Countries Data and Economies

The data is being disseminated with platform statistics for over 200 countries and please start viewing.

Antigua and Barbuda | Data

Name Code 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Fertilizer consumption (% of fertilizer production) AG.CON.FERT.PT.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Arable land (hectares) AG.LND.ARBL.HA ... 8,000 7,000 7,000 7,000 6,000 6,000 6,000 6,000 6,000 6,000 6,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 4,000 ...
Permanent cropland (% of land area) AG.LND.CROP.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 ...
Urban land area where elevation is below 5 meters (% of total land area) AG.LND.EL5M.UR.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.6 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.7 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.8 ... ... ... ... ... ... ...
Agricultural irrigated land (% of total agricultural land) AG.LND.IRIG.AG.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Urban land area (sq. km) AG.LND.TOTL.UR.K2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 26.3 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 28.9 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 31.9 ... ... ... ... ... ... ...
Food production index (2014-2016 = 100) AG.PRD.FOOD.XD ... 157.1 157.6 194.1 200.1 136.9 111 94.5 77.1 94.7 97.3 154.1 87.5 83.9 82.5 80.2 82.6 86.4 101.0 109.9 123.7 126 121.7 119.3 116.8 133.8 135.6 138.6 142.1 119.5 126.6 138.2 135.6 138.7 139.2 135.8 135.3 135.8 134.6 139.9 140.7 143.8 144.4 150.3 153 136.0 140.7 143.1 146.0 141.4 102.5 105.0 99.7 101.5 100.7 100.3 99.0 93.3 87.6 86.6 86.5 84.9 ...
Trade in services (% of GDP) BG.GSR.NFSV.GD.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 40.3 41.5 44.4 46.9 48.9 44.6 44.5 78.1 78.3 87.9 83.6 79.4 80.8 90.8 88.4 91.5 94.4 89.3 86.0 82.4 83.7 82.2 79.8 69.0 71.2 69.5 70.1 72.5 67.4 63.3 61.4 61.5 60.1 61.2 54.0 51.7 51.6 95.8 95.7 98.9 93.3 90.6 98.4 60.7 65.4 76.7
Insurance and financial services (% of service imports, BoP) BM.GSR.INSF.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 5.4 6.0 6.6 6.7 6.4 5.9 5.5 4.9 4.6 6.0 6.3 6.0 6.3 8.6 7.0 7.5 11.1 7.8 11.0 12.2 9.8 9.4 15.3 10.1 16.4 17.9 17.1 16.6 16.0 17.4 17.3 20.7 22.6 20.1 18.4 15.6 17.3 8.5 8.9 8.0 9.4 9.1 8.7 15.2 14.7 12.6
Imports of goods, services and primary income (BoP, current US$) BM.GSR.TOTL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 44,000,000 49,600,000 80,600,000 135,800,000 150,200,000 158,600,000 124,000,000 186,300,000 218,300,000 331,007,407.4 344,518,518.5 316,859,259.3 385,596,296.3 388,374,074.1 404,748,148.1 419,822,222.2 424,548,148.1 452,740,740.7 470,992,592.6 499,377,777.8 504,151,851.9 523,844,444.4 564,462,063.0 558,501,925.9 530,043,333.3 523,974,814.8 582,057,875.9 648,961,137.0 742,719,443.7 891,863,890.4 1,010,828,402.6 1,029,399,105.6 770,403,173.7 721,555,325.2 691,340,992.2 749,227,458.9 774,668,917.4 999,596,392.5 958,640,257.6 1,039,071,813.7 1,062,695,837.1 1,235,431,986.5 1,292,936,279.4 773,741,672.7 941,965,292.3 1,247,361,743.4
Foreign direct investment, net outflows (% of GDP) BM.KLT.DINV.WD.GD.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 1.0 2.5 0.8 -0.1 -0.6 0.2 -0.2 -0.6
Current account balance (% of GDP) BN.CAB.XOKA.GD.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... -12.4 -2.5 -17.9 -14.3 -22.1 -25.3 -5.0 0.3 -9.6 -40.7 -33.0 -11.3 -18.6 -6.7 -6.4 -2.0 2.8 -1.1 -0.1 -9.4 -7.0 -6.4 -7.9 -8.1 -7.1 -10.1 -11.4 -10.3 -16.8 -25.2 -29.4 -26.2 -13.8 -14.5 -9.2 -12.6 -15.4 0.2 2.1 -2.4 -7.7 -14.1 -6.9 -16.4 -15.2 -15.2
Net trade in goods (BoP, current US$) BN.GSR.MRCH.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... -30,400,000 -29,488,888.9 -55,718,518.5 -55,214,814.8 -73,859,259.3 -77,414,814.8 -63,218,518.5 -114,966,666.7 -146,500,000 -180,962,963.0 -195,711,111.1 -176,307,407.4 -217,185,185.2 -202,014,814.8 -203,581,481.5 -186,762,963.0 -208,351,851.9 -243,055,555.6 -237,896,296.3 -271,907,407.4 -275,981,481.5 -284,403,703.7 -314,829,600 -290,036,774.1 -272,848,888.9 -269,352,840 -307,559,303.7 -345,297,645.9 -372,684,545.2 -485,706,333.3 -589,627,361.1 -604,500,113.0 -428,165,655.9 -408,168,171.9 -374,569,490.7 -424,505,362.6 -430,183,296.7 -433,644,319.8 -358,537,055.9 -393,090,774.7 -456,694,619.6 -579,759,487.6 -576,692,646.9 -405,874,748.5 -477,673,733.0 -662,816,113.3
Reserves and related items (BoP, current US$) BN.RES.INCL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... -4,462,963.0 770,370.4 4,959,259.3 -3,814,814.8 -1,881,481.5 -3,195,404.6 -6,100,000 -400,000 -2,900,000 10,144,444.4 -2,485,185.2 2,622,222.2 40,740.7 -592,592.6 5,259,259.3 17,981,481.5 -11,844,931.6 8,075,289.0 13,589,191.0 -11,259,001.6 2,955,811.1 8,885,459.8 10,387,017.1 -6,161,673.5 15,997,302.4 7,727,943.4 26,151,001.2 6,420,553.4 7,236,016.2 15,361,682.1 368,499.7 -5,825,782.1 -10,109,345.9 -19,911,097.0 -42,673.4 -14,395,696.6 12,470,964.1 112,539,145.4 77,522,820.6 -4,585,535.1 6,918,546.1 23,592,887.6 -49,611,458.5 -57,328,230.8 102,346,633.7 21,662,112.2
Technical cooperation grants (BoP, current US$) BX.GRT.TECH.CD.WD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 720,000 940,000 700,000 560,000 750,000 650,000 1,270,000 1,090,000 870,000 750,000 700,000 1,260,000 840,000 1,020,000 1,530,000 1,420,000 1,720,000 1,470,000 1,620,000 2,070,000 1,860,000 800,000 650,000 1,670,000 3,060,000 2,080,000 1,860,000 2,880,000 2,520,000 1,400,000 410,000 620,000 440,000 610,000 1,420,000 2,720,000 740,000 1,030,000 1,230,000 520,000 520,000 490,000 360,000 880,000 540,000 860,000 1,470,000 530,000 ...
Primary income receipts (BoP, current US$) BX.GSR.FCTY.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 300,000 100,000 800,000 2,800,000 3,200,000 6,600,000 5,000,000 5,100,000 2,400,000 1,437,037.0 1,414,814.8 1,433,333.3 1,203,703.7 2,488,888.9 2,659,259.3 3,700,000 3,111,111.1 4,255,555.6 5,207,407.4 5,792,592.6 3,707,407.4 12,885,185.2 11,694,444.4 15,521,481.5 18,682,222.2 8,088,465.9 8,610,427.4 11,537,405.9 17,958,692.6 26,707,387.4 25,788,840 16,107,148.1 13,105,767.4 11,136,021.5 10,225,981.9 10,510,230.4 10,637,986.7 14,618,565.2 21,034,696.0 18,388,689.7 15,919,839.7 22,299,209.1 32,235,401.3 14,025,139.2 11,747,027.8 13,756,341.3
Service exports (BoP, current US$) BX.GSR.NFSV.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 24,700,000 29,500,000 38,200,000 44,600,000 52,500,000 51,700,000 62,800,000 132,100,000 150,300,000 174,362,963.0 200,681,481.5 237,333,333.3 261,792,592.6 311,874,074.1 314,659,259.3 332,362,963.0 377,088,888.9 392,011,111.1 348,462,963.0 364,488,888.9 405,414,814.8 429,466,666.7 434,956,523.3 414,507,943.0 400,684,444.4 394,225,920 417,912,843.3 476,912,066.7 462,599,163.7 474,173,894.4 522,005,722.2 559,982,996.3 510,882,462.6 478,118,505.6 481,604,752.6 482,507,612.6 464,986,200.7 928,576,598.7 948,793,867.0 993,021,883.7 951,516,080.7 994,995,833.8 1,144,021,108.2 556,826,063.9 704,813,558.1 970,464,855.0
Travel services (% of service exports, BoP) BX.GSR.TRVL.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 100 100 99.5 96.0 96 95.6 94.1 98.2 98.3 73.1 74.6 76.8 77.4 74.2 72.5 73.1 73.4 74.9 70.8 70.8 68.5 65.6 66.7 70.1 67.9 69.4 71.7 70.7 66.9 68.9 64.7 59.6 59.7 62.3 64.7 66.1 64.2 76.3 74.8 75.8 77.4 78.0 79.0 74.2 76.5 79.7
Secondary income receipts (BoP, current US$) BX.TRF.CURR.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 2,900,000 5,400,000 11,200,000 12,400,000 12,600,000 11,100,000 12,600,000 16,600,000 16,800,000 8,944,444.4 9,362,963.0 9,807,407.4 17,281,481.5 14,888,888.9 9,162,963.0 8,537,037.0 9,074,074.1 15,148,148.1 78,040,740.7 35,185,185.2 19,900,000 12,422,222.2 23,613,312.6 18,431,851.9 22,518,148.1 22,971,330.4 29,457,529.6 25,103,385.2 26,167,470.4 44,377,662.2 47,390,042.2 47,794,465.2 40,451,505.9 38,540,700.4 42,466,950.7 47,566,471.9 48,184,835.9 38,693,105.6 40,542,665.7 34,551,022.5 41,714,218.9 43,472,378.5 47,839,097.4 42,956,888.4 63,051,259.5 57,134,960.6
Control of Corruption: Estimate CC.EST ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.9 ... 0.9 ... 0.9 ... 0.9 0.9 0.8 0.7 1.1 1.1 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 0.6 0.6 0.6 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.3
Control of Corruption: Percentile Rank, Upper Bound of 90% Confidence Interval CC.PER.RNK.UPPER ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 91.4 ... 92.0 ... 92.0 ... 91.0 91.0 91.6 88.3 92.2 93.2 94.7 95.2 94.8 94.8 95.3 95.7 88.9 81.4 81.0 71.4 73.8 73.8 73.8 74.8 78.3
Market capitalization of listed domestic companies (% of GDP) CM.MKT.LCAP.GD.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Stocks traded, turnover ratio of domestic shares (%) CM.MKT.TRNR ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net bilateral aid flows from DAC donors, Canada (current US$) DC.DAC.CANL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 170,000.0 50,000.0 1,320,000.1 2,970,000.0 1,320,000.1 1,429,999.9 1,590,000.0 4,750,000 1,410,000.0 650,000.0 960,000.0 650,000.0 260,000.0 1,220,000.0 2,530,000.0 1,929,999.9 1,160,000.0 1,870,000.0 2,300,000.0 550,000.0 120,000.0 ... 30,000.0 160,000.0 30,000.0 60,000.0 40,000.0 40,000.0 70,000.0 60,000.0 50,000.0 1,580,000.0 60,000.0 1,710,000.0 50,000.0 1,929,999.9 ... 10,000.0 60,000.0 50,000.0 0 ... 0 70,000.0 160,000.0 40,000.0 510,000.0 160,000.0 ...
Net bilateral aid flows from DAC donors, Germany (current US$) DC.DAC.DEUL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 10,000.0 30,000.0 ... ... ... 30,000.0 30,000.0 20,000.0 160,000.0 90,000.0 30,000.0 30,000.0 10,000.0 50,000.0 10,000.0 ... 40,000.0 10,000.0 10,000.0 ... ... ... 10,000.0 10,000.0 ... ... ... 10,000.0 ... 10,000.0 40,000.0 10,000.0 0 ... ... 10,000.0 30,000.0 20,000.0 ... 0 ... ...
Net bilateral aid flows from DAC donors, France (current US$) DC.DAC.FRAL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 10,000.0 ... ... ... 10,000.0 580,000.0 20,000.0 10,000.0 20,000.0 30,000.0 ... 20,000.0 10,000.0 ... ... ... 150,000.0 10,000.0 10,000.0 10,000.0 10,000.0 10,000.0 10,000.0 20,000.0 50,000.0 ... ...
Net bilateral aid flows from DAC donors, Ireland (current US$) DC.DAC.IRLL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 340,000.0 ... ...
Net bilateral aid flows from DAC donors, Korea, Rep. (current US$) DC.DAC.KORL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 30,000.0 20,000.0 20,000.0 20,000.0 50,000.0 20,000.0 20,000.0 10,000.0 20,000.0 ... 10,000.0 100,000.0 10,000.0 40,000.0 100,000.0 210,000.0 70,000.0 ... ... 10,000.0 20,000.0 270,000.0 120,000.0 130,000.0 190,000.0 80,000.0 50,000.0 90,000.0 ... ... ... ...
Net bilateral aid flows from DAC donors, New Zealand (current US$) DC.DAC.NZLL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 30,000.0 ... ... 10,000.0 ... ... 120,000.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 20,000.0 ... ... ... 10,000.0 ... ... ...
Net bilateral aid flows from DAC donors, Slovenia (current US$) DC.DAC.SVNL.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Prevalence of overweight (modeled estimate, % of children under 5) SH.STA.OWGH.ME.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Mortality rate attributed to unintentional poisoning, male (per 100,000 male population) SH.STA.POIS.P5.MA ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0 0 0.9 0.9 1.4 0 0 0.6 1.7 2 1.3 1.2 0 0.7 0.7 0.7 1.6 2.3 1.4 1.4 ... ... ...
Prevalence of stunting, height for age, female (% of children under 5) SH.STA.STNT.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Suicide mortality rate, female (per 100,000 female population) SH.STA.SUIC.FE.P5 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.2 0 0 0.9 0.8 1 0 0.7 0.8 ... ... ...
Mortality rate attributed to unsafe water, unsafe sanitation and lack of hygiene (per 100,000 population) SH.STA.WASH.P5 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 2.5 ... ... ...
Prevalence of severe wasting, weight for height, female (% of children under 5) SH.SVR.WAST.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Tuberculosis case detection rate (%, all forms) SH.TBS.DTEC.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 87 87 87 87 ... 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 ... 87 87 87 ... 87 87 87
Proportion of population pushed further below the 60% median consumption poverty line by out-of-pocket health care expenditure (%) SH.UHC.FBPR.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Proportion of population spending more than 10% of household consumption or income on out-of-pocket health care expenditure (%) SH.UHC.OOPC.10.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Proportion of population pushed or further pushed below the $3.65 ($ 2017 PPP) poverty line by out-of-pocket health care expenditure (%) SH.UHC.TOT2.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Current health expenditure per capita (current US$) SH.XPD.CHEX.PC.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 519.1 571.1 557.9 612.2 596.1 639.2 662.7 711.6 691.2 606.9 720.9 714.0 749.9 735.5 822.4 784.6 812.5 785.5 849.8 801.5 830.3 ... ...
External health expenditure per capita, PPP (current international $) SH.XPD.EHEX.PP.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 2.8 0.7 1.2 0 0.4 1.6 1.5 1.7 2.1 0.3 1.4 0.6 0 2.5 0 0 0.1 0.2 1.1 0.5 1.5 ... ...
Domestic general government health expenditure per capita (current US$) SH.XPD.GHED.PC.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 300.3 337.4 326.0 366.7 345.9 355.6 350.9 365.3 350.9 333.2 420.4 406.6 422.2 412.5 486.5 469.1 453.8 441.1 510.5 468.4 500.1 ... ...
Out-of-pocket expenditure per capita, PPP (current international $) SH.XPD.OOPC.PP.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 178.7 202.7 199.6 229.8 237.0 279.4 332.8 379.5 353.2 243.1 281.1 293.8 297.8 286.6 293.9 244.4 293.1 269.1 259.4 254.9 250.8 ... ...
Income share held by second 20% SI.DST.02ND.20 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Income share held by highest 10% SI.DST.10TH.10 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Poverty headcount ratio at $2.15 a day (2017 PPP) (% of population) SI.POV.DDAY ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Poverty gap at $3.65 a day (2017 PPP) (%) SI.POV.LMIC.GP ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Multidimensional poverty headcount ratio, female (% of female population) SI.POV.MDIM.FE ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Multidimensional poverty index (scale 0-1) SI.POV.MDIM.XQ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Average transaction cost of sending remittances to a specific country (%) SI.RMT.COST.IB.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Survey mean consumption or income per capita, total population (2017 PPP $ per day) SI.SPR.PCAP ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Child employment in agriculture (% of economically active children ages 7-14) SL.AGR.0714.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Employment to population ratio, ages 15-24, female (%) (national estimate) SL.EMP.1524.SP.FE.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Employment to population ratio, ages 15-24, total (%) (national estimate) SL.EMP.1524.SP.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Employers, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) SL.EMP.MPYR.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Female share of employment in senior and middle management (%) SL.EMP.SMGT.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Employment to population ratio, 15+, male (%) (modeled ILO estimate) SL.EMP.TOTL.SP.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vulnerable employment, male (% of male employment) (modeled ILO estimate) SL.EMP.VULN.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Wage and salaried workers, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) SL.EMP.WORK.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Contributing family workers, female (% of female employment) (modeled ILO estimate) SL.FAM.WORK.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Employment in industry, female (% of female employment) (modeled ILO estimate) SL.IND.EMPL.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Child employment in manufacturing, male (% of male economically active children ages 7-14) SL.MNF.0714.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Children in employment, self-employed (% of children in employment, ages 7-14) SL.SLF.0714.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Employment in services, female (% of female employment) (modeled ILO estimate) SL.SRV.EMPL.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Children in employment, male (% of male children ages 7-14) SL.TLF.0714.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Children in employment, study and work, male (% of male children in employment, ages 7-14) SL.TLF.0714.SW.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Children in employment, work only, female (% of female children in employment, ages 7-14) SL.TLF.0714.WK.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Children in employment, work only (% of children in employment, ages 7-14) SL.TLF.0714.WK.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Labor force participation rate for ages 15-24, male (%) (national estimate) SL.TLF.ACTI.1524.MA.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 76.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 56.2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Labor force participation rate, female (% of female population ages 15-64) (modeled ILO estimate) SL.TLF.ACTI.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Labor force with advanced education, male (% of male working-age population with advanced education) SL.TLF.ADVN.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Labor force with basic education (% of total working-age population with basic education) SL.TLF.BASC.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Ratio of female to male labor force participation rate (%) (modeled ILO estimate) SL.TLF.CACT.FM.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Labor force participation rate, total (% of total population ages 15+) (modeled ILO estimate) SL.TLF.CACT.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Part time employment, female (% of total female employment) SL.TLF.PART.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Labor force, total SL.TLF.TOTL.IN ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Unemployment, youth male (% of male labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) SL.UEM.1524.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Unemployment with advanced education, male (% of male labor force with advanced education) SL.UEM.ADVN.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Unemployment with basic education (% of total labor force with basic education) SL.UEM.BASC.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Share of youth not in education, employment or training, female (% of female youth population) SL.UEM.NEET.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Unemployment, female (% of female labor force) (modeled ILO estimate) SL.UEM.TOTL.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Unemployment, total (% of total labor force) (modeled ILO estimate) SL.UEM.TOTL.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net migration SM.POP.NETM -361 -685 -714 -735 -546 -553 -514 -438 -340 -244 -862 -1,203 -1,422 -1,430 -1,335 -1,203 -1,063 -945 -890 -848 -828 -811 -793 -759 -1,208 -1,302 -1,224 -1,231 -1,224 -1,181 -1,145 223 405 484 513 528 478 493 465 390 271 148 51 41 101 202 314 372 369 338 295 247 203 156 108 60 16 0 0 0 0 0 ...
International migrant stock (% of population) SM.POP.TOTL.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 19.4 ... ... ... ... 25.7 ... ... ... ... 29.7 ... ... ... ... 30.0 ... ... ... ... 30.3 ... ... ... ... 30.6 ... ... ... ... ... ... ...
Agricultural machinery, tractors AG.AGR.TRAC.NO ... 162 136 201 210 200 190 188 137 133 130 135 141 149 238 226 228 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Agricultural land (% of land area) AG.LND.AGRI.ZS ... 22.7 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 22.7 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 20.5 ...
Land under cereal production (hectares) AG.LND.CREL.HA ... ... ... ... ... ... 12 8 12 20 25 35 40 14 18 32 28 18 20 50 17 25 33 38 17 20 21 25 28 28 21 30 30 30 30 28 30 30 30 30 30 31 32 35 38 38 40 40 42 42 40 45 44 45 46 47 35 25 17 10 3 5 ...
Urban land area where elevation is below 5 meters (sq. km) AG.LND.EL5M.UR.K2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 2.6 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 2.9 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 3.4 ... ... ... ... ... ... ...
Forest area (% of land area) AG.LND.FRST.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 23.0 22.8 22.7 22.5 22.4 22.2 22.1 21.9 21.8 21.6 21.5 21.3 21.2 21.0 20.9 20.7 20.6 20.4 20.3 20.1 20.0 19.8 19.7 19.5 19.4 19.2 19.0 18.9 18.8 18.6 18.5 18.3 ...
Net flows on external debt, private nonguaranteed (PNG) (NFL, current US$) DT.NFL.DPNG.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net official flows from UN agencies, ILO (current US$) DT.NFL.ILOG.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 73,722.1 77,271.1 75,350.0 69,460.0 85,370.0 93,440.0 83,881.9 436,060.0 38,453.3 144,200.0 ...
Net financial flows, IDA (NFL, current US$) DT.NFL.MIDA.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
PPG, official creditors (NFL, US$) DT.NFL.OFFT.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
PNG, bonds (NFL, current US$) DT.NFL.PNGB.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net financial flows, RDB concessional (NFL, current US$) DT.NFL.RDBC.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net official flows from UN agencies, UNHCR (current US$) DT.NFL.UNCR.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net official flows from UN agencies, UNFPA (current US$) DT.NFL.UNFP.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 110,000.0 50,000.0 20,000.0 20,000.0 20,000.0 20,000.0 20,000.0 10,000.0 20,000.0 20,000.0 30,000.0 60,000.0 20,000.0 0 40,000.0 20,000.0 10,000.0 ... 10,000.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net official flows from UN agencies, UNTA (current US$) DT.NFL.UNTA.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 10,000.0 10,000.0 ... ... ... ... 50,000.0 60,000.0 160,000.0 80,000.0 10,000.0 140,000.0 90,000.0 200,000.0 210,000.0 60,000.0 20,000.0 150,000.0 70,000.0 190,000.0 120,000.0 80,000.0 150,000.0 170,000.0 420,000.0 120,000.0 300,000.0 ... 30,000.0 40,000.0 160,000.0 300,000.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net official development assistance and official aid received (current US$) DT.ODA.ALLD.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 10,000.0 3,000,000 2,059,999.9 3,109,999.9 5,380,000.1 3,599,999.9 3,280,000.0 5,500,000 9,040,000.0 4,949,999.8 3,369,999.9 2,359,999.9 2,950,000.0 5,050,000.2 5,559,999.9 8,449,999.8 4,340,000.2 4,610,000.1 7,230,000.0 4,670,000.1 3,000,000 4,159,999.8 2,270,000.0 3,869,999.9 4,349,999.9 9,979,999.5 10,840,000.2 9,880,000.1 8,579,999.9 13,510,000.2 5,630,000.1 1,900,000.0 8,060,000.4 3,280,000.0 4,989,999.8 6,070,000.2 4,260,000.2 19,659,999.8 15,420,000.1 2,089,999.9 1,590,000.0 2,550,000.0 1,490,000.0 180,000.0 10,300,000.2 17,600,000.4 27,450,000.8 25,829,999.9 5,409,999.8 ...