Last data update: 18 sept. 2026, 23:38
Last compile: 18 sept. 2026, 23:38
Figure 1 : émissions de GES en France et dans le monde
Code
fig1 |>
ggplot(aes(x = annee, y = valeur)) +
geom_line(linewidth = 1, color = "#1B3F8B") +
geom_point(color = "#1B3F8B") +
facet_wrap(~ str_wrap(indicateur, 35), scales = "free_y") +
theme_minimal(base_size = 11) +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = "Émissions de GES en France et dans le monde",
subtitle = "2018-2023") +
theme(panel.grid.minor = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 8))
Figure 2 : coût social du carbone et valeur d’action pour le climat
Code
fig2 |>
filter(indicateur %in% c("Dans la frontière du PIB", "Hors de la frontière du PIB",
"Valeur d'action pour le climat (VAC)")) |>
mutate(indicateur = fct_relevel(indicateur, "Dans la frontière du PIB",
"Hors de la frontière du PIB")) |>
ggplot(aes(x = annee, y = valeur, fill = indicateur)) +
geom_col(data = ~ filter(.x, indicateur != "Valeur d'action pour le climat (VAC)")) +
geom_line(data = ~ filter(.x, indicateur == "Valeur d'action pour le climat (VAC)"),
aes(color = indicateur, group = 1), linewidth = 1.2, inherit.aes = TRUE) +
scale_fill_manual(values = c("Dans la frontière du PIB" = "#1B3F8B",
"Hors de la frontière du PIB" = "#8FA8D8"), name = NULL) +
scale_color_manual(values = c("Valeur d'action pour le climat (VAC)" = "#E8737A"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(x = NULL, y = "€ par tonne",
title = "Coût social du carbone et valeur d'action pour le climat",
subtitle = "coût social décomposé dans/hors la frontière du PIB, vs. VAC, 2018-2023") +
theme(legend.position = "bottom", panel.grid.minor = element_blank())
Figure 3 : contributions à l’ajustement du PIN et de l’épargne nette
Code
fig3 |>
filter(indicateur %in% c("Produit intérieur net (PIN)",
"PIN ajusté (PINA), (PIN - (A+C))",
"PINA étendu, (PINA-AH)")) |>
mutate(indicateur = fct_relevel(indicateur, "Produit intérieur net (PIN)",
"PIN ajusté (PINA), (PIN - (A+C))",
"PINA étendu, (PINA-AH)")) |>
ggplot(aes(x = annee, y = valeur, color = indicateur)) +
geom_line(linewidth = 1) +
geom_point() +
scale_color_manual(values = c("Produit intérieur net (PIN)" = "#1B3F8B",
"PIN ajusté (PINA), (PIN - (A+C))" = "#E8737A",
"PINA étendu, (PINA-AH)" = "#F2A65A"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(x = NULL, y = "Md€",
title = "Du PIN au PIN ajusté (PINA)",
subtitle = "effet de la prise en compte des dommages carbone, 2018-2023") +
theme(legend.position = "bottom", panel.grid.minor = element_blank())
Code
fig3 |>
filter(indicateur %in% c("Épargne nette (EN)",
"EN ajustée (ENA), (EN - (B+C))",
"ENA étendue (ENA-BH)")) |>
mutate(indicateur = fct_relevel(indicateur, "Épargne nette (EN)",
"EN ajustée (ENA), (EN - (B+C))",
"ENA étendue (ENA-BH)")) |>
ggplot(aes(x = annee, y = valeur, color = indicateur)) +
geom_line(linewidth = 1) +
geom_point() +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "grey50") +
scale_color_manual(values = c("Épargne nette (EN)" = "#1B3F8B",
"EN ajustée (ENA), (EN - (B+C))" = "#E8737A",
"ENA étendue (ENA-BH)" = "#F2A65A"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(x = NULL, y = "Md€",
title = "De l'épargne nette à l'épargne nette ajustée (ENA)",
subtitle = "effet de la prise en compte des dommages carbone, 2018-2023") +
theme(legend.position = "bottom", panel.grid.minor = element_blank())
Code
fig3 |>
pivot_wider(names_from = annee, values_from = valeur) |>
gt() |>
tab_header(title = "Contributions et indicateurs agrégés et étendus", subtitle = "Md€ courants") |>
fmt_number(columns = -indicateur, decimals = 0)| Contributions et indicateurs agrégés et étendus | ||||||
| Md€ courants | ||||||
| indicateur | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Dommages dans le monde liés aux émissions françaises | 70 | 69 | 64 | 69 | 69 | 69 |
| Dans la frontière du PIB (A) | 37 | 36 | 34 | 36 | 36 | 36 |
| Hors de la frontière du PIB (AH) | 33 | 33 | 30 | 33 | 33 | 33 |
| Dommages dans le monde liés à l'empreinte française | 104 | 103 | 96 | 104 | 109 | 111 |
| Dans la frontière du PIB | 54 | 54 | 50 | 55 | 57 | 58 |
| Hors de la frontière du PIB | 49 | 49 | 45 | 50 | 52 | 53 |
| Dommages en France liés aux émissions mondiales | 225 | 230 | 229 | 243 | 254 | 274 |
| Dans la frontière du PIB (B) | 118 | 120 | 120 | 127 | 133 | 144 |
| Hors de la frontière du PIB (BH) | 107 | 109 | 109 | 116 | 121 | 131 |
| Consommation du budget carbone (C ) | 48 | 49 | 48 | 54 | 56 | 57 |
| Produit intérieur net (PIN) | 1,951 | 2,010 | 1,882 | 2,047 | 2,153 | 2,294 |
| PIN ajusté (PINA), (PIN - (A+C)) | 1,867 | 1,924 | 1,800 | 1,957 | 2,061 | 2,200 |
| PINA étendu, (PINA-AH) | 1,833 | 1,892 | 1,770 | 1,924 | 2,028 | 2,167 |
| Épargne nette (EN) | 111 | 148 | 48 | 129 | 89 | 68 |
| EN ajustée (ENA), (EN - (B+C)) | −55 | −21 | −120 | −52 | −100 | −133 |
| ENA étendue (ENA-BH) | −162 | −130 | −229 | −168 | −221 | −264 |
Figure 4 : différentiel de croissance entre PIN et PINA (en volume)
Code
fig4 |>
mutate(indicateur = fct_relevel(indicateur, "Croissance PIN (en %)", "PINA", "PINA - étendu")) |>
ggplot(aes(x = annee, y = valeur, fill = indicateur)) +
geom_col(position = "dodge") +
geom_hline(yintercept = 0, color = "grey40") +
scale_fill_manual(values = c("Croissance PIN (en %)" = "#1B3F8B",
"PINA" = "#E8737A", "PINA - étendu" = "#F2A65A"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(x = NULL, y = "% / points d'écart",
title = "Différentiel de croissance entre PIN et PINA",
subtitle = "croissance du PIN en volume vs. écarts du PINA et du PINA-étendu, 2019-2023") +
theme(legend.position = "bottom", panel.grid.minor = element_blank())
Figure 5 : valorisation des actifs liés aux émissions carbone
Code
fig5 |>
filter(indicateur %in% c("Dégradation du climat liée au surcroît d'émissions - Compteur carbone",
"Responsabilité climatique rétrospective (cumul des empreintes)")) |>
ggplot(aes(x = annee, y = valeur, fill = indicateur)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~ str_wrap(indicateur, 35), scales = "free_y") +
scale_fill_manual(values = c("Dégradation du climat liée au surcroît d'émissions - Compteur carbone" = "#1B3F8B",
"Responsabilité climatique rétrospective (cumul des empreintes)" = "#E8737A")) +
theme_minimal(base_size = 11) +
labs(x = NULL, y = "Md€",
title = "Valorisation des actifs liés aux émissions carbone",
subtitle = "2018-2023") +
theme(panel.grid.minor = element_blank(), strip.text = element_text(size = 9))
Code
fig5 |>
filter(indicateur %in% c("Budget Carbone", "en points de PIB")) |>
mutate(unite = if_else(indicateur == "en points de PIB", "en points de PIB", "en Md€")) |>
ggplot(aes(x = annee, y = valeur)) +
geom_col(fill = "#1B3F8B") +
facet_wrap(~ unite, scales = "free_y") +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = "Budget carbone restant",
subtitle = "en Md€ et en points de PIB, 2018-2023") +
theme(panel.grid.minor = element_blank())