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INFOGRAPHIC: Where the world’s poorest will live in 2015

INFOGRAPHIC: Where the world’s poorest will live in 2015
This infographic from the OECD Development Assistance Committee projects which countries will be home to the world’s poorest people by 2015, and compares this to the picture in 2005. Part of their report Fragile states 2013: Resource flows and trends in a shifting world it reveals that by 2015, half of the world’s people living on less than USD 1.25 a day will be in fragile states. And while poverty has decreased globally, progress on Millennium Development Goal (MDG) 1 to halve poverty is slower in fragile states than in other developing countries. While India will still have the second largest population living in extreme poverty, the reduction from 2005 is incredible. Related:  Statistiques pauvretéMoney, Debt, ecominics & Finances

Les outils de mesure de la pauvreté et la vulnérabilité ROME – Malgré leurs imperfections, les mesures du revenu sont utiles pour mieux comprendre l’étendue de la pauvreté et de la vulnérabilité dans le monde. Le critère de 1,25 $ par jour établi par la Banque mondiale (en termes de parité de pouvoir d’achat), et utilisé pour mesurer les progrès réalisés dans l’atteinte des objectifs OMD de réduction de la pauvreté, n’est toutefois pas l’unique donnée pertinente. Lorsque le seuil de pauvreté s’élève à une dépense quotidienne par habitant de 2 $, le taux de pauvreté mondial passe de 18 % à environ 40 %, ce qui laisse croire que de très nombreuses personnes vivent juste au-dessus du seuil de pauvreté établi et qu’elles sont très vulnérables aux chocs externes ou aux changements des circonstances personnelles, comme les augmentations de prix ou les baisses de revenu. La libéralisation et la mondialisation du marché du travail, ainsi que l’influence décroissante des syndicats ont exacerbé ces faibles perspectives d’emploi.

The Health Of Every County In America, Mapped And Ranked Many factors drive health: from how much people drink and smoke, and what sort of health care they have, to all kinds of economic and environmental factors, like employment and pollution. To see how your county is doing, and what factors may be behind its performance, take a look at the County Health Rankings website. It offers a terrifically useful and detailed snapshot of more than 3,000 communities across the nation. From the homepage, you can dive into your state, and see how your county compares. We’ve reproduced some of the maps here, for Colorado, Florida and Washington state. One of the main points of the rankings is to show that health depends on more than access to health care, says Bridget Catlin, who leads the project. Catlin started the project nine years ago, initially focusing just on her home state of Wisconsin (she works at the University of Wisconsin). The idea is to get communities to focus on particular issues for them.

» 0204 Les inégalités dans le monde (3/3) On observe ainsi que les zones les plus inégalitaires sont ainsi dans l’ordre, le Sud de l’Afrique (65), l’Amérique du Sud (55), les États-Unis (45), la Chine (43), puis la Russie (42). Les zones les plus égalitaires sont la Scandinavie (23) et l’Europe centrale (26). Les deux graphiques suivants présentent une estimation de l’évolution historique de l’indice des revenus dans les sept principales zones géographiques, ainsi que celle de l’indice mondial. Précisons tout d’abord qu’il n’est pas anormal que l’indice mondial soit supérieur à tous les autres : si tous les américains gagnaient autant (le salaire moyen américain actuel), et si tous les chinois gagnaient autant (le salaire moyen chinois) actuel, les deux indices seraient nuls, mais pourtant l’indice de la Chinamérique serait très élevé. On constate ainsi que : Les deux graphiques suivants représentent la proportion du revenu total perçu par le pourcent le plus riche de la population de différents pays.

Comparing Chinese provinces with countries: All the parities in China Observatoire des inégalités 23 juillet 2013 - L’OCDE vient de publier une étude qui montre l’impact des premières années de la crise économique (de 2007 à 2010) sur la distribution des revenus des personnes dans les pays de l’OCDE. Quels enseignements peut-on tirer de cette étude en matière d’évolution des inégalités au niveau international ? Il est tout d’abord utile de rappeler le niveau des inégalités et ses tendances avant la crise. Lors des trois premières années de la crise, entre 2007 et 2010, cet écart est passé de 9 à 9,5. Quelles sont les populations les plus touchées ? Dans un premier temps, dans deux tiers des pays de l’OCDE, ce sont les ménages les plus pauvres qui ont vu leur revenu diminuer davantage ou moins progresser que celui des plus riches. Pour la France : les inégalités de revenus augmentent-elles seulement depuis 2008 ? Quelles sont les principales causes de cette remontée des inégalités dans les pays riches ? Quel impact ont les transferts sociaux et la fiscalité ? Que faire ?

Ranking tech companies by revenue per employee (Note: The ideal measurement would use profit instead of revenue and payroll instead of employee headcount. But those are tougher numbers to find for obvious reasons.) After the jump: The story behind this chart. The Calacanis/DHH discussion touched on the idea that web companies should pay more attention to unique visitors per employee. The theory: That ratio forces you to get away from talking sheer size/traffic and instead focus on efficiency. Now a while back we posted about this idea. (Site rank via Alexa. But how important is site rank really? So let’s take those same companies and add annual revenues into the picture: (Revenue figures via Yahoo! Dividing revenue by employee gives us a better look at which companies are the most efficient.

Au royaume des aveugles... Il faut être aveugle pour ne pas voir que la pauvreté disparaît et que les inégalités s’estompent au fur et à mesure des années. Par Guillaume Nicoulaud. Ce graphique illustre une estimation de l’évolution de la distribution des revenus à l’échelle mondiale depuis 1970. Les deux verticales rouges indiquent un revenu annuel de $312 (i.e. l’équivalent de $1 par jour en 2006) et de $554 (i.e. l’équivalent d’un dollar par jour aux prix de 1985). Comme vous l’avez sans doute compris, le premier enseignement que nous pouvons tirer de ces distributions, c’est que, depuis 1970, le taux de pauvreté s’est littéralement effondré. Autre enseignement : cet enrichissement global s’est accompagné d’une spectaculaire réduction des inégalités. Ces graphiques sont extraits de Maxim Pinkovskiy, Xavier Sala-i-Martin, Parametric estimation of the world distribution of income (2009). Au royaume des aveugles… —Sur le web. À lire aussi :

Will Japan Face the Next Debt Crisis? More Infographics on Good Pauvreté en Allemagne: un rapport embarrassant pour le gouvernement - Allemagne Le gouvernement allemand a présenté mercredi 6 mars un rapport très attendu sur la pauvreté dans le pays. Selon ce rapport, l'écart des inégalités sociales s'est accru en Allemagne, et un Allemand sur sept est aujourd'hui menacé de pauvreté. Avec notre correspondante à Berlin, Nathalie Versieux L'économie se porte bien en Allemagne, où le nombre de chômeurs recule. Les 10% d'Allemands les plus fortunés se partagent 53% de la richesse nationale. Les 548 pages du rapport présenté mercredi par la ministre du Travail (disponible ici en allemand) publié ce mercredi 6 mars ont de quoi déranger, surtout en cette période pré-électorale. L'Allemagne se porte bien, le chômage recule, insiste ainsi le ministre accusé d'avoir cherché à enjoliver les pages du rapport consacrées à la pauvreté.

World debt comparison: The global debt clock @comeetie : carte données carroyées Cette carte permet de visualiser certaines données issues des revenus fiscaux localisés des ménages de 2010. Ces données sont en effet de nouveau disponibles de manière très fine (aggrégées sur des pixels de 200m x 200m !). J'ai donc essayé de visualiser celles-ci à différentes échelles : aux échelles hautes, les données sont aggrégées sur des pixels de 4km², aux échelles intermédiaires sur des pixels de 1km² et enfin aux échelles fines sur des pixels de 200m par 200m. A ce niveau de détails, les informations associées à chaque pixels sont aussi disponibles par simple survol. N'hésitez donc pas à zoomer pour explorer les détails et à jouer avec les différentes variables : la densité de population (nombre d'habitants / km²); le pourcentage d'habitants de moins de 25 ans; le pourcentage d'habitants de plus de 65 ans; le revenu moyen par unité de consommation; le pourcentage de ménages à bas revenus. Note sur le secret statistique :

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