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<title>互動地圖：雙北所得大解密</title>
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/* The slider */
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<h1>互動地圖：<br>雙北所得大解密</h1>
<p>製作／<a href="https://github.com/missmoss">@missmoss</a></p>
<p>協力／<a href="https://www.facebook.com/Cicadatatw/">知了新聞</a>、<a href="https://www.facebook.com/TalkEcon/">白經濟</a></p>
<p>台北的有錢人都住在大安區嗎？圍牆內外，居民收入竟是百萬與千萬的差別？雙北所得分布地圖帶你一窺大台北地區的所得樣貌。</p>
<p>（為達最佳瀏覽效果，建議使用電腦版閱讀。）</font></p>
<p><a href="index.html">英文(English Version)</a></p>
</section>
</div>
<div class="section">
<section class="main-content">
<p>星期五晚上11點，敦化南路上的律師事務所仍然燈火通明，C 律師與同事們正為了下週即將開庭的大案積極備戰。在 C 沒有對外窗的裡間獨立辦公室，感覺不到日夜的更迭，唯一明確變動的，只有眼前待解決的工作數量。「不加班，根本做不完。」</p>
<p>入行兩年的 C 說：「週末，我不是在辦公室，就是抱著卷宗和電腦在家趕工。」</p>
<p>每週工時上看 90 小時的 C ，有著大多數人稱羨的薪水：出社會第一年、25 歲就年薪百萬。然而，在 C 家所在的內湖區南湖里，他的年薪還比整個里的所得中位數低一些，表示南湖里有一半以上的家庭，年收入都比 C 律師還要來得高。</p>
<p>上班族追逐的年薪百萬，在台北市只能算是中產，更有 25% 的家庭，一年的所得總額低於 40 萬元。這樣的薪水，在台北市生活尚且不容易，更何況這 40 萬元可能要養活的是一整個家庭。</p>
<p>在大台北地區，所得的空間分布可以一窺區域差異，透過簡單的統計指標，我們嘗試討論：<b>雙北地區的高所得居民集中在哪？區域的內部，又有著什麼樣的差異？</b></p>
</section>
</div>
<div class="section">
<section class="main-content">
<h2>雙北地區所得前十名</h2>
<div>
<div id="side">
<table>
<thead>
<tr>
<th>排名</th>
<th>縣市</th>
<th>鄉鎮市區</th>
<th>村里</th>
<th>所得中位數</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>1</td>
<td>台北市</td>
<td>內湖區</td>
<td>寶湖里</td>
<td>124.0萬</td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>台北市</td>
<td>文山區</td>
<td>政大里</td>
<td>123.6萬</td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>新北市</td>
<td>新店區</td>
<td>華城里</td>
<td>119.7萬</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>台北市</td>
<td>內湖區</td>
<td>金湖里</td>
<td>118.3萬</td>
</tr>
<tr>
<td>5</td>
<td>台北市</td>
<td>中山區</td>
<td>成功里</td>
<td>116.4萬</td>
</tr>
<tr>
<td>6</td>
<td>台北市</td>
<td>內湖區</td>
<td>南湖里</td>
<td>112.0萬</td>
</tr>
<tr>
<td>7</td>
<td>台北市</td>
<td>大安區</td>
<td>光明里</td>
<td>106.9萬</td>
</tr>
<tr>
<td>8</td>
<td>台北市</td>
<td>南港區</td>
<td>重陽里</td>
<td>106.5萬</td>
</tr>
<tr>
<td>9</td>
<td>台北市</td>
<td>大安區</td>
<td>龍門里</td>
<td>105.7萬</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td>台北市</td>
<td>大安區</td>
<td>福住里</td>
<td>105.1萬</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p style="font-size: 0.7rem;">資料來源：103年所得稅統計資料</p>
<hr class="narrowonly">
</div>
<div>
<p>被網友戲稱為天龍國的台北市大安區，印象中向來是有錢人才住得起的地方，也被認為應該是台灣平均收入最高的一群，若將年度家戶所得依各村里中位數排出前十名，大安區雖然無法拔得頭籌，卻囊括了十名中的七、九、十名，區內各里也都在台北市的前段班。</p>
<h3>位於市郊的領先群組</h3>
<p>前五名中的文山區政大里、新店區華城里及內湖區金湖里均是相對市郊、環山抱翠，聚集了不少喜歡清幽的有錢人。</p>
<h3>明星學區長青不衰</h3>
<p>其他入榜的村里均位於市區，鄰近明星學區、醫院、科技公司聚集處，內湖區寶湖里鄰近三總、國防醫學院，中山區成功里即明水路一帶，著名的大直水岸第一排就座落於此，大安區光明里臨中正紀念堂，為明星學校中正國中學區，南港區重陽里也臨河，近南港軟體園區，內湖區南湖里在哈拉影城後方，中正區新營里為中正紀念堂、羅斯福路及杭州南路所夾三角地區，也是中正國中學區，龍門里則被大安森林公園、台大、名校龍門國中所環繞，福住里在金華國中、大安森林公園旁。</p>
<blockquote>
<h4>為什麼使用中位數</h4>
<p>中位數是將原始資料排序後，位於正中間（50%）的數值。在所得資料中，平均數常常被少數高所得的極端值拉高，使得平均數有時難以衡量一個群體的大致收入樣貌，所以我們採用中位數，以求貼近一般的所得水準。</p>
</blockquote>
</div>
</section>
</div>
<div class="section">
<div id="map">
</div>
</div>
<div class="section">
<section class="main-content">
<h2>一道圍牆，兩個世界</h2>
<p>民生東路四段巷內，台北市隨處可見的五到七樓高華廈住宅群中，有幾棟並不特別華麗大氣、卻由高聳圍牆、濃密樹蔭與監視器所環繞的半新大樓，森嚴的戒備與低調外觀平添了神秘感。</p>
<p>這些大樓位於松山區東昌里。財稅中心公布的各村里所得總額統計數字，或可提供一些線索：</p>
<table id="no-more-tables">
<thead>
<tr>
<th>區域</th>
<th>村里</th>
<th>區域所得總額</th>
<th>納稅單位</th>
<th>平均</th>
<th>第一分位數</th>
<th>中位數</th>
<th>第三分位數</th>
<th>標準差</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td data-title="區域">松山區</td>
<td data-title="村里">東昌里</td>
<td data-title="區域所得總額">983657萬</td>
<td data-title="納稅單位">917</td>
<td data-title="平均">1072.7萬</td>
<td data-title="第一分位數">47.4萬</td>
<td data-title="中位數">93.6萬</td>
<td data-title="第三分位數">181.6萬</td>
<td data-title="標準差">261760.57</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<blockquote>
<h4>稅收資料的單位</h4>
<p>因為稅籍資料以報稅單位為最小單位，我們無法得知究竟人們是單獨報稅、夫妻報稅或是整個家庭一起報稅，但我們可以將每個報稅單位視為一組共同生活的小群體，想像他們的收入及支出是共用的。</p>
</blockquote>
<p>將所有資料從最小到最大排序，依序找出排在 25%、50% 及 75% 位置的資料，這就是第一分位數、中位數和第三分位數的概念。從所得總額的資料中，我們可以知道排序在收入最低 0-25% 的東昌里設籍家戶／居民，年度所得介於 0-47.4 萬間。中位數 93.6 萬，位於台北市 456 個里的第 37 名，屬於前段班，但絕無擠進前十名的機會。即使是位於整個里 75% 的高收入族群，年度所得也只在 181.6 萬，排名台北市第 59。</p>
<h2>圍牆內的天文數字</h2>
<p>乍看之下，東昌里只是一個收入屬於台北市前段班的普通村里。</p>
<p>然而，松山區東昌里整個區域的平均年度所得總額，卻長期盤踞北市、甚至全台的第一名寶座。103 年度的統計中，這個數字是驚人的 1072.7 萬。</p>
<p><b>遠高於中位數、甚至是第三分位數數倍的平均數，暗示著東昌里的 917 個納稅單位中，有一位或多位納稅人，有著天文數字般的所得總額。</b></p>
<p>我們可以嘗試做個簡單的估計：假設 0-25% 的人收入都是 47.4 萬、25-50% 的人收入都是 93.6 萬，50-75% 的人收入都是 181.6 萬，剩下的 75-100% 收入設定個 2000 萬好了，再用整區所得總額 983657 萬，減掉前面估計出的所得總額，再除以我們設定的納稅單位數量，來看看這些拉高平均的納稅單位，年度所得總額到底有多高。</p>
<h3>假設 1：10 個超高收入納稅單位</h3>
<table id="no-more-tables">
<thead>
<tr>
<th>所得族群</br>假設所得總額</th>
<th>25%</br>47.4萬</th>
<th>50%</br>93.6萬</th>
<th>75%</br>181.6萬</th>
<th>100%</br>2000萬</th>
<th>超高收入納稅單位</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td data-title="所得族群">單位數</td>
<td data-title="25%">230</td>
<td data-title="50%">230</td>
<td data-title="75%">230</td>
<td data-title="100%">217</td>
<td data-title="超高收入">10</td>
</tr>
<tr>
<td data-title="所得族群">分組所得總額</td>
<td data-title="25%">10971萬</td>
<td data-title="50%">21528萬</td>
<td data-title="75%">41768萬</td>
<td data-title="100%">434000萬</td>
<td data-title="超高收入">475399萬</td>
</tr>
<tr>
<td data-title="超高收入"><b>平均每單位所得總額</b></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td><font color="#558C89">約 4 億 7 千萬</font></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>假設 2：50 個超高收入納稅單位</h3>
<table id="no-more-tables">
<thead>
<tr>
<th>所得族群</br>假設所得總額</th>
<th>25%</br>47.4萬</th>
<th>50%</br>93.6萬</th>
<th>75%</br>181.6萬</th>
<th>100%</br>2000萬</th>
<th>超高收入納稅單位</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td data-title="所得族群">單位數</td>
<td data-title="25%">230</td>
<td data-title="50%">230</td>
<td data-title="75%">230</td>
<td data-title="100%">177</td>
<td data-title="超高收入">50</td>
</tr>
<tr>
<td data-title="所得族群">分組所得總額</td>
<td data-title="25%">10971萬</td>
<td data-title="50%">21528萬</td>
<td data-title="75%">41768萬</td>
<td data-title="100%">354000萬</td>
<td data-title="超高收入">555399萬</td>
</tr>
<tr>
<td data-title="超高收入"><b>平均每單位所得總額</b></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td><font color="#558C89">約 1 億 1 千萬</font></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>從上面的估計中可以發現，這些神秘的大戶每年至少有上億的收入。由於我們已經非常高估其他人的所得，神秘大戶的報稅收入，應該會比剛剛估算的數字更多一些。如果仔細觀察數字的分布，還可發現，整個東昌里其他納稅單位的全部所得加起來，可能還比大戶們的所得少一些。</p>
<h2>有錢的鄰居在哪裡</h2>
<p>像這樣在同一個區域內，所得分配有巨大差異的狀況，到底有多少呢？</p>
<div id="chart1">
</div>
<p>圖 1：區域內部所得分配差異</p>
<p>在圖 1 中，我們繪出平均所得總額前十名的村里的各項統計數字，稍微觀察一下這些平均數遠高於中位數、甚至第三分位數的區域，分別是哪些村里，差距又有多大。不過除了長據第一的松山區東昌里，因為位於敦化北路台塑總部後方，據傳是台塑集團王永在家族的居住地之外，其他的村里我們暫時找不到資料，足以解釋造成平均數飆高的原因。</p>
<h2>10%？1%？0.1%？</h2>
<p>我們或可想像，一般印象中的大安區、或者一開始的中位數前十名各里，住著台灣／雙北地區排名 10% 左右的有錢人，但超高平均數呈現出的，可能是 1%、甚至 0.1% 的有錢人。有錢人在哪裡？這是一個大家都好奇的問題。藉由地圖和統計資料的觀察，我們嘗試描繪高所得人群的空間分布。</p>
<p>不過，在想了解有錢人生活的好奇心之外，我們或許可以提出更多問題：有錢人的收入穩定嗎？他們的收入來源和一般人有什麼差別？這些差別，有沒有可能告訴我們什麼？接下來，我們會嘗試使用稅務資料繼續研究這些問題，如果發現了有趣的結果，再和大家分享。</p>
</section>
<!--
<div class="section">
<section class="main-content">
<h1>我是h1</h1>
<h2>我是h2</h2>
<h3>我是h3</h3>
<h4>我是h4</h4>
<h5>我是h5</h5>
<p>我是p</p>
<pre><code>我是code</code></pre>
<blockquote>
<h4>我是小框框標題</h4>
<p>我是小框框內容</p>
</blockquote>
</section>
</div>
-->
<section class="main-content">
<hr>
<h3>互動地圖：雙北所得大解密</h3>
<p>將台北市、新北市 103 年所得稅統計資料各村里綜合所得稅所得總額中位數畫成熱圖，顏色越粉紅，所得稅中位數越高，顏色越綠，該村里所得稅中位數越低。中位數僅能大致窺見區域分布差異，無法完全衡量實際分布，也無法顯示出家戶內部的所得差異。未設籍在居住地的人口也無法被計入。</p>
<p>另所得稅統計資料處理過程繁複，需時較久，目前資料僅釋出至 103 年度，故以 103 年度資料討論及作圖。</p>
<h3>資料來源</h3>
所得稅統計資料：103 年／<a href="http://www.fia.gov.tw/ct.asp?xItem=3451&ctNode=668&mp=1">財政部財政資訊中心</a> <a href="https://github.com/leeneil">、@leeneil</a> 在 <a href="https://github.com/cicadatatw>@cicadatatw">@cicadatatw</a> 的 <a href="https://github.com/cicadatatw/taiwan-income-by-village"> pdf/csv 轉檔</a></br>
101 年／<a href="http://data.gov.tw/">政府資料開放平台</a> <a href="http://data.gov.tw/node/17983">台北市</a>、<a href="http://data.gov.tw/node/17975">新北市</a></br>
捷運站點位置： <a href="https://github.com/repeat" class="user-mention">@repeat</a> 的 <a href="https://github.com/repeat/taipei-metro-stations">taipei-metro-stations</a>
<h3>延伸自</h3>
<a href="http://missmoss.github.io/taipei-mrt-viz/">台北捷運一日進出站流量</a></br>
<footer class="site-footer">
<span class="site-footer-owner"><a href="https://github.com/missmoss/taipei-stat-mrt">雙北所得分布地圖</a> 由 <a href="https://github.com/missmoss"> @missmoss</a> 製作。</span>
<!--<span class="site-footer-credits">The front photo is via courtesy of <a href="https://www.flickr.com/photos/lipon/11730442194/">liponan</a>.</span>-->
<span class="site-footer-credits">本頁面是 <a href="https://pages.github.com">GitHub Pages</a> ，修改自由 <a href="https://twitter.com/jasonlong">Jason Long</a> 製作的 <a href="https://github.com/jasonlong/cayman-theme">Cayman theme</a>。特別感謝 Miss Monday、務熙學長、鴨鴨、有有、南哥、Kn、白經濟作者群在製作過程的討論與協助。</span>
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</div>
</div>
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.attr("id", function(d) { return d.properties.VILLAGE; }) //id=華城里/政大里/龍門里...etc
.attr("fill", function(d) {
// Get data value
var value = d.properties.INCOME_MEDIAN;
if (value) {
//If value exists…
return fillColor(value);
} else {
//If value is undefined…
return "white";
}
})
.style("opacity", 0.475);
interactive = function () {
subdist.on("mouseover", function(d) {
d3.select(this)
.style("opacity", 0.85);
tooltip.transition()
.duration(200)
.style("opacity", 0.9);
tooltip.text(function () {
return d.properties.TOWN+'\n'+
d.properties.VILLAGE+'\n'+
numberWithCommas(d.properties.INCOME_MEDIAN)+',000 元';
})
.style("left", (d3.event.pageX) + "px")
.style("top", (d3.event.pageY - 28) + "px");
})
.on("click", function(d) {
d3.select(this)
.style("opacity", 0.85);
tooltip.transition()
.duration(200)
.style("opacity", 0.9);
tooltip.text(function () {
return d.properties.TOWN+'\n'+
d.properties.VILLAGE+'\n'+
numberWithCommas(d.properties.INCOME_MEDIAN)+',000 元';
})
.style("left", (d3.event.pageX) + "px")
.style("top", (d3.event.pageY - 28) + "px");
})
.on("mouseout", function(d) {
d3.select(this)
.style("opacity", 0.475)
tooltip.transition()
.duration(500)
.style("opacity", 0);
});
}
//d3 code stolen from http://bost.ocks.org/mike/leaflet/#init
map.on("viewreset", reset);
reset();
function reset() {
var topobounds = path.bounds(collection),
topLeft = topobounds[0],
bottomRight = topobounds[1];
svg2.attr("width", bottomRight[0] - topLeft[0])
.attr("height", bottomRight[1] - topLeft[1])
.style("left", topLeft[0] + "px")
.style("top", topLeft[1] + "px");
g2.attr("transform", "translate(" + -topLeft[0] + "," + -topLeft[1] + ")");
subdist.attr("d", path);
}
function projectPoint(x, y) {
var point = map.latLngToLayerPoint(new L.LatLng(y, x));
this.stream.point(point.x, point.y);
}
});
//twnsublatlng.json Village_NLSC_121_1050219 25.0853403,121.4231634
d3.csv("taipei.csv", function(data) {
var transform = d3.geo.transform({point: projectPoint}),
d3path = d3.geo.path().projection(transform);
function projectPoint(x, y) {
var point = map.latLngToLayerPoint(new L.LatLng(x, y));
this.stream.point(point.x, point.y);
}
var lines = {
"1":{
color: "brown",
geoLineString: {
type: "LineString",
coordinates: []
}},
"2": {
color: "red",
geoLineString: {
type: "LineString",
coordinates: []
}},
"3": {
color: "green",
geoLineString: {
type: "LineString",
coordinates: []
}},
"4": {
color: "orange",
geoLineString: {
type: "LineString",
coordinates: []
}},
"4-1": {
color: "orange",
geoLineString: {
type: "LineString",
coordinates: []
}},
"5": {
color: "blue",
geoLineString: {
type: "LineString",
coordinates: []
}},
"n": {
color: "red",
geoLineString: {
type: "LineString",
coordinates: []
}},
"s": {
color: "green",
geoLineString: {
type: "LineString",
coordinates: []
}}
};
data.forEach(function(d) {
lines[d.line_no].geoLineString.coordinates.push(
[parseFloat(d.lat), parseFloat(d.lon)]);
});
var keys = d3.keys(lines).filter(function(key, d) {
return key;
});
var lines2 = [];
keys.forEach(function(key) {
var tmpdata = lines[key];
tmpdata['line_no'] = key;
lines2.push(tmpdata);
});