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研究圣文森特和格林纳丁斯时,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圣文森特和格林纳丁斯的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
St. Vincent and the Grenadines:Population ages 65 and above (% of total population)
下载数据指标代码:SP.POP.65UP.TO.ZS | 国家/经济体代码:VCT
圣文森特和格林纳丁斯的Population ages 65 and above (% of total population)在1960年至2024年有65个有效观测值。长期看,最新值较起点变化7.96(约+202.8%);最近五个有效年份整体呈上升。
圣文森特和格林纳丁斯:65岁和65岁以上的人口(占总人口的百分比)历年数据
单位:Percentage
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2024 | 11.9 |
| 2023 | 11.6 |
| 2022 | 11.2 |
| 2021 | 11.0 |
| 2020 | 10.8 |
| 2019 | 10.5 |
| 2018 | 10.2 |
| 2017 | 9.97 |
| 2016 | 9.74 |
| 2015 | 9.53 |
| 2014 | 9.32 |
| 2013 | 9.13 |
| 2012 | 8.96 |
| 2011 | 8.74 |
| 2010 | 8.47 |
| 2009 | 8.24 |
| 2008 | 8.06 |
| 2007 | 7.91 |
| 2006 | 7.76 |
| 2005 | 7.62 |
| 2004 | 7.48 |
| 2003 | 7.36 |
| 2002 | 7.24 |
| 2001 | 7.13 |
| 2000 | 7.03 |
| 1999 | 6.93 |
| 1998 | 6.84 |
| 1997 | 6.76 |
| 1996 | 6.69 |
| 1995 | 6.63 |
| 1994 | 6.58 |
| 1993 | 6.53 |
| 1992 | 6.47 |
| 1991 | 6.41 |
| 1990 | 6.30 |
| 1989 | 6.17 |
| 1988 | 6.04 |
| 1987 | 5.95 |
| 1986 | 5.87 |
| 1985 | 5.81 |
| 1984 | 5.77 |
| 1983 | 5.74 |
| 1982 | 5.72 |
| 1981 | 5.70 |
| 1980 | 5.67 |
| 1979 | 5.58 |
| 1978 | 5.46 |
| 1977 | 5.35 |
| 1976 | 5.24 |
| 1975 | 5.13 |
| 1974 | 5.02 |
| 1973 | 4.90 |
| 1972 | 4.79 |
| 1971 | 4.68 |
| 1970 | 4.57 |
| 1969 | 4.46 |
| 1968 | 4.34 |
| 1967 | 4.24 |
| 1966 | 4.14 |
| 1965 | 4.06 |
| 1964 | 3.99 |
| 1963 | 3.94 |
| 1962 | 3.90 |
| 1961 | 3.90 |
| 1960 | 3.93 |
Population ages 65 and above as a percentage of the total population. Population is based on the de facto definition of population, which counts all residents regardless of legal status or citizenship.
可供参考的中文翻译:65岁和65岁以上的人口占总人口的百分比。人口是根据实际存在的人口定义确定的,该定义将所有居民纳入计算,不论其法律地位或公民身份如何。
研究圣文森特和格林纳丁斯时,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圣文森特和格林纳丁斯的经济规模、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,圣文森特和格林纳丁斯最新有值年份为 - 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。
圣文森特和格林纳丁斯 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圣文森特和格林纳丁斯与全球或同地区国家的差异。
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