适合先看哪些数据？
研究帕劳时，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帕劳的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
帕劳：净移民
Palau：Net migration
下载数据指标代码：SM.POP.NETM | 国家/经济体代码：PLW
趋势图表
趋势解读
帕劳的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54.0（约+77.1%）；最近五个有效年份整体呈上升。
数据一览
帕劳：净移民历年数据
单位：Unit
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2025 | -16.0 |
| 2024 | -14.0 |
| 2023 | -19.0 |
| 2022 | -20.0 |
| 2021 | -21.0 |
| 2020 | 0.00 |
| 2019 | -46.0 |
| 2018 | -35.0 |
| 2017 | -33.0 |
| 2016 | -35.0 |
| 2015 | -11.0 |
| 2014 | -7.00 |
| 2013 | -28.0 |
| 2012 | -387.0 |
| 2011 | -405.0 |
| 2010 | -392.0 |
| 2009 | -382.0 |
| 2008 | -378.0 |
| 2007 | -372.0 |
| 2006 | -365.0 |
| 2005 | -250.0 |
| 2004 | 79.0 |
| 2003 | 71.0 |
| 2002 | 67.0 |
| 2001 | 65.0 |
| 2000 | 120.0 |
| 1999 | 243.0 |
| 1998 | 280.0 |
| 1997 | 297.0 |
| 1996 | 312.0 |
| 1995 | 258.0 |
| 1994 | 211.0 |
| 1993 | 193.0 |
| 1992 | 193.0 |
| 1991 | 193.0 |
| 1990 | 156.0 |
| 1989 | 113.0 |
| 1988 | 126.0 |
| 1987 | 125.0 |
| 1986 | 135.0 |
| 1985 | 179.0 |
| 1984 | 157.0 |
| 1983 | 144.0 |
| 1982 | 132.0 |
| 1981 | 120.0 |
| 1980 | -179.0 |
| 1979 | -291.0 |
| 1978 | -285.0 |
| 1977 | -292.0 |
| 1976 | -296.0 |
| 1975 | -296.0 |
| 1974 | -282.0 |
| 1973 | 22.0 |
| 1972 | 147.0 |
| 1971 | 156.0 |
| 1970 | 54.0 |
| 1969 | -209.0 |
| 1968 | -194.0 |
| 1967 | -150.0 |
| 1966 | -18.0 |
| 1965 | -16.0 |
| 1964 | -27.0 |
| 1963 | -41.0 |
| 1962 | -54.0 |
| 1961 | -65.0 |
| 1960 | -70.0 |
指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
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。
数据口径与风险提示
- 本指标为绝对数量，而非人口比例，在比较不同人口规模国家时需格外谨慎
- 世界银行未提供全球加总值，全球数据全部显示为零，不宜直接使用
- 1960年代前后中国曾出现极大规模的净迁入（正值）和净迁出（负值），可能受特殊政治事件影响
- 正值表示净流入（移入多于移出），负值表示净流出（移出多于移入），二者含义截然不同
- 该指标未区分公民与非公民、合法与非法移民渠道
- 短期波动可能受单一突发事件驱动，不宜直接解读为长期趋势变化
- 与其他移民相关指标联用时需注意口径差异，部分指标以人为单位，部分以百分比或占人口比例为口径
帕劳WDI数据常见问题
数据覆盖如何理解？
当前构建中，帕劳最新有值年份为 - 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？
帕劳 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帕劳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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