男性初中年龄段失学比例（%）

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Adolescents out of school are the percentage of lower secondary school age adolescents who are not enrolled in school.

可供参考的中文翻译：失学青少年是指未在学就读的初中年龄段青少年占该年龄段男性人口的比例。

数据口径与风险提示

本指标仅覆盖正规学校体系的在读状态，不反映非正规教育或职业技能培训情况
分母为官方认定的初中标准入学年龄，各国学制年限差异可能导致跨国可比性受限
数据主要来源于各国教育行政统计，部分发展中国家存在统计口径不一致或数据缺失问题
该比例越低通常表示义务教育普及程度越高，但需结合辍学原因（经济、家庭、健康等）综合解读
本指标针对男性群体，与女性指标（SE.SEC.UNER.LO.FE.ZS）配合使用可分析性别差距
低于1%的极低数值可能反映统计精度限制或特殊学制安排，而非完全意义上的零辍学

中国趋势

趋势解读

根据世界银行数据库，该指标目前尚无中国有效数据记录，无法基于实际观测值构建中国男性初中年龄段失学比例的历史趋势。数据缺失可能与我国教育统计体系早期未单独发布该分性别分学段指标的惯例有关。如需分析中国教育普及进展，建议参考教育部发布的义务教育巩固率、入学率等替代指标。

现有数据库中无中国记录，不宜基于推测填补历史趋势
中国学制为九年一贯制（小学+初中），与部分采用单独初中阶段的国家在学制划分上存在差异

全球趋势

趋势解读

根据世界银行数据库，该指标目前尚无全球汇总有效数据记录，无法基于实际观测值构建全球男性初中年龄段失学比例的历史趋势。全球层面数据缺失可能反映了各成员国报告完整性和统计标准差异的挑战。从排名快照中观察到，阿尔及利亚（77.4%）、布隆迪（39.2%）、老挝（36.6%）等国呈现较高数值，表明部分发展中国家仍面临初中阶段男性辍学的显著挑战。

全球汇总数据点缺失，十年期倍数变化无法计算
高收入国家普遍接近零而低收入国家差异悬殊，简单平均值可能掩盖区域内部结构

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1970-1979	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1980-1989	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1990-1999	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2000-2009	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2010-2019	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2020-2029	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。

2025 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名	国家	代码	数值
1	Algeria 阿尔及利亚	DZA	77.4
2	Burundi 布隆迪	BDI	39.2
3	Lao PDR 老挝	LAO	36.6
4	Gambia, The 冈比亚	GMB	24.1
5	India 印度	IND	15.0
6	Nauru 瑙鲁	NRU	5.03
7	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	3.71
8	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	2.94
9	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	2.47
10	Thailand 泰国	THA	1.86

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

男性初中年龄段失学比例较高，意味着该国或该地区在完成义务教育（尤其是初中阶段）的普及方面仍存在缺口，可能反映教育资源供给不足、学杂费负担、家庭经济压力、性别观念或师资短缺等问题。

数值较低通常意味着什么

该比例较低通常表示初中阶段入学和留校率较高，义务教育普及程度相对充分，教育机会公平性较好，但需结合辍学后的去向（就业、务农、家庭照料等）综合评估。

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仅统计正规学校系统，不反映非学历教育、技能培训或远程教育参与情况
统计口径差异影响跨国比较：学制年限、入学年龄定义、特殊教育归类方式均有影响
极低数值可能受四舍五入或统计报告惯例影响，不宜直接解读为零辍学
该指标为比例而非绝对人数，高比例小国与低比例大国的政策含义不同
数据更新存在滞后，部分国家最新数据可能早于当前年度2-3年以上
性别分项指标仅覆盖二元性别划分，未涵盖非二元性别群体

常见错误用法

错误做法：将中国缺失数据直接视为零或用插值法填补历史趋势

正确做法：将中国数据点标记为缺失值，在回归或面板分析中做相应处理（如保留缺失或使用多重插补）

中国学制为九年一贯制而非单独初中阶段，现有数据库无有效记录，擅自填补会引入系统性偏误，导致结论不可靠

错误做法：直接比较中国与采用单独初中制度国家的小学毕业升初中比例

正确做法：比较前需对齐学制定义，优先选取学制结构相近的东亚国家，或使用UNESCO等口径一致的标准化数据

学制差异会系统性高估或低估失学比例，跨国比较时口径不一致会导致错误的政策判断

错误做法：将极低失学率（如低于0.5%）解读为该国已消除辍学问题

正确做法：需结合该国特殊学制安排、统计报告惯例及辍学后去向综合判断

部分国家将超龄入学或复读计入在校生，导致分母变小而比例虚低，实际上可能存在隐性辍学或延迟入学问题

错误做法：使用该比例代替绝对失学人数讨论政策投入规模

正确做法：结合人口基数计算绝对人数后再评估教育资源配置需求

1%失学率在人口大国可能代表数十万青少年，政策含义与同等比例的小国截然不同

错误做法：将男性失学率单独作为性别平等议题的核心指标

正确做法：需与女性失学率（SE.SEC.UNER.LO.FE.ZS）配对使用，分析性别差距而非单一性别状况

仅关注男性或女性均无法全面反映教育机会的性别结构，可能遗漏关键政策干预点

实际应用场景

初中阶段教育机会的性别差距分解研究：研究发展中国家或转型经济体中家庭经济地位、地理区位对男性与女性失学率的差异化影响解释变量与被解释变量（分性别双模型），用于揭示教育不平等的性别维度建议采用分位数回归或 Oaxaca-Blinder 分解，控制地区城镇化水平、宗教背景等混淆因素，分别拟合男女模型后再做跨性别对比
教育财政分权与初中阶段入学维持率的关系检验：分析地方教育财政自主权扩大后，是否改善了农村或贫困地区男性青少年的留校率核心机制变量，用于检验财政分权→资源投入→入学维持的因果路径建议使用双重差分（DID）设计，以财政改革时间节点划分子样本，控制地区固定效应，必要时用工具变量处理内生性
经济下行周期中男性青少年辍学风险的压力测试：利用宏观经济周期数据，检验GDP增速下滑是否显著增加男性失学比例稳健性检验变量，与其他社会支出指标交叉验证教育政策的逆周期缓冲功能建议加入劳动力市场指标（青年失业率、非正规就业比例）作为平行趋势检验，避免将宏观经济冲击与教育政策变化混为一谈
营养与健康干预项目对失学率的外溢效应评估：评估针对青少年健康或营养的干预项目（如学校供餐计划）是否间接降低了失学率机制变量，用于识别健康资本→认知能力→学业维持的间接路径可采用中介效应模型，将健康指标作为中介变量，检验干预是否通过改善健康状态进而降低辍学风险，同时注意排除项目选择偏误
跨境劳动力流动背景下青年教育投资回报的跨国比较：比较劳动力输出国与接收国中移民家庭青少年的失学率差异，分析国际迁移对教育投资决策的影响对比变量，用于检验迁移预期是否改变家庭教育支出的优先序需控制来源国人均收入、汇款依赖度等变量，同时注意移民家庭可能存在的选择性偏差问题