适合先看哪些数据？
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。
印度：货柜码头吞吐量（TEU： 20 英尺当量单位）
India：Container port traffic (TEU: 20 foot equivalent units)
下载数据指标代码：IS.SHP.GOOD.TU | 国家/经济体代码：IND
趋势图表
趋势解读
印度的Container port traffic (TEU: 20 foot equivalent units)在2000年至2022年有23个有效观测值。长期看，最新值较起点变化17,266,512（约+704.6%）；最近五个有效年份整体呈上升。
数据一览
印度：货柜码头吞吐量（TEU： 20 英尺当量单位）历年数据
单位：TEU: 20 foot equivalent units
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2022 | 19,717,168 |
| 2021 | 19,561,769 |
| 2020 | 17,597,062 |
| 2019 | 17,487,621 |
| 2018 | 16,996,593 |
| 2017 | 15,450,523 |
| 2016 | 13,724,110 |
| 2015 | 12,318,610 |
| 2014 | 11,652,174 |
| 2013 | 10,572,320 |
| 2012 | 10,017,480 |
| 2011 | 9,877,067 |
| 2010 | 9,235,765 |
| 2009 | 8,014,487 |
| 2008 | 7,672,457 |
| 2007 | 7,398,211 |
| 2006 | 6,141,148 |
| 2005 | 4,982,092 |
| 2004 | 4,332,863 |
| 2003 | 3,916,814 |
| 2002 | 3,208,380 |
| 2001 | 2,764,757 |
| 2000 | 2,450,656 |
指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
Port container traffic measures the flow of containers from land to sea transport modes, and vice versa, in twenty-foot equivalent units (TEUs), a standard-size container. Data refer to coastal shipping as well as international journeys. Transshipment traffic is counted as two lifts at the intermediate port (once to off-load and again as an outbound lift) and includes empty units.
可供参考的中文翻译：港口集装箱吞吐量衡量的是通过陆运到海运（反之亦然）方式运输的集装箱流量，以20英尺当量单位的标准尺寸集装箱为计算单位。数据指沿海航运和国际航运。转运货物吞吐量是指在中转港的两次货物吊装（一次卸货，然后装货外运），也包括空箱。
数据口径与风险提示
- 数据为流量指标，反映特定时期内的集装箱装卸总量，而非港口设施的静态容量或处理能力上限
- 转运货物在中转港被计算两次（卸货一次、装货一次），因此中转枢纽型港口的数值会被高估，与直挂航线为主港口的横向可比性受限
- 数据涵盖沿海航运和国际航运，但各国对沿海运输的定义与统计边界可能存在差异，影响跨国比较
- 未区分重箱与空箱，空箱调运量较大时可能放大吞吐量数值，与实际贸易货物量之间的对应关系会进一步弱化
- 部分年份数据存在缺失或修正，前后年份的陡然变化可能反映的是统计口径调整而非实际业务量波动
- 该指标以货柜个数为计量单位，无法直接体现货物价值，与GDP等价值量指标的关联需要谨慎解读
- 2022年排名显示中国总量远超其他国家，但这主要反映了中国作为世界工厂和贸易大国的规模效应，不宜直接解读为港口效率或服务质量的比较
印度WDI数据常见问题
数据覆盖如何理解？
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。
论文和课程作业怎么用？
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。
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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