韩国月平均工资（实际）和消费物价指数（CPI）变化分析 - Python 可视化技术

"似乎只有我的工资停滞不前。" 我相信很多人都有过这种感觉，但让我们来看看事实是否如此。 月平均工资（按实际价值计算）和 CPI 是衡量我们实际购买力的重要指标。

在这篇文章中，我们将利用 2011 年至 2023 年的数据分析韩国经济的演变，并使用 Python 可视化技术帮助您一目了然地了解韩国经济。 特别是，我们将深入分析平均月工资在通货膨胀情况下的变化。

数据概览

按年份分列的月平均工资（实际）和消费物价指数数据

术语表

月平均工资（实际）

• 定义：按消费物价指数调整后的工薪族实际月工资总额
• 单位：千韩元
• 含义：代表考虑通货膨胀变化后的实际购买力

消费价格指数（CPI）

• 定义：消费者购买的商品和服务的价格变化指数。
• 基准线：2020 = 100
• 含义：衡量价格水平变化的指标

数据来源

• 平均月工资（实际）：就业和劳动部，"商业劳动力调查"
• 消费者价格指数：国家统计局，"消费者价格调查"

该指标的主要变化

1. 月平均工资变化（实际）

• 从 2011 年的 2 902 美元起步，到 2021 年达到 3 599 美元的峰值。
• 不过，从 2022 年起，这一数字略有下降，2023 年达到 355.4 万韩元，比上一年减少约 3.8 万韩元。
• 这被解释为通货膨胀超过实际工资增长的结果。

2. CPI 的上涨

• 2011 年，CPI 从 76.081 开始，逐年稳步上升，直至 2023 年达到 111.59。
• 特别是 2020 年以来，通货膨胀率急剧上升，对人们的生活成本产生了重大影响。

从分析中获得可视化见解

1. 实际工资与价格之间的相关性

Python 可视化图显示，虽然平均月工资（按实际价值计算）一直在稳步增长，但消费物价指数的增长速度更快，这意味着人们的实际购买力下降了。例如

• 2020 - 2023消费物价指数：CPI 上升约 11.59%，但实际工资实际上下降了。
• 这些趋势表明，面对高通胀，名义工资增长并不能转化为实际购买力的提高。

2. 政策影响

• 工资政策我们需要一项考虑到通货膨胀的实际工资保护政策。
• 稳定物价消费物价指数：消费物价指数的持续上涨加重了人民的生活成本负担，需要政府采取积极措施。
• 重要的是要有相应的支持，尤其是对低收入者，因为物价上涨会加重他们的负担。

3. 根据数据做出决策

通过月平均工资和消费物价指数数据，您可以做出以下决定

• 企业需要调整名义工资，以维持员工的实际购买力。
• 各国政府应加强政策设计，稳定物价，减少收入不平等。

Python 可视化代码

下面的代码将月平均工资（实际）和消费物价指数的变化可视化。运行下面的代码将生成本篇文章开头的图表。

# 改进版本以避免标签重叠，并使用不同颜色以提高清晰度
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 准备数据
data = {'Year'：[2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023],
        月平均工资（实际）"：[2902, 2988, 3050, 3083, 3153, 3242, 3284, 3407, 3509, 3527, 3599, 3592, 3554],
        消费物价指数[76.081, 91.815, 93.01, 94.196, 94.861, 95.783, 97.645,
                                 99.086,99.466,100,102.5,107.72,111.59]}

df = pd.DataFrame(data)

# 可视化设置
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,7))

# 月平均工资（实际）条形图
bars = ax1.bar(df['Year'], df['Average Monthly Wage (Real)'], color='royalblue', label='Average Monthly Wage (Real)')

# 在条形图中添加标签，略微偏移并匹配颜色
for bar in bars：
    yval = bar.get_height()
    ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., yval + 50、
             f'{yval}', ha='center', va='bottom', color='royalblue')

ax1.set_ylabel('Average Monthly Wage (Real) (K₩)', color='royalblue')

# 消费者价格指数折线图
ax2 = ax1.twinx()
line = ax2.plot(df['Year'], df['Consumer Price Index'], color='darkred', marker='o', label='Consumer Price Index')

# 稍微偏移并匹配颜色后为折线图添加标签
for i,value in enumerate(df['Consumer Price Index'])：
    ax2.text(df['Year'][i], value + .5、
             f'{value:.2f}', ha='center', va='bottom', color='darkred')

ax2.set_ylabel('Consumer Price Index', color='darkred')

# 调整标题和布局，使间距更合理
plt.title('Average Monthly Wage (Real) and Consumer Price Index Trend')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 代码详细说明

准备数据

data = {'年份'：[...]，'月平均工资（实际）'：[...]，'消费价格指数'：[...]}
df = pd.DataFrame(data)

• 数据 将每年的数据存储在字典中，并将其称为 大熊猫 转换为数据帧。

可视化设置

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,7))

• 大小来设置图形大小，而 斧头1 创建对象。

创建条形图

bars = ax1.bar(df['Year'], df['Average Monthly Wage (Real)'], ...)

• 生成条形图，并使用 皇家蓝 使用颜色，使其更易于阅读。

创建折线图

line = ax2.plot(df['Year'], df['Consumer Price Index'], ...)

• 创建共享相同 x 轴的折线图，并使用 深红 用颜色来区分。

添加标签

for bar in bars：
    yval = bar.get_height()
    ax1.text(...)

• 通过条形图和线形图显示数值，直观地交流数据。

组织起来

1. 月平均工资趋势（实际）

• 2011 年至 2021 年稳步增长，但最近两年略有下降
• 2023 年为 3 554，比 2021 年减少约 1.251 TP3T

2. 消费物价指数的变化

• 自 2011 年以来稳步上升，自 2020 年以来增长尤为迅猛
• 2023 年为 111.59，比 2020 年增加约 11.591 TP3T

3. 实际购买力变化

• 最近的通货膨胀率超过了实际工资增长率，降低了人们的实际购买力
• 这可能导致经济负担加重和生活质量下降

3. 政策影响

• 强调价格稳定政策的重要性
• 反思工资政策，维护实际工资
• 呼吁为低收入者提供更有针对性的支持政策

4. 数据驱动决策的重要性

• 需要持续监测和分析经济指标
• 企业和政府共同努力实现经济平衡增长

这些分析使我们能够更好地了解月平均工资和物价的变化对人们实际生活质量的影响。韩国正在受到伤害，但我相信我们能够战胜这场危机。无论如何，在恢复正常生活的过程中，我们需要继续关注和分析这些经济指标。

在此提醒大家，推动经济发展的是人。如果您想知道韩国的人口数量，请查阅 总和生育率趋势和对婚姻生育率看法的变化：在 R 中可视化 帖子，了解更多信息。