Tedd meg életed legjobb befektetéseit.
2 eurótól biztosítható Franciaország Gyártási bérköltségek
Árfolyam
A Gyártási bérköltségek jelenlegi értéke Franciaország-ben 2,857 Mió. . A Gyártási bérköltségek Franciaország-ben 2024. 03. 01.-kor 2,857 Mió. -re emelkedett, miután 2023. 12. 01.-kor 2,852 Mió. volt. 1970. 12. 01.-tól 2024. 06. 01.-ig Franciaország átlagos GDP-je 3,88 Mió. volt. A minden idők legmagasabb értéke 1974. 06. 01.-kor 5,47 Mió. volt, míg a legalacsonyabb értéket 2017. 09. 01.-kor rögzítették, ami 2,76 Mió. volt.
Gyártási bérköltségek ·
Max
Gyártási bérek | |
---|---|
1970. 12. 01. | 5,15 Mió. |
1971. 03. 01. | 5,16 Mió. |
1971. 06. 01. | 5,19 Mió. |
1971. 09. 01. | 5,23 Mió. |
1971. 12. 01. | 5,23 Mió. |
1972. 03. 01. | 5,24 Mió. |
1972. 06. 01. | 5,26 Mió. |
1972. 09. 01. | 5,29 Mió. |
1972. 12. 01. | 5,32 Mió. |
1973. 03. 01. | 5,37 Mió. |
1973. 06. 01. | 5,39 Mió. |
1973. 09. 01. | 5,42 Mió. |
1973. 12. 01. | 5,45 Mió. |
1974. 03. 01. | 5,46 Mió. |
1974. 06. 01. | 5,47 Mió. |
1974. 09. 01. | 5,46 Mió. |
1974. 12. 01. | 5,41 Mió. |
1975. 03. 01. | 5,36 Mió. |
1975. 06. 01. | 5,31 Mió. |
1975. 09. 01. | 5,26 Mió. |
1975. 12. 01. | 5,25 Mió. |
1976. 03. 01. | 5,27 Mió. |
1976. 06. 01. | 5,29 Mió. |
1976. 09. 01. | 5,30 Mió. |
1976. 12. 01. | 5,29 Mió. |
1977. 03. 01. | 5,28 Mió. |
1977. 06. 01. | 5,26 Mió. |
1977. 09. 01. | 5,25 Mió. |
1977. 12. 01. | 5,25 Mió. |
1978. 03. 01. | 5,22 Mió. |
1978. 06. 01. | 5,19 Mió. |
1978. 09. 01. | 5,16 Mió. |
1978. 12. 01. | 5,14 Mió. |
1979. 03. 01. | 5,12 Mió. |
1979. 06. 01. | 5,11 Mió. |
1979. 09. 01. | 5,11 Mió. |
1979. 12. 01. | 5,10 Mió. |
1980. 03. 01. | 5,10 Mió. |
1980. 06. 01. | 5,08 Mió. |
1980. 09. 01. | 5,04 Mió. |
1980. 12. 01. | 4,99 Mió. |
1981. 03. 01. | 4,95 Mió. |
1981. 06. 01. | 4,89 Mió. |
1981. 09. 01. | 4,85 Mió. |
1981. 12. 01. | 4,84 Mió. |
1982. 03. 01. | 4,83 Mió. |
1982. 06. 01. | 4,84 Mió. |
1982. 09. 01. | 4,82 Mió. |
1982. 12. 01. | 4,80 Mió. |
1983. 03. 01. | 4,76 Mió. |
1983. 06. 01. | 4,73 Mió. |
1983. 09. 01. | 4,71 Mió. |
1983. 12. 01. | 4,67 Mió. |
1984. 03. 01. | 4,64 Mió. |
1984. 06. 01. | 4,60 Mió. |
1984. 09. 01. | 4,57 Mió. |
1984. 12. 01. | 4,53 Mió. |
1985. 03. 01. | 4,49 Mió. |
1985. 06. 01. | 4,46 Mió. |
1985. 09. 01. | 4,43 Mió. |
1985. 12. 01. | 4,42 Mió. |
1986. 03. 01. | 4,40 Mió. |
1986. 06. 01. | 4,38 Mió. |
1986. 09. 01. | 4,35 Mió. |
1986. 12. 01. | 4,32 Mió. |
1987. 03. 01. | 4,29 Mió. |
1987. 06. 01. | 4,27 Mió. |
1987. 09. 01. | 4,24 Mió. |
1987. 12. 01. | 4,22 Mió. |
1988. 03. 01. | 4,21 Mió. |
1988. 06. 01. | 4,21 Mió. |
1988. 09. 01. | 4,21 Mió. |
1988. 12. 01. | 4,21 Mió. |
1989. 03. 01. | 4,22 Mió. |
1989. 06. 01. | 4,24 Mió. |
1989. 09. 01. | 4,26 Mió. |
1989. 12. 01. | 4,26 Mió. |
1990. 03. 01. | 4,27 Mió. |
1990. 06. 01. | 4,28 Mió. |
1990. 09. 01. | 4,27 Mió. |
1990. 12. 01. | 4,26 Mió. |
1991. 03. 01. | 4,23 Mió. |
1991. 06. 01. | 4,20 Mió. |
1991. 09. 01. | 4,17 Mió. |
1991. 12. 01. | 4,14 Mió. |
1992. 03. 01. | 4,11 Mió. |
1992. 06. 01. | 4,07 Mió. |
1992. 09. 01. | 4,03 Mió. |
1992. 12. 01. | 3,97 Mió. |
1993. 03. 01. | 3,92 Mió. |
1993. 06. 01. | 3,86 Mió. |
1993. 09. 01. | 3,82 Mió. |
1993. 12. 01. | 3,79 Mió. |
1994. 03. 01. | 3,76 Mió. |
1994. 06. 01. | 3,76 Mió. |
1994. 09. 01. | 3,75 Mió. |
1994. 12. 01. | 3,75 Mió. |
1995. 03. 01. | 3,76 Mió. |
1995. 06. 01. | 3,77 Mió. |
1995. 09. 01. | 3,77 Mió. |
1995. 12. 01. | 3,76 Mió. |
1996. 03. 01. | 3,74 Mió. |
1996. 06. 01. | 3,72 Mió. |
1996. 09. 01. | 3,71 Mió. |
1996. 12. 01. | 3,69 Mió. |
1997. 03. 01. | 3,69 Mió. |
1997. 06. 01. | 3,69 Mió. |
1997. 09. 01. | 3,68 Mió. |
1997. 12. 01. | 3,68 Mió. |
1998. 03. 01. | 3,69 Mió. |
1998. 06. 01. | 3,70 Mió. |
1998. 09. 01. | 3,71 Mió. |
1998. 12. 01. | 3,69 Mió. |
1999. 03. 01. | 3,68 Mió. |
1999. 06. 01. | 3,67 Mió. |
1999. 09. 01. | 3,67 Mió. |
1999. 12. 01. | 3,68 Mió. |
2000. 03. 01. | 3,68 Mió. |
2000. 06. 01. | 3,70 Mió. |
2000. 09. 01. | 3,73 Mió. |
2000. 12. 01. | 3,75 Mió. |
2001. 03. 01. | 3,76 Mió. |
2001. 06. 01. | 3,75 Mió. |
2001. 09. 01. | 3,75 Mió. |
2001. 12. 01. | 3,73 Mió. |
2002. 03. 01. | 3,71 Mió. |
2002. 06. 01. | 3,69 Mió. |
2002. 09. 01. | 3,67 Mió. |
2002. 12. 01. | 3,65 Mió. |
2003. 03. 01. | 3,63 Mió. |
2003. 06. 01. | 3,61 Mió. |
2003. 09. 01. | 3,58 Mió. |
2003. 12. 01. | 3,56 Mió. |
2004. 03. 01. | 3,53 Mió. |
2004. 06. 01. | 3,50 Mió. |
2004. 09. 01. | 3,48 Mió. |
2004. 12. 01. | 3,46 Mió. |
2005. 03. 01. | 3,44 Mió. |
2005. 06. 01. | 3,42 Mió. |
2005. 09. 01. | 3,40 Mió. |
2005. 12. 01. | 3,38 Mió. |
2006. 03. 01. | 3,36 Mió. |
2006. 06. 01. | 3,35 Mió. |
2006. 09. 01. | 3,34 Mió. |
2006. 12. 01. | 3,32 Mió. |
2007. 03. 01. | 3,31 Mió. |
2007. 06. 01. | 3,30 Mió. |
2007. 09. 01. | 3,28 Mió. |
2007. 12. 01. | 3,27 Mió. |
2008. 03. 01. | 3,26 Mió. |
2008. 06. 01. | 3,24 Mió. |
2008. 09. 01. | 3,22 Mió. |
2008. 12. 01. | 3,20 Mió. |
2009. 03. 01. | 3,15 Mió. |
2009. 06. 01. | 3,10 Mió. |
2009. 09. 01. | 3,06 Mió. |
2009. 12. 01. | 3,03 Mió. |
2010. 03. 01. | 2,99 Mió. |
2010. 06. 01. | 2,97 Mió. |
2010. 09. 01. | 2,95 Mió. |
2010. 12. 01. | 2,94 Mió. |
2011. 03. 01. | 2,94 Mió. |
2011. 06. 01. | 2,94 Mió. |
2011. 09. 01. | 2,93 Mió. |
2011. 12. 01. | 2,93 Mió. |
2012. 03. 01. | 2,92 Mió. |
2012. 06. 01. | 2,91 Mió. |
2012. 09. 01. | 2,91 Mió. |
2012. 12. 01. | 2,90 Mió. |
2013. 03. 01. | 2,89 Mió. |
2013. 06. 01. | 2,87 Mió. |
2013. 09. 01. | 2,87 Mió. |
2013. 12. 01. | 2,86 Mió. |
2014. 03. 01. | 2,85 Mió. |
2014. 06. 01. | 2,85 Mió. |
2014. 09. 01. | 2,83 Mió. |
2014. 12. 01. | 2,82 Mió. |
2015. 03. 01. | 2,82 Mió. |
2015. 06. 01. | 2,81 Mió. |
2015. 09. 01. | 2,80 Mió. |
2015. 12. 01. | 2,79 Mió. |
2016. 03. 01. | 2,78 Mió. |
2016. 06. 01. | 2,77 Mió. |
2016. 09. 01. | 2,77 Mió. |
2016. 12. 01. | 2,77 Mió. |
2017. 03. 01. | 2,77 Mió. |
2017. 06. 01. | 2,77 Mió. |
2017. 09. 01. | 2,76 Mió. |
2017. 12. 01. | 2,77 Mió. |
2018. 03. 01. | 2,77 Mió. |
2018. 06. 01. | 2,77 Mió. |
2018. 09. 01. | 2,77 Mió. |
2018. 12. 01. | 2,78 Mió. |
2019. 03. 01. | 2,79 Mió. |
2019. 06. 01. | 2,79 Mió. |
2019. 09. 01. | 2,80 Mió. |
2019. 12. 01. | 2,80 Mió. |
2020. 03. 01. | 2,79 Mió. |
2020. 06. 01. | 2,77 Mió. |
2020. 09. 01. | 2,77 Mió. |
2020. 12. 01. | 2,77 Mió. |
2021. 03. 01. | 2,78 Mió. |
2021. 06. 01. | 2,79 Mió. |
2021. 09. 01. | 2,80 Mió. |
2021. 12. 01. | 2,80 Mió. |
2022. 03. 01. | 2,81 Mió. |
2022. 06. 01. | 2,81 Mió. |
2022. 09. 01. | 2,82 Mió. |
2022. 12. 01. | 2,82 Mió. |
2023. 03. 01. | 2,83 Mió. |
2023. 06. 01. | 2,84 Mió. |
2023. 09. 01. | 2,84 Mió. |
2023. 12. 01. | 2,85 Mió. |
2024. 03. 01. | 2,86 Mió. |
Gyártási bérköltségek Története
Dátum | Érték |
---|---|
2024. 03. 01. | 2,857 Mió. |
2023. 12. 01. | 2,852 Mió. |
2023. 09. 01. | 2,845 Mió. |
2023. 06. 01. | 2,837 Mió. |
2023. 03. 01. | 2,831 Mió. |
2022. 12. 01. | 2,825 Mió. |
2022. 09. 01. | 2,821 Mió. |
2022. 06. 01. | 2,812 Mió. |
2022. 03. 01. | 2,805 Mió. |
2021. 12. 01. | 2,803 Mió. |
Hasonló makrogazdasági mutatók Gyártási bérköltségek-hoz
Név | Jelenleg | Előző | Frekvencia |
---|---|---|---|
🇫🇷 Állami bérszámfejtés és fizetési kimutatások | 6,036 Mió. | 6,02 Mió. | Negyedév |
🇫🇷 Állásajánlatok | 309 900 | 305 000 | Havi |
🇫🇷 Átlagos heti munkaórák | 31,1 Hours | 31,3 Hours | Negyedév |
🇫🇷 Az elsődleges munkanélküli segély iránti kérelmek | -12 700 | -26 100 | Havi |
🇫🇷 Bérek | 3466 EUR/Month | 3321 EUR/Month | Évente |
🇫🇷 Bérnövekedés | 2,9 % | 3,3 % | Negyedév |
🇫🇷 Foglalkoztatási ráta | 69 % | 68,8 % | Negyedév |
🇫🇷 Foglalkoztatottak | 27,774 Mió. | 27,663 Mió. | Negyedév |
🇫🇷 Foglalkoztatottsági változás | 0,2 % | 0,1 % | Negyedév |
🇫🇷 Gyártási bérek | 119,9 points | 119,2 points | Negyedév |
🇫🇷 Hosszú távú munkanélküliségi ráta. | 1,7 % | 1,8 % | Negyedév |
🇫🇷 Ifiadalmi munkanélküliségi ráta | 17,7 % | 17,3 % | Havi |
🇫🇷 Mezőgazdaságon kívüli magánszektori foglalkoztatás. | 21,155 Mió. | 21,163 Mió. | Negyedév |
🇫🇷 Minimálbérek | 1766,92 EUR/Month | 1766,92 EUR/Month | Negyedév |
🇫🇷 Munkaerőköltségek | 119,2 points | 118,5 points | Negyedév |
🇫🇷 Munkanélküli személyek | 2,835 Mió. | 2,816 Mió. | Havi |
🇫🇷 Munkanélküliségi ráta | 7,3 % | 7,5 % | Negyedév |
🇫🇷 Munkavállalási arány | 74,5 % | 74,5 % | Negyedév |
🇫🇷 Nem mezőgazdasági bérszámfejtések | 27,13 Mió. | 27,142 Mió. | Negyedév |
🇫🇷 Népesség | 68,14 Mió. | 67,93 Mió. | Évente |
🇫🇷 Női nyugdíjkorhatár | 62,5 Years | 62,25 Years | Évente |
🇫🇷 Nyugdíjkorhatár férfiaknak | 62,25 Years | 62 Years | Évente |
🇫🇷 Részmunkaidő | 4,801 Mió. | 4,768 Mió. | Negyedév |
🇫🇷 Teljes munkaidős foglalkoztatás | 23,647 Mió. | 23,376 Mió. | Negyedév |
🇫🇷 Termelékenység | 100,152 points | 100,052 points | Negyedév |
Makrooldalak más országok számára a Európa
- 🇦🇱Albánia
- 🇦🇹Ausztria
- 🇧🇾Fehéroroszország
- 🇧🇪Belgium
- 🇧🇦Bosznia-Hercegovina
- 🇧🇬Bulgária
- 🇭🇷Horvátország
- 🇨🇾Ciprus
- 🇨🇿Cseh Köztársaság
- 🇩🇰Dánia
- 🇪🇪Észtország
- 🇫🇴Feröer-szigetek
- 🇫🇮Finnország
- 🇩🇪Németország
- 🇬🇷Görögország
- 🇭🇺Magyarország
- 🇮🇸Izland
- 🇮🇪Írország
- 🇮🇹Olaszország
- 🇽🇰Koszovó
- 🇱🇻Lettország
- 🇱🇮Liechtenstein
- 🇱🇹Litvánia
- 🇱🇺Luxemburg
- 🇲🇰Észak-Macedónia
- 🇲🇹Málta
- 🇲🇩Moldva
- 🇲🇨Monaco
- 🇲🇪Montenegró
- 🇳🇱Hollandia
- 🇳🇴Norvégia
- 🇵🇱Lengyelország
- 🇵🇹Portugália
- 🇷🇴Románia
- 🇷🇺Oroszország
- 🇷🇸Szerbia
- 🇸🇰Szlovákia
- 🇸🇮Szlovénia
- 🇪🇸Spanyolország
- 🇸🇪Svédország
- 🇨🇭Svájc
- 🇺🇦Ukrajna
- 🇬🇧Egyesült Királyság
- 🇦🇩Andorra
Mi a(z) Gyártási bérköltségek?
A "Manufacturing Payrolls" kategória a makrogazdasági adatokat szolgáltató eulerpool weboldalának egyik legfontosabb szegmense. Ahogyan a név is sugallja, ez az adatcsoport kifejezetten a gyártóipar bérezési és foglalkoztatási mutatóira koncentrál. A gyártóiparban történő bérezés és a munkaerőpiaci változások szoros összefüggésben vannak a gazdasági teljesítménnyel, ezért ennek az adatcsoportnak az áttekintése, analízise és értelmezése döntő fontosságú az elemzők, közgazdászok, befektetők és vállalati döntéshozók számára. A gyártóipari bérek monitoringja nagymértékben befolyásolja a piacokra gyakorolt várakozásokat és a gazdasági stabilitásra vonatkozó előrejelzéseket. Az adatok segítségével a munkaerőpiac aktuális állapotáról és annak hosszú távú kilátásairól is képet kaphatunk. Az ilyen típusú információk jelentősége különösen kiemelkedő, amikor a gazdasági ciklusok változásaival, recessziókkal, vagy éppen fellendüléssel állunk szemben. A "Manufacturing Payrolls" kategória átfogó adatai segítenek abban is, hogy feltérképezzük az olyan tényezőket, mint a munkanélküliségi ráta, az ipari termelés volumenének változásai, valamint az infláció és a bérek közötti összefüggések. Az adatokat elemző és közlő platformunk, az eulerpool, kiemelten kezeli a pontosságot és a naprakészséget, biztosítva, hogy felhasználóink a legfrissebb és legmegbízhatóbb információkhoz jussanak hozzá. A bérezési adatok nem csak gazdasági mutatókra, hanem társadalmi folyamatokra is komoly hatással vannak. Az átlagkeresetek növekedésével a fogyasztói magatartás és a lakosság életszínvonalának alakulása is követhetővé válik. Ez viszont visszahat a termékek és szolgáltatások iránti keresletre, ami végső soron befolyásolja a GDP növekedést és a gazdasági prosperitást. A gyártóipar különösen érzékeny ezekre a változásokra, hiszen a gyártás folyamatosan változó munkaerőpiaci feltételek mellett történik. A "Manufacturing Payrolls" adatcsoport részletesebb elemzése során kiemeljük a havi, negyedéves és éves szinten mért változásokat is. Ezen időbeli elemzések lehetővé teszik a trendek felismerését, a szezonális hatások megértését és a ciklikus ingadozások azonosítását. Például, az év végi bónuszok vagy a szabadságoltatási időszakok megmutatják, hogy milyen mértékben változik a jövedelem a gyártóipari dolgozók körében. Továbbá, az adatok elemzésével bemutatjuk a munkavállalók és a munkaadók közötti béralku eredményeit is. Az iparági kollektív szerződések, a minimálbér szabályozások és más törvényi keretek szintén hatással vannak a bérek alakulására, és ezek pontos ismerete kihagyhatatlan ahhoz, hogy teljes képet alkothassunk a gyártóipar munkaügyi viszonyairól. Hazai és nemzetközi összehasonlításban is világos, hogy a gyártóipari bérek alakulása szignifikánsan hozzájárul a makrogazdasági egyensúly fenntartásához. Az előrejelzések készítése érdekében fontos a regionális különbségek és iparági specialitások figyelembevétele. Az eulerpool weboldalán elérhető adatok és elemzések ezért nem csak magyarországi, hanem globális kontextusban is értelmezhetőek, segítve a nemzetközi befektetőket és döntéshozókat a piacok mélyebb megértésében. Az adatcsoport további előnye, hogy a legkorszerűbb statisztikai és analitikai módszerekkel feldolgozott információk állnak rendelkezésre. Az eulerpool csapata elkötelezett a magas szintű adatminőség biztosítása mellett, így felhasználóink részletes, pontos és jól strukturált jelentéseket kapnak kézhez. Ez az átláthatóság és megbízhatóság az egyik fő tényezője annak, hogy weboldalunkon rengeteg szakmai látogató fordul meg nap mint nap. Összességében elmondható, hogy a "Manufacturing Payrolls" adatcsoport amellett, hogy alapvető gazdasági mutatókat szolgáltat, számos olyan szempontot világít meg, amelyek alapvető fontosságúak a gazdasági stratégiák kialakításában és a jövőbeli gazdasági döntések meghozatalában. Az eulerpool weboldalán elérhető magas színvonalú adatok és elemzések hozzájárulnak ahhoz, hogy felhasználóink teljes körű és naprakész információk birtokában hozhassanak meg fontosszakmai döntéseiket.