Sozioökonomische Indikatoren - Kanada

  • Kanada
  • Der Gini-Koeffizient in Kanada wird im Jahr 2025 voraussichtlich 0,33 betragen.
  • Die Arbeitslosenquote in Kanada wird im Jahr 2025 voraussichtlich 6,25 % betragen.
  • Die Zahl der Arbeitslosen in Kanada wird sich im Jahr 2025 auf voraussichtlich 1,44Mio. belaufen.
  • Die Beschäftigungsquote in Kanada wird im Jahr 2025 voraussichtlich 65,65 % betragen.
  • Die Gesamtarbeitskraft in Kanada wird sich im Jahr 2025 auf voraussichtlich 23,10Mio. belaufen.
  • Die Arbeitsproduktivität in Kanada wird voraussichtlich 63,04€ im Jahr 2025 betragen.
  • Die Gesamtbevölkerung in Kanada wird sich im Jahr 2025 auf voraussichtlich 40,13Mio. belaufen.
  • Die Zahl der Haushalte in Kanada wird im Jahr 2025 voraussichtlich 10,67Mio. betragen.
  • Der Anteil der Bevölkerung in Kanada, der weniger als 2,15 US$ pro Tag verdient, wird im Jahr 2025 voraussichtlich 0,17 % betragen.

Schlüsselregionen: Deutschland, Indien, Brasilien, Frankreich, China

Segment
Land
Regionenvergleich
Währung

Demografie

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , International statistical offices , National statistical offices

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , UN DESA - United Nations Department of Economic and Social Affairs , National statistical offices

Global Indicators

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Consumption Indicators Canada report 2024 - Background Consumption Indicators Canada report 2024 - Cover

Ökonomische Ungleichheit

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , ILO

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Quellen: Statista Market Insights , World Bank

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Quellen: Statista Market Insights , World Bank

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Quelle: Statista Market Insights

Sozialer Fortschritt

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , UN

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quelle: Statista Market Insights

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quelle: Statista Market Insights

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Quellen: Statista Market Insights , WIPO - World Intellectual Property Organization

Bildung

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Anmerkungen: Daten werden in aktuellen Wechselkursen gezeigt.

Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , IMF

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , World Bank

Beschäftigung

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , World Bank , ILO , IMF WEOD - International Monetary Fund World Economic Outlook Database

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , ILO

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Letzte Aktualisierung: Dez. 2024

Quellen: Statista Market Insights , ILO

Analystenmeinung

Einkommensungleichheit: Einkommensungleichheit ist in den Vereinigten Staaten und in Europa ein wichtiges Thema, insbesondere in Großstädten und zwischen städtischen und ländlichen Gebieten. Die immer größer werdende Kluft zwischen den Wohlhabenden und den weniger Wohlhabenden bedroht den sozialen Zusammenhalt und die wirtschaftliche Stabilität. Um dem entgegenzuwirken, sind politische Maßnahmen erforderlich, die gerechtere wirtschaftliche Chancen für unterschiedliche Gemeinschaften fördern.

Soziale Wohlfahrtssysteme: Die sozialen Wohlfahrtssysteme sind sehr unterschiedlich, insbesondere in Europa, wo einige Länder über solide Strukturen verfügen, während andere auf die Selbstorganisation der Gesellschaft setzen. Diese Unterschiede verdeutlichen die Herausforderung, ein einheitlichere soziales Sicherungssystem den verschiedenen Regionen zu schaffen. Die Gewährleistung des Zugangs zu grundlegenden sozialen Dienstleistungen ist angesichts der anhaltenden wirtschaftlichen Ungleichheiten von entscheidender Bedeutung.

Beschäftigung, Arbeitsproduktivität und demografische Verschiebungen: Die Jugendarbeitslosigkeit ist nach wie vor ein drängendes Problem, insbesondere in Europa, das zu langfristigen sozioökonomischen Problemen führt. Darüber hinaus stagniert in Europa die Arbeitsproduktivität, wobei der jüngste Anstieg eher auf die Inflation als auf echte Produktivitätssteigerungen zurückzuführen ist. Die alternde Bevölkerung in Europa und Teilen Asiens stellt eine weitere Belastung für die Rentensysteme und das Gesundheitswesen dar und erfordert eine Politik, die sich an diese demografischen Veränderungen anpasst und jüngere Arbeitnehmer besser integriert.

Armutsbekämpfung und nachhaltige Entwicklung: Auch wenn in Asien Fortschritte bei der Armutsbekämpfung erzielt wurden, bleibt es eine Herausforderung, ein nachhaltiges und integratives Wachstum zu gewährleisten. Die strukturelle Schwäche ländlicher Gebiete führt zu Chancenungleichheiten, die eine gerechte Entwicklung behindern. Ein nachhaltiges Wachstum, das allen zugute kommt, ist für die langfristige Stabilität unerlässlich.

Methodik

Datenabdeckung:

Der Datensatz umfasst Daten aus 152 Ländern. Die Zahlen basieren auf der Leistung der einzelnen Länder in sechs verschiedenen Bereichen. Bei diesen Bereichen handelt es sich um sozioökonomische Indikatoren, makroökonomische Indikatoren, Gesundheitsindikatoren, digitale und Konnektivitätsindikatoren, Konsumindikatoren sowie Logistik- und Verkehrsindikatoren. Innerhalb dieser Bereiche werden verschiedene Segmente abgedeckt, darunter Demografie, wirtschaftliche Maßnahmen, wirtschaftliche Ungleichheit, Beschäftigung, Verbrauch, Gesundheitsfaktoren und vieles mehr.

Modellierungsansatz:

Die Zusammensetzung jedes Bereiches folgt einem umfassenden Ansatz, der sowohl Top-Down- als auch Bottom-Up-Methoden kombiniert, wobei jedes Bereiches und jedes Segment von einer spezifischen Logik geleitet wird. Um die Situation dieser sechs Bereiche in jedem Land zu bewerten, stützen wir uns auf einschlägige wichtige Indikatoren und Daten von angesehenen internationalen Institutionen, nationalen Statistikämtern, Branchenverbänden und führenden privaten Institutionen. Darüber hinaus führen wir Datenverarbeitungsverfahren durch, um Probleme wie fehlende Zeitangaben, Ausreißer und Dateninkonsistenzen zu beseitigen. Unsere Datenverarbeitung umfasst fortschrittliche statistische Techniken, darunter Interpolation, exponentiell gleitender gewichteter Durchschnitt und Savitzky-Golay-Filter. Diese Methoden tragen zur Verfeinerung und Verbesserung der Datenqualität bei.

Prognosen:

In unserem Prognoseverfahren verwenden wir eine breite Palette statistischer Techniken, die auf den Merkmalen der Märkte basieren. So verwenden wir beispielsweise die S-Kurven-Funktion, um die Einführung neuer Technologien, Produkte und Dienstleistungen zu prognostizieren und unser Prognosemodell an der Theorie der Innovationsübernahme auszurichten. Darüber hinaus prognostizieren wir unsere Daten auch unter Verwendung von ARIMA mit und ohne Berücksichtigung von Saisonalität, exponentieller Trendglättung und der Compound Annual Growth Rate (CAGR) mit der Möglichkeit, bei Bedarf Anpassungsfaktoren einzubeziehen. Diese Techniken ermöglichen es uns, genaue und zuverlässige Prognosemethoden bereitzustellen, die auf die einzigartigen Merkmale der Daten jedes Bereiches und Landes zugeschnitten sind.

Zusätzliche Hinweise:

Die Daten werden zweimal pro Jahr oder bei jeder wesentlichen Änderung ihrer Dynamik aktualisiert. Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und des Russland/Ukraine-Krieges werden auf länderspezifischer Ebene berücksichtigt.

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