Gør de bedste investeringer i dit liv.
Sikre dig for 2 euro Kina Lønninger
Aktiekurs
Den nuværende værdi af Lønninger i Kina er 114.029 CNY/År. Lønninger i Kina steg til 114.029 CNY/År den 1.1.2022, efter at det var 106.837 CNY/År den 1.1.2021. Fra 1.1.1952 til 1.1.2023 var gennemsnitlig BNP i Kina 18.404,51 CNY/År. Den højeste værdi nogensinde blev nået den 1.1.2023 med 120.698,00 CNY/År, mens den laveste værdi blev registreret den 1.1.1952 med 445,00 CNY/År.
Lønninger ·
3 år
5 år
10 år
25 år
Max
Lønninger | |
---|---|
1.1.1952 | 445,00 CNY/Year |
1.1.1953 | 495,00 CNY/Year |
1.1.1954 | 517,00 CNY/Year |
1.1.1955 | 527,00 CNY/Year |
1.1.1956 | 601,00 CNY/Year |
1.1.1957 | 624,00 CNY/Year |
1.1.1958 | 536,00 CNY/Year |
1.1.1959 | 512,00 CNY/Year |
1.1.1960 | 511,00 CNY/Year |
1.1.1961 | 510,00 CNY/Year |
1.1.1962 | 551,00 CNY/Year |
1.1.1963 | 576,00 CNY/Year |
1.1.1964 | 586,00 CNY/Year |
1.1.1965 | 590,00 CNY/Year |
1.1.1966 | 583,00 CNY/Year |
1.1.1967 | 587,00 CNY/Year |
1.1.1968 | 577,00 CNY/Year |
1.1.1969 | 575,00 CNY/Year |
1.1.1970 | 561,00 CNY/Year |
1.1.1971 | 560,00 CNY/Year |
1.1.1972 | 588,00 CNY/Year |
1.1.1973 | 587,00 CNY/Year |
1.1.1974 | 584,00 CNY/Year |
1.1.1975 | 580,00 CNY/Year |
1.1.1976 | 575,00 CNY/Year |
1.1.1977 | 576,00 CNY/Year |
1.1.1978 | 615,00 CNY/Year |
1.1.1979 | 668,00 CNY/Year |
1.1.1980 | 762,00 CNY/Year |
1.1.1981 | 772,00 CNY/Year |
1.1.1982 | 798,00 CNY/Year |
1.1.1983 | 826,00 CNY/Year |
1.1.1984 | 974,00 CNY/Year |
1.1.1985 | 1.148,00 CNY/Year |
1.1.1986 | 1.329,00 CNY/Year |
1.1.1987 | 1.459,00 CNY/Year |
1.1.1988 | 1.747,00 CNY/Year |
1.1.1989 | 1.935,00 CNY/Year |
1.1.1990 | 2.140,00 CNY/Year |
1.1.1991 | 2.340,00 CNY/Year |
1.1.1992 | 2.711,00 CNY/Year |
1.1.1993 | 3.371,00 CNY/Year |
1.1.1994 | 4.538,00 CNY/Year |
1.1.1995 | 5.500,00 CNY/Year |
1.1.1996 | 6.210,00 CNY/Year |
1.1.1997 | 6.470,00 CNY/Year |
1.1.1998 | 7.479,00 CNY/Year |
1.1.1999 | 8.346,00 CNY/Year |
1.1.2000 | 9.371,00 CNY/Year |
1.1.2001 | 10.870,00 CNY/Year |
1.1.2002 | 12.422,00 CNY/Year |
1.1.2003 | 14.040,00 CNY/Year |
1.1.2004 | 16.024,00 CNY/Year |
1.1.2005 | 18.364,00 CNY/Year |
1.1.2006 | 21.001,00 CNY/Year |
1.1.2007 | 24.932,00 CNY/Year |
1.1.2008 | 29.229,00 CNY/Year |
1.1.2009 | 32.736,00 CNY/Year |
1.1.2010 | 37.147,00 CNY/Year |
1.1.2011 | 42.452,00 CNY/Year |
1.1.2012 | 47.593,00 CNY/Year |
1.1.2013 | 52.388,00 CNY/Year |
1.1.2014 | 57.361,00 CNY/Year |
1.1.2015 | 63.241,00 CNY/Year |
1.1.2016 | 68.993,00 CNY/Year |
1.1.2017 | 76.121,00 CNY/Year |
1.1.2018 | 84.744,00 CNY/Year |
1.1.2019 | 90.501,00 CNY/Year |
1.1.2020 | 97.379,00 CNY/Year |
1.1.2021 | 106.837,00 CNY/Year |
1.1.2022 | 114.029,00 CNY/Year |
Lønninger Historie
Dato | Værdi |
---|---|
1.1.2022 | 114.029 CNY/År |
1.1.2021 | 106.837 CNY/År |
1.1.2020 | 97.379 CNY/År |
1.1.2019 | 90.501 CNY/År |
1.1.2018 | 84.744 CNY/År |
1.1.2017 | 76.121 CNY/År |
1.1.2016 | 68.993 CNY/År |
1.1.2015 | 63.241 CNY/År |
1.1.2014 | 57.361 CNY/År |
1.1.2013 | 52.388 CNY/År |
Lignende makroøkonomiske nøgletal for Lønninger
Navn | Aktuel | Forrige | Frekvens |
---|---|---|---|
🇨🇳 Arbejdsløshedsrate | 5 % | 5 % | Månedligt |
🇨🇳 Arbejdsomkostninger | 65,8 points | 67,4 points | Månedligt |
🇨🇳 Befolkning | 1,41 mia. | 1,412 mia. | Årligt |
🇨🇳 Beskæftigede | 740,41 mio. | 733,51 mio. | Årligt |
🇨🇳 Gennemsnitlige ugentlige arbejdstimer | 48,9 Hours | 48,6 Hours | Månedligt |
🇨🇳 Lønninger i produktionen | 97.528 CNY/Year | 92.459 CNY/Year | Årligt |
🇨🇳 Mindstelønninger | 2.59 CNY/Month | 2.59 CNY/Month | Årligt |
🇨🇳 Pensionsalder for kvinder | 55 Years | 55 Years | Årligt |
🇨🇳 Pensionsalder mænd | 60 Years | 60 Years | Årligt |
🇨🇳 Ungdomsarbejdsløshedsrate | 14,2 % | 14,7 % | Månedligt |
I Kina refererer gennemsnitsløn til gennemsnitsløn i monetære termer pr. person i en bestemt periode for medarbejdere og arbejdere i virksomheder, institutioner og regeringsorganer, hvilket afspejler det generelle niveau af lønindkomst i en bestemt periode.
Makrosider for andre lande i Asien
- 🇮🇳Indien
- 🇮🇩Indonesien
- 🇯🇵Japan
- 🇸🇦Saudi-Arabien
- 🇸🇬Singapore
- 🇰🇷Sydkorea
- 🇹🇷Tyrkiet
- 🇦🇫Afghanistan
- 🇦🇲Armenien
- 🇦🇿Aserbajdsjan
- 🇧🇭Bahrain
- 🇧🇩Bangladesh
- 🇧🇹Bhutan
- 🇧🇳Brunei
- 🇰🇭Cambodja
- 🇹🇱Østtimor
- 🇬🇪Georgien
- 🇭🇰Hongkong
- 🇮🇷Iran
- 🇮🇶Irak
- 🇮🇱Israel
- 🇯🇴Jordanien
- 🇰🇿Kasakhstan
- 🇰🇼Kuwait
- 🇰🇬Kirgisistan
- 🇱🇦Laos
- 🇱🇧Libanon
- 🇲🇴Macau
- 🇲🇾Malaysia
- 🇲🇻Maldiverne
- 🇲🇳Mongoliet
- 🇲🇲Myanmar
- 🇳🇵Nepal
- 🇰🇵Nordkorea
- 🇴🇲Oman
- 🇵🇰Pakistan
- 🇵🇸Palæstina
- 🇵🇭Filippinerne
- 🇶🇦Katar
- 🇱🇰Sri Lanka
- 🇸🇾Syrien
- 🇹🇼Taiwan
- 🇹🇯Tadsjikistan
- 🇹🇭Thailand
- 🇹🇲Turkmenistan
- 🇦🇪Forenede Arabiske Emirater
- 🇺🇿Usbekistan
- 🇻🇳Vietnam
- 🇾🇪Jemen
Hvad er Lønninger
På Eulerpool tilbyder vi et omfattende indblik i makroøkonomiske data og nøgleindikatorer, herunder emnet om lønninger, som spiller en central rolle i forståelsen af økonomisk aktivitet og arbejdskraftmarkedet i både nationale og internationale sammenhænge. Vores platform giver en dybdegående analyse af lønninger, der kan hjælpe virksomheder, økonomer og politikere med at træffe informerede beslutninger baseret på præcise og ajourførte data. Lønninger udgør en betydelig del af den samlede økonomi, da de ikke kun afspejler betalingen for arbejdsydelser, men også har vidtrækkende konsekvenser for forbruget, sparekulturen og den generelle økonomiske vækst. I sin enkleste form refererer lønninger til den kompensation, arbejdstagere modtager for deres arbejdsindsats og færdigheder. Det kan omfatte løn, bonusser, frynsegoder, og andre former for finansielle fordele. Når vi analyserer lønninger, fokuserer vi på forskellige faktorer, som har indflydelse på lønniveauerne. En af de mest grundlæggende faktorer er udbud og efterspørgsel på arbejdskraften. Når efterspørgslen efter arbejdskraft overgår udbuddet, har arbejdsgiverne en tendens til at tilbyde højere lønninger for at tiltrække kvalificerede medarbejdere. Omvendt, hvis udbuddet af arbejdskraft overstiger efterspørgslen, kan dette lægge pres på lønningerne i nedadgående retning. En anden væsentlig faktor er produktivitet, som refererer til mængden af output pr. arbejdstime. Højere produktivitet kan føre til højere lønninger, da arbejdstagere kan skabe mere værdi for deres arbejdsgivere. Derudover spiller konkurrenceevnen på tværs af industrier og sektorer en rolle, hvor lønningerne kan variere markant afhængigt af de specifikke kvalifikationer og erfaringer, der kræves inden for forskellige jobfunktioner. Inflationen er ligeledes en kritisk faktor, der påvirker reelle lønninger, dvs. købekraften af de penge, arbejdstagere tjener. Når priserne på varer og tjenester stiger, kan det erodere værdien af de nominelle lønninger, hvilket presser arbejdstagerne til at kræve højere løn for at opretholde deres levestandard. Desuden kan regeringspolitik og regulativer, såsom mindstelønsstandarder og arbejdsmarkedsregler, direkte påvirke lønniveauer og lønudvikling. På en international skala er lønninger også påvirket af globaliseringen, hvor arbejdsmarkeder i forskellige lande bliver stadig mere integrerede. Dette kan resultere i lønkonkurrence og outsourcing af job til lavtlønslande, hvilket igen påvirker lønningerne i de højtlønslande. Teknologiske fremskridt spiller ligeledes en stor rolle ved at ændre arbejdets natur og de nødvendige færdigheder, hvilket kan medføre skævvridninger i lønfordelingen afhængigt af teknologisk kompatible færdigheder. I Danmark, som en social markedsøkonomi, er lønforhandlinger ofte kollektivt aftalt gennem fagforeninger og arbejdsgiverorganisationer. Disse kollektive overenskomster kan fastlægge lønninger og arbejdsforhold, hvilket giver en vis stabilitet og forudsigelighed på arbejdsmarkedet. Samtidig ser vi dog også, at individuelle forhandlinger kan spille en rolle, især inden for højtspecialiserede områder og lederpositioner. En dybdegående forståelse af lønninger kræver også en analyse af lønforskelle, både på tværs af køn, geografi og uddannelsesniveauer. Lønforskelle mellem kønnene er et vigtigt emne, hvor mange lande, herunder Danmark, arbejder på at reducere løngabet mellem mænd og kvinder. Økonomiske incitamenter og politikker, som barselsorlov og ligelønslovgivning, er nogle af de instrumenter, der bruges i forsøget på at skabe mere lige lønforhold. Den geografiske dimension afslører yderligere variationer, hvor regionale forskelle i økonomisk udvikling og omkostningsniveauer kan føre til betydelige lønforskelle inden for samme land. Desuden spiller uddannelse en afgørende rolle, hvor højere uddannelsesniveauer generelt er forbundet med højere lønninger på grund af den større produktivitet og specialisering, som uddannelseskvalifikationer kan tilføre arbejdsstyrken. På Eulerpool ville vi sikre, at vores brugere har adgang til omfattende data om lønninger, inklusive gennemsnitlige lønninger på tværs af sektorer, regioner, køn og uddannelsesniveauer. Vi tilbyder også historiske data og trends, der kan hjælpe med at identificere mønstre og forudse fremtidige tendenser i lønudvikling. Vores platform giver muligheden for at sammenligne data på tværs af forskellige parametre, hvilket gør det muligt for brugere at udføre detaljerede analyser. Samlet set har lønninger en enorm indvirkning på makroøkonomien og spiller en central rolle i økonomisk analyse og beslutningstagning. Forståelse af de underliggende faktorer og dynamikker, der påvirker lønninger, kan give dybere indsigt i arbejdsmarkedet, økonomisk vækst, og samfundets velfærd. Hos Eulerpool er vi dedikerede til at levere præcise, omfattende og let tilgængelige data om lønninger for at støtte vores brugeres behov for økonomisk information og analyse.