Enquêtes de Conjoncture Régionales - CONJ2

Données - BDF

Auteur

François Geerolf

Info

Structure

LAST_DOWNLOAD

LAST_DOWNLOAD
NA

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2026-07-24

Last

date Nobs
2022-08-31 529

Climat des affaires dans l’industrie manufacturière, par région

L’indicateur du climat des affaires dans l’industrie manufacturière résume, région par région, les réponses des chefs d’entreprise interrogés dans le cadre des enquêtes mensuelles de conjoncture de la Banque de France. Il est construit de façon à avoir une moyenne de longue période égale à 100.

Grandes régions

Code 
CONJ2 %>%
  
  
  filter(ENQCNJ_QUESTION == "ICAIN000",
         FREQ == "M",
         REF_AREA %in% c("R11", "R84", "R32", "R75", "R76")) %>%
  na.omit %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = value, color = Ref_area)) +
  geom_hline(yintercept = 100, linetype = "dashed", color = "black") +
  xlab("") + ylab("") + theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 150, 10)) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.2),
        legend.title = element_blank(),
        legend.direction = "vertical")

Depuis 5 ans

Code 
CONJ2 %>%
  
  
  filter(ENQCNJ_QUESTION == "ICAIN000",
         FREQ == "M",
         REF_AREA %in% c("R11", "R84", "R32", "R75", "R76")) %>%
  na.omit %>%
  filter(date >= max(date) - years(5)) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = value, color = Ref_area)) +
  geom_hline(yintercept = 100, linetype = "dashed", color = "black") +
  xlab("") + ylab("") + theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = "6 months",
               labels = date_format("%b %Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 150, 5)) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.2),
        legend.title = element_blank(),
        legend.direction = "vertical",
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1))

Dernier point, toutes régions

Code 
CONJ2 %>%
  
  
  filter(ENQCNJ_QUESTION == "ICAIN000",
         FREQ == "M") %>%
  na.omit %>%
  group_by(Ref_area) %>%
  filter(date == max(date)) %>%
  ungroup() %>%
  select(Région = Ref_area, date, value) %>%
  arrange(desc(value)) %>%
  print_table_conditional()
Région date value
Île-de-France 2022-07-31 118.42
Grand Est 2022-01-31 116.25
Auvergne-Rhône-Alpes 2022-04-30 115.19
Occitanie 2022-07-31 112.64
Provence-Alpes-Côte d'Azur 2022-07-31 112.63
Corse 2021-10-31 108.61
Normandie 2022-07-31 107.93
Pays de la Loire 2022-07-31 107.04
Centre-Val de Loire 2022-08-31 104.66
Nouvelle-Aquitaine 2022-08-31 103.66
Bretagne 2022-07-31 103.44
Hauts-de-France 2022-07-31 103.13
Bourgogne-Franche-Comté 2022-07-31 102.64