Naissances et fécondité

Data - INSEE

Author

François Geerolf

Info

source dataset .html .RData
insee NAISSANCES-FECONDITE 2024-11-21 2024-11-21

Données sur la demographie

source dataset .html .RData
eurostat demo_minfind 2024-11-08 2024-10-08
ined fm_t70_2019.fr 2024-06-20 2022-01-31
ined fm_t70_2021.fr 2024-06-20 2023-10-10
ined p2d_2019.fr 2024-06-20 2021-12-18
insee DECES-MORTALITE 2024-11-15 2024-11-15
insee NAISSANCES-FECONDITE 2024-11-21 2024-11-21
oecd FAMILY 2024-09-15 2024-11-21

LAST_UPDATE

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(LAST_UPDATE)) %>%
  print_table_conditional()
LAST_UPDATE Nobs
2024-11-14 8046
2024-03-11 33487
2024-01-16 1011
2016-04-18 40
2015-10-08 17

TITLE_FR

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

INDICATEUR

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
  group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
INDICATEUR Indicateur Nobs
INDICATEUR_FECONDITE Indicateur conjoncturel de fécondité 22543
TAUX_NATALITE Taux de natalité 6717
AGE_MOYEN_MERES_ACCOUCHEMENT Âge moyen des mères à l'accouchement 5664
NAISSANCES_DOMICILIEES Naissances domiciliées 5633
NOMBRE_NAISSANCES Nombre de naissances 1504
TAUX_FECONDITE Taux de fécondité 540

REF_AREA

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  left_join(REF_AREA, by = "REF_AREA") %>%
  group_by(REF_AREA, Ref_area) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

DEMOGRAPHIE

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  left_join(DEMOGRAPHIE, by = "DEMOGRAPHIE") %>%
  group_by(DEMOGRAPHIE, Demographie) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
DEMOGRAPHIE Demographie Nobs
SO Sans objet 33487
NAISS-DOM Naissances domiciliées 5633
NAISS Naissances vivantes 1504
TXNAT Taux de natalité 1131
TXFECOND_GA Taux de fécondité pour différents groupes d'âges 540
AGEACC Âge moyen des mères à l'accouchement 153
ICF Indicateur conjoncturel de fécondité 153

AGE

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  left_join(AGE, by = "AGE") %>%
  group_by(AGE, Age) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()
AGE Age Nobs
00- Ensemble 5586
15-24 De 15 à 24 ans 5717
25-29 De 25 à 29 ans 108
25-34 De 25 à 34 ans 5609
30-34 De 30 à 34 ans 108
35-39 De 35 à 39 ans 108
35-49 De 35 à 49 ans 5586
40-50 De 40 à 50 ans 108
SO Sans objet 19671

Démographie - Nombre de naissances vivantes

Par an (glissement)

Tous

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  month_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")

1990-

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  month_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
  filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")

2000-

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  month_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
  filter(date >= as.Date("2000-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")

2012-

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  month_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
  filter(date >= as.Date("2012-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")

2018-

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  month_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
  filter(date >= as.Date("2018-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")

Changement sur 2 ans

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  month_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         change = OBS_VALUE - lag(OBS_VALUE, 24)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = change)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-1000000, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Variation sur 2 ans\ndu nombre de naissances sur les 12 derniers mois")

Par jour

Tous

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  month_to_date %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/30)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")

1990-

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  mutate(TIME_PERIOD = TIME_PERIOD %>% paste0(., "-01") %>% as.Date,
         OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  filter(TIME_PERIOD >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE/30)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")

2000-

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  mutate(TIME_PERIOD = TIME_PERIOD %>% paste0(., "-01") %>% as.Date,
         OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  filter(TIME_PERIOD >= as.Date("2000-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE/30)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")

2012-

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  mutate(TIME_PERIOD = TIME_PERIOD %>% paste0(., "-01") %>% as.Date,
         OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  filter(TIME_PERIOD >= as.Date("2012-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE/30)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")

2018-

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  mutate(TIME_PERIOD = TIME_PERIOD %>% paste0(., "-01") %>% as.Date,
         OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  filter(TIME_PERIOD >= as.Date("2018-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE/30)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")

Par mois

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436391") %>%
  month_to_date %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 50),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")

Indicateur conjoncturel de fécondité

France

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(DEMOGRAPHIE == "ICF") %>%
  year_to_date %>%
  left_join(REF_AREA, by = "REF_AREA") %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Ref_area)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 20) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(100, 300, 10)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Indicateur conjoncturel de fécondité (pour 100 femmes)") +
  theme(legend.position = c(0.85, 0.85),
        legend.title = element_blank())

Paris, Hauts-de-Seine, Seine-Saint-Denis

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(REF_AREA %in% c("D92", "D93", "D75"),
         INDICATEUR == "INDICATEUR_FECONDITE",
         AGE == "00-") %>%
  year_to_date %>%
  left_join(REF_AREA, by = "REF_AREA") %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Ref_area)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(100, 300, 10)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Indicateur conjoncturel de fécondité (pour 100 femmes)") +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
        legend.title = element_blank())

Taux de natalité

Code 
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
  filter(DEMOGRAPHIE == "TXNAT") %>%
  year_to_date %>%
  left_join(REF_AREA, by = "REF_AREA") %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Ref_area)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 20) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 300, 1)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Taux de natalité") +
  theme(legend.position = c(0.85, 0.85),
        legend.title = element_blank())