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研究印度时,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印度的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
India:Capture fisheries production (metric tons)
下载数据指标代码:ER.FSH.CAPT.MT | 国家/经济体代码:IND
印度的Capture fisheries production (metric tons)在1960年至2023年有64个有效观测值。长期看,最新值较起点变化5,061,428(约+453.3%);最近五个有效年份整体呈上升。
印度:海洋捕捞产量(公吨)历年数据
单位:metric tons
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2023 | 6,177,985 |
| 2022 | 5,539,025 |
| 2021 | 5,024,905 |
| 2020 | 4,658,197 |
| 2019 | 5,477,100 |
| 2018 | 5,336,183 |
| 2017 | 5,550,953 |
| 2016 | 5,196,946 |
| 2015 | 4,862,039 |
| 2014 | 4,999,493 |
| 2013 | 4,665,438 |
| 2012 | 4,895,142 |
| 2011 | 4,336,132 |
| 2010 | 4,715,816 |
| 2009 | 4,094,756 |
| 2008 | 4,128,727 |
| 2007 | 3,890,293 |
| 2006 | 3,877,337 |
| 2005 | 3,725,362 |
| 2004 | 3,426,509 |
| 2003 | 3,757,899 |
| 2002 | 3,783,853 |
| 2001 | 3,817,092 |
| 2000 | 3,726,427 |
| 1999 | 3,552,149 |
| 1998 | 3,473,492 |
| 1997 | 3,620,948 |
| 1996 | 3,542,948 |
| 1995 | 3,357,740 |
| 1994 | 3,347,607 |
| 1993 | 3,150,212 |
| 1992 | 2,929,102 |
| 1991 | 2,907,233 |
| 1990 | 2,862,586 |
| 1989 | 2,713,689 |
| 1988 | 2,307,632 |
| 1987 | 2,206,075 |
| 1986 | 2,321,273 |
| 1985 | 2,206,098 |
| 1984 | 2,302,519 |
| 1983 | 2,003,866 |
| 1982 | 1,916,381 |
| 1981 | 2,041,720 |
| 1980 | 2,080,157 |
| 1979 | 2,015,210 |
| 1978 | 2,014,855 |
| 1977 | 2,049,755 |
| 1976 | 1,938,973 |
| 1975 | 2,053,375 |
| 1974 | 2,064,670 |
| 1973 | 1,787,620 |
| 1972 | 1,485,142 |
| 1971 | 1,716,303 |
| 1970 | 1,636,829 |
| 1969 | 1,495,679 |
| 1968 | 1,427,129 |
| 1967 | 1,311,378 |
| 1966 | 1,286,639 |
| 1965 | 1,258,353 |
| 1964 | 1,255,504 |
| 1963 | 985,873 |
| 1962 | 919,532 |
| 1961 | 911,641 |
| 1960 | 1,116,557 |
Capture fisheries production measures the volume of fish catches landed by a country for all commercial, industrial, recreational and subsistence purposes.
可供参考的中文翻译:海洋捕捞产量衡量的是一个国家为商业、工业、休闲和自给目的上岸的渔获量。
研究印度时,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印度的经济规模、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,印度最新有值年份为 - 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。
印度 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印度与全球或同地区国家的差异。
该页面对应国家样本,可用于与其他国家进行横向比较。 WDI 会随来源机构修订历史数据,且现价美元、购买力平价、不变价、本币、百分比和人均口径含义不同。正式引用时不要只看数值大小,还要核对指标定义、单位、最新更新时间和来源机构。
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