各国の年収比較

Jul 23, 2021
research python

OECDのサイトに各国の平均年収のデータがあったのでPythonでグラフにしてみた。

ライブラリとデータの読み込み

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import plotly.express as px

file = "AV_AN_WAGE_22072021122640139.csv"  # ダウンロードしたデータ
df = pd.read_csv(file)

データの中身はこんなかんじ

display(df.head(3))

COUNTRY Country SERIES Series TIME Time Unit Code Unit PowerCode Code PowerCode Reference Period Code Reference Period Value Flag Codes Flags
0 AUS Australia CPNCU Current prices in NCU 2000 2000 AUD Australian Dollar 0 Units NaN NaN 46286.111081 NaN NaN
1 AUS Australia CPNCU Current prices in NCU 2001 2001 AUD Australian Dollar 0 Units NaN NaN 48366.628479 NaN NaN
2 AUS Australia CPNCU Current prices in NCU 2002 2002 AUD Australian Dollar 0 Units NaN NaN 50109.137562 NaN NaN

SERIES列にはCPNCU, CNPNCU, USDPPPが出てきて，Series列の省略形になっている。

  • CPNCUはCurrent prices in NCU
  • CNPNCUは2020 constant prices and NCU
  • USDPPPはIn 2020 constant prices at 2020 USD PPPs

経済には疎くて用語がわからないのでGoogleで調べてみた

  • current prices : 名目賃金(額面金額)
  • constant prices : 実質賃金(インフレによる通貨価値の減少を考慮した金額)
  • USD PPPs: 各国の購入力を考慮したUSDへの換算レート(Purchasing Power Parity)

上記のCPNCUとCNPNCUは自国通貨でのcurrent pricesとconstant prices。USDPPPはインフレ率を勘案したUSDへの換算額(2020年度)ということらしい。

最新データ(2020年)による年収ランキング

  • インフレ率分割り引いた年収ランキング(USDPPP)
  • 1ドル112.58円(上記データで2020年度データに使われている換算レート)で換算す
# reshape data
usdjpy = 112.58

# ranking data
ranking = df[(df["Time"] == df["Time"].max()) & (df["SERIES"] == "USDPPP")].sort_values(
    by="Value", ascending=False
)
ranking["Value"] = ranking["Value"] * usdjpy


# plot data

sns.set_theme(
    rc={"figure.figsize": (12, 8),}, style="darkgrid",
)
sns.set_context("notebook", font_scale=1.5)

ax = sns.barplot(x="Country", y="Value", data=ranking)
ax.set(ylabel="average annual wages (JPY)")
plt.xticks(rotation=90)
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(
    plt.matplotlib.ticker.StrMethodFormatter("{x:,.0f}")
)

plt.tight_layout()

png

日本はどこか探してみてください。

賃金の年次変化(matplotlib版)

実質賃金の推移

まずはUSDPPP(インフレ率分割り引いた実質賃金)のデータ表示。各国の2000年の賃金を1とする。

dot_usdppp = df[df["SERIES"] == "USDPPP"][["Country", "Value", "TIME"]].pivot(
    index="TIME", columns="Country", values="Value"
)
dot_usdppp = dot_usdppp.div(dot_usdppp.iloc[0])
dot_usdppp.head(3)

Country Australia Austria Belgium Canada Chile Czech Republic Denmark Estonia Finland France ... Norway Poland Portugal Slovak Republic Slovenia Spain Sweden Switzerland United Kingdom United States
TIME
2000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.00000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 ... 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000
2001 1.010883 0.996962 1.003084 0.995891 1.02740 1.051571 1.006660 1.034993 1.005260 1.006325 ... 1.024379 1.057132 1.004056 1.000000 1.040772 0.994779 1.011863 1.057034 1.042075 1.008469
2002 1.017842 1.012392 1.028910 0.987594 1.03634 1.115248 1.029816 1.096847 1.010661 1.033491 ... 1.066971 1.054004 1.003560 1.051607 1.043738 0.999752 1.025093 1.077983 1.058818 1.016417

3 rows × 35 columns

グラフ表示は関数にしておく。

def plot_change(df, ylabel="wage increase"):
    sns.set_context("notebook", font_scale=1.5)
    ax=sns.lineplot(data=df, dashes=False)
    sns.lineplot(data=df["Japan"], palette="Red",linewidth=5, dashes=False)

    plt.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1), borderaxespad=0)
    ax.set(xlabel="year", ylabel=ylabel)
    ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))
    plt.setp(ax.get_legend().get_texts(), fontsize="12") # for legend text
    plt.show()

plot_change(dot_usdppp, ylabel="constant wage increase")

png

日本はオレンジの太線で上書きしている。安定性抜群なことがわかる。

名目賃金のグラフも作ってみる。

dot_cpncu = df[df["SERIES"] == "CPNCU"][["Country", "Value", "TIME"]].pivot(
    index="TIME", columns="Country", values="Value"
)
dot_cpncu = dot_cpncu.div(dot_cpncu.iloc[0])
plot_change(dot_cpncu,ylabel="current wage increase")

png

日本は座標軸のように横に伸びている。 外資系の企業から給料をもらって，日本で暮らすというのがお得かもしれない。 IT系だったらリモーワーク可のところも増えているみたいだしね。

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