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研究澳大利亚时,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澳大利亚的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Australia:Population in largest city
下载数据指标代码:EN.URB.LCTY | 国家/经济体代码:AUS
澳大利亚的Population in largest city在1960年至2025年有66个有效观测值。长期看,最新值较起点变化3,257,213(约+152.6%);最近五个有效年份整体呈上升。
澳大利亚:最大城市中的人口历年数据
单位:people
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2025 | 5,391,886 |
| 2024 | 5,315,600 |
| 2023 | 5,235,407 |
| 2022 | 5,150,766 |
| 2021 | 5,061,439 |
| 2020 | 4,967,733 |
| 2019 | 4,870,388 |
| 2018 | 4,792,281 |
| 2017 | 4,708,150 |
| 2016 | 4,625,496 |
| 2015 | 4,544,293 |
| 2014 | 4,464,625 |
| 2013 | 4,386,354 |
| 2012 | 4,309,560 |
| 2011 | 4,233,904 |
| 2010 | 4,165,739 |
| 2009 | 4,098,688 |
| 2008 | 4,032,807 |
| 2007 | 3,967,807 |
| 2006 | 3,903,942 |
| 2005 | 3,874,825 |
| 2004 | 3,846,058 |
| 2003 | 3,817,426 |
| 2002 | 3,789,046 |
| 2001 | 3,760,877 |
| 2000 | 3,779,704 |
| 1999 | 3,798,807 |
| 1998 | 3,817,981 |
| 1997 | 3,837,252 |
| 1996 | 3,856,593 |
| 1995 | 3,819,260 |
| 1994 | 3,782,186 |
| 1993 | 3,745,472 |
| 1992 | 3,709,165 |
| 1991 | 3,673,110 |
| 1990 | 3,631,940 |
| 1989 | 3,591,200 |
| 1988 | 3,550,973 |
| 1987 | 3,511,087 |
| 1986 | 3,471,704 |
| 1985 | 3,432,435 |
| 1984 | 3,393,661 |
| 1983 | 3,355,221 |
| 1982 | 3,317,267 |
| 1981 | 3,279,743 |
| 1980 | 3,252,111 |
| 1979 | 3,224,688 |
| 1978 | 3,197,534 |
| 1977 | 3,170,608 |
| 1976 | 3,143,945 |
| 1975 | 3,117,906 |
| 1974 | 3,092,121 |
| 1973 | 3,066,549 |
| 1972 | 3,041,223 |
| 1971 | 3,016,037 |
| 1970 | 2,892,477 |
| 1969 | 2,773,466 |
| 1968 | 2,659,506 |
| 1967 | 2,549,933 |
| 1966 | 2,445,016 |
| 1965 | 2,390,224 |
| 1964 | 2,336,856 |
| 1963 | 2,284,537 |
| 1962 | 2,233,459 |
| 1961 | 2,183,523 |
| 1960 | 2,134,673 |
Population in largest city is the urban population living in the country's largest metropolitan area.
可供参考的中文翻译:最大城市中的人口是指居住在国家最大都市地区的城市人口。
研究澳大利亚时,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澳大利亚的经济规模、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,澳大利亚最新有值年份为 - 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。
澳大利亚 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澳大利亚与全球或同地区国家的差异。
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