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研究马拉维时,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马拉维的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Malawi:Total fisheries production (metric tons)
下载数据指标代码:ER.FSH.PROD.MT | 国家/经济体代码:MWI
马拉维的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203,998(约+1500.0%);最近五个有效年份整体呈上升。
马拉维:水产品总产量(公吨)历年数据
单位:metric tons
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2023 | 217,598 |
| 2022 | 194,013 |
| 2021 | 185,951 |
| 2020 | 180,508 |
| 2019 | 171,451 |
| 2018 | 232,620 |
| 2017 | 217,121 |
| 2016 | 172,595 |
| 2015 | 152,863 |
| 2014 | 123,655 |
| 2013 | 121,326 |
| 2012 | 134,687 |
| 2011 | 88,848 |
| 2010 | 104,179 |
| 2009 | 74,050 |
| 2008 | 75,089 |
| 2007 | 69,287 |
| 2006 | 74,985 |
| 2005 | 61,044 |
| 2004 | 57,216 |
| 2003 | 54,510 |
| 2002 | 42,031 |
| 2001 | 42,443 |
| 2000 | 50,730 |
| 1999 | 46,181 |
| 1998 | 41,540 |
| 1997 | 56,971 |
| 1996 | 64,445 |
| 1995 | 54,840 |
| 1994 | 60,536 |
| 1993 | 70,242 |
| 1992 | 69,750 |
| 1991 | 65,317 |
| 1990 | 75,222 |
| 1989 | 73,071 |
| 1988 | 80,217 |
| 1987 | 88,996 |
| 1986 | 73,358 |
| 1985 | 62,072 |
| 1984 | 65,068 |
| 1983 | 67,006 |
| 1982 | 58,429 |
| 1981 | 51,401 |
| 1980 | 65,764 |
| 1979 | 60,002 |
| 1978 | 67,800 |
| 1977 | 68,200 |
| 1976 | 74,900 |
| 1975 | 70,992 |
| 1974 | 70,277 |
| 1973 | 69,300 |
| 1972 | 70,000 |
| 1971 | 60,000 |
| 1970 | 47,000 |
| 1969 | 38,200 |
| 1968 | 32,900 |
| 1967 | 29,300 |
| 1966 | 32,500 |
| 1965 | 33,900 |
| 1964 | 21,200 |
| 1963 | 21,700 |
| 1962 | 19,500 |
| 1961 | 14,300 |
| 1960 | 13,600 |
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。
研究马拉维时,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马拉维的经济规模、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,马拉维最新有值年份为 - 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。
马拉维 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马拉维与全球或同地区国家的差异。
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