9.200 - Coefficients techniques du tableau des entrées-sorties (17 branches) - T_9200

Données - INSEE

Auteur

François Geerolf

Last observation: 2024 (N = 640)

First observation: 1959 (N = 637)

Last data update: 08 sept. 2026, 14:36

Last compile: 24 sept. 2026, 01:44

Structure des consommations intermédiaires du tableau des entrées-sorties, 17 branches, 1959-2024, à prix courants et en volume : pour chaque branche, la part de chaque produit dans sa production.

Structure

Branche Produits distincts Nobs
Activités financières et d'assurance 18 1188
Activités immobilières 17 1122
Activités spécialisées, scientifiques et techniques et activités de services administratifs et de soutien 18 1188
Administration publique, enseignement, santé humaine et action sociale 18 1188
Agriculture, sylviculture et pêche 18 1188
Autres activités de services 18 1188
Cokéfaction et raffinage 17 1122
Commerce ; réparation d'automobiles et de motocycles 18 1188
Construction 18 1188
Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac 18 1188
Fabrication de matériels de transport 17 1122
Fabrication d’autres produits industriels 18 1188
Fabrication d’équipements électriques, électroniques, informatiques ; fabrication de machines 18 1188
Hébergement et restauration 18 1188
Industries extractives, énergie, eau, gestion des déchets et dépollution 18 1188
Information et communication 18 1188
Total 18 1188
Transports et entreposage 17 1122

Taux de consommations intermédiaires par branche

Part des consommations intermédiaires dans la production : élevée dans l’industrie manufacturière et la construction (activités d’assemblage), faible dans les services (où domine la valeur ajoutée). La hausse quasi générale traduit l’allongement des chaînes de valeur et l’externalisation.

Code 
`T_9200` |>
  filter(sheet == "PRIX COURANTS", product == "_T", activity != "_T") |>
  ggplot() + theme_minimal() + xlab("") + ylab("CI / production") +
  geom_line(aes(x = year, y = value / 100, color = a17_label(activity))) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1960, 2030, 10)) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "bottom",
        legend.text = element_text(size = 6.5)) +
  guides(color = guide_legend(ncol = 3))

Économie totale

Code 
`T_9200` |>
  filter(sheet == "PRIX COURANTS", product == "_T", activity == "_T") |>
  ggplot() + theme_minimal() + xlab("") + ylab("CI / production") +
  geom_line(aes(x = year, y = value / 100)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1960, 2030, 10)) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format(accuracy = 1))

Structure des consommations intermédiaires de l’économie

Part de chaque produit dans les consommations intermédiaires totales.

Code 
`T_9200` |>
  filter(sheet == "PRIX COURANTS", activity == "_T", product != "_T") |>
  group_by(year) |> mutate(part = value / sum(value)) |> ungroup() |>
  arrange(desc(product)) |> mutate(product_label = factor(str_trunc(product_label, 40), levels = unique(str_trunc(product_label, 40)))) |>
  ggplot() + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Part des consommations intermédiaires") +
  geom_area(aes(x = year, y = part, fill = product_label)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1960, 2030, 10)) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_fill_viridis_d() +
  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "bottom",
        legend.text = element_text(size = 6)) +
  guides(fill = guide_legend(ncol = 3))

Structure des intrants de l’industrie manufacturière

Code 
`T_9200` |>
  filter(sheet == "PRIX COURANTS", activity == "17_C5", product != "_T", value > 0) |>
  group_by(year) |> mutate(part = value / sum(value)) |> ungroup() |>
  arrange(desc(product)) |> mutate(product_label = factor(str_trunc(product_label, 40), levels = unique(str_trunc(product_label, 40)))) |>
  ggplot() + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Part des consommations intermédiaires (C5)") +
  geom_area(aes(x = year, y = part, fill = product_label)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1960, 2030, 10)) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  scale_fill_viridis_d() +
  theme(legend.title = element_blank(), legend.position = "bottom",
        legend.text = element_text(size = 6)) +
  guides(fill = guide_legend(ncol = 3))

Table (2024)

Code 
`T_9200` |>
  filter(sheet == "PRIX COURANTS", year == last_y) |>
  transmute(Branche = activity_label, Produit = product_label,
            `Coefficient (%)` = round(value, 2)) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = "top", rownames = F) else head(., 60)}