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研究莫桑比克时,通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断莫桑比克的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Mozambique:Mortality rate, adult, male (per 1,000 male adults)
下载数据指标代码:SP.DYN.AMRT.MA | 国家/经济体代码:MOZ
莫桑比克的Mortality rate, adult, male (per 1,000 male adults)在1960年至2024年有65个有效观测值。长期看,最新值较起点变化-123.4(约-28.3%);最近五个有效年份整体呈下降。
莫桑比克:死亡率,成年人,男性(每千名男性)历年数据
单位:Per 1000 male adults
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2024 | 312.6 |
| 2023 | 314.9 |
| 2022 | 325.2 |
| 2021 | 394.7 |
| 2020 | 352.4 |
| 2019 | 346.5 |
| 2018 | 353.4 |
| 2017 | 362.3 |
| 2016 | 372.2 |
| 2015 | 382.7 |
| 2014 | 392.7 |
| 2013 | 402.6 |
| 2012 | 410.7 |
| 2011 | 418.5 |
| 2010 | 424.8 |
| 2009 | 429.4 |
| 2008 | 433.0 |
| 2007 | 434.8 |
| 2006 | 435.7 |
| 2005 | 435.0 |
| 2004 | 434.2 |
| 2003 | 432.8 |
| 2002 | 431.3 |
| 2001 | 429.3 |
| 2000 | 428.9 |
| 1999 | 428.7 |
| 1998 | 428.7 |
| 1997 | 426.8 |
| 1996 | 426.0 |
| 1995 | 425.9 |
| 1994 | 425.2 |
| 1993 | 424.9 |
| 1992 | 432.2 |
| 1991 | 433.7 |
| 1990 | 436.4 |
| 1989 | 447.7 |
| 1988 | 446.1 |
| 1987 | 581.0 |
| 1986 | 576.3 |
| 1985 | 589.5 |
| 1984 | 586.1 |
| 1983 | 421.6 |
| 1982 | 413.7 |
| 1981 | 408.3 |
| 1980 | 375.4 |
| 1979 | 375.2 |
| 1978 | 372.9 |
| 1977 | 371.2 |
| 1976 | 369.4 |
| 1975 | 371.8 |
| 1974 | 395.1 |
| 1973 | 418.7 |
| 1972 | 425.0 |
| 1971 | 415.2 |
| 1970 | 422.0 |
| 1969 | 430.6 |
| 1968 | 435.4 |
| 1967 | 441.2 |
| 1966 | 444.0 |
| 1965 | 441.6 |
| 1964 | 443.5 |
| 1963 | 427.8 |
| 1962 | 428.6 |
| 1961 | 432.0 |
| 1960 | 436.0 |
Adult mortality rate, male, is the probability of dying between the ages of 15 and 60--that is, the probability of a 15-year-old male dying before reaching age 60, if subject to age-specific mortality rates of the specified year between those ages.
可供参考的中文翻译:成年男性死亡率是指15至60岁之间的死亡概率,即在特定年份分年龄死亡率的条件下,一名15岁男性在活到60岁之前死亡的概率。
研究莫桑比克时,通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断莫桑比克的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
当前构建中,莫桑比克最新有值年份为 - 年,最新年份有值指标数为 0,覆盖年份范围为 --- 年,数据总体缺失率约 0%。这意味着不同指标的可用年份并不完全一致,下载长面板后需要先检查缺失值再设定样本区间。
莫桑比克 WDI 数据适合用于宏观经济描述、国家画像、时间序列趋势、跨国比较和变量筛选。若用于回归分析,应优先统一年份、单位和价格口径,并记录数据下载日期;若用于课堂报告,可以围绕一组核心变量解释莫桑比克与全球或同地区国家的差异。
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