Estimations d’emploi salarié par secteur d’activité

Data - INSEE

Author

François Geerolf

Info

source dataset .html .RData

insee

EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL

 2024-06-20 2024-06-24

Données sur l’emploi

source dataset .html .RData

insee

CHOMAGE-TRIM-NATIONAL

 2024-06-24 2024-06-23

insee

CNA-2014-EMPLOI

 2024-06-07 2024-06-23

insee

DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES

 2024-06-07 2024-06-24

insee

EMPLOI-BIT-TRIM

 2024-06-07 2024-06-24

insee

EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL

 2024-06-20 2024-06-24

insee

TAUX-CHOMAGE

 2024-06-20 2024-06-24

insee

TCRED-EMPLOI-SALARIE-TRIM

 2024-06-20 2024-06-24

Exemples

  • Au quatrième trimestre 2022, l’emploi salarié augmente de 0,2 %. html / pdf

  • Au troisième trimestre 2022, l’emploi salarié augmente de 0,4 %. html / pdf

  • Au deuxième trimestre 2022, l’emploi salarié augmente de 0,4 %. html / pdf

  • Au premier trimestre 2022, l’emploi salarié augmente de 0,3 %. html / pdf

LAST_UPDATE

LAST_UPDATE Nobs
2024-05-31 11828
2017-05-12 186

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2024-06-24

Last

TIME_PERIOD Nobs
2024-Q1 79

Champ

  • 1970-

  • A5

  • National

NAF2

Liste

First, 2000, 2010, Last

NAF2_RGP

Liste

NAF2_RGP Naf2_rgp Nobs
SO Sans objet 10424
BE Industrie 214
FZ Construction 214
GU Tertiaire marchand 214
BN_RU Secteurs principalement marchands 186
GU_HI Tertiaire marchand hors intérim 138
IND_MANUF Industrie manufacturière 138
AZ_PRIV Agriculture, sylviculture, pêche - Établissements privés 54
FZ_PRIV Construction - Établissements privés 54
GU_PRIV Tertiaire marchand - Établissements privés 54
IND_PRIV Industrie - Établissements privés 54
OQ_PRIV Tertiaire non marchand - Établissements privés 54
OQ_RGP Tertiaire non marchand 54
TOT_ENS Ensemble des salariés - Toutes les sections (hors activités extra-territoriales) 54
TOT_PRIV Ensemble des salariés, privé - Toutes les sections (hors activités extra-territoriales), privé 54
TOT_PUB Ensemble des salariés, public - Toutes les sections (hors activités extra-territoriales), public 54

First, 2000, 2010, Last

Naf2_rgp 1970-10-01 2000-01-01 2010-01-01 2024-01-01
Agriculture, sylviculture, pêche - Établissements privés NA NA NA 313.8
Construction 1807.9 1269.6 1524.0 1575.3
Construction - Établissements privés NA NA NA 1573.7
Ensemble des salariés - Toutes les sections (hors activités extra-territoriales) NA NA NA 27148.7
Ensemble des salariés, privé - Toutes les sections (hors activités extra-territoriales), privé NA NA NA 21162.6
Ensemble des salariés, public - Toutes les sections (hors activités extra-territoriales), public NA NA NA 5986.0
Industrie 5440.3 4034.1 3365.7 3281.3
Industrie - Établissements privés NA NA NA 3219.6
Industrie manufacturière NA 3678.3 2992.5 2870.1
Secteurs principalement marchands 12409.6 15160.6 15932.5 NA
Tertiaire marchand 5320.0 10076.3 11339.3 13439.6
Tertiaire marchand - Établissements privés NA NA NA 13280.7
Tertiaire marchand hors intérim NA 9453.7 10783.5 12684.0
Tertiaire non marchand NA NA NA 8537.7
Tertiaire non marchand - Établissements privés NA NA NA 2774.9

TIME_PERIOD / date

Tous

Minimum - 1970-Q4

NAF2 Naf2 NAF2_RGP Naf2_rgp OBS_VALUE
SO Sans objet BN_RU Secteurs principalement marchands 12409.6
SO Sans objet BE Industrie 5440.3
SO Sans objet FZ Construction 1807.9
SO Sans objet GU Tertiaire marchand 5320.0
A17-DE A17-DE - Industries extractives, énergie, eau, gestion des déchets et dépollution SO Sans objet 294.7
A17-C1 A17-C1 - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac SO Sans objet 514.1
A17-C2 A17-C2 - Cokéfaction et raffinage SO Sans objet 36.3
A17-C3 A17-C3 - Fabrication d'équipements électriques, électroniques, informatiques ; fabrication de machines SO Sans objet 758.3
A17-C4 A17-C4 - Fabrication de matériels de transport SO Sans objet 599.7
A17-C5 A17-C5 - Fabrication d'autres produits industriels SO Sans objet 3237.3
A17-FZ A17-FZ - Construction SO Sans objet 1807.9
A17-GZ A17-GZ - Commerce ; réparation d'automobiles et de motocycles SO Sans objet 1807.6
A17-HZ A17-HZ - Transports et entreposage SO Sans objet 983.8
A17-IZ A17-IZ - Hébergement et restauration SO Sans objet 462.8
A17-JZ A17-JZ - Information et communication SO Sans objet 303.6
A17-KZ A17-KZ - Activités financières et d'assurance SO Sans objet 372.2
A17-LZ A17-LZ - Activités immobilières SO Sans objet 111.0
A17-MN A17-MN - Activités scientifiques et techniques ; services administratifs et de soutien SO Sans objet 800.8
A17-RU A17-RU - Autres activités de services SO Sans objet 478.1
A38-CA A38-CA - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac SO Sans objet 514.1
A38-CD A38-CD - Cokéfaction et raffinage SO Sans objet 36.3
A38-CL A38-CL - Fabrication de matériels de transport SO Sans objet 599.7
A38-FZ A38-FZ - Construction SO Sans objet 1807.9
A38-GZ A38-GZ - Commerce; réparation d'automobiles et de motocycles SO Sans objet 1807.6
A38-HZ A38-HZ - Transports et entreposage SO Sans objet 983.8
A38-IZ A38-IZ - Hébergement et restauration SO Sans objet 462.8
A38-KZ A38-KZ - Activités financières et d'assurance SO Sans objet 372.2
A38-LZ A38-LZ - Activités immobilières SO Sans objet 111.0

Last

Salarié, Public, Privé

Part dans l’emploi

Tous

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("TOT_ENS", "TOT_PUB")) %>%
  quarter_to_date %>%
  select(date, NAF2_RGP, OBS_VALUE) %>%
  spread(NAF2_RGP, OBS_VALUE) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = TOT_PUB/TOT_ENS)) +
  xlab("") + ylab("Part de l'emploi public") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format(),
                     breaks = 0.01*seq(0, 40, 0.2)) +
  theme(legend.position = c(0.4, 0.9),
        legend.title = element_blank())

Evolution

Tous

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("TOT_ENS", "TOT_PRIV", "TOT_PUB")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2010-10-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2010-Q4)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 400, 1)) +
  
  theme(legend.position = c(0.4, 0.9),
        legend.title = element_blank())

2017-Q2

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("TOT_ENS", "TOT_PRIV", "TOT_PUB")) %>%
  quarter_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2017-04-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2017-T2)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = "6 months",
               labels = date_format("%b %y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 400, 1)) +
  
  theme(legend.position = c(0.45, 0.9),
        legend.title = element_blank())

BE-FZ-TOT Privé seulement

Tous

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("GU_PRIV", "FZ_PRIV", "TOT_PRIV")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[1]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 400, 2)) +
  
  theme(legend.position = c(0.4, 0.9),
        legend.title = element_blank())

2017-Q2 -

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("GU_PRIV", "FZ_PRIV", "TOT_PRIV")) %>%
  mutate(TIME_PERIOD = zoo::as.yearqtr(TIME_PERIOD, format = "%Y-Q%q")) %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(TIME_PERIOD, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(TIME_PERIOD >= zoo::as.yearqtr("2017 Q2")) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[TIME_PERIOD == zoo::as.yearqtr("2017 Q2")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2017-Q2)") +  theme_minimal() +
  zoo::scale_x_yearqtr(format = '%Y T%q', n = 20) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 1)) +
  theme(legend.position = c(0.4, 0.85),
        legend.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1))

BE-FZ-GU

Tous

Log

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1970-10-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 1970-Q4)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 400, 10)) +
  
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank())

Lineaire

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1970-10-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 1970-Q4)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 400, 10)) +
  
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank())

1990-Q1 -

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("1990-01-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 1990-Q1)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 3) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(10, 200, 10)) +
  
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank())

2000-Q1 -

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(date >= as.Date("2000-01-01")) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2000-01-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2000-Q1)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(2000, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(10, 200, 10)) +
  
  theme(legend.position = c(0.15, 0.85),
        legend.title = element_blank())

2010-Q1 -

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2010-01-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2010-Q1)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 1)) +
  
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank())

2017-Q2 -

Graph

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  mutate(TIME_PERIOD = zoo::as.yearqtr(TIME_PERIOD, format = "%Y-Q%q")) %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(TIME_PERIOD, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(TIME_PERIOD >= zoo::as.yearqtr("2017 Q2")) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[TIME_PERIOD == zoo::as.yearqtr("2017 Q2")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2017-Q2)") +  theme_minimal() +
  zoo::scale_x_yearqtr(format = '%Y T%q', n = 20) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 1)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1))

Last 2 years

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  mutate(TIME_PERIOD = zoo::as.yearqtr(TIME_PERIOD, format = "%Y-Q%q")) %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(TIME_PERIOD, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(TIME_PERIOD >= zoo::as.yearqtr(Sys.Date() - years(2), format="%Y-%m-%d")) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[TIME_PERIOD == zoo::as.yearqtr(Sys.Date() - years(2), format="%Y-%m-%d")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2017-Q2)") +  theme_minimal() +
  zoo::scale_x_yearqtr(labels = date_format("%YT%q"), n = 12) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 1)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1))

Last 3 years

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  mutate(TIME_PERIOD = zoo::as.yearqtr(TIME_PERIOD, format = "%Y-Q%q")) %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(TIME_PERIOD, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(TIME_PERIOD >= zoo::as.yearqtr(Sys.Date() - years(3), format="%Y-%m-%d")) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[TIME_PERIOD == zoo::as.yearqtr(Sys.Date() - years(3), format="%Y-%m-%d")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2017-Q2)") +  theme_minimal() +
  zoo::scale_x_yearqtr(format = '%Y T%q', n = 20) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 1)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1))

Table

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
  spread(Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  print_table_conditional()
date Construction Industrie Tertiaire marchand
2017-04-01 1377.2 3146.5 12059.2
2017-07-01 1380.1 3143.2 12098.1
2017-10-01 1385.6 3148.6 12194.5
2018-01-01 1392.4 3147.6 12253.3
2018-04-01 1400.5 3151.7 12271.1
2018-07-01 1413.7 3152.0 12286.3
2018-10-01 1422.1 3160.4 12313.6
2019-01-01 1440.4 3171.0 12446.6
2019-04-01 1453.4 3177.0 12454.6
2019-07-01 1467.2 3181.2 12473.2
2019-10-01 1480.8 3187.2 12550.9
2020-01-01 1475.2 3175.6 12133.7
2020-04-01 1490.7 3159.0 12062.5
2020-07-01 1514.9 3159.2 12420.1
2020-10-01 1534.3 3157.9 12383.8
2021-01-01 1552.8 3166.8 12545.5
2021-04-01 1565.4 3175.7 12748.0
2021-07-01 1576.6 3188.6 12902.9
2021-10-01 1584.7 3198.8 13045.0
2022-01-01 1590.2 3204.3 13104.3
2022-04-01 1593.3 3215.3 13195.3
2022-07-01 1595.4 3229.8 13287.3
2022-10-01 1597.1 3238.3 13336.4
2023-01-01 1595.4 3246.4 13369.1
2023-04-01 1593.0 3253.7 13394.0
2023-07-01 1587.8 3264.2 13415.5
2023-10-01 1584.2 3274.0 13387.9
2024-01-01 1575.3 3281.3 13439.6

2018-Q1

Code 
`EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL` %>%
  filter(NAF2_RGP %in% c("BE", "FZ", "GU")) %>%
  quarter_to_date %>%
  left_join(NAF2_RGP, by = "NAF2_RGP") %>%
  select(date, Naf2_rgp, OBS_VALUE) %>%
  filter(date >= as.Date("2018-01-01")) %>%
  group_by(Naf2_rgp) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE / OBS_VALUE[date == as.Date("2019-10-01")]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2_rgp)) +
  xlab("") + ylab("Emploi Salarié Trimestriel (100 = 2018-Q1)") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(as.Date("2017-01-01"), as.Date("2023-10-01"), by = "6 months"),
               labels = date_format("%m-%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 120, 1)) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.85),
        legend.title = element_blank())