Meilleures Villes Pour Le Lancement Meilleures Villes Pour Le Lancement - France - Sellics

2018 Indice des Prix de Livraison

L’un des facteurs les plus importants pour les entreprises de e-commerce est le coût des livraisons. Elle affecte non seulement les marges de profits, mais aussi la capacité d’une entreprise à rester compétitive. Cette carte montre comment le coût moyen d’envoi d’un colis diffère dans 40 pays du G20 et de l’UE à travers le monde.

La carte ci-dessous illustre le coût moyen d’envoi d’un colis de 2 kg par envoi express local.

L’échelle révèle à quel point il est coûteux ou peu coûteux d’expédier un colis : le rouge indiquant une somme très coûteuse, l’orange un coût moyen et le vert des coûts comparables peu onéreux. Ces chiffres sont ensuite exprimés en pourcentage d’écart par rapport à la moyenne mondiale, comme on peut le voir dans le tableau de données.

Pays
% Déviation Moyenne*
Roumanie-71,96%
Indonésie -70,25%
Bulgarie -70,18%
Turquie -65,91%
Chine -63,38%
Autriche -63,17%
Latvia -56,94%
Corée du Sud -55,49%
Chypre -54,84%
Hongrie -53,97%
République Tchèque -52,08%
Belgique -51,77%
Croatie -46,94%
Slovaquie -46,07%
Japon -42,31%
Russie -32,71%
Suisse -31,13%
Afrique du Sud -31,06%
Lithuanie -23,18%
Portugal -21,51%
Mexique -21,33%
Estonie -18,79%
Mexique -21,33%
Estonie -18,79%
Espagne-17,21%
Pologne-16,48%
Slovenia-10,11%
Malte 0,85%
Suède3,53%
Grèce5,06%
Canada7,23%
Italie13,13%
Danemark29,33%
Finlande39,44%
Irlande56,98%
Royaume-Uni67,41%
Arabie Saoudite74,18%
Allemagne83,29%
Australie102,89%
France103,72%
Pays-Bas114,42%
États-Unis385,78%
%age de Différence du Coût Local Comparé à la Moyenne Mondiale

Meilleures villes pour le lancement

d'une entreprise en ligne - France

De combien d’économies vous avez besoin pour démarrer une entreprise sur le Web dans le monde entier:
  • Calcul du nombre de mois que vous devez épargner si vous voulez quitter votre emploi
  • Est-ce que les prestations de chômage sont suffisantes pour démarrer une entreprise si vous êtes mis à pied.
  • Révéler les emplacements offrant les meilleures conditions pour lancer son entreprise en ligne

Chez Sellics, notre mission est d'aider les entrepreneurs à optimiser leur succès sur le Marché Amazon. Comme nous travaillons avec des vendeurs du monde entier, nous avons pensé qu'il serait intéressant de savoir quelles villes à travers le monde sont les meilleures pour lancer une entreprise en ligne. Avec l'évolution des solutions modernes de commerce électronique telles que le dropshipping, les entreprises n'ont plus besoin d'inventaire pour faire décoller leur entreprise, et des millions de personnes profitent maintenant de cette opportunité pour gagner leur vie en ligne.

Qu'il s'agisse d'une personne qui cherche à quitter son emploi et qui veut savoir combien de mois elle devrait épargner ou qui vient d'être licenciée et qui veut savoir s'il est possible de démarrer une nouvelle entreprise uniquement grâce aux prestations de chômage, cette étude souligne que la faisabilité de lancer une entreprise sur le Web dépend surtout du caractère abordable du lieu.

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  •  Accès au financement
  •  Facilité d'exportation et d'importation
  •  Popularité de l'achat en ligne
  •  Vitesse de l'Internet
  •  Temps Nécessaire à la création d'une nouvelle entreprise
  •  Coût de l'entreprise et frais de subsistance, % du salaire moyen
  •  Coûts totaux de mise en place de l'entreprise
  •  Coûts mensuels moyens de la vie quotidienne
  •  12 mois de prestations de chômage
  •  Coût de l'entreprise et frais de subsistance
  •  Épargne requise si vous recevez des prestations de chômage
  •  Registration
  •  Frais d'établissement d'une entreprise en ligne
  •  Ordinateur
  •  Capital
  •  Loyer
  •  Coût de la vie
  •  Coût Internet
  •  Soins de santé
  •  Salaire moyen, par mois
  •  Prestations de chômage accordées, en mois
  •  Prestations de chômage en % du salaire moyen

Meilleures villes pour le lancement d'une entreprise en ligne

Le tableau ci-dessous est trié par défaut suivant les valeurs de la colonne numéro 5 intitulé “Mois requis pour épargner avant de quitter votre emploi – SANS prestations de chômage”. Cette colonne reflète le nombre de mois de salaire (basé sur le salaire moyen) qu’il est nécessaire d’épargner avant de pouvoir quitter son emploi et pouvoir lancer son entreprise en ligne.

  Coûts uniques
  Économies requises pour démarrer une entreprise en ligne Infrastructure d’entreprise en ligne (Scores) Coûts et avantages Coûts uniques Coûts mensuels Revenu et avantages sociaux
Rang Ville Pays Meilleure ville pour démarrer une entreprise en ligne Mois requis pour épargner avant de quitter votre emploi – SANS prestations de chômage Mois requis pour épargner avant de quitter votre emploi – AVEC prestations de chômage
Accès au financement
Facilité d’exportation et d’importation
Popularité de l’achat en ligne
Vitesse de l’Internet
Temps Nécessaire à la création d’une nouvelle entreprise
Coût de l’entreprise et frais de subsistance, % du salaire moyen (%)
%
Coûts totaux de mise en place de l’entreprise
Coûts mensuels moyens de la vie quotidienne
12 mois de prestations de chômage
Coût de l’entreprise et frais de subsistance
Épargne requise si vous recevez des prestations de chômage
Inscription
Frais d’établissement d’une entreprise en ligne
Ordinateur
Capital
Loyer
Coût de la vie
Coût Internet
Soins de santé
Salaire moyen, par mois
Prestations de chômage accordées, en mois
Prestations de chômage en % du salaire moyen (%)
%
1 Marseille France 8.36 5.60 0.0 1.0 10.0 6.90 7.80 9.40 46.5 1,787 1,312 25,570 17,525 0 240.55 70 1,476 1 568 653 30 61.2 3138.2 12 67.9
2 Lille France 8.30 5.8 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 48.6 1,787 1,375 25,570 18,290 0 240.55 70 1,476 1 611 677 26 61.2 3138.2 12 67.9
3 Toulouse France 8.27 5.9 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 49.5 1,787 1,404 25,570 18,637 0 240.55 70 1,476 1 569 749 26 61.2 3138.2 12 67.9
4 Bordeaux France 8.24 6.0 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 50.3 1,787 1,431 25,570 18,953 0 240.55 70 1,476 1 575 765 29 61.2 3138.2 12 67.9
5 Lyon France 8.10 6.6 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 54.8 1,787 1,572 25,570 20,647 0 240.55 70 1,476 1 677 803 30 61.2 3138.2 12 67.9
6 Nice France 8.04 6.8 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 56.6 1,787 1,629 25,570 21,330 0 240.55 70 1,476 1 757 786 25 61.2 3138.2 12 67.9
7 Paris France 7.56 8.6 0.5 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 71.7 1,787 2,100 25,570 26,991 1672 240.55 70 1,476 1 1,135 876 28 61.2 3112.7 12 67.9

Les Meilleures Villes pour démarrer une Entreprise en Ligne

Le tableau ci-dessous est trié par défaut suivant les valeurs de la colonne numéro 5 intitulé “Mois requis pour épargner avant de quitter votre emploi – SANS prestations de chômage”. Cette colonne reflète le nombre de mois de salaire (basé sur le salaire moyen) qu’il est nécessaire d’épargner avant de pouvoir quitter son emploi et pouvoir lancer son entreprise en ligne.

  Coûts uniques
  Économies requises pour démarrer une entreprise en ligne Infrastructure d’entreprise en ligne (Scores) Coûts et avantages Coûts uniques Coûts mensuels Revenu et avantages sociaux
Rang Ville Pays Meilleure ville pour démarrer une entreprise en ligne Mois requis pour épargner avant de quitter votre emploi – SANS prestations de chômage Mois requis pour épargner avant de quitter votre emploi – AVEC prestations de chômage
Accès au financement
Facilité d’exportation et d’importation
Popularité de l’achat en ligne
Vitesse de l’Internet
Temps Nécessaire à la création d’une nouvelle entreprise
Coût de l’entreprise et frais de subsistance, % du salaire moyen (%)
%
Coûts totaux de mise en place de l’entreprise
Coûts mensuels moyens de la vie quotidienne
12 mois de prestations de chômage
Coût de l’entreprise et frais de subsistance
Épargne requise si vous recevez des prestations de chômage
Inscription
Frais d’établissement d’une entreprise en ligne
Ordinateur
Capital
Loyer
Coût de la vie
Coût Internet
Soins de santé
Salaire moyen, par mois
Prestations de chômage accordées, en mois
Prestations de chômage en % du salaire moyen (%)
%
1 Quebec Canada 7.70 4.6 0.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 37.9 1,318 1,241 17,303 16,210 0 131.75 70 1,116 0 451 678 38 73.95 3563.2 8 60.7
2 Winnipeg Canada 7.57 5.1 0.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 42.1 1,318 1,389 19,466 17,984 0 131.75 70 1,116 0 614 655 47 73.95 3563.2 9 60.7
3 Sheffield United Kingdom 9.01 5.2 4.5 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 43.7 1,462 1,321 2,697 17,313 17195 13.6 70 1,379 0 646 617 27 30.6 3304.8 6 13.6
4 Montreal Canada 7.51 5.3 0.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 43.9 1,318 1,456 19,466 18,790 0 131.75 70 1,116 0 684 655 43 73.95 3563.2 9 60.7
5 Nottingham United Kingdom 8.98 5.4 4.6 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 44.9 1,462 1,361 2,697 17,792 17759 13.6 70 1,379 0 640 663 27 30.6 3304.8 6 13.6
6 Leicester United Kingdom 8.97 5.4 4.6 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 45 1,462 1,364 2,697 17,833 17807 13.6 70 1,379 0 625 682 27 30.6 3304.8 6 13.6
7 Adelaide Australia 7.42 5.5 2.8 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 45.5 1,505 1,761 11,353 22,640 13278 290.7 70 1,145 0 859 720 48 134.3 4149.7 12 22.8
8 Glasgow United Kingdom 8.95 5.5 4.8 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 45.8 1,462 1,393 2,697 18,180 18215 13.6 70 1,379 0 682 649 32 30.6 3304.8 6 13.6
9 Liverpool United Kingdom 8.94 5.5 4.8 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 46.1 1,462 1,403 2,697 18,292 18347 13.6 70 1,379 0 715 629 28 30.6 3304.8 6 13.6
10 Marseille France 8.36 5.60 0.0 1.0 10.0 6.90 7.80 9.40 46.5 1,787 1,312 25,570 17,525 0 240.55 70 1,476 1 568 653 30 61.2 3138.2 12 67.9
11 Perth Australia 7.37 5.7 3.0 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 47.2 1,505 1,835 11,353 23,527 14322 290.7 70 1,145 0 906 748 47 134.3 4149.7 12 22.8
12 Leeds United Kingdom 8.88 5.8 5.0 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 47.9 1,462 1,461 2,697 18,996 19157 13.6 70 1,379 0 720 674 37 30.6 3304.8 6 13.6
13 Cardiff United Kingdom 8.88 5.8 5.0 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 48 1,462 1,465 2,697 19,047 19235 13.6 70 1,379 0 773 631 31 30.6 3304.8 6 13.6
14 Lille France 8.30 5.8 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 48.6 1,787 1,375 25,570 18,290 0 240.55 70 1,476 1 611 677 26 61.2 3138.2 12 67.9
15 Ottawa-Gatineau Canada 7.36 5.9 1.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 48.7 1,318 1,626 17,303 20,830 4150 131.75 70 1,116 0 823 683 46 73.95 3563.2 8 60.7
16 Calgary Canada 7.35 5.9 0.0 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 49 1,318 1,638 21,628 20,973 0 131.75 70 1,116 0 785 729 49 73.95 3563.2 10 60.7
17 Toulouse France 8.27 5.9 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 49.5 1,787 1,404 25,570 18,637 0 240.55 70 1,476 1 569 749 26 61.2 3138.2 12 67.9
18 Birmingham (UK) United Kingdom 8.82 6.0 5.2 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 49.8 1,462 1,522 2,697 19,730 20039 13.6 70 1,379 0 819 638 34 30.6 3304.8 6 13.6
19 Bordeaux France 8.24 6.0 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 50.3 1,787 1,431 25,570 18,953 0 240.55 70 1,476 1 575 765 29 61.2 3138.2 12 67.9
20 Brisbane Australia 7.27 6.1 3.4 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 50.4 1,505 1,967 11,353 25,108 16182 290.7 70 1,145 0 1,079 707 47 134.3 4149.7 12 22.8
21 The Hague Netherlands 8.78 6.1 2.4 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 50.5 3,346 1,692 14,449 23,644 10818 1802 70 1,475 0 819 783 37 53.55 3899.8 5 74.1
22 Eindhoven Netherlands 8.76 6.2 2.5 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 51.3 3,346 1,720 14,449 23,991 11226 1802 70 1,475 0 903 731 33 53.55 3899.8 5 74.1
23 Manchester United Kingdom 8.77 6.2 5.4 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 51.4 1,462 1,578 2,697 20,393 20819 13.6 70 1,379 0 803 714 30 30.6 3304.8 6 13.6
24 Melbourne Australia 7.22 6.2 3.5 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 51.7 1,505 2,018 11,353 25,720 16902 290.7 70 1,145 0 1,102 738 43 134.3 4149.7 12 22.8
25 Edinburgh United Kingdom 8.73 6.3 5.5 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 52.5 1,462 1,613 2,697 20,822 21323 13.6 70 1,379 0 843 706 34 30.6 3304.8 6 13.6
26 Rotterdam Netherlands 8.65 6.6 2.9 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 54.6 3,346 1,851 14,449 25,562 13074 1802 70 1,475 0 1,003 753 42 53.55 3899.8 5 74.1
27 Bristol United Kingdom 8.66 6.6 5.8 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 54.8 1,462 1,690 2,697 21,740 22403 13.6 70 1,379 0 911 715 33 30.6 3304.8 6 13.6
28 Lyon France 8.10 6.6 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 54.8 1,787 1,572 25,570 20,647 0 240.55 70 1,476 1 677 803 30 61.2 3138.2 12 67.9
29 Newcastle United Kingdom 8.64 6.7 6.0 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 55.6 1,462 1,716 2,697 22,056 22775 13.6 70 1,379 0 934 706 46 30.6 3304.8 6 13.6
30 Nice France 8.04 6.8 0.0 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 56.6 1,787 1,629 25,570 21,330 0 240.55 70 1,476 1 757 786 25 61.2 3138.2 12 67.9
31 Utrecht Netherlands 8.59 6.8 3.2 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 56.7 3,346 1,934 14,449 26,551 14238 1802 70 1,475 0 1,046 801 33 53.55 3899.8 5 74.1
32 Osaka Japan 6.50 7.0 3.8 2.0 5.4 3.2 7.1 7.0 58.4 1,269 1,471 8,668 18,915 12055 108.8 70 1,091 0 585 796 35 55.25 2700.45 6 53.5
33 Naples Italy 5.82 7.1 0.0 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 59 2,629 1,219 18,804 17,256 0 1027.65 70 1,531 1 499 644 27 48.45 2436.95 12 64.3
34 Malmö Sweden 8.61 7.2 1.9 2.0 9.3 9.8 7.8 8.5 59.5 6,552 1,417 17,475 23,555 7153 184.45 70 1,454 4,844 664 672 29 51.85 3297.15 10 53.0
35 Detroit United States 7.60 7.2 5.0 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 59.6 1,748 2,054 8,027 26,401 21616 573.75 70 1,104 0 915 711 50 377.4 3690.7 5 43.5
36 Oslo Norway 8.3 7.2 0.0 2.0 9.0 9.0 6.8 9.3 60.1 5,305 2,400 37,010 34,110 0 581.4 70 1,524 3,130 1,233 1,061 45 62.05 4730.25 12 65.2
37 Cleveland United States 7.55 7.3 4.8 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 61.1 1,748 1,971 9,045 25,401 19243 573.75 70 1,104 0 773 750 43 405.45 3465.45 6 43.5
38 Copenhagen Denmark 8.71 7.3 0.4 5.0 10.0 9.6 6.5 9.4 61.1 8,388 2,264 33,751 35,561 2129 90.1 70 1,517 6,711 1,287 892 32 53.55 4849.25 12 58.0
39 Graz Austria 7.10 7.4 3.6 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 61.4 8,584 1,479 13,761 26,332 14790 2034.05 70 1,476 5,005 553 831 27 68 3574.25 7 55.0
40 Vancouver Canada 6.95 7.4 2.6 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 61.5 1,318 2,083 17,303 26,308 10594 131.75 70 1,116 0 1,241 718 49 73.95 3563.2 8 60.7
41 Cincinnati United States 7.52 7.5 4.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 62 1,748 2,002 9,038 25,769 19683 573.75 70 1,104 0 837 706 48 411.4 3462.9 6 43.5
42 Toronto Canada 6.93 7.5 2.7 8.0 6.0 3.5 6.5 10.0 62.3 1,318 2,110 17,303 26,634 10978 131.75 70 1,116 0 1,202 791 43 73.95 3563.2 8 60.7
43 Turin Italy 5.71 7.5 0.0 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 62.5 2,629 1,303 18,804 18,266 0 1027.65 70 1,531 1 534 694 27 48.45 2436.95 12 64.3
44 San Antonio United States 7.48 7.6 5.0 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 63.3 1,748 1,927 8,542 24,871 19211 573.75 70 1,104 0 788 649 50 440.3 3272.5 6 43.5
45 Linz Austria 7.03 7.6 3.8 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 63.6 8,584 1,557 13,761 27,271 15894 2034.05 70 1,476 5,005 630 836 23 68 3574.25 7 55.0
46 Tucson United States 7.47 7.6 5.1 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 63.6 1,748 1,933 8,530 24,942 19309 573.75 70 1,104 0 580 715 58 580.55 3268.25 6 43.5
47 Fort Worth United States 7.46 7.7 5.1 10.0 7.3 4.6 9.3 8.9 63.9 1,748 2,173 9,475 27,829 21593 573.75 70 1,104 0 953 715 51 454.75 3630.35 6 43.5
48 Helsinki Finland 7.47 7.7 0.0 4.0 7.4 7.8 1.9 6.5 64.3 4,428 1,858 26,956 26,725 0 330.65 70 1,525 2,502 921 836 24 78.2 3461.2 12 64.9
49 Louisville United States 7.44 7.7 5.2 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 64.5 1,748 1,914 8,337 24,718 19272 573.75 70 1,104 0 692 679 48 494.7 3194.3 6 43.5
50 Antwerp Belgium 7.20 7.8 0.0 0.0 10.0 5.5 4.0 9.3 64.5 9,675 1,553 29,268 28,310 0 1917.6 70 1,482 6,206 682 737 41 93.5 3656.7 12 66.7
51 Houston United States 7.44 7.8 5.2 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 64.6 1,748 2,316 9,950 29,543 23050 573.75 70 1,104 0 1,126 683 49 457.3 3812.25 6 43.5
52 Madison United States 7.44 7.8 5.2 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 64.5 1,748 2,239 9,648 28,614 22313 573.75 70 1,104 0 981 668 47 543.15 3696.65 6 43.5
53 Genova Italy 5.64 7.8 0.1 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 64.8 2,629 1,360 18,804 18,949 171 1027.65 70 1,531 1 513 773 26 48.45 2436.95 12 64.3
54 Gothenburg Sweden 8.44 7.8 2.5 2.0 9.3 9.8 7.8 8.5 65 6,552 1,596 17,475 25,707 9685 184.45 70 1,454 4,844 802 716 27 51.85 3297.15 10 53.0
55 Ghent Belgium 7.17 7.9 0.0 0.0 10.0 5.5 4.0 9.3 65.4 9,675 1,586 29,268 28,708 0 1917.6 70 1,482 6,206 706 745 42 93.5 3656.7 12 66.7
56 Sydney Australia 6.77 7.9 5.2 9.0 0.0 6.9 0.0 9.7 66.5 1,505 2,612 11,353 32,850 25290 290.7 70 1,145 0 1,630 805 43 134.3 4149.7 12 22.8
57 Dublin Ireland 6.58 7.9 5.0 5.0 5.7 4.2 3.0 9.0 66 1,765 2,447 11,812 31,130 22727 170 70 1,525 0 1,499 820 50 77.35 3929.55 9 33.4
58 Vienna Austria 6.94 8.0 4.2 2.0 10.0 5.9 0.8 4.5 66.3 8,584 1,655 13,761 28,444 17274 2034.05 70 1,476 5,005 808 750 29 68 3574.25 7 55.0
59 Buffalo United States 7.73 8.0 5.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 66.8 1,748 2,133 8,907 27,339 21685 573.75 70 1,104 0 796 744 54 538.05 3412.75 6 43.5
60 Las Vegas United States 7.36 8.0 5.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 67 1,748 1,963 8,217 25,299 20097 573.75 70 1,104 0 763 695 54 449.65 3148.4 6 43.5
61 Milwaukee United States 7.36 8.1 5.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 67.2 1,748 2,236 9 28,584 22736 573.75 70 1,104 0 907 735 48 545.7 3547.05 6 43.5
62 Tulsa United States 7.35 8.1 5.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.9 67.5 1,748 2,019 8,368 25,973 20711 573.75 70 1,104 0 646 687 61 624.75 3206.2 6 43.5
63 Bologna Italy 5.55 8.1 0.5 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 67.7 2,629 1,430 18,804 19,785 1155 1027.65 70 1,531 1 628 727 26 48.45 2436.95 12 64.3
64 Sacramento/Roseville United States 7.32 8.2 5.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 68.3 1,748 2,515 10,169 31,929 25600 573.75 70 1,104 0 1,216 839 56 403.75 3896.4 6 43.5
65 Oklahoma city United States 7.32 8.2 5.7 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 68.5 1,748 2,090 8,517 26,829 21544 573.75 70 1,104 0 725 680 59 626.45 3263.15 6 43.5
66 Dallas United States 7.31 8.3 5.7 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 68.7 1,748 2,348 9,475 29,920 24053 573.75 70 1,104 0 1,120 721 52 454.75 3630.35 6 43.5
67 Brussels Belgium 7.06 8.3 0.3 0.0 10.0 5.5 4.0 9.3 68.9 9,675 1,714 29,268 30,248 1153 1917.6 70 1,482 6,206 802 777 43 93.5 3656.7 12 66.7
68 Jacksonville United States 7.28 8.4 7.1 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 69.7 1,748 2,114 4,230 27,115 26924 573.75 70 1,104 0 850 748 62 453.9 3241.05 3 43.5
69 Amsterdam Netherlands 8.17 8.4 4.7 0.0 10.0 9.4 7.2 9.4 69.8 3,346 2,445 14,449 32,682 21450 1802 70 1,475 0 1,501 851 39 53.55 3899.8 5 74.1
70 Portland United States 7.26 8.4 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.1 1,748 2,603 10,230 32,980 26765 573.75 70 1,104 0 1,306 819 54 424.15 3919.35 6 43.5
71 Indianapolis United States 7.26 8.4 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.2 1,748 2,242 8,881 28,655 23264 573.75 70 1,104 0 995 747 53 447.95 3402.55 6 43.5
72 Las Palmas Spain 6.77 8.4 1.9 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 70.3 5,710 1,170 15,478 19,756 5033 1156 70 1,482 3,003 563 526 34 47.6 2340.9 12 55.1
73 Denver United States 7.25 8.5 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.7 1,748 2,727 10,611 34,469 28068 573.75 70 1,104 0 1,395 756 54 522.75 4065.55 6 43.5
74 Phoenix United States 7.24 8.5 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.8 1,748 2,336 9,151 29,777 24266 573.75 70 1,104 0 983 702 59 592.45 3506.25 6 43.5
75 Salt Lake City United States 7.24 8.5 5.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 70.8 1,748 2,341 9,172 29,838 24314 573.75 70 1,104 0 1,016 682 51 592.45 3513.9 6 43.5
76 Seattle United States 7.23 8.6 6.0 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 71.2 1,748 3,037 11,670 38,192 31203 573.75 70 1,104 0 1,670 911 56 399.5 4471 6 43.5
77 Paris France 7.56 8.6 0.5 1.0 10.0 6.9 7.8 9.4 71.7 1,787 2,100 25,570 26,991 1672 240.55 70 1,476 1 1,135 876 28 61.2 3112.7 12 67.9
78 Valencia Spain 6.72 8.6 2.0 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 71.7 5,710 1,204 15,478 20,154 5501 1156 70 1,482 3,003 552 563 42 47.6 2340.9 12 55.1
79 Boston United States 7.21 8.6 5.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 71.9 1,748 3,377 14,918 42,272 32181 573.75 70 1,104 0 2,044 894 55 383.35 4899.4 7 43.5
80 Basel Switzerland 7.86 8.6 0.0 3.0 7.2 9.0 8.9 7.6 72 19,797 2,967 56,789 55,395 0 713.15 70 1,287 17,727 1,085 1,346 50 484.5 6412.4 12 73.8
81 Seville Spain 6.70 8.7 2.1 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 72.4 5,710 1,220 15,478 20,347 5729 1156 70 1,482 3,003 566 570 37 47.6 2340.9 12 55.1
82 Ostrava Czech Republic 6.54 8.8 5.6 5.0 10.0 4.7 1.2 3.5 73.1 1,851 703 3,812 10,287 7617 246.5 70 1,535 0 245 428 14 17 1173 5 65.0
83 Albany United States 7.14 8.9 6.3 10 7.3 4.6 9.3 8.8 74 1,748 2,183 8,213 27,941 23210 573.75 70 1,104 0 786 807 52 538.05 3146.7 6 43.5
84 Florence Italy 5.35 8.9 1.2 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 74 2,629 1,584 18,804 21,632 3327 1027.65 70 1,531 1 735 773 27 48.45 2436.95 12 64.3
85 San Diego United States 7.14 8.9 6.3 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 74.1 1,748 2,814 10,430 35,510 29506 573.75 70 1,104 0 1,582 768 57 406.3 3995.85 6 43.5
86 Columbus United States 7.10 9 6.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 75.2 1,748 2,164 8,020 27,717 23173 573.75 70 1,104 0 991 714 49 409.7 3072.75 6 43.5
87 Tokyo Japan 5.95 9.1 5.9 2.0 5.4 3.2 7.1 7.0 75.6 1,269 1,935 8,668 24,484 18607 108.8 70 1,091 0 898 945 37 55.25 2700.45 6 53.5
88 Austin United States 7.08 9.1 6.5 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 75.9 1,748 2,642 9,584 33,449 28077 573.75 70 1,104 0 1,381 756 51 453.9 3672 6 43.5
89 Seoul Incheon South Korea 7.02 9.2 6.7 4.0 7.5 5.3 10.0 9.3 76.3 1,442 1,595 5,670 20,588 17551 99.45 70 1,273 0 645 881 20 49.3 2249.95 6 42.0
90 Tampa United States 7.06 9.2 7.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 76.5 1,748 2,351 4,259 29,961 30237 573.75 70 1,104 0 1,107 739 52 453.9 3264 3 43.5
91 Stockholm Sweden 8.06 9.2 4.0 2.0 9.3 9.8 7.8 8.5 77 6,552 1,988 17,475 30,410 15217 184.45 70 1,454 4,844 1,115 794 27 51.85 3297.15 10 53.0
92 Atlanta United States 7.04 9.3 7.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 77.3 1,748 2,668 6,334 33,765 32272 573.75 70 1,104 0 1,281 788 54 545.7 3640.55 4 43.5
93 Leipzig Germany 7.42 9.3 2.3 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 77.7 14,738 1,328 23,296 30,671 8676 681.7 70 1,476 12,511 485 729 30 84.15 3290.35 12 59.0
94 Orlando United States 7.01 9.4 8.1 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 78 1,748 2,309 4,106 29,451 29818 573.75 70 1,104 0 1,072 734 51 452.2 3145.85 3 43.5
95 Mannheim Germany 7.39 9.5 2.4 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 78.5 14,738 1,353 23,296 30,977 9036 681.7 70 1,476 12,511 497 745 26 84.15 3290.35 12 59.0
96 Chicago United States 6.99 9.5 6.9 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 78.7 1,748 2,874 10,012 36,234 30849 573.75 70 1,104 0 1,488 829 53 504.9 3836.05 6 43.5
97 Aachen Germany 7.37 9.5 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.3 14,738 1,382 23,296 31,323 9444 681.7 70 1,476 12,511 536 733 30 84.15 3290.35 12 59.0
98 Zurich Switzerland 7.63 9.5 0.7 3.0 7.2 9.0 8.9 7.6 79.3 19,797 3,433 56,789 60,994 4948 713.15 70 1,287 17,727 1,559 1,339 51 484.5 6412.4 12 73.8
99 Bremen Germany 7.36 9.6 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.5 14,738 1,389 23,296 31,405 9540 681.7 70 1,476 12,511 525 749 31 84.15 3290.35 12 59.0
100 Karlsruhe Germany 7.35 9.6 2.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 79.7 14,631 1,393 23,105 31,345 9695 675.75 70 1,476 12,409 545 739 26 84.15 3263.15 12 59.0
101 Geneva Switzerland 7.61 9.6 0.8 3.0 7.2 9.0 8.9 7.6 79.9 19,797 3,472 56,789 61,464 5500 713.15 70 1,287 17,727 1,663 1,259 65 484.5 6412.4 12 73.8
102 Dresden Germany 7.34 9.6 2.6 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 80.1 14,738 1,407 23,296 31,619 9792 681.7 70 1,476 12,511 542 754 26 84.15 3290.35 12 59.0
103 Rome Italy 5.15 9.6 2.0 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 80.3 2,629 1,738 18,804 23,488 5511 1027.65 70 1,531 1 949 713 27 48.45 2436.95 12 64.3
104 Hanover Germany 7.32 9.7 2.7 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 80.7 14,738 1,428 23,296 31,874 10092 681.7 70 1,476 12,511 618 698 28 84.15 3290.35 12 59.0
105 Nuremberg Germany 7.28 9.8 2.8 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 81.9 14,738 1,466 23,296 32,333 10632 681.7 70 1,476 12,511 616 734 32 84.15 3290.35 12 59.0
106 Los Angeles United States 6.88 9.9 7.3 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 82.1 1,748 3,111 10,358 39,080 33790 573.75 70 1,104 0 1,811 847 49 403.75 3968.65 6 43.5
107 Milan Italy 5.08 9.9 2.2 0.0 10.0 0.0 1.2 8.6 82.4 2,629 1,788 18,804 24,090 6219 1027.65 70 1,531 1 960 753 27 48.45 2436.95 12 64.3
108 Düsseldorf Germany 7.22 10.1 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84 14,738 1,537 23,296 33,180 11628 681.7 70 1,476 12,511 679 746 27 84.15 3290.35 12 59.0
109 Bonn Germany 7.21 10.1 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84.3 14,738 1,546 23,296 33,292 11760 681.7 70 1,476 12,511 650 785 26 84.15 3290.35 12 59.0
110 Cologne Germany 7.20 10.2 3.1 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 84.5 14,738 1,554 23,296 33,384 11868 681.7 70 1,476 12,511 698 740 31 84.15 3290.35 12 59.0
111 London United Kingdom 7.66 10.4 9.6 6.0 7.9 10.0 2.9 9.2 86.4 1,462 2,734 2,697 34,265 37139 13.6 70 1,379 0 1,808 861 34 30.6 3304.8 6 13.6
112 Madrid Spain 6.22 10.5 4.0 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 87.7 5,710 1,578 15,478 24,642 10781 1156 70 1,482 3,003 841 647 43 47.6 2340.9 12 55.1
113 Berlin Germany 7.09 10.6 3.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 88 14,738 1,669 23,296 34,761 13488 681.7 70 1,476 12,511 801 753 31 84.15 3290.35 12 59.0
114 Stuttgart Germany 7.09 10.6 3.5 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 88.1 14,738 1,669 23,296 34,771 13500 681.7 70 1,476 12,511 836 722 27 84.15 3290.35 12 59.0
115 Barcelona Spain 6.14 10.8 4.3 3.0 10.0 3.6 8.1 6.8 90.2 5,710 1,635 15,478 25,335 11597 1156 70 1,482 3,003 881 663 43 47.6 2340.9 12 55.1
116 Frankfurt Germany 7.01 10.9 3.8 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 90.4 14,634,738 1,745 23,296 35,679 14568 681.7 70 1,476 12,511 848 784 29 84.15 3290.35 12 59.0
117 Miami United States 6.62 10.9 9.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 90.4 1,748 2,856 4,332 36,020 37280 573.75 70 1,104 0 1,508 842 52 453.9 3319.25 3 43.5
118 San Francisco United States 6.60 10.9 8.3 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 90.9 1,748 4,342 12,885 53,849 48193 573.75 70 1,104 0 2,875 1,000 54 413.1 4936.8 6 43.5
119 Hamburg Germany 7.00 10.9 3.9 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 91 14,738 1,767 23,296 35,944 14880 681.7 70 1,476 12,511 842 810 31 84.15 3290.35 12 59.0
120 Porto Portugal 4.97 11.4 2.4 0.0 10.0 0.4 4.9 8.6 94.9 1,815 1,197 12,791 16,176 3983 220.15 70 1,525 0 596 521 29 51 1421.2 12 75.0
121 Munich Germany 6.77 11.8 4.7 5.0 7.2 8.6 3.7 7.5 98.1 14,738 2,000 23,296 38,739 18168 681.7 70 1,476 12,511 1,091 794 31 84.15 3290.35 12 59.0
122 Brno Czech Republic 5.72 11.9 8.7 5.0 10.0 4.7 1.2 3.5 98.9 1,851 1,006 3,812 13,918 11889 246.5 70 1,535 0 485 486 17 17 1173 5 65.0
123 New York United States 6.26 12.2 9.6 10.0 7.3 4.6 9.3 8.8 101.6 1,748 4,378 11,623 54,288 50194 573.75 70 1,104 0 2,719 1,068 52 539.75 4453.15 6 43.5
124 Katowice Poland 4.93 12.6 10.8 6.0 10.0 2.6 2.2 0.0 104.9 2,992 786 1,777 12,427 12530 270.3 70 1,486 1,166 312 432 12 30.6 986.85 6 30.5
125 Lisbon Portugal 4.48 13.2 4.3 0.0 10.0 0.4 4.9 8.6 110.3 1,815 1,416 12,791 18,808 7079 220.15 70 1,525 0 790 545 31 51 1421.2 12 75.0
126 Prague Czech Republic 5.14 14.1 10.9 5.0 10.0 4.7 1.2 3.5 117.2 1,851 1,221 3,812 16,499 14925 246.5 70 1,535 0 651 534 19 17 1173 5 65.0
127 Kraków Poland 4.32 14.9 13.1 6.0 10.0 2.6 2.2 0.0 124.1 2,992 975 1,777 14,691 15194 270.3 70 1,486 1,166 473 459 12 30.6 986.85 6 30.0
128 Wroclaw Poland 4.32 14.9 13.1 6.0 10.0 2.6 2.2 0.0 124.1 2,992 976 1,777 14,702 15206 270.3 70 1,486 1,166 473 459 13 30.6 986.85 6 30.0
129 Warsaw Poland 4.03 16 14.3 6 10.0 2.6 2.2 0.0 133.4 2,992 1,068 1,777 15,803 16502 270.3 70 1,486 1,166 543 481 13 30.6 986.85 6 30.0
130 Budapest Hungary 2.51 23.4 22.1 6.0 10.0 1.3 9.2 8.5 195.3 9,336 950 1,205 20,739 22981 3109.3 70 1,516 4,641 420 494 14 22.95 884.85 3 45.4

brian-johnson
Brian Johnson
“Any city that has seen the financial crisis, and still provides the minimum required infrastructure to its citizens to connect to the Internet, is an opportunity for community residents to pay their own income to provide better options and opportunities for the future. The extra work and hours and weekends are worth the result for the pride, income, and family health longterm.”

Méthodologie

Cette étude détermine les meilleures villes pour lancer une entreprise en ligne, sur la base de 22 facteurs liés à l'infrastructure de l'entreprise en ligne et au coût de la vie et du lancement d'une entreprise. Pour choisir les villes de l'étude, les pays de l'OCDE ont été analysés en fonction des statistiques disponibles sur l'infrastructure des entreprises afin de déterminer une liste finale de 130 villes.

Notation


Les scores sont normalisés de telle sorte que 0 = la valeur la plus faible dans l'ensemble de données final et 10 = la valeur la plus élevée dans l'ensemble de données final. Pour les colonnes où une valeur faible est meilleure, le score est inversé de sorte qu'un score élevé est toujours meilleur.

Le score est inversé pour les colonnes suivantes:
“Temps Nécessaire à la création d'une nouvelle entreprise”
“Coût de l'entreprise et frais de subsistance, % du salaire moyen”

Par conséquent, plus le score est élevé, meilleur est le classement de la ville pour ce facteur par rapport aux autres villes de l'indice. Par exemple, un score de " 9 " pour " Temps Nécessaire à la création d'une nouvelle entreprise " indique que la ville a un faible nombre de jours pour enregistrer une nouvelle entreprise.

L'équation de normalisation est la suivante:

 pour les scores inversés

Régions métropolitaines - Définition et sélection

L'analyse a été réalisée sur des régions métropolitaines telles que définies par Eurostat/OCDE. La forme et la taille des régions métropolitaines sont déterminées au moyen d'un processus axé sur les données qui permet d'identifier les centres urbains à forte densité et de les étendre pour y inclure la zone de transport en commun qui les entoure. L'objectif de l'exercice est de créer des "zones urbaines fonctionnelles" qui représentent l'ensemble du marché du travail et commercial d'une ville. Aux États-Unis, les régions métropolitaines sont construites selon un processus similaire qui tente également de saisir l'étendue des marchés des médias.

La méthodologie complète pour la construction de "Zones urbaines fonctionnelles" peut être trouvée ici:
http://www.oecd.org/regional/regional-policy/Definition-of-Functional-Urban-Areas-for-the-OECD-metropolitan-database.pdf

Les “shapefiles” pour les "Zones urbaines fonctionnelles" peuvent être trouvés ici:
http://www.oecd.org/cfe/regional-policy/functionalurbanareasbycountry.htm

Économies requises pour démarrer une entreprise en ligne
Infrastructure d'entreprise en ligne (Scores)
Coûts et avantages
Coûts uniques
Coûts mensuels
Revenu et avantages sociaux
Calculs des agrégats
Tous les échanges de devises sont corrects au 20/09/2018
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