Emploi, chômage, revenus du travail - Edition 2023

Data - INSEE

Author

François Geerolf

Info

source dataset Title .html .rData
insee ECRT2023 Emploi, chômage, revenus du travail - Edition 2023 2025-10-10 2023-06-30

Données sur les salaires

source dataset Title .html .rData
dares les-indices-de-salaire-de-base Les indices de salaire de base 2025-10-04 2025-10-04
insee CNA-2014-RDB Revenu et pouvoir d’achat des ménages 2025-10-10 2025-10-09
insee CNT-2014-CSI Comptes de secteurs institutionnels 2025-10-10 2025-10-09
insee ECRT2023 Emploi, chômage, revenus du travail - Edition 2023 2025-10-10 2023-06-30
insee INDICE-TRAITEMENT-FP Indice de traitement brut dans la fonction publique de l'État 2025-10-10 2025-10-09
insee SALAIRES-ACEMO Indices trimestriels de salaires dans le secteur privé - Résultats par secteur d’activité 2025-10-10 2025-10-09
insee SALAIRES-ACEMO-2017 Indices trimestriels de salaires dans le secteur privé 2025-10-10 2025-10-09
insee SALAIRES-ANNUELS Salaires annuels 2025-10-10 2025-10-10
insee if230 Séries longues sur les salaires dans le secteur privé 2025-10-10 2021-12-04
insee ir_salaires_SL_23_csv NA NA NA
insee ir_salaires_SL_csv NA NA NA
insee t_7401 NA NA NA
insee t_salaire_val Salaire moyen par tête - SMPT (données CVS) 2025-10-10 2025-08-29

variable

Code 
ECRT2023 %>%
  group_by(variable) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
variable Nobs
Ensemble 52
Cadres y c, chefs d'entreprises 26
Commerce 26
Construction 26
Employés 26
Ensemble des services 26
Femmes 26
Hommes 26
Industrie 26
Ouvriers 26
Professions intermédiaires 26
Services 26
Services aux entreprises 26
Services aux particuliers 26
Services mixtes 26
Transport et entreposage 26

date

Code 
ECRT2023 %>%
  group_by(date) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
date Nobs
1996-01-01 17
1997-01-01 17
1998-01-01 17
1999-01-01 17
2000-01-01 17
2001-01-01 17
2002-01-01 17
2003-01-01 17
2004-01-01 17
2005-01-01 17
2006-01-01 17
2007-01-01 17
2008-01-01 17
2009-01-01 17
2010-01-01 17
2011-01-01 17
2012-01-01 17
2013-01-01 17
2014-01-01 17
2015-01-01 17
2016-01-01 17
2017-01-01 17
2018-01-01 17
2019-01-01 17
2020-01-01 17
2021-01-01 17

F24

Tous

Code 
ECRT2023 %>%
  filter(sheet == "F24") %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  #scale_color_manual(values = viridis(5)[1:4]) +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) + 
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.3, 0.89)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2300, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(100, 20000, 10))

F25

Tous

Euros

Code 
ECRT2023 %>%
  filter(sheet == "F25") %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  #scale_color_manual(values = viridis(8)[1:7]) +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) + 
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.2, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2300, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(1000, 20000, 200),
                     labels = scales::dollar_format(accuracy = 1, pre = "", su = "€"))

base 100

Code 
ECRT2023 %>%
  filter(sheet == "F25") %>%
  group_by(variable) %>%
  mutate(value = 100*value/value[1]) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  #scale_color_manual(values = viridis(8)[1:7]) +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) + 
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.2, 0.8)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2300, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(100, 200, 2))

F26

Tous

Euros

Code 
ECRT2023 %>%
  filter(sheet == "F26") %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  #scale_color_manual(values = viridis(8)[1:7]) +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) + 
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.2, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2300, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(1000, 20000, 200),
                     labels = scales::dollar_format(accuracy = 1, pre = "", su = "€"))

base 100

Code 
ECRT2023 %>%
  filter(sheet == "F26") %>%
  group_by(variable) %>%
  mutate(value = 100*value/value[1]) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  #scale_color_manual(values = viridis(8)[1:7]) +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) + 
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.2, 0.8)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2300, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(100, 200, 2))