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研究卢森堡时,通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断卢森堡的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Luxembourg:Net ODA provided, total (current US$)
下载数据指标代码:DC.ODA.TOTL.CD | 国家/经济体代码:LUX
卢森堡的Net ODA provided, total (current US$)在1980年至2024年有45个有效观测值。长期看,最新值较起点变化591,620,000(约+11832.4%);最近五个有效年份整体呈上升。该指标为现价或美元口径,趋势会受到通胀、汇率和价格水平影响。
卢森堡:提供的净官方发展援助总额(现价美元)历年数据
单位:current US$
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2024 | 596,620,000 |
| 2023 | 580,310,000 |
| 2022 | 530,120,000 |
| 2021 | 539,370,000 |
| 2020 | 452,340,000 |
| 2019 | 471,570,000 |
| 2018 | 473,360,000 |
| 2017 | 424,180,000 |
| 2016 | 391,040,000 |
| 2015 | 362,880,000 |
| 2014 | 423,220,000 |
| 2013 | 429,323,000 |
| 2012 | 399,030,000 |
| 2011 | 409,240,000 |
| 2010 | 402,690,000 |
| 2009 | 414,730,000 |
| 2008 | 414,940,000 |
| 2007 | 375,530,000 |
| 2006 | 290,710,000 |
| 2005 | 256,390,000 |
| 2004 | 235,590,000 |
| 2003 | 193,830,000 |
| 2002 | 146,760,000 |
| 2001 | 138,940,000 |
| 2000 | 122,970,000 |
| 1999 | 118,660,000 |
| 1998 | 111,790,000 |
| 1997 | 94,510,000 |
| 1996 | 82,300,000 |
| 1995 | 65,490,000 |
| 1994 | 59,480,000 |
| 1993 | 49,620,000 |
| 1992 | 37,620,000 |
| 1991 | 41,620,000 |
| 1990 | 25,400,000 |
| 1989 | 18,100,000 |
| 1988 | 18,500,000 |
| 1987 | 14,200,000 |
| 1986 | 11,200,000 |
| 1985 | 8,400,000 |
| 1984 | 7,400,000 |
| 1983 | 4,000,000 |
| 1982 | 4,000,000 |
| 1981 | 5,000,000 |
| 1980 | 5,000,000 |
Net Official development assistance (ODA) comprises grants or loans to developing countries and territories on the OECD/DAC list of aid recipients that are undertaken by the official sector with promotion of economic development and welfare as the main objective and at concessional financial terms.
可供参考的中文翻译:净官方发展援助(ODA)由面向OECD/ DAC受援国名单上的发展中国家和地区的官方部门提供的赠款或贷款构成,其主要目标是以优惠的金融条件促进经济发展和社会福利。
研究卢森堡时,通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断卢森堡的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
当前构建中,卢森堡最新有值年份为 - 年,最新年份有值指标数为 0,覆盖年份范围为 --- 年,数据总体缺失率约 0%。这意味着不同指标的可用年份并不完全一致,下载长面板后需要先检查缺失值再设定样本区间。
卢森堡 WDI 数据适合用于宏观经济描述、国家画像、时间序列趋势、跨国比较和变量筛选。若用于回归分析,应优先统一年份、单位和价格口径,并记录数据下载日期;若用于课堂报告,可以围绕一组核心变量解释卢森堡与全球或同地区国家的差异。
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