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 |
Équilibre ressources-emplois (ERE)
Data - INSEE
Info
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",
== "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS",
UNIT_MEASURE == "2019") %>%
TIME_PERIOD 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",
== "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS",
UNIT_MEASURE == "2019") %>%
TIME_PERIOD 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",
== "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS",
UNIT_MEASURE == "2019") %>%
TIME_PERIOD 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",
%in% c("P1", "P2", "P3"),
OPERATION == "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE year_to_date() %>%
select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/1000, color = Operation)) +
ggplot 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",
%in% c("P1", "P2", "P3"),
OPERATION == "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE year_to_date() %>%
select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
left_join(gdp, by = "date") %>%
mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/gdp) %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
ggplot 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",
%in% c("P6", "P7"),
OPERATION == "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE year_to_date() %>%
select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/1000, color = Operation)) +
ggplot 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",
%in% c("P6", "P7"),
OPERATION == "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE year_to_date() %>%
select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
left_join(gdp, by = "date") %>%
mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/gdp) %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
ggplot 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",
%in% c("P61", "P71", "P62", "P72"),
OPERATION == "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE year_to_date() %>%
select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
ggplot 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",
%in% c("P61", "P71", "P62", "P72"),
OPERATION == "VALEUR_ABSOLUE",
NATURE == "EUROS_COURANTS") %>%
UNIT_MEASURE year_to_date() %>%
select(date, OPERATION, Operation, OBS_VALUE, UNIT_MEASURE) %>%
left_join(gdp, by = "date") %>%
mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE/gdp) %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
ggplot 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))