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研究委内瑞拉时,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委内瑞拉的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Venezuela, República Bolivariana de:Population in urban agglomerations of more than 1 million (% of total population)
下载数据指标代码:EN.URB.MCTY.TL.ZS | 国家/经济体代码:VEN
委内瑞拉的Population in urban agglomerations of more than 1 million (% of total population)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6.38(约+22.1%);最近五个有效年份整体呈上升。
委内瑞拉:人口超过100万的城市群中的人口(占总人口的百分比)历年数据
单位:% of total population
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2025 | 35.2 |
| 2024 | 34.9 |
| 2023 | 34.7 |
| 2022 | 34.4 |
| 2021 | 34.1 |
| 2020 | 33.5 |
| 2019 | 32.6 |
| 2018 | 31.3 |
| 2017 | 30.2 |
| 2016 | 29.7 |
| 2015 | 29.5 |
| 2014 | 29.5 |
| 2013 | 29.5 |
| 2012 | 29.5 |
| 2011 | 29.6 |
| 2010 | 29.6 |
| 2009 | 29.7 |
| 2008 | 29.8 |
| 2007 | 29.9 |
| 2006 | 30.1 |
| 2005 | 30.3 |
| 2004 | 30.5 |
| 2003 | 30.7 |
| 2002 | 30.9 |
| 2001 | 31.1 |
| 2000 | 31.2 |
| 1999 | 31.4 |
| 1998 | 31.5 |
| 1997 | 31.7 |
| 1996 | 31.9 |
| 1995 | 32.1 |
| 1994 | 32.3 |
| 1993 | 32.6 |
| 1992 | 32.9 |
| 1991 | 33.2 |
| 1990 | 33.4 |
| 1989 | 33.5 |
| 1988 | 33.5 |
| 1987 | 33.6 |
| 1986 | 33.8 |
| 1985 | 33.9 |
| 1984 | 34.0 |
| 1983 | 34.2 |
| 1982 | 34.4 |
| 1981 | 34.5 |
| 1980 | 34.4 |
| 1979 | 34.3 |
| 1978 | 34.2 |
| 1977 | 34.1 |
| 1976 | 34.0 |
| 1975 | 34.0 |
| 1974 | 33.9 |
| 1973 | 33.9 |
| 1972 | 33.9 |
| 1971 | 33.7 |
| 1970 | 33.1 |
| 1969 | 32.6 |
| 1968 | 32.1 |
| 1967 | 31.6 |
| 1966 | 31.2 |
| 1965 | 30.8 |
| 1964 | 30.4 |
| 1963 | 30.0 |
| 1962 | 29.7 |
| 1961 | 29.4 |
| 1960 | 28.8 |
Population in urban agglomerations of more than one million is the percentage of a country's population living in metropolitan areas that in 2018 had a population of more than one million people.
可供参考的中文翻译:该指标衡量居住在2018年人口超过100万的城市群中的国家人口比例,反映人口在大都市地区的集中程度。
研究委内瑞拉时,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委内瑞拉的经济规模、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,委内瑞拉最新有值年份为 - 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。
委内瑞拉 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委内瑞拉与全球或同地区国家的差异。
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