Dépenses, recettes et besoin de financement des administrations publiques - valeurs aux prix courants

Data - Insee

Author

François Geerolf

Info

source dataset .html .RData
insee t_7301 2024-11-05 2024-10-17
insee t_compteapu_val 2024-10-29 2024-09-04

Données sur la dette publique

source dataset .html .RData
insee CNA-2014-DETTE-APU 2024-11-05 2024-11-05
insee COMPTES-ETAT 2024-11-05 2024-11-05
insee DETTE-TRIM-APU 2024-11-05 2024-11-05
insee DETTE-TRIM-APU-2014 2024-11-05 2024-07-02
insee T_3217 2024-11-05 2023-07-17
insee T_7301 2024-11-05 2024-10-17
insee t_compteapu_val 2024-10-29 2024-09-04

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2024-11-05

Last

date Nobs
2024-04-01 30

Structure

column

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  group_by(column, operation, Line1, Line2, Operation) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()
column operation Line1 Line2 Operation Nobs
2 B9NF Capacité (+) ou besoin (-) de financement Capacité (+) ou besoin (-) de financement Capacité (+) ou besoin (-) de financement 302
4 DEPENSES Dépenses Dépenses Dépenses 178
5 P2 Dépenses Dépenses de fonctionnement Consommations intermédiaires 302
6 D1 Dépenses Dépenses de fonctionnement Rémunération des salariés 302
7 D122 Dépenses Dépenses de fonctionnement dont : Cotisations sociales imputées 302
8 D29, D4 hors D41, D5 Dépenses Dépenses de fonctionnement Autres dépenses de fonctionnement 302
9 D41 Dépenses Intérêts Intérêts 302
10 D62 Dépenses Prestations et transferts Prestations sociales autres que transferts sociaux en nature 302
11 D632 Dépenses Prestations et transferts Transferts sociaux en nature de produits marchands 302
12 D3 Dépenses Prestations et transferts Subventions 178
13 D7 Dépenses Prestations et transferts Autres transferts courants 302
14 D9 hors D995 Dépenses Prestations et transferts Transferts en capital 302
15 P51 Dépenses Acquisition nette d'actifs non financiers Formation brute de capital fixe 302
16 P52, P53, NP Dépenses Acquisition nette d'actifs non financiers Autres acquisitions nettes d'actifs non financiers 178
18 RECETTES Recettes Recettes Recettes 178
19 P1 partie Recettes Recettes de production Recettes de production hors subvention à la production 178
20 D39 Recettes Recettes de production Autres subventions sur la production 178
21 D41 Recettes Revenus de la propriété Intérêts 302
22 D4 hors D41 Recettes Revenus de la propriété Revenus de la propriété autres que les intérêts 302
23 D2 Recettes Impôts et cotisations sociales Impôts sur la production et les importations 302
24 D211 Recettes Impôts et cotisations sociales dont: Taxe sur la valeur ajoutée brute 302
25 D5 Recettes Impôts et cotisations sociales Impôts courants sur le revenu et le patrimoine 302
26 D91 Recettes Impôts et cotisations sociales Impôts en capital 178
27 D611+D613 Recettes Impôts et cotisations sociales Cotisations sociales effectives 302
28 D612 Recettes Impôts et cotisations sociales Cotisations sociales imputées 302
29 D995 Recettes Impôts et cotisations sociales Impôts et cotisations dus non recouvrables nets 102
30 D7 Recettes Autres transferts Autres transferts courants 302
31 D9 hors D91, D995 Recettes Autres transferts Transferts en capital 102
33 PIB PIB en valeur PIB en valeur PIB en valeur 302
34 B9NF/PIB Capacité (+) ou besoin (-) de financement (% de PIB) Capacité (+) ou besoin (-) de financement (% de PIB) Capacité (+) ou besoin (-) de financement (% de PIB) 302

Intérêts (% du PIB)

Tous

Code 
t_compteapu_val %>%
  filter(column %in% c(21, 9, 33)) %>%
  spread(column, value) %>%
  transmute(date,
         `Intérêts (dépenses)` = `9`/`33`,
         `Intérêts (recettes)` = `21`/`33`) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.15, 0.9)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, .5),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = .1))

1990-

Code 
t_compteapu_val %>%
  filter(column %in% c(21, 9, 33),
         date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  spread(column, value) %>%
  transmute(date,
         `Intérêts (dépenses)` = `9`/`33`,
         `Intérêts (recettes)` = `21`/`33`) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.15, 0.9)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, .5),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = .1))

2008-

Code 
t_compteapu_val %>%
  filter(column %in% c(21, 9, 33),
         date >= as.Date("2008-01-01")) %>%
  spread(column, value) %>%
  transmute(date,
         `Intérêts (dépenses)` = `9`/`33`,
         `Intérêts (recettes)` = `21`/`33`) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.15, 0.9)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, .5),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = .1))

Déficit public (% du PIB)

Déficit total

Code 
t_compteapu_val %>%
  filter(column %in% c(34)) %>%
  transmute(date,
         value = value/100) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("Déficit Public (% du PIB)") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.15, 0.9)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

Déficit total, déficit primaire, charges d’intérêt

Tous

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB,
            `Charge d'intérêt` = B9NF/PIB - (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.15, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

2005-

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  filter(date >= as.Date("2005-01-01")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB,
            `Charge d'intérêt` = B9NF/PIB - (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.15, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

2008-2016

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  filter(date >= as.Date("2008-01-01"),
         date <= as.Date("2016-10-01")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB,
            `Charge d'intérêt` = B9NF/PIB - (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

2015-

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  filter(date >= as.Date("2015-01-01")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB,
            `Charge d'intérêt` = B9NF/PIB - (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

2017T2-

Code 
df <- t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  filter(date >= as.Date("2017-04-01")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB,
            `Charge d'intérêt` = B9NF/PIB - (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  mutate(date = zoo::as.yearqtr(paste0(year(date), " Q", quarter(date))))

ggplot(data = df) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_yearqtr(labels = date_format("%Y T%q"),
                  breaks = seq(from = min(df$date), to = max(df$date), by = 0.5)) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

2019-

Code 
df <- t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  filter(date >= as.Date("2019-01-01")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB,
            `Charge d'intérêt` = B9NF/PIB - (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  mutate(date = zoo::as.yearqtr(paste0(year(date), " Q", quarter(date))))

ggplot(data = df) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_yearqtr(labels = date_format("%Y T%q"),
                  breaks = seq(from = min(df$date), to = max(df$date), by = 0.25)) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

Déficit total, déficit primaire

Tous

Code 
df <- t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  mutate(date = zoo::as.yearqtr(paste0(year(date), " Q", quarter(date))))

ggplot(data = df) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.15, 0.2)) +
  scale_x_yearqtr(labels = date_format("%Y Q%q")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

2005-

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  filter(date >= as.Date("2005-01-01")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.15, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

2008-2016

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  filter(date >= as.Date("2008-01-01"),
         date <= as.Date("2016-10-01")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

2015-

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  select(date, variable, value) %>%
  filter(variable %in% c("D41_d", "D41_r", "PIB", "B9NF")) %>%
  filter(date >= as.Date("2015-01-01")) %>%
  spread(variable, value) %>%
  transmute(date,
            `Déficit total` = B9NF/PIB,
            `Déficit primaire` = (B9NF + D41_d-D41_r)/PIB) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("% du PIB") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.8, 0.2)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 100, 1),
                     labels = scales::percent_format(accuracy = 1))

Elasticité des recettes au PIB

1980-

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  filter(operation %in% c("PIB", "DEPENSES", "RECETTES")) %>%
  select(operation, date, value) %>%
  arrange(date) %>%
  spread(operation, value) %>%
  na.omit %>%
  mutate(DEPENSES_roll = rollsum(DEPENSES, k = 4, fill = NA),
         RECETTES_roll = rollsum(RECETTES, k = 4, fill = NA),
         PIB_roll = rollsum(PIB, k = 4, fill = NA)) %>%
  mutate(croissance_PIB = PIB_roll/lag(PIB_roll, 4)-1,
         croissance_RECETTES = RECETTES_roll/lag(RECETTES_roll, 4)-1,
         croissance_DEPENSES = DEPENSES_roll/lag(DEPENSES_roll, 4)-1,
         `Elasticité des recettes` = croissance_RECETTES/croissance_PIB,
         `Elasticité des dépenses` = croissance_DEPENSES/croissance_PIB) %>%
  select(date, `Elasticité des recettes`, `Elasticité des dépenses`) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.2, 0.8)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2010-

Code 
t_compteapu_val %>%
  left_join(variable, by = "column") %>%
  filter(operation %in% c("PIB", "DEPENSES", "RECETTES")) %>%
  select(operation, date, value) %>%
  arrange(date) %>%
  spread(operation, value) %>%
  na.omit %>%
  mutate(DEPENSES_roll = rollsum(DEPENSES, k = 4, fill = NA),
         RECETTES_roll = rollsum(RECETTES, k = 4, fill = NA),
         PIB_roll = rollsum(PIB, k = 4, fill = NA)) %>%
  mutate(croissance_PIB = PIB_roll/lag(PIB_roll, 4)-1,
         croissance_RECETTES = RECETTES_roll/lag(RECETTES_roll, 4)-1,
         croissance_DEPENSES = DEPENSES_roll/lag(DEPENSES_roll, 4)-1,
         `Elasticité des recettes` = croissance_RECETTES/croissance_PIB,
         `Elasticité des dépenses` = croissance_DEPENSES/croissance_PIB) %>%
  select(date, `Elasticité des recettes`, `Elasticité des dépenses`) %>%
  gather(variable, value, -date) %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  ggplot(.) + theme_minimal() + ylab("") + xlab("") +
  geom_line(aes(x = date, y = value, color = variable)) +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.2, 0.8)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1950, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))