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2 यूरो में सुरक्षित करें संयुक्त राज्य अमेरिका नौकरी छँटनी और बर्खास्तगी
शेयर मूल्य
संयुक्त राज्य अमेरिका में नौकरी छँटनी और बर्खास्तगी का वर्तमान मूल्य 1.678 मिलियन है। 1/5/2024 को यह 1.678 मिलियन हो गया, जबकि 1/4/2024 को यह 1.542 मिलियन था। 1/12/2000 से 1/6/2024 तक, संयुक्त राज्य अमेरिका में औसत GDP 1.92 मिलियन थी। सबसे उच्चतम मूल्य 1/3/2020 को 13.52 मिलियन था, जबकि सबसे निम्नतम मूल्य 1/6/2021 को 1.29 मिलियन रिकॉर्ड किया गया।
नौकरी छँटनी और बर्खास्तगी ·
३ वर्ष
5 वर्ष
10 वर्ष
२५ वर्ष
मैक्स
नौकरी से निकालने और इस्तीफे | |
---|---|
1/12/2000 | 2.02 मिलियन |
1/1/2001 | 2.22 मिलियन |
1/2/2001 | 1.86 मिलियन |
1/3/2001 | 2.13 मिलियन |
1/4/2001 | 1.88 मिलियन |
1/5/2001 | 2.03 मिलियन |
1/6/2001 | 2.02 मिलियन |
1/7/2001 | 2.04 मिलियन |
1/8/2001 | 2.01 मिलियन |
1/9/2001 | 2.11 मिलियन |
1/10/2001 | 2.32 मिलियन |
1/11/2001 | 2.26 मिलियन |
1/12/2001 | 1.92 मिलियन |
1/1/2002 | 1.91 मिलियन |
1/2/2002 | 1.98 मिलियन |
1/3/2002 | 1.88 मिलियन |
1/4/2002 | 1.96 मिलियन |
1/5/2002 | 1.97 मिलियन |
1/6/2002 | 2.02 मिलियन |
1/7/2002 | 2.1 मिलियन |
1/8/2002 | 1.92 मिलियन |
1/9/2002 | 2.02 मिलियन |
1/10/2002 | 1.94 मिलियन |
1/11/2002 | 1.94 मिलियन |
1/12/2002 | 2.01 मिलियन |
1/1/2003 | 2.11 मिलियन |
1/2/2003 | 2.02 मिलियन |
1/3/2003 | 1.95 मिलियन |
1/4/2003 | 2 मिलियन |
1/5/2003 | 2.07 मिलियन |
1/6/2003 | 2.08 मिलियन |
1/7/2003 | 2.06 मिलियन |
1/8/2003 | 2.16 मिलियन |
1/9/2003 | 1.93 मिलियन |
1/10/2003 | 1.97 मिलियन |
1/11/2003 | 1.95 मिलियन |
1/12/2003 | 2.01 मिलियन |
1/1/2004 | 2.04 मिलियन |
1/2/2004 | 1.99 मिलियन |
1/3/2004 | 2.07 मिलियन |
1/4/2004 | 2.01 मिलियन |
1/5/2004 | 1.91 मिलियन |
1/6/2004 | 1.89 मिलियन |
1/7/2004 | 1.89 मिलियन |
1/8/2004 | 1.97 मिलियन |
1/9/2004 | 2.03 मिलियन |
1/10/2004 | 1.9 मिलियन |
1/11/2004 | 2.04 मिलियन |
1/12/2004 | 1.95 मिलियन |
1/1/2005 | 2.01 मिलियन |
1/2/2005 | 2.07 मिलियन |
1/3/2005 | 2.19 मिलियन |
1/4/2005 | 1.96 मिलियन |
1/5/2005 | 2.02 मिलियन |
1/6/2005 | 2.02 मिलियन |
1/7/2005 | 1.9 मिलियन |
1/8/2005 | 1.91 मिलियन |
1/9/2005 | 2.03 मिलियन |
1/10/2005 | 1.87 मिलियन |
1/11/2005 | 1.77 मिलियन |
1/12/2005 | 1.92 मिलियन |
1/1/2006 | 1.78 मिलियन |
1/2/2006 | 1.88 मिलियन |
1/3/2006 | 1.89 मिलियन |
1/4/2006 | 1.85 मिलियन |
1/5/2006 | 1.99 मिलियन |
1/6/2006 | 1.82 मिलियन |
1/7/2006 | 1.86 मिलियन |
1/8/2006 | 1.78 मिलियन |
1/9/2006 | 1.83 मिलियन |
1/10/2006 | 1.9 मिलियन |
1/11/2006 | 1.93 मिलियन |
1/12/2006 | 1.77 मिलियन |
1/1/2007 | 1.92 मिलियन |
1/2/2007 | 1.85 मिलियन |
1/3/2007 | 1.88 मिलियन |
1/4/2007 | 2 मिलियन |
1/5/2007 | 1.97 मिलियन |
1/6/2007 | 1.85 मिलियन |
1/7/2007 | 1.9 मिलियन |
1/8/2007 | 2.03 मिलियन |
1/9/2007 | 2.19 मिलियन |
1/10/2007 | 2 मिलियन |
1/11/2007 | 1.97 मिलियन |
1/12/2007 | 1.92 मिलियन |
1/1/2008 | 1.99 मिलियन |
1/2/2008 | 2 मिलियन |
1/3/2008 | 1.92 मिलियन |
1/4/2008 | 1.96 मिलियन |
1/5/2008 | 1.95 मिलियन |
1/6/2008 | 2.17 मिलियन |
1/7/2008 | 2.07 मिलियन |
1/8/2008 | 2.19 मिलियन |
1/9/2008 | 2.09 मिलियन |
1/10/2008 | 2.25 मिलियन |
1/11/2008 | 2.29 मिलियन |
1/12/2008 | 2.48 मिलियन |
1/1/2009 | 2.58 मिलियन |
1/2/2009 | 2.6 मिलियन |
1/3/2009 | 2.58 मिलियन |
1/4/2009 | 2.65 मिलियन |
1/5/2009 | 2.23 मिलियन |
1/6/2009 | 2.26 मिलियन |
1/7/2009 | 2.27 मिलियन |
1/8/2009 | 2.12 मिलियन |
1/9/2009 | 2.2 मिलियन |
1/10/2009 | 2.03 मिलियन |
1/11/2009 | 1.91 मिलियन |
1/12/2009 | 2.03 मिलियन |
1/1/2010 | 1.88 मिलियन |
1/2/2010 | 1.83 मिलियन |
1/3/2010 | 1.92 मिलियन |
1/4/2010 | 1.75 मिलियन |
1/5/2010 | 1.76 मिलियन |
1/6/2010 | 2.08 मिलियन |
1/7/2010 | 2.17 मिलियन |
1/8/2010 | 1.89 मिलियन |
1/9/2010 | 1.83 मिलियन |
1/10/2010 | 1.75 मिलियन |
1/11/2010 | 1.85 मिलियन |
1/12/2010 | 1.85 मिलियन |
1/1/2011 | 1.83 मिलियन |
1/2/2011 | 1.76 मिलियन |
1/3/2011 | 1.79 मिलियन |
1/4/2011 | 1.79 मिलियन |
1/5/2011 | 1.9 मिलियन |
1/6/2011 | 1.94 मिलियन |
1/7/2011 | 1.85 मिलियन |
1/8/2011 | 1.85 मिलियन |
1/9/2011 | 1.87 मिलियन |
1/10/2011 | 1.79 मिलियन |
1/11/2011 | 1.91 मिलियन |
1/12/2011 | 1.8 मिलियन |
1/1/2012 | 1.8 मिलियन |
1/2/2012 | 1.9 मिलियन |
1/3/2012 | 1.78 मिलियन |
1/4/2012 | 1.88 मिलियन |
1/5/2012 | 1.97 मिलियन |
1/6/2012 | 1.89 मिलियन |
1/7/2012 | 1.72 मिलियन |
1/8/2012 | 1.89 मिलियन |
1/9/2012 | 1.81 मिलियन |
1/10/2012 | 1.89 मिलियन |
1/11/2012 | 1.92 मिलियन |
1/12/2012 | 1.7 मिलियन |
1/1/2013 | 1.68 मिलियन |
1/2/2013 | 1.66 मिलियन |
1/3/2013 | 1.79 मिलियन |
1/4/2013 | 1.79 मिलियन |
1/5/2013 | 1.84 मिलियन |
1/6/2013 | 1.76 मिलियन |
1/7/2013 | 1.71 मिलियन |
1/8/2013 | 1.82 मिलियन |
1/9/2013 | 1.89 मिलियन |
1/10/2013 | 1.68 मिलियन |
1/11/2013 | 1.63 मिलियन |
1/12/2013 | 1.77 मिलियन |
1/1/2014 | 1.81 मिलियन |
1/2/2014 | 1.77 मिलियन |
1/3/2014 | 1.7 मिलियन |
1/4/2014 | 1.76 मिलियन |
1/5/2014 | 1.71 मिलियन |
1/6/2014 | 1.76 मिलियन |
1/7/2014 | 1.78 मिलियन |
1/8/2014 | 1.7 मिलियन |
1/9/2014 | 1.72 मिलियन |
1/10/2014 | 1.84 मिलियन |
1/11/2014 | 1.73 मिलियन |
1/12/2014 | 1.86 मिलियन |
1/1/2015 | 1.79 मिलियन |
1/2/2015 | 1.76 मिलियन |
1/3/2015 | 1.97 मिलियन |
1/4/2015 | 1.86 मिलियन |
1/5/2015 | 1.71 मिलियन |
1/6/2015 | 1.82 मिलियन |
1/7/2015 | 1.7 मिलियन |
1/8/2015 | 1.77 मिलियन |
1/9/2015 | 1.96 मिलियन |
1/10/2015 | 1.85 मिलियन |
1/11/2015 | 1.78 मिलियन |
1/12/2015 | 1.8 मिलियन |
1/1/2016 | 1.81 मिलियन |
1/2/2016 | 1.89 मिलियन |
1/3/2016 | 1.85 मिलियन |
1/4/2016 | 1.77 मिलियन |
1/5/2016 | 1.83 मिलियन |
1/6/2016 | 1.75 मिलियन |
1/7/2016 | 1.76 मिलियन |
1/8/2016 | 1.86 मिलियन |
1/9/2016 | 1.59 मिलियन |
1/10/2016 | 1.66 मिलियन |
1/11/2016 | 1.75 मिलियन |
1/12/2016 | 1.71 मिलियन |
1/1/2017 | 1.75 मिलियन |
1/2/2017 | 1.71 मिलियन |
1/3/2017 | 1.76 मिलियन |
1/4/2017 | 1.71 मिलियन |
1/5/2017 | 1.79 मिलियन |
1/6/2017 | 1.97 मिलियन |
1/7/2017 | 1.91 मिलियन |
1/8/2017 | 1.87 मिलियन |
1/9/2017 | 1.79 मिलियन |
1/10/2017 | 1.84 मिलियन |
1/11/2017 | 1.75 मिलियन |
1/12/2017 | 1.73 मिलियन |
1/1/2018 | 1.93 मिलियन |
1/2/2018 | 1.77 मिलियन |
1/3/2018 | 1.8 मिलियन |
1/4/2018 | 1.73 मिलियन |
1/5/2018 | 1.78 मिलियन |
1/6/2018 | 1.82 मिलियन |
1/7/2018 | 1.81 मिलियन |
1/8/2018 | 1.8 मिलियन |
1/9/2018 | 1.76 मिलियन |
1/10/2018 | 1.81 मिलियन |
1/11/2018 | 1.94 मिलियन |
1/12/2018 | 1.84 मिलियन |
1/1/2019 | 1.71 मिलियन |
1/2/2019 | 1.76 मिलियन |
1/3/2019 | 1.69 मिलियन |
1/4/2019 | 1.96 मिलियन |
1/5/2019 | 1.78 मिलियन |
1/6/2019 | 1.78 मिलियन |
1/7/2019 | 1.83 मिलियन |
1/8/2019 | 1.81 मिलियन |
1/9/2019 | 1.97 मिलियन |
1/10/2019 | 1.82 मिलियन |
1/11/2019 | 1.78 मिलियन |
1/12/2019 | 1.93 मिलियन |
1/1/2020 | 1.8 मिलियन |
1/2/2020 | 1.95 मिलियन |
1/3/2020 | 13.52 मिलियन |
1/4/2020 | 9.13 मिलियन |
1/5/2020 | 2.16 मिलियन |
1/6/2020 | 2.23 मिलियन |
1/7/2020 | 1.84 मिलियन |
1/8/2020 | 1.57 मिलियन |
1/9/2020 | 1.57 मिलियन |
1/10/2020 | 1.7 मिलियन |
1/11/2020 | 2.13 मिलियन |
1/12/2020 | 1.92 मिलियन |
1/1/2021 | 1.64 मिलियन |
1/2/2021 | 1.64 मिलियन |
1/3/2021 | 1.49 मिलियन |
1/4/2021 | 1.4 मिलियन |
1/5/2021 | 1.37 मिलियन |
1/6/2021 | 1.29 मिलियन |
1/7/2021 | 1.41 मिलियन |
1/8/2021 | 1.34 मिलियन |
1/9/2021 | 1.44 मिलियन |
1/10/2021 | 1.29 मिलियन |
1/11/2021 | 1.38 मिलियन |
1/12/2021 | 1.39 मिलियन |
1/1/2022 | 1.41 मिलियन |
1/2/2022 | 1.44 मिलियन |
1/3/2022 | 1.39 मिलियन |
1/4/2022 | 1.32 मिलियन |
1/5/2022 | 1.53 मिलियन |
1/6/2022 | 1.47 मिलियन |
1/7/2022 | 1.46 मिलियन |
1/8/2022 | 1.6 मिलियन |
1/9/2022 | 1.46 मिलियन |
1/10/2022 | 1.56 मिलियन |
1/11/2022 | 1.47 मिलियन |
1/12/2022 | 1.51 मिलियन |
1/1/2023 | 1.87 मिलियन |
1/2/2023 | 1.57 मिलियन |
1/3/2023 | 1.83 मिलियन |
1/4/2023 | 1.64 मिलियन |
1/5/2023 | 1.53 मिलियन |
1/6/2023 | 1.59 मिलियन |
1/7/2023 | 1.7 मिलियन |
1/8/2023 | 1.66 मिलियन |
1/9/2023 | 1.6 मिलियन |
1/10/2023 | 1.65 मिलियन |
1/11/2023 | 1.55 मिलियन |
1/12/2023 | 1.61 मिलियन |
1/1/2024 | 1.6 मिलियन |
1/2/2024 | 1.68 मिलियन |
1/3/2024 | 1.6 मिलियन |
1/4/2024 | 1.54 मिलियन |
1/5/2024 | 1.68 मिलियन |
नौकरी छँटनी और बर्खास्तगी इतिहास
तारीख | मूल्य |
---|---|
1/5/2024 | 1.678 मिलियन |
1/4/2024 | 1.542 मिलियन |
1/3/2024 | 1.601 मिलियन |
1/2/2024 | 1.681 मिलियन |
1/1/2024 | 1.596 मिलियन |
1/12/2023 | 1.607 मिलियन |
1/11/2023 | 1.546 मिलियन |
1/10/2023 | 1.653 मिलियन |
1/9/2023 | 1.595 मिलियन |
1/8/2023 | 1.664 मिलियन |
नौकरी छँटनी और बर्खास्तगी के समान मैक्रो संकेतक
नाम | वर्तमान | पिछला | फ्रीक्वेंसी |
---|---|---|---|
🇺🇸 ADP-रोजगार परिवर्तन | 1,52,000 | 1,88,000 | मासिक |
🇺🇸 U6-बेरोजगारी दर | 7.4 % | 7.4 % | मासिक |
🇺🇸 अंशकालिक काम | 28.004 मिलियन | 27.718 मिलियन | मासिक |
🇺🇸 उत्पादकता | 111.909 points | 111.827 points | तिमाही |
🇺🇸 औसत घंटे की कमाई | 0.4 % | 0.2 % | मासिक |
🇺🇸 औसत घंटे की कमाई YoY | 4.1 % | 4 % | मासिक |
🇺🇸 औसत साप्ताहिक घंटे | 34.3 Hours | 34.3 Hours | मासिक |
🇺🇸 काम करने के लागत | 120.4 points | 120.1 points | तिमाही |
🇺🇸 कृषि के बाहर उत्पादकता QoQ | 2.5 % | 0.4 % | तिमाही |
🇺🇸 गैर-कृषि निजी रोजगार | 2,29,000 | 1,58,000 | मासिक |
🇺🇸 गैर-कृषि पेरोल | 2,72,000 | 1,65,000 | मासिक |
🇺🇸 चैलेंजर-जॉब कटौती | 55,597 Persons | 72,821 Persons | मासिक |
🇺🇸 जनसंख्या | 335.89 मिलियन | 334.13 मिलियन | वार्षिक |
🇺🇸 टुकड़े काम की लागत प्रति तिमाही | 0.4 % | 3.8 % | तिमाही |
🇺🇸 दीर्घकालिक बेरोजगारी दर | 0.8 % | 0.74 % | मासिक |
🇺🇸 नियुक्ति योजनाओं की घोषणाएँ | 4,236 Persons | 9,802 Persons | मासिक |
🇺🇸 निरंतर बेरोजगारी दावे | 1.875 मिलियन | 1.869 मिलियन | frequency_weekly |
🇺🇸 निर्माण मजदूरी | -46,000 | -6,000 | मासिक |
🇺🇸 निर्माण में मजदूरी | 28.1 USD/Hour | 27.98 USD/Hour | मासिक |
🇺🇸 नौकरी के अवसर | 8.14 मिलियन | 7.919 मिलियन | मासिक |
🇺🇸 नौकरी छोड़ना | 3.459 मिलियन | 3.452 मिलियन | मासिक |
🇺🇸 न्यूनतम वेतन | 7.25 USD/Hour | 7.25 USD/Hour | वार्षिक |
🇺🇸 परित्याग दर | 2.2 % | 2.2 % | मासिक |
🇺🇸 पुरुषों की सेवानिवृत्ति आयु | 66.67 Years | 66.5 Years | वार्षिक |
🇺🇸 पूर्णकालिक रोजगार | 133.496 मिलियन | 133.66 मिलियन | मासिक |
🇺🇸 प्रारंभिक बेरोजगारी लाभ के लिए आवेदन | 2,16,000 | 2,28,000 | frequency_weekly |
🇺🇸 बेरोजगार व्यक्ति | 6.984 मिलियन | 6.834 मिलियन | मासिक |
🇺🇸 बेरोजगारी दर | 4.1 % | 4.1 % | मासिक |
🇺🇸 बेरोजगारी दावे 4-सप्ताह की औसत | 2,40,750 | 2,38,250 | frequency_weekly |
🇺🇸 मजदूरी | 29.99 USD/Hour | 29.85 USD/Hour | मासिक |
🇺🇸 महिलाओं की सेवानिवृत्ति आयु | 66.67 Years | 66.5 Years | वार्षिक |
🇺🇸 युवा बेरोजगारी दर | 9.5 % | 9.2 % | मासिक |
🇺🇸 रोजगार के अवसर | 7.418 मिलियन | 7.939 मिलियन | मासिक |
🇺🇸 रोजगार दर | 60.1 % | 60.2 % | मासिक |
🇺🇸 रोजगार दर | 62.6 % | 62.7 % | मासिक |
🇺🇸 रोजगार में लगे व्यक्ति | 161.496 मिलियन | 161.864 मिलियन | मासिक |
🇺🇸 रोजगार लागत सूचकांक | 1.2 % | 0.9 % | तिमाही |
🇺🇸 रोजगार लागत सूचकांक मजदूरी | 1.1 % | 1.1 % | तिमाही |
🇺🇸 रोजगार लागत सूचकांक लाभ | 1.1 % | 0.7 % | तिमाही |
🇺🇸 वेतन वृद्धि | 6.3 % | 6.4 % | मासिक |
🇺🇸 सरकारी वेतन और मजदूरी के हिसाब-किताब | 43,000 | 7,000 | मासिक |
संयुक्त राज्य अमेरिका में, छंटनी और निकाले जाने को नियोक्ता द्वारा शुरू की गई अनैच्छिक पृथक्करण के रूप में माना जाता है। नौकरी की छंटनी और निकाले जाने को नौकरी की खुली जगहें और श्रम टर्नओवर सर्वेक्षण (JOLTS) का हिस्सा माना जाता है। यह सर्वेक्षण लगभग 16400 गैर-खेती प्रतिष्ठानों से डेटा एकत्र करता है जिसमें खुदरा विक्रेताओं और निर्माताओं के साथ-साथ संघीय, राज्य और स्थानीय सरकारी इकाइयाँ भी शामिल हैं जो 50 राज्यों और कोलंबिया जिले में स्थित हैं।
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नौकरी छँटनी और बर्खास्तगी क्या है?
Eulerpool की वेबसाइट पर आपका स्वागत है, जहां पर हम आपको मैक्रोइकोनॉमिक डेटा की विस्तृत और सटीक जानकारी प्रदान करते हैं। आज हम जिस महत्वपूर्ण श्रेणी पर ध्यान केंद्रित करेंगे, वह है 'नौकरी से निकाले जाने और छूट देने' की श्रेणी। यह एक ऐसी श्रेणी है जो किसी भी अर्थव्यवस्था के स्वास्थ्य और स्थिरता का महत्वपूर्ण संकेतक होती है। इसलिए, इसे गहराई से समझने की प्रयास करना आवश्यक है। नौकरी से निकाले जाने और छूट देने (Job Layoffs and Discharges) का श्रेणीकरण ऐसा नहीं है जिसे हल्के में लिया जा सकता है। यह श्रेणी विभिन्न आर्थिक और सामाजिक बदलावों का प्रतिफल है और इसलिए, इसे जानना महत्वपूर्ण है कि यह किस प्रकार से और क्यों होता है। नौकरी से निकाले जाने का मतलब है कर्मचारियों को उनकी नौकरी से अलग कर देना, जबकि छुट्टियों में छूट देना उनके अस्थायी बेरोजगारी के अवधि को संदर्भित करता है। मैक्रोइकोनॉमिक दृष्टिकोण से, नौकरी से निकाले जाने के आंकड़े अर्थव्यवस्था की वर्तमान स्थिति का वास्तविक संकेत देते हैं। उदाहरण के लिए, उच्च स्तरीय नौकरी से निकाले जाने के आंकड़े यह संकेत दे सकते हैं कि देश की आर्थिक स्थिति कमजोर हो रही है। इससे घरेलू मांग में कमी, निवेश में गिरावट और उच्च बेरोजगारी दर जैसे परिणाम निकल सकते हैं। इसके पीछे कई कारण हो सकते हैं जैसे कि आर्थिक मंदी, कंपनियों का मुनाफे में कमी, उद्योग में प्रतिस्पर्धा, या फिर कंपनियों की संरचनात्मक समस्याएं आदि। विशेषकर, जब आर्थिक मंदी होती है, तो अक्सर कई कंपनियां अपने खर्चे कम करने के उपायों में कर्मचारियों की छंटनी को प्राथमिकता देती हैं। ऐसा इसलिए क्योंकि यह तेजी से खर्चे कम करने का एक प्रभावी उपाय साबित होता है। छंटनी का एक अन्य महत्व है, जोकि उद्योगों के अनुसार भिन्न हो सकता है। उदाहरणस्वरूप, विनिर्माण उद्योग और सेवा क्षेत्रों में नौकरी से निकाले जाने की प्रवृत्ति भिन्न हो सकती है। विनिर्माण उद्योग में, उत्पादन संघनन या विदेशी प्रतिस्पर्धा के कारण छंटनियों की संभावना अधिक होती है। वहीं, सेवा क्षेत्र में ग्राहकों की सेवा की मांग में कमी या आंतरिक संरचनात्मक बदलाव के कारण ऐसा हो सकता है। नौकरी से निकाले जाने और छूट के आंकड़े सरकार और नीतिनिर्माताओं के लिए भी खासे महत्वपूर्ण होते हैं। यह आंकड़े नीति निर्माण में सहायक होते हैं और आर्थिक सुधार के उपायों को निर्धारित करने में उनकी मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, अगर नौकरी से निकाले जाने के आंकड़े बढ़ रहे हैं, तो सरकार कर रीयायतें या बेरोजगारी भत्ते जैसी सुविधाओं को बढ़ाने पर विचार कर सकती है। इसके साथ ही, नौकरी के अवसर बढ़ाने के लिए भी नए कार्यक्रम या योजनाएं लागू की जा सकती हैं। हालांकि, नौकरी से निकाले जाने के आंकड़ों पर एकाधिक कारक प्रभाव डाल सकते हैं। वैश्विक बाजार में उतार-चढ़ाव, नीतिगत बदलाव, विनियामक परिवर्तनों आदि के कारण भी इन आंकड़ों में भिन्नता देखी जा सकती है। यही कारण है कि इन आंकड़ों का विश्लेषण करते समय इन सभी कारकों का ध्यान रखते हुए समग्र दृष्टिकोण अपनाना आवश्यक होता है। इसके साथ ही, नौकरी से निकाले जाने और छूट देने के सामाजिक प्रभाव भी देखने को मिलते हैं। बेरोजगारी दर में बढ़ोतरी से समाज में नकारात्मक प्रभावों की संभावना रहती है जैसे कि घरेलू तनाव का बढ़ना, आपराधिक गतिविधियों की वृद्धि, और समग्र जीवन स्तर में गिरावट। यही कारण है कि सामाजिक नीतियों में भी इन पहलुओं को सम्मिलित करना आवश्यक है, ताकि न केवल आर्थिक, बल्कि सामाजिक स्थिरता भी बरकरार रहे। Eulerpool की वेबसाइट पर हम इस श्रेणी के आंकड़ों को निरंतर अद्यतन करते हैं, ताकि हमारे उपयोगकर्ताओं को नवीनतम और सटीक जानकारी सुलभ हो सके। हमारे पेशेवर विश्लेषक और डेटा विशेषज्ञ यह सुनिश्चित करते हैं कि हमारे द्वारा प्रदान की जाने वाली जानकारी विश्वसनीय और निर्णय लेने के लिए उपयुक्त हो। अपनी सेवाओं के माध्यम से, हमारा उद्देश्य है कि हमारे उपयोगकर्ता नौकरी से निकाले जाने और छूट देने के आंकड़ों के संदर्भ में सटीक और लाभकारी जानकारी प्राप्त कर सकें। इससे वे न केवल वर्तमान आर्थिक स्थिति का अंदाजा लगा सकें, बल्कि भविष्य की नीतियों और निवेश के निर्णय भी अधिक सूक्ष्मता से ले सकें। अंत में, यह कहना आवश्यक है कि नौकरी से निकाले जाने और छूट देने की श्रेणी के आंकड़ों का अध्ययन और विश्लेषण किसी भी अर्थव्यवस्था के परिप्रेक्ष्य में अत्यंत आवश्यक है। यह न केवल आर्थिक स्वास्थ्य का संकेतक है बल्कि सामाजिक स्थिरता का भी निर्धारक है। इसलिए, इस श्रेणी को समझना और इसके अंतर्गत आने वाले परिवर्तनों के कारण और प्रभाव को जानना हर निवेशक, अर्थशास्त्री, और नीति निर्माता के लिए अनिवार्य है। Eulerpool की वेबसाइट पर नौकरी से निकाले जाने और छूट देने के मैक्रोइकोनॉमिक आंकड़ों के लिए हमारा धन्यवाद, और हम आपके सुचारसमयकृत साक्षात्कार के उम्मीद के साथ, हमारे विश्लेषण और डेटा की सेवा में आपका स्वागत करते हैं।