3 592 3 500 France Germany 18 251 18 660 18 983 21 348 23 060 23 383 9 999 10 000 10 000 13 096 14 400 14 400 Allemagne Hungary 928 944 944 864 861 861 841 852 852 777 769 769 Hongrie Ireland 422 410 415 60 65 70 388 370 375 26 25 30 Irlande Italy 10 204 10 204 10 204 8 514 8 514 8 514 4 773 4 773 4 773 3 083 3 083 3 083 Italie Latvia 163 160 160 25 30 30 170 170 170 32 40 40 Lettonie Luxembourg 25 25 25 0 0 0 31 31 31 6 6 6 Luxembourg Malta 26 23 24 0 0 0 26 23 24 0 0 0 Malte Montenegro 10 10 10 0 0 0 10 10 10 0 0 0 Monténégro Netherlands 2 608 2 670 2 670 2 869 2 870 2 870 2 278 2 300 2 300 2 539 2 500 2 500 Pays-Bas North Macedonia 79 79 79 28 28 28 68 68 68 16 16 16 Macédoine du Nord Poland 7 332 7 400 7 500 5 129 5 250 5 350 4 677 4 700 4 750 2 474 2 550 2 600 Pologne Portugal 1 007 1 050 990 1 900 2 000 2 030 858 850 860 1 751 1 800 1 900 Portugal Serbia 727 733 737 577 580 583 452 456 459 302 303 305 Serbie Slovakia 476 600 600 758 900 950 427 400 400 709 700 750 Slovaquie Slovenia 833 730 680 706 650 600 757 710 710 630 630 630 Slovénie Spain 6 483 6 541 6 390 6 269 6 473 6 477 2 734 2 823 2 917 2 520 2 756 3 004 Espagne Sweden 1 428 1 195 1 090 9 333 9 130 8 800 656 665 650 8 561 8 600 8 360 Suède Switzerland 1 050 1 050 1 055 1 168 1 170 1 175 621 610 600 739 730 720 Suisse Turkey 4 489 4 489 4 489 2 800 2 800 2 800 2 505 2 505 2 505 816 816 816 Turquie United Kingdom 7 321 7 207 7 225 3 631 3 600 3 550 4 439 4 325 4 375 749 718 700 Royaume-Un Total Europe 76 362 76 966 77 318 86 911 89 940 90 192 44 504 44 656 44 772 55 053 57 630 57 646 Total Europe Armenia 61 61 61 21 21 21 41 41 41 0 0 0 Arménie Moldova 44 44 44 8 8 8 39 39 39 2 2 2 Moldova Russia 7 116 7 615 7 952 9 527 10 194 10 704 1 191 1 167 1 143 3 601 3 745 3 895 Russie Total EECCA 7 222 7 721 8 057 9 556 10 223 10 733 1 270 1 246 1 223 3 604 3 748 3 898 Total EOCAC Canada 4 720 4 715 4 572 8 352 8 604 8 379 2 362 2 474 2 406 5 994 6 363 6 213 Canada United States 63 567 66 128 67 399 66 239 68 536 70 152 7 642 7 832 7 870 10 314 10 240 10 623 Etats-Unis Total North America 68 287 70 843 71 971 74 591 77 140 78 532 10 003 10 306 10 276 16 308 16 603 16 836 Total Amérique du Nord

Exports - ExportationsCountry Production Imports - Importations

TABLE 8

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

PAPER AND PAPERBOARD Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

PAPIERS ET CARTONS

1000 mt

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 17

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 11 462 12 924 13 110 8 504 9 732 9 830 2 958 3 192 3 280 0 0 0 5 327 5 111 5 200 16 790 18 035 18 310 Autriche Bosnia-Herzegovina 2 819 2 806 2 848 2 031 2 016 2 050 614 624 626 174 166 172 1 484 1 502 1 496 4 303 4 308 4 344 Bosnie-Herzegovine Cyprus 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 6 7 7 9 9 9 Chypre Czech Republic 29 152 21 353 18 590 20 678 13 107 10 325 8 359 8 133 8 150 115 113 115 6 717 7 160 7 210 35 869 28 513 25 800 République tchèque Estonia 6 502 6 100 6 100 4 134 3 900 3 900 2 316 2 150 2 150 52 50 50 4 136 3 830 3 830 10 637 9 930 9 930 Estonie Finland 51 530 56 946 57 515 22 479 25 857 25 679 29 051 31 089 31 836 0 0 0 8 893 8 893 8 893 60 423 65 839 66 407 Finlande France 24 259 25 840 25 080 15 965 17 400 16 700 7 793 7 900 7 800 501 540 580 23 444 24 500 25 700 47 703 50 340 50 780 France Germany 61 790 62 377 61 177 48 213 48 900 47 300 13 503 13 400 13 800 74 77 77 22 261 21 300 21 300 84 051 83 677 82 477 Allemagne Hungary 2 457 2 796 2 796 1 155 1 257 1 257 902 919 919 400 619 619 2 516 2 672 2 672 4 972 5 468 5 468 Hongrie Ireland 3 695 3 542 3 772 2 350 2 485 2 647 1 197 877 934 148 180 192 286 232 247 3 981 3 774 4 019 Irlande Italy 5 002 5 002 5 002 3 352 3 352 3 352 1 018 1 018 1 018 632 632 632 10 839 10 839 10 839 15 841 15 841 15 841 Italie Latvia 12 727 12 350 12 350 7 379 7 400 7 400 4 123 3 850 3 850 1 225 1 100 1 100 2 620 2 580 2 580 15 347 14 930 14 930 Lettonie Luxembourg 291 340 332 81 88 86 104 166 160 106 86 86 59 77 73 350 416 405 Luxembourg Montenegro 299 150 234 249 124 187 43 22 42 7 4 5 49 25 37 348 174 271 Monténégro Netherlands 662 725 725 214 260 260 402 420 420 46 45 45 2 323 2 325 2 325 2 985 3 050 3 050 Pays-Bas North Macedonia 125 125 125 114 114 114 0 0 0 11 11 11 610 610 610 735 735 735 Macédoine du Nord Poland 35 879 37 290 38 050 16 913 17 200 17 400 18 355 19 400 19 900 612 690 750 4 713 4 800 4 900 40 593 42 090 42 950 Pologne Portugal 11 803 12 316 12 190 1 916 2 066 1 980 9 540 9 900 9 850 347 350 360 1 618 1 500 1 560 13 422 13 816 13 750 Portugal Serbia 1 782 1 806 1 830 1 217 1 230 1 238 388 396 408 177 180 184 6 454 6 550 6 705 8 236 8 356 8 535 Serbie Slovakia 6 924 7 185 7 435 3 913 4 100 4 250 2 984 3 050 3 150 26 35 35 524 525 575 7 448 7 710 8 010 Slovaquie Slovenia 2 818 2 383 2 476 1 971 1 600 1 700 797 720 720 50 63 56 1 074 1 070 1 070 3 891 3 453 3 546 Slovénie Spain 13 881 14 462 14 848 4 114 4 241 4 438 9 431 9 740 9 901 336 481 509 1 615 1 648 1 758 15 496 16 110 16 606 Espagne Sweden 69 000 71 000 70 400 37 200 38 400 37 600 31 500 32 300 32 500 300 300 300 5 400 5 600 5 600 74 400 76 600 76 000 Suède Switzerland 2 807 2 933 3 003 2 322 2 440 2 500 482 490 500 3 3 3 1 845 1 890 1 960 4 652 4 823 4 963 Suisse Turkey 24 474 24 790 24 790 10 889 11 000 11 000 12 447 12 650 12 650 1 138 1 140 1 140 5 396 5 856 5 856 29 870 30 646 30 646 Turquie United Kingdom 8 009 8 636 8 636 5 892 6 475 6 475 1 632 1 632 1 632 485 528 528 2 429 2 429 2 429 10 438 11 065 11 065 Royaume-Uni Total Europe 390 151 396 178 393 415 223 248 224 746 219 670 159 938 164 038 166 197 6 965 7 393 7 549 122 638 123 531 125 432 512 789 519 708 518 848 Total Europe Armenia 4 4 4 0 0 0 0 0 0 4 4 4 1 546 1 546 1 546 1 550 1 550 1 550 Arménie Moldova 45 45 45 31 31 31 0 0 0 14 14 14 1 219 1 219 1 219 1 264 1 264 1 264 Moldova Russia 201 891 205 132 198 720 135 325 137 274 132 286 48 954 50 070 49 541 17 612 17 788 16 894 15 109 15 260 14 805 217 000 220 392 213 525 Russie Total EECCA 201 941 205 182 198 769 135 356 137 305 132 317 48 954 50 070 49 541 17 630 17 806 16 912 17 873 18 024 17 569 219 814 223 206 216 338 Total EOCAC Canada 130 430 125 381 125 381 116 298 111 984 111 984 12 278 11 544 11 544 1 853 1 853 1 853 1 750 1 750 1 750 132 180 127 132 127 132 Canada United States 369 175 380 381 383 613 180 237 191 345 194 529 175 722 175 805 175 846 13 215 13 230 13 238 60 525 60 588 60 622 429 700 440 969 444 235 Etats-Unis Total North America 499 604 505 762 508 995 296 536 303 330 306 513 188 000 187 349 187 390 15 069 15 083 15 091 62 276 62 338 62 372 561 880 568 101 571 367 Total Amérique du Nord

a Pulpwood, round and split, as well as chips and particles produced directly a Bois de trituration, rondins et quartiers, ainse que plaquettes et particules fabriquées therefrom and used as pulpwood directement à partir des rondins et quartiers et utilisées comme bois de trituration

b Pitprops, poles, piling, posts etc. b Bois de mine, poteaux, pilotis, piquets etc. c Including chips and particles produced from wood in the rough and c Y compris plaquettes et particules fabriquées à partir du bois brut et utilisées

used for energy purposes à des fins energétiques

Bois de trituration a

TABLE 9

Autre b Wood fuel c

Bois de chauffage c Total PaysCountry Grumes

LogsTotal Pulpwood a Other b

Industrial wood - Bois industriels

QUANTITES ENLEVEES DE BOIS BRUT TOTAL

REMOVALS OF WOOD IN THE ROUGH TOTAL

1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 18

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 10 587 11 920 12 100 8 229 9 410 9 500 2 358 2 510 2 600 0 0 0 3 359 3 067 3 200 13 946 14 987 15 300 Autriche Bosnia-Herzegovina 2 120 2 097 2 133 1 417 1 390 1 420 559 567 570 144 140 143 5 7 6 2 125 2 104 2 139 Bosnie-Herzegovine Cyprus 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 5 6 6 7 8 8 Chypre Czech Republic 28 432 20 624 17 850 20 286 12 716 9 942 8 036 7 799 7 798 110 109 110 6 165 6 615 6 675 34 597 27 239 24 525 République tchèque Estonia 4 434 4 200 4 200 3 259 3 100 3 100 1 148 1 075 1 075 27 25 25 1 426 1 330 1 330 5 861 5 530 5 530 Estonie Finland 43 228 48 622 48 806 21 593 24 690 24 512 21 635 23 931 24 294 0 0 0 4 304 4 304 4 304 47 532 52 926 53 110 Finlande France 16 361 17 840 16 860 11 669 13 000 12 000 4 479 4 600 4 600 213 240 260 2 344 2 500 2 700 18 705 20 340 19 560 France Germany 56 362 57 175 56 075 45 700 46 500 45 000 10 590 10 600 11 000 72 75 75 9 005 8 500 8 500 65 366 65 675 64 575 Allemagne Hungary 858 832 832 169 159 159 596 542 542 94 130 130 142 116 116 1 000 948 948 Hongrie Ireland 3 692 3 532 3 762 2 347 2 475 2 636 1 197 877 934 148 180 192 276 120 128 3 968 3 652 3 889 Irlande Italy 4 125 4 125 4 125 2 792 2 792 2 792 853 853 853 480 480 480 1 180 1 180 1 180 5 305 5 305 5 305 Italie Latvia 8 407 8 100 8 100 5 476 5 400 5 400 2 241 2 100 2 100 690 600 600 285 280 280 8 692 8 380 8 380 Lettonie Luxembourg 209 169 169 63 51 51 40 32 32 106 86 86 37 30 30 246 198 199 Luxembourg Montenegro 167 84 136 148 74 111 17 9 23 2 1 2 5 3 4 172 87 139 Monténégro Netherlands 446 475 475 154 180 180 255 260 260 37 35 35 423 425 425 869 900 900 Pays-Bas North Macedonia 51 51 51 41 41 41 0 0 0 10 10 10 26 26 26 77 77 77 Macédoine du Nord Poland 28 625 29 550 29 800 14 167 14 400 14 500 13 886 14 500 14 600 572 650 700 2 297 2 350 2 400 30 922 31 900 32 200 Pologne Portugal 3 974 4 316 4 190 1 696 1 866 1 800 2 130 2 300 2 230 147 150 160 422 400 410 4 396 4 716 4 600 Portugal Serbia 372 381 390 229 235 240 94 96 98 49 50 52 142 150 155 514 531 545 Serbie Slovakia 3 776 3 925 4 025 2 598 2 700 2 750 1 157 1 200 1 250 21 25 25 259 250 300 4 035 4 175 4 325 Slovaquie Slovenia 1 985 1 445 1 595 1 624 1 200 1 300 346 230 280 15 15 15 121 120 120 2 106 1 565 1 715 Slovénie Spain 6 836 7 224 7 522 3 150 3 276 3 473 3 489 3 665 3 751 197 282 298 483 516 626 7 319 7 740 8 148 Espagne Sweden 62 550 64 450 63 750 37 000 38 200 37 400 25 400 26 100 26 200 150 150 150 2 700 2 800 2 800 65 250 67 250 66 550 Suède Switzerland 2 403 2 512 2 567 2 093 2 200 2 250 308 310 315 2 2 2 786 790 810 3 189 3 302 3 377 Suisse Turkey 15 721 15 925 15 925 7 429 7 500 7 500 7 222 7 350 7 350 1 070 1 075 1 075 2 756 2 756 2 756 18 477 18 681 18 681 Turquie United Kingdom 7 896 8 523 8 523 5 829 6 412 6 412 1 630 1 630 1 630 436 480 480 1 817 1 817 1 817 9 713 10 339 10 339 Royaume-Uni Total Europe 313 618 318 097 313 962 199 160 199 969 194 471 109 665 113 137 114 386 4 793 4 990 5 105 40 770 40 456 41 103 354 388 358 553 355 065 Total Europe Armenia 4 4 4 0 0 0 0 0 0 4 4 4 0 0 0 4 4 4 Arménie Moldova 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 2 2 2 3 3 3 Moldova Russia 161 011 162 621 153 754 120 439 121 644 115 562 33 289 33 622 31 941 7 283 7 356 6 252 10 752 10 859 10 316 171 763 173 480 164 071 Russie Total EECCA 161 016 162 626 153 759 120 440 121 645 115 563 33 289 33 622 31 941 7 287 7 360 6 256 10 754 10 861 10 318 171 770 173 487 164 078 Total EOCAC Canada 107 661 103 728 103 728 103 717 100 117 100 117 3 804 3 470 3 470 140 140 140 805 805 805 108 466 104 533 104 533 Canada United States 293 023 296 554 299 112 147 988 151 442 153 962 133 458 133 521 133 552 11 578 11 591 11 598 26 345 26 374 26 390 319 368 322 928 325 502 Etats-Unis Total North America 400 685 400 282 402 839 251 705 251 559 254 079 137 262 136 992 137 023 11 718 11 731 11 738 27 150 27 179 27 195 427 834 427 461 430 034 Total Amérique du Nord

a Pulpwood, round and split, as well as chips and particles produced directly a Bois de trituration, rondins et quartiers, ainse que plaquettes et particules fabriquées therefrom and used as pulpwood directement à partir des rondins et quartiers et utilisées comme bois de trituration

b Pitprops, poles, piling, posts etc. b Bois de mine, poteaux, pilotis, piquets etc. c Including chips and particles produced from wood in the rough and c Y compris plaquettes et particules fabriquées à partir du bois brut et utilisées

used for energy purposes à des fins energétiques

Pulpwood a Other b Industrial wood - Bois industriels

QUANTITES ENLEVEES DE BOIS BRUT CONIFERES

REMOVALS OF WOOD IN THE ROUGH SOFTWOOD

1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Bois de trituration a

TABLE 9a

Autre b Wood fuel c

Bois de chauffage c Total PaysCountry Grumes

LogsTotal

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 19

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 876 1 004 1 010 275 322 330 600 682 680 0 0 0 1 968 2 044 2 000 2 843 3 048 3 010 Autriche Bosnia-Herzegovina 699 709 715 614 626 630 55 57 56 30 26 29 1 479 1 495 1 490 2 178 2 204 2 205 Bosnie-Herzegovine Cyprus 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 Chypre Czech Republic 720 729 740 392 391 383 323 334 352 5 4 5 552 545 535 1 272 1 274 1 275 République tchèque Estonia 2 068 1 900 1 900 875 800 800 1 168 1 075 1 075 25 25 25 2 709 2 500 2 500 4 777 4 400 4 400 Estonie Finland 8 302 8 324 8 708 886 1 167 1 167 7 416 7 158 7 542 0 0 0 4 589 4 589 4 589 12 891 12 913 13 297 Finlande France 7 898 8 000 8 220 4 296 4 400 4 700 3 314 3 300 3 200 288 300 320 21 100 22 000 23 000 28 998 30 000 31 220 France Germany 5 428 5 202 5 102 2 513 2 400 2 300 2 913 2 800 2 800 2 2 2 13 257 12 800 12 800 18 685 18 002 17 902 Allemagne Hungary 1 598 1 964 1 964 986 1 098 1 098 306 377 377 306 489 489 2 374 2 557 2 557 3 972 4 520 4 520 Hongrie Ireland 3 10 11 3 10 11 0 0 0 0 0 0 10 112 119 13 122 130 Irlande Italy 877 877 877 560 560 560 166 166 166 152 152 152 9 659 9 659 9 659 10 536 10 536 10 536 Italie Latvia 4 320 4 250 4 250 1 903 2 000 2 000 1 882 1 750 1 750 535 500 500 2 335 2 300 2 300 6 655 6 550 6 550 Lettonie Luxembourg 82 171 163 18 37 35 64 134 128 0 0 0 22 47 43 104 218 206 Luxembourg Montenegro 132 66 99 101 50 76 26 13 19 5 3 4 44 22 33 176 88 132 Monténégro Netherlands 216 250 250 60 80 80 147 160 160 9 10 10 1 900 1 900 1 900 2 116 2 150 2 150 Pays-Bas North Macedonia 74 74 74 73 73 73 0 0 0 1 1 1 584 584 584 658 658 658 Macédoine du Nord Poland 7 254 7 740 8 250 2 747 2 800 2 900 4 468 4 900 5 300 40 40 50 2 416 2 450 2 500 9 670 10 190 10 750 Pologne Portugal 7 830 8 000 8 000 220 200 180 7 410 7 600 7 620 200 200 200 1 196 1 100 1 150 9 026 9 100 9 150 Portugal Serbia 1 410 1 425 1 440 988 995 998 294 300 310 128 130 132 6 312 6 400 6 550 7 722 7 825 7 990 Serbie Slovakia 3 148 3 260 3 410 1 316 1 400 1 500 1 828 1 850 1 900 5 10 10 265 275 275 3 413 3 535 3 685 Slovaquie Slovenia 833 938 881 348 400 400 450 490 440 35 48 41 952 950 950 1 785 1 888 1 831 Slovénie Spain 7 045 7 239 7 326 964 965 965 5 942 6 074 6 150 139 199 211 1 132 1 132 1 132 8 177 8 371 8 458 Espagne Sweden 6 450 6 550 6 650 200 200 200 6 100 6 200 6 300 150 150 150 2 700 2 800 2 800 9 150 9 350 9 450 Suède Switzerland 404 421 436 229 240 250 174 180 185 1 1 1 1 059 1 100 1 150 1 463 1 521 1 586 Suisse Turkey 8 753 8 865 8 865 3 460 3 500 3 500 5 225 5 300 5 300 68 65 65 2 640 3 100 3 100 11 393 11 965 11 965 Turquie United Kingdom 113 113 113 63 63 63 2 2 2 48 48 48 613 613 613 726 726 726 Royaume-Uni Total Europe 76 532 78 080 79 454 24 088 24 777 25 199 50 273 50 901 51 811 2 171 2 402 2 444 81 868 83 074 84 330 158 401 161 155 163 783 Total Europe Armenia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 546 1 546 1 546 1 546 1 546 1 546 Arménie Moldova 44 44 44 30 30 30 0 0 0 14 14 14 1 217 1 217 1 217 1 261 1 261 1 261 Moldova Russia 40 880 42 511 44 965 14 886 15 630 16 724 15 665 16 449 17 600 10 329 10 433 10 641 4 357 4 401 4 489 45 237 46 912 49 454 Russie Total EECCA 40 925 42 556 45 010 14 916 15 660 16 754 15 665 16 449 17 600 10 343 10 447 10 655 7 120 7 163 7 251 48 044 49 719 52 261 Total EOCAC Canada 22 768 21 654 21 654 12 581 11 867 11 867 8 474 8 073 8 073 1 713 1 713 1 713 946 946 946 23 714 22 599 22 599 Canada United States 76 151 83 827 84 502 32 250 39 903 40 567 42 264 42 284 42 294 1 638 1 639 1 640 34 180 34 214 34 232 110 332 118 041 118 734 Etats-Unis Total North America 98 920 105 481 106 155 44 831 51 771 52 435 50 738 50 358 50 368 3 351 3 352 3 353 35 126 35 160 35 178 134 046 140 640 141 333 Total Amérique du Nord

a Pulpwood, round and split, as well as chips and particles produced directly a Bois de trituration, rondins et quartiers, ainse que plaquettes et particules fabriquées therefrom and used as pulpwood directement à partir des rondins et quartiers et utilisées comme bois de trituration

b Pitprops, poles, piling, posts etc. b Bois de mine, poteaux, pilotis, piquets etc. c Including chips and particles produced from wood in the rough and c Y compris plaquettes et particules fabriquées à partir du bois brut et utilisées

used for energy purposes à des fins energétiques

Bois de trituration a

TABLE 9b

Autre b Wood fuel c

Bois de chauffage c Total PaysCountry Grumes

LogsTotal Pulpwood a Other b

Industrial wood - Bois industriels

QUANTITES ENLEVEES DE BOIS BRUT NON-CONIFERES

REMOVALS OF WOOD IN THE ROUGH HARDWOOD

1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 20

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 16 525 17 280 17 550 8 229 9 410 9 500 8 705 8 320 8 500 409 450 450 Autriche Bosnia-Herzegovina 1 459 1 433 1 469 1 417 1 390 1 420 57 60 65 15 17 16 Bosnie-Herzegovine Cyprus 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 Chypre Czech Republic 9 100 8 655 8 790 20 286 12 716 9 942 555 545 560 11 741 4 606 1 712 République tchèque Estonia 3 436 3 470 3 470 3 259 3 100 3 100 259 450 450 82 80 80 Estonie Finland 21 577 24 602 24 339 21 593 24 690 24 512 322 203 118 338 291 291 Finlande France 11 019 12 370 11 400 11 669 13 000 12 000 184 232 300 834 862 900 France Germany 43 600 42 000 43 000 45 700 46 500 45 000 3 900 3 500 4 000 6 000 8 000 6 000 Allemagne Hungary 169 159 159 169 159 159 0 0 0 0 0 0 Hongrie Ireland 2 397 2 525 2 686 2 347 2 475 2 636 300 320 320 250 270 270 Irlande Italy 2 792 2 792 2 792 2 792 2 792 2 792 0 0 0 0 0 0 Italie Latvia 6 183 6 030 6 030 5 476 5 400 5 400 897 850 850 190 220 220 Lettonie Luxembourg 336 324 324 63 51 51 524 524 524 251 251 251 Luxembourg Montenegro 148 74 111 148 74 111 0 0 0 0 0 0 Monténégro Netherlands 134 188 188 154 180 180 65 83 83 85 75 75 Pays-Bas North Macedonia 41 41 41 41 41 41 0 0 0 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 13 685 14 000 14 200 14 167 14 400 14 500 1 227 1 250 1 300 1 709 1 650 1 600 Pologne Portugal 2 099 1 986 1 915 1 696 1 866 1 800 428 150 140 25 30 25 Portugal Serbia 246 254 261 229 235 240 20 22 24 3 3 3 Serbie Slovakia 2 727 3 200 3 250 2 598 2 700 2 750 898 900 900 769 400 400 Slovaquie Slovenia 1 467 1 260 1 300 1 624 1 200 1 300 367 350 320 523 290 320 Slovénie Spain 3 245 3 342 3 634 3 150 3 276 3 473 215 226 381 121 160 220 Espagne Sweden 37 054 38 279 37 479 37 000 38 200 37 400 718 743 743 664 664 664 Suède Switzerland 1 808 1 930 1 995 2 093 2 200 2 250 55 50 55 340 320 310 Suisse Turkey 7 424 7 490 7 490 7 429 7 500 7 500 15 10 10 20 20 20 Turquie United Kingdom 6 051 6 634 6 634 5 829 6 412 6 412 330 330 330 108 108 108 Royaume-Un Total Europe 194 723 200 321 200 509 199 160 199 969 194 471 20 042 19 119 19 973 24 478 18 767 13 935 Total Europe Moldova 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 Moldova Russia 108 143 109 224 108 110 120 439 121 644 115 562 0 0 0 12 297 12 420 7 452 Russie Total EECCA 108 144 109 225 108 111 120 440 121 645 115 563 0 0 0 12 297 12 420 7 452 Total EOCAC Canada 99 569 94 455 93 946 103 717 100 117 100 117 2 682 2 525 2 612 6 830 8 187 8 783 Canada United States 139 741 144 640 143 529 147 988 151 442 153 962 285 302 320 8 531 7 104 10 752 Etats-Unis Total North America 239 311 239 094 237 475 251 705 251 559 254 079 2 967 2 826 2 931 15 361 15 291 19 535 Total Amérique du Nord

a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce

Production Imports - Importations

TABLE 10

Apparent Consumption a

Consommation Apparente a Pays

SOFTWOOD SAWLOGS GRUMES DE SCIAGES DES CONIFERES

1000 m3 Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Exports - ExportationsCountry

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 21

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 395 452 460 275 322 330 160 180 180 40 50 50 Autriche Bosnia-Herzegovina 614 630 630 614 626 630 9 12 10 9 8 10 Bosnie-Herzegovine Czech Republic 332 320 323 392 391 383 120 120 122 180 191 182 République tchèque Estonia 893 840 840 875 800 800 42 65 65 25 25 25 Estonie Finland 988 1 306 1 167 886 1 167 1 167 103 139 1 0 0 0 Finlande France 3 384 3 499 3 830 4 296 4 400 4 700 110 119 130 1 022 1 020 1 000 France Germany 1 863 1 850 1 790 2 513 2 400 2 300 150 150 140 800 700 650 Allemagne Hungary 986 1 098 1 098 986 1 098 1 098 0 0 0 0 0 0 Hongrie Ireland 2 8 9 3 10 11 0 0 0 1 2 2 Irlande Italy 560 560 560 560 560 560 0 0 0 0 0 0 Italie Latvia 1 674 1 725 1 725 1 903 2 000 2 000 35 25 25 265 300 300 Lettonie Luxembourg 174 193 191 18 37 35 171 171 171 15 15 15 Luxembourg Montenegro 101 50 76 101 50 76 0 0 0 0 0 0 Monténégro Netherlands 87 115 115 60 80 80 82 90 90 55 55 55 Pays-Bas North Macedonia 73 73 73 73 73 73 0 0 0 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 2 677 2 730 2 830 2 747 2 800 2 900 80 80 80 150 150 150 Pologne Portugal 885 320 290 220 200 180 696 150 140 30 30 30 Portugal Serbia 973 977 972 988 995 998 25 27 29 40 45 55 Serbie Slovakia 1 387 1 500 1 600 1 316 1 400 1 500 381 400 400 310 300 300 Slovaquie Slovenia 235 263 243 348 400 400 32 43 43 145 180 200 Slovénie Spain 1 001 1 023 1 303 964 965 965 96 102 382 59 44 44 Espagne Sweden 216 223 223 200 200 200 23 23 23 7 0 0 Suède Switzerland 114 125 135 229 240 250 50 45 40 165 160 155 Suisse Turkey 3 486 3 515 3 515 3 460 3 500 3 500 45 30 30 19 15 15 Turquie United Kingdom 120 120 120 63 63 63 66 66 66 9 9 9 Royaume-Un Total Europe 23 219 23 516 24 118 24 088 24 777 25 199 2 476 2 038 2 167 3 345 3 299 3 247 Total Europe Moldova 30 30 30 30 30 30 0 0 0 0 0 0 Moldova Russia 12 486 13 182 14 227 14 886 15 630 16 724 0 0 0 2 400 2 448 2 497 Russie Total EECCA 12 516 13 212 14 257 14 916 15 660 16 754 0 0 0 2 400 2 448 2 497 Total EOCAC Canada 13 545 12 981 12 948 12 581 11 867 11 867 1 018 1 190 1 154 54 76 73 Canada United States 30 257 37 792 38 330 32 250 39 903 40 567 154 159 165 2 147 2 271 2 402 Etats-Unis Total North America 43 802 50 773 51 278 44 831 51 771 52 435 1 172 1 349 1 318 2 201 2 347 2 475 Total Amérique du Nord

a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce

Exports - ExportationsCountry Production Imports - Importations

TABLE 11

Apparent Consumption a

Consommation Apparente a Pays

HARDWOOD SAWLOGS (total) Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

GRUMES DE SCIAGES DES NON-CONIFERES

1000 m3

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 22

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 395 452 460 275 322 330 160 180 180 40 50 50 Autriche Bosnia-Herzegovina 614 630 630 614 626 630 9 12 10 9 8 10 Bosnie-Herzegovine Czech Republic 332 320 323 392 391 383 120 120 122 180 191 182 République tchèque Estonia 893 840 840 875 800 800 42 65 65 25 25 25 Estonie Finland 988 1 306 1 167 886 1 167 1 167 103 139 1 0 0 0 Finlande France 3 351 3 461 3 793 4 296 4 400 4 700 74 78 90 1 019 1 017 997 France Germany 1 857 1 846 1 784 2 513 2 400 2 300 142 141 130 798 695 646 Allemagne Hungary 986 1 098 1 098 986 1 098 1 098 0 0 0 0 0 0 Hongrie Ireland 2 8 9 3 10 11 0 0 0 1 2 2 Irlande Italy 560 560 560 560 560 560 0 0 0 0 0 0 Italie Latvia 1 674 1 725 1 725 1 903 2 000 2 000 35 25 25 265 300 300 Lettonie Luxembourg 159 178 176 18 37 35 156 156 156 15 15 15 Luxembourg Montenegro 101 50 76 101 50 76 0 0 0 0 0 0 Monténégro Netherlands 83 102 102 60 80 80 68 70 70 45 48 48 Pays-Bas North Macedonia 73 73 73 73 73 73 0 0 0 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 2 675 2 728 2 828 2 747 2 800 2 900 78 78 78 150 150 150 Pologne Portugal 698 246 221 220 200 180 504 70 65 25 24 24 Portugal Serbia 972 976 971 988 995 998 24 26 28 40 45 55 Serbie Slovakia 1 387 1 500 1 600 1 316 1 400 1 500 381 400 400 310 300 300 Slovaquie Slovenia 235 262 242 348 400 400 32 42 42 145 180 200 Slovénie Spain 994 1 017 1 296 964 965 965 89 95 374 59 43 43 Espagne Sweden 216 223 223 200 200 200 23 23 23 7 0 0 Suède Switzerland 114 125 135 229 240 250 50 45 40 165 160 155 Suisse Turkey 3 486 3 515 3 515 3 460 3 500 3 500 45 30 30 19 15 15 Turquie United Kingdom 96 96 96 63 63 63 42 42 42 9 9 9 Royaume-Un Total Europe 22 940 23 338 23 943 24 088 24 777 25 199 2 176 1 837 1 971 3 324 3 276 3 226 Total Europe Moldova 30 30 30 30 30 30 0 0 0 0 0 0 Moldova Russia 12 486 13 182 14 227 14 886 15 630 16 724 0 0 0 2 400 2 448 2 497 Russie Total EECCA 12 516 13 212 14 257 14 916 15 660 16 754 0 0 0 2 400 2 448 2 497 Total EOCAC Canada 13 546 12 984 12 948 12 581 11 867 11 867 1 018 1 190 1 154 53 73 73 Canada United States 30 256 37 791 38 329 32 250 39 903 40 567 152 158 163 2 146 2 270 2 401 Etats-Unis Total North America 43 802 50 775 51 277 44 831 51 771 52 435 1 170 1 347 1 317 2 199 2 343 2 474 Total Amérique du Nord

a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce

Exports - ExportationsCountry Production Imports - Importations

TABLE 11a

Apparent Consumption a

Consommation Apparente a Pays

HARDWOOD LOGS (temperate) Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

GRUMES DE NON-CONIFERES (zone tempérée)

1000 m3

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 23

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 France -33 -38 -37 36 42 40 3 3 3 France Germany -6 -4 -6 8 9 10 2 5 4 Allemagne Luxembourg -15 -15 -15 15 15 15 0 0 0 Luxembourg Netherlands -4 -13 -13 14 20 20 10 7 7 Pays-Bas Poland -1 -2 -2 2 2 2 0 0 0 Pologne Portugal -187 -74 -69 192 80 75 5 6 6 Portugal Serbia -1 -1 -1 1 1 1 0 0 0 Serbie Slovenia -1 -1 -1 1 1 1 0 0 0 Slovénie Spain -7 -6 -7 7 8 8 0 1 1 Espagne United Kingdom -24 -24 -24 24 24 24 0 0 0 Royaume-Un Total Europe -279 -178 -175 300 201 196 20 23 21 Total Europe Canada 1 3 0 0 0 0 1 3 0 Canada United States -1 -1 -1 2 2 2 1 1 1 Etats-Unis Total North America 0 2 -1 2 2 2 2 4 1 Total Amérique du Nord

TABLE 11b

Net Trade Commerce Net Pays

HARDWOOD LOGS (tropical) GRUMES DE NON-CONIFERES (tropicale)

1000 m3

Exports - ExportationsCountry

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Production Imports - Importations

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 24

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 15 114 15 232 15 570 10 110 10 642 10 980 5 798 5 730 5 630 794 1 140 1 040 Autriche Bosnia-Herzegovina 928 911 927 881 874 891 99 87 87 51 50 51 Bosnie-Herzegovine Cyprus 8 9 9 8 8 8 1 1 1 0 0 0 Chypre Czech Republic 6 297 6 778 6 889 10 087 9 823 9 900 482 558 576 4 272 3 603 3 587 République tchèque Estonia 4 050 3 280 3 280 6 316 5 850 5 850 459 270 270 2 724 2 840 2 840 Estonie Finland 53 097 56 668 56 727 43 221 46 410 47 366 11 047 11 200 10 303 1 171 942 942 Finlande France 23 342 23 959 24 580 22 195 22 900 23 300 3 083 3 093 3 280 1 936 2 034 2 000 France Germany 27 601 26 250 27 690 29 618 30 900 31 300 3 352 2 650 3 140 5 368 7 300 6 750 Allemagne Hungary 1 766 1 936 1 936 1 707 1 843 1 843 134 223 223 75 130 130 Hongrie Ireland 1 961 1 869 1 974 2 082 2 044 2 177 129 200 203 249 375 406 Irlande Italy 5 567 5 567 5 567 4 518 4 518 4 518 1 154 1 154 1 154 105 105 105 Italie Latvia 4 140 3 650 3 650 6 387 6 050 6 050 2 019 1 800 1 800 4 266 4 200 4 200 Lettonie Luxembourg 695 757 751 625 687 681 189 189 189 119 119 119 Luxembourg Malta 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Malte Montenegro 239 218 238 238 217 237 1 1 1 0 0 0 Monténégro Netherlands 1 145 1 120 1 120 1 355 1 380 1 390 734 730 730 944 990 1 000 Pays-Bas Poland 29 967 30 985 31 835 28 035 29 200 29 800 4 609 4 460 4 410 2 677 2 675 2 375 Pologne Portugal 13 533 13 750 13 782 11 462 11 900 11 870 2 363 2 280 2 382 292 430 470 Portugal Serbia 909 947 976 892 931 958 21 20 22 4 4 4 Serbie Slovakia 3 472 3 800 4 000 4 119 4 200 4 350 1 006 1 000 1 050 1 654 1 400 1 400 Slovaquie Slovenia 834 910 880 1 877 1 870 1 920 494 700 570 1 536 1 660 1 610 Slovénie Spain 11 099 11 684 12 052 12 663 13 217 13 651 557 582 603 2 121 2 116 2 202 Espagne Sweden 59 772 59 734 59 784 52 100 53 300 53 300 8 194 7 127 7 127 522 693 643 Suède Switzerland 1 692 1 713 1 738 1 254 1 280 1 310 631 623 613 193 190 185 Suisse Turkey 13 596 14 027 14 027 13 397 13 600 13 600 202 455 455 3 28 28 Turquie United Kingdom 5 136 5 482 5 482 4 670 4 974 4 974 578 578 578 112 71 71 Royaume-Un Total Europe 285 963 291 237 295 466 269 817 278 619 282 225 47 336 45 712 45 399 31 190 33 094 32 158 Total Europe Moldova 2 2 2 1 1 1 1 1 1 0 0 0 Moldova Russia 58 244 60 273 64 791 73 232 75 562 76 307 104 104 104 15 092 15 393 11 620 Russie Total EECCA 58 246 60 275 64 793 73 233 75 563 76 308 105 105 105 15 092 15 393 11 620 Total EOCAC Canada 34 428 30 819 31 865 31 073 27 434 27 434 4 000 3 969 4 975 645 584 545 Canada United States 228 406 228 659 234 933 233 223 234 181 234 974 190 206 201 5 007 5 728 243 Etats-Unis Total North America 262 835 259 479 266 798 264 296 261 615 262 408 4 191 4 175 5 177 5 652 6 312 788 Total Amérique du Nord

Includes wood residues, chips and particles for all purposes Comprend les dechets de bois, plaquettes et particules pour toute utilisation a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce

TABLE 12

Apparent Consumption a

Pays

1000 m3

Exports - Exportations

PULPWOOD (total) BOIS DE TRITURATION (total)

Country

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Production Imports - ImportationsConsommation Apparente a

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 25

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 4 999 4 750 4 840 2 358 2 510 2 600 2 749 2 500 2 400 108 260 160 Autriche Bosnia-Herzegovina 622 625 623 559 567 570 77 68 65 14 10 12 Bosnie-Herzegovine Czech Republic 4 527 5 000 5 050 8 036 7 799 7 798 263 255 268 3 772 3 054 3 016 République tchèque Estonia 528 475 475 1 148 1 075 1 075 21 40 40 641 640 640 Estonie Finland 21 957 24 401 24 237 21 635 23 931 24 294 1 205 1 238 711 883 768 768 Finlande France 4 622 4 724 4 700 4 479 4 600 4 600 506 561 600 363 438 500 France Germany 10 290 7 600 9 000 10 590 10 600 11 000 2 200 1 500 2 000 2 500 4 500 4 000 Allemagne Hungary 596 542 542 596 542 542 0 0 0 0 0 0 Hongrie Ireland 1 117 752 801 1 197 877 934 30 50 53 110 175 186 Irlande Italy 853 853 853 853 853 853 0 0 0 0 0 0 Italie Latvia 1 814 1 750 1 750 2 241 2 100 2 100 306 350 350 733 700 700 Lettonie Luxembourg 40 32 32 40 32 32 0 0 0 0 0 0 Luxembourg Montenegro 17 9 23 17 9 23 0 0 0 0 0 0 Monténégro Netherlands 142 140 140 255 260 260 82 80 80 195 200 200 Pays-Bas Poland 13 036 13 600 13 950 13 886 14 500 14 600 1 185 1 200 1 250 2 035 2 100 1 900 Pologne Portugal 2 205 2 350 2 272 2 130 2 300 2 230 81 80 82 6 30 40 Portugal Serbia 94 96 98 94 96 98 0 0 0 0 0 0 Serbie Slovakia 702 900 950 1 157 1 200 1 250 575 500 500 1 030 800 800 Slovaquie Slovenia 278 310 330 346 230 280 230 310 280 298 230 230 Slovénie Spain 2 931 2 905 2 952 3 489 3 665 3 751 95 100 102 653 860 901 Espagne Sweden 29 055 29 293 29 393 25 400 26 100 26 200 3 931 3 469 3 469 276 276 276 Suède Switzerland 238 240 245 308 310 315 20 20 20 90 90 90 Suisse Turkey 7 224 7 352 7 352 7 222 7 350 7 350 3 3 3 1 1 1 Turquie United Kingdom 1 885 1 885 1 885 1 630 1 630 1 630 283 283 283 29 29 29 Royaume-Uni Total Europe 109 772 110 583 112 492 109 665 113 137 114 386 13 842 12 607 12 556 13 736 15 161 14 449 Total Europe Russia 29 389 29 682 32 041 33 289 33 622 31 941 100 100 100 4 000 4 040 0 Russie Total EECCA 29 389 29 682 32 041 33 289 33 622 31 941 100 100 100 4 000 4 040 0 Total EOCAC Canada 4 432 3 984 4 267 3 804 3 470 3 470 645 518 800 17 4 3 Canada United States 133 463 133 526 133 557 133 458 133 521 133 552 5 5 5 0 0 0 Etats-Unis Total North America 137 895 137 511 137 825 137 262 136 992 137 023 650 523 805 17 4 3 Total Amérique du Nord

a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce

TABLE 12a

Apparent Consumption a

Consommation Apparente a Pays

PULPWOOD LOGS (ROUND AND SPLIT) BOIS DE TRITURATION (RONDINS ET QUARTIERS)

1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Exports - ExportationsCountry Production

Softwood Conifères

Imports - Importations

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 26

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 1 210 1 382 1 380 600 682 680 680 780 780 70 80 80 Autriche Bosnia-Herzegovina 61 62 64 55 57 56 13 10 12 7 5 4 Bosnie-Herzegovine Czech Republic 276 293 306 323 334 352 17 18 18 64 59 64 République tchèque Estonia 507 205 205 1 168 1 075 1 075 172 130 130 833 1 000 1 000 Estonie Finland 11 986 11 834 11 801 7 416 7 158 7 542 4 637 4 709 4 292 67 32 32 Finlande France 2 509 2 546 2 480 3 314 3 300 3 200 67 66 80 872 820 800 France Germany 2 663 2 650 2 690 2 913 2 800 2 800 150 150 140 400 300 250 Allemagne Hungary 306 377 377 306 377 377 0 0 0 0 0 0 Hongrie Italy 166 166 166 166 166 166 0 0 0 0 0 0 Italie Latvia 600 400 400 1 882 1 750 1 750 461 350 350 1 743 1 700 1 700 Lettonie Luxembourg 64 134 128 64 134 128 0 0 0 0 0 0 Luxembourg Montenegro 26 13 19 26 13 19 0 0 0 0 0 0 Monténégro Netherlands 65 50 50 147 160 160 21 20 20 103 130 130 Pays-Bas Poland 4 953 5 385 5 785 4 468 4 900 5 300 560 560 560 75 75 75 Pologne Portugal 8 585 8 300 8 350 7 410 7 600 7 620 1 353 1 000 1 050 178 300 320 Portugal Serbia 293 299 309 294 300 310 0 0 0 1 1 1 Serbie Slovakia 1 788 1 900 2 000 1 828 1 850 1 900 70 150 200 110 100 100 Slovaquie Slovenia 146 140 100 450 490 440 88 130 90 392 480 430 Slovénie Spain 5 267 5 658 5 658 5 942 6 074 6 150 285 291 295 960 707 787 Espagne Sweden 8 641 8 441 8 541 6 100 6 200 6 300 2 558 2 258 2 258 17 17 17 Suède Switzerland 137 143 148 174 180 185 3 3 3 40 40 40 Suisse Turkey 5 225 5 300 5 300 5 225 5 300 5 300 2 2 2 2 2 2 Turquie United Kingdom 17 17 17 2 2 2 16 16 16 0 0 0 Royaume-Un Total Europe 55 490 55 695 56 274 50 273 50 901 51 811 11 152 10 643 10 295 5 935 5 849 5 832 Total Europe Russia 8 465 9 105 10 109 15 665 16 449 17 600 0 0 0 7 200 7 344 7 491 Russie Total EECCA 8 465 9 105 10 109 15 665 16 449 17 600 0 0 0 7 200 7 344 7 491 Total EOCAC Canada 8 112 7 871 7 870 8 474 8 073 8 073 31 28 19 393 231 223 Canada United States 42 217 42 237 42 247 42 264 42 284 42 294 42 42 42 89 89 89 Etats-Unis Total North America 50 329 50 108 50 117 50 738 50 358 50 368 73 70 61 482 320 312 Total Amérique du Nord

a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce

Hardwood Non-conifères 1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

BOIS DE TRITURATION (RONDINS ET QUARTIERS)

Production Imports - Importations

TABLE 12b

Apparent Consumption a

Consommation Apparente a PaysExports - ExportationsCountry

PULPWOOD LOGS (ROUND AND SPLIT)

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 27

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 8 904 9 100 9 350 7 152 7 450 7 700 2 369 2 450 2 450 616 800 800 Autriche Bosnia-Herzegovina 245 224 240 267 250 265 9 9 10 30 35 35 Bosnie-Herzegovine Cyprus 8 9 9 8 8 8 1 1 1 0 0 0 Chypre Czech Republic 1 494 1 485 1 533 1 728 1 690 1 750 202 285 290 436 490 507 République tchèque Estonia 3 015 2 600 2 600 4 000 3 700 3 700 266 100 100 1 251 1 200 1 200 Estonie Finland 19 154 20 432 20 689 14 170 15 321 15 530 5 205 5 254 5 301 221 142 142 Finlande France 16 211 16 690 17 400 14 402 15 000 15 500 2 510 2 465 2 600 701 776 700 France Germany 14 649 16 000 16 000 16 115 17 500 17 500 1 002 1 000 1 000 2 468 2 500 2 500 Allemagne Hungary 864 1 017 1 017 805 924 924 134 223 223 75 130 130 Hongrie Ireland 844 1 117 1 173 885 1 167 1 243 99 150 150 139 200 220 Irlande Italy 4 549 4 549 4 549 3 500 3 500 3 500 1 154 1 154 1 154 105 105 105 Italie Latvia 1 726 1 500 1 500 2 264 2 200 2 200 1 252 1 100 1 100 1 790 1 800 1 800 Lettonie Luxembourg 591 591 591 521 521 521 189 189 189 119 119 119 Luxembourg Malta 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Malte Montenegro 196 196 196 195 195 195 1 1 1 0 0 0 Monténégro Netherlands 938 930 930 953 960 970 631 630 630 646 660 670 Pays-Bas Poland 11 977 12 000 12 100 9 680 9 800 9 900 2 864 2 700 2 600 567 500 400 Pologne Portugal 2 742 3 100 3 160 1 921 2 000 2 020 929 1 200 1 250 108 100 110 Portugal Serbia 522 552 569 504 535 550 21 20 22 3 3 3 Serbie Slovakia 982 1 000 1 050 1 135 1 150 1 200 361 350 350 514 500 500 Slovaquie Slovenia 409 460 450 1 080 1 150 1 200 176 260 200 847 950 950 Slovénie Spain 2 902 3 120 3 442 3 233 3 478 3 750 178 191 206 508 548 514 Espagne Sweden 22 076 22 000 21 850 20 600 21 000 20 800 1 705 1 400 1 400 229 400 350 Suède Switzerland 1 317 1 330 1 345 772 790 810 608 600 590 63 60 55 Suisse Turkey 1 147 1 375 1 375 950 950 950 197 450 450 0 25 25 Turquie United Kingdom 3 234 3 580 3 580 3 038 3 342 3 342 279 279 279 83 41 41 Royaume-Uni Total Europe 120 700 124 959 126 700 109 879 114 581 116 029 22 341 22 462 22 548 11 520 12 084 11 876 Total Europe Moldova 2 2 2 1 1 1 1 1 1 0 0 0 Moldova Russia 20 390 21 487 22 641 24 278 25 492 26 766 4 4 4 3 892 4 009 4 129 Russie Total EECCA 20 392 21 489 22 643 24 279 25 493 26 767 5 5 5 3 892 4 009 4 129 Total EOCAC Canada 21 885 18 964 19 728 18 795 15 890 15 890 3 324 3 423 4 156 235 349 318 Canada United States 52 726 52 896 59 128 57 501 58 376 59 128 143 159 154 4 918 5 639 154 Etats-Unis Total North America 74 611 71 860 78 856 76 296 74 266 75 018 3 467 3 581 4 310 5 153 5 988 472 Total Amérique du Nord

TABLE 12c

Apparent Consumption Consommation Apparente Pays

WOOD RESIDUES, CHIPS AND PARTICLES DECHETS DE BOIS, PLAQUETTES ET PARTICULES

1000 m3

Exports - Exportations

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Country Production Imports - Importations

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 28

Imports Exports

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Austria 1 074 1 135 1 250 1 540 1 650 1 800 384 425 390 849 940 940 Autriche Bosnia-Herzegovina 90 94 94 150 162 165 1 2 3 61 70 74 Bosnie-Herzegovine Cyprus 4 4 4 0 0 0 4 4 4 0 0 0 Chypre Czech Republic 180 182 198 477 490 502 32 34 35 329 342 339 République tchèque Estonia 572 115 115 1 630 1 400 1 400 12 15 15 1 070 1 300 1 300 Estonie Finland 427 395 420 322 345 365 112 90 90 7 40 35 Finlande France 2 075 2 101 2 200 1 760 1 800 1 850 412 410 450 97 109 100 France Germany 2 590 2 880 3 225 3 100 3 300 3 600 291 325 350 801 745 725 Allemagne Hungary 77 79 79 16 19 19 84 82 82 23 22 22 Hongrie Ireland 45 65 65 38 55 55 38 45 45 30 35 35 Irlande Italy 2 194 2 194 2 194 400 400 400 1 802 1 802 1 802 7 7 7 Italie Latvia 325 300 300 2 264 2 200 2 200 425 400 400 2 364 2 300 2 300 Lettonie Luxembourg 47 47 47 63 63 63 11 11 11 27 27 27 Luxembourg Malta 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Malte Montenegro 53 47 47 89 82 82 1 1 1 37 37 37 Monténégro Netherlands 2 442 2 609 3 180 300 300 300 2 297 2 429 3 000 155 120 120 Pays-Bas North Macedonia 91 91 91 0 0 0 91 91 91 0 0 0 Macédoine du Nord Poland 818 880 900 1 353 1 450 1 500 176 180 200 711 750 800 Pologne Portugal 255 204 245 859 900 950 2 4 5 606 700 710 Portugal Serbia 406 445 450 445 455 460 40 45 50 79 55 60 Serbie Slovakia 20 20 20 206 200 200 43 45 45 229 225 225 Slovaquie Slovenia 206 165 175 148 160 165 257 215 230 198 210 220 Slovénie Spain 507 696 798 531 745 863 65 76 80 89 125 145 Espagne Sweden 1 642 1 940 1 940 1 660 2 000 2 000 119 140 140 138 200 200 Suède Switzerland 347 350 355 270 275 285 78 75 70 0 0 0 Suisse Turkey 6 6 6 20 20 20 0 0 0 14 14 14 Turquie United Kingdom 9 345 9 345 9 345 271 271 271 9 078 9 078 9 078 4 4 4 Royaume-Un Total Europe 25 840 26 388 27 743 17 912 18 743 19 516 15 854 16 023 16 666 7 925 8 378 8 439 Total Europe Moldova 32 32 32 31 31 31 2 2 2 0 0 0 Moldova Russia 509 470 540 2 800 3 220 3 703 2 2 2 2 294 2 752 3 165 Russie Total EECCA 541 502 573 2 831 3 251 3 734 4 4 4 2 294 2 752 3 165 Total EOCAC Canada 960 795 536 3 830 4 131 4 131 31 46 54 2 901 3 381 3 649 Canada United States 1 360 1 503 1 572 8 412 8 855 9 210 205 227 236 7 257 7 578 7 874 Etats-Unis Total North America 2 321 2 299 2 108 12 242 12 985 13 341 236 272 290 10 158 10 958 11 523 Total Amérique du Nord

Exports - Exportations Pays

TABLE 13 WOOD PELLETS GRANULES DE BOIS

1000 mt Apparent Consumption

Country Consommation Apparente

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

Production Imports - Importations

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 29

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 actual actual actual actual réels réels réels réels

Sawn softwood 82.76 89.42 90.28 102.87 107.84 109.03 32.51 35.40 34.94 52.63 53.82 53.68 Sciages conifères

Softwood logs a 194.72 200.32 200.51 199.16 199.97 194.47 20.04 19.12 19.97 24.48 18.77 13.94 Grumes de conifères a

Sawn hardwood 10.78 11.34 11.61 10.72 11.25 11.40 4.01 4.25 4.34 3.95 4.17 4.12 Sciages non-conifères

– temperate zone b 10.05 10.62 10.88 10.65 11.19 11.34 3.24 3.49 3.56 3.84 4.06 4.01 – zone tempérée b

– tropical zone b 0.72 0.72 0.73 0.07 0.06 0.06 0.77 0.77 0.78 0.11 0.11 0.11 – zone tropicale b

Hardwood logs a 23.22 23.52 24.12 24.09 24.78 25.20 2.48 2.04 2.17 3.34 3.30 3.25 Grumes de non-conifères a

– temperate zone b 22.94 23.34 23.94 24.09 24.78 25.20 2.18 1.84 1.97 3.32 3.28 3.23 – zone tempérée b

– tropical zone b 0.28 0.18 0.17 0.30 0.20 0.20 0.02 0.02 0.02 – zone tropicale b

Veneer sheets 1.44 1.51 1.53 1.03 1.13 1.13 1.18 1.23 1.26 0.77 0.85 0.86 Feuilles de placage

Plywood 7.44 7.27 7.51 4.39 4.61 4.63 6.77 6.68 6.90 3.72 4.02 4.03 Contreplaqués

Particle board (excluding OSB) 28.83 29.99 30.57 30.22 31.31 31.80 9.16 9.50 9.84 10.55 10.83 11.07 Pann. de particules (sauf OSB)

OSB 5.66 5.74 5.81 5.85 5.69 5.80 3.26 3.29 3.34 3.45 3.24 3.33 OSB

Fibreboard 20.47 20.83 21.46 22.07 22.67 23.15 9.24 9.65 9.86 10.84 11.49 11.55 Panneaux de fibres

– Hardboard 0.52 0.66 0.74 0.38 0.42 0.43 1.38 1.42 1.45 1.25 1.19 1.14 – Durs

– MDF 16.80 17.00 17.48 18.52 19.04 19.43 5.86 6.14 6.25 7.58 8.18 8.20 – MDF

– Other board 3.15 3.17 3.24 3.16 3.22 3.29 2.00 2.08 2.15 2.01 2.13 2.21 – Autres panneaux Pulpwood a 285.96 291.24 295.47 269.82 278.62 282.23 47.34 45.71 45.40 31.19 33.09 32.16 Bois de trituration a

– Pulp logs 165.26 166.28 168.77 159.94 164.04 166.20 24.99 23.25 22.85 19.67 21.01 20.28 – Bois ronds de trituration

– softwood 109.77 110.58 112.49 109.67 113.14 114.39 13.84 12.61 12.56 13.74 15.16 14.45 – conifères

– hardwood 55.49 55.69 56.27 50.27 50.90 51.81 11.15 10.64 10.30 5.93 5.85 5.83 – non-conifères

– Residues, chips and particles 120.70 124.96 126.70 109.88 114.58 116.03 22.34 22.46 22.55 11.52 12.08 11.88 – Déchets, plaquettes et part. Wood pulp 40.30 40.64 40.12 36.93 37.91 37.93 17.92 17.74 17.65 14.55 15.02 15.46 Pâte de bois

Paper and paperboard 76.36 76.97 77.32 86.91 89.94 90.19 44.50 44.66 44.77 55.05 57.63 57.65 Papiers et cartons

Wood Pellets 25.84 26.39 27.74 17.91 18.74 19.52 15.85 16.02 16.67 7.93 8.38 8.44 Granulés de bois a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fourni des données sur le commerce b Trade figures by zone do not equal the total as some countries cannot provide data for both zones b Les chiffres du commerce par zone ne correspondent pas aux totaux

en raison du fait que certains pays ne peuvent les différencier.

TABLE 14

Apparent Consumption Consommation Apparente Exports - ExportationsProduction

Europe: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022

Europe: Tableau récapitulatif des prévisions du marché pour 2021 et 2022

million m 3 (pulp, paper and pellets million m.t. - pâte de bois, papiers et cartons, et granulés en millions de tonnes métriques)

Imports - Importations

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

prévisions forecasts prévisions

forecasts prévisions

forecasts prévisions

forecasts

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 30

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 actual actual actual actual réels réels réels réels

Sawn softwood 99.90 108.23 111.04 101.84 106.68 109.76 26.26 26.68 26.58 28.20 25.13 25.30 Sciages conifères

Softwood logs 239.31 239.09 237.48 251.70 251.56 254.08 2.97 2.83 2.93 15.36 15.29 19.53 Grumes de conifères

Sawn hardwood 15.07 15.55 15.76 17.68 17.82 17.86 1.38 1.55 1.65 4.00 3.81 3.76 Sciages non-conifères

– temperate zone 14.93 15.43 15.63 17.68 17.82 17.86 1.20 1.37 1.47 3.95 3.76 3.70 – zone tempérée

– tropical zone 0.13 0.13 0.13 0.00 0.00 0.00 0.19 0.18 0.19 0.05 0.05 0.06 – zone tropicale

Hardwood logs 43.80 50.77 51.28 44.83 51.77 52.43 1.17 1.35 1.32 2.20 2.35 2.47 Grumes de non-conifères

– temperate zone 43.80 50.78 51.28 44.83 51.77 52.43 1.17 1.35 1.32 2.20 2.34 2.47 – zone tempérée

– tropical zone 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 – zone tropicale Veneer sheets 2.85 2.90 2.96 2.87 2.93 3.01 0.74 0.82 0.84 0.76 0.86 0.88 Feuilles de placage

Plywood 16.41 17.41 17.77 11.17 11.75 12.00 6.31 6.80 6.92 1.07 1.13 1.14 Contreplaqués

Particle board (excluding OSB) 7.25 6.77 6.74 6.41 6.26 6.30 1.95 1.94 1.98 1.12 1.43 1.54 Pann. de particules (sauf OSB)

OSB 20.08 20.76 21.06 20.34 21.24 21.57 5.19 5.58 5.68 5.45 6.07 6.18 OSB

Fibreboard 9.46 9.82 9.83 7.35 7.40 7.40 3.64 3.94 3.95 1.52 1.52 1.52 Panneaux de fibres

– Hardboard 0.27 0.29 0.29 0.30 0.30 0.30 0.30 0.33 0.33 0.33 0.34 0.35 – Durs

– MDF 5.88 6.16 6.18 3.77 3.82 3.82 3.02 3.25 3.25 0.91 0.90 0.89 – MDF

– Other board 3.31 3.36 3.36 3.28 3.28 3.28 0.31 0.36 0.37 0.28 0.28 0.29 – Autres panneaux Pulpwood 262.83 259.48 266.80 264.30 261.62 262.41 4.19 4.17 5.18 5.65 6.31 0.79 Bois de trituration

– Pulp logs 188.22 187.62 187.94 188.00 187.35 187.39 0.72 0.59 0.87 0.50 0.32 0.32 – Bois ronds de trituration

– softwood 137.89 137.51 137.82 137.26 136.99 137.02 0.65 0.52 0.81 0.02 0.00 0.00 – conifères

– hardwood 50.33 50.11 50.12 50.74 50.36 50.37 0.07 0.07 0.06 0.48 0.32 0.31 – non-conifères

– Residues, chips and particles 74.61 71.86 78.86 76.30 74.27 75.02 3.47 3.58 4.31 5.15 5.99 0.47 – Déchets, plaquettes et part. Wood pulp 54.46 55.16 55.31 64.98 65.09 64.61 6.30 6.77 7.22 16.82 16.71 16.52 Pâte de bois

Paper and paperboard 68.29 70.84 71.97 74.59 77.14 78.53 10.00 10.31 10.28 16.31 16.60 16.84 Papiers et cartons

Wood pellets 2.32 2.30 2.11 12.24 12.99 13.34 0.24 0.27 0.29 10.16 10.96 11.52 Granulés de bois

TABLE 15

Apparent Consumption Consommation Apparente Exports - ExportationsProduction

North America: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022

Amérique du Nord: Tableau récapitulatif des prévisions du marché pour 2021 et 2022

million m3 (pulp, paper and pellets million m.t. - pâte de bois, papiers et cartons, et granulés en millions de tonnes métriques)

Imports - Importations

Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions

forecasts prévisions

forecasts prévisions

forecasts prévisions

forecasts prévisions

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 31

2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 actual actual actual actual réels réels réels réels

Sawn softwood 9.13 10.15 11.25 38.92 40.09 42.09 0.04 0.04 0.04 29.83 29.98 30.88 Sciages conifères

Softwood logs 108.14 109.22 108.11 120.44 121.64 115.56 0.00 0.00 0.00 12.30 12.42 7.45 Grumes de conifères

Sawn hardwood 1.34 1.38 1.48 2.88 2.97 3.14 0.01 0.01 0.01 1.54 1.59 1.67 Sciages non-conifères

– temperate zone 1.34 1.38 1.47 2.88 2.97 3.14 0.00 0.00 0.00 1.54 1.59 1.67 – zone tempérée

– tropical zone 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 – zone tropicale

Hardwood logs 12.49 13.18 14.23 14.89 15.63 16.72 0.00 0.00 0.00 2.40 2.45 2.50 Grumes de non-conifères

– temperate zone 12.49 13.18 14.23 14.89 15.63 16.72 0.00 0.00 0.00 2.40 2.45 2.50 – zone tempérée

– tropical zone 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 – zone tropicale Veneer sheets 1.10 1.44 1.69 1.57 1.96 2.26 0.01 0.01 0.01 0.49 0.54 0.58 Feuilles de placage

Plywood 1.22 1.44 1.51 4.00 4.60 4.83 0.12 0.13 0.13 2.90 3.28 3.45 Contreplaqués

Particle board (excluding OSB) 5.29 6.12 6.50 6.73 7.15 7.53 0.30 0.67 0.79 1.74 1.69 1.83 Pann. de particules (sauf OSB)

OSB 1.61 1.08 1.26 1.63 1.63 1.95 0.35 0.18 0.14 0.36 0.72 0.83 OSB

Fibreboard 2.80 3.42 3.67 3.58 4.30 4.63 0.46 0.59 0.64 1.24 1.48 1.60 Panneaux de fibres

– Hardboard 0.32 0.39 0.35 0.37 0.45 0.40 0.10 0.10 0.10 0.15 0.16 0.15 – Durs

– MDF 2.45 2.99 3.29 3.20 3.84 4.22 0.33 0.46 0.51 1.08 1.31 1.44 – MDF

– Other board 0.03 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 – Autres panneaux Pulpwood 58.24 60.27 64.79 73.23 75.56 76.31 0.10 0.10 0.10 15.09 15.39 11.62 Bois de trituration

– Pulp logs 37.85 38.79 42.15 48.95 50.07 49.54 0.10 0.10 0.10 11.20 11.38 7.49 – Bois ronds de trituration

– softwood 29.39 29.68 32.04 33.29 33.62 31.94 0.10 0.10 0.10 4.00 4.04 0.00 – conifères

– hardwood 8.47 9.10 10.11 15.67 16.45 17.60 0.00 0.00 0.00 7.20 7.34 7.49 – non-conifères

– Residues, chips and particles 20.39 21.49 22.64 24.28 25.49 26.77 0.00 0.00 0.00 3.89 4.01 4.13 – Déchets, plaquettes et part. Wood pulp 6.53 6.55 6.68 8.77 8.85 9.03 0.21 0.21 0.22 2.44 2.52 2.57 Pâte de bois

Paper and paperboard 7.12 7.62 7.95 9.53 10.19 10.70 1.19 1.17 1.14 3.60 3.75 3.90 Papiers et cartons

Wood pellets 0.51 0.47 0.54 2.80 3.22 3.70 0.00 0.00 0.00 2.29 2.75 3.17 Granulés de bois

TABLE 16

Apparent Consumption Consommation Apparente Exports - ExportationsProduction

Russian Federation: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022

Fédération de Russie: Tableau récapitulatif des prévisions du marché pour 2021 et 2022

million m3 (pulp, paper and pellets million m.t. - pâte de bois, papiers et cartons, et granulés en millions de tonnes métriques)

Imports - Importations

prévisions forecasts prévisions

forecasts prévisions

forecasts prévisions

forecasts

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 32

Unit Unité 2016 2017 2018 2019 2020

1979-81 1999-2001 Volume Percent

EXPORTS EXPORTATIONS

Roundwood a million m3 22.22 48.68 61.29 63.02 70.01 78.70 82.01 3.31 4.2% Bois ronds a

Sawnwood " 24.77 45.99 55.71 58.51 59.86 62.83 56.58 -6.25 -9.9% Sciages Wood-based panels b " 8.07 21.42 33.67 35.66 35.43 35.67 28.55 -7.12 -20.0% Panneaux à base de bois b

Wood pulp million m.t. 7.31 10.08 14.31 14.81 15.19 16.26 14.55 -1.71 -10.5% Pâte de bois Paper and paperboard " 18.39 54.06 65.56 66.20 66.45 65.12 55.05 -10.07 -15.5% Papiers et cartons

IMPORTS IMPORTATIONS

Roundwood a million m3 38.83 74.99 85.69 79.61 90.25 89.33 86.83 -2.50 -2.8% Bois ronds a

Sawnwood " 34.26 46.39 40.93 43.88 46.19 47.38 36.52 -10.86 -22.9% Sciages Wood-based panels b " 10.30 21.38 33.04 35.75 37.21 36.72 28.43 -8.29 -22.6% Panneaux à base de bois b

Wood pulp million m.t. 11.36 17.26 20.73 20.86 21.51 20.02 17.92 -2.10 -10.5% Pâte de bois Paper and paperboard " 16.78 48.69 56.27 57.08 57.24 55.14 44.50 -10.64 -19.3% Papiers et cartons

NET TRADE c COMMERCE NET c

Roundwood a million m3 -16.61 -26.31 -24.40 -16.59 -20.24 -10.63 -4.82 5.81 54.6% Bois ronds a

Sawnwood " -9.49 -0.40 14.78 14.62 13.68 15.45 20.06 4.61 29.8% Sciages Wood-based panels b " -2.23 0.04 0.63 -0.10 -1.79 -1.05 0.12 1.17 NA Panneaux à base de bois b

Wood pulp million m.t. -4.05 -7.18 -6.42 -6.05 -6.31 -3.76 -3.37 0.39 10.3% Pâte de bois Paper and paperboard " 1.61 5.37 9.29 9.12 9.21 9.98 10.55 0.57 5.7% Papiers et cartons

a Including available data on wood residues, chips and particles a Y compris les données disponibles pour les déchets, les plaquettes et les particules b Not including veneer sheets b Ne sot pas compris les feuilles de placage c Exports minus imports c Exportations moins importations

2019/2020

Quantity - Volume

TABLE 17 Europe: Trade in forest products by main product groups, 1979-81 and 1999-2001 (averages) and 2016 to 2020

Europe: Commerce des produits forestiers, par principaux groupes d'assortiments, en 1979-81 et 1999-2001 (moyennes) et de 2016 à 2020

Change - Changementaverage moyenne

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 33

2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 1979-81 1999-2001

Sawnwood b million m3 100.66 108.12 107.55 110.81 113.12 110.61 93.53 100.75 101.89 Sciages b

– Softwood " 78.36 89.22 94.52 97.49 99.05 96.33 82.76 89.42 90.28 – Conifères – Hardwood " 22.30 18.90 13.03 13.32 14.07 14.27 10.78 11.34 11.61 – Non-conifères

Wood-based panels c " 33.70 54.21 71.70 74.21 75.86 74.96 62.39 63.82 65.34 Panneaux à base de bois c

– Plywood " 5.44 6.66 8.43 8.89 9.48 8.91 7.44 7.27 7.51 – Contreplaqués – Particle board d " 23.82 34.50 36.11 36.97 36.61 36.39 28.83 29.99 30.57 – Panneaux de particules d

– OSB 1.72 6.18 6.63 6.89 6.74 5.66 5.74 5.81 – OSB – Fibreboard " 4.44 11.00 20.99 21.72 22.88 22.92 20.47 20.83 21.46 – Panneaux de fibres

Paper and paperboard million m.t. 49.17 88.67 88.40 89.94 89.53 86.18 76.36 76.97 77.32 Papiers et cartons – Newsprint " 6.45 12.04 6.61 6.03 5.76 5.26 4.10 – Papiers journal – Other paper & paperbrd. " 42.71 76.63 81.79 83.91 83.77 80.92 72.26 – Autres papiers/cartons

Sawnwood b 100.0 107.4 106.8 110.1 112.4 109.9 92.9 100.1 101.2 Sciages b

– Softwood 100.0 113.9 120.6 124.4 126.4 122.9 105.6 114.1 115.2 – Conifères – Hardwood 100.0 84.7 58.4 59.7 63.1 64.0 48.3 50.8 52.1 – Non-conifères

Wood-based panels c 100.0 160.9 212.8 220.2 225.1 222.4 185.1 189.4 193.9 Panneaux à base de bois c

– Plywood 100.0 122.5 154.9 163.4 174.2 163.8 136.7 133.6 138.0 – Contreplaqués – Particle board 100.0 144.8 151.6 155.2 153.7 152.8 121.0 125.9 128.3 – Panneaux de particules – OSB 100.0 359.2 385.7 400.4 391.9 329.0 333.6 337.7 – OSB – Fibreboard 100.0 247.9 472.8 489.2 515.3 516.1 461.0 469.1 483.3 – Panneaux de fibres

Paper and paperboard 100.0 180.3 179.8 182.9 182.1 175.3 155.3 156.5 157.2 Papiers et cartons – Newsprint 100.0 186.6 102.5 93.4 89.2 81.6 63.5 – Papiers journal – Other paper & paperbrd. 100.0 179.4 191.5 196.5 196.1 189.5 169.2 – Autres papiers/cartons

a The forecasts and 2020 are not a Une comparison entre prévisions (et 2020) comparable with earlier data as the methodology is different. et les donnes anterieures n'est pas possible à cause de différences des méthodes de calcul. b Excluding sleepers through 2016 b Non compris les traverses jusqu'à 2016 c Not including veneer sheets c Ne sont pas compris les feuilles de placage d Average figure for 1979-81 includes OSB d Les chiffres moyennes 1979-81 comprennent le OSB

TABLE 18 Europe: Apparent consumption of selected forest products, 1979-81 and 1999-2001 (averages), 2016 to 2020, and forecasts for 2021 and 2022

Europe: Consommation apparente de certains produits forestiers, en 1979-81 et 1999-2001 (moyennes), de 2016 à 2020 et prévisions pour 2021 et 2022

Forecasts a

Index - Indice 1979-81 = 100

Prévisions aActual - RéelleUnit Unité average

moyenne

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 34

2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 1979-81 1999-2001

Sawnwood b million m3 95.82 119.44 99.75 100.40 101.08 101.75 99.92 102.05 103.10 Sciages b

– Softwood " 79.14 91.63 80.22 81.41 81.94 82.26 86.12 87.85 88.69 – Conifères – Hardwood " 16.67 27.81 19.53 18.99 19.14 19.49 13.81 14.20 14.41 – Non-conifères

Wood-based panels c " 29.25 54.68 47.17 48.78 47.93 46.78 46.09 47.63 48.43 Panneaux à base de boisc

– Plywood " 6.09 18.74 15.42 15.60 14.87 14.03 14.03 14.64 14.94 – Contreplaqués – Particle board d " 17.11 10.15 5.04 5.09 5.18 5.40 5.24 5.41 5.52 – Panneaux de particulesd

– OSB 17.75 17.08 18.33 18.86 18.67 18.58 19.35 19.72 – OSB – Fibreboard " 6.05 8.05 9.63 9.75 9.01 8.69 8.24 8.24 8.24 – Panneaux de fibres

Paper and paperboard million m.t. 61.86 92.52 70.10 69.61 68.82 66.31 63.57 66.13 67.40 Papiers et cartons – Newsprint " 10.56 12.20 3.03 2.62 2.29 1.91 1.42 – Papiers journal – Other paper & paperbrd. " 51.30 80.33 67.07 66.99 66.53 64.41 62.15 – Autres papiers/cartons

Sawnwood b million m3 23.87 34.46 28.33 27.42 26.44 25.30 26.26 26.70 26.57 Sciages b

– Softwood " 23.10 32.93 27.37 26.70 25.49 24.53 25.63 26.03 25.88 – Conifères – Hardwood " 0.77 1.53 0.96 0.72 0.95 0.77 0.63 0.67 0.69 – Non-conifères

Wood-based panels c " 2.11 12.82 13.23 14.50 15.67 14.34 14.46 14.97 15.13 Panneaux à base de boisc

– Plywood " 0.50 2.63 4.88 4.93 5.47 4.66 5.06 5.30 5.33 – Contreplaqués – Particle board " 1.33 1.44 1.25 1.24 1.33 1.43 1.46 1.33 1.36 – Panneaux de particules – OSB 6.81 5.07 5.57 5.67 5.42 5.07 5.46 5.56 – OSB – Fibreboard " 0.28 1.94 2.03 2.76 3.21 2.83 2.88 2.88 2.88 – Panneaux de fibres

Paper and paperboard million m.t. 7.78 15.84 9.26 9.17 9.46 8.72 7.64 7.83 7.87 Papiers et cartons – Newsprint " 6.49 6.61 1.84 1.72 1.53 1.28 1.05 – Papiers journal – Other paper & paperbrd. " 1.29 9.24 7.42 7.45 7.94 7.45 6.60 – Autres papiers/cartons

a The forecasts and 2020 are not a Une comparison entre prévisions (et 2020) comparable with earlier data as the methodology is different. et les donnes anterieures s n'est pas possible à cause de différences des méthodes de calcul. b Excluding sleepers through 2016 b Non compris les traverses jusqu'à 2016 c Not including veneer sheets c Ne sont pas compris les feuilles de placage d Average figure for 1979-81 includes OSB d Les chiffres moyennes 1979-81 comprennent le OSB

Actual - Réelle Unit Unité

Imports – Importations

Apparent Consumption – Consommation apparente

average moyenne

TABLE 19 United States: Apparent consumption and imports of selected forest products, 1979-81 and 1999-2001 (averages), 2016 to 2020, and forecasts for 2021 and 2022

Etats-Unis: Consommation apparente et importations de certains produits forestiers, en 1979-81 et 1999-2001 (moyennes), de 2016 à 2020 et prévisions pour 2021 et 2022

Forecasts a Prévisions a

UNECE COFFI and FAO EFC Foresta2021 page 35

List of tables

List of Tables and Notes
Table 1 - Sawn Softwood
Table 2 - Sawn Hardwood (total)
Table 2a - Sawn Hardwood (temperate)
Table 2b - Sawn Hardwood (tropical)
Table 3 - Veneer Sheets
Table 4 - Plywood
Table 5 - Particle Board (excluding OSB)
Table 5a - Oriented Strand Board
Table 6 - Fibreboard
Table 6a - Hardboard
Table 6b - MDF/HDF
Table 6c - Other Fibreboard
Table 7 - Wood Pulp
Table 8 - Paper and Paperboard
Table 9 - Removals of wood in the rough
Table 9a - Removals of wood in the rough (softwood)
Table 9b - Removals of wood in the rough (hardwood)
Table 10 - Softwood sawlogs
Table 11 - Hardwood sawlogs
Table 11a - Hardwood logs (temperate)
Table 11b - Hardwood logs (tropical)
Table 12 - Pulpwood
Table 12a - Pulpwood (softwood)
Table 12b - Pulpwood (hardwood)
Table 12c - Wood Residues, Chips and Particles
Table 13 - Wood Pellets
Table 14 - Europe: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022
Table 15 - North America: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022
Table 16 - Russian Federation: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022
Table 17 - Europe: Trade in forest products by main product groups, 1979-81 and 1999-2001 (average) and 2016 to 2020
Table 18 - Europe: Apparent consumption of selected forest products, 1979-81 and 1999-2001 (average), 2016 to 2020, and forecasts for 2021 and 2022
Table 19 - United States: Apparent consumption and imports of selected forest products 1979-81 and 1999-2001 (average), 2016 to 2020, and forecasts for 2021 and 2022
Source: UNECE Committee on Forests and the Forest Industry , November 2021, http://www.unece.org/forests/fpm/timbercommittee.html
Notes: Data in italics are estimated by the secretariat. EECCA is Eastern Europe, Caucasus and Central Asia.
Data for the two latest years are forecasts.
In contrast to previous years, data are shown only for countries providing forecasts. Sub-regional totals are only for reporting countries.
Austrian removals data do not include trees outside the forest. Wood chip trade includes recovered post-consumer wood.
German estimates for removals for 2021 and 2022 are highly sensitive to assumptions of beetle and storm damage
Italy MDF/HDF production data include only MDF
Montenegro removal figures are from Directorate of Forests, other figures are based on Statistical Office information.
Polish trade data exclude non-reporters (estimated at 1-3% of total). Polish sawnwood data include shop lumber. Wood pulp production is in metric tonnes not air-dried and excludes recovered fibre pulp.
Polish wood pellets production data includes briquettes and non-wood based material.
Slovenian trade figures are lower than actual as they do not include estimates for non-recorded trade with other EU countries.
United Kingdom production figures for OSB and wood pulp are secretariat estimates.
Data on wood chips and residues for Turkey include those from secondary processing.
Softwood = coniferous, hardwood = non-coniferous
For tables 1-13, data in italics are secretariat estimates or repeated data. All other data are from national sources and are of course estimates for the current and future year.
Countries with nil, missing or confidential data for all years on a table are not shown.

Table 1

TABLE 1
SAWN SOFTWOOD SCIAGES CONIFERES
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 6,165 6,650 6,700 10,339 10,800 11,300 1,777 1,950 1,600 5,951 6,100 6,200 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 226 189 204 810 779 812 7 10 12 590 600 620 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 29 31 31 1 1 1 28 30 30 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 2,343 1,875 1,924 5,213 5,015 5,144 483 460 480 3,352 3,600 3,700 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 2,073 2,420 2,420 1,700 1,700 1,700 1,364 1,720 1,720 991 1,000 1,000 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 3,252 3,280 3,280 10,880 12,000 12,200 569 480 480 8,198 9,200 9,400 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 8,187 8,492 8,400 6,798 7,000 7,000 2,437 2,484 2,400 1,048 992 1,000 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 20,630 22,300 22,500 25,216 27,000 27,000 5,519 6,300 6,000 10,105 11,000 10,500 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 910 858 858 120 134 134 796 768 768 7 44 44 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 492 937 997 1,012 1,312 1,397 310 375 400 830 750 800 Irlande 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Italy 3,714 4,412 4,412 274 342 342 3,740 4,282 4,282 300 213 213 Italie 3 2 2 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 3
Latvia 1,383 1,600 1,300 3,311 3,000 3,000 1,106 1,600 1,300 3,034 3,000 3,000 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 54 54 54 39 39 39 27 27 27 12 12 12 Luxembourg 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Malta 7 6 7 0 0 0 7 6 7 0 0 0 Malte 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Montenegro 32 32 32 129 129 129 9 9 9 106 106 106 Monténégro 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Netherlands 2,631 2,520 2,600 95 100 100 3,132 2,900 3,000 596 480 500 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 24 24 24 2 2 2 23 23 23 0 0 0 Macédoine du Nord 3 3 3 3 5 5 5 3 5 5 3 5 5 3
Poland 4,460 4,550 4,600 4,181 4,300 4,400 1,237 1,250 1,300 958 1,000 1,100 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 770 770 780 874 880 890 133 120 130 237 230 240 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 401 438 453 112 130 135 291 310 320 2 2 2 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 576 650 700 1,182 1,000 1,050 352 400 400 959 750 750 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 704 392 439 877 717 729 657 670 690 830 995 980 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 2,436 3,446 3,712 1,813 2,773 2,940 829 977 1,044 206 304 272 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 5,123 6,300 6,300 18,500 18,900 18,800 599 500 400 13,976 13,100 12,900 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 1,216 1,245 1,275 1,120 1,150 1,180 293 280 275 197 185 180 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 6,337 6,396 6,396 6,091 6,150 6,150 380 380 380 134 134 134 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 9,772 10,769 11,137 3,302 3,633 3,633 6,677 7,345 7,712 208 208 208 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 83,947 90,637 91,535 103,993 108,986 110,207 32,780 35,655 35,188 52,826 54,004 53,861 Total Europe
Armenia 182 182 182 0 0 0 182 182 182 0 0 0 Arménie 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 5 5 5 3
Moldova 221 221 221 2 2 2 219 219 219 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 9,127 10,145 11,250 38,918 40,086 42,090 42 42 42 29,833 29,982 30,882 Russie 3 3 2 2 3 2 2 5 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 9,530 10,549 11,653 38,920 40,088 42,092 444 444 444 29,833 29,983 30,882 Total EOCAC
Canada a 13,784 20,386 22,353 39,397 42,849 44,890 631 645 704 26,243 23,108 23,241 Canada a 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
United States a 86,118 87,846 88,690 62,446 63,831 64,874 25,631 26,033 25,875 1,959 2,019 2,059 Etats-Unis a 3 3 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Total North America 99,902 108,231 111,043 101,843 106,680 109,764 26,261 26,678 26,579 28,202 25,127 25,300 Total Amérique du Nord
a converted from nominal to actual size using factor of 0.72 a convertis du dimension nominale au véritable avec une facteur du 0.72
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 2

TABLE 2
SAWN HARDWOOD (total) SCIAGES NON-CONIFERES (total)
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 273 285 295 237 265 275 165 170 180 129 150 160 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 1,224 1,190 1,230 1,350 1,320 1,360 129 120 130 256 250 260 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 7 9 9 0 0 0 7 9 9 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 388 385 387 145 145 146 288 290 292 45 50 51 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 131 180 180 100 100 100 146 180 180 115 100 100 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 47 42 42 36 36 36 31 31 31 20 25 25 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 1,143 1,183 1,240 1,336 1,400 1,450 276 281 290 469 499 500 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 660 642 640 962 1,010 1,000 379 416 400 681 784 760 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 53 215 215 280 334 334 49 81 81 276 201 201 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 29 41 42 2 8 9 29 35 35 3 2 2 Irlande 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Italy 986 1,259 1,259 612 826 826 521 631 631 147 197 197 Italie 3 2 2 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 3
Latvia 174 160 200 588 650 600 45 70 50 459 560 450 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 57 57 57 39 39 39 40 40 40 22 22 22 Luxembourg 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Malta 7 6 7 0 0 0 7 6 7 0 0 0 Malte 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Montenegro -23 -23 -23 2 2 2 3 3 3 29 29 29 Monténégro 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Netherlands 347 328 333 54 51 51 380 357 362 87 80 80 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Macédoine du Nord 3 3 3 3 2 5 5 3 5 5 3 5 5 3
Poland 515 540 550 486 510 530 250 280 300 221 250 280 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 223 219 210 148 149 150 96 100 100 22 30 40 Portugal 3 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 3
Serbia 141 155 170 358 375 390 91 95 100 308 315 320 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 389 400 425 340 350 400 165 150 150 116 100 125 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 121 136 136 125 141 141 98 100 100 102 105 105 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 545 609 693 487 523 544 109 113 178 51 27 29 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 106 118 103 100 120 110 44 38 30 37 40 37 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 74 80 85 50 55 60 44 40 40 20 15 15 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 2,599 2,562 2,562 2,837 2,800 2,800 71 71 71 309 309 309 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 555 555 555 37 37 37 541 541 541 23 23 23 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 10,775 11,339 11,607 10,717 11,252 11,395 4,008 4,254 4,336 3,950 4,167 4,124 Total Europe
Armenia 2 2 2 0 0 0 2 2 2 1 1 1 Arménie 3 3 3 3 2 5 5 3 5 5 3 5 5 3
Moldova 12 12 12 9 9 9 4 4 4 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 1,341 1,381 1,479 2,879 2,965 3,143 6 6 6 1,544 1,590 1,670 Russie 3 3 2 2 3 2 2 5 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 1,355 1,395 1,493 2,888 2,974 3,152 12 12 12 1,545 1,591 1,670 Total EOCAC
Canada 1,261 1,350 1,350 997 942 855 753 880 959 489 472 464 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 13,806 14,204 14,409 16,688 16,874 17,009 630 672 692 3,511 3,342 3,293 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 15,067 15,554 15,759 17,685 17,816 17,864 1,383 1,552 1,651 4,000 3,814 3,757 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 2a

TABLE 2a
SAWN HARDWOOD (temperate) SCIAGES NON-CONIFERES (zone tempérée)
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 269 281 291 237 265 275 161 165 175 129 149 159 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 1,219 1,186 1,226 1,347 1,318 1,358 128 118 128 256 250 260 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 5 6 6 0 0 0 5 6 6 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 381 379 381 145 145 146 279 281 283 43 48 48 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 129 177 177 100 100 100 141 175 175 112 98 98 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 45 41 41 36 36 36 26 27 27 17 22 22 Finlande 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
France 1,007 1,042 1,101 1,325 1,387 1,437 148 150 160 466 495 496 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 624 602 602 961 1,009 999 313 350 338 650 757 735 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 53 215 215 280 334 334 49 81 81 276 201 201 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 16 27 28 2 8 9 16 21 21 3 2 2 Irlande 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Italy 869 1,157 1,157 595 821 821 412 525 525 138 188 188 Italie 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 3
Latvia 174 160 200 588 650 600 45 70 50 459 560 450 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 52 52 52 39 39 39 34 34 34 22 22 22 Luxembourg 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Malta 6 6 7 0 0 0 6 6 7 0 0 0 Malte 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Montenegro -23 -23 -23 2 2 2 3 3 3 29 29 29 Monténégro 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Netherlands 179 169 174 48 45 45 183 174 179 52 50 50 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 Macédoine du Nord 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Poland 500 524 534 483 507 527 233 262 282 216 245 275 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 176 174 163 133 134 135 53 55 50 11 15 22 Portugal 3 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 3
Serbia 138 152 167 357 374 389 89 93 98 308 315 320 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 389 397 422 340 350 400 165 147 147 116 100 125 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 119 135 135 125 141 141 95 98 98 102 105 105 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 501 558 631 486 520 541 63 60 114 47 22 24 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 105 117 102 100 120 110 42 37 29 37 40 37 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 65 71 76 47 52 57 38 34 34 20 15 15 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 2,563 2,526 2,526 2,832 2,795 2,795 39 39 39 308 308 308 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 489 489 489 37 37 37 470 470 470 18 18 18 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 10,051 10,623 10,882 10,650 11,195 11,338 3,239 3,486 3,557 3,838 4,057 4,013 Total Europe
Armenia 2 2 2 0 0 0 2 2 2 1 1 1 Arménie 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Moldova 12 12 12 9 9 9 3 3 3 0 0 0 Moldova 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Russia 1,336 1,376 1,474 2,879 2,965 3,143 1 1 1 1,544 1,590 1,670 Russie 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Total EECCA 1,350 1,390 1,488 2,888 2,974 3,152 7 7 7 1,545 1,591 1,670 Total EOCAC
Canada 1,242 1,350 1,354 997 942 855 728 870 950 482 462 451 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 13,691 14,076 14,275 16,688 16,874 17,009 469 500 516 3,465 3,298 3,250 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 14,933 15,427 15,629 17,685 17,816 17,864 1,196 1,370 1,466 3,948 3,760 3,701 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 2b

TABLE 2b
SAWN HARDWOOD (tropical) SCIAGES NON-CONIFERES (tropicale)
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 4 4 4 0 0 0 5 5 5 1 1 1 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 4 4 4 3 2 2 1 2 2 0 0 0 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bulgaria 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Bulgarie 2 2 2 2 2 ... ... 2 ... ... 2 ... ... 2
Cyprus 2 3 3 0 0 0 2 3 3 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 7 6 6 0 0 0 10 9 9 2 2 3 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 2 3 3 0 0 0 5 5 5 2 2 2 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 1 1 1 0 0 0 4 4 4 3 3 3 Finlande 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
France 136 141 139 11 13 13 128 131 130 3 4 4 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 36 40 38 1 1 1 66 66 62 31 27 25 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 13 14 14 0 0 0 13 14 14 0 0 0 Irlande 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Italy 118 102 102 17 5 5 109 106 106 9 9 9 Italie 3 2 2 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 3
Luxembourg 6 5 5 0 0 0 6 6 6 0 0 0 Luxembourg 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 3 5 5 3
Malta 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Malte 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Netherlands 168 159 159 6 6 6 197 183 183 35 30 30 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Macédoine du Nord 3 3 3 3 5 5 5 3 5 5 2 5 5 3
Poland 15 16 16 3 3 3 17 18 18 5 5 5 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 47 45 47 15 15 15 43 45 50 11 15 18 Portugal 3 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 3
Serbia 3 3 3 1 1 1 2 2 2 0 0 0 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 0 3 3 0 0 0 0 3 3 0 0 0 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 2 1 2 0 0 0 2 2 2 0 0 1 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 44 51 62 2 3 3 46 53 64 4 5 5 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 9 9 9 3 3 3 6 6 6 0 0 0 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 36 36 36 5 5 5 32 32 32 1 1 1 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 67 67 67 0 0 0 71 71 71 5 5 5 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 724 715 725 68 57 57 769 768 779 113 110 111 Total Europe
Russia 5 5 5 0 0 0 5 5 5 0 0 0 Russie 3 3 2 2 3 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Total EECCA 5 5 5 0 0 0 5 5 5 0 0 0 Total EOCAC
Canada 19 -0 -4 0 0 0 25 10 9 6 10 13 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 115 128 134 0 0 0 161 172 177 46 44 43 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 134 128 130 0 0 0 186 182 186 53 54 56 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 3

TABLE 3
VENEER SHEETS FEUILLES DE PLACAGE
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 45 55 55 8 8 8 55 66 66 17 19 19 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 40 42 42 38 40 42 8 12 12 6 10 12 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 21 35 36 29 29 29 38 60 61 47 55 55 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 78 55 55 71 70 70 64 80 80 57 95 95 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 13 12 12 152 173 173 7 9 9 146 170 170 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 185 200 200 157 160 160 134 140 140 106 100 100 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 150 147 141 100 100 100 104 90 82 55 43 41 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 83 85 85 35 43 43 69 69 69 21 27 27 Hongrie 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 2 2 3
Ireland 4 4 4 0 0 0 5 5 5 1 1 1 Irlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Italy 254 277 277 107 107 107 174 206 206 27 36 36 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 2 5 2 2 5 3
Latvia 120 125 125 0 0 0 148 150 150 28 25 25 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Luxembourg 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Malta 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Malte 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Netherlands 18 18 18 0 0 0 30 30 30 12 12 12 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 9 9 9 0 0 0 10 10 10 1 1 1 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Poland 98 101 107 39 41 45 74 75 78 15 15 16 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 2 10 5 25 45 40 48 30 35 71 65 70 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 21 23 24 28 30 31 13 14 15 20 21 22 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 22 25 25 21 20 20 19 20 20 17 15 15 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 10 3 5 19 18 18 12 14 14 22 29 27 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 142 155 176 69 106 106 106 92 119 33 42 49 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 21 27 23 60 65 60 12 15 13 51 53 50 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 3 3 3 0 0 0 4 4 4 1 1 1 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 78 78 78 75 75 75 16 16 16 13 13 13 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 20 20 20 0 0 0 22 22 22 2 2 2 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 1,438 1,511 1,527 1,032 1,130 1,127 1,175 1,231 1,259 769 850 859 Total Europe
Armenia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Arménie 3 3 3 3 5 5 5 3 5 5 5 5 5 3
Moldova 15 15 15 0 0 0 15 15 15 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 1,096 1,440 1,692 1,570 1,963 2,257 13 13 13 487 535 578 Russie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total EECCA 1,111 1,455 1,707 1,570 1,963 2,257 28 28 28 487 535 578 Total EOCAC
Canada 178 119 111 581 565 565 145 193 203 549 639 656 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 2,668 2,778 2,851 2,284 2,370 2,445 600 629 632 215 221 226 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 2,846 2,896 2,962 2,866 2,934 3,010 745 822 835 764 860 883 Total Amérique du Nord
Note: Definition of veneers excludes domestic use for plywood.
La définition des placages exclus la conversion directe en contreplaqué.
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 4

TABLE 4
PLYWOOD CONTREPLAQUES
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 102 62 62 167 167 167 234 275 275 299 380 380 Autriche 3 3 3 3 3 5 5 2 2 2 2 2 2 3
Bosnia-Herzegovina 26 25 29 28 30 32 15 12 15 16 17 18 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 17 19 19 0 0 0 17 19 19 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 207 163 167 263 257 262 129 100 105 186 195 200 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 82 88 88 165 170 170 93 125 125 176 207 207 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 290 320 320 990 1,170 1,140 128 120 120 828 970 940 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 550 581 620 234 240 250 477 501 530 161 160 160 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 1,146 840 1,000 100 100 100 1,410 1,100 1,250 363 360 350 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 265 275 275 49 58 58 375 310 310 159 93 93 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 57 55 57 0 0 0 57 55 57 0 0 0 Irlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Italy 422 528 528 265 265 265 348 464 464 191 201 201 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 2 5 2 2 5 3
Latvia 61 45 45 318 310 310 100 95 95 357 360 360 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 8 8 8 0 0 0 10 10 10 2 2 2 Luxembourg 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Malta 10 12 14 0 0 0 10 12 14 0 0 0 Malte 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Montenegro 4 4 4 0 0 0 5 5 5 1 1 1 Monténégro 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Netherlands 546 585 585 0 0 0 635 670 670 89 85 85 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 27 27 27 0 0 0 28 28 28 1 1 1 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Poland 590 630 650 483 510 530 415 430 450 309 310 330 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 195 115 122 91 0 0 118 130 140 14 15 18 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 36 37 39 11 12 13 31 32 33 6 7 7 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 364 380 380 417 425 425 67 75 75 120 120 120 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 61 83 90 95 109 120 45 64 60 78 90 90 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 449 501 483 508 580 590 147 202 200 206 281 307 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 294 250 255 90 95 90 235 195 195 30 40 30 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 202 209 214 7 7 7 198 205 210 3 3 3 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 147 147 147 105 105 105 85 85 85 43 43 43 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 1,280 1,280 1,280 0 0 0 1,362 1,362 1,362 83 83 83 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 7,436 7,269 7,508 4,386 4,610 4,634 6,771 6,681 6,902 3,721 4,022 4,028 Total Europe
Armenia 102 102 102 0 0 0 102 102 102 0 0 0 Arménie 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Moldova 8 8 8 3 3 3 8 8 8 3 3 3 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 1,215 1,443 1,509 3,999 4,599 4,829 120 126 126 2,904 3,282 3,446 Russie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total EECCA 1,325 1,554 1,619 4,003 4,602 4,832 230 236 236 2,907 3,284 3,448 Total EOCAC
Canada 2,377 2,777 2,823 1,673 1,874 1,828 1,248 1,495 1,585 543 592 589 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 14,029 14,637 14,944 9,500 9,875 10,168 5,058 5,304 5,330 528 542 555 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 16,406 17,415 17,767 11,172 11,749 11,996 6,305 6,799 6,915 1,071 1,134 1,144 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 5

TABLE 5
PARTICLE BOARD (excluding OSB) PANNEAUX DE PARTICULES (ne comprennent pas l'OSB)
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 719 798 803 2,330 2,480 2,500 308 320 325 1,919 2,002 2,022 Autriche 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Bosnia-Herzegovina 168 164 165 12 13 12 157 153 155 1 2 2 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Cyprus 43 42 42 0 0 0 43 42 42 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Czech Republic 281 400 436 774 1,010 1,040 315 320 323 809 930 927 République tchèque 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Estonia 170 185 185 180 210 210 73 74 74 83 99 99 Estonie 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Finland 144 135 135 88 88 88 76 77 77 20 30 30 Finlande 2 2 2 2 0 -3 -3 0 -3 -3 0 -3 -3 2
France 1,592 2,160 2,508 2,233 2,633 3,033 579 591 640 1,219 1,065 1,165 France 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Germany 5,789 5,660 5,815 5,556 5,550 5,575 1,903 1,660 1,840 1,670 1,550 1,600 Allemagne 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Hungary 319 405 405 334 355 355 326 352 352 340 302 302 Hongrie 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Ireland 101 114 114 0 0 0 116 130 130 16 16 16 Irlande 2 2 2 2 0 0 0 0 -3 -3 0 0 0 2
Italy 2,743 2,716 2,716 2,568 2,568 2,568 634 780 780 459 632 632 Italie 2 2 2 2 0 0 0 0 -3 0 0 -3 0 2
Latvia 162 160 160 396 400 400 49 50 50 283 290 290 Lettonie 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Luxembourg 22 22 22 0 0 0 26 26 26 4 4 4 Luxembourg 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Malta 10 10 10 0 0 0 10 10 10 0 0 0 Malte 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Montenegro 18 18 18 0 0 0 18 18 18 -0 -0 -0 Monténégro 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Netherlands 376 404 404 0 0 0 456 484 484 81 80 80 Pays-Bas 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
North Macedonia 95 95 95 0 0 0 96 96 96 1 1 1 Macédoine du Nord 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Poland 6,640 6,640 6,650 5,739 5,670 5,670 1,626 1,650 1,680 724 680 700 Pologne 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Portugal 549 647 693 700 710 720 288 365 412 438 428 439 Portugal 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Serbia 349 362 364 217 220 223 193 195 197 61 53 56 Serbie 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Slovakia 238 235 235 598 625 625 146 110 110 506 500 500 Slovaquie 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Slovenia 143 163 157 0 0 0 147 168 160 4 5 4 Slovénie 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Spain 1,586 1,566 1,544 1,783 1,847 1,855 446 616 645 643 897 956 Espagne 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Sweden 874 908 895 568 580 565 386 415 410 80 87 80 Suède 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Switzerland 262 280 300 366 380 390 126 125 130 230 225 220 Suisse 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Turkey 3,234 3,234 3,234 4,075 4,075 4,075 29 29 29 870 870 870 Turquie 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
United Kingdom 2,203 2,465 2,465 1,698 1,897 1,897 590 649 649 86 81 81 Royaume-Uni 2 2 2 2 -1 -3 -3 0 0 0 0 0 0 2
Total Europe 28,830 29,988 30,569 30,215 31,311 31,801 9,162 9,505 9,844 10,548 10,828 11,075 Total Europe
Armenia 122 122 122 0 0 0 122 122 122 0 0 0 Arménie 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 2
Moldova 93 93 93 0 0 0 93 93 93 0 0 0 Moldova 2 2 2 2 0 0 0 -1 0 0 -3 0 0 2
Russia 5,289 6,123 6,498 6,731 7,146 7,535 299 670 789 1,741 1,692 1,825 Russie 2 2 2 2 -1 0 0 1 0 0 -1 0 0 2
Total EECCA 5,504 6,337 6,713 6,731 7,146 7,535 514 884 1,004 1,741 1,692 1,825 Total EOCAC
Canada 2,010 1,360 1,227 2,277 1,791 1,748 492 609 621 759 1,041 1,142 Canada 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
United States 5,237 5,408 5,515 4,136 4,465 4,553 1,462 1,334 1,359 361 391 398 Etats-Unis 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Total North America 7,247 6,768 6,742 6,413 6,257 6,302 1,954 1,943 1,980 1,121 1,432 1,539 Total Amérique du Nord
Data are calculated by subtracting OSB from the particleboard/OSB total - les données sont calculées en soustrayant les OSB du total des panneaux de particules et OSB.
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 5a

TABLE 5a
ORIENTED STRAND BOARD (OSB) PANNEAUX STRUCTURAUX ORIENTES (OSB)
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 177 212 212 0 0 0 182 220 220 5 8 8 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 21 27 30 9 10 12 12 17 19 0 0 1 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 20 18 18 0 0 0 20 18 18 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 335 260 282 937 745 770 155 165 175 757 650 663 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 44 45 45 0 0 0 45 46 46 1 1 1 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 49 49 49 0 0 0 49 49 49 0 0 0 Finlande 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
France 450 440 442 367 367 367 118 109 110 35 35 35 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 1,569 1,640 1,635 1,234 1,250 1,275 846 840 860 511 450 500 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 120 124 124 359 332 332 77 60 60 316 268 268 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 47 47 47 296 296 296 0 0 0 249 249 249 Irlande 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Italy 302 302 302 100 100 100 231 231 231 29 29 29 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Latvia 116 70 70 698 650 650 71 70 70 653 650 650 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 76 76 76 338 338 338 7 7 7 269 269 269 Luxembourg 3 3 3 3 3 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Montenegro 3 3 3 0 0 0 3 3 3 0 0 0 Monténégro 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Netherlands 167 185 185 0 0 0 171 190 190 4 5 5 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 11 11 11 0 0 0 11 11 11 0 0 0 Macédoine du Nord 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 3 5 5 3
Poland 666 710 750 833 930 980 246 200 220 413 420 450 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 36 33 37 0 0 0 37 35 38 1 2 1 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 62 66 69 0 0 0 66 70 73 4 4 4 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 91 90 90 0 0 0 91 90 90 1 0 0 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 34 39 38 0 0 0 35 42 40 1 3 2 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 11 4 7 2 3 3 34 37 38 25 37 34 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 140 125 125 0 0 0 146 130 130 6 5 5 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 90 90 90 0 0 0 90 90 90 0 0 0 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 170 170 170 75 75 75 101 101 101 6 6 6 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 852 901 901 598 598 598 414 455 455 160 152 152 Royaume-Uni 3 3 3 3 3 5 5 2 2 2 2 2 2 3
Total Europe 5,659 5,737 5,808 5,846 5,695 5,797 3,260 3,286 3,344 3,447 3,244 3,332 Total Europe
Armenia 4 4 4 0 0 0 4 4 4 0 0 0 Arménie 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 3 5 5 3
Belarus 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Bélarus 2 2 2 2 2 ... ... 2 ... ... 2 ... ... 2
Moldova 34 34 34 0 0 0 34 34 34 0 0 0 Moldova 3 3 3 3 2 5 5 3 5 5 5 5 5 3
Russia 1,615 1,078 1,260 1,626 1,627 1,953 351 176 140 362 725 833 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 3
Total EECCA 1,653 1,116 1,298 1,626 1,627 1,953 389 213 178 362 725 834 Total EOCAC
Canada 1,501 1,410 1,341 6,629 7,156 7,199 123 121 120 5,251 5,866 5,978 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 18,584 19,345 19,723 13,713 14,088 14,366 5,066 5,459 5,561 195 201 204 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 20,085 20,756 21,064 20,342 21,243 21,565 5,188 5,580 5,681 5,446 6,068 6,183 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 6

TABLE 6
FIBREBOARD PANNEAUX DE FIBRES
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 436 454 467 576 650 652 339 361 373 479 557 558 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 107 119 125 7 9 10 101 110 117 0 0 2 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 15 16 16 0 0 0 15 16 16 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 290 194 202 44 45 46 493 406 415 247 256 259 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 56 57 57 65 65 65 69 75 75 78 83 83 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 164 150 150 49 49 49 156 148 148 42 47 47 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 624 794 995 912 1,061 1,161 1,013 1,055 1,058 1,301 1,322 1,224 France 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Germany 4,097 4,155 4,235 5,801 5,850 5,900 1,784 1,835 1,940 3,488 3,530 3,605 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 409 409 409 451 451 451 167 167 167 209 209 209 Hongrie 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Ireland 168 109 109 512 512 512 102 115 115 445 518 518 Irlande 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Italy 1,403 1,417 1,417 827 827 827 796 926 926 220 337 337 Italie 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Latvia 35 32 32 0 0 0 57 53 53 22 21 21 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 47 47 47 147 147 147 19 19 19 119 119 119 Luxembourg 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3
Malta 6 7 8 0 0 0 6 7 8 0 0 0 Malte 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Montenegro 14 14 14 0 0 0 14 14 14 0 0 0 Monténégro 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Netherlands 463 469 469 29 29 29 541 585 585 107 145 145 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 53 53 53 0 0 0 53 53 53 0 0 0 Macédoine du Nord 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Poland 3,676 3,855 4,055 4,844 4,960 5,110 851 875 945 2,019 1,980 2,000 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 382 391 386 443 453 457 320 323 326 382 385 397 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 124 133 134 24 26 27 134 143 145 34 36 38 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 201 210 210 0 0 0 224 230 230 23 20 20 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 23 23 23 118 128 128 49 71 60 144 176 165 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 1,038 1,012 1,138 1,535 1,714 1,874 371 444 465 869 1,146 1,201 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 268 307 295 0 0 0 347 390 375 78 83 80 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 272 292 302 192 205 210 263 266 266 183 179 174 Suisse 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Turkey 4,623 4,623 4,623 4,835 4,835 4,835 74 74 74 286 286 286 Turquie 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3
United Kingdom 1,475 1,487 1,487 656 656 656 879 889 889 59 58 58 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 20,470 20,828 21,457 22,067 22,672 23,146 9,238 9,650 9,857 10,835 11,494 11,546 Total Europe
Armenia 63 63 63 0 0 0 63 63 63 0 0 0 Arménie 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3
Moldova 37 37 37 0 0 0 37 37 37 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Russia 2,802 3,415 3,674 3,581 4,301 4,635 459 591 637 1,238 1,476 1,597 Russie 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 2 2 3
Total EECCA 2,902 3,515 3,775 3,581 4,301 4,635 559 691 737 1,238 1,476 1,597 Total EOCAC
Canada 1,219 1,573 1,583 1,290 1,340 1,340 761 1,066 1,074 832 832 831 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
United States 8,244 8,244 8,244 6,058 6,058 6,058 2,876 2,876 2,876 690 690 690 Etats-Unis 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Total North America 9,463 9,818 9,827 7,348 7,398 7,398 3,638 3,942 3,951 1,523 1,522 1,521 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 6a

TABLE 6a
HARDBOARD PANNEAUX DURS
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 35 30 32 66 70 72 18 17 18 49 57 58 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 11 13 16 1 1 1 10 12 15 0 0 0 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 6 55 57 0 0 0 55 67 68 49 11 11 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 26 25 25 0 0 0 28 30 30 3 5 5 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 33 24 24 49 49 49 21 18 18 37 43 43 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France -135 -135 -135 87 87 87 225 225 225 447 447 447 France 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Germany 203 205 210 0 0 0 231 235 240 28 30 30 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 27 27 27 2 2 2 35 35 35 10 10 10 Hongrie 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Ireland 22 20 20 0 0 0 22 20 20 0 0 0 Irlande 3 3 3 3 5 5 5 5 2 2 5 5 5 3
Italy 109 109 109 16 16 16 105 105 105 12 12 12 Italie 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Latvia 13 13 13 0 0 0 15 15 15 2 2 2 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 5 5 5 0 0 0 5 5 5 0 0 0 Luxembourg 3 3 3 3 3 5 5 2 5 5 3 5 5 3
Malta 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 Malte 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Montenegro 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Monténégro 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Netherlands 43 45 45 0 0 0 64 65 65 21 20 20 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 10 10 10 0 0 0 10 10 10 0 0 0 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Poland -157 -80 -10 91 110 110 151 160 180 398 350 300 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 21 28 25 12 19 20 28 29 30 19 20 25 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 35 39 40 24 26 27 30 33 34 19 20 21 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 22 20 20 0 0 0 23 20 20 1 0 0 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 1 2 2 0 0 0 9 9 9 8 7 7 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain -4 13 12 32 40 41 34 50 48 70 77 77 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 71 70 69 0 0 0 81 82 80 10 12 11 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 13 13 13 0 0 0 21 21 21 8 8 8 Suisse 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Turkey 7 7 7 0 0 0 57 57 57 50 50 50 Turquie 3 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 5 5 3
United Kingdom 96 96 96 0 0 0 101 101 101 4 4 4 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 517 659 736 380 420 425 1,384 1,425 1,453 1,246 1,186 1,142 Total Europe
Armenia 4 4 4 0 0 0 4 4 4 0 0 0 Arménie 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 3 5 5 3
Moldova 16 16 16 0 0 0 16 16 16 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 322 390 350 370 450 400 100 100 100 148 160 150 Russie 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 2 2 3
Total EECCA 341 409 369 370 450 400 119 119 119 148 160 150 Total EOCAC
Canada 63 81 75 90 90 90 65 93 93 92 102 108 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 211 211 211 212 212 212 238 238 238 239 239 239 Etats-Unis 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Total North America 274 292 286 302 302 302 303 331 331 331 341 347 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 6b

TABLE 6b
MDF/HDF
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 255 259 260 510 580 580 170 174 175 425 495 495 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 88 94 96 5 6 7 83 88 90 0 0 1 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 12 13 13 0 0 0 12 13 13 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 198 87 91 44 45 46 253 154 158 99 112 113 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 22 23 23 0 0 0 38 41 41 16 18 18 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 111 106 106 0 0 0 115 110 110 4 4 4 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 706 859 1,060 751 900 1,000 716 757 760 761 798 700 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 2,314 2,325 2,375 4,600 4,625 4,650 593 600 650 2,879 2,900 2,925 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 355 355 355 430 430 430 117 117 117 193 193 193 Hongrie 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Ireland 74 89 89 438 438 438 80 95 95 445 445 445 Irlande 3 3 3 3 5 5 5 5 2 2 5 5 5 3
Italy 1,229 1,243 1,243 809 809 809 627 757 757 207 323 323 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 2 5 2 2 5 3
Latvia 21 18 18 0 0 0 23 20 20 2 2 2 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 37 37 37 147 147 147 9 9 9 119 119 119 Luxembourg 3 3 3 3 3 5 5 2 5 5 3 5 5 3
Malta 5 5 6 0 0 0 5 5 6 0 0 0 Malte 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Montenegro 6 6 6 0 0 0 6 6 6 0 0 0 Monténégro 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Netherlands 318 315 315 0 0 0 399 435 435 81 120 120 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 12 12 12 0 0 0 12 12 12 0 0 0 Macédoine du Nord 3 3 3 3 5 5 5 3 5 5 2 5 5 3
Poland 3,209 3,300 3,400 3,178 3,250 3,350 684 700 750 653 650 700 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 360 362 362 423 425 428 280 282 284 343 345 350 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 85 89 89 0 0 0 100 105 106 15 16 17 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 119 120 120 0 0 0 140 140 140 21 20 20 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 17 16 16 118 128 128 32 54 43 132 166 155 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 994 950 1,077 1,448 1,617 1,775 326 379 402 780 1,047 1,100 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 181 220 211 0 0 0 238 280 270 57 60 59 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 90 105 110 192 205 210 73 70 65 175 170 165 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 4,669 4,669 4,669 4,775 4,775 4,775 17 17 17 123 123 123 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 1,315 1,327 1,327 656 656 656 710 720 720 51 49 49 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 16,801 17,002 17,485 18,524 19,037 19,430 5,859 6,141 6,251 7,582 8,175 8,197 Total Europe
Armenia 57 57 57 0 0 0 57 57 57 0 0 0 Arménie 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Moldova 21 21 21 0 0 0 21 21 21 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 2,448 2,993 3,292 3,199 3,839 4,223 329 461 507 1,080 1,307 1,437 Russie 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Total EECCA 2,527 3,071 3,371 3,199 3,839 4,223 408 539 585 1,080 1,307 1,438 Total EOCAC
Canada 1,041 1,327 1,343 1,100 1,150 1,150 569 793 797 628 615 604 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 4,836 4,836 4,836 2,667 2,667 2,667 2,453 2,453 2,453 284 284 284 Etats-Unis 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Total North America 5,877 6,163 6,179 3,767 3,817 3,817 3,022 3,246 3,251 912 899 889 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 6c

TABLE 6c
OTHER FIBREBOARD AUTRES PANNEAUX DE FIBRES
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 146 165 175 0 0 0 151 170 180 5 5 5 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 8 12 13 1 2 2 8 10 12 0 0 1 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 86 52 54 0 0 0 185 185 189 99 133 135 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 9 9 9 65 65 65 3 4 4 59 60 60 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 20 20 20 0 0 0 20 20 20 0 0 0 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 53 70 70 74 74 74 72 73 73 93 77 77 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 1,580 1,625 1,650 1,201 1,225 1,250 961 1,000 1,050 581 600 650 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 28 28 28 19 19 19 15 15 15 6 6 6 Hongrie 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Ireland 73 0 0 73 73 73 0 0 0 0 73 73 Irlande 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Italy 65 65 65 3 3 3 65 65 65 2 2 2 Italie 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Latvia 1 1 1 0 0 0 19 18 18 18 17 17 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 5 5 5 0 0 0 5 5 5 0 0 0 Luxembourg 3 3 3 3 3 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Malta 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Malte 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Montenegro 6 6 6 0 0 0 6 6 6 0 0 0 Monténégro 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Netherlands 102 109 109 29 29 29 78 85 85 5 5 5 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 32 32 32 0 0 0 32 32 32 0 0 0 Macédoine du Nord 3 3 3 3 5 5 5 3 5 5 3 5 5 3
Poland 624 635 665 1,575 1,600 1,650 17 15 15 968 980 1,000 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 0 1 -1 8 9 9 12 12 12 19 20 22 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 4 5 5 0 0 0 4 5 5 0 0 0 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 60 70 70 0 0 0 60 70 70 0 0 0 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 5 5 5 0 0 0 8 8 8 3 3 3 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 48 49 49 55 57 58 11 15 15 18 23 24 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 16 17 15 0 0 0 28 28 25 12 11 10 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 169 174 179 0 0 0 169 175 180 1 1 1 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey -53 -53 -53 60 60 60 0 0 0 113 113 113 Turquie 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 5 5 5 3
United Kingdom 64 64 64 0 0 0 68 68 68 4 4 4 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 3,152 3,167 3,236 3,163 3,215 3,291 1,996 2,085 2,153 2,007 2,133 2,208 Total Europe
Armenia 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Arménie 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Moldova 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 32 32 32 12 12 12 30 30 30 10 10 10 Russie 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Total EECCA 35 35 35 12 12 12 32 32 32 10 10 10 Total EOCAC
Canada 115 165 166 100 100 100 127 180 184 112 115 118 Canada 3 3 2 2 5 2 2 2 2 2 2 2 2 3
United States 3,197 3,197 3,197 3,179 3,179 3,179 185 185 185 167 167 167 Etats-Unis 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Total North America 3,312 3,362 3,363 3,279 3,279 3,279 312 365 369 279 282 285 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 7

TABLE 7
WOOD PULP PATE DE BOIS
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 mt
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 2,158 2,300 2,330 2,022 2,020 2,100 578 680 680 442 400 450 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 111 118 118 70 75 76 41 43 42 0 0 0 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 805 831 772 594 591 611 253 240 250 42 0 89 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 2 2
Estonia 81 70 70 231 250 250 47 50 50 198 230 230 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland a 6,411 6,802 6,616 10,520 11,318 11,331 224 220 220 4,333 4,736 4,935 Finlande a 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 2,918 2,927 2,800 1,620 1,650 1,600 1,745 1,726 1,700 447 449 500 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 5,015 5,167 5,178 2,255 2,267 2,278 3,952 4,000 4,000 1,192 1,100 1,100 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 195 177 177 51 33 33 147 145 145 4 2 2 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 41 45 45 0 0 0 41 45 45 0 0 0 Irlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Italy 3,416 3,416 3,416 223 223 223 3,271 3,271 3,271 77 77 77 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Latvia 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Luxembourg 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Netherlands 1,137 1,057 737 37 37 37 1,782 1,900 1,500 682 880 800 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Poland 2,709 2,750 2,810 1,717 1,730 1,750 1,152 1,180 1,230 159 160 170 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 1,506 1,615 1,650 2,683 2,700 2,750 143 145 150 1,320 1,230 1,250 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 86 88 90 0 0 0 86 88 90 0 0 0 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 537 550 550 687 675 675 162 175 175 312 300 300 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 367 353 347 91 83 85 289 275 270 13 5 8 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 1,847 1,837 1,933 1,730 1,798 1,923 1,047 1,088 1,209 929 1,049 1,199 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 8,437 8,460 8,260 12,034 12,100 11,850 653 610 610 4,250 4,250 4,200 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 171 160 160 72 70 70 99 90 90 0 0 0 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 1,381 989 1,138 70 70 70 1,442 1,050 1,200 131 131 132 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 971 924 924 220 220 220 768 721 721 17 17 17 Royaume-Uni 3 3 3 3 3 5 5 2 2 2 2 2 2 3
Total Europe 40,301 40,637 40,122 36,927 37,909 37,932 17,924 17,744 17,650 14,549 15,016 15,459 Total Europe
Russia 6,532 6,548 6,677 8,765 8,853 9,030 211 213 215 2,444 2,517 2,568 Russie 3 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 6,532 6,548 6,677 8,765 8,853 9,030 211 213 215 2,444 2,517 2,568 Total EOCAC
Canada 5,731 6,411 6,547 14,109 14,198 13,702 640 1,109 1,555 9,018 8,896 8,710 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 48,726 48,750 48,763 50,871 50,895 50,907 5,661 5,664 5,665 7,806 7,809 7,809 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 54,457 55,161 55,310 64,980 65,093 64,609 6,301 6,773 7,220 16,825 16,705 16,519 Total Amérique du Nord
a imports exclude dissolving pulp a les importations excluent pâte à dissoudre
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 8

TABLE 8
PAPER AND PAPERBOARD PAPIERS ET CARTONS
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 mt
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 2,111 2,170 2,200 4,719 5,050 5,100 1,275 1,300 1,350 3,882 4,180 4,250 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 154 160 166 167 180 182 99 100 106 113 120 122 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 46 48 48 0 0 0 46 48 48 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 1,451 1,460 1,474 893 904 924 1,436 1,447 1,480 878 891 930 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 134 140 140 72 75 75 133 140 140 71 75 75 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 702 740 720 8,210 8,750 8,540 319 320 320 7,827 8,330 8,140 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 7,904 8,069 8,300 6,873 7,000 7,300 4,487 4,661 4,500 3,456 3,592 3,500 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 18,251 18,660 18,983 21,348 23,060 23,383 9,999 10,000 10,000 13,096 14,400 14,400 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 928 944 944 864 861 861 841 852 852 777 769 769 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 422 410 415 60 65 70 388 370 375 26 25 30 Irlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Italy 10,204 10,204 10,204 8,514 8,514 8,514 4,773 4,773 4,773 3,083 3,083 3,083 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Latvia 163 160 160 25 30 30 170 170 170 32 40 40 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 25 25 25 0 0 0 31 31 31 6 6 6 Luxembourg 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Malta 26 23 24 0 0 0 26 23 24 0 0 0 Malte 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Montenegro 10 10 10 0 0 0 10 10 10 0 0 0 Monténégro 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Netherlands 2,608 2,670 2,670 2,869 2,870 2,870 2,278 2,300 2,300 2,539 2,500 2,500 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 79 79 79 28 28 28 68 68 68 16 16 16 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Poland 7,332 7,400 7,500 5,129 5,250 5,350 4,677 4,700 4,750 2,474 2,550 2,600 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 1,007 1,050 990 1,900 2,000 2,030 858 850 860 1,751 1,800 1,900 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 727 733 737 577 580 583 452 456 459 302 303 305 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 476 600 600 758 900 950 427 400 400 709 700 750 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 833 730 680 706 650 600 757 710 710 630 630 630 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 6,483 6,541 6,390 6,269 6,473 6,477 2,734 2,823 2,917 2,520 2,756 3,004 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 1,428 1,195 1,090 9,333 9,130 8,800 656 665 650 8,561 8,600 8,360 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 1,050 1,050 1,055 1,168 1,170 1,175 621 610 600 739 730 720 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 4,489 4,489 4,489 2,800 2,800 2,800 2,505 2,505 2,505 816 816 816 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 7,321 7,207 7,225 3,631 3,600 3,550 4,439 4,325 4,375 749 718 700 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 76,362 76,966 77,318 86,911 89,940 90,192 44,504 44,656 44,772 55,053 57,630 57,646 Total Europe
Armenia 61 61 61 21 21 21 41 41 41 0 0 0 Arménie 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Moldova 44 44 44 8 8 8 39 39 39 2 2 2 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 7,116 7,615 7,952 9,527 10,194 10,704 1,191 1,167 1,143 3,601 3,745 3,895 Russie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total EECCA 7,222 7,721 8,057 9,556 10,223 10,733 1,270 1,246 1,223 3,604 3,748 3,898 Total EOCAC
Canada 4,720 4,715 4,572 8,352 8,604 8,379 2,362 2,474 2,406 5,994 6,363 6,213 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 63,567 66,128 67,399 66,239 68,536 70,152 7,642 7,832 7,870 10,314 10,240 10,623 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 68,287 70,843 71,971 74,591 77,140 78,532 10,003 10,306 10,276 16,308 16,603 16,836 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 9

TABLE 9
REMOVALS OF WOOD IN THE ROUGH QUANTITES ENLEVEES DE BOIS BRUT
TOTAL TOTAL
1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
Country Industrial wood - Bois industriels Wood fuel c Bois de chauffage c Pays
Total Logs Pulpwood a Other b Total
Grumes Bois de trituration a Autre b
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Total Ind. RW Logs Pulpwood Other Wood fuel Total RW Country
Austria 11,462 12,924 13,110 8,504 9,732 9,830 2,958 3,192 3,280 0 0 0 5,327 5,111 5,200 16,790 18,035 18,310 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 2,819 2,806 2,848 2,031 2,016 2,050 614 624 626 174 166 172 1,484 1,502 1,496 4,303 4,308 4,344 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 6 7 7 9 9 9 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 29,152 21,353 18,590 20,678 13,107 10,325 8,359 8,133 8,150 115 113 115 6,717 7,160 7,210 35,869 28,513 25,800 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 6,502 6,100 6,100 4,134 3,900 3,900 2,316 2,150 2,150 52 50 50 4,136 3,830 3,830 10,637 9,930 9,930 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 51,530 56,946 57,515 22,479 25,857 25,679 29,051 31,089 31,836 0 0 0 8,893 8,893 8,893 60,423 65,839 66,407 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 24,259 25,840 25,080 15,965 17,400 16,700 7,793 7,900 7,800 501 540 580 23,444 24,500 25,700 47,703 50,340 50,780 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 61,790 62,377 61,177 48,213 48,900 47,300 13,503 13,400 13,800 74 77 77 22,261 21,300 21,300 84,051 83,677 82,477 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 2,457 2,796 2,796 1,155 1,257 1,257 902 919 919 400 619 619 2,516 2,672 2,672 4,972 5,468 5,468 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 3,695 3,542 3,772 2,350 2,485 2,647 1,197 877 934 148 180 192 286 232 247 3,981 3,774 4,019 Irlande 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Italy 5,002 5,002 5,002 3,352 3,352 3,352 1,018 1,018 1,018 632 632 632 10,839 10,839 10,839 15,841 15,841 15,841 Italie 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Latvia 12,727 12,350 12,350 7,379 7,400 7,400 4,123 3,850 3,850 1,225 1,100 1,100 2,620 2,580 2,580 15,347 14,930 14,930 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 291 340 332 81 88 86 104 166 160 106 86 86 59 77 73 350 416 405 Luxembourg 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Montenegro 299 150 234 249 124 187 43 22 42 7 4 5 49 25 37 348 174 271 Monténégro 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Netherlands 662 725 725 214 260 260 402 420 420 46 45 45 2,323 2,325 2,325 2,985 3,050 3,050 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 125 125 125 114 114 114 0 0 0 11 11 11 610 610 610 735 735 735 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Poland 35,879 37,290 38,050 16,913 17,200 17,400 18,355 19,400 19,900 612 690 750 4,713 4,800 4,900 40,593 42,090 42,950 Pologne 3 3 3 3 2 2 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3
Portugal 11,803 12,316 12,190 1,916 2,066 1,980 9,540 9,900 9,850 347 350 360 1,618 1,500 1,560 13,422 13,816 13,750 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 1,782 1,806 1,830 1,217 1,230 1,238 388 396 408 177 180 184 6,454 6,550 6,705 8,236 8,356 8,535 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 6,924 7,185 7,435 3,913 4,100 4,250 2,984 3,050 3,150 26 35 35 524 525 575 7,448 7,710 8,010 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 2,818 2,383 2,476 1,971 1,600 1,700 797 720 720 50 63 56 1,074 1,070 1,070 3,891 3,453 3,546 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 13,881 14,462 14,848 4,114 4,241 4,438 9,431 9,740 9,901 336 481 509 1,615 1,648 1,758 15,496 16,110 16,606 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 69,000 71,000 70,400 37,200 38,400 37,600 31,500 32,300 32,500 300 300 300 5,400 5,600 5,600 74,400 76,600 76,000 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 2,807 2,933 3,003 2,322 2,440 2,500 482 490 500 3 3 3 1,845 1,890 1,960 4,652 4,823 4,963 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 24,474 24,790 24,790 10,889 11,000 11,000 12,447 12,650 12,650 1,138 1,140 1,140 5,396 5,856 5,856 29,870 30,646 30,646 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 8,009 8,636 8,636 5,892 6,475 6,475 1,632 1,632 1,632 485 528 528 2,429 2,429 2,429 10,438 11,065 11,065 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 390,151 396,178 393,415 223,248 224,746 219,670 159,938 164,038 166,197 6,965 7,393 7,549 122,638 123,531 125,432 512,789 519,708 518,848 Total Europe
Armenia 4 4 4 0 0 0 0 0 0 4 4 4 1,546 1,546 1,546 1,550 1,550 1,550 Arménie 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Moldova 45 45 45 31 31 31 0 0 0 14 14 14 1,219 1,219 1,219 1,264 1,264 1,264 Moldova 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Russia 201,891 205,132 198,720 135,325 137,274 132,286 48,954 50,070 49,541 17,612 17,788 16,894 15,109 15,260 14,805 217,000 220,392 213,525 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Total EECCA 201,941 205,182 198,769 135,356 137,305 132,317 48,954 50,070 49,541 17,630 17,806 16,912 17,873 18,024 17,569 219,814 223,206 216,338 Total EOCAC
Canada 130,430 125,381 125,381 116,298 111,984 111,984 12,278 11,544 11,544 1,853 1,853 1,853 1,750 1,750 1,750 132,180 127,132 127,132 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 3
United States 369,175 380,381 383,613 180,237 191,345 194,529 175,722 175,805 175,846 13,215 13,230 13,238 60,525 60,588 60,622 429,700 440,969 444,235 Etats-Unis 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
Total North America 499,604 505,762 508,995 296,536 303,330 306,513 188,000 187,349 187,390 15,069 15,083 15,091 62,276 62,338 62,372 561,880 568,101 571,367 Total Amérique du Nord
a Pulpwood, round and split, as well as chips and particles produced directly a Bois de trituration, rondins et quartiers, ainse que plaquettes et particules fabriquées
therefrom and used as pulpwood directement à partir des rondins et quartiers et utilisées comme bois de trituration
b Pitprops, poles, piling, posts etc. b Bois de mine, poteaux, pilotis, piquets etc.
c Including chips and particles produced from wood in the rough and c Y compris plaquettes et particules fabriquées à partir du bois brut et utilisées
used for energy purposes à des fins energétiques
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 9a

TABLE 9a
REMOVALS OF WOOD IN THE ROUGH QUANTITES ENLEVEES DE BOIS BRUT
SOFTWOOD CONIFERES
1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
Country Industrial wood - Bois industriels Wood fuel c Bois de chauffage c Pays
Total Logs Pulpwood a Other b Total
Grumes Bois de trituration a Autre b
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Total Ind. RW Logs Pulpwood Other Wood fuel Total RW Country
Austria 10,587 11,920 12,100 8,229 9,410 9,500 2,358 2,510 2,600 0 0 0 3,359 3,067 3,200 13,946 14,987 15,300 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 2,120 2,097 2,133 1,417 1,390 1,420 559 567 570 144 140 143 5 7 6 2,125 2,104 2,139 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 5 6 6 7 8 8 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 28,432 20,624 17,850 20,286 12,716 9,942 8,036 7,799 7,798 110 109 110 6,165 6,615 6,675 34,597 27,239 24,525 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 4,434 4,200 4,200 3,259 3,100 3,100 1,148 1,075 1,075 27 25 25 1,426 1,330 1,330 5,861 5,530 5,530 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 43,228 48,622 48,806 21,593 24,690 24,512 21,635 23,931 24,294 0 0 0 4,304 4,304 4,304 47,532 52,926 53,110 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 16,361 17,840 16,860 11,669 13,000 12,000 4,479 4,600 4,600 213 240 260 2,344 2,500 2,700 18,705 20,340 19,560 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 56,362 57,175 56,075 45,700 46,500 45,000 10,590 10,600 11,000 72 75 75 9,005 8,500 8,500 65,366 65,675 64,575 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 858 832 832 169 159 159 596 542 542 94 130 130 142 116 116 1,000 948 948 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 3,692 3,532 3,762 2,347 2,475 2,636 1,197 877 934 148 180 192 276 120 128 3,968 3,652 3,889 Irlande 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 5 2 2 5 2 2 3 2 2 3
Italy 4,125 4,125 4,125 2,792 2,792 2,792 853 853 853 480 480 480 1,180 1,180 1,180 5,305 5,305 5,305 Italie 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 5 5 5 3 3 3 3
Latvia 8,407 8,100 8,100 5,476 5,400 5,400 2,241 2,100 2,100 690 600 600 285 280 280 8,692 8,380 8,380 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 209 169 169 63 51 51 40 32 32 106 86 86 37 30 30 246 198 199 Luxembourg 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Montenegro 167 84 136 148 74 111 17 9 23 2 1 2 5 3 4 172 87 139 Monténégro 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Netherlands 446 475 475 154 180 180 255 260 260 37 35 35 423 425 425 869 900 900 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 51 51 51 41 41 41 0 0 0 10 10 10 26 26 26 77 77 77 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 5 5 2 3 3 3
Poland 28,625 29,550 29,800 14,167 14,400 14,500 13,886 14,500 14,600 572 650 700 2,297 2,350 2,400 30,922 31,900 32,200 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 3,974 4,316 4,190 1,696 1,866 1,800 2,130 2,300 2,230 147 150 160 422 400 410 4,396 4,716 4,600 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 372 381 390 229 235 240 94 96 98 49 50 52 142 150 155 514 531 545 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 3,776 3,925 4,025 2,598 2,700 2,750 1,157 1,200 1,250 21 25 25 259 250 300 4,035 4,175 4,325 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 1,985 1,445 1,595 1,624 1,200 1,300 346 230 280 15 15 15 121 120 120 2,106 1,565 1,715 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 6,836 7,224 7,522 3,150 3,276 3,473 3,489 3,665 3,751 197 282 298 483 516 626 7,319 7,740 8,148 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 62,550 64,450 63,750 37,000 38,200 37,400 25,400 26,100 26,200 150 150 150 2,700 2,800 2,800 65,250 67,250 66,550 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 2,403 2,512 2,567 2,093 2,200 2,250 308 310 315 2 2 2 786 790 810 3,189 3,302 3,377 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 15,721 15,925 15,925 7,429 7,500 7,500 7,222 7,350 7,350 1,070 1,075 1,075 2,756 2,756 2,756 18,477 18,681 18,681 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 7,896 8,523 8,523 5,829 6,412 6,412 1,630 1,630 1,630 436 480 480 1,817 1,817 1,817 9,713 10,339 10,339 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 313,618 318,097 313,962 199,160 199,969 194,471 109,665 113,137 114,386 4,793 4,990 5,105 40,770 40,456 41,103 354,388 358,553 355,065 Total Europe
Armenia 4 4 4 0 0 0 0 0 0 4 4 4 0 0 0 4 4 4 Arménie 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 5 5 5 3 3 3 3
Moldova 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 2 2 2 3 3 3 Moldova 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 5 5 2 3 3 3
Russia 161,011 162,621 153,754 120,439 121,644 115,562 33,289 33,622 31,941 7,283 7,356 6,252 10,752 10,859 10,316 171,763 173,480 164,071 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Total EECCA 161,016 162,626 153,759 120,440 121,645 115,563 33,289 33,622 31,941 7,287 7,360 6,256 10,754 10,861 10,318 171,770 173,487 164,078 Total EOCAC
Canada 107,661 103,728 103,728 103,717 100,117 100,117 3,804 3,470 3,470 140 140 140 805 805 805 108,466 104,533 104,533 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 3
United States 293,023 296,554 299,112 147,988 151,442 153,962 133,458 133,521 133,552 11,578 11,591 11,598 26,345 26,374 26,390 319,368 322,928 325,502 Etats-Unis 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
Total North America 400,685 400,282 402,839 251,705 251,559 254,079 137,262 136,992 137,023 11,718 11,731 11,738 27,150 27,179 27,195 427,834 427,461 430,034 Total Amérique du Nord
a Pulpwood, round and split, as well as chips and particles produced directly a Bois de trituration, rondins et quartiers, ainse que plaquettes et particules fabriquées
therefrom and used as pulpwood directement à partir des rondins et quartiers et utilisées comme bois de trituration
b Pitprops, poles, piling, posts etc. b Bois de mine, poteaux, pilotis, piquets etc.
c Including chips and particles produced from wood in the rough and c Y compris plaquettes et particules fabriquées à partir du bois brut et utilisées
used for energy purposes à des fins energétiques
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 9b

TABLE 9b
REMOVALS OF WOOD IN THE ROUGH QUANTITES ENLEVEES DE BOIS BRUT
HARDWOOD NON-CONIFERES
1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
Country Industrial wood - Bois industriels Wood fuel c Bois de chauffage c Pays
Total Logs Pulpwood a Other b Total
Grumes Bois de trituration a Autre b
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Total Ind. RW Logs Pulpwood Other Wood fuel Total RW Country
Austria 876 1,004 1,010 275 322 330 600 682 680 0 0 0 1,968 2,044 2,000 2,843 3,048 3,010 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 699 709 715 614 626 630 55 57 56 30 26 29 1,479 1,495 1,490 2,178 2,204 2,205 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 720 729 740 392 391 383 323 334 352 5 4 5 552 545 535 1,272 1,274 1,275 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 2,068 1,900 1,900 875 800 800 1,168 1,075 1,075 25 25 25 2,709 2,500 2,500 4,777 4,400 4,400 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 8,302 8,324 8,708 886 1,167 1,167 7,416 7,158 7,542 0 0 0 4,589 4,589 4,589 12,891 12,913 13,297 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 7,898 8,000 8,220 4,296 4,400 4,700 3,314 3,300 3,200 288 300 320 21,100 22,000 23,000 28,998 30,000 31,220 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 5,428 5,202 5,102 2,513 2,400 2,300 2,913 2,800 2,800 2 2 2 13,257 12,800 12,800 18,685 18,002 17,902 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 1,598 1,964 1,964 986 1,098 1,098 306 377 377 306 489 489 2,374 2,557 2,557 3,972 4,520 4,520 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 3 10 11 3 10 11 0 0 0 0 0 0 10 112 119 13 122 130 Irlande 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 5 2 2 5 2 2 3 2 2 3
Italy 877 877 877 560 560 560 166 166 166 152 152 152 9,659 9,659 9,659 10,536 10,536 10,536 Italie 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 5 5 5 3 3 3 3
Latvia 4,320 4,250 4,250 1,903 2,000 2,000 1,882 1,750 1,750 535 500 500 2,335 2,300 2,300 6,655 6,550 6,550 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 82 171 163 18 37 35 64 134 128 0 0 0 22 47 43 104 218 206 Luxembourg 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Montenegro 132 66 99 101 50 76 26 13 19 5 3 4 44 22 33 176 88 132 Monténégro 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Netherlands 216 250 250 60 80 80 147 160 160 9 10 10 1,900 1,900 1,900 2,116 2,150 2,150 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 74 74 74 73 73 73 0 0 0 1 1 1 584 584 584 658 658 658 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 5 5 2 3 3 3
Poland 7,254 7,740 8,250 2,747 2,800 2,900 4,468 4,900 5,300 40 40 50 2,416 2,450 2,500 9,670 10,190 10,750 Pologne 3 3 3 3 2 2 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3
Portugal 7,830 8,000 8,000 220 200 180 7,410 7,600 7,620 200 200 200 1,196 1,100 1,150 9,026 9,100 9,150 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 1,410 1,425 1,440 988 995 998 294 300 310 128 130 132 6,312 6,400 6,550 7,722 7,825 7,990 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 3,148 3,260 3,410 1,316 1,400 1,500 1,828 1,850 1,900 5 10 10 265 275 275 3,413 3,535 3,685 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 833 938 881 348 400 400 450 490 440 35 48 41 952 950 950 1,785 1,888 1,831 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 7,045 7,239 7,326 964 965 965 5,942 6,074 6,150 139 199 211 1,132 1,132 1,132 8,177 8,371 8,458 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 6,450 6,550 6,650 200 200 200 6,100 6,200 6,300 150 150 150 2,700 2,800 2,800 9,150 9,350 9,450 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 404 421 436 229 240 250 174 180 185 1 1 1 1,059 1,100 1,150 1,463 1,521 1,586 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 8,753 8,865 8,865 3,460 3,500 3,500 5,225 5,300 5,300 68 65 65 2,640 3,100 3,100 11,393 11,965 11,965 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 113 113 113 63 63 63 2 2 2 48 48 48 613 613 613 726 726 726 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 76,532 78,080 79,454 24,088 24,777 25,199 50,273 50,901 51,811 2,171 2,402 2,444 81,868 83,074 84,330 158,401 161,155 163,783 Total Europe
Armenia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,546 1,546 1,546 1,546 1,546 1,546 Arménie 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 5 5 5 3 3 3 3
Moldova 44 44 44 30 30 30 0 0 0 14 14 14 1,217 1,217 1,217 1,261 1,261 1,261 Moldova 3 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 5 5 5 3 3 3 3
Russia 40,880 42,511 44,965 14,886 15,630 16,724 15,665 16,449 17,600 10,329 10,433 10,641 4,357 4,401 4,489 45,237 46,912 49,454 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3
Total EECCA 40,925 42,556 45,010 14,916 15,660 16,754 15,665 16,449 17,600 10,343 10,447 10,655 7,120 7,163 7,251 48,044 49,719 52,261 Total EOCAC
Canada 22,768 21,654 21,654 12,581 11,867 11,867 8,474 8,073 8,073 1,713 1,713 1,713 946 946 946 23,714 22,599 22,599 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 3
United States 76,151 83,827 84,502 32,250 39,903 40,567 42,264 42,284 42,294 1,638 1,639 1,640 34,180 34,214 34,232 110,332 118,041 118,734 Etats-Unis 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
Total North America 98,920 105,481 106,155 44,831 51,771 52,435 50,738 50,358 50,368 3,351 3,352 3,353 35,126 35,160 35,178 134,046 140,640 141,333 Total Amérique du Nord
a Pulpwood, round and split, as well as chips and particles produced directly a Bois de trituration, rondins et quartiers, ainse que plaquettes et particules fabriquées
therefrom and used as pulpwood directement à partir des rondins et quartiers et utilisées comme bois de trituration
b Pitprops, poles, piling, posts etc. b Bois de mine, poteaux, pilotis, piquets etc.
c Including chips and particles produced from wood in the rough and c Y compris plaquettes et particules fabriquées à partir du bois brut et utilisées
used for energy purposes à des fins energétiques
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 10

TABLE 10
SOFTWOOD SAWLOGS GRUMES DE SCIAGES DES CONIFERES
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption a
Country Consommation Apparente a Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 16,525 17,280 17,550 8,229 9,410 9,500 8,705 8,320 8,500 409 450 450 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 1,459 1,433 1,469 1,417 1,390 1,420 57 60 65 15 17 16 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 9,100 8,655 8,790 20,286 12,716 9,942 555 545 560 11,741 4,606 1,712 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 3,436 3,470 3,470 3,259 3,100 3,100 259 450 450 82 80 80 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 21,577 24,602 24,339 21,593 24,690 24,512 322 203 118 338 291 291 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 11,019 12,370 11,400 11,669 13,000 12,000 184 232 300 834 862 900 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 43,600 42,000 43,000 45,700 46,500 45,000 3,900 3,500 4,000 6,000 8,000 6,000 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 169 159 159 169 159 159 0 0 0 0 0 0 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Ireland 2,397 2,525 2,686 2,347 2,475 2,636 300 320 320 250 270 270 Irlande 3 3 2 2 5 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Italy 2,792 2,792 2,792 2,792 2,792 2,792 0 0 0 0 0 0 Italie 3 2 3 3 2 5 5 ... ... ... ... ... ... 3
Latvia 6,183 6,030 6,030 5,476 5,400 5,400 897 850 850 190 220 220 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 336 324 324 63 51 51 524 524 524 251 251 251 Luxembourg 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 5 5 3
Montenegro 148 74 111 148 74 111 0 0 0 0 0 0 Monténégro 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Netherlands 134 188 188 154 180 180 65 83 83 85 75 75 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 41 41 41 41 41 41 0 0 0 0 0 0 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 5 5 ... ... ... ... ... ... 3
Poland 13,685 14,000 14,200 14,167 14,400 14,500 1,227 1,250 1,300 1,709 1,650 1,600 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 2,099 1,986 1,915 1,696 1,866 1,800 428 150 140 25 30 25 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 246 254 261 229 235 240 20 22 24 3 3 3 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 2,727 3,200 3,250 2,598 2,700 2,750 898 900 900 769 400 400 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 1,467 1,260 1,300 1,624 1,200 1,300 367 350 320 523 290 320 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 3,245 3,342 3,634 3,150 3,276 3,473 215 226 381 121 160 220 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 37,054 38,279 37,479 37,000 38,200 37,400 718 743 743 664 664 664 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 1,808 1,930 1,995 2,093 2,200 2,250 55 50 55 340 320 310 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 7,424 7,490 7,490 7,429 7,500 7,500 15 10 10 20 20 20 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 6,051 6,634 6,634 5,829 6,412 6,412 330 330 330 108 108 108 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 194,723 200,321 200,509 199,160 199,969 194,471 20,042 19,119 19,973 24,478 18,767 13,935 Total Europe
Moldova 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 ... ... ... ... ... ... 3
Russia 108,143 109,224 108,110 120,439 121,644 115,562 0 0 0 12,297 12,420 7,452 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 108,144 109,225 108,111 120,440 121,645 115,563 0 0 0 12,297 12,420 7,452 Total EOCAC
Canada 99,569 94,455 93,946 103,717 100,117 100,117 2,682 2,525 2,612 6,830 8,187 8,783 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
United States 139,741 144,640 143,529 147,988 151,442 153,962 285 302 320 8,531 7,104 10,752 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 239,311 239,094 237,475 251,705 251,559 254,079 2,967 2,826 2,931 15,361 15,291 19,535 Total Amérique du Nord
a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 11

TABLE 11
HARDWOOD SAWLOGS (total) GRUMES DE SCIAGES DES NON-CONIFERES
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption a
Country Consommation Apparente a Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 395 452 460 275 322 330 160 180 180 40 50 50 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 614 630 630 614 626 630 9 12 10 9 8 10 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 332 320 323 392 391 383 120 120 122 180 191 182 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 893 840 840 875 800 800 42 65 65 25 25 25 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 988 1,306 1,167 886 1,167 1,167 103 139 1 0 0 0 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 3,384 3,499 3,830 4,296 4,400 4,700 110 119 130 1,022 1,020 1,000 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 1,863 1,850 1,790 2,513 2,400 2,300 150 150 140 800 700 650 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 986 1,098 1,098 986 1,098 1,098 0 0 0 0 0 0 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Ireland 2 8 9 3 10 11 0 0 0 1 2 2 Irlande 3 3 2 2 5 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Italy 560 560 560 560 560 560 0 0 0 0 0 0 Italie 3 2 3 3 2 5 5 ... ... ... ... ... ... 3
Latvia 1,674 1,725 1,725 1,903 2,000 2,000 35 25 25 265 300 300 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 174 193 191 18 37 35 171 171 171 15 15 15 Luxembourg 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 5 5 3
Montenegro 101 50 76 101 50 76 0 0 0 0 0 0 Monténégro 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Netherlands 87 115 115 60 80 80 82 90 90 55 55 55 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 73 73 73 73 73 73 0 0 0 0 0 0 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 5 5 ... ... ... ... ... ... 3
Poland 2,677 2,730 2,830 2,747 2,800 2,900 80 80 80 150 150 150 Pologne 3 3 3 3 2 2 2 5 5 5 5 5 5 3
Portugal 885 320 290 220 200 180 696 150 140 30 30 30 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 973 977 972 988 995 998 25 27 29 40 45 55 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 1,387 1,500 1,600 1,316 1,400 1,500 381 400 400 310 300 300 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 235 263 243 348 400 400 32 43 43 145 180 200 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 1,001 1,023 1,303 964 965 965 96 102 382 59 44 44 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 216 223 223 200 200 200 23 23 23 7 0 0 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 114 125 135 229 240 250 50 45 40 165 160 155 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 3,486 3,515 3,515 3,460 3,500 3,500 45 30 30 19 15 15 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 120 120 120 63 63 63 66 66 66 9 9 9 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 23,219 23,516 24,118 24,088 24,777 25,199 2,476 2,038 2,167 3,345 3,299 3,247 Total Europe
Moldova 30 30 30 30 30 30 0 0 0 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 ... ... ... ... ... ... 3
Russia 12,486 13,182 14,227 14,886 15,630 16,724 0 0 0 2,400 2,448 2,497 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 12,516 13,212 14,257 14,916 15,660 16,754 0 0 0 2,400 2,448 2,497 Total EOCAC
Canada 13,545 12,981 12,948 12,581 11,867 11,867 1,018 1,190 1,154 54 76 73 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
United States 30,257 37,792 38,330 32,250 39,903 40,567 154 159 165 2,147 2,271 2,402 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 43,802 50,773 51,278 44,831 51,771 52,435 1,172 1,349 1,318 2,201 2,347 2,475 Total Amérique du Nord
a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 11a

TABLE 11a
HARDWOOD LOGS (temperate) GRUMES DE NON-CONIFERES (zone tempérée)
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption a
Country Consommation Apparente a Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 395 452 460 275 322 330 160 180 180 40 50 50 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 614 630 630 614 626 630 9 12 10 9 8 10 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 332 320 323 392 391 383 120 120 122 180 191 182 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 893 840 840 875 800 800 42 65 65 25 25 25 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 988 1,306 1,167 886 1,167 1,167 103 139 1 0 0 0 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 3,351 3,461 3,793 4,296 4,400 4,700 74 78 90 1,019 1,017 997 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 1,857 1,846 1,784 2,513 2,400 2,300 142 141 130 798 695 646 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 986 1,098 1,098 986 1,098 1,098 0 0 0 0 0 0 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 2 8 9 3 10 11 0 0 0 1 2 2 Irlande 3 3 2 2 5 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Italy 560 560 560 560 560 560 0 0 0 0 0 0 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 2 2 2 2 2 3
Latvia 1,674 1,725 1,725 1,903 2,000 2,000 35 25 25 265 300 300 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 159 178 176 18 37 35 156 156 156 15 15 15 Luxembourg 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 2 3 3 3
Montenegro 101 50 76 101 50 76 0 0 0 0 0 0 Monténégro 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Netherlands 83 102 102 60 80 80 68 70 70 45 48 48 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 73 73 73 73 73 73 0 0 0 0 0 0 Macédoine du Nord 3 2 3 3 2 5 5 2 2 2 2 2 2 3
Poland 2,675 2,728 2,828 2,747 2,800 2,900 78 78 78 150 150 150 Pologne 3 3 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3
Portugal 698 246 221 220 200 180 504 70 65 25 24 24 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 972 976 971 988 995 998 24 26 28 40 45 55 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 1,387 1,500 1,600 1,316 1,400 1,500 381 400 400 310 300 300 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 235 262 242 348 400 400 32 42 42 145 180 200 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 994 1,017 1,296 964 965 965 89 95 374 59 43 43 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 216 223 223 200 200 200 23 23 23 7 0 0 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 114 125 135 229 240 250 50 45 40 165 160 155 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 3,486 3,515 3,515 3,460 3,500 3,500 45 30 30 19 15 15 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 96 96 96 63 63 63 42 42 42 9 9 9 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 22,940 23,338 23,943 24,088 24,777 25,199 2,176 1,837 1,971 3,324 3,276 3,226 Total Europe
Moldova 30 30 30 30 30 30 0 0 0 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 2 2 2 2 2 3
Russia 12,486 13,182 14,227 14,886 15,630 16,724 0 0 0 2,400 2,448 2,497 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 12,516 13,212 14,257 14,916 15,660 16,754 0 0 0 2,400 2,448 2,497 Total EOCAC
Canada 13,546 12,984 12,948 12,581 11,867 11,867 1,018 1,190 1,154 53 73 73 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
United States 30,256 37,791 38,329 32,250 39,903 40,567 152 158 163 2,146 2,270 2,401 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 43,802 50,775 51,277 44,831 51,771 52,435 1,170 1,347 1,317 2,199 2,343 2,474 Total Amérique du Nord
a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 11b

TABLE 11b
HARDWOOD LOGS (tropical) GRUMES DE NON-CONIFERES (tropicale)
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Net Trade
Country Commerce Net Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
France -33 -38 -37 36 42 40 3 3 3 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany -6 -4 -6 8 9 10 2 5 4 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg -15 -15 -15 15 15 15 0 0 0 Luxembourg 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 3
Netherlands -4 -13 -13 14 20 20 10 7 7 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Poland -1 -2 -2 2 2 2 0 0 0 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal -187 -74 -69 192 80 75 5 6 6 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia -1 -1 -1 1 1 1 0 0 0 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia -1 -1 -1 1 1 1 0 0 0 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain -7 -6 -7 7 8 8 0 1 1 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom -24 -24 -24 24 24 24 0 0 0 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe -279 -178 -175 300 201 196 20 23 21 Total Europe
Canada 1 3 0 0 0 0 1 3 0 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States -1 -1 -1 2 2 2 1 1 1 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 0 2 -1 2 2 2 2 4 1 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 12

TABLE 12
PULPWOOD (total) BOIS DE TRITURATION (total)
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption a
Country Consommation Apparente a Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 15,114 15,232 15,570 10,110 10,642 10,980 5,798 5,730 5,630 794 1,140 1,040 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 928 911 927 881 874 891 99 87 87 51 50 51 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 8 9 9 8 8 8 1 1 1 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 6,297 6,778 6,889 10,087 9,823 9,900 482 558 576 4,272 3,603 3,587 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 4,050 3,280 3,280 6,316 5,850 5,850 459 270 270 2,724 2,840 2,840 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 53,097 56,668 56,727 43,221 46,410 47,366 11,047 11,200 10,303 1,171 942 942 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 23,342 23,959 24,580 22,195 22,900 23,300 3,083 3,093 3,280 1,936 2,034 2,000 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 27,601 26,250 27,690 29,618 30,900 31,300 3,352 2,650 3,140 5,368 7,300 6,750 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 1,766 1,936 1,936 1,707 1,843 1,843 134 223 223 75 130 130 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 1,961 1,869 1,974 2,082 2,044 2,177 129 200 203 249 375 406 Irlande 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Italy 5,567 5,567 5,567 4,518 4,518 4,518 1,154 1,154 1,154 105 105 105 Italie 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Latvia 4,140 3,650 3,650 6,387 6,050 6,050 2,019 1,800 1,800 4,266 4,200 4,200 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 695 757 751 625 687 681 189 189 189 119 119 119 Luxembourg 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Malta 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Malte 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Montenegro 239 218 238 238 217 237 1 1 1 0 0 0 Monténégro 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Netherlands 1,145 1,120 1,120 1,355 1,380 1,390 734 730 730 944 990 1,000 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Poland 29,967 30,985 31,835 28,035 29,200 29,800 4,609 4,460 4,410 2,677 2,675 2,375 Pologne 3 3 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3
Portugal 13,533 13,750 13,782 11,462 11,900 11,870 2,363 2,280 2,382 292 430 470 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 909 947 976 892 931 958 21 20 22 4 4 4 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 3,472 3,800 4,000 4,119 4,200 4,350 1,006 1,000 1,050 1,654 1,400 1,400 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 834 910 880 1,877 1,870 1,920 494 700 570 1,536 1,660 1,610 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 11,099 11,684 12,052 12,663 13,217 13,651 557 582 603 2,121 2,116 2,202 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 59,772 59,734 59,784 52,100 53,300 53,300 8,194 7,127 7,127 522 693 643 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 1,692 1,713 1,738 1,254 1,280 1,310 631 623 613 193 190 185 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 13,596 14,027 14,027 13,397 13,600 13,600 202 455 455 3 28 28 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 5,136 5,482 5,482 4,670 4,974 4,974 578 578 578 112 71 71 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 285,963 291,237 295,466 269,817 278,619 282,225 47,336 45,712 45,399 31,190 33,094 32,158 Total Europe
Moldova 2 2 2 1 1 1 1 1 1 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Russia 58,244 60,273 64,791 73,232 75,562 76,307 104 104 104 15,092 15,393 11,620 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 58,246 60,275 64,793 73,233 75,563 76,308 105 105 105 15,092 15,393 11,620 Total EOCAC
Canada 34,428 30,819 31,865 31,073 27,434 27,434 4,000 3,969 4,975 645 584 545 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
United States 228,406 228,659 234,933 233,223 234,181 234,974 190 206 201 5,007 5,728 243 Etats-Unis 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 2 3 3 3
Total North America 262,835 259,479 266,798 264,296 261,615 262,408 4,191 4,175 5,177 5,652 6,312 788 Total Amérique du Nord
Includes wood residues, chips and particles for all purposes Comprend les dechets de bois, plaquettes et particules pour toute utilisation
a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 12a

TABLE 12a
PULPWOOD LOGS (ROUND AND SPLIT) BOIS DE TRITURATION (RONDINS ET QUARTIERS)
Softwood Conifères
1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
Apparent Consumption a
Country Consommation Apparente a Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 4,999 4,750 4,840 2,358 2,510 2,600 2,749 2,500 2,400 108 260 160 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 622 625 623 559 567 570 77 68 65 14 10 12 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 4,527 5,000 5,050 8,036 7,799 7,798 263 255 268 3,772 3,054 3,016 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 528 475 475 1,148 1,075 1,075 21 40 40 641 640 640 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 21,957 24,401 24,237 21,635 23,931 24,294 1,205 1,238 711 883 768 768 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 4,622 4,724 4,700 4,479 4,600 4,600 506 561 600 363 438 500 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 10,290 7,600 9,000 10,590 10,600 11,000 2,200 1,500 2,000 2,500 4,500 4,000 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 596 542 542 596 542 542 0 0 0 0 0 0 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Ireland 1,117 752 801 1,197 877 934 30 50 53 110 175 186 Irlande 3 3 2 2 5 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Italy 853 853 853 853 853 853 0 0 0 0 0 0 Italie 3 2 3 3 2 5 5 ... ... ... ... ... ... 3
Latvia 1,814 1,750 1,750 2,241 2,100 2,100 306 350 350 733 700 700 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 40 32 32 40 32 32 0 0 0 0 0 0 Luxembourg 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Montenegro 17 9 23 17 9 23 0 0 0 0 0 0 Monténégro 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Netherlands 142 140 140 255 260 260 82 80 80 195 200 200 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Poland 13,036 13,600 13,950 13,886 14,500 14,600 1,185 1,200 1,250 2,035 2,100 1,900 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 2,205 2,350 2,272 2,130 2,300 2,230 81 80 82 6 30 40 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 94 96 98 94 96 98 0 0 0 0 0 0 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 702 900 950 1,157 1,200 1,250 575 500 500 1,030 800 800 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 278 310 330 346 230 280 230 310 280 298 230 230 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 2,931 2,905 2,952 3,489 3,665 3,751 95 100 102 653 860 901 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 29,055 29,293 29,393 25,400 26,100 26,200 3,931 3,469 3,469 276 276 276 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 238 240 245 308 310 315 20 20 20 90 90 90 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 7,224 7,352 7,352 7,222 7,350 7,350 3 3 3 1 1 1 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 1,885 1,885 1,885 1,630 1,630 1,630 283 283 283 29 29 29 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 109,772 110,583 112,492 109,665 113,137 114,386 13,842 12,607 12,556 13,736 15,161 14,449 Total Europe
Russia 29,389 29,682 32,041 33,289 33,622 31,941 100 100 100 4,000 4,040 0 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 29,389 29,682 32,041 33,289 33,622 31,941 100 100 100 4,000 4,040 0 Total EOCAC
Canada 4,432 3,984 4,267 3,804 3,470 3,470 645 518 800 17 4 3 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
United States 133,463 133,526 133,557 133,458 133,521 133,552 5 5 5 0 0 0 Etats-Unis 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 5 5 3
Total North America 137,895 137,511 137,825 137,262 136,992 137,023 650 523 805 17 4 3 Total Amérique du Nord
a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 12b

TABLE 12b
PULPWOOD LOGS (ROUND AND SPLIT) BOIS DE TRITURATION (RONDINS ET QUARTIERS)
Hardwood Non-conifères
1000 m3 - Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
Apparent Consumption a
Country Consommation Apparente a Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 1,210 1,382 1,380 600 682 680 680 780 780 70 80 80 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 61 62 64 55 57 56 13 10 12 7 5 4 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 276 293 306 323 334 352 17 18 18 64 59 64 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 507 205 205 1,168 1,075 1,075 172 130 130 833 1,000 1,000 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 11,986 11,834 11,801 7,416 7,158 7,542 4,637 4,709 4,292 67 32 32 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 2,509 2,546 2,480 3,314 3,300 3,200 67 66 80 872 820 800 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 2,663 2,650 2,690 2,913 2,800 2,800 150 150 140 400 300 250 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 306 377 377 306 377 377 0 0 0 0 0 0 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Italy 166 166 166 166 166 166 0 0 0 0 0 0 Italie 3 2 3 3 2 5 5 ... ... ... ... ... ... 3
Latvia 600 400 400 1,882 1,750 1,750 461 350 350 1,743 1,700 1,700 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 64 134 128 64 134 128 0 0 0 0 0 0 Luxembourg 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Montenegro 26 13 19 26 13 19 0 0 0 0 0 0 Monténégro 2 2 2 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... 2
Netherlands 65 50 50 147 160 160 21 20 20 103 130 130 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Poland 4,953 5,385 5,785 4,468 4,900 5,300 560 560 560 75 75 75 Pologne 3 3 3 3 2 2 2 5 5 5 5 5 5 3
Portugal 8,585 8,300 8,350 7,410 7,600 7,620 1,353 1,000 1,050 178 300 320 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 293 299 309 294 300 310 0 0 0 1 1 1 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 1,788 1,900 2,000 1,828 1,850 1,900 70 150 200 110 100 100 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 146 140 100 450 490 440 88 130 90 392 480 430 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 5,267 5,658 5,658 5,942 6,074 6,150 285 291 295 960 707 787 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 8,641 8,441 8,541 6,100 6,200 6,300 2,558 2,258 2,258 17 17 17 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 137 143 148 174 180 185 3 3 3 40 40 40 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 5,225 5,300 5,300 5,225 5,300 5,300 2 2 2 2 2 2 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 17 17 17 2 2 2 16 16 16 0 0 0 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 55,490 55,695 56,274 50,273 50,901 51,811 11,152 10,643 10,295 5,935 5,849 5,832 Total Europe
Russia 8,465 9,105 10,109 15,665 16,449 17,600 0 0 0 7,200 7,344 7,491 Russie 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 8,465 9,105 10,109 15,665 16,449 17,600 0 0 0 7,200 7,344 7,491 Total EOCAC
Canada 8,112 7,871 7,870 8,474 8,073 8,073 31 28 19 393 231 223 Canada 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3
United States 42,217 42,237 42,247 42,264 42,284 42,294 42 42 42 89 89 89 Etats-Unis 3 2 3 3 2 2 2 2 5 5 2 5 5 3
Total North America 50,329 50,108 50,117 50,738 50,358 50,368 73 70 61 482 320 312 Total Amérique du Nord
a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fournies des données sur la commerce
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 12c

TABLE 12c
WOOD RESIDUES, CHIPS AND PARTICLES DECHETS DE BOIS, PLAQUETTES ET PARTICULES
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 m3
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 8,904 9,100 9,350 7,152 7,450 7,700 2,369 2,450 2,450 616 800 800 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 245 224 240 267 250 265 9 9 10 30 35 35 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 8 9 9 8 8 8 1 1 1 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 1,494 1,485 1,533 1,728 1,690 1,750 202 285 290 436 490 507 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 3,015 2,600 2,600 4,000 3,700 3,700 266 100 100 1,251 1,200 1,200 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 19,154 20,432 20,689 14,170 15,321 15,530 5,205 5,254 5,301 221 142 142 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 16,211 16,690 17,400 14,402 15,000 15,500 2,510 2,465 2,600 701 776 700 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 14,649 16,000 16,000 16,115 17,500 17,500 1,002 1,000 1,000 2,468 2,500 2,500 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 864 1,017 1,017 805 924 924 134 223 223 75 130 130 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 844 1,117 1,173 885 1,167 1,243 99 150 150 139 200 220 Irlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Italy 4,549 4,549 4,549 3,500 3,500 3,500 1,154 1,154 1,154 105 105 105 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Latvia 1,726 1,500 1,500 2,264 2,200 2,200 1,252 1,100 1,100 1,790 1,800 1,800 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 591 591 591 521 521 521 189 189 189 119 119 119 Luxembourg 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Malta 2 2 2 0 0 0 2 2 2 0 0 0 Malte 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Montenegro 196 196 196 195 195 195 1 1 1 0 0 0 Monténégro 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Netherlands 938 930 930 953 960 970 631 630 630 646 660 670 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Poland 11,977 12,000 12,100 9,680 9,800 9,900 2,864 2,700 2,600 567 500 400 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 2,742 3,100 3,160 1,921 2,000 2,020 929 1,200 1,250 108 100 110 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 522 552 569 504 535 550 21 20 22 3 3 3 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 982 1,000 1,050 1,135 1,150 1,200 361 350 350 514 500 500 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 409 460 450 1,080 1,150 1,200 176 260 200 847 950 950 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 2,902 3,120 3,442 3,233 3,478 3,750 178 191 206 508 548 514 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 22,076 22,000 21,850 20,600 21,000 20,800 1,705 1,400 1,400 229 400 350 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 1,317 1,330 1,345 772 790 810 608 600 590 63 60 55 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 1,147 1,375 1,375 950 950 950 197 450 450 0 25 25 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 3,234 3,580 3,580 3,038 3,342 3,342 279 279 279 83 41 41 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 120,700 124,959 126,700 109,879 114,581 116,029 22,341 22,462 22,548 11,520 12,084 11,876 Total Europe
Moldova 2 2 2 1 1 1 1 1 1 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 20,390 21,487 22,641 24,278 25,492 26,766 4 4 4 3,892 4,009 4,129 Russie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total EECCA 20,392 21,489 22,643 24,279 25,493 26,767 5 5 5 3,892 4,009 4,129 Total EOCAC
Canada 21,885 18,964 19,728 18,795 15,890 15,890 3,324 3,423 4,156 235 349 318 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 52,726 52,896 59,128 57,501 58,376 59,128 143 159 154 4,918 5,639 154 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 74,611 71,860 78,856 76,296 74,266 75,018 3,467 3,581 4,310 5,153 5,988 472 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 13

TABLE 13
WOOD PELLETS GRANULES DE BOIS
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
1000 mt
Apparent Consumption
Country Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations Pays
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 Country Consumption Production Imports Exports Country
Austria 1,074 1,135 1,250 1,540 1,650 1,800 384 425 390 849 940 940 Autriche 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Bosnia-Herzegovina 90 94 94 150 162 165 1 2 3 61 70 74 Bosnie-Herzegovine 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Cyprus 4 4 4 0 0 0 4 4 4 0 0 0 Chypre 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Czech Republic 180 182 198 477 490 502 32 34 35 329 342 339 République tchèque 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Estonia 572 115 115 1,630 1,400 1,400 12 15 15 1,070 1,300 1,300 Estonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Finland 427 395 420 322 345 365 112 90 90 7 40 35 Finlande 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
France 2,075 2,101 2,200 1,760 1,800 1,850 412 410 450 97 109 100 France 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Germany 2,590 2,880 3,225 3,100 3,300 3,600 291 325 350 801 745 725 Allemagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Hungary 77 79 79 16 19 19 84 82 82 23 22 22 Hongrie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Ireland 45 65 65 38 55 55 38 45 45 30 35 35 Irlande 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Italy 2,194 2,194 2,194 400 400 400 1,802 1,802 1,802 7 7 7 Italie 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Latvia 325 300 300 2,264 2,200 2,200 425 400 400 2,364 2,300 2,300 Lettonie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Luxembourg 47 47 47 63 63 63 11 11 11 27 27 27 Luxembourg 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Malta 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Malte 3 3 2 2 5 2 2 5 2 2 5 2 2 3
Montenegro 53 47 47 89 82 82 1 1 1 37 37 37 Monténégro 3 3 3 3 2 5 5 5 5 5 5 5 5 3
Netherlands 2,442 2,609 3,180 300 300 300 2,297 2,429 3,000 155 120 120 Pays-Bas 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
North Macedonia 91 91 91 0 0 0 91 91 91 0 0 0 Macédoine du Nord 3 3 3 3 5 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Poland 818 880 900 1,353 1,450 1,500 176 180 200 711 750 800 Pologne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Portugal 255 204 245 859 900 950 2 4 5 606 700 710 Portugal 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Serbia 406 445 450 445 455 460 40 45 50 79 55 60 Serbie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovakia 20 20 20 206 200 200 43 45 45 229 225 225 Slovaquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Slovenia 206 165 175 148 160 165 257 215 230 198 210 220 Slovénie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Spain 507 696 798 531 745 863 65 76 80 89 125 145 Espagne 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Sweden 1,642 1,940 1,940 1,660 2,000 2,000 119 140 140 138 200 200 Suède 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Switzerland 347 350 355 270 275 285 78 75 70 0 0 0 Suisse 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Turkey 6 6 6 20 20 20 0 0 0 14 14 14 Turquie 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United Kingdom 9,345 9,345 9,345 271 271 271 9,078 9,078 9,078 4 4 4 Royaume-Uni 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total Europe 25,840 26,388 27,743 17,912 18,743 19,516 15,854 16,023 16,666 7,925 8,378 8,439 Total Europe
Moldova 32 32 32 31 31 31 2 2 2 0 0 0 Moldova 3 2 3 3 2 5 5 2 5 5 2 5 5 3
Russia 509 470 540 2,800 3,220 3,703 2 2 2 2,294 2,752 3,165 Russie 3 3 2 2 2 2 2 5 2 2 2 2 2 3
Total EECCA 541 502 573 2,831 3,251 3,734 4 4 4 2,294 2,752 3,165 Total EOCAC
Canada 960 795 536 3,830 4,131 4,131 31 46 54 2,901 3,381 3,649 Canada 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
United States 1,360 1,503 1,572 8,412 8,855 9,210 205 227 236 7,257 7,578 7,874 Etats-Unis 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Total North America 2,321 2,299 2,108 12,242 12,985 13,341 236 272 290 10,158 10,958 11,523 Total Amérique du Nord
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 14

TABLE 14
Europe: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022
Europe: Tableau récapitulatif des prévisions du marché pour 2021 et 2022
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
million m3 (pulp, paper and pellets million m.t. - pâte de bois, papiers et cartons, et granulés en millions de tonnes métriques)
Apparent Consumption
Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022
actual forecasts actual forecasts actual forecasts actual forecasts
réels prévisions réels prévisions réels prévisions réels prévisions
Sawn softwood 82.76 89.42 90.28 102.87 107.84 109.03 32.51 35.40 34.94 52.63 53.82 53.68 Sciages conifères
Softwood logs a 194.72 200.32 200.51 199.16 199.97 194.47 20.04 19.12 19.97 24.48 18.77 13.94 Grumes de conifères a
Sawn hardwood 10.78 11.34 11.61 10.72 11.25 11.40 4.01 4.25 4.34 3.95 4.17 4.12 Sciages non-conifères
– temperate zone b 10.05 10.62 10.88 10.65 11.19 11.34 3.24 3.49 3.56 3.84 4.06 4.01 – zone tempérée b
– tropical zone b 0.72 0.72 0.73 0.07 0.06 0.06 0.77 0.77 0.78 0.11 0.11 0.11 – zone tropicale b
Hardwood logs a 23.22 23.52 24.12 24.09 24.78 25.20 2.48 2.04 2.17 3.34 3.30 3.25 Grumes de non-conifères a
– temperate zone b 22.94 23.34 23.94 24.09 24.78 25.20 2.18 1.84 1.97 3.32 3.28 3.23 – zone tempérée b
– tropical zone b 0.28 0.18 0.17 0.30 0.20 0.20 0.02 0.02 0.02 – zone tropicale b
Veneer sheets 1.44 1.51 1.53 1.03 1.13 1.13 1.18 1.23 1.26 0.77 0.85 0.86 Feuilles de placage
Plywood 7.44 7.27 7.51 4.39 4.61 4.63 6.77 6.68 6.90 3.72 4.02 4.03 Contreplaqués
Particle board (excluding OSB) 28.83 29.99 30.57 30.22 31.31 31.80 9.16 9.50 9.84 10.55 10.83 11.07 Pann. de particules (sauf OSB)
OSB 5.66 5.74 5.81 5.85 5.69 5.80 3.26 3.29 3.34 3.45 3.24 3.33 OSB
Fibreboard 20.47 20.83 21.46 22.07 22.67 23.15 9.24 9.65 9.86 10.84 11.49 11.55 Panneaux de fibres
– Hardboard 0.52 0.66 0.74 0.38 0.42 0.43 1.38 1.42 1.45 1.25 1.19 1.14 – Durs
– MDF 16.80 17.00 17.48 18.52 19.04 19.43 5.86 6.14 6.25 7.58 8.18 8.20 – MDF
– Other board 3.15 3.17 3.24 3.16 3.22 3.29 2.00 2.08 2.15 2.01 2.13 2.21 – Autres panneaux
Pulpwood a 285.96 291.24 295.47 269.82 278.62 282.23 47.34 45.71 45.40 31.19 33.09 32.16 Bois de trituration a
– Pulp logs 165.26 166.28 168.77 159.94 164.04 166.20 24.99 23.25 22.85 19.67 21.01 20.28 – Bois ronds de trituration
– softwood 109.77 110.58 112.49 109.67 113.14 114.39 13.84 12.61 12.56 13.74 15.16 14.45 – conifères
– hardwood 55.49 55.69 56.27 50.27 50.90 51.81 11.15 10.64 10.30 5.93 5.85 5.83 – non-conifères
– Residues, chips and particles 120.70 124.96 126.70 109.88 114.58 116.03 22.34 22.46 22.55 11.52 12.08 11.88 – Déchets, plaquettes et part.
Wood pulp 40.30 40.64 40.12 36.93 37.91 37.93 17.92 17.74 17.65 14.55 15.02 15.46 Pâte de bois
Paper and paperboard 76.36 76.97 77.32 86.91 89.94 90.19 44.50 44.66 44.77 55.05 57.63 57.65 Papiers et cartons
Wood Pellets 25.84 26.39 27.74 17.91 18.74 19.52 15.85 16.02 16.67 7.93 8.38 8.44 Granulés de bois
a Countries which did not provide trade data are included in consumption data a La consommation comprend les pays qui n'ont pas fourni des données sur le commerce
b Trade figures by zone do not equal the total as some countries cannot provide data for both zones b Les chiffres du commerce par zone ne correspondent pas aux totaux
en raison du fait que certains pays ne peuvent les différencier.
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 15

TABLE 15
North America: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022
Amérique du Nord: Tableau récapitulatif des prévisions du marché pour 2021 et 2022
Data only for those countries providing forecasts - Données uniquement pour les pays fournissant des prévisions
million m3 (pulp, paper and pellets million m.t. - pâte de bois, papiers et cartons, et granulés en millions de tonnes métriques)
Apparent Consumption
Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022
actual forecasts actual forecasts actual forecasts actual forecasts
réels prévisions réels prévisions réels prévisions réels prévisions
Sawn softwood 99.90 108.23 111.04 101.84 106.68 109.76 26.26 26.68 26.58 28.20 25.13 25.30 Sciages conifères
Softwood logs 239.31 239.09 237.48 251.70 251.56 254.08 2.97 2.83 2.93 15.36 15.29 19.53 Grumes de conifères
Sawn hardwood 15.07 15.55 15.76 17.68 17.82 17.86 1.38 1.55 1.65 4.00 3.81 3.76 Sciages non-conifères
– temperate zone 14.93 15.43 15.63 17.68 17.82 17.86 1.20 1.37 1.47 3.95 3.76 3.70 – zone tempérée
– tropical zone 0.13 0.13 0.13 0.00 0.00 0.00 0.19 0.18 0.19 0.05 0.05 0.06 – zone tropicale
Hardwood logs 43.80 50.77 51.28 44.83 51.77 52.43 1.17 1.35 1.32 2.20 2.35 2.47 Grumes de non-conifères
– temperate zone 43.80 50.78 51.28 44.83 51.77 52.43 1.17 1.35 1.32 2.20 2.34 2.47 – zone tempérée
– tropical zone -0.00 -0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 – zone tropicale
Veneer sheets 2.85 2.90 2.96 2.87 2.93 3.01 0.74 0.82 0.84 0.76 0.86 0.88 Feuilles de placage
Plywood 16.41 17.41 17.77 11.17 11.75 12.00 6.31 6.80 6.92 1.07 1.13 1.14 Contreplaqués
Particle board (excluding OSB) 7.25 6.77 6.74 6.41 6.26 6.30 1.95 1.94 1.98 1.12 1.43 1.54 Pann. de particules (sauf OSB)
OSB 20.08 20.76 21.06 20.34 21.24 21.57 5.19 5.58 5.68 5.45 6.07 6.18 OSB
Fibreboard 9.46 9.82 9.83 7.35 7.40 7.40 3.64 3.94 3.95 1.52 1.52 1.52 Panneaux de fibres
– Hardboard 0.27 0.29 0.29 0.30 0.30 0.30 0.30 0.33 0.33 0.33 0.34 0.35 – Durs
– MDF 5.88 6.16 6.18 3.77 3.82 3.82 3.02 3.25 3.25 0.91 0.90 0.89 – MDF
– Other board 3.31 3.36 3.36 3.28 3.28 3.28 0.31 0.36 0.37 0.28 0.28 0.29 – Autres panneaux
Pulpwood 262.83 259.48 266.80 264.30 261.62 262.41 4.19 4.17 5.18 5.65 6.31 0.79 Bois de trituration
– Pulp logs 188.22 187.62 187.94 188.00 187.35 187.39 0.72 0.59 0.87 0.50 0.32 0.32 – Bois ronds de trituration
– softwood 137.89 137.51 137.82 137.26 136.99 137.02 0.65 0.52 0.81 0.02 0.00 0.00 – conifères
– hardwood 50.33 50.11 50.12 50.74 50.36 50.37 0.07 0.07 0.06 0.48 0.32 0.31 – non-conifères
– Residues, chips and particles 74.61 71.86 78.86 76.30 74.27 75.02 3.47 3.58 4.31 5.15 5.99 0.47 – Déchets, plaquettes et part.
Wood pulp 54.46 55.16 55.31 64.98 65.09 64.61 6.30 6.77 7.22 16.82 16.71 16.52 Pâte de bois
Paper and paperboard 68.29 70.84 71.97 74.59 77.14 78.53 10.00 10.31 10.28 16.31 16.60 16.84 Papiers et cartons
Wood pellets 2.32 2.30 2.11 12.24 12.99 13.34 0.24 0.27 0.29 10.16 10.96 11.52 Granulés de bois
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 16

TABLE 16
Russian Federation: Summary table of market forecasts for 2021 and 2022
Fédération de Russie: Tableau récapitulatif des prévisions du marché pour 2021 et 2022
million m3 (pulp, paper and pellets million m.t. - pâte de bois, papiers et cartons, et granulés en millions de tonnes métriques)
Apparent Consumption
Consommation Apparente Production Imports - Importations Exports - Exportations
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022
actual forecasts actual forecasts actual forecasts actual forecasts
réels prévisions réels prévisions réels prévisions réels prévisions
Sawn softwood 9.13 10.15 11.25 38.92 40.09 42.09 0.04 0.04 0.04 29.83 29.98 30.88 Sciages conifères
Softwood logs 108.14 109.22 108.11 120.44 121.64 115.56 0.00 0.00 0.00 12.30 12.42 7.45 Grumes de conifères
Sawn hardwood 1.34 1.38 1.48 2.88 2.97 3.14 0.01 0.01 0.01 1.54 1.59 1.67 Sciages non-conifères
– temperate zone 1.34 1.38 1.47 2.88 2.97 3.14 0.00 0.00 0.00 1.54 1.59 1.67 – zone tempérée
– tropical zone 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 – zone tropicale
Hardwood logs 12.49 13.18 14.23 14.89 15.63 16.72 0.00 0.00 0.00 2.40 2.45 2.50 Grumes de non-conifères
– temperate zone 12.49 13.18 14.23 14.89 15.63 16.72 0.00 0.00 0.00 2.40 2.45 2.50 – zone tempérée
– tropical zone 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 – zone tropicale
Veneer sheets 1.10 1.44 1.69 1.57 1.96 2.26 0.01 0.01 0.01 0.49 0.54 0.58 Feuilles de placage
Plywood 1.22 1.44 1.51 4.00 4.60 4.83 0.12 0.13 0.13 2.90 3.28 3.45 Contreplaqués
Particle board (excluding OSB) 5.29 6.12 6.50 6.73 7.15 7.53 0.30 0.67 0.79 1.74 1.69 1.83 Pann. de particules (sauf OSB)
OSB 1.61 1.08 1.26 1.63 1.63 1.95 0.35 0.18 0.14 0.36 0.72 0.83 OSB
Fibreboard 2.80 3.42 3.67 3.58 4.30 4.63 0.46 0.59 0.64 1.24 1.48 1.60 Panneaux de fibres
– Hardboard 0.32 0.39 0.35 0.37 0.45 0.40 0.10 0.10 0.10 0.15 0.16 0.15 – Durs
– MDF 2.45 2.99 3.29 3.20 3.84 4.22 0.33 0.46 0.51 1.08 1.31 1.44 – MDF
– Other board 0.03 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 – Autres panneaux
Pulpwood 58.24 60.27 64.79 73.23 75.56 76.31 0.10 0.10 0.10 15.09 15.39 11.62 Bois de trituration
– Pulp logs 37.85 38.79 42.15 48.95 50.07 49.54 0.10 0.10 0.10 11.20 11.38 7.49 – Bois ronds de trituration
– softwood 29.39 29.68 32.04 33.29 33.62 31.94 0.10 0.10 0.10 4.00 4.04 0.00 – conifères
– hardwood 8.47 9.10 10.11 15.67 16.45 17.60 0.00 0.00 0.00 7.20 7.34 7.49 – non-conifères
– Residues, chips and particles 20.39 21.49 22.64 24.28 25.49 26.77 0.00 0.00 0.00 3.89 4.01 4.13 – Déchets, plaquettes et part.
Wood pulp 6.53 6.55 6.68 8.77 8.85 9.03 0.21 0.21 0.22 2.44 2.52 2.57 Pâte de bois
Paper and paperboard 7.12 7.62 7.95 9.53 10.19 10.70 1.19 1.17 1.14 3.60 3.75 3.90 Papiers et cartons
Wood pellets 0.51 0.47 0.54 2.80 3.22 3.70 0.00 0.00 0.00 2.29 2.75 3.17 Granulés de bois
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 17

TABLE 17
Europe: Trade in forest products by main product groups, 1979-81 and 1999-2001 (averages) and 2016 to 2020
Europe: Commerce des produits forestiers, par principaux groupes d'assortiments, en 1979-81 et 1999-2001 (moyennes) et de 2016 à 2020
Quantity - Volume
Unit average Change - Changement
Unité moyenne 2016 2017 2018 2019 2020 2019/2020
1979-81 1999-2001 Volume Percent
EXPORTS EXPORTATIONS
Roundwood a million m3 22.22 48.68 61.29 63.02 70.01 78.70 82.01 3.31 4.2% Bois ronds a
Sawnwood " 24.77 45.99 55.71 58.51 59.86 62.83 56.58 -6.25 -9.9% Sciages
Wood-based panels b " 8.07 21.42 33.67 35.66 35.43 35.67 28.55 -7.12 -20.0% Panneaux à base de bois b
Wood pulp million m.t. 7.31 10.08 14.31 14.81 15.19 16.26 14.55 -1.71 -10.5% Pâte de bois
Paper and paperboard " 18.39 54.06 65.56 66.20 66.45 65.12 55.05 -10.07 -15.5% Papiers et cartons
IMPORTS IMPORTATIONS
Roundwood a million m3 38.83 74.99 85.69 79.61 90.25 89.33 86.83 -2.50 -2.8% Bois ronds a
Sawnwood " 34.26 46.39 40.93 43.88 46.19 47.38 36.52 -10.86 -22.9% Sciages
Wood-based panels b " 10.30 21.38 33.04 35.75 37.21 36.72 28.43 -8.29 -22.6% Panneaux à base de bois b
Wood pulp million m.t. 11.36 17.26 20.73 20.86 21.51 20.02 17.92 -2.10 -10.5% Pâte de bois
Paper and paperboard " 16.78 48.69 56.27 57.08 57.24 55.14 44.50 -10.64 -19.3% Papiers et cartons
NET TRADE c COMMERCE NET c
Roundwood a million m3 -16.61 -26.31 -24.40 -16.59 -20.24 -10.63 -4.82 5.81 54.6% Bois ronds a
Sawnwood " -9.49 -0.40 14.78 14.62 13.68 15.45 20.06 4.61 29.8% Sciages
Wood-based panels b " -2.23 0.04 0.63 -0.10 -1.79 -1.05 0.12 1.17 NA Panneaux à base de bois b
Wood pulp million m.t. -4.05 -7.18 -6.42 -6.05 -6.31 -3.76 -3.37 0.39 10.3% Pâte de bois
Paper and paperboard " 1.61 5.37 9.29 9.12 9.21 9.98 10.55 0.57 5.7% Papiers et cartons
a Including available data on wood residues, chips and particles a Y compris les données disponibles pour les déchets, les plaquettes et les particules
b Not including veneer sheets b Ne sot pas compris les feuilles de placage
c Exports minus imports c Exportations moins importations
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 18

TABLE 18
Europe: Apparent consumption of selected forest products, 1979-81 and 1999-2001 (averages), 2016 to 2020, and forecasts for 2021 and 2022
Europe: Consommation apparente de certains produits forestiers, en 1979-81 et 1999-2001 (moyennes), de 2016 à 2020 et prévisions pour 2021 et 2022
Unit Unité Actual - Réelle Forecasts a
Prévisions a
average
moyenne 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
1979-81 1999-2001
Sawnwood b million m3 100.66 108.12 107.55 110.81 113.12 110.61 93.53 100.75 101.89 Sciages b
– Softwood " 78.36 89.22 94.52 97.49 99.05 96.33 82.76 89.42 90.28 – Conifères
– Hardwood " 22.30 18.90 13.03 13.32 14.07 14.27 10.78 11.34 11.61 – Non-conifères
Wood-based panels c " 33.70 54.21 71.70 74.21 75.86 74.96 62.39 63.82 65.34 Panneaux à base de bois c
– Plywood " 5.44 6.66 8.43 8.89 9.48 8.91 7.44 7.27 7.51 – Contreplaqués
– Particle board d " 23.82 34.50 36.11 36.97 36.61 36.39 28.83 29.99 30.57 – Panneaux de particules d
– OSB 1.72 6.18 6.63 6.89 6.74 5.66 5.74 5.81 – OSB
– Fibreboard " 4.44 11.00 20.99 21.72 22.88 22.92 20.47 20.83 21.46 – Panneaux de fibres
Paper and paperboard million m.t. 49.17 88.67 88.40 89.94 89.53 86.18 76.36 76.97 77.32 Papiers et cartons
– Newsprint " 6.45 12.04 6.61 6.03 5.76 5.26 4.10 – Papiers journal
– Other paper & paperbrd. " 42.71 76.63 81.79 83.91 83.77 80.92 72.26 – Autres papiers/cartons
Index - Indice 1979-81 = 100
Sawnwood b 100.0 107.4 106.8 110.1 112.4 109.9 92.9 100.1 101.2 Sciages b
– Softwood 100.0 113.9 120.6 124.4 126.4 122.9 105.6 114.1 115.2 – Conifères
– Hardwood 100.0 84.7 58.4 59.7 63.1 64.0 48.3 50.8 52.1 – Non-conifères
Wood-based panels c 100.0 160.9 212.8 220.2 225.1 222.4 185.1 189.4 193.9 Panneaux à base de bois c
– Plywood 100.0 122.5 154.9 163.4 174.2 163.8 136.7 133.6 138.0 – Contreplaqués
– Particle board 100.0 144.8 151.6 155.2 153.7 152.8 121.0 125.9 128.3 – Panneaux de particules
– OSB 100.0 359.2 385.7 400.4 391.9 329.0 333.6 337.7 – OSB
– Fibreboard 100.0 247.9 472.8 489.2 515.3 516.1 461.0 469.1 483.3 – Panneaux de fibres
Paper and paperboard 100.0 180.3 179.8 182.9 182.1 175.3 155.3 156.5 157.2 Papiers et cartons
– Newsprint 100.0 186.6 102.5 93.4 89.2 81.6 63.5 – Papiers journal
– Other paper & paperbrd. 100.0 179.4 191.5 196.5 196.1 189.5 169.2 – Autres papiers/cartons
a The forecasts and 2020 are not a Une comparison entre prévisions (et 2020)
comparable with earlier data as the methodology is different. et les donnes anterieures n'est pas possible à cause de différences des méthodes de calcul.
b Excluding sleepers through 2016 b Non compris les traverses jusqu'à 2016
c Not including veneer sheets c Ne sont pas compris les feuilles de placage
d Average figure for 1979-81 includes OSB d Les chiffres moyennes 1979-81 comprennent le OSB
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12

Table 19

TABLE 19
United States: Apparent consumption and imports of selected forest products, 1979-81 and 1999-2001 (averages), 2016 to 2020, and forecasts for 2021 and 2022
Etats-Unis: Consommation apparente et importations de certains produits forestiers, en 1979-81 et 1999-2001 (moyennes), de 2016 à 2020 et prévisions pour 2021 et 2022
Unit Unité Actual - Réelle Forecasts a
Prévisions a
average
moyenne 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
1979-81 1999-2001
Apparent Consumption – Consommation apparente
Sawnwood b million m3 95.82 119.44 99.75 100.40 101.08 101.75 99.92 102.05 103.10 Sciages b
– Softwood " 79.14 91.63 80.22 81.41 81.94 82.26 86.12 87.85 88.69 – Conifères
– Hardwood " 16.67 27.81 19.53 18.99 19.14 19.49 13.81 14.20 14.41 – Non-conifères
Wood-based panels c " 29.25 54.68 47.17 48.78 47.93 46.78 46.09 47.63 48.43 Panneaux à base de bois c
– Plywood " 6.09 18.74 15.42 15.60 14.87 14.03 14.03 14.64 14.94 – Contreplaqués
– Particle board d " 17.11 10.15 5.04 5.09 5.18 5.40 5.24 5.41 5.52 – Panneaux de particules d
– OSB 17.75 17.08 18.33 18.86 18.67 18.58 19.35 19.72 – OSB
– Fibreboard " 6.05 8.05 9.63 9.75 9.01 8.69 8.24 8.24 8.24 – Panneaux de fibres
Paper and paperboard million m.t. 61.86 92.52 70.10 69.61 68.82 66.31 63.57 66.13 67.40 Papiers et cartons
– Newsprint " 10.56 12.20 3.03 2.62 2.29 1.91 1.42 – Papiers journal
– Other paper & paperbrd. " 51.30 80.33 67.07 66.99 66.53 64.41 62.15 – Autres papiers/cartons
Imports – Importations
Sawnwood b million m3 23.87 34.46 28.33 27.42 26.44 25.30 26.26 26.70 26.57 Sciages b
– Softwood " 23.10 32.93 27.37 26.70 25.49 24.53 25.63 26.03 25.88 – Conifères
– Hardwood " 0.77 1.53 0.96 0.72 0.95 0.77 0.63 0.67 0.69 – Non-conifères
Wood-based panels c " 2.11 12.82 13.23 14.50 15.67 14.34 14.46 14.97 15.13 Panneaux à base de bois c
– Plywood " 0.50 2.63 4.88 4.93 5.47 4.66 5.06 5.30 5.33 – Contreplaqués
– Particle board " 1.33 1.44 1.25 1.24 1.33 1.43 1.46 1.33 1.36 – Panneaux de particules
– OSB 6.81 5.07 5.57 5.67 5.42 5.07 5.46 5.56 – OSB
– Fibreboard " 0.28 1.94 2.03 2.76 3.21 2.83 2.88 2.88 2.88 – Panneaux de fibres
Paper and paperboard million m.t. 7.78 15.84 9.26 9.17 9.46 8.72 7.64 7.83 7.87 Papiers et cartons
– Newsprint " 6.49 6.61 1.84 1.72 1.53 1.28 1.05 – Papiers journal
– Other paper & paperbrd. " 1.29 9.24 7.42 7.45 7.94 7.45 6.60 – Autres papiers/cartons
a The forecasts and 2020 are not a Une comparison entre prévisions (et 2020)
comparable with earlier data as the methodology is different. et les donnes anterieures s n'est pas possible à cause de différences des méthodes de calcul.
b Excluding sleepers through 2016 b Non compris les traverses jusqu'à 2016
c Not including veneer sheets c Ne sont pas compris les feuilles de placage
d Average figure for 1979-81 includes OSB d Les chiffres moyennes 1979-81 comprennent le OSB
C:\MyFiles\Timber\Timber Committee\TCQ2021\publish\[tb-74-6.xls]Table 1 printed on 17/12