source | dataset | .html | .RData |
---|---|---|---|
insee | reve-niv-vie-pouv-achat-trim | 2024-10-29 | 2024-09-05 |
Évolution du revenu disponible brut et du pouvoir d’achat - Données trimestrielles
Data - Insee
Info
Données sur le pouvoir d’achat
source | dataset | .html | .RData |
---|---|---|---|
insee | CNA-2014-RDB | 2024-11-05 | 2024-11-05 |
insee | CNT-2014-CSI | 2024-11-05 | 2024-11-05 |
insee | conso-eff-fonction | 2024-11-05 | 2022-06-14 |
insee | econ-gen-revenu-dispo-pouv-achat-2 | 2024-11-05 | 2024-07-05 |
insee | reve-conso-evo-dep-pa | 2024-11-05 | 2024-09-05 |
insee | reve-niv-vie-individu-activite | 2024-11-05 | NA |
insee | reve-niv-vie-pouv-achat-trim | 2024-10-29 | 2024-09-05 |
insee | T_7401 | 2024-10-18 | 2024-10-18 |
insee | t_men_val | 2024-10-29 | 2024-09-02 |
insee | t_pouvachat_val | 2024-10-29 | 2024-09-04 |
insee | t_recapAgent_val | 2024-10-29 | 2024-09-02 |
insee | t_salaire_val | 2024-11-03 | 2024-09-02 |
oecd | HH_DASH | 2024-09-15 | 2023-09-09 |
LAST_COMPILE
LAST_COMPILE |
---|
2024-11-05 |
Bibliographie en lien
Français
“Mesurer le pouvoir d’achat”, F. Geerolf, Document de travail, Juillet 2024. [pdf]
“Inflation en France: IPC ou IPCH ?”, F. Geerolf, Document de travail, Juillet 2024. [pdf]
“La taxe inflationniste, le pouvoir d’achat, le taux d’épargne et le déficit public”, F. Geerolf, Document de travail, Juillet 2024. [pdf]
Info
- Évolution du revenu disponible brut et du pouvoir d’achat. Données trimestrielles du T1-1949 au T2-2023. html / xlsx
Revenu disponible brut. Il s’agit de la part du revenu qui reste à la disposition du ménage pour consommer et épargner, une fois déduits les prélèvements sociaux et les impôts.
Les ressources comprennent : - les revenus d’activité (salaires, revenus des entrepreneurs individuels…), - les revenus du patrimoine (dividendes, intérêts, loyers), - les prestations sociales (y compris les pensions de retraite et les indemnités de chômage), - les transferts courants (notamment les indemnités d’assurance nette des primes). Les charges comprennent notamment les impôts directs (impôt sur le revenu, taxe d’habitation, CSG…).
Variable
Code
`reve-niv-vie-pouv-achat-trim` %>%
group_by(Variable) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
Variable | Nobs |
---|---|
Pouvoir d'achat du RDB | 302 |
Pouvoir d'achat du RDB par UC | 302 |
RDB par unité de consommation (UC) | 302 |
Revenu disponible brut (RDB) | 302 |
Taux d'épargne | 302 |
Taux d'épargne financière | 302 |
date
Code
`reve-niv-vie-pouv-achat-trim` %>%
group_by(date) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(desc(date)) %>%
print_table_conditional
Evolution
2017T2-
% change
Code
`reve-niv-vie-pouv-achat-trim` %>%
filter(date %in% c(max(date), as.Date("2017-04-01"))) %>%
spread(date, value) %>%
print_table_conditional(.)
Variable | vintage | 2017-04-01 | 2024-04-01 |
---|---|---|---|
Pouvoir d'achat du RDB | 2024T1 | 0.61811033 | 0.34411495 |
Pouvoir d'achat du RDB par UC | 2024T1 | 0.4729092 | 0.21403967 |
RDB par unité de consommation (UC) | 2024T1 | 0.4666445 | 0.4412231 |
Revenu disponible brut (RDB) | 2024T1 | 0.61183657 | 0.57159326 |
Taux d'épargne | 2024T1 | 14.16476591 | 17.8970874 |
Taux d'épargne financière | 2024T1 | 4.16429987 | 8.49189916 |
Evolution pouvoir d’achat par UC
Tous
Linear
Code
<- `reve-niv-vie-pouv-achat-trim` %>%
plot_linear filter(grepl(pouvoir_achat_RDB_UC, Variable)) %>%
arrange(date) %>%
mutate(value = as.numeric(value)) %>%
filter(!is.na(value)) %>%
mutate(value = ifelse(date == min(date), 0, value)) %>%
mutate(index = 100*cumprod(1+value/100)) %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = index)) +
ggplot scale_y_continuous(breaks = seq(100, 1000, 10)) +
scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Pouvoir d'achat du RDB par UC (Base 100 = 1980)")
plot_linear
Log
Code
<- plot_linear +
plot_log scale_y_log10(breaks = seq(100, 900, 10))
plot_log
Linear, Log
Code
ggarrange(plot_linear, plot_log + ylab(""))
1980-
Linear
Code
<- `reve-niv-vie-pouv-achat-trim` %>%
plot_linear filter(grepl(pouvoir_achat_RDB_UC, Variable),
>= as.Date("1980-01-01")) %>%
date arrange(date) %>%
mutate(value = as.numeric(value),
value = ifelse(date == min(date), 0, value)) %>%
mutate(index = 100*cumprod(1+value/100)) %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = index)) +
ggplot scale_y_continuous(breaks = seq(100, 1000, 10)) +
scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Pouvoir d'achat du RDB par UC (Base 100 = 1980)")
plot_linear
Log
Code
<- plot_linear +
plot_log scale_y_log10(breaks = seq(100, 900, 10))
plot_log
Linear, Log
Code
ggarrange(plot_linear, plot_log + ylab(""))
Evolution pouvoir d’achat
Tous
Linear
Code
<- `reve-niv-vie-pouv-achat-trim` %>%
plot_linear filter(Variable == "Pouvoir d'achat du RDB") %>%
arrange(date) %>%
mutate(value = as.numeric(value),
value = ifelse(date == min(date), 0, value)) %>%
mutate(index = 100*cumprod(1+value/100)) %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = index)) +
ggplot scale_y_continuous(breaks = seq(100, 1000, 100)) +
scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Pouvoir d'achat du RDB (Base 100 = 1949)")
plot_linear
Log
Code
<- plot_linear +
plot_log scale_y_log10(breaks = seq(100, 900, 100))
plot_log
Linear, Log
Code
ggarrange(plot_linear, plot_log + ylab(""))
1960-
Linear
Code
<- `reve-niv-vie-pouv-achat-trim` %>%
plot_linear filter(Variable == "Pouvoir d'achat du RDB",
>= as.Date("1960-01-01")) %>%
date arrange(date) %>%
mutate(value = as.numeric(value),
value = ifelse(date == min(date), 0, value)) %>%
mutate(index = 100*cumprod(1+value/100)) %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = index)) +
ggplot scale_y_continuous(breaks = seq(100, 1000, 100)) +
scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Pouvoir d'achat du RDB (Base 100 = 1960)")
plot_linear
Log
Code
<- plot_linear +
plot_log scale_y_log10(breaks = seq(100, 900, 100))
plot_log
Linear, Log
Code
ggarrange(plot_linear, plot_log + ylab(""))
1980-
Linear
Code
<- `reve-niv-vie-pouv-achat-trim` %>%
plot_linear filter(Variable == "Pouvoir d'achat du RDB",
>= as.Date("1980-01-01")) %>%
date arrange(date) %>%
mutate(value = as.numeric(value),
value = ifelse(date == min(date), 0, value)) %>%
mutate(index = 100*cumprod(1+value/100)) %>%
+ geom_line(aes(x = date, y = index)) +
ggplot scale_y_continuous(breaks = seq(100, 1000, 10)) +
scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Pouvoir d'achat du RDB (Base 100 = 1980)")
plot_linear
Log
Code
<- plot_linear +
plot_log scale_y_log10(breaks = seq(100, 900, 10))
plot_log
Linear, Log
Code
ggarrange(plot_linear, plot_log + ylab(""))