适合先看哪些数据？
研究菲律宾时，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菲律宾的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
菲律宾：航空运输量，注册承运人全球出港量
Philippines：Air transport, registered carrier departures worldwide
下载数据指标代码：IS.AIR.DPRT | 国家/经济体代码：PHL
趋势图表
趋势解读
菲律宾的Air transport, registered carrier departures worldwide在1970年至2023年有54个有效观测值。长期看，最新值较起点变化188,031（约+197.7%）；最近五个有效年份整体呈下降。
数据一览
菲律宾：航空运输量，注册承运人全球出港量历年数据
单位：Count
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2023 | 283,131 |
| 2022 | 208,898 |
| 2021 | 71,556 |
| 2020 | 88,024 |
| 2019 | 320,569 |
| 2018 | 292,450 |
| 2017 | 273,159 |
| 2016 | 345,482 |
| 2015 | 325,859 |
| 2014 | 287,460 |
| 2013 | 200,532 |
| 2012 | 241,699 |
| 2011 | 225,790 |
| 2010 | 205,318 |
| 2009 | 87,028 |
| 2008 | 72,333 |
| 2007 | 65,212 |
| 2006 | 61,712 |
| 2005 | 58,944 |
| 2004 | 56,647 |
| 2003 | 56,235 |
| 2002 | 57,193 |
| 2001 | 60,511 |
| 2000 | 44,547 |
| 1999 | 40,300 |
| 1998 | 61,800 |
| 1997 | 65,500 |
| 1996 | 64,700 |
| 1995 | 64,000 |
| 1994 | 61,600 |
| 1993 | 60,800 |
| 1992 | 65,100 |
| 1991 | 63,200 |
| 1990 | 70,100 |
| 1989 | 74,200 |
| 1988 | 71,200 |
| 1987 | 67,400 |
| 1986 | 62,900 |
| 1985 | 57,700 |
| 1984 | 57,000 |
| 1983 | 56,800 |
| 1982 | 51,100 |
| 1981 | 48,300 |
| 1980 | 48,900 |
| 1979 | 61,700 |
| 1978 | 58,000 |
| 1977 | 63,400 |
| 1976 | 70,000 |
| 1975 | 67,800 |
| 1974 | 62,700 |
| 1973 | 66,900 |
| 1972 | 65,300 |
| 1971 | 69,000 |
| 1970 | 95,100 |
指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
Registered carrier departures worldwide are domestic takeoffs and takeoffs abroad of air carriers registered in the country.
可供参考的中文翻译：注册承运人全球出港量为在所在国注册承运人的国内起飞次数和国外起飞次数。
数据口径与风险提示
- 本指标仅统计在特定国家注册的航空公司出港次数，不包括在其他国家注册但在该国运营的航空公司起降
- 数值大小受机队规模、航线网络密度、地理条件等多重因素影响，高数值不等于航空效率或安全水平更高
- 由于采用注册地统计原则，飞机租赁和湿租等运营模式可能影响数据可比性
- 中国数据受国内航空公司机队扩张速度影响较大，与航空基础设施承载能力的直接关联有限
- 疫情期间数据波动剧烈（2020-2022年），可能反映的是出行限制而非航空需求基本面
- 国际航班比例差异会影响国家间比较，部分国家高度依赖国际航线而部分以内陆为主
- 本指标不区分航班类型（定期/包机/货运），不同业务结构会导致出港量差异
- 数据可能因航空公司破产重组、合并而出现历史口径不连续
菲律宾WDI数据常见问题
数据覆盖如何理解？
当前构建中，菲律宾最新有值年份为 - 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。
论文和课程作业怎么用？
菲律宾 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菲律宾与全球或同地区国家的差异。
有哪些使用风险？
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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