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。
India:Net migration
下载数据指标代码:SM.POP.NETM | 国家/经济体代码:IND
印度的Net migration在1960年至2025年有66个有效观测值。长期看,最新值较起点变化-642,708(约-437.4%);最近五个有效年份整体呈下降。
印度:净移民历年数据
单位:Unit
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2025 | -495,753 |
| 2024 | -630,830 |
| 2023 | -979,179 |
| 2022 | -1,353,478 |
| 2021 | -348,916 |
| 2020 | -73,806 |
| 2019 | -978,969 |
| 2018 | -589,794 |
| 2017 | -251,642 |
| 2016 | 81,248 |
| 2015 | -655,085 |
| 2014 | -227,263 |
| 2013 | -151,372 |
| 2012 | -198,935 |
| 2011 | -247,017 |
| 2010 | -50,905 |
| 2009 | -312,905 |
| 2008 | -1,020,047 |
| 2007 | -1,037,200 |
| 2006 | -342,177 |
| 2005 | -929,454 |
| 2004 | -206,660 |
| 2003 | -606,970 |
| 2002 | -732,419 |
| 2001 | -70,346 |
| 2000 | -143,960 |
| 1999 | -95,320 |
| 1998 | -1,049 |
| 1997 | 880.0 |
| 1996 | -26,388 |
| 1995 | -57,297 |
| 1994 | -375,253 |
| 1993 | 2,364 |
| 1992 | 35,155 |
| 1991 | -157,911 |
| 1990 | 125,514 |
| 1989 | -2,907 |
| 1988 | -155,676 |
| 1987 | -219,150 |
| 1986 | -249,545 |
| 1985 | -89,991 |
| 1984 | -32,313 |
| 1983 | 119,694 |
| 1982 | -10,687 |
| 1981 | 33,243 |
| 1980 | 210,914 |
| 1979 | 774,094 |
| 1978 | -210,444 |
| 1977 | 590,626 |
| 1976 | 275,984 |
| 1975 | 434,205 |
| 1974 | 347,869 |
| 1973 | -404,743 |
| 1972 | -82,816 |
| 1971 | -974,574 |
| 1970 | 233,782 |
| 1969 | -851,844 |
| 1968 | -995,416 |
| 1967 | -70,314 |
| 1966 | -566,982 |
| 1965 | -248,299 |
| 1964 | -141,916 |
| 1963 | 21,640 |
| 1962 | -70,514 |
| 1961 | 295,177 |
| 1960 | 146,955 |
Net migration is the net total of migrants during the period, that is, the number of immigrants minus the number of emigrants, including both citizens and noncitizens.
可供参考的中文翻译:净移民是指一段时期内的净移民总数,即移入移民人数减去移出移民人数,其中既包括本国公民也包括外国公民。
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。
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。
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。
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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