Chi phí nhân công thương mại, vận tải, lưu trú Ireland
Chi phí nhân công thương mại, vận tải, lưu trú Ireland của Châu Âu kỳ Q1-2026 đạt 149 Index, theo Eurostat. Đây là chỉ tiêu thuộc bảng Chi phí nhân công (Giá trị · Quý), với chuỗi số liệu đầy đủ từ Q1-2000 đến Q1-2026. Chuỗi số liệu đầy đủ và biểu đồ tương tác, tải về miễn phí.
Chỉ tiêu này trong bảng Chi phí nhân công
| Chỉ tiêu | Q1-2026 | Q4-2025 | Q3-2025 | Q2-2025 | Q1-2025 | Q4-2024 | Q3-2024 | Q2-2024 | Q1-2024 | Q4-2023 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Thương mại, vận tải, lưu trú và ăn uống | |||||||||||
| Ireland | 149 | 147 | 145,9 | 144,6 | 146,4 | 142,9 | 142,2 | 140,4 | 138,1 | 134,3 | |
| Áo | 131,2 | 129,7 | 128,7 | 127,2 | 125,1 | 125,6 | 121,9 | 120,5 | 116,3 |
Hiểu về chi phí nhân công thương mại, vận tải, lưu trú Ireland
Tập hợp số liệu nhằm mô tả sự dịch chuyển của các khoản chi phí liên quan đến lực lượng lao động hoạt động trong các ngành phân phối thương mại, vận chuyển hàng hóa, lưu trú và dịch vụ ăn uống tại Ireland. Chỉ tiêu này ghi nhận toàn bộ các khoản chi trả mang tính chất thường xuyên cho người làm công ăn lương, đồng thời loại trừ các khoản trợ cấp xã hội không do đơn vị sử dụng lao động chi trả trực tiếp. Điểm phân biệt chính của bộ số liệu này so với các chỉ số toàn nền kinh tế là việc nó cô lập hoàn toàn áp lực chi phí nhân sự trong khu vực dịch vụ thị trường.
Người tra cứu cần lưu ý tính chất cập nhật theo quý của dữ liệu và việc các con số công bố ban đầu có thể được tinh chỉnh trong các kỳ sau. Phép so sánh hữu ích nhất là đặt mức của kỳ này lên bàn cân với cùng kỳ năm trước nhằm triệt tiêu các biến động mang tính chu kỳ hằng năm. Tránh dựa vào biến động giữa hai quý liên tiếp để kết luận xu hướng dài hạn vì các yếu tố thời vụ có thể làm sai lệch bức tranh thực tế.
Câu hỏi thường gặp
- Phạm vi ngành nghề nào được tính vào chỉ tiêu này tại Ireland?
- Bao gồm các hoạt động thương mại, vận tải, lưu trú và dịch vụ ăn uống.
- Tần suất công bố dữ liệu diễn ra ra sao?
- Thông tin được cập nhật và phát hành đều đặn theo từng quý trong năm.
- Tại sao việc so sánh cùng kỳ lại quan trọng đối với dữ liệu này?
- Cách làm này giúp loại bỏ ảnh hưởng từ các biến động theo mùa vụ lặp lại hằng năm.