Remitențele insulelor din Pacific de către @ellis2013nz

Acest post este al șaselea dintr-o serie de șapte despre problemele populației din Pacific, regenerând diagramele pe care le-am folosit într-un discurs principal înainte de reuniunea din noiembrie 2025 a șefilor de planificare și statistică din Pacific din Wellington, Noua Zeelandă. Cele șapte piese ale puzzle-ului sunt:

Remitențele sunt plăți de la familie sau de la alte contacte de peste mări, de obicei într-o țară cu venituri mai mari. Sursa remitențelor pot fi persoanele care efectuează călătorii relativ scurte în străinătate — în Pacific, exemplele includ persoanele din schema de mobilitate a forței de muncă din Pacific Australia sau schema de angajator sezonier recunoscut din Noua Zeelandă — sau de la migranți pe termen lung care și-au făcut din cealaltă țară locuința nedeterminată.

Distincția dintre cele două tipuri de durată este importantă pentru unde apar aceste fonduri în Conturile Naționale, dar, din păcate, este dificil de măsurat statistic. Băncile pot urmări câți bani sunt transferați și pot oferi aceste informații unei bănci centrale sau unui birou național de statistică, dar, în general, nu vor putea clasifica sursele ca rezidenți pe termen scurt sau pe termen lung.

Implicațiile tuturor acestor lucruri, în contextul câți insulei din Pacific locuiesc în străinătate și unde (subiectul postărilor anterioare din această serie), toate vor fi discutate mai târziu. Dar pentru moment, iată graficul remitențelor din Pacific:

Acesta este conceput în principal pentru a a) să arate modul în care un număr de țări din Pacific au niveluri foarte ridicate de remitențe, în raport cu economia lor națională (mai mult de 40% din PIB pentru Tonga) în comparație cu mediile mondiale și b) să evidențieze câteva dintre țările insulare din Pacific, în special, care sunt cele mai extreme în acest sens. Uneori, o simplă diagramă cu bare este tot ceea ce aveți nevoie pentru a vă pune în discuție. Deși această diagramă cu bare nu este atât de simplă pe cât ar părea la prima vedere; S-a gândit destul de mult la secvențierea categoriilor de țări din partea de jos pentru a maximiza impactul și, desigur, la codificarea culorilor barelor pentru a distinge țările din Pacific de comparatorii globale.

Iată codul pentru a produce această diagramă. Super simplu astăzi, doar preluând datele din Indicatorii de dezvoltare mondială ai Băncii Mondiale și transformându-le într-o singură diagramă:

# This script draws a simple bar chart of the latest year of remittances data
#
# Peter Ellis November 2025

library(WDI)
library(tidyverse)
library(glue)

picts <- c(
  "Fiji", "New Caledonia", "Papua New Guinea", "Solomon Islands",                                             
  "Guam", "Kiribati", "Marshall Islands", "Micronesia, Fed. Sts.", "Nauru",
  "Vanuatu", "Northern Mariana Islands","Palau", "American Samoa", "Cook Islands",
  "French Polynesia", "Niue", "Samoa", "Tokelau", "Tonga", "Tuvalu", "Wallis and Futuna Islands" 
)
length(picts)
sort(picts) # all 22 SPC PICT members except for Pitcairn

# Used this to see what series are available:
# WDIsearch("remittance") |>  View()
#
# Download data from World Bank's World Development Indicators.
# Apparently worker remittances is a subset of personal. But
# the worker remittances are all NA anyway:

remit <- WDI(indicator = c(personal = "BX.TRF.PWKR.DT.GD.ZS",
                           worker = "BX.TRF.PWKR.GD.ZS"), start = 2000) |> 
  as_tibble()

# which countries have we got?
sort(unique(remit$country))

# check who missing, just the 3 NZ Realm countries plus Wallis and futuna:
picts(!picts %in% unique(remit$country))

# data for bar chart:
pac_data <- remit |> 
  group_by(country) |> 
  filter(!is.na(personal)) |> 
  arrange(desc(year)) |> 
  slice(1) |> 
  ungroup() |> 
  filter(country %in% c(picts, "Middle income", "Low income", "Small states", "World", "Australia", "New Zealand")) |> 
  mutate(is_pict = ifelse(country %in% picts, "Pacific island", "Comparison")) |> 
  mutate(country_order = ifelse(country %in% picts, personal, 1000 - personal),
         country = fct_reorder(country, country_order)) 

# draw bar chart
pac_data|> 
  ggplot(aes(x = country, y = personal, fill = is_pict)) +
  geom_col() +
  scale_y_continuous(label = percent_format(scale = 1)) +
  scale_fill_manual(values = c("brown", "steelblue")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
        legend.position  = "none",
        plot.caption = element_text(colour = "grey50")) +
  labs(x = "", fill = "",
      subtitle = glue('{attr(remit$personal, "label")}, {min(pac_data$year)} to {max(pac_data$year)}'),
        y = "",
       title = "High dependency on remittances for many Pacific Island countries and territories",
       caption = "Source: World Bank World Development Indicators, series BX.TRF.PWKR.DT.GD.ZS")

Asta e tot pentru azi. În curând (sper), un blog mai narativ care leagă toate aceste chestii ale populației din Pacific, mai mult sau mai puțin ca o versiune scrisă a discursului pe care se bazează totul.