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Global Agricultural Trade Dataset (GATD)|农业贸易数据集|全球市场数据集
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该数据集包含了全球农业贸易的详细信息，包括进出口数据、贸易伙伴、农产品种类、贸易量和价值等。数据涵盖了多个国家和地区的农业贸易活动，旨在为研究人员、政策制定者和企业提供关于全球农业市场的深入分析。
提供机构：
www.fao.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在全球农业贸易的宏大背景下，Global Agricultural Trade Dataset (GATD) 数据集通过整合多源国际贸易数据，包括联合国粮农组织（FAO）、世界银行（World Bank）以及各国农业部门的公开数据，构建了一个全面且细致的农业贸易数据库。数据集涵盖了从1961年至今的全球农业产品进出口数据，包括但不限于谷物、肉类、乳制品和水果等主要农产品。通过标准化和清洗处理，确保了数据的一致性和可靠性，为研究者和政策制定者提供了宝贵的数据资源。
特点
GATD 数据集的显著特点在于其广泛的时间跨度和地域覆盖，涵盖了全球主要农业生产国和消费国的贸易数据。数据集不仅提供了详细的贸易量和贸易额信息，还包括了产品的分类和细分，如有机农产品和转基因农产品的贸易数据。此外，数据集还包含了贸易伙伴之间的双边贸易数据，以及贸易政策和市场动态的相关信息，使得研究者能够进行深入的贸易模式分析和政策影响评估。
使用方法
GATD 数据集适用于多种研究目的，包括但不限于全球农业市场的供需分析、贸易政策的评估和预测、以及农业经济学的实证研究。研究者可以通过数据集进行时间序列分析，探索农业贸易的长期趋势和周期性变化；也可以进行跨国比较研究，分析不同国家在农业贸易中的地位和作用。此外，数据集还可用于构建和验证经济模型，为政策制定提供科学依据。使用者需具备一定的数据处理和分析能力，以充分利用数据集的丰富信息。
背景与挑战
背景概述
全球农业贸易数据集（Global Agricultural Trade Dataset, GATD）是由联合国粮食及农业组织（FAO）与世界银行等国际机构联合开发的一项重要资源。该数据集涵盖了自20世纪末以来全球主要农产品的进出口数据，旨在为政策制定者、研究人员和农业从业者提供详尽的贸易信息。GATD的建立标志着国际社会对农业贸易透明度和可预测性需求的提升，其数据被广泛应用于全球农业市场分析、贸易政策评估以及农业经济模型构建等领域，极大地推动了全球农业贸易的科学研究和政策优化。
当前挑战
尽管GATD为全球农业贸易研究提供了宝贵的数据支持，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性使得数据整合和标准化成为一大难题。其次，全球农业贸易涉及多个国家和地区的法律法规、贸易壁垒及市场动态，这些因素的快速变化对数据实时性和准确性提出了高要求。此外，数据隐私和安全问题也是GATD必须面对的重要挑战，确保数据在共享和使用过程中的安全性是维护数据集信誉的关键。
发展历史
创建时间与更新
Global Agricultural Trade Dataset (GATD) 创建于2000年，由联合国粮食及农业组织（FAO）发起，旨在提供全球农业贸易的详细数据。该数据集自创建以来，定期更新，最近一次重大更新发生在2022年，以反映最新的国际农业贸易动态。
重要里程碑
GATD的一个重要里程碑是其在2005年的扩展，当时数据集首次包含了非传统农业产品的贸易数据，如生物燃料和有机食品，这极大地丰富了数据集的内容和应用范围。此外，2010年，GATD引入了交互式数据可视化工具，使用户能够更直观地分析和理解复杂的农业贸易数据。2015年，数据集进一步整合了气候变化对农业贸易影响的相关数据，为政策制定者提供了更为全面的决策支持。
当前发展情况
当前，GATD已成为全球农业贸易研究的核心资源，广泛应用于学术研究、政策分析和商业决策中。数据集不仅涵盖了传统农产品如谷物、肉类和乳制品的贸易数据，还扩展到新兴农业产品和技术，如基因编辑作物和智能农业设备。GATD的持续更新和扩展，使其在应对全球农业挑战，如粮食安全、气候变化和贸易政策制定中，发挥了不可或缺的作用。未来，GATD有望进一步整合大数据和人工智能技术，以提供更精准和前瞻性的农业贸易分析。
发展历程
- Global Agricultural Trade Dataset (GATD)首次由联合国粮食及农业组织（FAO）发布，旨在提供全球农业贸易的详细数据。
- GATD首次应用于国际农业政策研究，为政策制定者提供了重要的数据支持。
- GATD的数据范围扩展至包括更多国家和地区的农业贸易数据，增强了其全球覆盖性。
- GATD开始与世界贸易组织（WTO）的数据库进行整合，提升了数据的准确性和一致性。
- GATD的数据更新频率提高至每年一次，以更好地反映全球农业贸易的动态变化。
- GATD引入了新的数据可视化工具，使得用户能够更直观地分析和理解农业贸易数据。
- GATD的数据集进一步扩展，包括了更多细分市场的贸易数据，如有机农产品和转基因作物。
常用场景
经典使用场景
在全球农业贸易领域，Global Agricultural Trade Dataset (GATD) 被广泛用于分析和预测国际农产品市场的动态变化。该数据集涵盖了全球主要农产品从生产到消费的完整供应链信息，包括进出口量、价格波动、贸易伙伴关系等关键指标。通过这些数据，研究人员能够深入探讨不同国家和地区之间的农业贸易模式，为政策制定者和市场分析师提供有力的数据支持。
衍生相关工作
基于 GATD，许多后续研究工作得以展开，推动了农业贸易领域的进一步发展。例如，有研究利用该数据集开发了预测模型，用于评估新贸易政策对农产品价格和贸易流量的影响；还有研究结合地理信息系统（GIS）技术，分析了地理因素对农业贸易网络的影响。这些衍生工作不仅深化了对农业贸易复杂性的理解，还为相关领域的技术创新提供了新的思路。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球农业贸易数据集（GATD）的最新研究中，学者们聚焦于利用大数据分析技术，深入探讨国际农业市场的动态变化。通过整合多源数据，研究者们能够更精确地预测农产品价格波动，优化供应链管理，并评估贸易政策对农业经济的影响。此外，该数据集还被应用于气候变化对农业生产影响的模拟研究，为制定适应性农业政策提供了科学依据。这些前沿研究不仅提升了农业贸易的透明度和效率，还为全球粮食安全提供了重要支持。
相关研究论文
- 1Global Agricultural Trade Dataset (GATD): A Comprehensive Dataset for Analyzing Agricultural Trade PatternsInternational Food Policy Research Institute (IFPRI) · 2020年
- 2The Impact of Trade Policies on Agricultural Commodity Prices: Evidence from the Global Agricultural Trade DatasetUniversity of California, Davis · 2021年
- 3Climate Change and Agricultural Trade: A Global Analysis Using the GATDWorld Bank · 2022年
- 4The Role of Agricultural Trade in Food Security: Insights from the Global Agricultural Trade DatasetInternational Food Policy Research Institute (IFPRI) · 2021年
- 5Global Agricultural Trade and Economic Development: A Longitudinal Analysis Using GATDHarvard University · 2022年
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