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Abonnement pour 2 € / mois Lituanie Emploi à Temps Plein
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La valeur actuelle de l'Emploi à Temps Plein en Lituanie est de 1,288 Mio. . L'Emploi à Temps Plein en Lituanie a diminué à 1,288 Mio. le 01/12/2023, après qu'il était de 1,306 Mio. le 01/09/2023. De 01/06/1998 à 01/03/2024, le PIB moyen en Lituanie était de 1,23 Mio. . Le record absolu a été atteint le 01/09/2005 avec 1,33 Mio. , tandis que la valeur la plus basse a été enregistrée le 01/03/2010 avec 1,10 Mio. .
Emploi à Temps Plein ·
3 ans
5 ans
10 ans
25 ans
Max
emploi à plein temps | |
---|---|
01/06/1998 | 1,33 Mio. |
01/12/1998 | 1,30 Mio. |
01/06/2000 | 1,26 Mio. |
01/12/2000 | 1,19 Mio. |
01/06/2001 | 1,23 Mio. |
01/12/2001 | 1,16 Mio. |
01/03/2002 | 1,16 Mio. |
01/06/2002 | 1,26 Mio. |
01/09/2002 | 1,29 Mio. |
01/12/2002 | 1,22 Mio. |
01/03/2003 | 1,22 Mio. |
01/06/2003 | 1,32 Mio. |
01/09/2003 | 1,31 Mio. |
01/12/2003 | 1,27 Mio. |
01/03/2004 | 1,25 Mio. |
01/06/2004 | 1,29 Mio. |
01/09/2004 | 1,31 Mio. |
01/12/2004 | 1,29 Mio. |
01/03/2005 | 1,29 Mio. |
01/06/2005 | 1,32 Mio. |
01/09/2005 | 1,33 Mio. |
01/12/2005 | 1,32 Mio. |
01/03/2006 | 1,22 Mio. |
01/06/2006 | 1,28 Mio. |
01/09/2006 | 1,28 Mio. |
01/12/2006 | 1,27 Mio. |
01/03/2007 | 1,26 Mio. |
01/06/2007 | 1,32 Mio. |
01/09/2007 | 1,33 Mio. |
01/12/2007 | 1,29 Mio. |
01/03/2008 | 1,29 Mio. |
01/06/2008 | 1,31 Mio. |
01/09/2008 | 1,32 Mio. |
01/12/2008 | 1,29 Mio. |
01/03/2009 | 1,21 Mio. |
01/06/2009 | 1,19 Mio. |
01/09/2009 | 1,20 Mio. |
01/12/2009 | 1,16 Mio. |
01/03/2010 | 1,10 Mio. |
01/06/2010 | 1,11 Mio. |
01/09/2010 | 1,16 Mio. |
01/12/2010 | 1,15 Mio. |
01/03/2011 | 1,10 Mio. |
01/06/2011 | 1,13 Mio. |
01/09/2011 | 1,13 Mio. |
01/12/2011 | 1,13 Mio. |
01/03/2012 | 1,11 Mio. |
01/06/2012 | 1,14 Mio. |
01/09/2012 | 1,16 Mio. |
01/12/2012 | 1,13 Mio. |
01/03/2013 | 1,13 Mio. |
01/06/2013 | 1,16 Mio. |
01/09/2013 | 1,18 Mio. |
01/12/2013 | 1,16 Mio. |
01/03/2014 | 1,15 Mio. |
01/06/2014 | 1,17 Mio. |
01/09/2014 | 1,21 Mio. |
01/12/2014 | 1,18 Mio. |
01/03/2015 | 1,18 Mio. |
01/06/2015 | 1,20 Mio. |
01/09/2015 | 1,21 Mio. |
01/12/2015 | 1,21 Mio. |
01/03/2016 | 1,21 Mio. |
01/06/2016 | 1,22 Mio. |
01/09/2016 | 1,24 Mio. |
01/12/2016 | 1,22 Mio. |
01/03/2017 | 1,18 Mio. |
01/06/2017 | 1,21 Mio. |
01/09/2017 | 1,22 Mio. |
01/12/2017 | 1,21 Mio. |
01/03/2018 | 1,20 Mio. |
01/06/2018 | 1,22 Mio. |
01/09/2018 | 1,26 Mio. |
01/12/2018 | 1,24 Mio. |
01/03/2019 | 1,22 Mio. |
01/06/2019 | 1,24 Mio. |
01/09/2019 | 1,25 Mio. |
01/12/2019 | 1,25 Mio. |
01/03/2020 | 1,24 Mio. |
01/06/2020 | 1,21 Mio. |
01/09/2020 | 1,20 Mio. |
01/12/2020 | 1,21 Mio. |
01/03/2021 | 1,21 Mio. |
01/06/2021 | 1,23 Mio. |
01/09/2021 | 1,25 Mio. |
01/12/2021 | 1,24 Mio. |
01/03/2022 | 1,24 Mio. |
01/06/2022 | 1,29 Mio. |
01/09/2022 | 1,32 Mio. |
01/12/2022 | 1,27 Mio. |
01/03/2023 | 1,25 Mio. |
01/06/2023 | 1,30 Mio. |
01/09/2023 | 1,31 Mio. |
01/12/2023 | 1,29 Mio. |
Emploi à Temps Plein Historique
Date | Valeur |
---|---|
01/12/2023 | 1,288 Mio. |
01/09/2023 | 1,306 Mio. |
01/06/2023 | 1,304 Mio. |
01/03/2023 | 1,254 Mio. |
01/12/2022 | 1,266 Mio. |
01/09/2022 | 1,318 Mio. |
01/06/2022 | 1,289 Mio. |
01/03/2022 | 1,237 Mio. |
01/12/2021 | 1,241 Mio. |
01/09/2021 | 1,252 Mio. |
Indicateurs macroéconomiques similaires à Emploi à Temps Plein
Nom | Actuel | Précédent | Fréquence |
---|---|---|---|
🇱🇹 Actifs | 1,454 Mio. | 1,472 Mio. | Trimestre |
🇱🇹 Âge de la retraite des femmes | 64,33 Years | 64 Years | Annuellement |
🇱🇹 Âge de la retraite hommes | 64,67 Years | 64,5 Years | Annuellement |
🇱🇹 Changement de l'emploi | 0,2 % | 1 % | Trimestre |
🇱🇹 Coûts du travail | 149,2 points | 145,2 points | Trimestre |
🇱🇹 Offres d'emploi | 27 372 | 25 876 | Trimestre |
🇱🇹 Personnes sans emploi | 148 556 | 153 487 | Mensuel |
🇱🇹 population | 2,886 Mio. | 2,857 Mio. | Annuellement |
🇱🇹 Productivité | 116,7 points | 116,763 points | Trimestre |
🇱🇹 Salaires | 2 161 EUR/Month | 2 110,3 EUR/Month | Trimestre |
🇱🇹 Salaires dans la production | 2 060,7 EUR/Month | 2 005 EUR/Month | Trimestre |
🇱🇹 Salaires minimums | 924 EUR/Month | 924 EUR/Month | Trimestre |
🇱🇹 Taux d'activité | 63,8 % | 63,1 % | Trimestre |
🇱🇹 Taux d'emploi | 72,2 % | 72,9 % | Trimestre |
🇱🇹 Taux d'offres d'emploi | 2,1 % | 2 % | Trimestre |
🇱🇹 taux de chômage | 8,2 % | 8,6 % | Mensuel |
🇱🇹 Taux de chômage de longue durée | 2,4 % | 2,3 % | Trimestre |
🇱🇹 Taux de chômage des jeunes | 16,3 % | 15,2 % | Mensuel |
🇱🇹 Travail à temps partiel | 85 700 | 84 400 | Trimestre |
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Qu'est-ce que Emploi à Temps Plein
L'emploi à temps plein représente un indicateur essentiel dans l'analyse macroéconomique. Sur notre plateforme, Eulerpool, nous mettons en lumière divers aspects de cette métrique clé afin de fournir une compréhension approfondie et nuancée du marché du travail. Dans cet article, nous examinerons en détail les implications de l'emploi à temps plein, son importance pour l'économie, et comment il est suivi par les institutions économiques et financières. L'emploi à temps plein se définit comme un emploi où l'on travaille généralement un minimum d'heures hebdomadaires, souvent considéré autour de 35 à 40 heures par semaine selon les normes de différents pays. Il s'oppose à l'emploi à temps partiel, qui comprend un nombre réduit d'heures de travail. L'importance de l'emploi à temps plein dans l'économie ne peut être surestimée, car il implique un revenu stable et souvent supérieur, contribuant ainsi à une meilleure qualité de vie et à une consommation plus soutenue des ménages. Du point de vue macroéconomique, l'accroissement de l'emploi à temps plein est un signe positif de santé économique. Une croissance durable de ce type d'emploi signifie que les entreprises ont confiance dans l'économie, au point de créer des postes à long terme. Lorsque les niveaux d'emploi à temps plein sont élevés, cela indique généralement un faible taux de chômage, une meilleure productivité, et des revenus plus élevés pour une grande part de la population. Ces facteurs se traduisent directement par une augmentation de la demande de biens et de services, stimulant ainsi la croissance économique globale. L'analyse de l'emploi à temps plein est cruciale pour divers acteurs économiques. Les gouvernements et les décideurs politiques s'appuient sur ces données pour orienter leurs politiques de l'emploi et du bien-être social. Une diminution des taux d'emploi à temps plein peut signaler des problèmes structurels dans l'économie, nécessitant des interventions telles que des mesures de stimulation économique, la formation professionnelle, ou des réformes réglementaires. Les banques centrales, comme la Banque centrale européenne ou la Réserve fédérale, suivent également de près les statistiques de l'emploi, car elles influencent directement les décisions de politique monétaire, y compris les taux d'intérêt. Dans le secteur privé, les entreprises analysent les trends de l'emploi à temps plein pour évaluer la disponibilité de la main-d'œuvre et ajuster leurs stratégies de recrutement et de gestion des ressources humaines. Les investisseurs surveillent également ces chiffres, car ils influencent les marchés boursiers et les perspectives de rentabilité des entreprises. Le suivi de l'emploi à temps plein repose sur plusieurs sources de données. Les instituts nationaux de statistique effectuent des enquêtes auprès des ménages et des entreprises pour collecter des informations précises. Ces enquêtes offrent une vue d'ensemble de l'état du marché du travail, incluant le nombre total d'employés à temps plein, les secteurs d'activité les plus touchés, et les variations géographiques. En outre, les rapports mensuels sur l'emploi, tels que ceux publiés par le Bureau of Labor Statistics (BLS) aux États-Unis ou par l'Institut National de la Statistique et des Études Économiques (INSEE) en France, fournissent des insights réguliers sur les dynamiques de l'emploi. Ces rapports incluent souvent des données sur les nouveaux emplois créés, les taux de participation à la force de travail, et les salaires moyens, offrant ainsi un tableau complet de la situation économique. Il est aussi intéressant de noter que l'évolution technologique et les changements dans les structures industrielles peuvent influencer les tendances de l’emploi à temps plein. Par exemple, l'automatisation et la digitalisation ont modifié les besoins en main-d'œuvre dans plusieurs secteurs, augmentant la demande pour des compétences techniques avancées tout en réduisant les opportunités d'emploi dans d'autres domaines moins qualifiés. Les variations saisonnières jouent également un rôle dans les fluctuations de l'emploi à temps plein. Certains secteurs, comme le commerce de détail ou l'agriculture, peuvent voir des pics ou des baisses d'embauche en fonction des périodes de l'année. Ces variations doivent être soigneusement analysées et ajustées pour obtenir une image plus précise de la situation de l’emploi. Il est enfin crucial de prendre en compte les démographies diversifiées du marché de l'emploi. Les taux d'emploi à temps plein peuvent varier considérablement entre les différents groupes d'âge, genres et niveaux d'éducation. Par exemple, les jeunes diplômés peuvent rencontrer des difficultés à trouver des emplois à temps plein immédiatement après leurs études, tandis que des écarts de genre persistent souvent dans les taux d'emploi et les niveaux de salaire. Sur Eulerpool, nous nous engageons à fournir des données macroéconomiques détaillées et à jour pour aider nos utilisateurs à mieux comprendre et analyser les tendances de l'emploi à temps plein. Notre plateforme offre un accès facile à une multitude d'indicateurs économiques, permettant de réaliser des comparaisons et des analyses approfondies. En informant les décideurs, les entreprises et les investisseurs, nous espérons contribuer à la création d'une économie plus résiliente et inclusive. En résumé, l'emploi à temps plein est un baromètre essentiel de la santé économique. Son analyse approfondie peut révéler les forces et les faiblesses du marché du travail, offrir des insights précieux pour les politiques économiques et aider à prévoir les futures trajectoires économiques. Sur Eulerpool, nous mettons à disposition des outils innovants et des données précises pour soutenir ces analyses, assurant ainsi que nos utilisateurs disposent des informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées.