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In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Faktencheck

Vorstände - Gesamtdaten

Daten zusammengetragen aus den Jahresberichten / Offenlegungsberichten der Sparkassen

In [2]:
df = pd.read_csv('./data/jahresabschluss_kerndaten.csv')
df_origin = df
df['durchschnittsgehalt_2014'] = df.gesamtbezuege_2014 / df.anzahl_vorstaende_2014
df = df[df.durchschnittsgehalt_2014 > 0]

"Um die Vorstandsgehälter untereinander vergleichbar zu machen, haben wir eine Formel definiert, um die Größe einer Sparkasse darzustellen. Diese beinhaltet Kernwerte einer jeden Sparkasse: Die Bilanzsumme, das Volumen der vergebenen Kredite und das Eigenkapital."

In [3]:
df['bemessung_2014'] = df.bilanzsumme_2014 + df.eigenkapital_2014*10 + df.vergebene_kredite_2014

/home/simonwoerpel/Websites/Correctiv/Sparkassen/vorstaende/venv/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/__main__.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  if __name__ == '__main__':

"Weit mehr als jeder zweite Sparkassen-Vorstand verdient mehr als Merkel"

"Tatsächlich zahlt rund jede zweite der ausgewerteten Sparkassen ihren Vorständen mehr als die etwa 300.000 Euro, die Merkel als Kanzlerin inklusive ihrer Bezüge als Abgeordnete erhält."

In [4]:
df.durchschnittsgehalt_2014.median()
Out[4]:
302000.0
In [5]:
len(df[df.durchschnittsgehalt_2014 > 282000].index) / len(df.index) * 100
Out[5]:
58.88501742160279

"Wir haben die Gehälter von rund 70 Prozent aller Sparkassen ausgewertet."

In [6]:
len(df[df.durchschnittsgehalt_2014 > 0].index) / len(df_origin.index) * 100, len(df[df.durchschnittsgehalt_2014 > 0].index)
Out[6]:
(68.82494004796163, 287)

"Von 88.000 Euro bis 850.000 Euro" (Spanne der durchschnittl. Vorstandsgehälter)

In [7]:
df.durchschnittsgehalt_2014.min(), df.durchschnittsgehalt_2014.max()
Out[7]:
(87586.206896551725, 853658.53658536589)

"Vorne liegen die Chefs der Hamburger Sparkasse, die durchschnittlich 853.000 Euro im Jahr bekamen"

In [8]:
columns = ['sparkasse', 'durchschnittsgehalt_2014', 'gesamtbezuege_2014', 'anzahl_vorstaende_2014']
In [9]:
df[df.durchschnittsgehalt_2014 == df.durchschnittsgehalt_2014.max()][columns]
Out[9]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014
287 Hamburger Sparkasse AG 853658.536585 4200000.0 4.92

"Berliner Sparkasse zahlte ihren fünf Vorständen im Schnitt 651.833 Euro"

In [10]:
df[df.sparkasse == 'Berliner Sparkasse'][columns]
Out[10]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014
286 Berliner Sparkasse 651833.333333 3911000.0 6.0

"und die Manager in Hannover wurden mit 613.661 Euro entlohnt."

In [11]:
df[df.sparkasse == 'Sparkasse Hannover'][columns]
Out[11]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014
278 Sparkasse Hannover 613661.202186 2246000.0 3.66

"die Vorstände der [...] Sparkasse Günzburg-Krumbach [erhalten] durchschnittlich 296.500 Euro"

In [12]:
df[df.sparkasse == 'Sparkasse Günzburg-Krumbach'][columns]
Out[12]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014
108 Sparkasse Günzburg-Krumbach 296500.0 593000.0 2.0

"Die beiden Vorstände der Kreissparkasse Saarpfalz in Homburg erhielten 2014 im Schnitt 305.000 Euro. Rund 440 Mitarbeiter werden dort beschäftigt."

In [13]:
columns += ['mitarbeiter_2014']
df[df.sparkasse == 'Kreissparkasse Saarpfalz'][columns]
Out[13]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
118 Kreissparkasse Saarpfalz 305000.0 610000.0 2.0 451.0

"Nebenan, in der Landeshauptstadt, bei der Sparkasse Saarbrücken haben die vier Vorstände die dreifache Zahl an Mitarbeitern zu verantworten und erhalten dafür trotzdem nur fast das gleiche Geld. Im Schnitt bekamen sie 300.000 Euro überwiesen"

In [14]:
df[df.sparkasse == 'Sparkasse Saarbrücken'][columns]
Out[14]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
237 Sparkasse Saarbrücken 299500.0 1198000.0 4.0 1283.0

Verhältnis Mitarbeiter

In [15]:
451 / 1283
Out[15]:
0.35151987529228373

"Die vier Vorstände der Kasseler Sparkasse erhielten durchschnittlich 310.000 Euro. Sie verantworten rund 1.100 Mitarbeiter."

In [16]:
df[df.sparkasse == 'Kasseler Sparkasse'][columns]
Out[16]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
240 Kasseler Sparkasse 310000.0 1240000.0 4.0 1170.0

"Rund 200km Kilometer südlich beschäftigt die Sparkasse Langen-Seligenstadt etwa 400 Mitarbeiter weniger. Dennoch werden die beiden Vorstände deutlich besser entlohnt und erhalten im Schnitt 100.000 Euro mehr als in Kassel, also 410.000 Euro."

In [17]:
df[df.sparkasse == 'Sparkasse Langen-Seligenstadt'][columns]
Out[17]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
170 Sparkasse Langen-Seligenstadt 408500.0 817000.0 2.0 740.0

Mitarbeiter-Differenz, Gehalts-Differenz

In [18]:
1170 - 740, 408500.0 - 310000.0
Out[18]:
(430, 98500.0)

"Die vier Vorstände der Sparkasse Münsterland Ost verantworteten im Jahr 2014 gut 1.400 Mitarbeiter und erhielten dafür durchschnittlich 556.000 Euro."

In [19]:
df[df.sparkasse == 'Sparkasse Münsterland Ost'][columns]
Out[19]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
277 Sparkasse Münsterland Ost 556000.0 2224000.0 4.0 1437.0

"Die Chefs der Stadtsparkasse Düsseldorf bekamen im Schnitt 487.000 Euro, obwohl die Sparkasse der Landeshauptstadt zu den größten Sparkassen in Deutschland zählt. Der Vorstand in Düsseldorf verantwortete mehr als 2.000 Mitarbeiter, trotzdem wurden die Chefs in Münster deutlicher besser bezahlt."

In [20]:
df[df.sparkasse == 'Stadtsparkasse Düsseldorf'][columns]
Out[20]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
271 Stadtsparkasse Düsseldorf 487048.979592 1909232.0 3.92 2268.0
In [21]:
df.sort_values('bemessung_2014', ascending=False)[columns][:7]
Out[21]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
283 Sparkasse KölnBonn 512760.000000 2563800.0 5.00 4536.000
285 Kreissparkasse Köln 704280.000000 3521400.0 5.00 4512.000
281 Stadtsparkasse München 490200.000000 2451000.0 5.00 2.742
278 Sparkasse Hannover 613661.202186 2246000.0 3.66 2255.000
270 Nassauische Sparkasse 461750.000000 1847000.0 4.00 1901.000
261 Ostsächsische Sparkasse Dresden 535333.333333 1606000.0 3.00 1799.000
271 Stadtsparkasse Düsseldorf 487048.979592 1909232.0 3.92 2268.000

"Sparkasse Leverkusen: Drei Vorstände, die rund 600 Mitarbeiter im Jahr 2014 beschäftigten, erhielten im Schnitt fast 430.000 Euro."

In [22]:
df[df.sparkasse == 'Sparkasse Leverkusen'][columns]
Out[22]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
247 Sparkasse Leverkusen 428766.666667 1286300.0 3.0 619.0

"Bei der Sparkasse Neuss waren doppelt so viele Mitarbeiter beschäftigt. Dennoch wurden auf der anderen Seite des Rheins an jeden der vier Vorstände rund 50.000 Euro weniger verteilt."

In [23]:
df[df.sparkasse == 'Sparkasse Neuss'][columns]
Out[23]:
sparkasse durchschnittsgehalt_2014 gesamtbezuege_2014 anzahl_vorstaende_2014 mitarbeiter_2014
256 Sparkasse Neuss 378950.0 1515800.0 4.0 1301.0

Mitarbeiter-Verhältnis, Gehalts-Differenz

In [24]:
1301.0 / 619.0, 428766 - 378950.0
Out[24]:
(2.101777059773829, 49816.0)

"Unsere Auswertung zeigt, dass die Gehälter von gleichgroßen Sparkassen in Bayern deutlich näher beieinanderliegen als in NRW. In Bayern verdienen die Vorstände im Schnitt auch weniger."

In [25]:
df = df[(df.state == 'Nordrhein-Westfalen') | (df.state == 'Bayern')]

# weighted avg by 'bemessung' via groupby:
df['durchschnittsgehalt_wt_2014'] = df.durchschnittsgehalt_2014*df.bemessung_2014
df_states = df.groupby('state', as_index=False).sum()
df_states['durchschnittsgehalt_2014_wt'] = df_states.durchschnittsgehalt_wt_2014/df_states.bemessung_2014
df_states[['state', 'durchschnittsgehalt_2014_wt']]
Out[25]:
state durchschnittsgehalt_2014_wt
0 Bayern 353164.518278
1 Nordrhein-Westfalen 438641.106544