1.110 - Capital fixe brut par secteur institutionnel à prix courants - T_1110

Données - INSEE

Auteur

François Geerolf

Last observation: 2025 (N = 12)

First observation: 1959 (N = 6)

Last data update: 08 sept. 2026, 14:35

Last compile: 24 sept. 2026, 01:27

Structure

Stock de capital fixe brut

Le stock brut de capital fixe (valeur à neuf des équipements et constructions encore en service) atteint plus de cinq années de PIB. Le secteur des ménages en détient la plus grosse part : ce sont les logements des propriétaires.

Code 
`T_1110` |>
  filter(sheet == "T_1110 en niveau", code %in% c("S11", "S13", "S14", "S1")) |>
  left_join(pib, by = "year") |>
  ggplot() + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Capital fixe brut (années de PIB)") +
  geom_line(aes(x = year, y = value / pib, color = label)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1960, 2030, 10)) +
  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "bottom")

Part de chaque secteur dans le capital fixe brut total

Code 
`T_1110` |>
  filter(sheet == "T_1110 en niveau", code %in% c("S11", "S12", "S13", "S14", "S15")) |>
  group_by(year) |>
  mutate(part = value / sum(value)) |>
  ungroup() |>
  arrange(desc(code)) |>
  mutate(label = factor(label, levels = unique(label))) |>
  ggplot() + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Part du capital fixe brut total") +
  geom_area(aes(x = year, y = part, fill = label)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1960, 2030, 10)) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_fill_manual(values = viridis(5)) +
  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "bottom") +
  guides(fill = guide_legend(nrow = 2))

Croissance du stock (valeur)

Code 
`T_1110` |>
  filter(sheet == "T_1110 en évolution", code %in% c("S1", "S11", "S14")) |>
  ggplot() + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Évolution annuelle (valeur, %)") +
  geom_hline(yintercept = 0, color = "grey60") +
  geom_line(aes(x = year, y = value / 100, color = label)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1960, 2030, 10)) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "bottom")

Table (2025)

Code 
`T_1110` |>
  filter(sheet == "T_1110 en niveau", year == last_y) |>
  transmute(Secteur = label, Code = code, `Mds €` = round(value),
            `% du total` = round(100 * value / value[code == "S1"], 1)) |>
  print_table_conditional()
Secteur Code Mds € % du total
Sociétés non financières S11 5389 34.1
Sociétés financières S12 370 2.3
Administrations publiques S13 3197 20.3
Ménages S14 6732 42.7
Institutions sans but lucratif au services des ménages S15 95 0.6
Économie totale S1 15782 100.0