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Global Military Expenditure Database|军事支出数据集|全球分析数据集
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该数据集包含了全球各国的军事支出数据，涵盖了年度军事预算、国防开支、军事人员数量等信息。数据集旨在提供一个全面的全球军事支出分析框架，帮助研究人员、政策制定者和公众了解全球军事支出的趋势和分布。
提供机构：
www.sipri.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
全球军事支出数据库（Global Military Expenditure Database）的构建基于多源数据整合与标准化处理。该数据集汇集了来自联合国、国际货币基金组织、世界银行及各国国防部等权威机构发布的军事支出数据。通过严格的筛选与校验流程，确保数据的准确性与一致性。此外，数据集还采用了时间序列分析方法，对历史数据进行趋势预测与异常检测，从而形成一个全面、动态更新的军事支出信息库。
特点
全球军事支出数据库具有显著的多维度与高时效性特点。数据集不仅涵盖了全球主要国家的军事支出总额，还细分至各军种、武器类别及具体项目，提供了详尽的支出结构分析。此外，该数据库支持按年份、国家、地区及国际组织等多重维度进行数据检索与可视化展示，极大地方便了用户对全球军事支出趋势的深入研究。
使用方法
全球军事支出数据库适用于多种研究与应用场景。学者可以通过该数据集进行国际关系、国防经济学及安全战略等领域的定量分析。政策制定者可以利用数据集中的趋势预测功能，评估未来军事支出的变化，从而制定更为科学的国防预算。此外，媒体与公众也可以通过数据可视化工具，直观了解全球军事支出的分布与变化，提升公众对国防事务的认知与理解。
背景与挑战
背景概述
全球军事支出数据库（Global Military Expenditure Database）是由斯德哥尔摩国际和平研究所（SIPRI）于1966年创建的，旨在提供全球各国军事支出的详细数据。该数据集涵盖了自1949年以来的年度军事支出，包括各国的国防预算、军事人员数量、武器采购等关键指标。通过这一数据集，研究者能够分析全球军事力量的动态变化，评估国际安全形势，并为政策制定者提供决策支持。SIPRI的这一贡献极大地推动了国际安全研究的发展，成为全球安全领域的重要参考资源。
当前挑战
构建全球军事支出数据库面临诸多挑战。首先，数据的收集和验证是一个复杂的过程，涉及多个国家和地区的官方数据，而这些数据的透明度和准确性各不相同。其次，军事支出的定义和分类在国际上缺乏统一标准，导致数据的可比性受到影响。此外，随着全球政治经济环境的变化，军事支出的构成和用途也在不断演变，这要求数据集必须持续更新和调整以反映最新的情况。最后，数据的安全性和隐私保护也是一个重要问题，尤其是在涉及敏感军事信息时。
发展历史
创建时间与更新
Global Military Expenditure Database（全球军费支出数据库）创建于20世纪末，具体时间为1998年，由斯德哥尔摩国际和平研究所（SIPRI）发起并维护。该数据库定期更新，最新数据通常每年发布一次，确保信息的时效性和准确性。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑之一是2001年，当时首次引入了详细的国别军费支出数据，为全球安全研究提供了前所未有的详细信息。2006年，数据库扩展至包括所有联合国成员国，极大地提升了其全球覆盖范围和研究价值。2014年，数据库开始提供在线访问接口，使得全球学者和政策制定者能够更便捷地获取和分析数据。
当前发展情况
当前，Global Military Expenditure Database已成为全球安全研究领域的重要资源，其数据被广泛应用于国际关系、国防经济学和全球战略分析等多个领域。数据库不仅提供了详尽的历史数据，还通过持续更新反映全球军费支出的最新趋势，为政策制定和学术研究提供了坚实的数据支持。此外，数据库的开放访问政策促进了全球范围内的知识共享和合作研究，进一步提升了其在国际安全研究中的影响力。
发展历程
- 首次发布全球军事支出数据，标志着全球军事支出数据库的初步形成。
- 数据库开始涵盖更多国家和地区的军事支出数据，数据范围显著扩大。
- 数据库引入了详细的分类数据，包括不同军种和武器系统的支出，数据精细化程度提升。
- 数据库实现了在线实时更新，用户可以即时获取最新的军事支出信息。
- 数据库与多个国际组织和研究机构合作，数据质量和国际认可度显著提高。
- 数据库推出了移动应用版本，用户可以通过移动设备便捷地访问和分析军事支出数据。
常用场景
经典使用场景
在全球安全与国防研究领域，Global Military Expenditure Database 数据集被广泛用于分析各国军费开支的趋势与模式。通过该数据集，研究者能够深入探讨军费开支与国家安全政策、国际关系以及经济发展之间的复杂关系。其经典使用场景包括但不限于：军费开支的年度变化分析、不同国家间的军费比较研究，以及军费开支对国内生产总值（GDP）的影响评估。
解决学术问题
Global Military Expenditure Database 数据集在学术研究中解决了多个关键问题。首先，它为研究者提供了详尽的军费开支数据，有助于揭示军费开支与国家安全政策之间的内在联系。其次，通过对比不同国家的军费开支，研究者能够分析国际安全环境的变化及其对各国国防政策的影响。此外，该数据集还为评估军费开支对经济发展的长期影响提供了实证依据，推动了国防经济学领域的研究进展。
衍生相关工作
基于 Global Military Expenditure Database 数据集，衍生了一系列重要的研究工作。例如，有学者利用该数据集进行了全球军费开支与国际冲突关系的研究，揭示了军费开支对国际和平的潜在影响。此外，还有研究探讨了军费开支与技术创新之间的关系，为国防科技发展提供了新的视角。这些衍生工作不仅丰富了国防经济学和国际关系学的研究内容，也为相关领域的政策制定提供了科学依据。
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全球疾病负担研究（GBD）数据集提供了全球范围内疾病、伤害和风险因素的详细统计数据。该数据集包括了各种健康指标，如死亡率、发病率、伤残调整生命年（DALYs）等，涵盖了多个国家和地区。数据集还提供了不同年龄组、性别和时间段的详细分析。
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Population and Housing Census of 2007 - Ethiopia
Geographic coverage --------------------------- National coverage Analysis unit --------------------------- Household Person Housing unit Universe --------------------------- The census has counted people on dejure and defacto basis. The dejure population comprises all the persons who belong to a given area at a given time by virtue of usual residence, while under defacto approach people were counted as the residents of the place where they found. In the census, a person is said to be a usual resident of a household (and hence an area) if he/she has been residing in the household continuously for at least six months before the census day or intends to reside in the household for six months or longer. Thus, visitors are not included with the usual (dejure) population. Homeless persons were enumerated in the place where they spent the night on the enumeration day. The 2007 census counted foreign nationals who were residing in the city administration. On the other hand all Ethiopians living abroad were not counted. Kind of data --------------------------- Census/enumeration data [cen] Mode of data collection --------------------------- Face-to-face [f2f] Research instrument --------------------------- Two type sof questionnaires were used to collect census data: i) Short questionnaire ii) Long questionnaire Unlike the previous censuses, the contents of the short and long questionnaires were similar both for the urban and rural areas as well as for the entire city. But the short and the long questionnaires differ by the number of variables they contained. That is, the short questionnaire was used to collect basic data on population characteristics, such as population size, sex, age, language, ethnic group, religion, orphanhood and disability. Whereas the long questionnaire includes information on marital status, education, economic activity, migration, fertility, mortality, as well as housing stocks and conditions in addition to those questions contained in a short questionnaire.
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