RNB par habitant (méthode Atlas) de R.A.S. chinoise de Hong Kong
RNB par habitant (méthode Atlas) de R.A.S. chinoise de Hong Kong : 62 500 $US en 2025. R.A.S. chinoise de Hong Kong se classe nº 18 sur 200 pays disposant de données (valeur la plus élevée d’abord). En 2005, il était de 28 890 $US. La valeur mondiale était de 14 240 $US en 2025.
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- Dernière valeur
- 62 500 $US
- Année
- 2025
- Rang
- nº 18 sur 200
Pays classés à proximité
| Rang | Pays | Valeur |
|---|---|---|
| 15 | Pays-Bas | 68 530 $US |
| 16 | Australie | 64 120 $US |
| 17 | Suède | 63 010 $US |
| 18 | R.A.S. chinoise de Hong Kong | 62 500 $US |
| 19 | Autriche | 60 360 $US |
| 20 | Allemagne | 60 200 $US |
| 21 | Belgique | 59 500 $US |
Dans la région : Asie de l’Est et Pacifique
| Pays | Valeur |
|---|---|
| Singapour | 81 760 $US |
| R.A.S. chinoise de Macao | 69 920 $US |
| Australie | 64 120 $US |
| R.A.S. chinoise de Hong Kong | 62 500 $US |
| Nouvelle-Zélande | 46 630 $US |
| Japon | 38 340 $US |
| Corée du Sud | 37 880 $US |
| Brunei | 34 790 $US |
| Nouvelle-Calédonie | 30 070 $US |
| Polynésie française | 24 100 $US |
| Nauru | 20 690 $US |
| Palaos | 19 890 $US |
Valeurs par année
| Année | Valeur |
|---|---|
| 2025 | 62 500 $US |
| 2024 | 57 410 $US |
| 2023 | 54 870 $US |
| 2022 | 54 000 $US |
| 2021 | 54 380 $US |
| 2020 | 48 550 $US |
| 2019 | 50 480 $US |
| 2018 | 50 050 $US |
| 2017 | 46 380 $US |
| 2016 | 42 970 $US |
| 2015 | 41 180 $US |
| 2014 | 40 240 $US |
| 2013 | 38 570 $US |
| 2012 | 36 340 $US |
| 2011 | 35 690 $US |
| 2010 | 33 620 $US |
| 2009 | 32 350 $US |
| 2008 | 33 950 $US |
| 2007 | 32 070 $US |
| 2006 | 30 290 $US |
| 2005 | 28 890 $US |
Questions fréquentes
RNB par habitant (méthode Atlas) de R.A.S. chinoise de Hong Kong : quelle est la dernière valeur ?
62 500 $US en 2025, selon la Banque mondiale (RNB par habitant (méthode Atlas) de R.A.S. chinoise de Hong Kong).
RNB par habitant (méthode Atlas) : quel est le rang de R.A.S. chinoise de Hong Kong ?
R.A.S. chinoise de Hong Kong est nº 18 sur 200 pays disposant de données, en partant de la valeur la plus élevée.
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