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研究缅甸时,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缅甸的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Myanmar:Capture fisheries production (metric tons)
下载数据指标代码:ER.FSH.CAPT.MT | 国家/经济体代码:MMR
缅甸的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1,263,150(约+350.9%);最近五个有效年份整体呈下降。
缅甸:海洋捕捞产量(公吨)历年数据
单位:metric tons
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2023 | 1,623,150 |
| 2022 | 1,714,230 |
| 2021 | 1,542,150 |
| 2020 | 1,770,240 |
| 2019 | 1,977,750 |
| 2018 | 1,950,620 |
| 2017 | 2,036,870 |
| 2016 | 2,155,440 |
| 2015 | 2,072,390 |
| 2014 | 1,970,550 |
| 2013 | 1,919,000 |
| 2012 | 1,962,230 |
| 2011 | 1,975,920 |
| 2010 | 1,961,150 |
| 2009 | 1,892,600 |
| 2008 | 1,907,010 |
| 2007 | 1,907,750 |
| 2006 | 1,823,450 |
| 2005 | 1,732,250 |
| 2004 | 1,586,600 |
| 2003 | 1,343,860 |
| 2002 | 1,284,340 |
| 2001 | 1,187,880 |
| 2000 | 1,093,200 |
| 1999 | 920,010 |
| 1998 | 830,650 |
| 1997 | 780,800 |
| 1996 | 602,280 |
| 1995 | 751,710 |
| 1994 | 746,241 |
| 1993 | 739,702 |
| 1992 | 731,544 |
| 1991 | 726,672 |
| 1990 | 736,731 |
| 1989 | 726,816 |
| 1988 | 698,874 |
| 1987 | 680,371 |
| 1986 | 680,718 |
| 1985 | 643,750 |
| 1984 | 609,740 |
| 1983 | 583,710 |
| 1982 | 580,950 |
| 1981 | 591,420 |
| 1980 | 577,220 |
| 1979 | 561,570 |
| 1978 | 537,470 |
| 1977 | 516,730 |
| 1976 | 499,830 |
| 1975 | 483,620 |
| 1974 | 432,510 |
| 1973 | 462,240 |
| 1972 | 452,300 |
| 1971 | 441,840 |
| 1970 | 431,670 |
| 1969 | 413,900 |
| 1968 | 396,100 |
| 1967 | 380,700 |
| 1966 | 360,000 |
| 1965 | 360,000 |
| 1964 | 360,000 |
| 1963 | 360,000 |
| 1962 | 360,000 |
| 1961 | 360,000 |
| 1960 | 360,000 |
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。
研究缅甸时,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缅甸的经济规模、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,缅甸最新有值年份为 - 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。
缅甸 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缅甸与全球或同地区国家的差异。
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