Équilibre ressources-emplois (ERE)

Data - INSEE

Info

source dataset Title .html .rData
insee CNA-2020-ERE Équilibre ressources-emplois (ERE) 2025-10-10 2025-10-10
insee CNA-2020-PIB Produit intérieur brut (PIB) et ses composantes 2025-10-10 2025-05-28

Données sur la macroéconomie en France

source dataset Title .html .rData
bdf CFT Comptes Financiers Trimestriels 2025-08-28 2025-03-09
insee CNA-2014-CONSO-SI Dépenses de consommation finale par secteur institutionnel 2025-10-10 2025-10-09
insee CNA-2014-CSI Comptes des secteurs institutionnels 2025-10-10 2025-10-09
insee CNA-2014-FBCF-BRANCHE Formation brute de capital fixe (FBCF) par branche 2025-10-10 2025-10-09
insee CNA-2014-FBCF-SI Formation brute de capital fixe (FBCF) par secteur institutionnel 2025-10-10 2025-10-09
insee CNA-2014-RDB Revenu et pouvoir d’achat des ménages 2025-10-10 2025-10-09
insee CNA-2020-CONSO-MEN Consommation des ménages 2025-10-10 2025-09-30
insee CNA-2020-PIB Produit intérieur brut (PIB) et ses composantes 2025-10-10 2025-05-28
insee CNT-2014-CB Comptes des branches 2025-10-10 2025-10-09
insee CNT-2014-CSI Comptes de secteurs institutionnels 2025-10-10 2025-10-09
insee CNT-2014-OPERATIONS Opérations sur biens et services 2025-10-10 2025-10-09
insee CNT-2014-PIB-EQB-RF Équilibre du produit intérieur brut 2025-10-10 2025-10-09
insee CONSO-MENAGES-2020 Consommation des ménages en biens 2025-10-10 2025-10-09
insee ICA-2015-IND-CONS Indices de chiffre d'affaires dans l'industrie et la construction 2025-10-10 2025-10-09
insee conso-mensuelle Consommation de biens, données mensuelles 2025-10-10 2023-07-04
insee t_1101 1.101 – Le produit intérieur brut et ses composantes à prix courants (En milliards d'euros) 2025-10-10 2022-01-02
insee t_1102 1.102 – Le produit intérieur brut et ses composantes en volume aux prix de l'année précédente chaînés (En milliards d'euros 2014) 2025-10-10 2020-10-30
insee t_1105 1.105 – Produit intérieur brut - les trois approches à prix courants (En milliards d'euros) - t_1105 2025-10-10 2020-10-30

LAST_UPDATE

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
LAST_UPDATE Nobs
2024-06-21 95182
2025-05-28 73748

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2025-10-11

OPERATION

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION, by = "OPERATION") %>%
  group_by(OPERATION, Operation) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
OPERATION Operation Nobs
P3 P3 - Dépense de consommation finale 23738
P1 P1 - Production 22923
P2 P2 - Consommation intermédiaire (emploi intermédiaire) 21762
P7 P7 - Importations de biens et services 17974
P6 P6 - Exportations de biens et services 17652
P51G P51G - Formation brute de capital fixe 10119
P71 P71 - Importations de biens 9478
P61 P61 - Exportations de biens 9306
P62 P62 - Exportations de services 8250
P72 P72 - Importations de services 8205
ERETEF Total emplois finals en produit (ERE) 4943
D21 D21 - Impôts sur les produits 4442
D211 D211 - Impôts de type 'Taxe à la Valeur Ajoutée' (TVA) 4442
P52 P52 - Variation de stocks 3834
D31 D31 - Subventions sur les produits 1467
P53 P53 - Acquisitions moins cession d'objets de valeur 319
D21N D21N - Impôts moins subventions sur les produits 76

CNA_PRODUIT

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  group_by(CNA_PRODUIT, Cna_produit) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

NATURE

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(NATURE, by = "NATURE") %>%
  group_by(NATURE, Nature) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
NATURE Nature Nobs
VALEUR_ABSOLUE Valeur absolue 119677
INDICE Indice 49253

UNIT_MEASURE

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  group_by(UNIT_MEASURE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()
UNIT_MEASURE Nobs
EUR2020 49433
EUROS_COURANTS 70244
SO 49253

TITLE_FR

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n(),
            date1 = first(TIME_PERIOD),
            date2 = last(TIME_PERIOD)) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

TIME_PERIOD

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  print_table_conditional()

Table en 2019

NNTOTAL - Ensemble des produits

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "NNTOTAL",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS",
         TIME_PERIOD == "2019") %>%
  select(OPERATION, Operation, OBS_VALUE) %>%
  arrange(-OBS_VALUE) %>%
  print_table_conditional()
OPERATION Operation OBS_VALUE
P1 P1 - Production 4351549
ERETEF Total emplois finals en produit (ERE) 3247955
P2 P2 - Consommation intermédiaire (emploi intermédiaire) 2200859
P3 P3 - Dépense de consommation finale 1887996
P7 P7 - Importations de biens et services 815748
P6 P6 - Exportations de biens et services 799942
P71 P71 - Importations de biens 591919
P61 P61 - Exportations de biens 552218
P51G P51G - Formation brute de capital fixe 545206
D21 D21 - Impôts sur les produits 294267
D21N D21N - Impôts moins subventions sur les produits 281517
P62 P62 - Exportations de services 247724
P72 P72 - Importations de services 223829
D211 D211 - Impôts de type 'Taxe à la Valeur Ajoutée' (TVA) 174424
P52 P52 - Variation de stocks 14008
P53 P53 - Acquisitions moins cession d'objets de valeur 804
D31 D31 - Subventions sur les produits -12750

A5-BE - Industrie manufacturière, industries extractives et autres

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "A5-BE",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS",
         TIME_PERIOD == "2019") %>%
  select(OPERATION, Operation, OBS_VALUE) %>%
  arrange(-OBS_VALUE) %>%
  print_table_conditional()
OPERATION Operation OBS_VALUE
P1 P1 - Production 1032033
P2 P2 - Consommation intermédiaire (emploi intermédiaire) 932060
P7 P7 - Importations de biens et services 592159
P71 P71 - Importations de biens 592159
P6 P6 - Exportations de biens et services 536079
P61 P61 - Exportations de biens 536079
P51G P51G - Formation brute de capital fixe 123999
P52 P52 - Variation de stocks 9670

A5-GU - Services principalement marchands

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "A5-GU",
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS",
         TIME_PERIOD == "2019") %>%
  select(OPERATION, Operation, OBS_VALUE) %>%
  arrange(-OBS_VALUE) %>%
  print_table_conditional()
OPERATION Operation OBS_VALUE
P1 P1 - Production 2310513
P2 P2 - Consommation intermédiaire (emploi intermédiaire) 1083368
P62 P62 - Exportations de services 187688
P6 P6 - Exportations de biens et services 187688
P72 P72 - Importations de services 173187
P7 P7 - Importations de biens et services 173187
P51G P51G - Formation brute de capital fixe 170108
P52 P52 - Variation de stocks 649

P1, P2, P3

Value

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "NNTOTAL",
         OPERATION %in% c("P1", "P2", "P3"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS") %>%
  year_to_date() %>%
  select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/1000, color = Operation)) + 
  theme_minimal() +  xlab("") + ylab("") +
  
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1940, 2020, 5), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.35, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 7000, 500),
                     labels = dollar_format(suffix = " Mds€", prefix = "", accuracy = 1))

% of GDP

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "NNTOTAL",
         OPERATION %in% c("P1", "P2", "P3"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS") %>%
  year_to_date() %>%
  select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
  left_join(gdp, by = "date") %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/gdp) %>%
  ggplot + theme_minimal() +  xlab("") + ylab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Operation, linetype = Operation)) + 
  
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1940, 2020, 5), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 400, 20),
                     labels = percent_format(a = 1))

P6, P7

Value

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "NNTOTAL",
         OPERATION %in% c("P6", "P7"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS") %>%
  year_to_date() %>%
  select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/1000, color = Operation)) + 
  theme_minimal() +  xlab("") + ylab("") +
  
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1940, 2020, 5), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.35, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 7000, 100),
                     labels = dollar_format(suffix = " Mds€", prefix = "", accuracy = 1))

% of GDP

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "NNTOTAL",
         OPERATION %in% c("P6", "P7"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS") %>%
  year_to_date() %>%
  select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
  left_join(gdp, by = "date") %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/gdp) %>%
  ggplot + theme_minimal() +  xlab("") + ylab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Operation)) + 
  
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1940, 2020, 5), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 400, 2),
                     labels = percent_format(a = 1))

P61, P71, P62, P72

Value

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "NNTOTAL",
         OPERATION %in% c("P61", "P71", "P62", "P72"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS") %>%
  year_to_date() %>%
  select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
  ggplot + theme_minimal() +  xlab("") + ylab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/1000, color = Operation, linetype = Operation)) + 
  scale_color_manual(values = viridis(3)[c(1, 2, 1, 2)]) +
  scale_linetype_manual(values = c("dashed","dashed",  "solid", "solid")) +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1940, 2020, 5), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.35, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 7000, 100),
                     labels = dollar_format(suffix = " Mds€", prefix = "", accuracy = 1))

% of GDP

Code
`CNA-2020-ERE` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  filter(CNA_PRODUIT == "NNTOTAL",
         OPERATION %in% c("P61", "P71", "P62", "P72"),
         NATURE == "VALEUR_ABSOLUE",
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS") %>%
  year_to_date() %>%
  select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
  left_join(gdp, by = "date") %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/gdp) %>%
  ggplot + theme_minimal() +  xlab("") + ylab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Operation, linetype = Operation)) + 
  scale_color_manual(values = viridis(3)[c(1, 2, 1, 2)]) +
  scale_linetype_manual(values = c("dashed","dashed",  "solid", "solid")) +
  scale_x_date(breaks = as.Date(paste0(seq(1940, 2020, 5), "-01-01")),
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, 2),
                     labels = percent_format(a = 1))