Produit intérieur brut (PIB) et ses composantes

Data - Insee

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Info

source	dataset	.html	.RData
insee	CNA-2020-PIB	2024-12-09	2024-09-11

Informations

Base = un ensemble fixé de concepts, nomenclatures, et méthodes. (dans le vocabulaire de la Comptabilité Nationale Française (CNF))
Création de la CNF dans les années 1950.
Changements de base: 1956, 1959, 1962, 1971, 1980, 1995, 2000, 2005, 2010, 2014
Les comptes de la nation en 2022. html

Données sur la macroéconomie en France

source	dataset	.html	.RData
bdf	CFT	2024-12-22	2024-12-09
insee	CNA-2014-CONSO-SI	2024-12-22	2024-12-22
insee	CNA-2014-CSI	2024-12-22	2024-12-22
insee	CNA-2014-FBCF-BRANCHE	2024-12-22	2024-12-22
insee	CNA-2014-FBCF-SI	2024-06-07	2024-12-22
insee	CNA-2014-RDB	2024-12-22	2024-12-22
insee	CNA-2020-CONSO-MEN	2024-12-22	2024-09-12
insee	CNA-2020-PIB	2024-12-09	2024-09-11
insee	CNT-2014-CB	2024-12-22	2024-12-22
insee	CNT-2014-CSI	2024-12-22	2024-12-22
insee	CNT-2014-OPERATIONS	2024-12-16	2024-12-22
insee	CNT-2014-PIB-EQB-RF	2024-12-22	2024-12-22
insee	CONSO-MENAGES-2020	2024-11-22	2024-12-22
insee	conso-mensuelle	2024-06-07	2023-07-04
insee	ICA-2015-IND-CONS	2024-12-22	2024-12-22
insee	t_1101	2024-11-22	2022-01-02
insee	t_1102	2024-11-22	2020-10-30
insee	t_1105	2024-11-22	2020-10-30

Données sur l’inflation en France

source	dataset	.html	.RData
insee	bdf2017	2024-12-22	2023-11-21
insee	ILC-ILAT-ICC	2024-11-22	2024-12-22
insee	INDICES_LOYERS	2024-11-22	2024-12-22
insee	IPC-1970-1980	2024-11-22	2024-12-22
insee	IPC-1990	2024-11-22	2024-12-22
insee	IPC-2015	2024-12-22	2024-12-22
insee	IPC-PM-2015	2024-12-22	2024-12-22
insee	IPCH-2015	2024-12-22	2024-12-22
insee	IPGD-2015	2024-12-22	2024-12-22
insee	IPLA-IPLNA-2015	2024-11-22	2024-12-22
insee	IPPI-2015	2024-12-22	2024-12-22
insee	IRL	2024-11-22	2024-12-22
insee	SERIES_LOYERS	2024-11-22	2024-12-22
insee	T_CONSO_EFF_FONCTION	2024-11-22	2024-07-18

LAST_UPDATE

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()

LAST_UPDATE	Nobs
2024-06-21	1559

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2024-12-22

Dernière

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(TIME_PERIOD == max(TIME_PERIOD)) %>%
  select(TIME_PERIOD, TITLE_FR, OBS_VALUE) %>%
  print_table_conditional()

TIME_PERIOD	TITLE_FR	OBS_VALUE
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Exportations de biens et de services - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.760
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut - Evolution en volume - Prix chaîné année de base (non équilibré)	0.936
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Dépense de consommation finale - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.624
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Instituts sans but lucratif au service des ménages - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.008
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Dépense de consommation finale - Instituts sans but lucratif au service des ménages - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.025
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut par habitant - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Prix chaîné année de base (non équilibré)	37566.615
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - APU Administrations publiques - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.288
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Sociétés et E.I. financières - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	-0.045
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.092
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Ménages hors entrepreneurs individuels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	-0.494
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Solde des échanges extérieurs de biens et services - Total des sect. institutionnels - Total des produits (nouvelle nomencl.) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.630
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Dépense de consommation finale - Ménages hors entrepreneurs individuels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.427
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut par habitant - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Prix courant	41331.942
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Importations de biens et de services - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	-0.129
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Variation des stocks - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	-0.413
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Sociétés et E.I. non financières - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.336
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Dépense de consommation finale - APU Administrations publiques - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.171
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Acquisitions moins cessions d'objets de valeur - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomencl.) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	0.003
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut approche produit - Total des secteurs institutionnels - Total des produits - Prix courant	2822455.000
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut approche produit - Total des secteurs institutionnels - Total des produits - Prix chaîné année de base (non équilibré)	2565330.000
2023	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut approche produit - Total des secteurs institutionnels - Total des produits - Indice de prix chaîné année de base (non équilibré)	110.000

INDICATEUR

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  left_join(INDICATEUR,  by = "INDICATEUR") %>%
  group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

INDICATEUR	Indicateur	Nobs
CNA_P51G	P51G - Formation brute de capital fixe	444
CNA_PIB	PIB - Produit intérieur brut	299
CNA_P3	P3 - Dépense de consommation finale	296
CNA_PIB_H	Produit intérieur brut par habitant	150
CNA_B11	B11 - Solde extérieur des biens et services	74
CNA_P52	P52 - Variation de stocks	74
CNA_P53	P53 - Acquisitions moins cession d'objets de valeur	74
CNA_P6	P6 - Exportations de biens et services	74
CNA_P7	P7 - Importations de biens et services	74

OPERATION

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  group_by(OPERATION, Operation) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

OPERATION	Operation	Nobs
P51G	P51G - Formation brute de capital fixe	444
PIB	PIB - Produit intérieur brut	299
P3	P3 - Dépense de consommation finale	296
PIB_H	Produit intérieur brut par habitant	150
B11	B11 - Solde extérieur des biens et services	74
P52	P52 - Variation de stocks	74
P53	P53 - Acquisitions moins cession d'objets de valeur	74
P6	P6 - Exportations de biens et services	74
P7	P7 - Importations de biens et services	74

SECT-INST

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  left_join(`SECT-INST`, by = "SECT-INST") %>%
  group_by(`SECT-INST`, `Sect-Inst`) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

SECT-INST	Sect-Inst	Nobs
S0	S0 - Ensemble des secteurs institutionnels	967
S13	S13 - Administrations publiques (APU)	148
S14B	S14B - Ménages hors entrepreneurs individuels	148
S15	S15 - Institutions sans but lucratif au service des ménages	148
S11ES14AA	S11ES14AA - Sociétés et entreprises individuelles non financières	74
S12ES14AF	S12ES14AF - Sociétés et entreprises individuelles financières	74

NATURE

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  left_join(NATURE,  by = "NATURE") %>%
  group_by(NATURE, Nature) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

NATURE	Nature	Nobs
PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	1184
VALEUR_ABSOLUE	Valeur absolue	300
INDICE	Indice	75

UNIT_MEASURE

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  group_by(UNIT_MEASURE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional

UNIT_MEASURE	Nobs
EUR2020	75
EUROS_COURANTS	75
EUROS_HABITANTS	150
POURCENT	74
SO	1185

Structure

IDBANK = OPERATION, NATURE, `SECT-INST`, UNIT_MEASURE

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  left_join(NATURE,  by = "NATURE") %>%
  group_by(OPERATION, NATURE, `SECT-INST`, UNIT_MEASURE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  mutate_at(vars(-Nobs, -OPERATION), funs(as.factor(.))) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

OPERATION	NATURE	SECT-INST	UNIT_MEASURE	Nobs
PIB_H	VALEUR_ABSOLUE	S0	EUROS_HABITANTS	150
PIB	INDICE	S0	SO	75
PIB	VALEUR_ABSOLUE	S0	EUR2020	75
PIB	VALEUR_ABSOLUE	S0	EUROS_COURANTS	75
B11	PROPORTION_POURCENTAGE	S0	SO	74
P3	PROPORTION_POURCENTAGE	S0	SO	74
P3	PROPORTION_POURCENTAGE	S13	SO	74
P3	PROPORTION_POURCENTAGE	S14B	SO	74
P3	PROPORTION_POURCENTAGE	S15	SO	74
P51G	PROPORTION_POURCENTAGE	S0	SO	74
P51G	PROPORTION_POURCENTAGE	S11ES14AA	SO	74
P51G	PROPORTION_POURCENTAGE	S12ES14AF	SO	74
P51G	PROPORTION_POURCENTAGE	S13	SO	74
P51G	PROPORTION_POURCENTAGE	S14B	SO	74
P51G	PROPORTION_POURCENTAGE	S15	SO	74
P52	PROPORTION_POURCENTAGE	S0	SO	74
P53	PROPORTION_POURCENTAGE	S0	SO	74
P6	PROPORTION_POURCENTAGE	S0	SO	74
P7	PROPORTION_POURCENTAGE	S0	SO	74
PIB	PROPORTION_POURCENTAGE	S0	POURCENT	74

OPERATION, NATURE

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  left_join(NATURE,  by = "NATURE") %>%
  group_by(OPERATION,NATURE, Nature) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

OPERATION	NATURE	Nature	Nobs
P51G	PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	444
P3	PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	296
PIB	VALEUR_ABSOLUE	Valeur absolue	150
PIB_H	VALEUR_ABSOLUE	Valeur absolue	150
PIB	INDICE	Indice	75
B11	PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	74
P52	PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	74
P53	PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	74
P6	PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	74
P7	PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	74
PIB	PROPORTION_POURCENTAGE	Proportion en %	74

TITLE_FR

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

IDBANK	TITLE_FR	Nobs
011779990	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut approche produit - Total des secteurs institutionnels - Total des produits - Indice de prix chaîné année de base (non équilibré)	75
011779991	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut approche produit - Total des secteurs institutionnels - Total des produits - Prix chaîné année de base (non équilibré)	75
011779992	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut approche produit - Total des secteurs institutionnels - Total des produits - Prix courant	75
011779993	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut par habitant - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Prix chaîné année de base (non équilibré)	75
011779998	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut par habitant - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Prix courant	75
011779994	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Ménages hors entrepreneurs individuels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011779995	Comptes nationaux annuels base 2020 - Produit intérieur brut - Evolution en volume - Prix chaîné année de base (non équilibré)	74
011779996	Comptes nationaux annuels base 2020 - Dépense de consommation finale - APU Administrations publiques - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011779997	Comptes nationaux annuels base 2020 - Dépense de consommation finale - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011779999	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - APU Administrations publiques - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780000	Comptes nationaux annuels base 2020 - Importations de biens et de services - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780001	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Instituts sans but lucratif au service des ménages - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780002	Comptes nationaux annuels base 2020 - Solde des échanges extérieurs de biens et services - Total des sect. institutionnels - Total des produits (nouvelle nomencl.) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780003	Comptes nationaux annuels base 2020 - Variation des stocks - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780004	Comptes nationaux annuels base 2020 - Exportations de biens et de services - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780005	Comptes nationaux annuels base 2020 - Dépense de consommation finale - Ménages hors entrepreneurs individuels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780006	Comptes nationaux annuels base 2020 - Dépense de consommation finale - Instituts sans but lucratif au service des ménages - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780007	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780008	Comptes nationaux annuels base 2020 - Acquisitions moins cessions d'objets de valeur - Total des secteurs institutionnels - Total des produits (nouvelle nomencl.) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780009	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Sociétés et E.I. non financières - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74
011780010	Comptes nationaux annuels base 2020 - Formation brute de capital fixe - Sociétés et E.I. financières - Total des produits (nouvelle nomenclature) - Contribution à l'évolution du produit intérieur brut en volume	74

Parts du PIB

PIB Courants and Constants

Tous

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  year_to_date %>%
  filter(OPERATION == "PIB",
         UNIT_MEASURE %in% c("EUR2020", "EUROS_COURANTS")) %>%
  select(date, UNIT_MEASURE, OBS_VALUE) %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric,
         UNIT_MEASURE = paste0("PIB_", UNIT_MEASURE)) %>%
  spread(UNIT_MEASURE, OBS_VALUE) %>%
  print_table_conditional()

2017-

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(as.numeric(TIME_PERIOD) >= 2017) %>%
  filter(OPERATION == "PIB",
         UNIT_MEASURE %in% c("EUR2020", "EUROS_COURANTS")) %>%
  select(TIME_PERIOD, UNIT_MEASURE, OBS_VALUE) %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric,
         UNIT_MEASURE = paste0("PIB_", UNIT_MEASURE)) %>%
  spread(UNIT_MEASURE, OBS_VALUE) %>%
  print_table_conditional

TIME_PERIOD	PIB_EUR2020	PIB_EUROS_COURANTS
2017	2415116	2291681
2018	2454866	2355363
2019	2504637	2432207
2020	2318276	2318276
2021	2477828	2508102
2022	2541529	2655435
2023	2565330	2822455

PIB Nominal en France

Français

Step 0

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION == "PIB", 
         UNIT_MEASURE == "EUROS_COURANTS") %>%
  select(TIME_PERIOD, `PIB Nominal` = OBS_VALUE) %>%
  year_to_date %>%
  mutate(year = year(date)) %>%
  filter(is.finite(`PIB Nominal`)) %>%
  group_by(date) %>%
  select(-year) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("PIB nominal de la France (en € courants)") +
  geom_line(aes(x = date, y = value/10^3, color = variable, linetype = variable)) + 
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "solid", "dashed", "solid")) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(200, 3000, 200),
                labels = scales::dollar_format(a = 1, prefix = "", suffix = "Md€"))

PIB Réel en France

English

Code

fit <- `CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION == "PIB", 
         UNIT_MEASURE == "EUR2020") %>%
  select(TIME_PERIOD, `Real GDP` = OBS_VALUE) %>%
  year_to_date %>%
  mutate(year = year(date)) %>%
  filter(is.finite(`Real GDP`))  %>%
  filter(year <= 1971) %>%
  lm(log(`Real GDP`) ~ year, data = .) %>%
  pluck("coefficients")


fit_2019 <- `CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION == "PIB", 
         UNIT_MEASURE == "EUR2020") %>%
  select(TIME_PERIOD, `Real GDP` = OBS_VALUE) %>%
  year_to_date %>%
  mutate(year = year(date)) %>%
  filter(is.finite(`Real GDP`)) %>%
  lm(log(`Real GDP`) ~ year, data = .) %>%
  pluck("coefficients")

fit

# (Intercept)        year 
# -87.4994240   0.0513393

Code

fit_2019

#  (Intercept)         year 
# -43.34541562   0.02886441

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION == "PIB", 
         UNIT_MEASURE == "EUR2020") %>%
  select(TIME_PERIOD, `Real GDP` = OBS_VALUE) %>%
  year_to_date %>%
  mutate(year = year(date)) %>%
  filter(is.finite(`Real GDP`)) %>%
  mutate(`Trend to 2024 (g = 2.9%)` = lm(log(`Real GDP`) ~ year) %>% fitted %>% exp,
         `Trend to 1971, extrapolated` = ifelse(year>=1971, 
                                                (fit[1]+fit[2]*year) %>% exp, 
                                                NA),
         `Trend to 1971 (g = 5.1%)` = ifelse(year<=1971, 
                                             (fit[1]+fit[2]*year) %>% exp, 
                                             NA)) %>%
  group_by(date) %>%
  select(-year) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("France's GDP") +
  geom_line(aes(x = date, y = value/10^6, color = variable, linetype = variable)) + 
  scale_color_manual(values = viridis(4)[c(3, 1, 1, 2)]) +
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "solid", "dashed", "solid")) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = 20*2^seq(-7, 1, 1),
                labels = scales::dollar_format(a = .1, prefix = "", suffix = "Tn€"))

Français

Step 0

Linéaire

Code

plot_lineaire <- `CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("PIB", "P3"), 
         UNIT_MEASURE == "EUR2020") %>%
  left_join(OPERATION, by = "OPERATION") %>%
  year_to_date %>%
  mutate(year = year(date)) %>%
  group_by(date) %>%
  select(-year) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("PIB réel de la France (en € 2020)") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Operation)) + 
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "solid", "dashed", "solid")) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(200, 3000, 200),
                labels = scales::dollar_format(a = 1, prefix = "", suffix = "Md€"))

plot_lineaire

Log

Code

plot_log <- plot_lineaire+
  scale_y_log10(breaks = 20000*2^seq(-7, 1, 0.5),
                labels = scales::dollar_format(a = 1, prefix = "", suffix = "Md€"))

plot_log

Both

Code

ggarrange(plot_lineaire, plot_log + ylab(""), common.legend = T)

Step 2

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION == "PIB", 
         UNIT_MEASURE == "EUR2020") %>%
  select(TIME_PERIOD, `PIB Réel` = OBS_VALUE) %>%
  year_to_date %>%
  mutate(year = year(date)) %>%
  filter(is.finite(`PIB Réel`)) %>%
  mutate(`Tendance jusque 2024 (g = 2.9%)` = lm(log(`PIB Réel`) ~ year) %>% fitted %>% exp) %>%
  group_by(date) %>%
  select(-year) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("PIB réel de la France (en € 2020)") +
  geom_line(aes(x = date, y = value/10^3, color = variable, linetype = variable)) + 
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "solid", "dashed", "solid")) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = 20000*2^seq(-7, 1, 1),
                labels = scales::dollar_format(a = 1, prefix = "", suffix = "Md€"))

Step 3

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION == "PIB", 
         UNIT_MEASURE == "EUR2020") %>%
  select(TIME_PERIOD, `PIB Réel` = OBS_VALUE) %>%
  year_to_date %>%
  mutate(year = year(date)) %>%
  filter(is.finite(`PIB Réel`)) %>%
  mutate(`Tendance jusque 1971, extrapolée` = ifelse(year>=1971, 
                                                (fit[1]+fit[2]*year) %>% exp, 
                                                NA),
         `Tendance jusque 1971 (g = 5.1%)` = ifelse(year<=1971, 
                                             (fit[1]+fit[2]*year) %>% exp, 
                                             NA)) %>%
  group_by(date) %>%
  select(-year) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("PIB réel de la France (en € 2020)") +
  geom_line(aes(x = date, y = value/10^3, color = variable, linetype = variable)) + 
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "solid", "dashed", "solid")) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = 20000*2^seq(-7, 1, 1),
                labels = scales::dollar_format(a = 1, prefix = "", suffix = "Md€"))

Step 4

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION == "PIB", 
         UNIT_MEASURE == "EUR2020") %>%
  select(TIME_PERIOD, `PIB Réel` = OBS_VALUE) %>%
  year_to_date %>%
  mutate(year = year(date)) %>%
  filter(is.finite(`PIB Réel`)) %>%
  mutate(`Tendance jusque 2024 (g = 2.9%)` = lm(log(`PIB Réel`) ~ year) %>% fitted %>% exp,
         `Tendance jusque 1971, extrapolée` = ifelse(year>=1971, 
                                                (fit[1]+fit[2]*year) %>% exp, 
                                                NA),
         `Tendance jusque 1971 (g = 5.1%)` = ifelse(year<=1971, 
                                             (fit[1]+fit[2]*year) %>% exp, 
                                             NA)) %>%
  group_by(date) %>%
  select(-year) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("PIB réel de la France (en € 2020)") +
  geom_line(aes(x = date, y = value/10^3, color = variable, linetype = variable)) + 
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "solid", "dashed", "solid")) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = 20000*2^seq(-7, 1, 1),
                labels = scales::dollar_format(a = 1, prefix = "", suffix = "Md€"))

Contributions à la croissance du PIB

Consumption, FBCF, PIB

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("P3", "P51G"), 
         NATURE == "PROPORTION_POURCENTAGE",
         `SECT-INST` == "S0") %>%
  year_to_date %>%
  select(OPERATION, OBS_VALUE, date) %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Contribution à la croissance du PIB") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/100, color = Operation)) + 
  
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.7, 0.9)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-200, 200, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1)) +
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed")

Exportations, Importations - P6, P7 (%)

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("P6", "P7"), 
         NATURE == "PROPORTION_POURCENTAGE",
         `SECT-INST` == "S0") %>%
  year_to_date %>%
  select(OPERATION, OBS_VALUE, date) %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/100, color = Operation)) + 
  
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-200, 200, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1)) +
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed")

Solde Net P6-P7

Code

`CNA-2020-PIB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B11", "P6", "P7"), 
         NATURE == "PROPORTION_POURCENTAGE",
         `SECT-INST` == "S0") %>%
  year_to_date %>%
  select(OPERATION, OBS_VALUE, date) %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/100, color = Operation)) + 
  
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.7, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-200, 200, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1)) +
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed")

Info

Informations

Données sur la macroéconomie en France

Données sur l’inflation en France

LAST_UPDATE

LAST_COMPILE

Dernière

INDICATEUR

OPERATION

SECT-INST

NATURE

UNIT_MEASURE

Structure

IDBANK = OPERATION, NATURE, SECT-INST, UNIT_MEASURE

OPERATION, NATURE

TITLE_FR

Parts du PIB

PIB Courants and Constants

Tous

2017-

PIB Nominal en France

Français

Step 0

PIB Réel en France

English

Français

Step 0

Linéaire

Log

Both

Step 2

Step 3

Step 4

Contributions à la croissance du PIB

Consumption, FBCF, PIB

Exportations, Importations - P6, P7 (%)

Solde Net P6-P7

IDBANK = OPERATION, NATURE, `SECT-INST`, UNIT_MEASURE