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研究中国时,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中国的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
China:Manufactures exports (% of merchandise exports)
下载数据指标代码:TX.VAL.MANF.ZS.UN | 国家/经济体代码:CHN
中国制造业出口占商品出口比重自1984年有数据以来经历了快速提升阶段,从约47.7%逐步攀升至1990年代中期的80%以上,2000年代后稳定在90%以上区间,并于2015年达到峰值约94.3%。此后呈现小幅回落态势,2024年最新数据约为91.2%。从有数据记录以来,该比例提升了约43.5个百分点,最新值约为起始年份的1.91倍。近年来呈现边际下降趋势,最近一年下降约2.4个百分点,可能反映中国出口结构中服务业或初级产品占比的相对变化,但需结合其他指标验证。
中国:制造业出口(占商品出口的百分比)历年数据
单位:%
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2024 | 91.2 |
| 2023 | 91.9 |
| 2022 | 92.6 |
| 2021 | 93.4 |
| 2020 | 93.5 |
| 2019 | 92.9 |
| 2018 | 93.2 |
| 2017 | 93.5 |
| 2016 | 93.7 |
| 2015 | 94.3 |
| 2014 | 94.0 |
| 2013 | 94.0 |
| 2012 | 94.0 |
| 2011 | 93.3 |
| 2010 | 93.6 |
| 2009 | 93.6 |
| 2008 | 93.1 |
| 2007 | 93.1 |
| 2006 | 92.4 |
| 2005 | 91.9 |
| 2004 | 91.4 |
| 2003 | 90.6 |
| 2002 | 89.9 |
| 2001 | 88.6 |
| 2000 | 88.2 |
| 1999 | 88.3 |
| 1998 | 87.4 |
| 1997 | 85.3 |
| 1996 | 84.3 |
| 1995 | 84.0 |
| 1994 | 82.3 |
| 1993 | 80.6 |
| 1992 | 78.7 |
| 1987 | 58.3 |
| 1986 | 28.8 |
| 1985 | 26.4 |
| 1984 | 47.7 |
Manufactures comprise commodities in SITC (Rev. 3) sections 5 (chemicals), 6 (basic manufactures), 7 (machinery and transport equipment), and 8 (miscellaneous manufactured goods), excluding division 68 (non-ferrous metals). This indicator is expressed as a percentage of merchandise exports which is comprised of goods whose economic ownership is changed between a resident and a non-resident and that are not included in the following specific categories: goods under merchanting, non-monetary gold, and parts of travel, construction, and government goods and services n.i.e.
可供参考的中文翻译:制造业商品包括在国际贸易标准分类(SITC第3版)第5部分(化工产品)、第6部分(基础制造业产品)、第7部分(机械和运输设备)以及第8部分(其他制造业产品)中的商品,但不包括第68类(有 色金属)商品。该指标以占商品出口的百分比表示,商品出口指货物经济所有权在居民与非居民之间发生转移且不属于以下特定类别的商品:贸易商货物、非货币黄金以及旅行、建筑和政府货物与服务等未另分类项。
研究中国时,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中国的经济规模、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,中国最新有值年份为 - 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。
中国 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中国与全球或同地区国家的差异。
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