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Paul Chagnaud

Bienvenue à Paul Chagnaud, qui fait un stage encadré par Guillaume Daudin :

“Actuellement étudiant en classe préparatoire D2 au lycée Turgot ainsi qu’en L3 d’économie appliquée à l’Université Paris Dauphine-PSL, j’ai intégré le projet TOFLIT18 le 29 mai 2021 en tant qu’assistant de recherche dans le cadre d’un stage d’une durée d’un mois.

J’ai choisi l’option Histoire des faits économiques et sociaux en classes préparatoires au concours D2 de l’ENS Paris-Saclay. J’ai eu à cœur de découvrir cette discipline lors de mes trois premières années d’études supérieures. Son enseignement m’a permis de comprendre plus en profondeur les mécanismes économiques et de mieux analyser l’actualité.

Lors de mon stage, j’ai retranscrit des sources relatant le commerce de la France avec l’Outre-Mer autour de 1789. De plus, j’ai élaboré un processus automatisé permettant d’explorer les différences dans les chiffres sur le commerce de 1789 donnés par différentes sources (le « Résumé » se trouvant aux Archives Nationales à la cote F12 251 et des sources dispersée, souvent plus précises, aux Archives Nationales aux cotes F12 1666 et 1667 et aux Archives Nationales d’Outre-Mer à la cote Col F 2B 14. Le résultat de ce travail est ici. Ce travail m’a permis de prendre conscience de la nécessité de fiabiliser les outils et méthodes d’analyse des données.

Ce stage constitue pour moi une première expérience dans le milieu de la recherche académique. J’y vois l’opportunité de découvrir le cadre d’un laboratoire de recherche, en l’occurrence le LEDa, de travailler en équipe sur plusieurs sujets et d’appréhender davantage le métier d’enseignant-chercheur. Les missions qui ont pu m’être confiées m’ont permis d’enrichir ma culture économique et d’apprendre un nouveau langage de traitement de données (STATA). Cette première expérience me conforte dans ma volonté d’approfondir mes connaissances en Histoire et de poursuivre mes études en suivant une formation axée sur la recherche en sciences économiques et sociales.”

CV Paul Chagnaud

Comparaison des sources portant sur 1789

Rapport sur les comparaisons des sources sur le commerce extérieur de la France de 1789

Nous disposons de différentes sources sur les données du commerce au XVIIIe siècle. Dans cette note, nous les comparons systématiquement. Les codes à l’origines des graphiques et tableaux se trouvent dans ce répertoire Github.

Ce processus automatisé permet d’explorer les différences dans les chiffres sur le commerce de 1789 donnés par différentes sources (le « Résumé » se trouvant aux Archives Nationales à la cote F12 251 et des sources dispersée, souvent plus précises, aux Archives Nationales aux cotes F12 1666 et 1667 et aux Archives Nationales d’Outre-Mer à la cote Col F 2B 14).

Nous tentons d’identifier quels sont les produits pour lesquels les valeurs des exportations/importations diffèrent du « Résumé » aux autres sources. Ceci va nous permettre d’identifier et de quantifier les erreurs dans la retranscriptions et la classification des données concernant la valeurs des exportations et des importations. Pour cela nous comparons les valeurs des exportations et des importations provenant du « Résumé » et celles provenant d’autres sources.

Un simple calcul sur l’ensemble des données montre que les exportations sont plus importantes d’après le Résumé (de plus de 40 millions de livres tournois, ou moins de 10%) et les importations plus faibles (d’à peu près de la même somme).


        X_ou_M        Autres        Résumé  
  1.   Exports   441,148,000   484,726,286  
  2.   Imports   636,524,000   599,484,215  

Cela peut s’expliquer par deux choses :

– Les “Autres” sources rapportent des flux de commerce entre les ports francs (Bayonne, Dunkerque, Marseille, Petits Îles, etc.) et le reste du Royaume, ce que ne fait pas le Résumé.

– Au mois de juin 2021, certaines des autres sources ne sont pas retranscrites (importations des directions des Fermes Générales d’Amiens, Bayonne, Besançon, Châlons et “Arles, Penne et Septemes”)

Nous excluons donc le commerce entre ports français en métropole et reprendrons l’analyse une fois les dernières sources intégrées à la base.

L’exclusion du commerce intra-français réduit l’écart pour les exports, mais l’augmente pour les importations.


        X_ou_M        Autres        Résumé  
  1.   Exports   441,148,000   422,917,362  
  2.   Imports   636,524,000   558,141,312  

Pour aller plus loin dans l’analyse, nous allons commencer par comparer le commerce par produit, puis celui par partenaires avant de croiser les deux critères.

Comparaison selon la nature des produits importés/exportés

Représentation graphique concernant les importations

Ce graphique, comme les suivants, compare le logarithme de la valeur des flux selon chaque source. L’écart à la bissectrice peut donc s’interpréter comme une variation en pourcentage.


       produc~c                                                             product_sitc_FR  
  1.         0a                                     Autres produits alimentaires et animaux  
  3.         0b      Produits agricoles alimentaires des régions de colonisation européenne  
  5.          1                                                           Boissons et tabac  
  8.          2                     Matières brutes non-comestibles non transformées n.d.a.  
  9.          3                                                                Combustibles  
 12.          4                     Huiles, graisses et cires d'origine animale et végétale  
 14.          5                                       Produits chimiques transformés n.d.a.  
 16.         6a                              Cuirs, peaux et produits dérivés hors sellerie  
 17.         6b                                               Produits du bois, liège, jonc  
 20.         6c                                                                      Papier  
 22.         6d   Filés ou tissés de fibre végétale non mélangée (lin, chanvre, jute, etc.)  
 23.         6e                                         Filés ou tissés de laine et de poil  
 26.         6f                                    Filés ou tissés de soie et soie mélangée  
 28.         6g                                                    Filés ou tissés de coton  
 30.         6h             Autres filés ou tissés mélangés de fibres végétales dont toiles  
 32.         6i                                                      Autres filés ou tissés  
 33.         6j                                      Métaux, produits métalliques et outils  
 36.         6k                      Articles minéraux non métalliques manufacturés, n.d.a.  
 38.          7                          Machines et moyens de transport y compris sellerie  
 40.          8                                          Articles manufacturés divers n.d.a  
 42.         9a                                                 Monnaies et métaux précieux  
 43.         9b                                                             Divers mélangés  
 45.         9c                                               Divers incertains et inconnus  

Nous constatons que les différentes sources ne semblent pas concorder sur la valeur des importations de nombreux produits. Cependant, il s’agit rarement de produits ayant un commerce considérable (haut et droite du graphique), à part pour les “Monnaies et métaux précieux (9a)”. En effet, le Résumé ne rapporte pas une importation de 55 millions de livres tournois de numéraire en provenance de l’Espagne. D’autres différences, notamment entre les produits textiles, viennent sans doute de difficulté de classification. Les sources n’indiquent bien sûr pas les catégories “SITC18” des produits et nous les avons construits nous-mêmes (voir, par exemple ici).

Représentation graphique concernant les exportations

Malgré une amélioration par rapport aux importations, nous constatons que les différentes sources ne semblent pas concorder sur la valeur des exportations de nombreux produits. C’est surtout vrai cependant pour des flux de moindre importance, à part la différence pour les “Filés ou tissés de fibre végétale non mélangés (6d)” et les “Autres filés ou tissés mélangés de fibre végétales dont toiles (6h)”. La distinction entre les deux catégories est parfois difficile à opérer à partir des indications des sources. Il y a aussi un souci de classifications entre les “Combustibles (3)” et les “Produits du bois, liège et jonc (6b)”.

Comparaison selon les partenaires

Nous tentons d’identifier quels sont les partenaires commerciaux pour lesquels les valeurs des exportations/importations diffèrent du « Résumé » aux autres sources. Comme précédemment, nous excluons le commerce avec la France. Nous excluons aussi le commerce de “Monnaies et métaux précieux (9a)” puisque le Résumé semble ne pas les rapporter.

Le “Résumé” mêle l’Asie (hors l’empire Ottoman), l’Afrique (hors “Barbaresques””) et l’Amérique (hors États-Unis) dans un seul partenaire. Nous agrégeons donc les données des autres sources pour que les flux soient comparables. De plus, les autres sources n’indiquent pas la destination des ré-exportations coloniales de la France. C’est important pour l’interprétation des résultats.

Représentation graphique concernant les importations

Nous constatons que les différentes sources concordent assez bien sur la valeur des importations par partenaires commerciaux. C’est un peu moins le cas pour les données concernant l’Espagne, l’Allemagne et la Suisse ; mais les différences sont mineures. Cela peut s’expliquer par les lacunes des retranscriptions pour les sources “Autres”.

Représentation graphique concernant les exportations

Pour les exportations, il y a de nombreuses différences plus importantes. Ceci est particulièrement vrai pour le Nord, la Hollande et la Flandre. Cela s’explique aisément par l’absence de réexportations coloniales dans les sources “Autres”. La coïncidence des sources dans le cas de l’Espagne est surprenant dans la mesure où il s’agissait d’un marché pour les réexportations coloniales françaises.

Comparaison selon les produits par partenaire

Pour aller plus loin, nous tentons d’identifier quels sont les produits par partenaire commercial pour lesquels les valeurs des exportations/importations diffèrent le plus entre le « Résumé » et les  sources “Autres”. Ceci va nous permettre d’identifier et de quantifier plus précisément les erreurs dans la retranscriptions et la classification dans un travail ultérieur.

Nous excluons le commerce avec la France, les ré-exportations de produits coloniaux et le commerce de métaux précieux pour les raisons expliquées plus haut.

Représentation graphique concernant les importations

Représentation graphique concernant les exportations

Ces graphiques montrent que les différences importantes sont regroupées sur un nombre de produits x pays limités. Il y a trop de points sur le graphique pour qu’ils soient identifiables.

Classement des produits par partenaire les moins fiables

À présent nous calculons la différence entre les valeurs des produits par partenaire commercial provenant du « Résumé » et des sources “Autres”. Puis nous établissons un classement des produits par partenaire commercial pour lesquels la différence de valeurs entre les deux sources est la plus élevée. Il y a deux manières d’aborder ces différences : soit en terme de points de log (c’est à dire en termes relatifs), soit en terme de valeur absolue de la différence.

Classement des 10 produits par partenaire commercial pour lesquels la différence des log des valeurs entre les deux sources est la plus importante








       Code   Produit          Partenaire        X_ou_M      diff_value   Diff_log  
  1.     9b   Divers mélan..   Levant et Ba..   Imports       82,514.00       5.14  
  2.     6i   Autres filés..   Allemagne        Imports    2,299,824.50       5.10  
  3.     6b   Produits du ..   Nord             Imports   -3,648,810.75      -4.55  
  4.     6d   Filés ou tis..   Hollande         Exports     -663,052.00      -4.43  
  5.     6d   Filés ou tis..   Allemagne        Exports     -503,540.00      -4.29  
  6.     6h   Autres filés..   Italie           Imports      268,626.31       4.13  
  7.     6i   Autres filés..   Suisse           Imports        9,783.00       3.83  
  8.     6a   Cuirs, peaux..   Allemagne        Imports      102,664.50       3.81  
  9.     6h   Autres filés..   Espagne          Imports       44,875.00       3.71  
 10.     6h   Autres filés..   Angleterre       Exports    2,843,710.00       3.67  
 11.     9b   Divers mélan..   Suisse           Imports      395,004.50       3.37  
 12.      1   Boissons et ..   Portugal         Imports      733,476.00       3.19  
 13.     6i   Autres filés..   Angleterre       Imports    9,739,391.00       3.12  
 14.     9b   Divers mélan..   Allemagne        Imports    1,618,186.00       3.05  
 15.     9b   Divers mélan..   Espagne          Imports      584,596.00       2.95  
 16.     6h   Autres filés..   Hollande         Exports      427,031.50       2.93  
 17.     9b   Divers mélan..   Hollande         Exports      468,183.00       2.92  
 18.      4   Huiles, grai..   Allemagne        Exports     -673,952.19      -2.81  
 19.      2   Matières bru..   Angleterre       Exports   10,530,236.00       2.68  
 20.     6i   Autres filés..   Italie           Exports      682,532.25       2.68  


Classement des 10 produits par partenaire commercial pour lesquels la différence des valeurs entre les deux sources est la plus importante



       Code   Produit          Partenaire        X_ou_M      diff_value   Diff_log  
  1.      2   Matières bru..   Levant et Ba..   Imports   10,714,049.00       0.57  
  2.      2   Matières bru..   Angleterre       Exports   10,530,236.00       2.68  
  3.     6i   Autres filés..   Angleterre       Imports    9,739,391.00       3.12  
  4.     6f   Filés ou tis..   Allemagne        Exports    9,108,392.00       0.91  
  5.     6d   Filés ou tis..   Flandre et a..   Imports   -7,308,206.00      -1.65  
  6.     6h   Autres filés..   Flandre et a..   Imports    7,078,986.00       1.56  
  7.     6h   Autres filés..   Espagne          Exports    6,135,500.50       1.43  
  8.     6g   Filés ou tis..   Angleterre       Imports   -6,064,620.00      -1.18  
  9.      2   Matières bru..   Nord             Imports    5,105,064.00       0.57  
 10.     6d   Filés ou tis..   Espagne          Exports   -5,027,228.00      -2.55  
 11.      2   Matières bru..   Italie           Imports    5,004,275.00       0.20  
 12.     6f   Filés ou tis..   Italie           Imports   -4,585,759.00      -1.90  
 13.     6g   Filés ou tis..   Levant et Ba..   Imports   -4,335,740.00      -1.57  
 14.     6b   Produits du ..   Nord             Imports   -3,648,810.75      -4.55  
 15.      2   Matières bru..   Espagne          Exports    3,373,778.25       1.56  
 16.      2   Matières bru..   Suisse           Exports    3,266,736.25       1.67  
 17.      5   Produits chi..   Nord             Exports    3,145,411.25       1.22  
 18.     6h   Autres filés..   Angleterre       Exports    2,843,710.00       3.67  
 19.      1   Boissons et ..   Angleterre       Exports    2,651,147.00       0.21  
 20.     6g   Filés ou tis..   Espagne          Exports   -2,361,733.00      -0.95  

Certaines différences sont fortes en pourcentage mais représentent des petits flux que nous pouvons laisser de côté : (Divers(9b) importés du Levant, Autres filés et tissés (6i) importés de Suisse, etc. Les vérifications à faire sont plutôt pour les fortes différences dans les deux dimensions. Les résultats confirment que certaines erreurs viennent de différences de classification (voir les toiles 6d/6h importés de la Flandre et d’Espagne, 6i/6h importés d’Angleterre…).

Nous avons donc là un grand nombre de renseignements utiles pour retourner vers les retranscriptions et les classifications de manière à traquer les erreurs.

Auteurs : Paul Chagnaud, Guillaume Daudin

The way we treat quantity units (as of march 2021)


The retranscribed variable is “quantity_unit” (1,564 different values).

Orthographic Normalization


The file “classification_quantityunit_orthographic.csv” establishes a correspondance between the variable “quantity_unit” and the variable “quantity_unit_orthographic” (701 values). 235,000 observations have “livres” in “quantity_unit_ortho” and 164,000 have “unité manquante” (out of 555,000).


Simplification


The file “classification_quantityunit_simplification.csv” establishes a correspondance between the variable “quantity_unit_orthographic” and “quantity_unit_simplification” & “conv_orthographic_to_simplification”.
“quantity_unit_simplification” is the name of the simplified quantity unit.
“conv_orthographic_to_simplification” is the conversion factor between quantity_unit_orthographic and quantity_unit_simplification.
E.g. for “douzaine”, these are «nombre» and “12”


First pass for unambiguous “classification_quantityunit_metric1”

The file “classification_quantityunit_metric1” establishes a link between “quantity_unit_simplification” and “quantity_unit_metric” + “conv_simplification_to_metric” when possible directly.
If not, we flag “needs_more_details” which indicate that we cannot know the metric equivalent without using more variables.


 Simplification and Multi-key conversion

The file “classification_quantityunit_metric2” establishes a correspondance between :
quantity_unit_simplification + product_simplification + product_revolutionempire + exportsimports + customs_region + partner_grouping with “quantity_unit_metric” + “conv_simplification_to_metric”
In the end, 277,000 trade flows are expressed in kilograms, 164,000 have no quantity unit, 70,000 are expressed in numbers, 13,000 in liters, 10,000 in centimeters, 3000 in containers and 2,200 in sheets. 15,000 have not “quantity_metric” esquivalent.

Léon Guillot

Bienvenue à Léon Guillot, qui vient faire un Master que Guillaume Daudin va encadrer.

“Actuellement étudiant dans le Master d’Analyse Economique Quantitative, à l’Université Paris-Dauphine, au sein de la filière “Politique publique”, je prépare un mémoire sur l’existence d’un phénomène de maladie hollandaise dans l’économie française du XVIIIe siècle, du fait de l’importance du commerce avec les Antilles.

 
Passionné d’histoire économique, j’avais choisi une licence d’économie-histoire à l’université Paris-1, avant de basculer sur l’apprentissage de techniques quantitatives dans ce master. La base de données TOFLIT représente pour moi une excellente opportunité en terme de travail empirique quantitatif.
 
Par ce travail, j’espère mieux comprendre un des aspects de la trajectoire économique de la France moderne, ayant pu influer sur sa non-Révolution Industrielle.
Par ailleurs, je désire me former à l’analyse générale des phénomènes de maladie hollandaise.”

Changes in the classification of “draps” and “draperies”

“Drap” and “Draperies” mainly refer to woolen cloths. However, in the Balance du Commerce source, one can find some occurence of “draps de lin” or “draps de soie”. As a consequence, up to now, we were agnostic as to the raw material of “draps” when there was no qualifier. In the SITC classification, we have put them in “Other threads and fabrics” (6i) instead of “Woolen threads and fabrics” (6e). In the “Revolution and Empire” classification, “Draps divers” were distinguished from “Étoffes de Laine”.

While listening to Jean-Marc Minovez’s seminar on londrins on December 9th, I realized that something was wrong with our woolen export data. Why were the national figures going to zero (1757, 1778, 1782-1813) on some years? Especially when nothing seemd wrong from Marseille’s point of view?

In red, the value of exports of woolens from Marseille to the Levant. In black, the value of exports from the whole of France to the Levant (purple are exports from Montpellier, BTW).

I then looked at the national level at the relationship between national exports of “Other threads and fabrics” (6i) and national exports of “Woolen threads and fabrics” (6e). Looking at 1756, 1782-1789 and 1811-1812 suggested something wrong was going on. Increases of “other threads and fabrics” are the symmetric of decreases of “Woolen threads and fabrics” and vis-versa.

in black, national exports of “Other threads and fabrics”, in red, national exports of “Woolen threads and fabrics”.

Looking at Savary and the 4th edition of the dictionnaire de l’Académie it is very clear that, when there is no qualifier, “drap” designates a woolen cloth. So I have decided to change the SITC and revolution and empire classifications to reflect that. The time series became much more convincing.

in red, national exports of “Other threads and fabrics”, in black, national exports of “Woolen threads and fabrics”.
In purple, the value of exports of woolens from Marseille to the Levant. In red, the value of exports from the whole of France to the Levant.

There were still two puzzles. What about 1778 ? How come French exports of woolens to the Levant are nil whereas Marseille’s are not? It turned out that the “Objet Général” mislabeled the destination of Marseille’s londrins to “Flandres” (which would have been a rather export destination). That was corrected in the Objet Général, using our new absurd and guess flagging feature. On the other hand, the Objet Général used a price (6 lt per pound) that is much more plausible than the Marseille price for this year (4 lt per pound) (You can look here at the prices of londrins in the database.) So the Marseille data were corrected as well.

The second puzzle is 1808 and the big increase of exports of “Other threads and fabrics”. It turns out that comes from an 11 million l.t. export of “Étoffes diverses” to Germany. So that seems to be legitimate. Of course, part of them could be “Étoffes de laines”, but that item is also explicitely present. So there does not seem to be anything we should do about it.

You can go and see the latest versions of the graphs here for total exports and here for exports to the Levant.

Guillaume Daudin

Datascape update (november 2020)

Thanks to further funding provided by DIAL we were able to hire again the great developers at OuestWare to update the datascape. We are very excited by the changes they made and we urge you to go and check them out !

The main change is the creation of a new visualization that allows to view individual trade flows. Less important changes are below the line.


So, a more complete list of changes :

  • New visualization to view individual trade flows.
  • More “best guess” fake sources. It is difficult to keep track of all the sources in the data and how they interact. So, instead of a source, you can select “best guesses” that automatically selects the source that for a year corresponds to what you want. There are currently five “best guesses”.
    • Best Guess national product x partner autoselects the best source about trade by product x partner for the whole of France in each year.

    • Best Guess national product x partner autoselects the best source about trade by product x partner for the whole of France in each year.

    • Best Guess national product autoselects the best source about trade by product for the whole of France in each year.

    • Best Guess national tax department autoselects the best source about trade by tax department for the whole of France.

    • Best Guess tax department product x partner autoselects the best source about trade by product x partner x tax department each year for individual tax departement (not for the whole of France).

  • Change in vocabulary. Some the of the vocabulary was confusing (like “Directions”, “Country”, “Type”…). This has been replaced by clearer terminology (“Tax department”, “Partner”, “Export or import”…)
  • Better treatment of flows with a single value for multiple quantities
  • Better treatment of values and quantities that are identified as coming from the sources but which are errors nonetheless. They are replaced in most viz by guesses by the team. You can find them in the trade flow viz (look for the variables “absurd_values” and “absurd_quantities”.)

Présentation “Haut de gamme, excédent commercial et dynamique des exportations dans la France Pré-Industrielle”

Loïc Charles et Guillaume Daudin ont présenté un travail sur “Haut de gamme, excédent commercial et dynamique des exportationsdans la France pré-Industrielle” au colloque “Vers le haut de gamme Made in France” le 22 novembre 2019.

 

  • Qu’avons-nous fait ?
    • Une base riche… et problématique
    • Ce qu’on sait du rôle du luxe dans la politique économique
    • Comment isoler le luxe dans les flux commerciaux au XVIIIe siècle?
    • Le rôle du luxe dans les exportations françaises
  • Alors ?
    • Il est possible de tirer des choses des données de la Balance du Commerce
    • La recherche de la qualité était à la base de la politique économique française
    • Le commerce de soierie (et donc haut de gamme) jouait un rôle croissant dans l’excédent commercial français – en partie à cause de la perte des marchés d’Outre-Mers
    • Par contre, il n’est pas facile d’établir un rôle spécifique pour la qualité relative dans le travail d’un matériau donné, à part le déclin (mais à partir d’un niveau bas) dans les exportations nationales
    • Et il faudrait regarder d’autres produits :  bonneterie, gants, chapeaux, vins…

Programme

Présentation

Stephen Jackson

We welcome Stephen Jackson in the team. He will stay for June and July 2019, and will work in the beginning on a new 200 category classification of merchandises based on the documents from the Revolution and the Empire. A short self-presentation follows.

After spending three years at the University of Warwick studying economics at undergraduate level, I decided to move back to France and follow up my bachelor’s degree with a master’s in development economics at Panthéon-Sorbonne University (Paris I). 

The research-oriented nature of postgraduate study makes experiences in the field of academia all the more valuable. Joining the project as an intern is an opportunity to further explore an area of economics that has always interested me while experiencing first-hand what it takes to be engaged in research at the forefront of the discipline. 

I’ll be joining the TOFLIT18 project for two months over the summer of 2019. My tasks as part of the team include elaborating a new classification of products based on earlier simplification work as well as harmonisation of data in the early years of Revolutionary France to address potential shifts in classification methodology and reporting.

Although economic history has always featured prominently in my choice of courses at university, this internship also represents a step into the unknown. Working with such a large collection of data and facing the challenges tied to historical records is something new and fascinating for me. In my short time on board, I hope I can contribute to the large body of work that has been carried out so far and pave the way for future use of the dataset.