全球宏观数据库 GMD（2026-09版）：239个国家、46项变量，Excel CSV Stata

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资料名称： Global Macro Database（GMD 全球宏观数据库，当前版本 v2026-09）
帖内资料： 完整数据集下载（两个版本，支持 CSV、Excel、Stata 三种格式）、Python／R／MATLAB／Julia 程序包与 Stata 的 ssc install gmd、原始来源数据、复制代码与发布说明；46 个变量、239 个国家、年份跨度 1086—2025
当前版本： v2026-09（季度更新）
资料类型： 跨国宏观年度面板数据集
语言与格式： 英文；网页下载支持 CSV、Excel、Stata；另有 Python／R／MATLAB／Julia 包与 Stata 的 ssc install gmd
核心内容： 一个统一口径的面板，46 个变量、239 个国家、年份跨度 1086—2025
适用任务： 跨国宏观比较、长周期增长与通胀研究、面板回归教学、宏观数据库选型
可取得内容： 完整数据集下载（两个版本）、各语言程序包、原始来源数据、复制代码与发布说明
获取条件： 网页下载需要填写邮箱（官方说明用于使用统计与重要更新通知）；学术与商业使用条件不同，需看许可页
选跨国宏观面板时，最容易被"最长历史年份"误导。GMD 的数据页写着 1086—2025，但那是整个面板的年份跨度，不等于每个变量、每个国家都从 1086 年开始。真正该先看的还是变量清单、版本，以及每个变量实际的覆盖范围。
这套数据的来龙去脉
GMD 是一个"统一口径"的跨国年度面板：46 个变量、239 个国家、年份跨度 1086—2025。它的定位是把不同来源的宏观数据整合成一套可比序列，每个国家—变量—年份给出一个统一值。
当前版本 v2026-09，按季度更新，有独立的发布说明页。用版本号的好处很直接：同一份分析在不同版本下可能得到不同数值，写论文时锁定版本、并注明下载日期，是复现的前提。
下载顺序：先选格式，再选内容
数据页的下载流程分三步：

• 选格式：CSV、Excel、Stata。
  

• 选内容：
  

• GMD series：每个国家—变量—年份一个统一值，CSV 约 9 MB；
  

• GMD series + sources：在统一值之外，附加上生成该序列的原始来源数据，CSV 约 25 MB。
  

• 填邮箱：官方说明邮箱用于使用统计和重要更新通知。
  

两个版本的选择标准很明确：只做跨国比较，用 GMD series；要核对某个值是怎么来的、或者要做稳健性检验，用带 sources 的版本。
不想下载文件的，还有几条路：程序化调用（Python 的 pip install global_macro_data、
R、MATLAB、Julia，以及 Stata 的 ssc install gmd），各包都支持 version、country、variable 三个筛选参数，用 version 可以取回历史版本（例如 version="2025_12"）；另外官方与 Anansi Data Analytics 合作提供了 MCP 服务入口，支持 AI 客户端直接查询。
变量与覆盖：跨度和覆盖是两回事

• 46 个变量是固定的清单，不是"常见宏观指标全集"。做研究前先对照变量列表，确认你要的指标在不在里面、口径是否一致。
  

• 239 个国家同理；小国、历史国家的覆盖往往更稀疏。
  

• 1086—2025 是年份跨度。 极长起点属于少数序列，大多数变量的实际起点晚得多。判断能不能用，要看具体变量的覆盖，而不是这个区间。
  

这一点是宏观数据库选型里最常见的错误：看到"起始年份很早"就以为能做长周期，实际样本可能只剩十几个国家。
版本、来源与可复现
这一块它做得比多数免费库规整。version 参数可以取历史版本，包调用和直接下载都支持；带 sources 的版本会给出每个序列背后的原始数据，核对异常值或口径变化时用得上；构建数据库的复制代码与原始数据都放在 GitHub（KMueller-Lab/Global-Macro-Database），有问题也能在那里提。
做正式研究时，这些应当写进数据说明：用了哪个版本、哪天下载、是否核过来源。
与其他宏观数据源怎么取舍

• 要行业、季度/月度频率、或财政金融细分指标：GMD 是年度宏观面板，覆盖不到，需要另找来源。
  

• 要中国省级或行业口径：GMD 是国家层面，不替代国内统计年鉴。
  

• 要实时更新或高频监测：GMD 按季度更新，不适合高频。
  

• 要跨国可比的长周期：这才是它的强项，尤其适合做增长、通胀、利率一类的跨国年度比较。
  

许可这块要分清楚：学术与商业使用条件不同，数据页明确链到许可页，商业用途需单独确认，别默认沿用学术许可。下载时填邮箱只是获取方式，不等于拿到转载或打包转售的权利。
还有一点，变量级的说明、缺失覆盖、是否含预测值，都以官方变量文档和实际下载结果为准。没下全库之前，最好不要对字段细节下判断。
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下面是帖子的相关资料的获取以及相关的内容说明，内容包含：数据页与两个下载版本的入口、程序包与 MCP 调用方式、版本与引用说明，以及覆盖与许可的核对清单。

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