Tous les articles par Guillaume Daudin

Doi, datapackage and Zenodo

We are proud to share our work with the community : the TOFLIT18 dataset has been released on Zenodo  (https://doi.org/10.5281/zenodo.6573396 )!

This publication is an archived version of the live dataset which is hosted and versioned on github (https://github.com/medialab/toflit18_data). The dataset has been documented using the the datapackage format (https://specs.frictionlessdata.io/data-package/#introduction). The variables are described in this file: https://github.com/medialab/toflit18_data/blob/master/datapackage.json

This datapackage also helps us keep our data tidy. We use automatic validation which guarantee we spot data errors. Thus the datapackage is not only a documentation but also a data integration tool.To cite the dataset please use the DOI from zenodo. To monitor the last updates refer to the github history. For any questions, remarks or issues feel free to submit an issue on github: https://github.com/medialab/toflit18_data/issues 

Image from https://www.flickr.com/photos/cilipmarketing/15420989977/in/photostream/. CC BY-NC-SA 2.0

Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History (2022)

Loïc Charles, Guillaume Daudin, Paul Girard, Guillaume Plique « Exploring the Transformation of French and European Trade and Economy in the Long Eighteenth Century (1713-1823) : the TOFLIT18 Project », Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History (2022)

Exploring the transformation of French trade in the long eighteenth century (1713–1823): The TOFLIT1

The TOFLIT18 project documents French bilateral international trade flows from the 1710s to the 1820s. This article presents the TOFLIT18 dataset and its exploration tool (the “datascape”). We make four contributions: first, we discuss the institutional framework in which the sources were produced; second, we present our method to standardize the col- lected data and reduce the variety of commodity names, partners, and measurement units; third, we document how ad hoc classifications can be created to aggregate the dataset; fourth, we describe the use of our datascape in a case study of the loss of Canada by France. We show how the datascape’s interactive data visualizations can help quantitative historians analyze key events in French and European eighteenth century.

DOI: 10.1080/01615440.2022.2032522

Magazine L’Histoire : Et la France se spécialisa dans le luxe

Loïc Charles, Guillaume Daudin «Et la France se spécialisa dans le luxe», *L’Histoire*, n°493, Mars 2022

Faut-il pourtant prêter à Colbert et au colbertisme tout le crédit de la puissance passée et actuelle de l’industrie française du luxe ?  Pas si sûr… Il faut d’abord rappeler l’importance de la société de cour de Versailles – qui ne doit rien à Colbert et tout à l’orgueil de son monarque absolu, Louis XIV – qui fut un puissant modèle de consommation attirant toute l’Europe à sa suite. Ainsi, comme l’ont bien montré les historiens français, la création de la mode et des fameux articles de Paris qui font les beaux jours des élites européennes et américaines dès la fin de l’Ancien Régime et pendant tout le xixe siècle sont issus de ce désir d’imitation de la cour versaillaise. Mais de manière plus essentielle, l’analyse du commerce français de 1750 aux années 1820 remet en cause quelques certitudes bien ancrées sur l’histoire de l’industrie du luxe.

ici

Dialogue, n°62 French Trade in the 18th century: Inflation and Revolution

Guillaume Daudin and Edouard Pignède «French Trade in the 18th century: Inflation and Revolution», Dialogue, n°62, Septembre 2021

The text is here ou ici en français


The French Revolution of 1789 was preceded by a crop failure crisis that
played a decisive role in triggering the revolution (Labrousse, 1944). Although this crisis was one of the most severe of the French Old
Regime, its demographic repercussions were very limited compared with
the impacts of the 1693-94 and 1709-10 crises, which claimed
approximately two million lives each, but did not have such radical
political repercussions. Alexis de Tocqueville pointed in his day to a
“paradox of growing dissatisfaction”, arguing that the political impacts of
the difficulties of 1789 were greater because they were preceded by a
prosperous period (Daudin, 2005).

However, this prosperity does not show up in the indices of real wages,
which stagnated in the decades prior to the French Revolution (Ridolfi,
2019). Is this the right indicator? Real wages provide information on the
situation of the urban working class, who spent most of their budget on
food. They say nothing about the effect of industry- and foreign trade-
related economic change on the urban middle classes or the peasant
classes. This article contributes to research into other signs of economic change. It examines international trade price trends, since international trade was the most buoyant part of the French economy in the 18th century. It hence contributes to the literature on the economic causes of the French Revolution (Weir, 1991). Following a presentation of the database and the construction of our indices, we explore market integration trends, variations in terms of trade, and observed structural price differences.

Dialogue #53, Avril 2019 Toflit18, le retour.

Coming back to TOFLIT18
TOFLIT18 aims at opening new alley of research on the French economy on the eve of the Industrial Revolution by studying data on more than 500,000 French external trade flows extracted from the archives of the Bureau de la Balance du Commerce (L. Charles et Daudin 2011). We have already discussed our objectives in Dialogue #43 in July 2016. Three years after, we want to provide here a brief summary of how it evolved and where it stands now. More details can be found at
https://toflit18.hypotheses.org. I believe our experience can be useful to other people starting similar endeavours.

Auteur : Guillaume Daudin

C’est ici or here

Dialogue #43, Juillet 2016

Analyse historique du commerce extérieur français – le projet TOFLIT 18.
Auteurs : Corentin Ponton, Quentin Vidal et Guillaume Daudin


L’analyse des racines historiques du développement constitue un axe
important du programme de travail de l’équipe DIAL. Les chercheur-se-s affrontent plutôt la poussière des archives que celle du terrain (notamment celui du Sahel) lors de la collecte de données d’enquête. Certain(e)s bravent même les deux poussières à la fois, mais ils (et elles) ne sont pas l’objet de ce focus. Le thème qui est ici présenté est celui du commerce international de la France au tournant de l’industrialisation de l’Europe.

C’est ici

Or here

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”.)