Pauvreté monétaire, privation et difficultés financières - IA107

Données - INSEE

Last data update: 29 sept. 2026, 15:12

Last compile: 29 sept. 2026, 15:13

Figure 1 : recouvrement des trois situations en 2023

fig1 |>
  filter(niveau == "Combinaison") |>
  mutate(situation = fct_reorder(situation, part)) |>
  ggplot(aes(x = situation, y = part)) +
  geom_col(fill = "#1B3F8B") +
  coord_flip() +
  theme_minimal(base_size = 9) +
  labs(x = NULL, y = "%",
       title = "Part de la population concernée par chaque combinaison de situations",
       subtitle = "pauvreté monétaire, privation matérielle et sociale, difficultés financières, 2023") +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())

fig1 |>
  filter(niveau == "Sous-total") |>
  mutate(situation = fct_relevel(situation, "Une situation", "Deux situations", "Trois situations")) |>
  ggplot(aes(x = situation, y = part)) +
  geom_col(fill = "#1B3F8B") +
  theme_minimal(base_size = 11) +
  labs(x = NULL, y = "%",
       title = "Part de la population concernée selon le nombre de situations cumulées",
       subtitle = "2023") +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())

Figure 2a : selon la situation d’activité

ordre_activite <- c("Inactif hors retraité", "Retraité", "Au chômage", "En emploi")
plot_figure2(fig2a, "Selon la situation d'activité", ordre_activite)

Figure 2b : selon la catégorie socioprofessionnelle

ordre_pcs <- c("Agriculteur ou artisan", "Cadre", "Profession intermédiaire", "Employé", "Ouvrier")
plot_figure2(fig2b, "Selon la catégorie socioprofessionnelle (personnes en emploi)", ordre_pcs)

Figure 2c : selon le statut d’occupation de la résidence principale

ordre_statut <- c("Propriétaire non accédant", "Accédant à la propriété",
                   "Locataire du parc privé", "Locataire du parc social")
plot_figure2(fig2c, "Selon le statut d'occupation de la résidence principale", ordre_statut)

Figure 2d : selon la tranche d’âge

ordre_age <- c("60 ans ou plus", "50-59 ans", "40-49 ans", "30-39 ans", "18-29 ans", "0-17 ans")
plot_figure2(fig2d, "Selon la tranche d'âge", ordre_age)

Figure 2e : selon la configuration familiale

ordre_famille <- c("Couple sans enfant", "Couple avec un ou deux enfant(s)", "Autre ménage",
                    "Personne seule", "Couple avec trois enfants ou plus", "Famille monoparentale")
plot_figure2(fig2e, "Selon la configuration familiale", ordre_famille)

Figure 2f : selon le type de commune

ordre_commune <- c("Rural périurbain", "Rural non périurbain", "Urbain de densité intermédiaire",
                    "Urbain dense")
plot_figure2(fig2f, "Selon le type de commune", ordre_commune)

Tableau complémentaire : composition de la population pauvre

tc |>
  filter(niveau == "Composition") |>
  select(section, caracteristique, ensemble, pauvrete_monetaire, privation, difficultes_financieres) |>
  mutate(caracteristique = fct_rev(fct_inorder(caracteristique))) |>
  pivot_longer(c(ensemble, all_of(names(situations_labels))), names_to = "situation", values_to = "part") |>
  mutate(situation = recode(situation, ensemble = "Ensemble de la population", !!!situations_labels),
         situation = fct_relevel(situation, "Ensemble de la population", unname(situations_labels))) |>
  ggplot(aes(x = caracteristique, y = part, fill = situation)) +
  geom_col(position = "dodge") +
  facet_wrap(~ section, ncol = 1, scales = "free_y") +
  coord_flip() +
  scale_fill_manual(values = c("Ensemble de la population" = "grey60", "Pauvreté monétaire" = "#1B3F8B",
                                "Privation matérielle et sociale" = "#E8737A",
                                "Difficultés financières" = "#F2A65A"), name = NULL) +
  theme_minimal(base_size = 8) +
  labs(x = NULL, y = "%",
       title = "Composition de la population pauvre selon les différentes situations",
       subtitle = "comparée à la composition de l'ensemble de la population, 2023") +
  theme(legend.position = "bottom", panel.grid.minor = element_blank(),
        strip.text = element_text(size = 8))

tc |>
  filter(niveau == "Taux de recoupement") |>
  select(caracteristique, pauvrete_monetaire, privation, difficultes_financieres) |>
  gt() |>
  tab_header(title = "Taux de recoupement entre les trois situations",
             subtitle = "part de chaque colonne se trouvant aussi dans la situation en ligne, 2023") |>
  cols_label(caracteristique = "", pauvrete_monetaire = "Pauvreté monétaire",
             privation = "Privation matérielle et sociale",
             difficultes_financieres = "Difficultés financières") |>
  fmt_number(columns = -caracteristique, decimals = 1)

Taux de recoupement entre les trois situations
part de chaque colonne se trouvant aussi dans la situation en ligne, 2023
	Pauvreté monétaire	Privation matérielle et sociale	Difficultés financières
Taux de personnes déclarant des difficultés financières en fin de mois	46.9	74.1	100.0
Taux de pauvreté monétaire	100.0	44.4	32.6
Taux de privation matérielle et sociale	39.3	100.0	45.6