Carte de France des revenus moyens déclarés par foyer.

Bonjour,

Mise à jour du petit projet sur les revenus et les inégalités en France (à partir des données open data de l'impôt sur le revenu, par collectivité territoriale).

La carte avec toutes les années est accessible à cette adresse. En plaçant la souris au dessus des départements, une fenêtre apparaît pour afficher le revenu moyen.

Le découpage des départements s'est fait de façon un peu arbitraire :
-Tri sur les revenus du plus faible au plus important
-Groupage des départements par quinzaine jusqu'à 95, puis un petit groupe de 5 départements (correspondants aux revenus moyens les plus importants).

Quelques constats :
- On remarque plutôt clairement le fameux "vide" français, qui s'étend du sud-ouest au nord-est, avec des revenus moyen parfois inférieurs à 20 000€.
- Les départements limitrophes à la Suisse sont plutôt "riches".
- Une très forte disparité en région parisienne avec par exemple Paris, les Yvelines et les Hauts de Seine qui avoisinent un revenu moyen de 40 000€ et le département de Seine Saint-Denis, avec un revenu moyen près de deux fois inférieur (21 100€ environ).

Notes :
- Les chiffres pour la Guadeloupe sont erronés pour 2011 et 2012.
- Aucun chiffre pour Mayotte n'est fourni (ou en tout cas, je n'ai pas trouvé ces données).
- Il y a un grand écart sur les revenus déclarés entre 2005 et 2006. La seule explication que j'ai pu trouver est la suppression d'un abattement de 20% sur les revenus pour l'ensemble des salariés français.

Impôt sur le revenu par commune (csv)

Nouvelle contribution sur la plateforme data.gouv.fr :

J'ai rajouté au jeu de données "L'impôt sur le revenu par collectivité territoriale", un zip agrégeant toutes les données au niveau des communes.
Cette fois-ci, les données sont au format CSV, format ouvert contrairement au format Excel 2003 utilisé par l'administration...

En résumé :
- 10 ans de données sur les impôts, les revenus déclarés et le nombre de foyers.
- 30Mo de données zippé (80Mo dézippé)
- +1000 CSV

Et pour rappel, la France compte plus de 36 000 communes.
Bref, un joli jeu de données, je vais voir ce que je peux faire avec...

Sunshine 06

L'association RegardsCitoyens vient de publier son projet "Sunshine" visible à cette adresse.

L'objectif est ici de mettre à disposition des citoyens les données concernant les rapports entre le corps médical et les laboratoires (médicaux et pharmaceutiques).

Avant de commencer une analyse du département, il faut savoir que les données proviennent de la base de données "transparence santé" du ministère. Cette plateforme permet à chacun de vérifier si son médecin traitant a des liens plus ou moins proches avec certains laboratoires. C'est un bon en avant concernant la transparence dans le milieu médical non négligeable, on ne peut que féliciter l'initiative (pour une fois!).

Place à l'analyse. Elle sera assez modeste et reprendra en réalité les grandes lignes du projet Sunshine, mais certainement que d'autres informations sont à tirer des données publiées.

Au total, 4.8 millions d'euro d'avantages (cadeaux) ont été versés au milieu médical répartis sur plus de 48 600 "cadeaux".
A côté de cela, 4246 contrats ont été signés entre un praticien de santé et un laboratoire.

Cela peut sembler beaucoup, mais cela ne représente qu'une goutte d'eau comparée quand on constate que 244 millions d'euro ont été versés au total en France (entre janvier 2012 et juin 2014).
Les Alpes-Maritimes ne représentent donc que moins de 2% des sommes versées. Plutôt rassurant.

Dans le détail :

Les laboratoires ayant offert le plus d'avantages (en valeur) dans les Alpes Maritimes.

Les laboratoires les plus actifs dans le département sont donc Novartis, Servier et Glaxosmithkline avec des sommes comprises entre 320 000 et 420 000 euro.

Cependant, certains labos n'ont versé aucun avantage (en tout cas dans notre département) aux praticiens de santé :

Ce qui ne les ont pas empêchés d'obtenir quelques conventions malgré tout!

Quels types de cadeaux reçoivent les médecins ?

On retrouve 5 grandes catégories  qui représentent une très grosse majorité des cadeaux. Je pense que l'on peut faire directement le raccourci : les laboratoires offrent aux praticiens de participer à des congrès "tous frais payés", c'est-à-dire repas, hébergement, transport et participation inclus.

Enfin, quelles catégories de praticiens ont reçu le plus de cadeaux des laboratoires pharmaceutiques ?

D'autres catégories existent mais représentent une part trop faible pour apparaître.
Sans surprise, ce sont les médecins, capables (et plus à même) de prescrire les produits des laboratoires, qui sont favorisés. Cette part est plus importante dans notre département comparée au niveau global du pays (80%).

Les comptes de la ville de Nice (2000 - 2013)

Etant donné la difficulé de pouvoir trouver les comptes de sa propre ville, j'ai finalement réussi à mettre la main dessus. Malheureusement, ils ne sont pas dans leur intégralité, mais on y retrouve les grandes lignes.

Les treize années sont regroupées dans un fichier Excel et celui-ci peut être téléchargé directement sur la plateforme data.gouv.fr.

Je ferai un nouvel article avec quelques petits graphiques pour voir si on y apprend des choses.

Les revenus dans les Alpes-Maritimes : Gini

Premier billet d'une petite série sur le thème des revenus déclarés par la population, disponible sur ce lien. Je m'étais interrompu sur ma série d'articles sur les revenus concernant les Alpes Maritimes, mais ayant plutôt bien avancé, je me lance dans le commentaire de ces données. Ce premier billet concerne les inégalités de revenus grâce au coefficient de Gini et la courbe de Lorenz.

Coefficient de Gini 

 

Nous constatons que le coefficient de Gini évolue entre 0.49 et 0.47 avec une tendance assez nette à la baisse. Cela signifie donc que les inégalités ont plutôt tendance à diminuer dans le département, même si cela reste une baisse très modérée.

Par comparaison au niveau mondial :
 
Voilà où nous nous situons (source : Banque mondiale & CIA via wikipedia)

A une échelle un peu plus réduite, à savoir la France, le département se positionne chaque année autour du 10e rang parmi les département les plus inégalitaires.


En 2012, nous occupions une triste 8e place. Pire : si l'on enlève les DOM et la région parisienne, nous pourrions dire que le département des Alpes Maritimes est le 3e département le plus inégalitaire de province.

Bref, malgré la baisse du coefficient, les Alpes Maritimes se positionnent comme l'un des département les plus inégalitaires de France...

Courbe de Lorenz

 La courbe de Lorenz, souvent associée à l'indice de Gini (il s'agit simplement de la représentation graphique du coefficient obtenu) nous donne quelques informations supplémentaires (exemple en 2012) :




En abscisse la part cumulée de la population (par vingtile, calculé par interpolation linéaire) et en ordonnée la part cumulée des revenus perçus par la population. Ainsi, un exemple de lecture serait :

"55.0% de la population la plus pauvre ne perçoit que 22.0% des revenus totaux"

Contribution et Dataconnexions 5

Bonjour,

Aujourd'hui, c'est un grand jour pour un petit projet.
Comme j'avais pu l'évoquer dans un billet précédent, la création d'un seul article pour présenter la répartition des revenus dans les Alpes Maritimes prend du temps (plusieurs heures).
De plus, faire cela pour un seul département, c'est bien mais le faire pour tous les département français, c'est mieux!
C'est pourquoi je me suis lancer dans l'automatisation du traitement de ces données.
J'ai commencé par la mise en forme des données pour les rendre vraiment "ouvertes", c'est à dire qu'il n'est pas nécessaire d'avoir un outil propriétaire pour les visualiser/utiliser (ici, Excel de Microsoft).
Puis j'ai attaqué la partie "visuelle" en créant une application web reprenant ces données.

J'ai profité de ce projet pour le présenter au concours Dataconnexion organisé par la mission Etalab (chargée de l'ouverture des données) et le projet a été accepté :)

Mon projet est donc visible sur la page data.gouv.fr.
Merci de voter pour mon projet en cliquant sur l'étoile en dessous de l'image ! :)

Ou plus directement :
http://abauzac.github.io/ImpotsRevenusSolution/InegalitesWebApp/

L'application est encore jeune susceptible d'évoluer avec de nouvelles fonctionnalités, et de nouvelles interfaces...
Bref, vous pouvez maintenant parcourir l'application et connaitre pour chaque département :

• Le coefficient d'inégalités de Gini
• La courbe de Lorenz associée
• Le revenu moyen par foyer

Il manque encore de nombreuses choses (cartes, proportion de l'impot, etc.) mais ça viendra. Il faut du temps..

Coups de mains, critiques et nouvelles idées sont fortement appréciées :)

Edit :
Petite précision quand même (merci au commentaire , tout ce projet est open source et est visible ici même : https://github.com/abauzac/ImpotsRevenusSolution 

Opendata et interprétation des données...

Bonjour (et bonne année).

Petit article au sujet d'une petite plateforme en France qui tente de faire le buzz avec ses "DataViz" ou "infographies" pour illustrer des chiffres "choquants", à savoir : 365data.fr créé par wedodata.fr
Pas de bol, voici la data du premier jour :

1er janvier sur 365data.fr

Qu'avons nous à nous mettre sous la dent ?
Le chiffre de 50% semble super impressionnant, il faut le dire, donc on va creuser. Ils ont eu l'excellente idée de rajouter un bouton "source", allons voir...

Quelque chose qui choque ? Oui :

dollars constants

Ce qui admet qu'il n'y a eu aucune inflation entre 2000 et 2011 dans le monde (alors qu'elle doit bien tourner à 3% par an, je ne retrouve plus les chiffres) !! Et même si l'on prenait ces chiffres corrigés de l'inflation, il faudrait qu'ils soient corrigés de l'inflation... du pays en question (et pas de l'inflation américaine uniquement).

Sérieusement...
Allons faire un tour sur la source...
En allant sur le site du "Stockholm Internation Peace Research Institute" (SIPRI) grâce au lien fourni  on se retrouve avec de jolis fichiers Excel...
Qu'avons nous ?

• Du dollar constant : on l'a vu, ca n'a pas vraiment de sens
• En dollar courant : avec les variations des devises, je ne pense pas que cela ait beaucoup de sens non plus (Exemple : le Yen face au dollar qui fait le yoyo à +/- 50% depuis 10 ans)
• En proportion par rapport au PIB : intéressant ! 
• En dépenses militaires / habitant : ça aurait pu être intéressant MAIS comme on peut constater tous les jours à la télé que les dépenses des gouvernements augmentent à toute vitesse (en tout cas, plus vite que la population c'est certain), cela perd son sens.
• En proportion des dépenses du gouvernement : très intéressant, on compare les dépenses militaires du gouv par rapport aux dépenses globales, c'est logique.

Prenons les 8 pays les plus riches" (PIB le plus élevé) avec les 2 critères qui nous intéressent :

Part des dépenses dans le PIB :

	2000	2012
USA	3	4,4
Brazil	1,8	1,5
China, P. R.	1,9	2
Japan	1	1
France	2,5	2,3
Germany	1,5	1,4
Russia/USSR	3,6	3,9
UK	2,4	2,4

Que constatons nous ? que seul 2 pays ont augmenté "significativement" leurs dépenses militaires si on le compare au PIB : les USA et la Russie (dans une moindre mesure).
Sachant que les US c'est 8 fois le PIB Russe, il faut imaginer la puissance militaire que cela donne...

Part des dépenses militaires dans les dépenses gouvernementales :

	2000	2012
USA	9,0%	10,9%
Brazil	5,0%	3,7%
China, P. R.	10,9%	8,2%
Japan	2,6%	2,4%
France	4,9%	4,1%
Germany	3,3%	3,0%
Russia/USSR	11,3%	10,8%
UK	7,0%	5,3%

Que constatons nous ?
Qu'en fait, seul les USA ont augmenté leurs dépenses militaires quand on le compare au budget. Seuls les US, la Russie et la Chine on des dépenses militaires autour de 10% des dépenses totales.
On en déduit que, sur ces 3 pays,

• la Russie n'a pas changé sa politique militaire 
• la Chine a eu une politique de baisse des dépenses militaires
• les USA ont eu une politique d'augmentation des dépenses militaires

Bref, tout ça pour dire, quand on veut faire une infographie, mieux vaut la faire de façon objective, sans avoir pour but de manipuler les gens en étant "provocateur".

Peace, bonne année encore.