Countries Data and Economies

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

Somalia | 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
Manufacturing, value added (constant 2015 US$) NV.IND.MANF.KD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Industry (including construction), value added (current US$) NV.IND.TOTL.CD 12,571,995.0 12,571,995.0 12,571,995.0 12,571,995.0 13,355,994.7 12,571,995.0 18,801,992.5 21,671,991.3 34,145,986.3 40,428,571.4 45,585,714.3 49,785,664.9 54,168,084.4 58,839,449.2 80,000,000 80,000,000 101,604,427.6 55,000,013.9 39,088,389.0 52,099,737.5 45,342,411.2 49,302,475.1 58,324,242.3 50,012,559.4 54,984,945.3 64,165,321.3 88,509,932.7 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Industry (including construction), value added (constant LCU) NV.IND.TOTL.KN ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 9,285,500,928 9,623,699,456 9,747,300,352 8,079,998,976 8,235,700,224 7,943,000,064 8,871,501,824 9,662,001,152 6,002,998,784 7,261,000,192 7,580,000,256 6,374,998,016 7,290,998,784 6,067,999,232 6,246,998,016 6,395,998,208 8,253,002,240 8,660,000,768 7,894,000,128 6,975,001,088 6,918,001,152 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Machinery and transport equipment (% of value added in manufacturing) NV.MNF.MTRN.ZS.UN ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 2.2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Services, value added per worker (constant 2015 US$) NV.SRV.EMPL.KD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Services, value added (annual % growth) NV.SRV.TOTL.KD.ZG ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Adjusted savings: education expenditure (% of GNI) NY.ADJ.AEDU.GN.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 ...
Adjusted savings: net forest depletion (% of GNI) NY.ADJ.DFOR.GN.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4.7 4.0 3.6 5.2 6.6 5.9 4.8 14.3 13.2 12.1 15.4 12.1 16.2 11.4 10.4 6.7 10.4 9.2 10.1 9.9 14.8 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 17.9 18.4 19.0 19.7 18.8 11.8 10.8 11.5 11.3 ...
Adjusted savings: mineral depletion (% of GNI) NY.ADJ.DMIN.GN.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 ...
Adjusted savings: particulate emission damage (% of GNI) NY.ADJ.DPEM.GN.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 10.8 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 9.0 8.5 7.6 7.4 7.3 7.2 7.2 7.2 7.1 ...
Adjusted savings: net national savings (% of GNI) NY.ADJ.NNAT.GN.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Adjusted net national income per capita (current US$) NY.ADJ.NNTY.PC.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 82.1 97.6 101.4 99.4 99.0 109.2 105.4 113.6 115.1 121.8 95.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 266.1 280.5 285.2 282.2 278.2 306.5 331.4 335.0 360.7 ...
Adjusted net savings, including particulate emission damage (% of GNI) NY.ADJ.SVNG.GN.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Coal rents (% of GDP) NY.GDP.COAL.RT.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
GDP deflator: linked series (base year varies by country) NY.GDP.DEFL.ZS.AD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 61.0 66.7 71.3 73.5 75.0 75.8 87.1 89.7 93.9 100
Gross value added at basic prices (GVA) (current LCU) NY.GDP.FCST.CN 1,168,000,128 1,240,400,000 1,317,300,096 1,399,000,192 1,485,800,192 1,565,799,936 1,653,600,000 1,746,400,000 1,819,100,032 1,903,700,992 2,004,699,008 2,073,600,000 2,580,900,096 2,802,699,008 2,468,499,968 4,026,398,976 4,603,497,984 6,307,999,744 7,146,999,808 7,834,000,896 16,341,999,616 20,270,000,128 27,057,000,448 32,107,999,232 59,782,000,640 83,260,006,400 113,360,003,070 160,719,994,880 273,180,000,260 534,510,010,370 1,666,840,002,600 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Mineral rents (% of GDP) NY.GDP.MINR.RT.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 ...
GDP (constant 2015 US$) NY.GDP.MKTP.KD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 5,908,339,722.9 6,353,024,506.5 6,984,947,145.1 7,433,681,593.8 8,139,895,442.6 8,383,605,545.3 8,687,664,671.7 8,465,278,801.3 8,745,278,136.6 8,958,058,841.9
GDP, PPP (constant 2017 international $) NY.GDP.MKTP.PP.KD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 16,812,732,491.9 18,078,124,575.1 19,876,319,461.7 21,153,235,245.1 23,162,832,708.9 23,856,332,567.5 24,721,561,209.3 24,088,741,445.3 24,885,505,704.5 25,490,993,074.0
GDP per capita (constant 2015 US$) NY.GDP.PCAP.KD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 459.7 477.3 507.5 520.1 547.6 544.0 543.6 511.9 512.5 509.1
GDP per capita, PPP (constant 2017 international $) NY.GDP.PCAP.PP.KD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1,308.1 1,358.3 1,444.1 1,480.0 1,558.3 1,548.0 1,546.9 1,456.7 1,458.2 1,448.6
Gross domestic savings (current LCU) NY.GDS.TOTL.CN 67,500,544 34,900,096 -73,299,584 -7,699,456 -73,399,296 134,099,968 70,499,968 66,400,000 113,600,000 100,600,960 147,001,088 124,998,912 254,998,784 44,000,000 127,998,976 362,802,176 817,102,336 -1,206,098,944 -129,001,984 -2,540,999,680 -2,241,998,848 -3,525,998,592 -3,725,979,648 -9,337,991,168 -13,892,009,984 14,697,103,360 3,337,404,410 14,752,104,450 18,560,090,110 -38,681,706,500 -216,558,993,400 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... -36,462,546,503,355 -41,233,119,338,192 -47,633,029,871,365 -52,520,920,146,908 -59,502,065,233,927 -65,504,361,268,517 -72,692,697,930,380 -82,424,570,682,873 -81,816,657,960,238 -98,718,748,836,413
GNI (current US$) NY.GNP.MKTP.CD 180,179,811.4 191,365,775.6 203,335,811.1 216,145,935.9 229,235,720.1 243,529,907.1 256,577,758.5 271,375,748.1 285,922,033.5 305,542,857.1 322,900,004.6 330,698,026.7 417,313,604.0 508,636,319.4 469,658,291.3 711,151,570.5 808,498,996.7 497,536,371.0 563,950,214.4 592,585,306.0 602,724,030.4 694,610,043.4 762,206,606.2 727,809,243.3 744,326,945.8 827,405,806.7 873,161,504.9 957,837,185.3 977,731,063.9 1,014,833,264.6 834,948,072.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 5,804,021,227.4 6,506,710,532.7 6,955,707,895.1 7,360,476,838.1 8,219,833,299.8 8,244,121,114.5 9,384,739,811.5 9,166,107,477.4 9,796,698,623.7 10,374,541,202.0
GNI growth (annual %) NY.GNP.MKTP.KD.ZG ... -3.3 7.1 2.9 -6.2 -5.9 8.8 6.1 1.9 -1.7 5.0 2.4 10.3 -1.7 -18.2 29.6 -0.9 22.9 3.7 -2.2 -4.3 5.2 3.1 -8.1 -1.3 6.4 3.6 6.6 -1.1 -1.2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
GNI per capita, Atlas method (current US$) NY.GNP.PCAP.CD ... ... 70 70 70 70 80 80 80 80 90 90 100 120 120 170 180 170 140 110 110 120 120 110 110 120 130 140 150 150 140 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 500 510 540 550 570 540 580 600
GNI per capita (constant LCU) NY.GNP.PCAP.KN 17,008.8 16,035.9 16,742.0 16,788.7 15,339.6 14,064.0 14,915.3 15,421.8 15,311.7 14,667.9 14,998.8 14,967.3 16,093.1 15,403.0 12,285.6 15,538.6 15,022.0 17,980.0 17,372.2 15,005.7 13,176.9 13,756.7 14,140.0 12,595.8 11,988.5 12,254.4 12,179.4 12,534.3 12,396.6 12,466.3 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Gross savings (current LCU) NY.GNS.ICTR.CN ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Net primary income (Net income from abroad) (current LCU) NY.GSR.NFCY.CN -2,000,922.1 -2,101,070 -1,400,778.9 56.8 -2,101,316.3 -1,399,936 -5,700,992 -2,900,992 -5,698,944 -5,700,992 2,099,968 -2,898,944 2,601,216 10,099,968 13,099,008 1,896,960 7,699,968 -14,000,128 -14,999,040 33,001,472 -24,999,936 -142,000,128 -458,999,808 -291,008,512 -3,476,992,000 -4,884,201,472 -7,407,001,600 -8,647,999,488 -16,558,981,120 -39,722,975,232 -155,660,058,620 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... -617,081,600,000 -620,078,745,208.3 -650,697,652,410.6 -699,228,210,433.9 -752,117,165,588.1 -816,626,888,117.0 -894,561,497,370.0 -979,765,684,595.8 -1,093,974,457,357.4 -1,207,463,386,090.2
Taxes less subsidies on products (constant LCU) NY.TAX.NIND.KN 3,380,389,120 3,265,791,488 3,514,987,264 3,609,485,824 3,406,689,536 3,515,500,032 3,836,400,128 4,064,499,968 4,787,500,032 4,691,299,840 5,128,699,904 5,976,289,792 7,187,200,000 7,413,300,224 8,127,000,064 7,603,420,160 7,138,390,016 7,938,959,872 13,023,049,728 11,853,039,616 4,609,019,904 6,631,199,744 6,015,159,808 6,561,990,144 3,291,940,096 4,099,020,032 5,390,009,856 4,158,000,128 3,562,010,112 4,204,009,984 3,839,950,080 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Terms of trade adjustment (constant LCU) NY.TTF.GNFS.KN -2,122,369,567.0 -2,583,960,767.9 -2,209,872,374.6 -2,821,941,725.0 -2,665,229,477.8 -2,692,758,360.7 -2,562,705,475.9 -3,477,368,775.1 -2,759,305,270.1 -2,909,764,666.1 -2,191,379,555.6 -1,610,174,236.8 -4,449,336,423.1 -3,715,784,733.9 -2,767,374,255.9 -1,695,401,374.4 -632,312,293.9 1,581,345,101.6 2,188,562,109.9 -760,219,825.3 -4,010,763,679.8 -565,630,643.1 2,754,021,548.8 125,690,906.5 -1,547,100,029.5 0 194,692,832.7 -1,149,914,158.3 -1,541,338,763.2 -1,616,686,793.3 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Price level ratio of PPP conversion factor (GDP) to market exchange rate PA.NUS.PPPC.RF ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.4 0.4 0.4 0.3 0.4 0.3 0.4 0.4 0.4 0.3
Coverage of social protection and labor programs (% of population) per_allsp.cov_pop_tot ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Coverage of unemployment benefits and ALMP in poorest quintile (% of population) per_lm_alllm.cov_q1_tot ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Coverage of unemployment benefits and ALMP in richest quintile (% of population) per_lm_alllm.cov_q5_tot ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Coverage of social safety net programs in poorest quintile (% of population) per_sa_allsa.cov_q1_tot ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Coverage of social safety net programs in richest quintile (% of population) per_sa_allsa.cov_q5_tot ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Coverage of social insurance programs in poorest quintile (% of population) per_si_allsi.cov_q1_tot ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Coverage of social insurance programs in richest quintile (% of population) per_si_allsi.cov_q5_tot ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Political Stability and Absence of Violence/Terrorism: Percentile Rank, Lower Bound of 90% Confidence Interval PV.PER.RNK.LOWER ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0 ... 0 ... 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 0.5 0.9 0 0 0 0
Rule of Law: Estimate RL.EST ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... -2.1 ... -2.1 ... -2.2 ... -1.9 -2.0 -2.3 -2.2 -2.4 -2.4 -2.6 -2.5 -2.4 -2.3 -2.4 -2.4 -2.4 -2.3 -2.3 -2.3 -2.3 -2.4 -2.3 -2.3 -2.3
Rule of Law: Percentile Rank, Upper Bound of 90% Confidence Interval RL.PER.RNK.UPPER ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4.0 ... 3 ... 1.5 ... 5.0 2.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 0.5 1.0 1.0 0.5 1.0 1.4 1.4
Regulatory Quality: Percentile Rank RQ.PER.RNK ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0 ... 0.5 ... 2.2 ... 0 0.5 0.5 0.5 0 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0.9 1.9 1.4 1.0 0.5 1.9 1.9 2.9 3.3 3.3
Prevalence of stunting, height for age (% of children under 5) SH.STA.STNT.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 29.2 ... ... ... ... ... ... 42 ... ... 25.3 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Mortality caused by road traffic injury (per 100,000 population) SH.STA.TRAF.P5 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 27.6 27 26.1 27.2 27.7 27.3 27.4 27.2 27.6 27.5 27.7 27.7 27.1 27 27.2 27.2 27.4 27.4 27.4 27.4 ... ... ...
Prevalence of wasting, weight for height (% of children under 5) SH.STA.WAST.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 19.3 ... ... ... ... ... ... 13.3 ... ... 14.3 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Tuberculosis treatment success rate (% of new cases) SH.TBS.CURE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 83 86 89 90 91 89 89 86 81 63 74 86 88 86 86 84 88 86 87 92 90 93 ...
Proportion of population pushed further below the $3.65 ($ 2017 PPP) poverty line by out-of-pocket health care expenditure (%) SH.UHC.FBP2.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 26.2 34.4 ... ... ... ... ...
Proportion of population pushed below the 60% median consumption poverty line by out-of-pocket health expenditure (%) SH.UHC.NOPR.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.2 0.3 ... ... ... ... ...
Proportion of population pushed or further pushed below the $2.15 ($ 2017 PPP) poverty line by out-of-pocket health care expenditure (%) SH.UHC.TOT1.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 16.2 28.9 ... ... ... ... ...
Current health expenditure (% of GDP) SH.XPD.CHEX.GD.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
External health expenditure per capita (current US$) SH.XPD.EHEX.PC.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Domestic general government health expenditure (% of general government expenditure) SH.XPD.GHED.GE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Out-of-pocket expenditure per capita (current US$) SH.XPD.OOPC.PC.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Domestic private health expenditure per capita, PPP (current international $) SH.XPD.PVTD.PP.CD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Income share held by highest 20% SI.DST.05TH.20 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Income share held by lowest 20% SI.DST.FRST.20 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Poverty headcount ratio at $3.65 a day (2017 PPP) (% of population) SI.POV.LMIC ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Multidimensional poverty index, children (population ages 0-17) (scale 0-1) SI.POV.MDIM.17.XQ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Multidimensional poverty headcount ratio, male (% of male population) SI.POV.MDIM.MA ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Poverty gap at $6.85 a day (2017 PPP) (%) SI.POV.UMIC.GP ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Annualized average growth rate in per capita real survey mean consumption or income, bottom 40% of population (%) SI.SPR.PC40.ZG ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Child employment in agriculture, male (% of male economically active children ages 7-14) SL.AGR.0714.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Employment in agriculture (% of total employment) (modeled ILO estimate) SL.AGR.EMPL.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 36.5 37.1 37.0 38.3 38.3 38.0 38.6 38.6 38.5 38.4 38.2 37.8 37.5 37.3 37.1 36.9 36.1 36.0 35.9 35.8 35.7 35.6 34.7 33.4 31.0 29.6 29.3 28.1 26.9 26.8 26.3 ...
Employment to population ratio, ages 15-24, male (%) (modeled ILO estimate) SL.EMP.1524.SP.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 12.1 12.2 12.4 12.4 12.8 13.1 13.5 13.8 14.2 14.4 14.8 15.0 15.0 15.0 15.0 15.1 15.3 15.4 15.4 15.2 15.2 15.0 14.7 14.5 14.3 14.1 13.9 13.7 13.5 13.1 13.2 13.2
Employers, male (% of male employment) (modeled ILO estimate) SL.EMP.MPYR.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.7 0.7 0.7 0.7 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.9 0.9 0.9 0.9 1.0 1.0 1.0 1.0 1.1 1.1 1.1 1.2 1.2 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.4 ...
Self-employed, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) SL.EMP.SELF.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 88.9 89.1 89.1 89.5 89.7 89.7 89.9 89.9 90.0 90.0 90.1 90.1 89.9 89.8 89.7 89.6 90.5 90.2 89.8 89.5 89.1 89.2 89.2 89.2 89.1 89.0 89.1 89.0 89.0 89.9 89.6 ...
Employment to population ratio, 15+, male (%) (national estimate) SL.EMP.TOTL.SP.MA.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 40.3 ... ... ...
Vulnerable employment, female (% of female employment) (modeled ILO estimate) SL.EMP.VULN.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 95.8 95.8 95.8 95.8 95.8 95.8 95.8 95.8 95.8 95.8 95.9 95.9 95.8 95.7 95.6 95.5 96.1 95.9 95.6 95.4 95.1 95.0 94.9 94.9 94.8 94.8 94.8 94.7 94.6 95.1 95.0 ...
Wage and salaried workers, male (% of male employment) (modeled ILO estimate) SL.EMP.WORK.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 14.3 14.0 13.9 13.3 13.1 13.1 12.8 12.7 12.6 12.5 12.4 12.4 12.5 12.6 12.8 12.9 11.9 12.2 12.6 13.0 13.4 13.3 13.4 13.4 13.5 13.5 13.5 13.5 13.6 12.5 12.8 ...
Children in employment, unpaid family workers (% of children in employment, ages 7-14) SL.FAM.0714.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 94.8 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
GDP per person employed (constant 2017 PPP $) SL.GDP.PCAP.EM.KD ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 9,022.6 9,370.8 9,953.4 10,213.8 10,760.5 10,671.5 10,655.1 10,203.0 10,195.2 10,095.5
Child employment in manufacturing, female (% of female economically active children ages 7-14) SL.MNF.0714.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Children in employment, self-employed, male (% of male children in employment, ages 7-14) SL.SLF.0714.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Child employment in services (% of economically active children ages 7-14) SL.SRV.0714.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Children in employment, female (% of female children ages 7-14) SL.TLF.0714.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 41.5 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Average working hours of children, study and work, male, ages 7-14 (hours per week) SL.TLF.0714.SW.MA.TM ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 25.6 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Average working hours of children, working only, female, ages 7-14 (hours per week) SL.TLF.0714.WK.FE.TM ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 31.7 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Average working hours of children, working only, ages 7-14 (hours per week) SL.TLF.0714.WK.TM ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 33.5 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Labor force participation rate for ages 15-24, female (%) (modeled ILO estimate) SL.TLF.ACTI.1524.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 10.8 10.9 11.0 11.1 11.3 11.4 11.6 11.8 12 12.2 12.3 12.5 12.6 12.6 12.7 12.7 12.8 12.8 12.9 12.9 12.8 12.8 12.7 12.6 12.4 12.3 12.2 12.1 12.0 11.9 11.8 11.9 11.9
Labor force participation rate for ages 15-24, total (%) (modeled ILO estimate) SL.TLF.ACTI.1524.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 14.1 14.3 14.5 14.6 14.8 15.1 15.4 15.8 16.1 16.5 16.7 17.0 17.2 17.3 17.3 17.4 17.5 17.7 17.7 17.7 17.6 17.6 17.4 17.2 16.9 16.7 16.5 16.3 16.1 16.0 15.8 15.9 16.0
Labor force with advanced education, female (% of female working-age population with advanced education) SL.TLF.ADVN.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 39.8 ... ... ...
Labor force with basic education, male (% of male working-age population with basic education) SL.TLF.BASC.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 63.5 ... ... ...
Ratio of female to male labor force participation rate (%) (national estimate) SL.TLF.CACT.FM.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 44.7 ... ... ...
Labor force participation rate, total (% of total population ages 15+) (national estimate) SL.TLF.CACT.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 34.0 ... ... ...
Labor force with intermediate education (% of total working-age population with intermediate education) SL.TLF.INTM.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 46.0 ... ... ...
Labor force, female (% of total labor force) SL.TLF.TOTL.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 33.2 33.0 33.0 32.9 32.7 32.4 32.1 31.7 31.4 31.1 30.9 30.6 30.5 30.4 30.3 30.3 30.2 30.1 30.0 30.0 30.0 30.1 30.2 30.3 30.5 30.7 30.8 31.0 31.1 31.2 31.2 31.4 31.4
Unemployment, youth male (% of male labor force ages 15-24) (national estimate) SL.UEM.1524.MA.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 31.9 ... ... ...
Unemployment with advanced education, female (% of female labor force with advanced education) SL.UEM.ADVN.FE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 27.9 ... ... ...
Unemployment with basic education, male (% of male labor force with basic education) SL.UEM.BASC.MA.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 16.3 ... ... ...
Unemployment with intermediate education (% of total labor force with intermediate education) SL.UEM.INTM.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 14.7 ... ... ...
Unemployment, female (% of female labor force) (national estimate) SL.UEM.TOTL.FE.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 24.2 ... ... ...
Unemployment, total (% of total labor force) (national estimate) SL.UEM.TOTL.NE.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 18.8 ... ... ...
Children in employment, wage workers (% of children in employment, ages 7-14) SL.WAG.0714.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1.6 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
International migrant stock, total SM.POP.TOTL 11,356 ... ... ... ... 12,136 ... ... ... ... 13,041 ... ... ... ... 14,048 ... ... ... ... 1,605,620 ... ... ... ... 774,569 ... ... ... ... 478,294 ... ... ... ... 19,527 ... ... ... ... 20,087 ... ... ... ... 20,670 ... ... ... ... 23,995 ... ... ... ... 25,291 ... ... ... ... ... ... ...
Agricultural land (sq. km) AG.LND.AGRI.K2 ... 439,050 439,100 439,150 439,200 439,250 439,300 439,350 439,400 439,450 439,500 439,550 439,600 439,650 439,700 439,750 439,800 439,850 439,900 439,950 440,000 440,050 440,100 440,150 440,200 440,250 440,300 440,350 440,390 440,400 440,420 440,420 440,430 440,440 440,500 440,560 440,610 440,660 440,670 440,670 440,670 440,710 440,900 441,090 441,570 441,260 440,760 440,260 441,260 441,260 441,260 440,260 440,260 441,260 441,260 441,260 441,260 441,260 441,260 441,270 441,280 441,290 ...
Arable land (% of land area) AG.LND.ARBL.ZS ... 1.4 1.4 1.4 1.4 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.8 1.8 1.7 1.6 1.8 1.8 1.8 1.6 1.6 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 ...
Rural land area where elevation is below 5 meters (% of total land area) AG.LND.EL5M.RU.ZS ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.2 ... ... ... ... ... ... ...
Forest area (sq. km) AG.LND.FRST.K2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 82,825 82,057.5 81,290 80,522.5 79,755 78,987.5 78,220 77,452.5 76,685 75,917.5 75,150 74,382.5 73,615 72,847.5 72,080 71,312.5 70,545 69,777.5 69,010 68,242.5 67,475 66,707.5 65,940 65,172.5 64,405 63,637.5 62,870 62,102.5 61,335 60,567.5 59,800 59,032.5 ...
Land area (sq. km) AG.LND.TOTL.K2 ... 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 627,340 ...
Cereal production (metric tons) AG.PRD.CREL.MT ... 255,000 250,000 243,000 237,000 235,000 235,000 250,000 243,000 247,000 235,800 222,000 319,100 185,300 185,100 241,800 251,100 264,400 260,200 260,600 266,100 383,700 404,000 359,600 495,500 513,500 586,100 543,170 601,370 653,760 580,925 255,660 208,862.9 164,925 405,209.4 284,919.9 282,030.4 305,334.3 201,114 298,553.3 392,408 429,062 441,850.4 402,824.5 366,470 355,708.7 260,298.8 196,970 230,588.6 229,641 355,814.9 118,872.5 385,345 383,243 256,620.0 265,481.4 142,413.7 174,518.2 234,812.8 184,581.7 177,639.8 177,683.2 ...