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研究德国时,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德国的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Germany:Total fisheries production (metric tons)
下载数据指标代码:ER.FSH.PROD.MT | 国家/经济体代码:DEU
德国的Total 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-570,485(约-72.4%);最近五个有效年份整体呈下降。
德国:水产品总产量(公吨)历年数据
单位:metric tons
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2023 | 217,425 |
| 2022 | 206,277 |
| 2021 | 220,317 |
| 2020 | 244,369 |
| 2019 | 265,165 |
| 2018 | 313,409 |
| 2017 | 284,216 |
| 2016 | 313,001 |
| 2015 | 291,653 |
| 2014 | 268,775 |
| 2013 | 260,405 |
| 2012 | 240,768 |
| 2011 | 273,029 |
| 2010 | 283,844 |
| 2009 | 282,962 |
| 2008 | 318,266 |
| 2007 | 335,532 |
| 2006 | 328,425 |
| 2005 | 326,057 |
| 2004 | 315,581 |
| 2003 | 331,937 |
| 2002 | 271,632 |
| 2001 | 262,559 |
| 2000 | 269,980 |
| 1999 | 317,424 |
| 1998 | 339,112 |
| 1997 | 324,789 |
| 1996 | 319,662 |
| 1995 | 303,993 |
| 1994 | 279,031 |
| 1993 | 322,522 |
| 1992 | 313,553 |
| 1991 | 310,623 |
| 1990 | 390,760 |
| 1989 | 412,656 |
| 1988 | 393,112 |
| 1987 | 399,734 |
| 1986 | 415,388 |
| 1985 | 426,457 |
| 1984 | 553,756 |
| 1983 | 544,751 |
| 1982 | 551,637 |
| 1981 | 585,026 |
| 1980 | 562,566 |
| 1979 | 590,774 |
| 1978 | 625,086 |
| 1977 | 655,548 |
| 1976 | 744,507 |
| 1975 | 828,055 |
| 1974 | 897,600 |
| 1973 | 850,953 |
| 1972 | 761,507 |
| 1971 | 846,312 |
| 1970 | 939,498 |
| 1969 | 970,714 |
| 1968 | 986,660 |
| 1967 | 951,500 |
| 1966 | 881,650 |
| 1965 | 864,690 |
| 1964 | 850,030 |
| 1963 | 837,580 |
| 1962 | 782,420 |
| 1961 | 748,670 |
| 1960 | 787,910 |
Total fisheries production measures the volume of aquatic species caught by a country for all commercial, industrial, recreational and subsistence purposes. The harvest from mariculture, aquaculture and other kinds of fish farming is also included.
可供参考的中文翻译:水产品总产量衡量的是一个国家出于商业、工业、休闲和自给自足等各类目的所捕获的水生生物总量。水产养殖、海水养殖及其他形式的鱼类养殖产出也包含在内。
研究德国时,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德国的经济规模、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,德国最新有值年份为 - 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。
德国 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德国与全球或同地区国家的差异。
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