1.111 - Capital fixe net par secteur institutionnel à prix courants - T_1111

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 net

Le capital fixe net déduit du capital brut l’usure accumulée (amortissements). Le rapport capital net / capital brut mesure le degré de vétusté du parc.

Code 
`T_1111` |>
  filter(sheet == "T_1111 en niveau", code %in% c("S11", "S13", "S14", "S1")) |>
  left_join(pib, by = "year") |>
  ggplot() + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Capital fixe net (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 net total

Code 
`T_1111` |>
  filter(sheet == "T_1111 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 net 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_1111` |>
  filter(sheet == "T_1111 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_1111` |>
  filter(sheet == "T_1111 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 3195 31.1
Sociétés financières S12 220 2.1
Administrations publiques S13 1760 17.1
Ménages S14 5049 49.1
Institutions sans but lucratif au services des ménages S15 51 0.5
Économie totale S1 10275 100.0