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：男性人口
Palau：Population, male
下载数据指标代码：SP.POP.TOTL.MA.IN | 国家/经济体代码：PLW
趋势图表
趋势解读
帕劳的Population, male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4,828（约+102.7%）；最近五个有效年份整体呈下降。
数据一览
帕劳：男性人口历年数据
单位：Unit
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2024 | 9,530 |
| 2023 | 9,555 |
| 2022 | 9,579 |
| 2021 | 9,601 |
| 2020 | 9,616 |
| 2019 | 9,614 |
| 2018 | 9,598 |
| 2017 | 9,572 |
| 2016 | 9,542 |
| 2015 | 9,501 |
| 2014 | 9,426 |
| 2013 | 9,337 |
| 2012 | 9,386 |
| 2011 | 9,579 |
| 2010 | 9,772 |
| 2009 | 9,959 |
| 2008 | 10,139 |
| 2007 | 10,316 |
| 2006 | 10,496 |
| 2005 | 10,647 |
| 2004 | 10,686 |
| 2003 | 10,639 |
| 2002 | 10,589 |
| 2001 | 10,539 |
| 2000 | 10,464 |
| 1999 | 10,294 |
| 1998 | 10,042 |
| 1997 | 9,770 |
| 1996 | 9,480 |
| 1995 | 9,214 |
| 1994 | 8,989 |
| 1993 | 8,781 |
| 1992 | 8,583 |
| 1991 | 8,390 |
| 1990 | 8,211 |
| 1989 | 8,038 |
| 1988 | 7,858 |
| 1987 | 7,670 |
| 1986 | 7,481 |
| 1985 | 7,270 |
| 1984 | 7,047 |
| 1983 | 6,838 |
| 1982 | 6,638 |
| 1981 | 6,453 |
| 1980 | 6,365 |
| 1979 | 6,399 |
| 1978 | 6,463 |
| 1977 | 6,515 |
| 1976 | 6,557 |
| 1975 | 6,594 |
| 1974 | 6,622 |
| 1973 | 6,537 |
| 1972 | 6,300 |
| 1971 | 6,020 |
| 1970 | 5,776 |
| 1969 | 5,656 |
| 1968 | 5,618 |
| 1967 | 5,563 |
| 1966 | 5,462 |
| 1965 | 5,324 |
| 1964 | 5,191 |
| 1963 | 5,058 |
| 1962 | 4,937 |
| 1961 | 4,818 |
| 1960 | 4,702 |
指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
Male population is based on the de facto definition of population, which counts all male residents regardless of legal status or citizenship.
可供参考的中文翻译：男性人口基于事实上（de facto）的人口定义，统计所有男性居民，无论其法律地位或国籍。
数据口径与风险提示
- 本指标统计口径为“事实上”（de facto）人口，包含所有常住男性居民，不区分法律身份或国籍
- 跨国比较时需注意各国人口普查方法和数据质量差异，部分国家数据可能存在延迟或修正
- 男性人口绝对规模受基数效应影响，大国数值天然偏高，不代表社会发展水平
- 2020年代中国男性人口出现负增长，与全球持续增长趋势分化，需结合年龄结构变量深入分析
- 本指标反映人口总量而非质量，劳动力参与率、受教育程度等需使用其他指标
- 印度最新男性人口超过中国排名第一，但数值高低不宜直接解读为好坏
- 人口增减受出生、死亡、迁移多重因素影响，单一年份变化不宜孤立解读
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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