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2 यूरो में सुरक्षित करें जर्मनी बेरोजगारी में परिवर्तन
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जर्मनी में बेरोजगारी में परिवर्तन का वर्तमान मूल्य 17,000 है। जर्मनी में बेरोजगारी में परिवर्तन 1/9/2024 को 17,000 तक बढ़ गया, जबकि यह 1/8/2024 को 2,000 था। 1/1/1992 से 1/10/2024 तक, जर्मनी में औसत जीडीपी 170.05 थी। उच्चतम स्तर 1/4/2020 को 3,55,000 के साथ प्राप्त किया गया, जबकि सबसे कम मूल्य 1/5/2006 को -96,000 दर्ज हुआ था।
बेरोजगारी में परिवर्तन ·
३ वर्ष
5 वर्ष
10 वर्ष
२५ वर्ष
मैक्स
बेरोजगारी में परिवर्तन | |
---|---|
1/1/1992 | 1,62,000 |
1/4/1992 | 28,000 |
1/5/1992 | 34,000 |
1/6/1992 | 28,000 |
1/7/1992 | 54,000 |
1/8/1992 | 14,000 |
1/9/1992 | 6,000 |
1/10/1992 | 42,000 |
1/11/1992 | 28,000 |
1/12/1992 | 29,000 |
1/1/1993 | 26,000 |
1/2/1993 | 24,000 |
1/3/1993 | 48,000 |
1/4/1993 | 34,000 |
1/5/1993 | 64,000 |
1/6/1993 | 66,000 |
1/7/1993 | 98,000 |
1/8/1993 | 40,000 |
1/9/1993 | 67,000 |
1/10/1993 | 89,000 |
1/11/1993 | 17,000 |
1/1/1994 | 18,000 |
1/2/1994 | 11,000 |
1/3/1994 | 20,000 |
1/4/1994 | 9,000 |
1/5/1994 | 3,000 |
1/3/1995 | 5,000 |
1/4/1995 | 46,000 |
1/6/1995 | 42,000 |
1/7/1995 | 21,000 |
1/8/1995 | 22,000 |
1/9/1995 | 41,000 |
1/10/1995 | 24,000 |
1/11/1995 | 29,000 |
1/12/1995 | 56,000 |
1/1/1996 | 46,000 |
1/2/1996 | 78,000 |
1/3/1996 | 40,000 |
1/5/1996 | 2,000 |
1/6/1996 | 16,000 |
1/7/1996 | 20,000 |
1/8/1996 | 17,000 |
1/9/1996 | 41,000 |
1/10/1996 | 47,000 |
1/11/1996 | 45,000 |
1/12/1996 | 25,000 |
1/1/1997 | 1,80,000 |
1/4/1997 | 21,000 |
1/5/1997 | 70,000 |
1/6/1997 | 19,000 |
1/7/1997 | 26,000 |
1/8/1997 | 37,000 |
1/9/1997 | 33,000 |
1/10/1997 | 21,000 |
1/11/1998 | 10,000 |
1/12/1998 | 49,000 |
1/4/1999 | 2,000 |
1/5/1999 | 10,000 |
1/8/1999 | 9,000 |
1/2/2001 | 3,000 |
1/3/2001 | 11,000 |
1/5/2001 | 9,000 |
1/6/2001 | 31,000 |
1/7/2001 | 13,000 |
1/8/2001 | 14,000 |
1/9/2001 | 39,000 |
1/10/2001 | 34,000 |
1/11/2001 | 23,000 |
1/12/2001 | 15,000 |
1/1/2002 | 9,000 |
1/5/2002 | 83,000 |
1/6/2002 | 72,000 |
1/7/2002 | 2,000 |
1/9/2002 | 10,000 |
1/10/2002 | 41,000 |
1/11/2002 | 63,000 |
1/12/2002 | 54,000 |
1/1/2003 | 52,000 |
1/2/2003 | 46,000 |
1/3/2003 | 21,000 |
1/4/2003 | 14,000 |
1/5/2003 | 12,000 |
1/7/2003 | 9,000 |
1/11/2003 | 6,000 |
1/12/2003 | 15,000 |
1/2/2004 | 16,000 |
1/3/2004 | 10,000 |
1/4/2004 | 27,000 |
1/5/2004 | 9,000 |
1/6/2004 | 9,000 |
1/7/2004 | 27,000 |
1/8/2004 | 3,000 |
1/9/2004 | 25,000 |
1/10/2004 | 20,000 |
1/11/2004 | 32,000 |
1/12/2004 | 58,000 |
1/1/2005 | 2,64,000 |
1/2/2005 | 1,58,000 |
1/3/2005 | 58,000 |
1/1/2006 | 43,000 |
1/12/2008 | 34,000 |
1/1/2009 | 53,000 |
1/2/2009 | 41,000 |
1/3/2009 | 79,000 |
1/4/2009 | 86,000 |
1/6/2009 | 20,000 |
1/2/2010 | 7,000 |
1/12/2010 | 3,000 |
1/2/2012 | 11,000 |
1/4/2012 | 22,000 |
1/6/2012 | 8,000 |
1/7/2012 | 12,000 |
1/8/2012 | 2,000 |
1/10/2012 | 17,000 |
1/12/2012 | 12,000 |
1/1/2013 | 3,000 |
1/2/2013 | 8,000 |
1/3/2013 | 16,000 |
1/4/2013 | 12,000 |
1/5/2013 | 6,000 |
1/9/2013 | 6,000 |
1/10/2013 | 3,000 |
1/11/2013 | 8,000 |
1/5/2014 | 19,000 |
1/1/2015 | 3,000 |
1/7/2015 | 3,000 |
1/3/2016 | 7,000 |
1/9/2016 | 3,000 |
1/6/2017 | 2,000 |
1/1/2019 | 1,000 |
1/5/2019 | 59,000 |
1/7/2019 | 2,000 |
1/10/2019 | 12,000 |
1/12/2019 | 15,000 |
1/1/2020 | 9,000 |
1/4/2020 | 3,55,000 |
1/5/2020 | 2,32,000 |
1/6/2020 | 65,000 |
1/2/2021 | 12,000 |
1/6/2022 | 1,24,000 |
1/7/2022 | 51,000 |
1/8/2022 | 22,000 |
1/9/2022 | 15,000 |
1/10/2022 | 3,000 |
1/11/2022 | 14,000 |
1/1/2023 | 2,000 |
1/2/2023 | 7,000 |
1/3/2023 | 20,000 |
1/4/2023 | 23,000 |
1/5/2023 | 11,000 |
1/6/2023 | 31,000 |
1/7/2023 | 2,000 |
1/8/2023 | 21,000 |
1/9/2023 | 12,000 |
1/10/2023 | 29,000 |
1/11/2023 | 21,000 |
1/12/2023 | 6,000 |
1/1/2024 | 3,000 |
1/2/2024 | 13,000 |
1/3/2024 | 6,000 |
1/4/2024 | 10,000 |
1/5/2024 | 25,000 |
1/6/2024 | 20,000 |
1/7/2024 | 17,000 |
1/8/2024 | 2,000 |
1/9/2024 | 17,000 |
बेरोजगारी में परिवर्तन इतिहास
तारीख | मूल्य |
---|---|
1/9/2024 | 17,000 |
1/8/2024 | 2,000 |
1/7/2024 | 17,000 |
1/6/2024 | 20,000 |
1/5/2024 | 25,000 |
1/4/2024 | 10,000 |
1/3/2024 | 6,000 |
1/2/2024 | 13,000 |
1/1/2024 | 3,000 |
1/12/2023 | 6,000 |
बेरोजगारी में परिवर्तन के समान मैक्रो संकेतक
नाम | वर्तमान | पिछला | फ्रीक्वेंसी |
---|---|---|---|
🇩🇪 अंशकालिक काम | 12.152 मिलियन | 12.074 मिलियन | तिमाही |
🇩🇪 उत्पादकता | 94.5 points | 93.1 points | मासिक |
🇩🇪 काम करने के लागत | 115.54 points | 115.45 points | तिमाही |
🇩🇪 जनसंख्या | 84.7 मिलियन | 84.4 मिलियन | वार्षिक |
🇩🇪 दीर्घकालिक बेरोजगारी दर | 0.9 % | 0.9 % | तिमाही |
🇩🇪 निर्माण में मजदूरी | 100.44 points | 115.3 points | मासिक |
🇩🇪 नौकरी की पेशकश दर | 3.1 % | 3.5 % | तिमाही |
🇩🇪 न्यूनतम वेतन | 12.41 EUR/Hour | 12 EUR/Hour | वार्षिक |
🇩🇪 पुरुषों की सेवानिवृत्ति आयु | 66 Years | 65.92 Years | वार्षिक |
🇩🇪 पूर्णकालिक रोजगार | 29.224 मिलियन | 29.435 मिलियन | तिमाही |
🇩🇪 बेरोजगार व्यक्ति | 2.856 मिलियन | 2.823 मिलियन | मासिक |
🇩🇪 बेरोजगारी दर | 6 % | 6 % | मासिक |
🇩🇪 मजदूरी | 4,100 EUR/Month | 3,975 EUR/Month | वार्षिक |
🇩🇪 महिलाओं की सेवानिवृत्ति आयु | 66 Years | 65.92 Years | वार्षिक |
🇩🇪 युवा बेरोजगारी दर | 6.8 % | 6.9 % | मासिक |
🇩🇪 रोजगार के अवसर | 6,96,010 | 6,98,870 | मासिक |
🇩🇪 रोजगार दर | 77.4 % | 77.1 % | तिमाही |
🇩🇪 रोजगार दर | 79.9 % | 80 % | तिमाही |
🇩🇪 रोजगार परिवर्तन | -0.1 % | 0.1 % | तिमाही |
🇩🇪 रोजगार में लगे व्यक्ति | 45.966 मिलियन | 45.987 मिलियन | मासिक |
🇩🇪 वेतन वृद्धि | 3.1 % | 3.8 % | तिमाही |
🇩🇪 समायोजित बेरोजगारी दर | 3.5 % | 3.5 % | मासिक |
जर्मनी में, बेरोजगारी परिवर्तन रिपोर्टिंग महीने में बेरोजगार लोगों की संख्या में पूर्ण परिवर्तन को मापता है।
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बेरोजगारी में परिवर्तन क्या है?
“Unemployment Change” या बेरोजगारी का परिवर्तन, हमारे आर्थिक जीवन का एक महत्वपूर्ण संकेतक है। यह आधुनिक अर्थशास्त्र में नौकरी और रोजगार के क्षेत्र में हो रहे बदलावों को परिलक्षित करता है। Eulerpool जैसी वेबसाइट के लिए, यह खंड महत्वपूर्ण डेटा प्रस्तुत करता है जो नीति निर्माताओं, निवेशकों, और शोधकर्ताओं के लिए अति आवश्यक है। इसलिए, यह जानना आवश्यक हो जाता है कि बेरोजगारी के परिवर्तन से सम्बंधित आंकड़े कैसे एक देश के आर्थिक व सामाजिक परिवेश पर प्रभाव डालते हैं। बेरोजगारी का परिवर्तन किसी देश की आर्थिक स्थिति का एक अहम मापदंड है। यह न केवल उन लोगों की स्थिति को दर्शाता है जो कार्यरत नहीं हैं, बल्कि यह भी दिखाता है कि किस प्रकार की आर्थिक परिस्थितियां रोजगार निर्माण में सहायक या अवरोधक हो रही हैं। उदाहरण के लिए, मंदी के दौरान, बहुत से उद्योग अपने कर्मचारियों को नौकरी से निकाल देते हैं, जिससे बेरोजगारी दर बढ़ जाती है। इसके विपरीत, आर्थिक उछाल के समय, कंपनियों में कार्यरत लोगों की संख्या बढ़ती है और बेरोजगारी दर घटती है। इसे समझने के लिए हमें कुछ प्रमुख अवधारणाओं पर ध्यान देना होगा। सबसे पहले, "श्रम शक्ति" का अर्थ है वे लोग जो नौकरी करने के योग्य और इच्छुक हैं। इसमें वे लोग आते हैं जो नौकरी कर रहे हैं या सक्रिय रूप से नौकरी की तलाश कर रहे हैं। बेरोजगारी दर इसे परिभाषित करती है कि कुल श्रम शक्ति के प्रतिशत में कितने लोग बेरोजगार हैं। बेरोजगारी परिवर्तन दर इस दर में समय के साथ हो रहे बदलाव को मापने का साधन है। ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य में देखें तो, अलग-अलग देश और क्षेत्र इस विषय में विभिन्न प्रकार के अनुभव करते हैं। विकसित देशों में बेरोजगारी के कारण प्रमुखतः आर्थिक नीतियों, उद्योगों के उतार-चढ़ाव, और वैश्विक प्रतिस्पर्धा से जुड़े होते हैं। वहीं, विकासशील देशों में बेरोजगारी अक्सर शिक्षा की कमी, कौशल विकास की अपर्याप्तता, और सरकारी नीतियों की विफलता का परिणाम होती है। ऊर्जा के क्षेत्र में बदलाव, तकनीकी अधिग्रहण, और वैश्वीकरण भी बेरोजगारी परिवर्तन को प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, ऑटोमेशन और रोबोटिक्स के आगमन ने कई परंपरागत नौकरियों को समाप्त कर दिया है, लेकिन साथ ही IT, डाटा सांइस, और साइबर सिक्योरिटी जैसे क्षेत्रों में नई नौकरियों का सृजन भी किया है। इसे संरचनात्मक बेरोजगारी के रूप में जानते हैं, जहाँ पेंजाबियों की पर्याप्तता और मांग के बीच विसंगति होती है। यह भी महत्वपूर्ण है कि बेरोजगारी दर के सामाजिक प्रभावों को समझा जाए। उच्च बेरोजगारी दर केवल आर्थिक रूप से ही नहीं, बल्कि सामजिक रूप रूप में भी महत्वपूर्ण होता है। यह स्वास्थ्य पर असर डाल सकता है, अपराध दर में वृद्धि कर सकता है, और समाज में अस्थिरता को बढ़ावा दे सकता है। इसके साथ-साथ, यह युवाओं के भविष्य पर भी प्रभाव डालता है, जो कि हमारे समाज की दीर्घकालिक स्थिरता के लिए आवश्यक है। इसका नीतिगत परिप्रेक्ष्य में भी महत्वपूर्ण परिमाण होता है। सरकारें विभिन्न प्रकार की नीतियाँ लागू कर सकती हैं, जैसे कि शिक्षा और कौशल विकास कार्यक्रम, इनोवेशन लैब्स, और उद्यमिता को बढ़ावा देना। इसके अलवा, कर और व्यापार नीतियों में भी परिवर्तन करके रोजगार सृजन को प्रोत्साहित किया जा सकता है। Eulerpool के प्लेटफार्म पर, 'Unemployment Change' डेटा न केवल विश्लेषण के लिए बल्कि पूर्वानुमान के लिए भी आवश्यक है। विभिन्न क्षेत्रों और उद्योगों के डेटा का विश्लेषण करके, निवेशक और व्यापारिक नेता रणनीतिक निर्णय लेने में सक्षम होते हैं। उदाहरण के लिए, उच्च बेरोजगारी और घटी हुई मजदूरी दरों वाले क्षेत्रों में निवेश करने की संभावना कम होती है, जबकि कम बेरोजगारी और उच्च मजदूरी वाले क्षेत्रों में निवेश को बढ़ावा मिलता है। इसका विशेष लाभ दीर्घकालिक निवेशकों को है जो दीर्घकालिक आर्थिक रुझानों का पूर्वानुमान करना चाहते हैं। अंतत: 'Unemployment Change' डेटा का गहन विश्लेषण न केवल वर्तमान आर्थिक स्थिति को समझने में सहायक है, बल्कि यह भावी आर्थिक दिशा की भी सटीक जानकारी प्रदान करता है। इसका महत्व इसलिए भी अधिक है क्योंकि यह विभिन्न आर्थिक, सामाजिक, और राजनैतिक परिवर्तनों के साथ गहरे रूप से जुड़ा हुआ है। इसलिए, चाहे आप एक आर्थिक विश्लेषक हों, निवेशक हों, या नीति निर्माता हों, बेरोजगारी के परिवर्तन पर आपकी नज़र हमेशा होनी चाहिए। Eulerpool के माध्यम से आप इन जटिल और व्यापक डाटा सेट्स को सरल और सटीक तरीके से देख सकते हैं, जो आपको सही निर्णय लेने में सहायक होते हैं। हमारे इस मंच पर, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि आपको उच्च गुणवत्ता का डाटा और विश्लेषण मिले, जो आपकी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित हो। आर्थिक समृद्धि की दिशा में आपके सफर में Eulerpool आपका विश्वसनीय सहयोगी है।