Скачать в формате .bib Скачать в формате .ris
Поле Величина
Описание

Данный набор данных отражает долю мальчиков школьного возраста, не охваченных формальным образованием; данные собраны Всемирным банком на основе национальных административных регистров и стандартизированных обследований домохозяйств. Он соответствует показателю 4.1.4 Цели устойчивого развития № 4 («Качественное образование»), в котором подчеркиваются правовые обязательства и приоритеты в области развития, направленные на обеспечение всеобщего начального образования. Данные охватывают все государства-члены ООН на ежегодной основе, при этом значения выражены в процентах от общей численности мальчиков школьного возраста. Периодичность соответствует национальным циклам отчетности и отражает самые последние доступные оценки.
Рубрики Образование, Цели устойчивого развития
Сборник Всемирный банк (ВБ); Организация Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры (ЮНЕСКО), издатель: Институту статистики ЮНЕСКО (ИСЮ)
Поле Величина
Описание

The share of male children of primary-school age who are out of school or schooling deprived. This dimension is linked to the indicator 4.1.4 from the SDG 4 thematic framework. This element reflects the belief that all primary-age children should be learning in schools of some type, a belief that every country has enshrined in law and that is enshrined in the SDGs. In addition to fulfilling a universal right and serving as a necessary condition for sustained learning, schooling offers many benefits beyond learning. It contributes to children’s health and well-being such as promoting safety, nutrition, and socialization, and facilitating parents' labor market participation and, at the macro level, schooling can help build social cohesion, democracy, and peace. All those complementary functions mean that schooling has value over and above the measured cognitive learning that it leads to, and they justify including schooling deprivation in the concept of learning poverty.
Рубрики Education, Sustainable Development Goals
Сборник World Bank (WB); UN Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), publisher: UNESCO Institute for Statistics (UIS)
Поле Величина
Период 01.01.2001 – 31.12.2023
Гранулярность Произвольный период
Методика

Методология: Показатель «лишения возможности получения школьного образования» рассчитывается на основе коэффициентов охвата школьным образованием, рассчитанных Институтом статистики ЮНЕСКО (UIS) с использованием административных данных, и соответствует показателю ЦУР 4.1.4. Для обеспечения полноты охвата данных по странам мы рассматриваем другие определения охвата школьным образованием, которые можно использовать для оценки бедности в сфере образования, если оптимальный вариант недоступен.

Мы формируем набор данных об охвате школьным образованием за период с 1990 года по год текущего выпуска, опираясь на различные определения охвата. Наш набор данных формируется на основе данных СИЮ (Статистического института ЮНЕСКО) и других источников, рекомендованных региональными или страновыми специалистами Всемирного банка в области образования. Источниками данных, как правило, являются административные данные (школьные реестры или переписи учащихся) для данных об охвате образованием по возрасту, а также оценки численности населения школьного возраста, подготовленные Программой народонаселения ООН (ПНУО) (UIS). Для расчета коэффициентов охвата образованием используются данные об охвате образованием по отдельным возрастным группам на всех уровнях образования, а также данные об общей численности населения начальношкольного возраста.

Мы следуем следующей иерархии определений охвата образованием: Проверенные страновыми специалистами данные > скорректированный чистый коэффициент охвата образованием (ANER) > общий чистый коэффициент охвата образованием (TNER) > чистый коэффициент охвата образованием (NER) > валовой коэффициент охвата образованием (GER; если валовой коэффициент охвата образованием превышает 100 %, он корректируется до 100 %).

Нашим предпочтительным показателем охвата школьным образованием является ANER, поскольку он учитывает часть детей школьного возраста, которые могут поступить в начальную школу раньше срока и перейти в среднюю школу до достижения официального верхнего возрастного предела начального образования. Скорректированный чистый коэффициент охвата является показателем как «запаса», так и «потока» и учитывает искажения, связанные как с возрастом, так и с классом, поскольку представляет собой процент детей школьного возраста, охваченных либо начальным, либо средним образованием, в отличие от валового показателя охвата, который представляет собой долю детей любого возраста, охваченных начальным образованием, или чистого показателя охвата, который представляет собой долю детей школьного возраста, охваченных начальным образованием. Если показатель ANER недоступен, используется следующий по значимости показатель. В некоторых случаях страновые специалисты предоставляют данные, которые лучше отражают уровень охвата образованием в стране, чем используемые статистические данные СИЮ. В будущих выпусках отчета «Бедность в образовании» иерархия показателей охвата образованием может быть скорректирована по мере изменения доступности определений показателей.

В качестве года охвата образованием используется тот год, который наилучшим образом соотносится с годом проведения оценки, используемым для расчета показателя «лишения возможности обучения». Годом базовой оценки служит год проведения предпочтительной оценки. Если данные за тот же год охвата образованием отсутствуют, мы используем ступенчатую функцию для заполнения пробелов значением за наиболее близкий год. Если имеются данные за два года, одинаково близких к году, данные для которого необходимо заполнить, используется более старое значение. Эта процедура экстраполяции данных о численности учащихся для отсутствующих значений необходима нам для сопоставления показателя уровня владения предметом с показателями численности учащихся за тот же год или с его наилучшим приближением, когда данные о численности учащихся за тот же год оценки отсутствуют. Статистические понятия: минимальный уровень владения материалом (MPL) по чтению
Единицы измерения %
Страны Аруба, Афганистан, Ангола, Албания, Андорра, Объединённые Арабские Эмираты, Аргентина, Армения, Американское Самоа, Антигуа и Барбуда, Австралия, Австрия, Азербайджан, Бурунди, Бельгия, Бенин, Буркина-Фасо, Бангладеш, Болгария, Бахрейн, Багамы, Босния и Герцеговина, Беларусь, Белиз, Бермуды, Боливия, Бразилия, Барбадос, Бруней-Даруссалам, Бутан, Ботсвана, Центральноафриканская Республика, Канада, Швейцария, Нормандские острова, Чили, Китай, Кот-д'Ивуар, Камерун, Республика Конго, Колумбия, Коморы, Кабо-Верде, Коста-Рика, Куба, Кюрасао, Каймановы острова, Кипр, Чехия, Германия, Джибути, Доминика, Дания, Доминиканская Республика, Алжир, Эквадор, Египет, Эритрея, Испания, Эстония, Эфиопия, Финляндия, Фиджи, Франция, Фарерские острова, Микронезия, Габон, Соединённое Королевство Великобритании и Северной Ирландии, Грузия, Гана, Гибралтар, Гвинея, Гамбия, Гвинея-Бисау, Экваториальная Гвинея, Греция, Гренада, Гренландия, Гватемала, Гуам, Гайана, Гонконг, Гондурас, Хорватия, Гаити, Венгрия, Индонезия, Остров Мэн, Индия, Британская территория в Индийском океане, Ирландия, Иран, Ирак, Исландия, Израиль, Италия, Ямайка, Иордания, Япония, Казахстан, Кения, Киргизия, Камбоджа, Кирибати, Сент-Китс и Невис, Республика Корея, Кувейт, Лаос, Ливан, Либерия, Ливия, Сент-Люсия, Лихтенштейн, Шри-Ланка, Лесото, Литва, Люксембург, Латвия, Макао, Сен-Мартен (Франция), Марокко, Монако, Молдова, Мадагаскар, Мальдивы, Мексика, Маршалловы острова, Северная Македония, Мали, Мальта, Мьянма, Черногория, Монголия, Северные Марианские острова, Мозамбик, Мавритания, Маврикий, Малави, Малайзия, Намибия, Новая Каледония, Нигер, Нигерия, Никарагуа, Нидерланды, Норвегия, Непал, Науру, Новая Зеландия, Оман, Пакистан, Панама, Перу, Филиппины, Палау, Папуа — Новая Гвинея, Польша, Пуэрто-Рико, Корейская Народно-Демократическая Республика, Португалия, Парагвай, Государство Палестина, Французская Полинезия, Катар, Румыния, Российская Федерация, Руанда, Саудовская Аравия, Судан, Сенегал, Сингапур, Соломоновы острова, Сьерра-Леоне, Сальвадор, Сан-Марино, Сомали, Сербия, Южный Судан, Сан-Томе и Принсипи, Суринам, Словакия, Словения, Швеция, Эсватини, Синт-Мартен (Нидерланды), Сейшелы, Сирия, Тёркс и Кайкос, Чад, Того, Таиланд, Таджикистан, Туркменистан, Тимор-Лешти, Тонга, Тринидад и Тобаго, Тунис, Турция, Тувалу, Танзания, Уганда, Украина, Уругвай, Соединённые Штаты Америки, Узбекистан, Сент-Винсент и Гренадины, Венесуэла, Виргинские острова (Британские), Вьетнам, Вануату, Самоа, Косово, Йемен, Южная Африка, Замбия, Зимбабве
Содержание
  • Код индикатора (indicator_id) — Уникальный идентификатор индикатора Всемирного банка
  • Название индикатора (indicator_name) — Полное название индикатора на английском языке
  • Код страны (country_id) — Уникальный идентификатор страны (код Всемирного банка)
  • Название страны (country_name) — Полное название страны или региона на английском языке
  • ISO3 код страны (countryiso3code) — Трехбуквенный код страны по стандарту ISO 3166-1 alpha-3
  • Дата (date) — Год или дата наблюдения (в формате строки, обычно YYYY)
  • Значение (value) — Численное значение показателя (может быть пустым для отсутствующих данных) (единица измерения: % of Total)
  • Единица измерения (unit) — Единица измерения значения показателя (например, проценты, доллары США)
  • Статус наблюдения (obs_status) — Статус данных наблюдения (может быть пустым для валидных данных)
  • Количество знаков после запятой (decimal) — Количество десятичных знаков для отображения значения
Поле Величина
Период 01.01.2001 – 31.12.2023
Гранулярность Custom period
Методика

Methodology: Schooling Deprivation is derived using enrollment rates computed by UIS using administrative records and follows the SDG 4.1.4 indicator. To ensure country coverage of data, we consider other enrollment definitions to use for learning poverty, if the first-best option is not available.

We construct an enrollment dataset from 1990 to the year of the current release, relying on multiple enrollment definitions. Our dataset is constructed from UIS (UNESCO Institute of Statistics), and other sources suggested by World Bank regional or country education specialists. Data sources are typically from administrative records (school registers or school censuses) for data on enrolment by age, and UNPD population estimates for school-age population (UIS). Enrolment by single years of age in all levels of education and the total primary-school-age population are used to compute enrollment rates.

We follow this hierarchy of enrollment definitions: Country specialist validated data > Adjusted Net Enrollment Rate (ANER) > Total Net Enrollment Rate (TNER) > Net enrollment rate (NER) > Gross Enrollment Rate (GER; if the gross enrollment rate is higher than 100%, it is adjusted to be 100%).

Our preferred measure of school participation is ANER, because it accounts for some primary school aged children who might enter primary school early and advance to secondary school before they reach the official upper age limit of primary education. Adjusted net enrollment is a measure of both “stock” and “flow” and accounts for both age- and grade-based distortions, as it is the percent of primary school age children enrolled either in primary or secondary education, as opposed to gross enrollment which is the share of children of any age that are enrolled in primary school, or net enrollment which is the share of primary school age children that are enrolled in primary school. The next-best indicator is used if ANER is unavailable. In some cases, country specialists will provide a data point that reflects enrollment in the country better than UIS statistics which is used. In future Learning Poverty releases, the enrollment hierarchy may be adjusted as availability of indicator definitions change.

The enrollment year used is the one that best pairs with the assessment year used to compute Learning Deprivation. The year of the preferred assessment is the base. If the same enrollment year is not available, we use a step function to fill the data in with the value of the closest year. If there is data available for two years equally close to the year to fill, the older value is used. This procedure to extrapolate enrollment for missing values is required for us to pair the proficiency measure with enrollment measures from the same year, or its best proxy when enrollment is not available for the same year of the assessment. Statistical concept(s): Minimum Proficiency Level (MPL) in Reading
Единицы измерения %
Страны Aruba, Afghanistan, Angola, Albania, Andorra, United Arab Emirates, Argentina, Armenia, American Samoa, Antigua and Barbuda, Australia, Austria, Azerbaijan, Burundi, Belgium, Benin, Burkina Faso, Bangladesh, Bulgaria, Bahrain, Bahamas, Bosnia and Herzegovina, Belarus, Belize, Bermuda, Bolivia, Plurinational State of, Brazil, Barbados, Brunei Darussalam, Bhutan, Botswana, Central African Republic, Canada, Switzerland, Channel Islands, Chile, China, Côte d'Ivoire, Cameroon, Republic of the Congo, Colombia, Comoros, Cabo Verde, Costa Rica, Cuba, Curaçao, Cayman Islands, Cyprus, Czechia, Germany, Djibouti, Dominica, Denmark, Dominican Republic, Algeria, Ecuador, Egypt, Eritrea, Spain, Estonia, Ethiopia, Finland, Fiji, France, Faroe Islands, Micronesia, Federated States of, Gabon, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Georgia, Ghana, Gibraltar, Guinea, Gambia, Guinea-Bissau, Equatorial Guinea, Greece, Grenada, Greenland, Guatemala, Guam, Guyana, Hong Kong, Honduras, Croatia, Haiti, Hungary, Indonesia, Isle of Man, India, British Indian Ocean Territory, Ireland, Iran, Islamic Republic of, Iraq, Iceland, Israel, Italy, Jamaica, Jordan, Japan, Kazakhstan, Kenya, Kyrgyzstan, Cambodia, Kiribati, Saint Kitts and Nevis, Korea, Republic of, Kuwait, Lao People's Democratic Republic, Lebanon, Liberia, Libya, Saint Lucia, Liechtenstein, Sri Lanka, Lesotho, Lithuania, Luxembourg, Latvia, Macao, Saint Martin (French part), Morocco, Monaco, Moldova, Republic of, Madagascar, Maldives, Mexico, Marshall Islands, North Macedonia, Mali, Malta, Myanmar, Montenegro, Mongolia, Northern Mariana Islands, Mozambique, Mauritania, Mauritius, Malawi, Malaysia, Namibia, New Caledonia, Niger, Nigeria, Nicaragua, Netherlands, Kingdom of the, Norway, Nepal, Nauru, New Zealand, Oman, Pakistan, Panama, Peru, Philippines, Palau, Papua New Guinea, Poland, Puerto Rico, Korea, Democratic People's Republic of, Portugal, Paraguay, Palestine, State of, French Polynesia, Qatar, Romania, Russian Federation, Rwanda, Saudi Arabia, Sudan, Senegal, Singapore, Solomon Islands, Sierra Leone, El Salvador, San Marino, Somalia, Serbia, South Sudan, Sao Tome and Principe, Suriname, Slovakia, Slovenia, Sweden, Eswatini, Sint Maarten (Dutch part), Seychelles, Syrian Arab Republic, Turks and Caicos Islands, Chad, Togo, Thailand, Tajikistan, Turkmenistan, Timor-Leste, Tonga, Trinidad and Tobago, Tunisia, Türkiye, Tuvalu, Tanzania, United Republic of, Uganda, Ukraine, Uruguay, United States of America, Uzbekistan, Saint Vincent and the Grenadines, Venezuela, Bolivarian Republic of, Virgin Islands (British), Viet Nam, Vanuatu, Samoa, Kosovo, Yemen, South Africa, Zambia, Zimbabwe
Содержание
  • Indicator ID (indicator_id) — Unique identifier of the World Bank indicator
  • Indicator Name (indicator_name) — Full name of the indicator in English
  • Country ID (country_id) — Unique identifier of the country (World Bank code)
  • Country Name (country_name) — Full name of the country or region in English
  • Country ISO3 Code (countryiso3code) — Three-letter country code according to ISO 3166-1 alpha-3 standard
  • Date — Year or date of observation (as string, usually YYYY format)
  • Value (value) — The numerical value of the metric (may be empty for absent data) (unit of measurement: % of Total)
  • Unit — Unit of measurement for the indicator value (e.g., percentage, US dollars)
  • Observation Status (obs_status) — Status of the observation data (may be empty for valid data)
  • Decimal Places (decimal) — Number of decimal places for displaying the value
Поле Величина
Лицензия CC-BY (обязательное указание авторства). 4.0. Всемирная. Лицензия по умолчанию для датасетов World Bank.
Оригинал

https://data.worldbank.org/indicator/SE.LPV.PRIM.SD.MA
Поле Величина
Лицензия CC-BY (attribution required). 4.0. Worldwide. Default license for World Bank-produced datasets.
Оригинал

https://data.worldbank.org/indicator/SE.LPV.PRIM.SD.MA
  • Всемирный банк
    Дата обновления: 2026-11-04
    • wb

    Всемирный банк (также Мировой банк, англ. The World Bank) — международная финансовая организация со штаб-квартирой в Вашингтоне, предоставляющая кредиты, беспроцентные займы и гранты на реализацию долгосрочных экономических проектов и сокращения бедности в мире.

    Данные и ресурсы