加薪幅度不低于 CPI 同比变化时，加薪就跑赢了物价。Narwhal 提供各国的通胀率，下面的 Python 把加薪幅度和通胀率换算成实际变化;对大多数国家，它没有工资基准数据。
读取各国的通胀率
通胀端点返回一个国家最新的年度和月度价格变化。下面这两个请求获取的是德国和日本。
curl -s -H "Authorization: Bearer $NARWHAL_API_KEY" \
"https://api.narwhalapi.com/v1/economics/DEU/inflation"{
"country": "DEU",
"period": "2026-09",
"year_over_year": "3.3",
"month_over_month": "0.6",
"year_to_date": "3.2",
"released_on": "2026-10-13"
}curl -s -H "Authorization: Bearer $NARWHAL_API_KEY" \
"https://api.narwhalapi.com/v1/economics/JPN/inflation"{
"country": "JPN",
"period": "2026-09",
"year_over_year": "2.1",
"month_over_month": "0.0",
"year_to_date": "1.3",
"released_on": "2026-10-23"
}year_over_year 是消费者价格指数相对一年前同月的变化百分比，在最新月份 period,德国为 3.3,日本为 2.1。month_over_month 是相对上个月的变化,year_to_date 是相对 12 月的变化。released_on 是发布日期。这些值是以百分比表示的十进制字符串。
与指数交叉验证
同样的比率可以用指数重新算出来。observations 端点返回月度 CPI,下面的响应只保留了德国返回的 13 个月中的第一个月和最后一个月。
curl -s -H "Authorization: Bearer $NARWHAL_API_KEY" \
"https://api.narwhalapi.com/v1/economics/DEU/cpi/observations?start=2025-09&end=2026-09"{
"country": "DEU",
"as_of": "2026-10-13T00:00:00Z",
"index_base": "2020=100",
"observations": [
{
"period": "2025-09",
"value": "122.6"
},
{
"period": "2026-09",
"value": "126.6"
}
],
"next_cursor": null
}126.6 除以 122.6 等于 1.0326,所以指数在 12 个月里上涨了 3.26%,四舍五入就是 year_over_year 中的 3.3。对日本做同样的检查，由 102.2 和 100.1 得到 2.10%。
把加薪与物价对比
Narwhal 对大多数国家没有薪资或工资基准数据，所以本页只写物价这一侧。加薪幅度由你自己提供。实际变化等于一加加薪幅度除以一加通胀率，再减一。结果为正，说明薪水比一年前能买到更多东西;结果为负，说明能买到的更少。
- 取得加薪幅度 使用两个时期之间薪酬的百分比变化，两次要采用相同的口径，例如税前月薪。
- 读取通胀率 请求该国的通胀率，保留
period和year_over_year。 - 计算比值 用一加加薪幅度除以一加通胀率，减去一，再乘以 100。
- 报告结果 写明国家、通胀数据所属的月份以及结果的正负。
import json
import os
import urllib.request
from decimal import Decimal
def get(path):
req = urllib.request.Request(
"https://api.narwhalapi.com" + path,
headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["NARWHAL_API_KEY"]},
)
with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as r:
return json.load(r)
def check_raise(country, raise_percent):
latest = get(f"/v1/economics/{country}/inflation")
period = latest["period"]
year, month = period.split("-")
prior = f"{int(year) - 1}-{month}"
index = get(f"/v1/economics/{country}/cpi/observations?start={prior}&end={period}")
values = {o["period"]: Decimal(o["value"]) for o in index["observations"]}
from_index = (values[period] / values[prior] - 1) * 100
inflation = Decimal(latest["year_over_year"])
raise_ = Decimal(raise_percent)
real = ((1 + raise_ / 100) / (1 + inflation / 100) - 1) * 100
print(f"{country} {period}: inflation {inflation}% (from index {from_index:.2f}%), "
f"raise {raise_}%, real change {real:+.2f}%")
check_raise("DEU", "3.0")
check_raise("JPN", "2.5")
| 国家 | 月份 | 通胀 | 加薪 | 实际变化 |
|---|---|---|---|---|
| 德国（DEU） | 2026-09 | 3.3% | 3.0% | -0.29% |
| 日本（JPN） | 2026-09 | 2.1% | 2.5% | +0.39% |
德国 3.0% 的加薪低于 3.3% 的通胀率，所以薪水损失了 0.29% 的购买力。日本 2.5% 的加薪高于 2.1%,所以购买力增加了 0.39%。脚本还会在公布的比率旁边打印用指数重新算出的比率。
这里的通胀数字是全国的总体 CPI。它衡量的是平均一篮子商品，所以不会与某个家庭实际感受到的价格变化吻合，而且只涉及价格。与通胀持平的加薪，平均而言能让购买力保持不变，但它并不能说明原来的薪水是否足够。
环比和年初至今提供了什么信息?
month_over_month 反映最近单月的变化，在物价快速波动时很有用。year_to_date 是相对上一年 12 月的变化。德国为 3.2,与 126.6 对比 2025 年 12 月指数 122.7 的结果一致。如果薪酬每年 1 月调整一次，想知道本年度的涨价已经发生了多少，就可以用它。
为什么用除法而不是减法?
薪水和物价都是复利变化，所以精确的实际变化是比值。对德国来说,3.0 减去 3.3 是 -0.30 个百分点，而用比值算出来是 -0.29%。在这样的比率下差距很小，比率越高差距越大。
应该和哪个时期的通胀率对比?
使用在加薪生效时结束的那 12 个月。通胀端点返回最新的月份;要看更早的月份，可以带上 start 和 end 调用 /v1/economics/{country}/inflation/observations,它会为每个 period 返回 year_over_year、month_over_month 和 year_to_date。例如,2026 年 7 月生效的加薪，就与 2026 年 7 月那一行对比。
薪资这一侧的数据从哪里来?
来自你自己。使用工资记录、录用通知或你信任的调查，把加薪幅度按百分比填入。API 只有价格这一侧。对加拿大来说,any-series 路由可以检索有关工资的表格,any-series 文档里有说明，本页没有使用。
这种对比能跨国使用吗?
每一次加薪都与它所在国家自己的物价、以该国货币来对比，所以各国的实际变化可以并排放在一起看。这种对比对两国的薪资水平都没有说明，也不做货币换算。如果需要各国通胀率的排名,比较各国通胀率的指南介绍了请求方式。
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