व्हाइट हाउस: ट्रांसशिपमेंट से अमेरिका को $19-26 अरब के टैरिफ का नुकसान

व्हाइट हाउस द्वारा गुरुवार को जारी एक रिपोर्ट के अनुसार, तीसरे देशों के माध्यम से भेजे जाने वाले सामानों, विशेष रूप से चीन से, के कारण अमेरिका को सालाना $19 अरब से $26 अरब के टैरिफ राजस्व का भारी नुकसान हो रहा है। यह अवैध ट्रांसशिपमेंट अमेरिकी आयात शुल्कों से बचने के लिए किया जाता है।

रिपोर्ट के मुख्य निष्कर्ष

व्हाइट हाउस के व्यापार और विनिर्माण सलाहकार पीटर नवारो द्वारा तैयार की गई इस रिपोर्ट में ट्रांसशिपमेंट की समस्या के पैमाने का अनुमान लगाने के लिए निजी क्षेत्र और सरकारी आंकड़ों का उपयोग किया गया है। रिपोर्ट में ट्रांसशिप किए गए माल का मूल्य $34 अरब से $303 अरब प्रति वर्ष के बीच होने का अनुमान लगाया गया है।

रिपोर्ट एक "केंद्रीय मामले के अनुमान" का उपयोग करती है, जिसके तहत $75 अरब के माल का ट्रांसशिपमेंट माना गया है। इसी आंकड़े के आधार पर $19 अरब से $26 अरब के टैरिफ नुकसान की गणना की गई है। रिपोर्ट के अनुसार, इस $75 अरब के ट्रांसशिपमेंट से प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष रूप से लगभग 450,000 अमेरिकी नौकरियां विस्थापित हुई हैं।

ट्रांसशिपमेंट की प्रक्रिया और प्रभाव

रिपोर्ट में लगभग 40 ऐसे देशों की पहचान की गई है, जहां से अवैध ट्रांसशिपमेंट का जोखिम अधिक है। यह प्रक्रिया अक्सर चीनी मूल के घटकों पर न्यूनतम प्रसंस्करण, रीलेबलिंग और रीपैकेजिंग करके की जाती है ताकि माल के मूल देश को छिपाया जा सके।

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रिपोर्ट में यह भी कहा गया है कि चीनी उत्पादों को मेक्सिको या कनाडा के रास्ते भेजने से शुल्कों को पूरी तरह से समाप्त किया जा सकता है। रॉयटर्स के अनुसार, वाशिंगटन में चीनी दूतावास ने इस मामले पर टिप्पणी के अनुरोध का तुरंत जवाब नहीं दिया।

व्यापार पैटर्न और जवाबी उपाय

अमेरिकी जनगणना ब्यूरो के आंकड़ों के अनुसार, 2025 में चीन से अमेरिकी आयात 16 साल के निचले स्तर $308.7 अरब पर आ गया, जबकि हाल के वर्षों में मेक्सिको और वियतनाम से आयात में तेजी से वृद्धि हुई है। रिपोर्ट का तर्क है कि चीन से सीधे आयात में यह गिरावट, जो पिछले टैरिफ से प्रेरित थी, ने ट्रांसशिपमेंट के माध्यम से अन्य जगहों से आयात को बढ़ावा दिया है।

इस समस्या से निपटने के लिए, अमेरिकी सीमा शुल्क और सीमा सुरक्षा (CBP) एजेंसी अब माल के संदिग्ध ट्रांसशिपमेंट का बेहतर पता लगाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उपकरणों का उपयोग कर रही है। रिपोर्ट में कहा गया है कि लर्निंग मॉडल घोषित और वास्तविक कार्गो के बीच विसंगतियों का पता लगाने के लिए कंटेनर मार्किंग, पैकेजिंग पैटर्न और एक्स-रे इमेजिंग का विश्लेषण करते हैं।