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研究圣多美和普林西比时,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圣多美和普林西比的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
São Tomé and Principe:Debt service on external debt, total (TDS, current US$)
下载数据指标代码:DT.TDS.DECT.CD | 国家/经济体代码:STP
圣多美和普林西比的Debt service on external debt, total (TDS, current US$)在1977年至2024年有48个有效观测值。长期看,最新值较起点变化5,221,644(约+0.0%);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。
圣多美和普林西比:长期外债还本付息总额(TDS,现价美元)历年数据
单位:Current US$
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2024 | 5,221,644 |
| 2023 | 6,459,726 |
| 2022 | 7,997,593 |
| 2021 | 3,187,682 |
| 2020 | 2,773,044 |
| 2019 | 8,873,724 |
| 2018 | 4,645,087 |
| 2017 | 3,846,316 |
| 2016 | 2,627,008 |
| 2015 | 2,768,640 |
| 2014 | 13,810,120 |
| 2013 | 5,918,937 |
| 2012 | 11,434,032 |
| 2011 | 1,665,757 |
| 2010 | 1,651,308 |
| 2009 | 2,100,950 |
| 2008 | 2,333,762 |
| 2007 | 6,472,097 |
| 2006 | 7,055,129 |
| 2005 | 4,654,195 |
| 2004 | 6,517,504 |
| 2003 | 4,623,400 |
| 2002 | 3,905,650 |
| 2001 | 3,479,780 |
| 2000 | 4,349,919 |
| 1999 | 4,407,752 |
| 1998 | 3,787,011 |
| 1997 | 3,603,388 |
| 1996 | 3,053,573 |
| 1995 | 2,327,947 |
| 1994 | 2,803,382 |
| 1993 | 2,699,559 |
| 1992 | 2,504,538 |
| 1991 | 1,897,604 |
| 1990 | 2,837,105 |
| 1989 | 5,968,936 |
| 1988 | 2,454,446 |
| 1987 | 3,236,281 |
| 1986 | 1,341,233 |
| 1985 | 2,797,582 |
| 1984 | 3,151,105 |
| 1983 | 2,636,696 |
| 1982 | 2,425,000 |
| 1981 | 1,747,245 |
| 1980 | 1,170,095 |
| 1979 | 2,000 |
| 1978 | 500,957 |
| 1977 | 0.00 |
Total debt service is the sum of principal repayments and interest actually paid in currency, goods, or services on long-term debt, interest paid on short-term debt, and repayments (repurchases and charges) to the IMF. Data are in current U.S. dollars.
可供参考的中文翻译:债务还本付息总额为以外币、货物或服务形式实际支付的本金偿还额和利息额、短期债务的利息支付额以及IMF贷款的偿还额(回购和收费)。数据按现价美元计。
研究圣多美和普林西比时,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圣多美和普林西比的经济规模、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,圣多美和普林西比最新有值年份为 - 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。
圣多美和普林西比 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圣多美和普林西比与全球或同地区国家的差异。
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