Comptes des branches

Data - INSEE

Auteur

François Geerolf

Info

source dataset Title .html .rData
insee CNT-2020-CB Comptes des branches 2025-12-25 2025-12-27

Données sur la macroéconomie en France

source dataset Title .html .rData
bdf CFT Comptes Financiers Trimestriels 2025-12-24 2025-03-09
insee CNA-2014-CONSO-SI Dépenses de consommation finale par secteur institutionnel 2025-12-25 2025-12-27
insee CNA-2014-CSI Comptes des secteurs institutionnels 2025-12-25 2025-12-27
insee CNA-2014-FBCF-BRANCHE Formation brute de capital fixe (FBCF) par branche 2025-12-25 2025-12-27
insee CNA-2014-FBCF-SI Formation brute de capital fixe (FBCF) par secteur institutionnel 2025-12-25 2025-12-27
insee CNA-2014-RDB Revenu et pouvoir d’achat des ménages 2025-12-25 2025-12-27
insee CNA-2020-CONSO-MEN Consommation des ménages 2025-12-25 2025-09-30
insee CNA-2020-PIB Produit intérieur brut (PIB) et ses composantes 2025-12-25 2025-05-28
insee CNT-2014-CB Comptes des branches 2025-12-25 2025-12-27
insee CNT-2014-CSI Comptes de secteurs institutionnels 2025-12-25 2025-12-27
insee CNT-2014-OPERATIONS Opérations sur biens et services 2025-12-25 2025-12-27
insee CNT-2014-PIB-EQB-RF Équilibre du produit intérieur brut 2025-12-25 2025-12-27
insee CONSO-MENAGES-2020 Consommation des ménages en biens 2025-12-25 2025-12-27
insee ICA-2015-IND-CONS Indices de chiffre d'affaires dans l'industrie et la construction 2025-12-25 2025-12-27
insee conso-mensuelle Consommation de biens, données mensuelles 2025-12-25 2023-07-04
insee t_1101 1.101 – Le produit intérieur brut et ses composantes à prix courants (En milliards d'euros) 2025-12-25 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) 2025-12-25 2020-10-30
insee t_1105 1.105 – Produit intérieur brut - les trois approches à prix courants (En milliards d'euros) - t_1105 2025-12-25 2020-10-30

LAST_UPDATE

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(LAST_UPDATE)) %>%
  print_table_conditional()
LAST_UPDATE Nobs
2025-11-28 182358

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2025-12-27

Last

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  head(2) %>%
  print_table_conditional()
TIME_PERIOD Nobs
2025-Q3 594
2025-Q2 594

  • Le compte de production décrit la relation entre la production et la consommation intermédiaire nécessaire à cette production. Il a pour solde la valeur ajoutée brute qui mesure la richesse créée lors du processus de production.

  • Le compte d’exploitation décrit comment la valeur ajoutée brute couvre la rémunération versée aux salariés et les impôts sur la production. Il a pour solde l’excédent brut d’exploitation et le revenu mixte brut qui mesurent le profit d’exploitation des branches.

TITLE_FR

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}

INDICATEUR

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  left_join(INDICATEUR,  by = "INDICATEUR") %>%
  group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) print_table(.) else .}
INDICATEUR Indicateur Nobs
CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES Compte d'exploitation des branches 64470
CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES Compte de production des branches 44208
CNT-EMPLOI_INTERIEUR_BRANCHES Emploi intérieur par branche 44208
CNT-DUREE_VOLUME_TRAVAIL_BRANCHE Durée hebdomadaire et volume de travail par branche 29472

VALORISATION

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  left_join(VALORISATION,  by = "VALORISATION") %>%
  group_by(VALORISATION, Valorisation) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) print_table(.) else .}
VALORISATION Valorisation Nobs
SO Sans objet 138150
L Volumes aux prix de l'année précédente chaînés 22104
V Valeurs aux prix courants 22104

OPERATION

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  left_join(OPERATION,  by = "OPERATION") %>%
  group_by(OPERATION, Operation) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}

UNIT_MEASURE

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  group_by(UNIT_MEASURE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  {if (is_html_output()) print_table(.) else .}
UNIT_MEASURE Nobs
ETP 22104
EUROS 108678
HEURES 29472
INDIVIDUS 22104

CNA_PRODUIT

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  group_by(CNA_PRODUIT, Cna_produit) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}

TIME_PERIOD

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}

Excédent Brut / PIB par branche

All

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(TIME_PERIOD %in%  c("2022-Q4", "2019-Q4", "2006-Q4")) %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  quarter_to_date() %>%
  select(date, OPERATION, CNA_PRODUIT, OBS_VALUE) %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  mutate(B2_gdp = round(100*OBS_VALUE/gdp, 1)) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  select(CNA_PRODUIT, Cna_produit, date, B2_gdp) %>%
  spread(date, B2_gdp) %>%
  mutate(change = `2022-10-01`-`2006-10-01`) %>%
  arrange(-change) %>%
  print_table_conditional()
CNA_PRODUIT Cna_produit 2006-10-01 2019-10-01 2022-10-01 change
A17-HZ A17-HZ - Transports et entreposage 0.9 1.1 2.1 1.2
A17-OQ A17-OQ - Administration publique, enseignement, santé humaine et action sociale 4.0 4.5 4.5 0.5
DSN-CNT Tertiaire principalement non marchand (OQ) 4.0 4.5 4.5 0.5
A17-AZ A17-AZ - Agriculture, sylviculture et pêche 1.4 1.2 1.6 0.2
A17-C4 A17-C4 - Fabrication de matériels de transport 0.5 0.7 0.7 0.2
A17-C2 A17-C2 - Cokéfaction et raffinage 0.0 0.1 0.0 0.0
A17-FZ A17-FZ - Construction 1.7 1.7 1.7 0.0
A17-IZ A17-IZ - Hébergement et restauration 0.6 0.4 0.6 0.0
A17-RU A17-RU - Autres activités de services 0.7 0.6 0.7 0.0
A17-LZ A17-LZ - Activités immobilières 10.4 10.4 10.3 -0.1
A17-C1 A17-C1 - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac 0.7 0.6 0.6 -0.1
A17-C5 A17-C5 - Fabrication d'autres produits industriels 2.2 1.7 2.1 -0.1
A17-C3 A17-C3 - Fabrication d'équipements électriques, électroniques, informatiques ; fabrication de machines 0.6 0.4 0.4 -0.2
DIM-CNT Industrie manufacturière (C1, C2, C3, C4, C5) 4.1 3.5 3.8 -0.3
A17-GZ A17-GZ - Commerce ; réparation d'automobiles et de motocycles 3.4 2.9 3.0 -0.4
A17-MN A17-MN - Activités scientifiques et techniques ; services administratifs et de soutien 4.2 3.9 3.8 -0.4
A17-KZ A17-KZ - Activités financières et d'assurance 0.8 0.6 0.3 -0.5
DS-CNT Ensemble des services 29.0 27.6 28.3 -0.7
A17-JZ A17-JZ - Information et communication 2.1 1.6 1.4 -0.7
A17-DE A17-DE - Industries extractives, énergie, eau, gestion des déchets et dépollution 1.5 1.3 0.7 -0.8
DI-CNT Industrie (DE, C1, C2, C3, C4, C5) 5.5 4.9 4.5 -1.0
DSM-CNT Tertiaire principalement marchand (GZ, HZ, IZ, JZ, KZ, LZ, MN, RU) 23.2 21.3 22.2 -1.0
D-CNT Ensemble des biens et services 35.8 33.7 34.4 -1.4
SMNA-CNT Ensemble principalement marchand non agricole 30.5 27.9 28.3 -2.2

Transports, Energie, Alimentation

All

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "A17-HZ", "A17-C1", "A17-C2"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2000-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "A17-HZ", "A17-C1", "A17-C2"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2000-01-01")) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

Industrie

All

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-C1", "A17-C2", "A17-C3", "A17-C4", "A17-C5"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.7),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2000-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-C1", "A17-C2", "A17-C3", "A17-C4", "A17-C5"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2000-01-01")) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.5),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 0.5),
                labels = percent_format(accuracy = .1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

Grands ensembles

All

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("DI-CNT", "DIM-CNT", "DS-CNT", "DSM-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2000-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("DI-CNT", "DIM-CNT", "DS-CNT", "DSM-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2000-01-01")) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.5),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

Excédent Brut / VA par branche

All

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(TIME_PERIOD %in% c("2023-Q1", "2022-Q1")) %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, TIME_PERIOD, CNA_PRODUIT, OBS_VALUE) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(B2_B1 = round(100*B2/B1, 1)) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  select(Cna_produit, TIME_PERIOD, B2_B1) %>%
  spread(TIME_PERIOD, B2_B1) %>%
  mutate(change = `2023-Q1` - `2022-Q1`) %>%
  arrange(change) %>%
  print_table_conditional()
Cna_produit 2022-Q1 2023-Q1 change
A17-KZ - Activités financières et d'assurance 18.9 2.4 -16.5
A17-HZ - Transports et entreposage 49.9 41.8 -8.1
A17-JZ - Information et communication 29.4 26.8 -2.6
A17-DE - Industries extractives, énergie, eau, gestion des déchets et dépollution 61.0 59.1 -1.9
A17-OQ - Administration publique, enseignement, santé humaine et action sociale 24.5 22.6 -1.9
Tertiaire principalement non marchand (OQ) 24.5 22.6 -1.9
Tertiaire principalement marchand (GZ, HZ, IZ, JZ, KZ, LZ, MN, RU) 43.1 42.3 -0.8
A17-AZ - Agriculture, sylviculture et pêche 95.2 94.4 -0.8
Ensemble des services 37.5 36.8 -0.7
A17-MN - Activités scientifiques et techniques ; services administratifs et de soutien 29.3 29.2 -0.1
Ensemble des biens et services 38.5 38.8 0.3
A17-RU - Autres activités de services 25.5 25.9 0.4
Ensemble principalement marchand non agricole 41.3 42.0 0.7
A17-LZ - Activités immobilières 82.5 83.5 1.0
A17-GZ - Commerce ; réparation d'automobiles et de motocycles 30.5 32.0 1.5
A17-IZ - Hébergement et restauration 22.7 25.0 2.3
A17-FZ - Construction 31.7 35.2 3.5
A17-C5 - Fabrication d'autres produits industriels 34.7 39.7 5.0
A17-C3 - Fabrication d'équipements électriques, électroniques, informatiques ; fabrication de machines 29.9 35.3 5.4
Industrie (DE, C1, C2, C3, C4, C5) 37.0 43.7 6.7
Industrie manufacturière (C1, C2, C3, C4, C5) 31.9 39.4 7.5
A17-C4 - Fabrication de matériels de transport 36.3 44.7 8.4
A17-C1 - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac 26.5 40.5 14.0
A17-C2 - Cokéfaction et raffinage 134.3 173.3 39.0

Total VS Energie

Tous

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  #filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.4, 0.3),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

1990-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.4, 0.3),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

Total VS Energie VS Total Hors Energie

Tous

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(CNA_PRODUIT, OBS_VALUE) %>%
  mutate(`D-CNT-A17-DE` = `D-CNT` - `A17-DE`) %>%
  select(-`A17-DE`) %>%
  gather(CNA_PRODUIT, OBS_VALUE, -date, -OPERATION) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  mutate(Cna_produit = ifelse(CNA_PRODUIT == "D-CNT-A17-DE", "Ensemble des biens et services, sans le secteur énergétique", Cna_produit)) %>%
  #filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.6, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

1970-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(CNA_PRODUIT, OBS_VALUE) %>%
  mutate(`D-CNT-A17-DE` = `D-CNT` - `A17-DE`) %>%
  select(-`A17-DE`) %>%
  gather(CNA_PRODUIT, OBS_VALUE, -date, -OPERATION) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  mutate(Cna_produit = ifelse(CNA_PRODUIT == "D-CNT-A17-DE", "Ensemble des biens et services, sans le secteur énergétique", Cna_produit)) %>%
  filter(date >= as.Date("1970-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.65, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

1990-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(CNA_PRODUIT, OBS_VALUE) %>%
  mutate(`D-CNT-A17-DE` = `D-CNT` - `A17-DE`) %>%
  select(-`A17-DE`) %>%
  gather(CNA_PRODUIT, OBS_VALUE, -date, -OPERATION) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  mutate(Cna_produit = ifelse(CNA_PRODUIT == "D-CNT-A17-DE", "Ensemble des biens et services, sans le secteur énergétique", Cna_produit)) %>%
  filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

2010-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(CNA_PRODUIT, OBS_VALUE) %>%
  mutate(`D-CNT-A17-DE` = `D-CNT` - `A17-DE`) %>%
  select(-`A17-DE`) %>%
  gather(CNA_PRODUIT, OBS_VALUE, -date, -OPERATION) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  mutate(Cna_produit = ifelse(CNA_PRODUIT == "D-CNT-A17-DE", "Ensemble des biens et services, sans le secteur énergétique", Cna_produit)) %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

Total VS Energie VS Agro-Alimentaire

Tous

% de la branche

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1),
                limits = c(0, 0.85)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

% de la VA

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B1", "B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'Exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 0.5),
                labels = percent_format(accuracy = .1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

% de la VA

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B1", "B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'Exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 0.5),
                labels = percent_format(accuracy = .1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2010-

% of B1 de la branche

avec 0
Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1),
                limits = c(0, 0.75)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

sans 0
Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels") +
  geom_text(data = . %>%
              filter(date == as.Date("2023-10-01")), aes(x = date, y = B2/B1, label = percent(B2/B1)))

% de la production (définition finance entreprise)

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "P1E"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/P1E) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/P1E, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la production)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Production)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels") +
  geom_text(data = . %>%
              filter(date == as.Date("2023-10-01")), aes(x = date, y = B2/P1E, label = percent(B2/P1E)))

sans 0
Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "D-CNT", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2017-01-01")) %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.45, 0.85),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels") +
  geom_text(data = . %>%
              filter(date == as.Date("2023-10-01")), aes(x = date, y = B2/B1, label = percent(B2/B1)))

% of B1 de la branche

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c( "D-CNT", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels") +
  geom_text(data = . %>%
              filter(date == as.Date("2023-10-01")), aes(x = date, y = B2/B1, label = percent(B2/B1), color = Cna_produit))

Avec les biens et services

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c( "D-CNT", "A17-C1", "A17-GZ"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit, linetype = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels du 1er trimestre 2023")

% de la VA

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B1", "B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  labs(title = "Taux de marge (en % de la Valeur Ajoutée)",
       caption = "Source: INSEE, Comptes Trimestriels")

Total VS Raffinerie

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-C2", "D-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.4, 0.3),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1),
                limits = c(0, 0.75)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

Total VS Services de Transport

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-HZ", "D-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  scale_color_manual(values = c("brown", "black")) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Taux de marge (% de la VA)") +
  theme(legend.position = c(0.4, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1),
                limits = c(0, 0.75)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

Transports, Energie, Alimentation

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B1", "B2"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "A17-HZ", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  left_join(gdp_quarterly, by = "date") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/gdp, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("Excédent brut d'exploitation (% du PIB)") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

Services: IZ, KZ, HZ, RU, JZ

All

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-IZ", "A17-KZ", "A17-HZ", "A17-RU", "A17-JZ"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 10),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2010-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-IZ", "A17-KZ", "A17-HZ", "A17-RU", "A17-JZ"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 10),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

DE, AZ, C1

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-DE", "A17-AZ", "A17-C1"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 10),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

C2, C3, C5

All

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-C5", "A17-C3", "A17-C4"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 10),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2010-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-C5", "A17-C3", "A17-C4"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 10),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

DI-CNT, DIM-CNT, DS-CNT

All

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("DI-CNT", "DIM-CNT", "DS-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.6, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 5),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2010-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B2", "B1"),
         #INDICATEUR == "CNT-COMPTE_EXPLOITATION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT %in% c("DI-CNT", "DIM-CNT", "DS-CNT"),
         VALORISATION %in% c("V", "SO")) %>%
  select(OPERATION, CNA_PRODUIT, TIME_PERIOD, OBS_VALUE) %>%
  quarter_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  spread(OPERATION, OBS_VALUE) %>%
  mutate(profit_share = B2/B1) %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = B2/B1, color = Cna_produit)) +
  theme_minimal() +
  xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.6, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

C1, C2, C3, C4, C5

2017T2-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(CNA_PRODUIT %in% c("A17-C1", "A17-C2", "A17-C3", "A17-C4", "A17-C5"),
         OPERATION == "B1",
         VALORISATION == "L") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
  group_by(CNA_PRODUIT) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2017-04-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Cna_produit)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2017-04-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "6 months"),
               labels = date_format("%b %y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 400, 20)) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank())

2019T4-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(CNA_PRODUIT %in% c("A17-C1", "A17-C2", "A17-C3", "A17-C4", "A17-C5"),
         OPERATION == "B1",
         VALORISATION == "L") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2019-10-01")) %>%
  group_by(CNA_PRODUIT) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2019-10-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Cna_produit)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2019-10-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "quarter"),
               labels = date_format("%b %y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 400, 20)) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
        legend.title = element_blank())

Volume des Branches: Services Non Marchands, Marchands, Industrie

2011T1-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(CNA_PRODUIT %in% c("DSN-CNT", "DSM-CNT", "DIM-CNT", "A17-FZ"),
         OPERATION == "B1",
         VALORISATION == "L") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2011-01-01")) %>%
  group_by(CNA_PRODUIT) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2017-04-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Cna_produit)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Trimestriel (100 = 2017T2)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2023, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 2)) +
  theme(legend.position = c(0.7, 0.2),
        legend.title = element_blank())

2017T2-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(CNA_PRODUIT %in% c("DSN-CNT", "DSM-CNT", "DIM-CNT", "A17-FZ"),
         OPERATION == "B1",
         VALORISATION == "L") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
  group_by(CNA_PRODUIT) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2017-04-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Cna_produit)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Trimestriel (100 = 2017T2)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2023, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 2)) +
  theme(legend.position = c(0.32, 0.2),
        legend.title = element_blank())

2019T4-

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(CNA_PRODUIT %in% c("DSN-CNT", "DSM-CNT", "DIM-CNT", "A17-FZ"),
         OPERATION == "B1",
         VALORISATION == "L") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  filter(date >= as.Date("2019-10-01")) %>%
  arrange(date) %>%
  group_by(CNA_PRODUIT) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("2019-10-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Cna_produit)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq.Date(from = as.Date("2019-10-01"), to = as.Date("2023-10-01"), by = "quarter"),
               labels = date_format("%b %y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 5)) +
  theme(legend.position = c(0.7, 0.2),
        legend.title = element_blank())

Valeur VS Volume

C1 - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "A17-C1",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

C2 - Cokéfaction et raffinage

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "A17-C2",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.01, prefix = "", suffix = "M"))

C3 - Fabrication d’équipements électriques, électroniques, informatiques ; fabrication de machines

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "A17-C3",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

C4 - Fabrication de matériels de transport

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "A17-C4",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

C5 - Fabrication d’autres produits industriels

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "A17-C5",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

DIM-CNT - C1+C2+C3+C4+C5 - Industrie manuf.

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "DIM-CNT",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

DI-CNT

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "DI-CNT",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

DS-CNT

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "DS-CNT",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50, 100, 200, 500),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

GZ

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(INDICATEUR == "CNT-COMPTE_PRODUCTION_BRANCHES",
         CNA_PRODUIT == "A17-GZ",
         OPERATION == "B1") %>%
  select(VALORISATION, OBS_VALUE, TIME_PERIOD) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(VALORISATION, by = "VALORISATION") %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Valorisation, linetype = Valorisation)) +
  scale_color_manual(values = viridis(3)[1:2]) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  scale_y_log10(breaks = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 50),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

Emploi Total 1995-

Industrie, Construction

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION == "EMPS",
         CNA_PRODUIT %in% c("A17-FZ", "DIM-CNT", ""),
         UNIT_MEASURE == "INDIVIDUS") %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  arrange(CNA_PRODUIT, date) %>%
  filter(date >= as.Date("2011-01-01")) %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("Nombre d'actifs occupés") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Cna_produit, linetype = Cna_produit)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = c(seq(0, 40, 0.1), seq(0, 1, 0.1), seq(0, 0.1, 0.01)),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

Services

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION == "EMPS",
         CNA_PRODUIT %in% c("DSM-CNT", "DSN-CNT ", ""),
         UNIT_MEASURE == "INDIVIDUS") %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(CNA_PRODUIT, by = "CNA_PRODUIT") %>%
  arrange(CNA_PRODUIT, date) %>%
  filter(date >= as.Date("2011-01-01")) %>%
  ggplot() + theme_minimal() + ylab("Nombre d'actifs occupés") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/10^3, color = Cna_produit, linetype = Cna_produit)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%y")) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = c(seq(0, 40, 0.1), seq(0, 1, 0.1), seq(0, 0.1, 0.01)),
                labels = dollar_format(accuracy = 0.1, prefix = "", suffix = "M"))

Taux de marge par branches

Code 
`CNT-2020-CB` %>%
  filter(OPERATION %in% c("B1", "B2"),
         grepl("A17", CNA_PRODUIT)) %>%
  mutate(variable = paste0(OPERATION, "_", VALORISATION)) %>%
  quarterend_to_date() %>%
  arrange(CNA_PRODUIT, date, variable) %>%
  select(CNA_PRODUIT, date, variable, OBS_VALUE) %>%
  spread(variable, OBS_VALUE) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}