L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) contient des séries de données statistiques sur les ventes de biens manufacturés, les stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes des fabricants. Chacune des valeurs associées à ces composantes représente une projection mensuelle des données de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF).

L'EMIM est une enquête par échantillonnage menée auprès d'environ 10 500 établissements manufacturiers canadiens, lesquels sont catégorisés en plus de 220 industries. Les industries sont classées selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Des séries désaisonnalisées sont disponibles pour les principaux agrégats.

Un établissement comporte la plus petite unité de fabrication en mesure d’informer sur les variables à l’étude. Les données recueillies par l’EMIM tracent le « portrait » de la valeur des ventes de biens fabriqués, réalisées par le secteur manufacturier canadien et nous permettent d’analyser la situation de l’économie canadienne, ainsi que la santé d’industries spécifiques à court et à moyen termes. Les données de l’enquête sont employées par des intervenants des secteurs privé et public, notamment par Statistique Canada, les gouvernements fédéraux et provinciaux, des entités commerciales et industrielles, des organismes non gouvernementaux nationaux et internationaux, des experts-conseils, la presse d’affaires et de simples citoyens. Ces données permettent d’analyser la part du marché, les tendances, l’étalonnage des entreprises, l’analyse des politiques, l’élaboration des programmes, la politique fiscale et la politique commerciale.

1. Ventes de biens fabriqués

Les ventes de biens fabriqués (anciennement les livraisons des produits de propre fabrication) sont définies comme étant la valeur des produits fabriqués par les établissements qui ont été livrés à des clients. Elles n’incluent aucune activité de commerce de gros et aucune recette provenant de la location de matériel ou de la vente d’électricité. Dans la pratique, certains répondants déclarent les transactions financières plutôt que les paiements ayant trait au travail fait. Les ventes de biens fabriqués, pour le Canada et les provinces,  sont disponibles selon le SCIAN, au niveau de détails des trois chiffres.

Dans le cas des industries des produits aérospatiaux et leurs pièces d’aéronef et de la construction navale, on se fonde sur la valeur de la production plutôt que sur celle des ventes de biens fabriqués. Pour déterminer cette valeur, on ajuste la valeur mensuelle des ventes de biens fabriqués en fonction de la variation mensuelle des stocks détenus pour les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les produits finis fabriqué). Ce calcul ne tient pas compte des matières premières, car les chiffres de production visent à mesurer le « travail fait » durant le mois. On cherche ainsi à réduire la distorsion causée par les ventes de biens fabriqués de produits d'une grande valeur comme lors d'une vente complétée.

2. Stocks

Il est important de mesurer la valeur des composantes des stocks et ce, aussi bien pour les études économiques que pour le calcul de la valeur de la production économique. On demande aux répondants de déclarer la valeur comptable (au prix coûtant) de leurs matières premières et composantes, de leurs biens / travaux en cours de fabrication et de leurs produits finis fabriqués séparément. Dans certains cas, les répondants estiment la valeur totale de leurs stocks, que l’on répartit ensuite en fonction des pourcentages déclarés dans le cadre de l’EAMEF. Les niveaux des stocks sont calculés pour l’ensemble du Canada et non par province.

3. Commandes

a) Commandes en carnet

Les commandes en carnet sont une réserve de commandes qui génèreront les ventes de biens fabriqués futures, à la condition qu’elles ne soient pas annulées. À l’instar des stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes sont estimées pour l’ensemble du Canada et non par province.

L'EMIM produit des estimations relativement aux commandes en carnet pour toutes les industries à l'exception de celles où les commandes sont habituellement livrées à partir des stocks détenus et où l’on ne tient pas, par conséquent, de carnet de commande.

b) Nouvelles commandes

Les nouvelles commandes représentent la demande courante pour les produits manufacturés. Les estimations portant sur les nouvelles commandes sont établies à partir des données sur les ventes de biens fabriqués et les commandes en carnet. Toutes les ventes de biens fabriqués effectuées au cours d'un mois donné résultent d'une commande reçue ce mois-là ou avant. Ainsi, la valeur des nouvelles commandes s'obtient en additionnant les ventes de biens fabriqués au cours d'un mois donné avec la différence entre les commandes en carnet pour ce mois et les commandes en carnet pour le mois précédent.

4. Biens non-durables/biens durables

a) Industries des biens non-durables

Aliments (SCIAN 311),
Boissons et produits du tabac (312),
Usines de textiles (313),
Usines de produits textiles (314),
Vêtements (315),
Produits en cuir et produits analogues (316),
Papier (322), 
Impressions et activités connexes de soutien (323),
Produits du pétrole et du charbon (324),
Produits chimiques (325) et
Produits en caoutchouc et en plastique (326).

b) Industries des biens durables

Produits en bois (SCIAN 321),
Produits minéraux non-métalliques (327),
Première transformation des métaux (331),
Fabrication des produits métalliques (332),
Machines (333),
Produits informatiques et électroniques (334),
Matériel, appareils et composants électriques (335),
Matériel de transport (336),
Meubles et produits connexes (337) et
Activités diverses de fabrication (339).     

Conception de l'enquête et méthodologie

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) a fait l’objet d’un vaste remaniement à compter du mois de référence août 1999.

L’analyse conceptuelle 

En 1998, il a été décidé qu’avant d’entreprendre tout travail de remaniement, les concepts et les définitions de base du programme seraient vérifiés.

Cela a été fait de deux façons : premièrement, une analyse des exigences des utilisateurs a été amorcée. À cet effet, un rapport interne a été réexaminé pour s’assurer qu’on avait satisfait aux exigences des utilisateurs au cours de cet exercice. De plus, une analyse auprès des principaux utilisateurs des comptes nationaux a été entreprise. Cette analyse avait principalement pour objet de repérer toute faille présente dans les données.

Deuxièmement, avec en mains l’information sur ces failles et exigences, une étude des répondants de l’enquête a été menée pour vérifier leur capacité de fournir des données existantes et nouvelles. L’étude avait également pour objet de vérifier si les définitions utilisées par les analystes de l’enquête correspondaient à celles utilisées par les répondants.

Cet exercice a entraîné une réduction du nombre de questions de l’enquête, soit de seize à sept. La plupart des questions abandonnées portaient sur les ventes de biens fabriqués à l’égard de travaux partiellement exécutés.

En 2007, la terminologie de l’EMIM a été mise à jour afin qu'elle soit conforme au plan comptable (PC). Avec la diffusion du mois de référence d'août 2007, l’EMIM a harmonisé ses concepts avec ceux de l’EAMEF. La variable anciennement intitulée « Livraisons » correspond désormais à « Vente de biens fabriqués ». En outre, des modifications mineures ont été apportées aux noms des composants des stocks. Les définitions et les renseignements issus de l’enquête n’ont toutefois pas été modifiés.

Méthodologie

La nouvelle conception de l’échantillon tient compte du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 1997 et accorde une importance beaucoup plus grande aux données provinciales. La stratification est effectuée par province avec des exigences égales en matière de qualité pour chaque province. Les grandes unités sont sélectionnées avec certitude, alors que les petites unités le sont selon une probabilité fondée sur la qualité souhaitée de l’estimation pour chaque cellule.

La technique d’estimation permet à l’enquête de produire des estimations à partir du SCIAN. Les séries continueront également à faire l’objet d’un rapprochement avec l’EAMEF. Des estimations provinciales seront produites pour toutes les variables. Une mesure de la qualité (CV) sera également produite.

Volets de conception de l'enquête

Population cible et base de sondage

Le Registre des entreprises de Statistique Canada a fourni la base de sondage pour l’EMIM. La population cible de l’EMIM comprend tous les établissements statistiques figurant au Registre des entreprises qui sont classés dans le secteur manufacturier (le SCIAN). La base de sondage de l’EMIM est déterminée à partir de la population cible, après avoir enlevé les établissements faisant partie de la tranche inférieure de 5 % de l’estimation totale des ventes de biens fabriqués pour chaque province. Ces établissements ont été exclus de la base afin de réduire la taille de l’échantillon sans influer significativement sur la qualité.

L'échantillon

L'échantillon de l'EMIM est un échantillon aléatoire formé de quelque 10 500 établissements. Un nouvel échantillon a été choisi au cours de l’automne 2006, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2006 au mois de référence de février 2007). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de janvier 2007.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2002. Le processus consiste à faire en sorte que l’échantillon soit aussi récent et à jour que possible. Tous les établissements de l’échantillon sont renouvelés en tenant compte des changements dans la valeur de leurs ventes de biens fabriqués; les unités qui ne sont plus actives sont enlevées de l'échantillon et certaines petites unités sont remplacées par d'autres dans la partie de l’échantillon basée sur la TPS alors que d’autres s’alternent dans l’échantillon.

Avant la sélection, la base de sondage est subdivisée en cellules industrie-province. On a surtout utilisé les codes du SCIAN. Selon le nombre d’établissements dans chaque cellule, on a regroupé au sein d’autres subdivisions (appelées strates) les établissements de taille similaire. Pour déterminer la taille d’un établissement, on s’est basé sur les chiffres les plus récents disponibles quant à la valeur annuelle des ventes de biens fabriqués ou des ventes.

Chaque cellule industrie-province comporte une strate à tirage complet où on retrouve les établissements échantillonnés chaque mois avec certitude. Cette strate comprend les plus grandes entreprises statistiques, c’est-à-dire celles qui ont le plus d’impact sur les estimations d’une cellule industrie-province particulière. Ces grandes entreprises statistiques représentent 45 % de l’estimation nationale des ventes de biens fabriqués.

Chaque cellule industrie-province ne peut compter plus de trois strates à tirage partiel. Les établissements de ces strates n'ont pas tous à être échantillonnés avec certitude. On prélève un échantillon aléatoire sur les strates restantes. Un poids égal à l’inverse de la probabilité de sélection est attribué aux réponses de ces établissements échantillonnés. Au sein des cellules à tirage partiel, un échantillon doit être composé au minimum de 10 établissements afin d’obtenir une meilleure stabilité.

La partie à tirage nul de l’échantillon est désormais estimée à partir des données administratives, ce qui fait que 100 % de l’environnement de l’échantillon est couvert. L’estimation de la partie à tirage nul a également permis d’améliorer l’efficacité puisqu’une partie à tirage nul plus importante a été délimitée et l’échantillon a pu être utilisé de manière plus efficace sur la plus petite partie échantillonnée de la base.

Collecte des données

Seulement un sous groupe des établissements de l’échantillon est envoyé pour la collecte. Pour le restant des unités des données administratives sont utilisées pour dérivées les ventes de biens fabriqués. Pour les établissements qui sont collectés, la collecte des données, la saisie des données, la vérification préliminaire et le suivi auprès des non-répondants sont effectués par les bureaux régionaux de Statistique Canada. On communique avec les établissements échantillonnés par la poste ou par téléphone, selon ce qu'ils préfèrent. La saisie des données et la vérification préliminaire sont effectuées en même temps afin de garantir la validité des données.

Dans certains cas, on reçoit des rapports globaux des entreprises ou compagnies qui comptent plus d'un établissement au sein de l'échantillon et où les répondants préfèrent ne pas produire un rapport distinct pour chaque établissement. On fait immédiatement le suivi auprès des entreprises qui n'ont pas répondu ou dont les données contiennent des erreurs.

Utilisation de données administratives

La gestion du fardeau de réponse est un défi constant pour Statistique Canada. Afin de tenter de réduire le fardeau de réponse, particulièrement auprès des petites entreprises, Statistique Canada a étudié  différentes options de rechange à la réalisation d'enquêtes. Les fichiers de données administratives sont une grande source de données relatives aux entreprises et Statistique Canada travaille actuellement à l'exploitation du plein potentiel de cette riche source de données. De ce fait, depuis le mois de référence d'août 2004, l'EMIM a réduit le nombre d'établissements simples de l'échantillon qui sont interviewés directement et tire plutôt les données sur les ventes de biens fabriqués de ces établissements des dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les ventes de biens fabriqués (declarées de l’EMIM) et les ventes (déclarées aux fins de la TPS) en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis janvier 2007, environ 2 500 établissements simples ont été sélectionnés pour composer la partie de l’échantillon basée sur la TPS.

Les estimations des stocks et des commandes en carnet des établissements dont les données sur les ventes de biens fabriqués sont basées sur la TPS sont obtenues au moyen du système d'imputation de l'EMIM. Le système d'imputation applique, aux valeurs des mois précédents, les variations mensuelles et annuelles des entreprises répondantes semblables. Avec le plus récent échantillon, on a raffiné les règles d'inclusion des établissements dont les données sont basées sur la TPS de manière à accroître le nombre de ces établissements dans les industries qui tiennent des stocks plus bas.  Ainsi, on réduira au minimum les répercussions des établissements dont les données sont basées sur la TPS pour lesquels on doit estimer les stocks.

Des renseignements détaillés sur la méthodologie utilisée afin de modéliser les estimations des ventes de biens fabriqués dérivées de sources de données administratives se trouvent dans le document « l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières : l'utilisation de données administratives » (catalogue n^o 31-533-XIF).

Qualité des données

Vérification statistique et imputation

Les données sont analysées à l’intérieur de chaque cellule industrie-province. Les valeurs extrêmes sont inscrites sur une liste, pour qu’on puisse en faire un contrôle en fonction de l’ampleur de l’écart par rapport à la moyenne. On communique avec les répondants afin de vérifier les valeurs extrêmes. Les enregistrements qui sont rejetés à la vérification statistique sont considérés comme des valeurs aberrantes et ne servent pas au calcul des valeurs d’imputation.

Des valeurs d’imputation sont attribuées aux cas de non-réponse, pour les établissements qui n’ont pas répondu ou qui n’ont répondu que partiellement au questionnaire d’enquête. Diverses méthodes d’imputation (tendances des cellules industrie-province, réponses antérieures, EAMEF, etc.) sont employées selon la variable exigeant le traitement. Après l’imputation, le personnel de l’EMIM effectue une vérification finale des réponses qui ont été imputées.

Révisions

Parallèlement à l’élaboration des estimations préliminaires du mois courant, les estimations des trois mois précédents sont révisées pour tenir compte des réponses tardives. Les données sont révisées lorsqu’on reçoit des réponses tardives ou lorsqu’on a reçu antérieurement des réponses erronées.

Estimation

Les estimations sont fournies en fonction des réponses d’un échantillon d’établissements manufacturiers associées aux données administratives relatives à une partie des plus petits établissements. L’échantillonnage de l’enquête comprend la couverture totale des établissements manufacturiers importants de chaque industrie-province, ainsi que la couverture partielle des petites et moyennes entreprises. On répartit au prorata les rapports combinés des sociétés à unités multiples parmi leurs établissements, et les ajustements faits pour tenir compte de la facturation provisoire traduisent les recettes reçues pour les travaux effectués dans le cadre des contrats importants. Environ 2 500 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont optenues à partir des recettes reçues indiquées dans les fichiers de la TPS. La partie qui n’est pas représentée dans l’échantillon (la partie à tirage nul) comporte les établissements en-dessous du seuil spécifié dans chaque province et industrie. Les sous-totaux relatifs à cette partie sont également déduits en fonction de leurs recettes.

On estime les valeurs des ventes de biens fabriqués, des stocks et des commandes en carnet en pondérant les réponses, les valeurs dérivées des fichiers de la TPS et les imputations par le nombre d'établissements que chacune représente. Les estimations pondérées sont ensuite ajoutées à la partie à tirage nul. Les estimations des ventes de biens fabriqués sont produites par province, mais aucun détail géographique n'est établi pour les stocks et les commandes, car nombre d'entreprises ne peuvent pas déclarer la valeur comptable de ces articles mensuellement.

Étalonnage

Jusqu’en 2003 (inclusivement), l’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) était étalonnée en fonction de l’Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF). L’étalonnage consistait en l’examen régulier des estimations de l’EMIM dans le cadre des données annuelles fournies par l’EAMEF. L’étalonnage réalignait le niveau annualisé de l'EMIM en fonction des dernières données annuelles vérifiées fournies par l'EAMEF.

En 2006 à 2007, Statistique Canada a mené une enquête importante pour déterminer s’il était judicieux de conserver le processus d’étalonnage. Les résultats ont indiqué que l’étalonnage des estimations de l’EMIM en fonction de l’EAMEF devrait cesser. Grâce au renouvellement de l’échantillon de l’EMIM en 2007, on a déterminé que l’étalonnage ne serait plus nécessaire (rétroactif à l'année 2004) puisque l’EMIM représentait depuis précisément 100 % de l'univers de l'échantillon. Le rapprochement entre les données de l’EMIM et l’EAMEF sera maintenu afin de résoudre d’éventuelles anomalies.

Depuis le mois de référence de janvier 2007, un nouvel échantillon a été introduit. La pratique normale veut qu’au bout de quelques années l’échantillon soit renouvelé afin de garantir que la base de sondage est à jour sur le plan des naissances, des décès et des autres changements relatifs à la population. L’échantillon renouvelé est lié au niveau détaillé pour empêcher les ruptures de données et pour s’assurer de la continuité de la série chronologique. Il est conçu de façon à mieux représenter l’industrie manufacturière aux échelles nationale et provinciale.

Comparaisons et rapprochements avec d'autres sources de données

À chaque année, au moment où la Section de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière élabore ses estimations annuelles, la Section de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières travaille conjointement avec celle de l'EAMEF à comparer et à rapprocher les écarts de valeurs importants entre les données fondées sur les exercices financiers que fournit l'EAMEF et les données annualisées de l'EMIM aux niveaux des strates et des industries.

L'objectif de cet exercice de rapprochement de données est de faire ressortir et de résoudre les différences importantes entre les deux enquêtes et d'aider à réduire au minimum les différences entre les microdonnées de l'EMIM et de l'EAMEF.  

Erreurs d'échantillonnage et autres erreurs

Ce bulletin présente des estimations fondées sur une enquête par  échantillonnage qui risquent, par conséquent, d'être entachées d'erreurs. La section qui suit vise à faciliter, pour le lecteur, l'interprétation des estimations qui sont publiées.

Les estimations établies sur la base d'une enquête par échantillonnage sont sujettes à différents types d'erreurs. On les regroupe en deux grandes catégories: les erreurs qui sont dues à l'échantillonnage et celles qui ne le sont pas.

1. Erreurs d'échantillonnage

Les erreurs d’échantillonnage constituent un risque inhérent aux enquêtes par échantillonnage. Elles découlent de la différence notée entre la valeur d’une variable échantillonnée aléatoirement et celle d’une variable obtenue grâce à un recensement (ou la moyenne de toutes les valeurs aléatoires possibles). Ce genre d’erreur existe parce que les observations portent uniquement sur un échantillon, non sur l’ensemble de la population.

L’erreur d’échantillonnage dépend de facteurs tels que la taille de l’échantillon, la variabilité de la population, le plan de sondage et la méthode d’estimation. Par exemple, pour une taille donnée d’échantillon, l’erreur d’échantillonnage sera fonction de la méthode de stratification adoptée, de l’attribution de l’échantillon, du choix des unités sondées et de la méthode de sélection. (On peut même, dans le cadre d’un seul plan de sondage, effectuer plusieurs calculs pour arriver à la méthode d’estimation la plus efficace.)  La plus importante caractéristique des sondages probabilistes, c’est que l’erreur d’échantillonnage peut être mesurée à partir de l’échantillon lui-même.

2. Erreurs non liées à l'échantillonnage

Les erreurs qui ne sont pas liées à l’échantillonnage découlent d’une faille systématique dans la structure de la procédure de collecte des données ou dans l’élaboration d’une variable ou de l’ensemble des variables à l’étude. Ces erreurs occasionnent une différence entre la valeur d’une variable obtenue par échantillonnage ou par recensement et la valeur réelle de cette variable. Ces erreurs se retrouvent tant dans les recensements que dans les enquêtes par échantillonnage. Elles sont dues à un ou plusieurs facteurs parmi les suivants:

a) Erreur de couverture. L'erreur peut résulter d'un listage incomplet et d'une couverture insuffisante de la population visée.

b) La réponse. Ici, l'erreur peut être attribuable à la conception du questionnaire et aux caractéristiques de la question, à l'incapacité ou au refus de l'enquêté de fournir des renseignements exacts, à l'interprétation fautive des questions ou à des problèmes d'ordre sémantique.

c) La non-réponse. Certains enquêtés refusent de répondre, tandis que d'autres en sont incapables ou encore répondent trop tard. Les données relatives aux non-répondants peuvent être imputées à partir des chiffres fournis par les répondants ou à l'aide des statistiques antérieures sur les non-répondants, lorsque celles-ci existent.

On ne connaît généralement pas avec précision l'importance de l'erreur d'imputation; celle-ci varie beaucoup selon les caractéristiques qui distinguent les répondants des non-répondants. Comme ce type d'erreur prend habituellement de l'ampleur à mesure que diminue le taux de réponse, on s'efforce d'obtenir le meilleur taux de réponse possible.

d) Le traitement. L'erreur peut se produire lors des diverses étapes du traitement (codage, entrée, vérification, pondération, totalisation, etc.). Il est difficile de mesurer les erreurs non liées à l'échantillonnage. De plus, il faut les cerner à un niveau où elles ne nuisent pas à l'utilisation ou à l'interprétation des chiffres définitifs.

Des mesures ont été prises afin de minimiser les erreurs non liées à l'échantillonnage. Ainsi, les unités ont été définies avec beaucoup de précision au moyen des listes les plus à jour. Les questionnaires ont été conçus avec soin afin de réduire au minimum les différentes interprétations possibles. De plus, les diverses étapes de vérification et de traitement ont fait l'objet de contrôles d'acceptation détaillés et on n'a absolument rien négligé pour que le taux de non-réponse et le fardeau de réponse soient faibles.

Évaluation de l'erreur d'échantillonnage et de l'erreur non liée à l'échantillonnage

1. Évaluation de l'erreur d'échantillonnage

L'échantillon utilisé aux fins de la présente enquête est un des nombreux échantillons de même taille qui auraient pu être choisis selon le même plan et les mêmes conditions. Si chaque échantillon pouvait faire l'objet d'une enquête menée essentiellement dans les mêmes conditions, il faudrait s'attendre à ce que l'estimation calculée varie d'un échantillon à l'autre.

On nomme valeur probable l'estimation moyenne obtenue de tous les échantillons possibles. Autrement dit, la valeur probable est celle qu'on obtiendrait en recensant toute la population dans des conditions identiques de collecte et de traitement. Une estimation calculée à partir d'une enquête par échantillonnage est dite précise lorsqu'elle s'approche de la valeur probable.

Les estimations fondées sur un échantillon peuvent ne pas correspondre à la valeur probable. Cependant, comme les estimations proviennent d'un échantillon probabiliste, il est possible d'en mesurer la variabilité par rapport à leur valeur probable. La variance d'une estimation, qui en mesure la précision, se définit comme la moyenne, parmi tous les échantillons possibles, des carrés de la différence entre l'estimation et la valeur probable.

Une fois qu'on a calculé l'estimation et sa variance, il devient possible de calculer d'autres mesures de précision. Par exemple, l'erreur-type, soit la racine carrée de la variance, mesure l'erreur d'échantillonnage dans la même unité que l'estimation (en dollars, notamment). Autrement dit, l'erreur-type mesure la précision en termes absolus. Par contre, lecoefficient de variation, c'est-à-dire l'erreur-type divisée par l'estimation, mesure la précision en termes relatifs. Ainsi, l'emploi du coefficient de variation facilite la comparaison de l'erreur d'échantillonnage de deux estimations.

Dans cette publication, on utilise le coefficient de variation pour évaluer l'erreur d'échantillonnage des estimations. Cependant, puisque le coefficient de variation publié pour cette enquête est calculé à partir des réponses des unités, il mesure aussi une certaine erreur non liée à l'échantillonnage.

Voici la formule utilisée pour calculer les coefficients de variation (CV) du tableau 1 :

CV(X) = S(X)/X

où X est l'estimation et S(X) est l'écart type de X.

Le coefficient de variation est exprimé en pourcentage dans cette publication.

L'estimation et le coefficient de variation nous permettent de construire des intervalles de confiance autour de l'estimation. Ainsi, pour notre échantillon, on peut affirmer qu'avec un niveau de confiance donné, la valeur probable est comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si le coefficient de variation d'une estimation de 12 000 000 $ est égal à 10 %, l'écart type sera de 1 200 000 $, soit l'estimation multipliée par le coefficient de variation. Alors, on peut affirmer avec un niveau de confiance de 68 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur égale à un écart-type autour de l'estimation, soit entre 10 800 000 $ et 13 200 000 $. Ou encore, on peut affirmer avec une confiance de 95 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur de deux écart-types autour de l'estimation, soit entre 9 600 000 $  et 14 400 000 $.

Le tableau explicatif 1 qui suit indique, pour l’ensemble du secteur manufacturier, les coefficients de variation nationaux, exprimé en pourcentage, des éléments de l’EMIM. Pour les CV à d’autres niveaux d’agrégation, veuillez communiquer avec la section de Services de diffusion et de base de sondage au (613) 951-9497, sans frais au 1-866-873-8789 ou par courriel (manufact@statcan.gc.ca).

Tableau explicatif 1
CV nationaux par caractéristique

Mois	Ventes de biens fabriqués	Stocks de matières premières et composantes	Stocks de biens/travaux en cours de fabrication	Stocks de produits finis fabriqués	Commandes en carnet
	%	%	%	%	%
Janvier 2011	0,80	1,20	1,68	1,35	1,68
Février 2011	0,74	1,22	1,72	1,38	1,93
Mars 2011	0,74	1,21	1,66	1,33	2,77
Avril 2011	0,76	1,20	1,73	1,33	2,70
Mai 2011	0,77	1,20	1,71	1,40	2,67
Juin 2011	0,77	1,16	1,76	1,41	2,73
Juillet 2011	0,74	1,19	1,80	1,41	2,64
Août 2011	0,78	1,26	1,87	1,38	2,62
Septembre 2011	0,80	1,28	1,88	1,38	2,61
Octobre 2011	0,83	1,25	1,86	1,35	2,66
Novembre 2011	0,86	1,28	1,78	1,36	2,68
Décembre 2011	0,81	1,39	1,78	1,36	2,60
Janvier 2012	0,89	1,29	1,84	1,38	2,60

2. Évaluation de l'erreur non liée à l'échantillonnage

L'enquête par échantillonnage et le recensement cherchent tous deux à déterminer la valeur exacte de l'ensemble. L'estimation est dite précise si elle se rapproche de cette valeur. Bien qu'il s'agisse d'une valeur souhaitable, il n'est pas réaliste de supposer que la valeur exacte de chaque unité de l'ensemble ou de l'échantillon peut être obtenue et traitée sans erreur. La différence entre la valeur probable et la valeur exacte de l'ensemble s'appelle le biais. On ne peut calculer les biais systématiques des données en recourant aux mesures de probabilité de l'erreur d'échantillonnage décrites auparavant. La précision d'une estimation est déterminée par l'effet conjugué des erreurs d'échantillonnage et des erreurs non liées à l'échantillonnage.

On distingue trois types d’erreur non liée à l'échantillonnage dans l’EMIM : l'erreur due à la non-réponse, l’erreur d’imputation et l’erreur due à la vérification. Afin d’aider l’utilisateur à évaluer ces trois types d’erreur, le tableau explicatif 2 présente les taux pondérés correspondants. Voici un exemple qui illustre ce qu’est un taux pondéré. Supposons que le taux de réponse d'une cellule comportant un échantillon de 20 unités dont cinq répondent lors d'un mois donné atteint 25 %. Si les cinq unités déclarantes représentent 8 millions de dollars sur l'estimation globale de 10 millions de dollars, le taux de réponse pondéré s'élève à 80 %.

Les trois taux pondérés mentionnés dans le tableau explicatif 2 se définissent comme suit : le taux de réponse pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données déclarées (données vérifiées exclues) ; le taux d’imputation pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est fondé sur des données imputées ; le taux de vérification pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données vérifiées (lesquelles peuvent avoir été déclarées ou imputées initialement).

Le tableau explicatif 2 qui suit présente les trois types de taux pondérés pour chaque élément de l’ensemble de l’activité manufacturière à l’échelle nationale. Dans le tableau, les taux sont  exprimés en pourcentage.

Tableau explicatif 2
Taux pondérés nationaux par source et par caractéristique

Caractéristique	Source d’enquête			Source des données administratives
	Réponse	Imputation	Vérification	Modélisation	Imputation	Vérification
	%	%	%	%	%	%
Ventes de biens fabriqués	82,00	4,01	7,30	6,10	0,32	0,26
Matières premières et composantes	73,22	11,34	5,91	0,00	9,51	0,02
Stocks de biens/travaux en cours de fabrication	57,67	13,52	21,40	0,00	7,34	0,07
Stocks de produits finis fabriqués	77,02	8,20	4,82	0,00	8,56	1,39
Commandes en carnet	49,34	5,16	40,77	0,00	3,54	1,19

Interprétation simultanée des mesures d'erreur

Il faut tenir compte simultanément de la mesure d'erreurs non liées à l'échantillonnage ainsi que du coefficient de variation pour avoir un aperçu de la qualité des estimations. Plus le coefficient de variation sera bas et que le taux de réponse pondéré sera élevé, meilleure sera l'estimation publiée.

Désaisonnalisation

Les séries chronologiques économiques comportent les éléments essentiels à la description, l'explication et la prévision du comportement d'un phénomène économique. Ce sont des enregistrements statistiques de l'évolution des processus économiques dans le temps. L'observation par les économistes et les statisticiens de l'activité économique à l'aide des séries chronologiques a donc permis de distinguer quatre composantes principales du comportement de ces séries : le mouvement à long terme ou tendance, le mouvement cyclique, les variations saisonnières et les fluctuations irrégulières. Ces mouvements sont causés par différents facteurs, soit économiques, climatiques ou institutionnels. Les variations saisonnières sont les fluctuations périodiques plus ou moins régulières qui se produisent au cours d'une année en raison du cycle météorologique normal, des congés fixes et d'autres événements qui se répètent à intervalles avec une certaine régularité pour influencer de façon significative le taux d'activité économique.

Afin de favoriser l'interprétation exacte de l'évolution fondamentale d'un phénomène économique et de produire une meilleure prévision, Statistique Canada rajuste les séries chronologiques au moyen de la méthode de désaisonnalisation X12-ARIMA de façon à minimiser l'impact des variations saisonnières sur les séries. Cette technique consiste essentiellement à ajouter les estimations d'une année de données brutes à la fin de la série initiale avant de procéder à la désaisonnalisation proprement dite. Les données estimées proviennent de prévisions réalisées par des modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées) du type Box-Jenkins.

Le programme X12 fait surtout appel à la méthode de rapport aux moyennes mobiles pour effectuer le lissage de la série modifiée et obtenir une estimation provisoire de la tendance-cycle, calculer les rapports de la série initiale (ajustée) aux estimations de la tendance-cycle, et estimer les facteurs saisonniers à partir de ces dits rapports. Les facteurs saisonniers définitifs ne sont produits que lorsque ces opérations ont été exécutées à plusieurs reprises. La technique utilisée consiste essentiellement, dans un premier temps, à corriger la série initiale de toute sorte d’effets indésirables, tels l’effet des jours ouvrableset l’effet de Pâques, par un module appelé regARIMA.

L’estimation de ces effets se fait grâce à l’utilisation de modèles de régression à erreurs ARIMA. On peut également extrapoler la série d'au moins une année à l'aide du modèle. Dans un deuxième temps, la série brute, pré-ajustée et extrapolée s’il y a lieu, est désaisonnalisée par la méthode X-12.

Les étapes déterminant les facteurs saisonniers nécessaires au calcul des données désaisonnalisées finales sont exécutées à chaque mois. Cette approche garantit que la série non désaisonnalisée, à partir de laquelle sont calculées les estimations des facteurs saisonniers, inclut toutes les données les plus récentes relativement à ladite série, c.-à-d., les données non désaisonnalisées qui portent sur le mois courant et les données non désaisonnalisées révisées du mois précédent.

Bien que la désaisonnalisation permette de mieux comprendre la tendance-cycle fondamentale d'une série, la série désaisonnalisée n'en contient pas moins une composante irrégulière. De légères variations d'un mois à l'autre dans la série désaisonnalisée peuvent n'être que de simples mouvements irréguliers. Pour avoir une meilleure idée de la tendance fondamentale, les utilisateurs doivent donc examiner les séries désaisonnalisées d'un certain nombre de mois.

Les séries de données agrégées au niveau du Canada sont maintenant désaisonnalisées de façon directe, ce qui signifie que les totaux désaisonnalisés sont obtenus au moyen de X12 ARIMA. Ces totaux sont ensuite utilisés pour réconcilier les séries de totaux provinciaux qui ont été désaisonnalisés séparément au préalable.

Pour ce qui est des autres séries agrégées, on a utilisé la désaisonnalisation indirecte. En d’autres mots, leurs totaux désaisonnalisés sont dérivés de façon indirecte en faisant la somme des genres de commerce désaisonnalisés séparément au préalable.  

Tendance

Une série désaisonnalisée peut montrer encore les effets d'irrégularités et de circonstances spéciales;  et cela peut masquer la tendance. La tendance à court termemontre la direction prise dans une série désaisonnalisée en  affectant une moyenne à travers les mois de sorte que ces mouvements irréguliers soient aplanis. Le résultat est une série plus stable. La tendance pour le dernier mois apparaît sous réserve de rectification, car les valeurs des mois à venir sont inclues dans le calcul de la moyenne.

Déflation des ventes de biens fabriqués, des commandes et des stocks manufacturiers

La variation des valeurs des données publiées dans le cadre de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) peut être attribuable à l'évolution des prix ou des quantités mesurées, ou des deux. Pour analyser l'activité du secteur manufacturier, il est souvent souhaitable de séparer les variations causées par des changements de prix de celles causées par des changements des quantités produites. Cet ajustement est connu sous le nom de déflation.

La déflation consiste à diviser les valeurs aux prix courants obtenues grâce à l'enquête par des indices de prix pertinents afin d'obtenir des estimations évaluées aux prix d'une période antérieure, actuellement l'année 2002. On dit des valeurs finales qu'elles sont « aux prix de 2002 ». Il faut noter que l'expression « aux prix courants » désigne le moment où s'est déroulée l'activité et non le moment présent, ni le moment de la compilation.

Les estimations déflatées de l'EMIM reflètent les prix de 2002, qui constitue l'année de base. On a choisi l’année 1997 parce qu’elle correspond à l'année de base des indices de prix utilisés pour déflater les estimations de l'EMIM. L'utilisation des prix d'une année de base pour mesurer l’activité courante produit une mesure représentative du volume d'activité actuel par rapport à cette année de base. Les variations actuelles du volume ne se reflètent convenablement dans les mesures à prix constants que si l'importance relative actuelle des industries n'est pas très différente de celle observée pendant l'année de base.

La déflation des estimations de l'EMIM est effectuée à un niveau industriel très détaillé, équivalant aux classes à 6 chiffres du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Pour chaque industrie à ce niveau, on utilise des indices de prix composites qui décrivent la fluctuation des prix des différents groupes de produits fabriqués par cette industrie.

Sauf quelques rares exceptions, les indices de prix sont des moyennes pondérées des indices des prix des produits industriels (IPPI). Les poids utilisés sont tirés des tableaux annuels des entrées-sorties du Canada et varient d'année en année. Comme les tableaux d’entrées-sorties sont publiés avec un retard d'environ deux ans et demi, les poids utilisés pour les plus récentes années sont fondés sur les tableaux d'entrées-sorties les plus récents.

On utilise le même indice de prix pour déflater les ventes de biens fabriqués, les nouvelles commandes et les commandes en carnet d'une industrie. Les poids servant à la compilation de cet indice de prix sont tirés des tableaux de sorties, évalués aux prix à la production. Les prix à la production sont les prix des produits à leur sortie de l'établissement de fabrication et ne comprennent pas des éléments tels que les frais de transport, les taxes, etc. Ainsi, l'indice de prix de chaque industrie reflète la production des établissements de l’industrie.

Les indices de prix qu'on utilise pour déflater les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les stocks de produits finis fabriqués d'une industrie sont des moyennes mobiles de l'indice de prix utilisé pour les ventes de biens fabriqués. En ce qui concerne les stocks de biens/travaux en cours de fabrication, le nombre de termes de la moyenne mobile correspond à la durée du processus de fabrication. On obtient la durée en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de biens/travaux en cours de fabrication à la fin du mois et la production de l'industrie, cette dernière étant égale aux ventes de biens fabriqués additionnées des variations des stocks de biens/travaux en cours de fabrication et de produits finis fabriqués.

En ce qui a trait aux stocks de produits finis fabriqués, le nombre de termes dans la moyenne mobile reflète la durée pendant laquelle un produit fini demeure en stock. On obtient ce chiffre, connu sous le nom de période de rotation des stocks, en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de produits finis fabriqués à la fin du mois et les ventes de biens fabriqués.

Pour déflater les stocks de matières premières et composantes, les indices de prix correspondant à la consommation des matières premières sont obtenus en tant que moyennes pondérées des IPPI. Les poids sont tirés des tableaux d'entrées évalués aux prix à la consommation, c'est-à-dire que ces prix comprennent les marges de gros, les frais de transport et les taxes, etc. L'indice de prix qui en découle reflète donc la structure des coûts des matières premières de chaque industrie.

Les stocks de matières premières et composantes sont ensuite déflatés à l'aide d'une moyenne mobile de l'indice de prix correspondant à la consommation des matières premières. Le nombre de termes de la moyenne mobile correspond au taux de consommation des matières premières. Le taux est calculé comme étant la moyenne, au cours des quatre années précédentes, du ratio entre les stocks de matières premières et composantes à la fin de l'année et les entrées intermédiaires de l'industrie.

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) contient des séries de données statistiques sur les ventes de biens manufacturés, les stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes des fabricants. Chacune des valeurs associées à ces composantes représente une projection mensuelle des données de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF).

L'EMIM est une enquête par échantillonnage menée auprès d'environ 10 500 établissements manufacturiers canadiens, lesquels sont catégorisés en plus de 220 industries. Les industries sont classées selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Des séries désaisonnalisées sont disponibles pour les principaux agrégats.

Un établissement comporte la plus petite unité de fabrication en mesure d’informer sur les variables à l’étude. Les données recueillies par l’EMIM tracent le « portrait » de la valeur des ventes de biens fabriqués, réalisées par le secteur manufacturier canadien et nous permettent d’analyser la situation de l’économie canadienne, ainsi que la santé d’industries spécifiques à court et à moyen termes. Les données de l’enquête sont employées par des intervenants des secteurs privé et public, notamment par Statistique Canada, les gouvernements fédéraux et provinciaux, des entités commerciales et industrielles, des organismes non gouvernementaux nationaux et internationaux, des experts-conseils, la presse d’affaires et de simples citoyens. Ces données permettent d’analyser la part du marché, les tendances, l’étalonnage des entreprises, l’analyse des politiques, l’élaboration des programmes, la politique fiscale et la politique commerciale.

1. Ventes de biens fabriqués

Les ventes de biens fabriqués (anciennement les livraisons des produits de propre fabrication) sont définies comme étant la valeur des produits fabriqués par les établissements qui ont été livrés à des clients. Elles n’incluent aucune activité de commerce de gros et aucune recette provenant de la location de matériel ou de la vente d’électricité. Dans la pratique, certains répondants déclarent les transactions financières plutôt que les paiements ayant trait au travail fait. Les ventes de biens fabriqués, pour le Canada et les provinces,  sont disponibles selon le SCIAN, au niveau de détails des trois chiffres.

Dans le cas des industries des produits aérospatiaux et leurs pièces d’aéronef et de la construction navale, on se fonde sur la valeur de la production plutôt que sur celle des ventes de biens fabriqués. Pour déterminer cette valeur, on ajuste la valeur mensuelle des ventes de biens fabriqués en fonction de la variation mensuelle des stocks détenus pour les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les produits finis fabriqué). Ce calcul ne tient pas compte des matières premières, car les chiffres de production visent à mesurer le « travail fait » durant le mois. On cherche ainsi à réduire la distorsion causée par les ventes de biens fabriqués de produits d'une grande valeur comme lors d'une vente complétée.

2. Stocks

Il est important de mesurer la valeur des composantes des stocks et ce, aussi bien pour les études économiques que pour le calcul de la valeur de la production économique. On demande aux répondants de déclarer la valeur comptable (au prix coûtant) de leurs matières premières et composantes, de leurs biens / travaux en cours de fabrication et de leurs produits finis fabriqués séparément. Dans certains cas, les répondants estiment la valeur totale de leurs stocks, que l’on répartit ensuite en fonction des pourcentages déclarés dans le cadre de l’EAMEF. Les niveaux des stocks sont calculés pour l’ensemble du Canada et non par province.

3. Commandes

a) Commandes en carnet

Les commandes en carnet sont une réserve de commandes qui génèreront les ventes de biens fabriqués futures, à la condition qu’elles ne soient pas annulées. À l’instar des stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes sont estimées pour l’ensemble du Canada et non par province.

L'EMIM produit des estimations relativement aux commandes en carnet pour toutes les industries à l'exception de celles où les commandes sont habituellement livrées à partir des stocks détenus et où l’on ne tient pas, par conséquent, de carnet de commande.

b) Nouvelles commandes

Les nouvelles commandes représentent la demande courante pour les produits manufacturés. Les estimations portant sur les nouvelles commandes sont établies à partir des données sur les ventes de biens fabriqués et les commandes en carnet. Toutes les ventes de biens fabriqués effectuées au cours d'un mois donné résultent d'une commande reçue ce mois-là ou avant. Ainsi, la valeur des nouvelles commandes s'obtient en additionnant les ventes de biens fabriqués au cours d'un mois donné avec la différence entre les commandes en carnet pour ce mois et les commandes en carnet pour le mois précédent.

4. Biens non-durables/biens durables

a) Industries des biens non-durables

Aliments (SCIAN 311),
Boissons et produits du tabac (312),
Usines de textiles (313),
Usines de produits textiles (314),
Vêtements (315),
Produits en cuir et produits analogues (316),
Papier (322), 
Impressions et activités connexes de soutien (323),
Produits du pétrole et du charbon (324),
Produits chimiques (325) et
Produits en caoutchouc et en plastique (326).

b) Industries des biens durables

Produits en bois (SCIAN 321),
Produits minéraux non-métalliques (327),
Première transformation des métaux (331),
Fabrication des produits métalliques (332),
Machines (333),
Produits informatiques et électroniques (334),
Matériel, appareils et composants électriques (335),
Matériel de transport (336),
Meubles et produits connexes (337) et
Activités diverses de fabrication (339).     

Conception de l'enquête et méthodologie

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) a fait l’objet d’un vaste remaniement à compter du mois de référence août 1999.

L’analyse conceptuelle 

En 1998, il a été décidé qu’avant d’entreprendre tout travail de remaniement, les concepts et les définitions de base du programme seraient vérifiés.

Cela a été fait de deux façons : premièrement, une analyse des exigences des utilisateurs a été amorcée. À cet effet, un rapport interne a été réexaminé pour s’assurer qu’on avait satisfait aux exigences des utilisateurs au cours de cet exercice. De plus, une analyse auprès des principaux utilisateurs des comptes nationaux a été entreprise. Cette analyse avait principalement pour objet de repérer toute faille présente dans les données.

Deuxièmement, avec en mains l’information sur ces failles et exigences, une étude des répondants de l’enquête a été menée pour vérifier leur capacité de fournir des données existantes et nouvelles. L’étude avait également pour objet de vérifier si les définitions utilisées par les analystes de l’enquête correspondaient à celles utilisées par les répondants.

Cet exercice a entraîné une réduction du nombre de questions de l’enquête, soit de seize à sept. La plupart des questions abandonnées portaient sur les ventes de biens fabriqués à l’égard de travaux partiellement exécutés.

En 2007, la terminologie de l’EMIM a été mise à jour afin qu'elle soit conforme au plan comptable (PC). Avec la diffusion du mois de référence d'août 2007, l’EMIM a harmonisé ses concepts avec ceux de l’EAMEF. La variable anciennement intitulée « Livraisons » correspond désormais à « Vente de biens fabriqués ». En outre, des modifications mineures ont été apportées aux noms des composants des stocks. Les définitions et les renseignements issus de l’enquête n’ont toutefois pas été modifiés.

Méthodologie

La nouvelle conception de l’échantillon tient compte du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 1997 et accorde une importance beaucoup plus grande aux données provinciales. La stratification est effectuée par province avec des exigences égales en matière de qualité pour chaque province. Les grandes unités sont sélectionnées avec certitude, alors que les petites unités le sont selon une probabilité fondée sur la qualité souhaitée de l’estimation pour chaque cellule.

La technique d’estimation permet à l’enquête de produire des estimations à partir du SCIAN. Les séries continueront également à faire l’objet d’un rapprochement avec l’EAMEF. Des estimations provinciales seront produites pour toutes les variables. Une mesure de la qualité (CV) sera également produite.

Volets de conception de l'enquête

Population cible et base de sondage

Le Registre des entreprises de Statistique Canada a fourni la base de sondage pour l’EMIM. La population cible de l’EMIM comprend tous les établissements statistiques figurant au Registre des entreprises qui sont classés dans le secteur manufacturier (le SCIAN). La base de sondage de l’EMIM est déterminée à partir de la population cible, après avoir enlevé les établissements faisant partie de la tranche inférieure de 5 % de l’estimation totale des ventes de biens fabriqués pour chaque province. Ces établissements ont été exclus de la base afin de réduire la taille de l’échantillon sans influer significativement sur la qualité.

L'échantillon

L'échantillon de l'EMIM est un échantillon aléatoire formé de quelque 10 500 établissements. Un nouvel échantillon a été choisi au cours de l’automne 2006, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2006 au mois de référence de février 2007). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de janvier 2007.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2002. Le processus consiste à faire en sorte que l’échantillon soit aussi récent et à jour que possible. Tous les établissements de l’échantillon sont renouvelés en tenant compte des changements dans la valeur de leurs ventes de biens fabriqués; les unités qui ne sont plus actives sont enlevées de l'échantillon et certaines petites unités sont remplacées par d'autres dans la partie de l’échantillon basée sur la TPS alors que d’autres s’alternent dans l’échantillon.

Avant la sélection, la base de sondage est subdivisée en cellules industrie-province. On a surtout utilisé les codes du SCIAN. Selon le nombre d’établissements dans chaque cellule, on a regroupé au sein d’autres subdivisions (appelées strates) les établissements de taille similaire. Pour déterminer la taille d’un établissement, on s’est basé sur les chiffres les plus récents disponibles quant à la valeur annuelle des ventes de biens fabriqués ou des ventes.

Chaque cellule industrie-province comporte une strate à tirage complet où on retrouve les établissements échantillonnés chaque mois avec certitude. Cette strate comprend les plus grandes entreprises statistiques, c’est-à-dire celles qui ont le plus d’impact sur les estimations d’une cellule industrie-province particulière. Ces grandes entreprises statistiques représentent 45 % de l’estimation nationale des ventes de biens fabriqués.

Chaque cellule industrie-province ne peut compter plus de trois strates à tirage partiel. Les établissements de ces strates n'ont pas tous à être échantillonnés avec certitude. On prélève un échantillon aléatoire sur les strates restantes. Un poids égal à l’inverse de la probabilité de sélection est attribué aux réponses de ces établissements échantillonnés. Au sein des cellules à tirage partiel, un échantillon doit être composé au minimum de 10 établissements afin d’obtenir une meilleure stabilité.

La partie à tirage nul de l’échantillon est désormais estimée à partir des données administratives, ce qui fait que 100 % de l’environnement de l’échantillon est couvert. L’estimation de la partie à tirage nul a également permis d’améliorer l’efficacité puisqu’une partie à tirage nul plus importante a été délimitée et l’échantillon a pu être utilisé de manière plus efficace sur la plus petite partie échantillonnée de la base.

Collecte des données

Seulement un sous groupe des établissements de l’échantillon est envoyé pour la collecte. Pour le restant des unités des données administratives sont utilisées pour dérivées les ventes de biens fabriqués. Pour les établissements qui sont collectés, la collecte des données, la saisie des données, la vérification préliminaire et le suivi auprès des non-répondants sont effectués par les bureaux régionaux de Statistique Canada. On communique avec les établissements échantillonnés par la poste ou par téléphone, selon ce qu'ils préfèrent. La saisie des données et la vérification préliminaire sont effectuées en même temps afin de garantir la validité des données.

Dans certains cas, on reçoit des rapports globaux des entreprises ou compagnies qui comptent plus d'un établissement au sein de l'échantillon et où les répondants préfèrent ne pas produire un rapport distinct pour chaque établissement. On fait immédiatement le suivi auprès des entreprises qui n'ont pas répondu ou dont les données contiennent des erreurs.

Utilisation de données administratives

La gestion du fardeau de réponse est un défi constant pour Statistique Canada. Afin de tenter de réduire le fardeau de réponse, particulièrement auprès des petites entreprises, Statistique Canada a étudié  différentes options de rechange à la réalisation d'enquêtes. Les fichiers de données administratives sont une grande source de données relatives aux entreprises et Statistique Canada travaille actuellement à l'exploitation du plein potentiel de cette riche source de données. De ce fait, depuis le mois de référence d'août 2004, l'EMIM a réduit le nombre d'établissements simples de l'échantillon qui sont interviewés directement et tire plutôt les données sur les ventes de biens fabriqués de ces établissements des dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les ventes de biens fabriqués (declarées de l’EMIM) et les ventes (déclarées aux fins de la TPS) en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis janvier 2007, environ 2 500 établissements simples ont été sélectionnés pour composer la partie de l’échantillon basée sur la TPS.

Les estimations des stocks et des commandes en carnet des établissements dont les données sur les ventes de biens fabriqués sont basées sur la TPS sont obtenues au moyen du système d'imputation de l'EMIM. Le système d'imputation applique, aux valeurs des mois précédents, les variations mensuelles et annuelles des entreprises répondantes semblables. Avec le plus récent échantillon, on a raffiné les règles d'inclusion des établissements dont les données sont basées sur la TPS de manière à accroître le nombre de ces établissements dans les industries qui tiennent des stocks plus bas.  Ainsi, on réduira au minimum les répercussions des établissements dont les données sont basées sur la TPS pour lesquels on doit estimer les stocks.

Des renseignements détaillés sur la méthodologie utilisée afin de modéliser les estimations des ventes de biens fabriqués dérivées de sources de données administratives se trouvent dans le document « l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières : l'utilisation de données administratives » (catalogue n^o 31-533-XIF).

Qualité des données

Vérification statistique et imputation

Les données sont analysées à l’intérieur de chaque cellule industrie-province. Les valeurs extrêmes sont inscrites sur une liste, pour qu’on puisse en faire un contrôle en fonction de l’ampleur de l’écart par rapport à la moyenne. On communique avec les répondants afin de vérifier les valeurs extrêmes. Les enregistrements qui sont rejetés à la vérification statistique sont considérés comme des valeurs aberrantes et ne servent pas au calcul des valeurs d’imputation.

Des valeurs d’imputation sont attribuées aux cas de non-réponse, pour les établissements qui n’ont pas répondu ou qui n’ont répondu que partiellement au questionnaire d’enquête. Diverses méthodes d’imputation (tendances des cellules industrie-province, réponses antérieures, EAMEF, etc.) sont employées selon la variable exigeant le traitement. Après l’imputation, le personnel de l’EMIM effectue une vérification finale des réponses qui ont été imputées.

Révisions

Parallèlement à l’élaboration des estimations préliminaires du mois courant, les estimations des trois mois précédents sont révisées pour tenir compte des réponses tardives. Les données sont révisées lorsqu’on reçoit des réponses tardives ou lorsqu’on a reçu antérieurement des réponses erronées.

Estimation

Les estimations sont fournies en fonction des réponses d’un échantillon d’établissements manufacturiers associées aux données administratives relatives à une partie des plus petits établissements. L’échantillonnage de l’enquête comprend la couverture totale des établissements manufacturiers importants de chaque industrie-province, ainsi que la couverture partielle des petites et moyennes entreprises. On répartit au prorata les rapports combinés des sociétés à unités multiples parmi leurs établissements, et les ajustements faits pour tenir compte de la facturation provisoire traduisent les recettes reçues pour les travaux effectués dans le cadre des contrats importants. Environ 2 500 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont optenues à partir des recettes reçues indiquées dans les fichiers de la TPS. La partie qui n’est pas représentée dans l’échantillon (la partie à tirage nul) comporte les établissements en-dessous du seuil spécifié dans chaque province et industrie. Les sous-totaux relatifs à cette partie sont également déduits en fonction de leurs recettes.

On estime les valeurs des ventes de biens fabriqués, des stocks et des commandes en carnet en pondérant les réponses, les valeurs dérivées des fichiers de la TPS et les imputations par le nombre d'établissements que chacune représente. Les estimations pondérées sont ensuite ajoutées à la partie à tirage nul. Les estimations des ventes de biens fabriqués sont produites par province, mais aucun détail géographique n'est établi pour les stocks et les commandes, car nombre d'entreprises ne peuvent pas déclarer la valeur comptable de ces articles mensuellement.

Étalonnage

Jusqu’en 2003 (inclusivement), l’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) était étalonnée en fonction de l’Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF). L’étalonnage consistait en l’examen régulier des estimations de l’EMIM dans le cadre des données annuelles fournies par l’EAMEF. L’étalonnage réalignait le niveau annualisé de l'EMIM en fonction des dernières données annuelles vérifiées fournies par l'EAMEF.

En 2006 à 2007, Statistique Canada a mené une enquête importante pour déterminer s’il était judicieux de conserver le processus d’étalonnage. Les résultats ont indiqué que l’étalonnage des estimations de l’EMIM en fonction de l’EAMEF devrait cesser. Grâce au renouvellement de l’échantillon de l’EMIM en 2007, on a déterminé que l’étalonnage ne serait plus nécessaire (rétroactif à l'année 2004) puisque l’EMIM représentait depuis précisément 100 % de l'univers de l'échantillon. Le rapprochement entre les données de l’EMIM et l’EAMEF sera maintenu afin de résoudre d’éventuelles anomalies.

Depuis le mois de référence de janvier 2007, un nouvel échantillon a été introduit. La pratique normale veut qu’au bout de quelques années l’échantillon soit renouvelé afin de garantir que la base de sondage est à jour sur le plan des naissances, des décès et des autres changements relatifs à la population. L’échantillon renouvelé est lié au niveau détaillé pour empêcher les ruptures de données et pour s’assurer de la continuité de la série chronologique. Il est conçu de façon à mieux représenter l’industrie manufacturière aux échelles nationale et provinciale.

Comparaisons et rapprochements avec d'autres sources de données

À chaque année, au moment où la Section de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière élabore ses estimations annuelles, la Section de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières travaille conjointement avec celle de l'EAMEF à comparer et à rapprocher les écarts de valeurs importants entre les données fondées sur les exercices financiers que fournit l'EAMEF et les données annualisées de l'EMIM aux niveaux des strates et des industries.

L'objectif de cet exercice de rapprochement de données est de faire ressortir et de résoudre les différences importantes entre les deux enquêtes et d'aider à réduire au minimum les différences entre les microdonnées de l'EMIM et de l'EAMEF.  

Erreurs d'échantillonnage et autres erreurs

Ce bulletin présente des estimations fondées sur une enquête par  échantillonnage qui risquent, par conséquent, d'être entachées d'erreurs. La section qui suit vise à faciliter, pour le lecteur, l'interprétation des estimations qui sont publiées.

Les estimations établies sur la base d'une enquête par échantillonnage sont sujettes à différents types d'erreurs. On les regroupe en deux grandes catégories: les erreurs qui sont dues à l'échantillonnage et celles qui ne le sont pas.

1. Erreurs d'échantillonnage

Les erreurs d’échantillonnage constituent un risque inhérent aux enquêtes par échantillonnage. Elles découlent de la différence notée entre la valeur d’une variable échantillonnée aléatoirement et celle d’une variable obtenue grâce à un recensement (ou la moyenne de toutes les valeurs aléatoires possibles). Ce genre d’erreur existe parce que les observations portent uniquement sur un échantillon, non sur l’ensemble de la population.

L’erreur d’échantillonnage dépend de facteurs tels que la taille de l’échantillon, la variabilité de la population, le plan de sondage et la méthode d’estimation. Par exemple, pour une taille donnée d’échantillon, l’erreur d’échantillonnage sera fonction de la méthode de stratification adoptée, de l’attribution de l’échantillon, du choix des unités sondées et de la méthode de sélection. (On peut même, dans le cadre d’un seul plan de sondage, effectuer plusieurs calculs pour arriver à la méthode d’estimation la plus efficace.)  La plus importante caractéristique des sondages probabilistes, c’est que l’erreur d’échantillonnage peut être mesurée à partir de l’échantillon lui-même.

2. Erreurs non liées à l'échantillonnage

Les erreurs qui ne sont pas liées à l’échantillonnage découlent d’une faille systématique dans la structure de la procédure de collecte des données ou dans l’élaboration d’une variable ou de l’ensemble des variables à l’étude. Ces erreurs occasionnent une différence entre la valeur d’une variable obtenue par échantillonnage ou par recensement et la valeur réelle de cette variable. Ces erreurs se retrouvent tant dans les recensements que dans les enquêtes par échantillonnage. Elles sont dues à un ou plusieurs facteurs parmi les suivants:

a) Erreur de couverture. L'erreur peut résulter d'un listage incomplet et d'une couverture insuffisante de la population visée.

b) La réponse. Ici, l'erreur peut être attribuable à la conception du questionnaire et aux caractéristiques de la question, à l'incapacité ou au refus de l'enquêté de fournir des renseignements exacts, à l'interprétation fautive des questions ou à des problèmes d'ordre sémantique.

c) La non-réponse. Certains enquêtés refusent de répondre, tandis que d'autres en sont incapables ou encore répondent trop tard. Les données relatives aux non-répondants peuvent être imputées à partir des chiffres fournis par les répondants ou à l'aide des statistiques antérieures sur les non-répondants, lorsque celles-ci existent.

On ne connaît généralement pas avec précision l'importance de l'erreur d'imputation; celle-ci varie beaucoup selon les caractéristiques qui distinguent les répondants des non-répondants. Comme ce type d'erreur prend habituellement de l'ampleur à mesure que diminue le taux de réponse, on s'efforce d'obtenir le meilleur taux de réponse possible.

d) Le traitement. L'erreur peut se produire lors des diverses étapes du traitement (codage, entrée, vérification, pondération, totalisation, etc.). Il est difficile de mesurer les erreurs non liées à l'échantillonnage. De plus, il faut les cerner à un niveau où elles ne nuisent pas à l'utilisation ou à l'interprétation des chiffres définitifs.

Des mesures ont été prises afin de minimiser les erreurs non liées à l'échantillonnage. Ainsi, les unités ont été définies avec beaucoup de précision au moyen des listes les plus à jour. Les questionnaires ont été conçus avec soin afin de réduire au minimum les différentes interprétations possibles. De plus, les diverses étapes de vérification et de traitement ont fait l'objet de contrôles d'acceptation détaillés et on n'a absolument rien négligé pour que le taux de non-réponse et le fardeau de réponse soient faibles.

Évaluation de l'erreur d'échantillonnage et de l'erreur non liée à l'échantillonnage

1. Évaluation de l'erreur d'échantillonnage

L'échantillon utilisé aux fins de la présente enquête est un des nombreux échantillons de même taille qui auraient pu être choisis selon le même plan et les mêmes conditions. Si chaque échantillon pouvait faire l'objet d'une enquête menée essentiellement dans les mêmes conditions, il faudrait s'attendre à ce que l'estimation calculée varie d'un échantillon à l'autre.

On nomme valeur probable l'estimation moyenne obtenue de tous les échantillons possibles. Autrement dit, la valeur probable est celle qu'on obtiendrait en recensant toute la population dans des conditions identiques de collecte et de traitement. Une estimation calculée à partir d'une enquête par échantillonnage est dite précise lorsqu'elle s'approche de la valeur probable.

Les estimations fondées sur un échantillon peuvent ne pas correspondre à la valeur probable. Cependant, comme les estimations proviennent d'un échantillon probabiliste, il est possible d'en mesurer la variabilité par rapport à leur valeur probable. La variance d'une estimation, qui en mesure la précision, se définit comme la moyenne, parmi tous les échantillons possibles, des carrés de la différence entre l'estimation et la valeur probable.

Une fois qu'on a calculé l'estimation et sa variance, il devient possible de calculer d'autres mesures de précision. Par exemple, l'erreur-type, soit la racine carrée de la variance, mesure l'erreur d'échantillonnage dans la même unité que l'estimation (en dollars, notamment). Autrement dit, l'erreur-type mesure la précision en termes absolus. Par contre, lecoefficient de variation, c'est-à-dire l'erreur-type divisée par l'estimation, mesure la précision en termes relatifs. Ainsi, l'emploi du coefficient de variation facilite la comparaison de l'erreur d'échantillonnage de deux estimations.

Dans cette publication, on utilise le coefficient de variation pour évaluer l'erreur d'échantillonnage des estimations. Cependant, puisque le coefficient de variation publié pour cette enquête est calculé à partir des réponses des unités, il mesure aussi une certaine erreur non liée à l'échantillonnage.

Voici la formule utilisée pour calculer les coefficients de variation (CV) du tableau 1 :

CV(X) = S(X)/X

où X est l'estimation et S(X) est l'écart type de X.

Le coefficient de variation est exprimé en pourcentage dans cette publication.

L'estimation et le coefficient de variation nous permettent de construire des intervalles de confiance autour de l'estimation. Ainsi, pour notre échantillon, on peut affirmer qu'avec un niveau de confiance donné, la valeur probable est comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si le coefficient de variation d'une estimation de 12 000 000 $ est égal à 10 %, l'écart type sera de 1 200 000 $, soit l'estimation multipliée par le coefficient de variation. Alors, on peut affirmer avec un niveau de confiance de 68 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur égale à un écart-type autour de l'estimation, soit entre 10 800 000 $ et 13 200 000 $. Ou encore, on peut affirmer avec une confiance de 95 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur de deux écart-types autour de l'estimation, soit entre 9 600 000 $  et 14 400 000 $.

Le tableau explicatif 1 qui suit indique, pour l’ensemble du secteur manufacturier, les coefficients de variation nationaux, exprimé en pourcentage, des éléments de l’EMIM. Pour les CV à d’autres niveaux d’agrégation, veuillez communiquer avec la section de Services de diffusion et de base de sondage au (613) 951-9497, sans frais au 1-866-873-8789 ou par courriel (manufact@statcan.gc.ca).

Tableau explicatif 1
CV nationaux par caractéristique

Mois	Ventes de biens fabriqués	Stocks de matières premières et composantes	Stocks de biens/travaux en cours de fabrication	Stocks de produits finis fabriqués	Commandes en carnet
	%	%	%	%	%
Décembre 2010	0,75	1,19	1,62	1,42	1,70
Janvier 2011	0,80	1,20	1,68	1,35	1,68
Février 2011	0,74	1,22	1,72	1,38	1,93
Mars 2011	0,74	1,21	1,66	1,33	2,77
Avril 2011	0,76	1,20	1,73	1,33	2,70
Mai 2011	0,77	1,20	1,71	1,40	2,67
Juin 2011	0,77	1,16	1,76	1,41	2,73
Juillet 2011	0,74	1,19	1,80	1,41	2,64
Août 2011	0,78	1,26	1,87	1,38	2,62
Septembre 2011	0,80	1,28	1,88	1,38	2,61
Octobre 2011	0,83	1,25	1,93	1,35	2,66
Novembre 2011	0,87	1,28	1,81	1,36	2,69
Décembre 2011	0,81	1,39	1,82	1,36	2,60

2. Évaluation de l'erreur non liée à l'échantillonnage

L'enquête par échantillonnage et le recensement cherchent tous deux à déterminer la valeur exacte de l'ensemble. L'estimation est dite précise si elle se rapproche de cette valeur. Bien qu'il s'agisse d'une valeur souhaitable, il n'est pas réaliste de supposer que la valeur exacte de chaque unité de l'ensemble ou de l'échantillon peut être obtenue et traitée sans erreur. La différence entre la valeur probable et la valeur exacte de l'ensemble s'appelle le biais. On ne peut calculer les biais systématiques des données en recourant aux mesures de probabilité de l'erreur d'échantillonnage décrites auparavant. La précision d'une estimation est déterminée par l'effet conjugué des erreurs d'échantillonnage et des erreurs non liées à l'échantillonnage.

On distingue trois types d’erreur non liée à l'échantillonnage dans l’EMIM : l'erreur due à la non-réponse, l’erreur d’imputation et l’erreur due à la vérification. Afin d’aider l’utilisateur à évaluer ces trois types d’erreur, le tableau explicatif 2 présente les taux pondérés correspondants. Voici un exemple qui illustre ce qu’est un taux pondéré. Supposons que le taux de réponse d'une cellule comportant un échantillon de 20 unités dont cinq répondent lors d'un mois donné atteint 25 %. Si les cinq unités déclarantes représentent 8 millions de dollars sur l'estimation globale de 10 millions de dollars, le taux de réponse pondéré s'élève à 80 %.

Les trois taux pondérés mentionnés dans le tableau explicatif 2 se définissent comme suit : le taux de réponse pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données déclarées (données vérifiées exclues) ; le taux d’imputation pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est fondé sur des données imputées ; le taux de vérification pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données vérifiées (lesquelles peuvent avoir été déclarées ou imputées initialement).

Le tableau explicatif 2 qui suit présente les trois types de taux pondérés pour chaque élément de l’ensemble de l’activité manufacturière à l’échelle nationale. Dans le tableau, les taux sont  exprimés en pourcentage.

Tableau explicatif 2
Taux pondérés nationaux par source et par caractéristique

Caractéristique	Source d'enquête			Source des données administratives
	Réponse	Imputation	Vérification	Modélisation	Imputation	Vérification
	%	%	%	%	%	%
Ventes de biens fabriqués	84,27	2,94	6,36	5,83	0,37	0,23
Matières premières et composantes	75,46	9,40	6,12	0,00	9,00	0,02
Stocks de biens/travaux en cours de fabrication	60,27	10,87	21,63	0,00	5,62	1,60
Stocks de produits finis fabriqués	78,84	5,74	5,43	0,00	8,59	1,39
Commandes en carnet	53,26	1,04	41,03	0,00	3,13	1,54

Interprétation simultanée des mesures d'erreur

Il faut tenir compte simultanément de la mesure d'erreurs non liées à l'échantillonnage ainsi que du coefficient de variation pour avoir un aperçu de la qualité des estimations. Plus le coefficient de variation sera bas et que le taux de réponse pondéré sera élevé, meilleure sera l'estimation publiée.

Désaisonnalisation

Les séries chronologiques économiques comportent les éléments essentiels à la description, l'explication et la prévision du comportement d'un phénomène économique. Ce sont des enregistrements statistiques de l'évolution des processus économiques dans le temps. L'observation par les économistes et les statisticiens de l'activité économique à l'aide des séries chronologiques a donc permis de distinguer quatre composantes principales du comportement de ces séries : le mouvement à long terme ou tendance, le mouvement cyclique, les variations saisonnières et les fluctuations irrégulières. Ces mouvements sont causés par différents facteurs, soit économiques, climatiques ou institutionnels. Les variations saisonnières sont les fluctuations périodiques plus ou moins régulières qui se produisent au cours d'une année en raison du cycle météorologique normal, des congés fixes et d'autres événements qui se répètent à intervalles avec une certaine régularité pour influencer de façon significative le taux d'activité économique.

Afin de favoriser l'interprétation exacte de l'évolution fondamentale d'un phénomène économique et de produire une meilleure prévision, Statistique Canada rajuste les séries chronologiques au moyen de la méthode de désaisonnalisation X12-ARIMA de façon à minimiser l'impact des variations saisonnières sur les séries. Cette technique consiste essentiellement à ajouter les estimations d'une année de données brutes à la fin de la série initiale avant de procéder à la désaisonnalisation proprement dite. Les données estimées proviennent de prévisions réalisées par des modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées) du type Box-Jenkins.

Le programme X12 fait surtout appel à la méthode de rapport aux moyennes mobiles pour effectuer le lissage de la série modifiée et obtenir une estimation provisoire de la tendance-cycle, calculer les rapports de la série initiale (ajustée) aux estimations de la tendance-cycle, et estimer les facteurs saisonniers à partir de ces dits rapports. Les facteurs saisonniers définitifs ne sont produits que lorsque ces opérations ont été exécutées à plusieurs reprises. La technique utilisée consiste essentiellement, dans un premier temps, à corriger la série initiale de toute sorte d’effets indésirables, tels l’effet des jours ouvrableset l’effet de Pâques, par un module appelé regARIMA.

L’estimation de ces effets se fait grâce à l’utilisation de modèles de régression à erreurs ARIMA. On peut également extrapoler la série d'au moins une année à l'aide du modèle. Dans un deuxième temps, la série brute, pré-ajustée et extrapolée s’il y a lieu, est désaisonnalisée par la méthode X-12.

Les étapes déterminant les facteurs saisonniers nécessaires au calcul des données désaisonnalisées finales sont exécutées à chaque mois. Cette approche garantit que la série non désaisonnalisée, à partir de laquelle sont calculées les estimations des facteurs saisonniers, inclut toutes les données les plus récentes relativement à ladite série, c.-à-d., les données non désaisonnalisées qui portent sur le mois courant et les données non désaisonnalisées révisées du mois précédent.

Bien que la désaisonnalisation permette de mieux comprendre la tendance-cycle fondamentale d'une série, la série désaisonnalisée n'en contient pas moins une composante irrégulière. De légères variations d'un mois à l'autre dans la série désaisonnalisée peuvent n'être que de simples mouvements irréguliers. Pour avoir une meilleure idée de la tendance fondamentale, les utilisateurs doivent donc examiner les séries désaisonnalisées d'un certain nombre de mois.

Les séries de données agrégées au niveau du Canada sont maintenant désaisonnalisées de façon directe, ce qui signifie que les totaux désaisonnalisés sont obtenus au moyen de X12 ARIMA. Ces totaux sont ensuite utilisés pour réconcilier les séries de totaux provinciaux qui ont été désaisonnalisés séparément au préalable.

Pour ce qui est des autres séries agrégées, on a utilisé la désaisonnalisation indirecte. En d’autres mots, leurs totaux désaisonnalisés sont dérivés de façon indirecte en faisant la somme des genres de commerce désaisonnalisés séparément au préalable.  

Tendance

Une série désaisonnalisée peut montrer encore les effets d'irrégularités et de circonstances spéciales;  et cela peut masquer la tendance. La tendance à court termemontre la direction prise dans une série désaisonnalisée en  affectant une moyenne à travers les mois de sorte que ces mouvements irréguliers soient aplanis. Le résultat est une série plus stable. La tendance pour le dernier mois apparaît sous réserve de rectification, car les valeurs des mois à venir sont inclues dans le calcul de la moyenne.

Déflation des ventes de biens fabriqués, des commandes et des stocks manufacturiers

La variation des valeurs des données publiées dans le cadre de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) peut être attribuable à l'évolution des prix ou des quantités mesurées, ou des deux. Pour analyser l'activité du secteur manufacturier, il est souvent souhaitable de séparer les variations causées par des changements de prix de celles causées par des changements des quantités produites. Cet ajustement est connu sous le nom de déflation.

La déflation consiste à diviser les valeurs aux prix courants obtenues grâce à l'enquête par des indices de prix pertinents afin d'obtenir des estimations évaluées aux prix d'une période antérieure, actuellement l'année 2002. On dit des valeurs finales qu'elles sont « aux prix de 2002 ». Il faut noter que l'expression « aux prix courants » désigne le moment où s'est déroulée l'activité et non le moment présent, ni le moment de la compilation.

Les estimations déflatées de l'EMIM reflètent les prix de 2002, qui constitue l'année de base. On a choisi l’année 1997 parce qu’elle correspond à l'année de base des indices de prix utilisés pour déflater les estimations de l'EMIM. L'utilisation des prix d'une année de base pour mesurer l’activité courante produit une mesure représentative du volume d'activité actuel par rapport à cette année de base. Les variations actuelles du volume ne se reflètent convenablement dans les mesures à prix constants que si l'importance relative actuelle des industries n'est pas très différente de celle observée pendant l'année de base.

La déflation des estimations de l'EMIM est effectuée à un niveau industriel très détaillé, équivalant aux classes à 6 chiffres du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Pour chaque industrie à ce niveau, on utilise des indices de prix composites qui décrivent la fluctuation des prix des différents groupes de produits fabriqués par cette industrie.

Sauf quelques rares exceptions, les indices de prix sont des moyennes pondérées des indices des prix des produits industriels (IPPI). Les poids utilisés sont tirés des tableaux annuels des entrées-sorties du Canada et varient d'année en année. Comme les tableaux d’entrées-sorties sont publiés avec un retard d'environ deux ans et demi, les poids utilisés pour les plus récentes années sont fondés sur les tableaux d'entrées-sorties les plus récents.

On utilise le même indice de prix pour déflater les ventes de biens fabriqués, les nouvelles commandes et les commandes en carnet d'une industrie. Les poids servant à la compilation de cet indice de prix sont tirés des tableaux de sorties, évalués aux prix à la production. Les prix à la production sont les prix des produits à leur sortie de l'établissement de fabrication et ne comprennent pas des éléments tels que les frais de transport, les taxes, etc. Ainsi, l'indice de prix de chaque industrie reflète la production des établissements de l’industrie.

Les indices de prix qu'on utilise pour déflater les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les stocks de produits finis fabriqués d'une industrie sont des moyennes mobiles de l'indice de prix utilisé pour les ventes de biens fabriqués. En ce qui concerne les stocks de biens/travaux en cours de fabrication, le nombre de termes de la moyenne mobile correspond à la durée du processus de fabrication. On obtient la durée en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de biens/travaux en cours de fabrication à la fin du mois et la production de l'industrie, cette dernière étant égale aux ventes de biens fabriqués additionnées des variations des stocks de biens/travaux en cours de fabrication et de produits finis fabriqués.

En ce qui a trait aux stocks de produits finis fabriqués, le nombre de termes dans la moyenne mobile reflète la durée pendant laquelle un produit fini demeure en stock. On obtient ce chiffre, connu sous le nom de période de rotation des stocks, en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de produits finis fabriqués à la fin du mois et les ventes de biens fabriqués.

Pour déflater les stocks de matières premières et composantes, les indices de prix correspondant à la consommation des matières premières sont obtenus en tant que moyennes pondérées des IPPI. Les poids sont tirés des tableaux d'entrées évalués aux prix à la consommation, c'est-à-dire que ces prix comprennent les marges de gros, les frais de transport et les taxes, etc. L'indice de prix qui en découle reflète donc la structure des coûts des matières premières de chaque industrie.

Les stocks de matières premières et composantes sont ensuite déflatés à l'aide d'une moyenne mobile de l'indice de prix correspondant à la consommation des matières premières. Le nombre de termes de la moyenne mobile correspond au taux de consommation des matières premières. Le taux est calculé comme étant la moyenne, au cours des quatre années précédentes, du ratio entre les stocks de matières premières et composantes à la fin de l'année et les entrées intermédiaires de l'industrie.

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) contient des séries de données statistiques sur les ventes de biens manufacturés, les stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes des fabricants. Chacune des valeurs associées à ces composantes représente une projection mensuelle des données de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF).

L'EMIM est une enquête par échantillonnage menée auprès d'environ 10 500 établissements manufacturiers canadiens, lesquels sont catégorisés en plus de 220 industries. Les industries sont classées selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Des séries désaisonnalisées sont disponibles pour les principaux agrégats.

Un établissement comporte la plus petite unité de fabrication en mesure d’informer sur les variables à l’étude. Les données recueillies par l’EMIM tracent le « portrait » de la valeur des ventes de biens fabriqués, réalisées par le secteur manufacturier canadien et nous permettent d’analyser la situation de l’économie canadienne, ainsi que la santé d’industries spécifiques à court et à moyen termes. Les données de l’enquête sont employées par des intervenants des secteurs privé et public, notamment par Statistique Canada, les gouvernements fédéraux et provinciaux, des entités commerciales et industrielles, des organismes non gouvernementaux nationaux et internationaux, des experts-conseils, la presse d’affaires et de simples citoyens. Ces données permettent d’analyser la part du marché, les tendances, l’étalonnage des entreprises, l’analyse des politiques, l’élaboration des programmes, la politique fiscale et la politique commerciale.

1. Ventes de biens fabriqués

Les ventes de biens fabriqués (anciennement les livraisons des produits de propre fabrication) sont définies comme étant la valeur des produits fabriqués par les établissements qui ont été livrés à des clients. Elles n’incluent aucune activité de commerce de gros et aucune recette provenant de la location de matériel ou de la vente d’électricité. Dans la pratique, certains répondants déclarent les transactions financières plutôt que les paiements ayant trait au travail fait. Les ventes de biens fabriqués, pour le Canada et les provinces,  sont disponibles selon le SCIAN, au niveau de détails des trois chiffres.

Dans le cas des industries des produits aérospatiaux et leurs pièces d’aéronef et de la construction navale, on se fonde sur la valeur de la production plutôt que sur celle des ventes de biens fabriqués. Pour déterminer cette valeur, on ajuste la valeur mensuelle des ventes de biens fabriqués en fonction de la variation mensuelle des stocks détenus pour les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les produits finis fabriqué). Ce calcul ne tient pas compte des matières premières, car les chiffres de production visent à mesurer le « travail fait » durant le mois. On cherche ainsi à réduire la distorsion causée par les ventes de biens fabriqués de produits d'une grande valeur comme lors d'une vente complétée.

2. Stocks

Il est important de mesurer la valeur des composantes des stocks et ce, aussi bien pour les études économiques que pour le calcul de la valeur de la production économique. On demande aux répondants de déclarer la valeur comptable (au prix coûtant) de leurs matières premières et composantes, de leurs biens / travaux en cours de fabrication et de leurs produits finis fabriqués séparément. Dans certains cas, les répondants estiment la valeur totale de leurs stocks, que l’on répartit ensuite en fonction des pourcentages déclarés dans le cadre de l’EAMEF. Les niveaux des stocks sont calculés pour l’ensemble du Canada et non par province.

3. Commandes

a) Commandes en carnet

Les commandes en carnet sont une réserve de commandes qui génèreront les ventes de biens fabriqués futures, à la condition qu’elles ne soient pas annulées. À l’instar des stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes sont estimées pour l’ensemble du Canada et non par province.

L'EMIM produit des estimations relativement aux commandes en carnet pour toutes les industries à l'exception de celles où les commandes sont habituellement livrées à partir des stocks détenus et où l’on ne tient pas, par conséquent, de carnet de commande.

b) Nouvelles commandes

Les nouvelles commandes représentent la demande courante pour les produits manufacturés. Les estimations portant sur les nouvelles commandes sont établies à partir des données sur les ventes de biens fabriqués et les commandes en carnet. Toutes les ventes de biens fabriqués effectuées au cours d'un mois donné résultent d'une commande reçue ce mois-là ou avant. Ainsi, la valeur des nouvelles commandes s'obtient en additionnant les ventes de biens fabriqués au cours d'un mois donné avec la différence entre les commandes en carnet pour ce mois et les commandes en carnet pour le mois précédent.

4. Biens non-durables/biens durables

a) Industries des biens non-durables

Aliments (SCIAN 311),
Boissons et produits du tabac (312),
Usines de textiles (313),
Usines de produits textiles (314),
Vêtements (315),
Produits en cuir et produits analogues (316),
Papier (322), 
Impressions et activités connexes de soutien (323),
Produits du pétrole et du charbon (324),
Produits chimiques (325) et
Produits en caoutchouc et en plastique (326).

b) Industries des biens durables

Produits en bois (SCIAN 321),
Produits minéraux non-métalliques (327),
Première transformation des métaux (331),
Fabrication des produits métalliques (332),
Machines (333),
Produits informatiques et électroniques (334),
Matériel, appareils et composants électriques (335),
Matériel de transport (336),
Meubles et produits connexes (337) et
Activités diverses de fabrication (339).     

Conception de l'enquête et méthodologie

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) a fait l’objet d’un vaste remaniement à compter du mois de référence août 1999.

L’analyse conceptuelle 

En 1998, il a été décidé qu’avant d’entreprendre tout travail de remaniement, les concepts et les définitions de base du programme seraient vérifiés.

Cela a été fait de deux façons : premièrement, une analyse des exigences des utilisateurs a été amorcée. À cet effet, un rapport interne a été réexaminé pour s’assurer qu’on avait satisfait aux exigences des utilisateurs au cours de cet exercice. De plus, une analyse auprès des principaux utilisateurs des comptes nationaux a été entreprise. Cette analyse avait principalement pour objet de repérer toute faille présente dans les données.

Deuxièmement, avec en mains l’information sur ces failles et exigences, une étude des répondants de l’enquête a été menée pour vérifier leur capacité de fournir des données existantes et nouvelles. L’étude avait également pour objet de vérifier si les définitions utilisées par les analystes de l’enquête correspondaient à celles utilisées par les répondants.

Cet exercice a entraîné une réduction du nombre de questions de l’enquête, soit de seize à sept. La plupart des questions abandonnées portaient sur les ventes de biens fabriqués à l’égard de travaux partiellement exécutés.

En 2007, la terminologie de l’EMIM a été mise à jour afin qu'elle soit conforme au plan comptable (PC). Avec la diffusion du mois de référence d'août 2007, l’EMIM a harmonisé ses concepts avec ceux de l’EAMEF. La variable anciennement intitulée « Livraisons » correspond désormais à « Vente de biens fabriqués ». En outre, des modifications mineures ont été apportées aux noms des composants des stocks. Les définitions et les renseignements issus de l’enquête n’ont toutefois pas été modifiés.

Méthodologie

La nouvelle conception de l’échantillon tient compte du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 1997 et accorde une importance beaucoup plus grande aux données provinciales. La stratification est effectuée par province avec des exigences égales en matière de qualité pour chaque province. Les grandes unités sont sélectionnées avec certitude, alors que les petites unités le sont selon une probabilité fondée sur la qualité souhaitée de l’estimation pour chaque cellule.

La technique d’estimation permet à l’enquête de produire des estimations à partir du SCIAN. Les séries continueront également à faire l’objet d’un rapprochement avec l’EAMEF. Des estimations provinciales seront produites pour toutes les variables. Une mesure de la qualité (CV) sera également produite.

Volets de conception de l'enquête

Population cible et base de sondage

Le Registre des entreprises de Statistique Canada a fourni la base de sondage pour l’EMIM. La population cible de l’EMIM comprend tous les établissements statistiques figurant au Registre des entreprises qui sont classés dans le secteur manufacturier (le SCIAN). La base de sondage de l’EMIM est déterminée à partir de la population cible, après avoir enlevé les établissements faisant partie de la tranche inférieure de 5 % de l’estimation totale des ventes de biens fabriqués pour chaque province. Ces établissements ont été exclus de la base afin de réduire la taille de l’échantillon sans influer significativement sur la qualité.

L'échantillon

L'échantillon de l'EMIM est un échantillon aléatoire formé de quelque 10 500 établissements. Un nouvel échantillon a été choisi au cours de l’automne 2006, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2006 au mois de référence de février 2007). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de janvier 2007.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2002. Le processus consiste à faire en sorte que l’échantillon soit aussi récent et à jour que possible. Tous les établissements de l’échantillon sont renouvelés en tenant compte des changements dans la valeur de leurs ventes de biens fabriqués; les unités qui ne sont plus actives sont enlevées de l'échantillon et certaines petites unités sont remplacées par d'autres dans la partie de l’échantillon basée sur la TPS alors que d’autres s’alternent dans l’échantillon.

Avant la sélection, la base de sondage est subdivisée en cellules industrie-province. On a surtout utilisé les codes du SCIAN. Selon le nombre d’établissements dans chaque cellule, on a regroupé au sein d’autres subdivisions (appelées strates) les établissements de taille similaire. Pour déterminer la taille d’un établissement, on s’est basé sur les chiffres les plus récents disponibles quant à la valeur annuelle des ventes de biens fabriqués ou des ventes.

Chaque cellule industrie-province comporte une strate à tirage complet où on retrouve les établissements échantillonnés chaque mois avec certitude. Cette strate comprend les plus grandes entreprises statistiques, c’est-à-dire celles qui ont le plus d’impact sur les estimations d’une cellule industrie-province particulière. Ces grandes entreprises statistiques représentent 45 % de l’estimation nationale des ventes de biens fabriqués.

Chaque cellule industrie-province ne peut compter plus de trois strates à tirage partiel. Les établissements de ces strates n'ont pas tous à être échantillonnés avec certitude. On prélève un échantillon aléatoire sur les strates restantes. Un poids égal à l’inverse de la probabilité de sélection est attribué aux réponses de ces établissements échantillonnés. Au sein des cellules à tirage partiel, un échantillon doit être composé au minimum de 10 établissements afin d’obtenir une meilleure stabilité.

La partie à tirage nul de l’échantillon est désormais estimée à partir des données administratives, ce qui fait que 100 % de l’environnement de l’échantillon est couvert. L’estimation de la partie à tirage nul a également permis d’améliorer l’efficacité puisqu’une partie à tirage nul plus importante a été délimitée et l’échantillon a pu être utilisé de manière plus efficace sur la plus petite partie échantillonnée de la base.

Collecte des données

Seulement un sous groupe des établissements de l’échantillon est envoyé pour la collecte. Pour le restant des unités des données administratives sont utilisées pour dérivées les ventes de biens fabriqués. Pour les établissements qui sont collectés, la collecte des données, la saisie des données, la vérification préliminaire et le suivi auprès des non-répondants sont effectués par les bureaux régionaux de Statistique Canada. On communique avec les établissements échantillonnés par la poste ou par téléphone, selon ce qu'ils préfèrent. La saisie des données et la vérification préliminaire sont effectuées en même temps afin de garantir la validité des données.

Dans certains cas, on reçoit des rapports globaux des entreprises ou compagnies qui comptent plus d'un établissement au sein de l'échantillon et où les répondants préfèrent ne pas produire un rapport distinct pour chaque établissement. On fait immédiatement le suivi auprès des entreprises qui n'ont pas répondu ou dont les données contiennent des erreurs.

Utilisation de données administratives

La gestion du fardeau de réponse est un défi constant pour Statistique Canada. Afin de tenter de réduire le fardeau de réponse, particulièrement auprès des petites entreprises, Statistique Canada a étudié  différentes options de rechange à la réalisation d'enquêtes. Les fichiers de données administratives sont une grande source de données relatives aux entreprises et Statistique Canada travaille actuellement à l'exploitation du plein potentiel de cette riche source de données. De ce fait, depuis le mois de référence d'août 2004, l'EMIM a réduit le nombre d'établissements simples de l'échantillon qui sont interviewés directement et tire plutôt les données sur les ventes de biens fabriqués de ces établissements des dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les ventes de biens fabriqués (declarées de l’EMIM) et les ventes (déclarées aux fins de la TPS) en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis janvier 2007, environ 2 500 établissements simples ont été sélectionnés pour composer la partie de l’échantillon basée sur la TPS.

Les estimations des stocks et des commandes en carnet des établissements dont les données sur les ventes de biens fabriqués sont basées sur la TPS sont obtenues au moyen du système d'imputation de l'EMIM. Le système d'imputation applique, aux valeurs des mois précédents, les variations mensuelles et annuelles des entreprises répondantes semblables. Avec le plus récent échantillon, on a raffiné les règles d'inclusion des établissements dont les données sont basées sur la TPS de manière à accroître le nombre de ces établissements dans les industries qui tiennent des stocks plus bas.  Ainsi, on réduira au minimum les répercussions des établissements dont les données sont basées sur la TPS pour lesquels on doit estimer les stocks.

Des renseignements détaillés sur la méthodologie utilisée afin de modéliser les estimations des ventes de biens fabriqués dérivées de sources de données administratives se trouvent dans le document « l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières : l'utilisation de données administratives » (catalogue n^o 31-533-XIF).

Qualité des données

Vérification statistique et imputation

Les données sont analysées à l’intérieur de chaque cellule industrie-province. Les valeurs extrêmes sont inscrites sur une liste, pour qu’on puisse en faire un contrôle en fonction de l’ampleur de l’écart par rapport à la moyenne. On communique avec les répondants afin de vérifier les valeurs extrêmes. Les enregistrements qui sont rejetés à la vérification statistique sont considérés comme des valeurs aberrantes et ne servent pas au calcul des valeurs d’imputation.

Des valeurs d’imputation sont attribuées aux cas de non-réponse, pour les établissements qui n’ont pas répondu ou qui n’ont répondu que partiellement au questionnaire d’enquête. Diverses méthodes d’imputation (tendances des cellules industrie-province, réponses antérieures, EAMEF, etc.) sont employées selon la variable exigeant le traitement. Après l’imputation, le personnel de l’EMIM effectue une vérification finale des réponses qui ont été imputées.

Révisions

Parallèlement à l’élaboration des estimations préliminaires du mois courant, les estimations des trois mois précédents sont révisées pour tenir compte des réponses tardives. Les données sont révisées lorsqu’on reçoit des réponses tardives ou lorsqu’on a reçu antérieurement des réponses erronées.

Estimation

Les estimations sont fournies en fonction des réponses d’un échantillon d’établissements manufacturiers associées aux données administratives relatives à une partie des plus petits établissements. L’échantillonnage de l’enquête comprend la couverture totale des établissements manufacturiers importants de chaque industrie-province, ainsi que la couverture partielle des petites et moyennes entreprises. On répartit au prorata les rapports combinés des sociétés à unités multiples parmi leurs établissements, et les ajustements faits pour tenir compte de la facturation provisoire traduisent les recettes reçues pour les travaux effectués dans le cadre des contrats importants. Environ 2 500 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont optenues à partir des recettes reçues indiquées dans les fichiers de la TPS. La partie qui n’est pas représentée dans l’échantillon (la partie à tirage nul) comporte les établissements en-dessous du seuil spécifié dans chaque province et industrie. Les sous-totaux relatifs à cette partie sont également déduits en fonction de leurs recettes.

On estime les valeurs des ventes de biens fabriqués, des stocks et des commandes en carnet en pondérant les réponses, les valeurs dérivées des fichiers de la TPS et les imputations par le nombre d'établissements que chacune représente. Les estimations pondérées sont ensuite ajoutées à la partie à tirage nul. Les estimations des ventes de biens fabriqués sont produites par province, mais aucun détail géographique n'est établi pour les stocks et les commandes, car nombre d'entreprises ne peuvent pas déclarer la valeur comptable de ces articles mensuellement.

Étalonnage

Jusqu’en 2003 (inclusivement), l’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) était étalonnée en fonction de l’Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF). L’étalonnage consistait en l’examen régulier des estimations de l’EMIM dans le cadre des données annuelles fournies par l’EAMEF. L’étalonnage réalignait le niveau annualisé de l'EMIM en fonction des dernières données annuelles vérifiées fournies par l'EAMEF.

En 2006 à 2007, Statistique Canada a mené une enquête importante pour déterminer s’il était judicieux de conserver le processus d’étalonnage. Les résultats ont indiqué que l’étalonnage des estimations de l’EMIM en fonction de l’EAMEF devrait cesser. Grâce au renouvellement de l’échantillon de l’EMIM en 2007, on a déterminé que l’étalonnage ne serait plus nécessaire (rétroactif à l'année 2004) puisque l’EMIM représentait depuis précisément 100 % de l'univers de l'échantillon. Le rapprochement entre les données de l’EMIM et l’EAMEF sera maintenu afin de résoudre d’éventuelles anomalies.

Depuis le mois de référence de janvier 2007, un nouvel échantillon a été introduit. La pratique normale veut qu’au bout de quelques années l’échantillon soit renouvelé afin de garantir que la base de sondage est à jour sur le plan des naissances, des décès et des autres changements relatifs à la population. L’échantillon renouvelé est lié au niveau détaillé pour empêcher les ruptures de données et pour s’assurer de la continuité de la série chronologique. Il est conçu de façon à mieux représenter l’industrie manufacturière aux échelles nationale et provinciale.

Comparaisons et rapprochements avec d'autres sources de données

À chaque année, au moment où la Section de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière élabore ses estimations annuelles, la Section de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières travaille conjointement avec celle de l'EAMEF à comparer et à rapprocher les écarts de valeurs importants entre les données fondées sur les exercices financiers que fournit l'EAMEF et les données annualisées de l'EMIM aux niveaux des strates et des industries.

L'objectif de cet exercice de rapprochement de données est de faire ressortir et de résoudre les différences importantes entre les deux enquêtes et d'aider à réduire au minimum les différences entre les microdonnées de l'EMIM et de l'EAMEF.  

Erreurs d'échantillonnage et autres erreurs

Ce bulletin présente des estimations fondées sur une enquête par  échantillonnage qui risquent, par conséquent, d'être entachées d'erreurs. La section qui suit vise à faciliter, pour le lecteur, l'interprétation des estimations qui sont publiées.

Les estimations établies sur la base d'une enquête par échantillonnage sont sujettes à différents types d'erreurs. On les regroupe en deux grandes catégories: les erreurs qui sont dues à l'échantillonnage et celles qui ne le sont pas.

1. Erreurs d'échantillonnage

Les erreurs d’échantillonnage constituent un risque inhérent aux enquêtes par échantillonnage. Elles découlent de la différence notée entre la valeur d’une variable échantillonnée aléatoirement et celle d’une variable obtenue grâce à un recensement (ou la moyenne de toutes les valeurs aléatoires possibles). Ce genre d’erreur existe parce que les observations portent uniquement sur un échantillon, non sur l’ensemble de la population.

L’erreur d’échantillonnage dépend de facteurs tels que la taille de l’échantillon, la variabilité de la population, le plan de sondage et la méthode d’estimation. Par exemple, pour une taille donnée d’échantillon, l’erreur d’échantillonnage sera fonction de la méthode de stratification adoptée, de l’attribution de l’échantillon, du choix des unités sondées et de la méthode de sélection. (On peut même, dans le cadre d’un seul plan de sondage, effectuer plusieurs calculs pour arriver à la méthode d’estimation la plus efficace.)  La plus importante caractéristique des sondages probabilistes, c’est que l’erreur d’échantillonnage peut être mesurée à partir de l’échantillon lui-même.

2. Erreurs non liées à l'échantillonnage

Les erreurs qui ne sont pas liées à l’échantillonnage découlent d’une faille systématique dans la structure de la procédure de collecte des données ou dans l’élaboration d’une variable ou de l’ensemble des variables à l’étude. Ces erreurs occasionnent une différence entre la valeur d’une variable obtenue par échantillonnage ou par recensement et la valeur réelle de cette variable. Ces erreurs se retrouvent tant dans les recensements que dans les enquêtes par échantillonnage. Elles sont dues à un ou plusieurs facteurs parmi les suivants:

a) Erreur de couverture. L'erreur peut résulter d'un listage incomplet et d'une couverture insuffisante de la population visée.

b) La réponse. Ici, l'erreur peut être attribuable à la conception du questionnaire et aux caractéristiques de la question, à l'incapacité ou au refus de l'enquêté de fournir des renseignements exacts, à l'interprétation fautive des questions ou à des problèmes d'ordre sémantique.

c) La non-réponse. Certains enquêtés refusent de répondre, tandis que d'autres en sont incapables ou encore répondent trop tard. Les données relatives aux non-répondants peuvent être imputées à partir des chiffres fournis par les répondants ou à l'aide des statistiques antérieures sur les non-répondants, lorsque celles-ci existent.

On ne connaît généralement pas avec précision l'importance de l'erreur d'imputation; celle-ci varie beaucoup selon les caractéristiques qui distinguent les répondants des non-répondants. Comme ce type d'erreur prend habituellement de l'ampleur à mesure que diminue le taux de réponse, on s'efforce d'obtenir le meilleur taux de réponse possible.

d) Le traitement. L'erreur peut se produire lors des diverses étapes du traitement (codage, entrée, vérification, pondération, totalisation, etc.). Il est difficile de mesurer les erreurs non liées à l'échantillonnage. De plus, il faut les cerner à un niveau où elles ne nuisent pas à l'utilisation ou à l'interprétation des chiffres définitifs.

Des mesures ont été prises afin de minimiser les erreurs non liées à l'échantillonnage. Ainsi, les unités ont été définies avec beaucoup de précision au moyen des listes les plus à jour. Les questionnaires ont été conçus avec soin afin de réduire au minimum les différentes interprétations possibles. De plus, les diverses étapes de vérification et de traitement ont fait l'objet de contrôles d'acceptation détaillés et on n'a absolument rien négligé pour que le taux de non-réponse et le fardeau de réponse soient faibles.

Évaluation de l'erreur d'échantillonnage et de l'erreur non liée à l'échantillonnage

1. Évaluation de l'erreur d'échantillonnage

L'échantillon utilisé aux fins de la présente enquête est un des nombreux échantillons de même taille qui auraient pu être choisis selon le même plan et les mêmes conditions. Si chaque échantillon pouvait faire l'objet d'une enquête menée essentiellement dans les mêmes conditions, il faudrait s'attendre à ce que l'estimation calculée varie d'un échantillon à l'autre.

On nomme valeur probable l'estimation moyenne obtenue de tous les échantillons possibles. Autrement dit, la valeur probable est celle qu'on obtiendrait en recensant toute la population dans des conditions identiques de collecte et de traitement. Une estimation calculée à partir d'une enquête par échantillonnage est dite précise lorsqu'elle s'approche de la valeur probable.

Les estimations fondées sur un échantillon peuvent ne pas correspondre à la valeur probable. Cependant, comme les estimations proviennent d'un échantillon probabiliste, il est possible d'en mesurer la variabilité par rapport à leur valeur probable. La variance d'une estimation, qui en mesure la précision, se définit comme la moyenne, parmi tous les échantillons possibles, des carrés de la différence entre l'estimation et la valeur probable.

Une fois qu'on a calculé l'estimation et sa variance, il devient possible de calculer d'autres mesures de précision. Par exemple, l'erreur-type, soit la racine carrée de la variance, mesure l'erreur d'échantillonnage dans la même unité que l'estimation (en dollars, notamment). Autrement dit, l'erreur-type mesure la précision en termes absolus. Par contre, lecoefficient de variation, c'est-à-dire l'erreur-type divisée par l'estimation, mesure la précision en termes relatifs. Ainsi, l'emploi du coefficient de variation facilite la comparaison de l'erreur d'échantillonnage de deux estimations.

Dans cette publication, on utilise le coefficient de variation pour évaluer l'erreur d'échantillonnage des estimations. Cependant, puisque le coefficient de variation publié pour cette enquête est calculé à partir des réponses des unités, il mesure aussi une certaine erreur non liée à l'échantillonnage.

Voici la formule utilisée pour calculer les coefficients de variation (CV) du tableau 1 :

CV(X) = S(X)/X

où X est l'estimation et S(X) est l'écart type de X.

Le coefficient de variation est exprimé en pourcentage dans cette publication.

L'estimation et le coefficient de variation nous permettent de construire des intervalles de confiance autour de l'estimation. Ainsi, pour notre échantillon, on peut affirmer qu'avec un niveau de confiance donné, la valeur probable est comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si le coefficient de variation d'une estimation de 12 000 000 $ est égal à 10 %, l'écart type sera de 1 200 000 $, soit l'estimation multipliée par le coefficient de variation. Alors, on peut affirmer avec un niveau de confiance de 68 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur égale à un écart-type autour de l'estimation, soit entre 10 800 000 $ et 13 200 000 $. Ou encore, on peut affirmer avec une confiance de 95 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur de deux écart-types autour de l'estimation, soit entre 9 600 000 $  et 14 400 000 $.

Le tableau explicatif 1 qui suit indique, pour l’ensemble du secteur manufacturier, les coefficients de variation nationaux, exprimé en pourcentage, des éléments de l’EMIM. Pour les CV à d’autres niveaux d’agrégation, veuillez communiquer avec la section de Services de diffusion et de base de sondage au (613) 951-9497, sans frais au 1-866-873-8789 ou par courriel (manufact@statcan.gc.ca).

Tableau explicatif 1
CV nationaux par caractéristique

Mois	Ventes de biens fabriqués %	Stocks de matières premières et composantes %	Stocks de biens/travaux en cours de fabrication %	Stocks de produits finis fabriqués %	Commandes en carnet %
Novembre 2010	0,84	1,16	1,62	1,44	1,72
Décembre 2010	0,75	1,19	1,62	1,42	1,70
Janvier 2011	0,80	1,20	1,68	1,35	1,68
Février 2011	0,74	1,22	1,72	1,38	1,93
Mars 2011	0,74	1,21	1,66	1,33	2,77
Avril 2011	0,76	1,20	1,73	1,33	2,70
Mai 2011	0,77	1,20	1,71	1,40	2,67
Juin 2011	0,77	1,16	1,76	1,41	2,73
Juillet 2011	0,74	1,19	1,80	1,41	2,64
Août 2011	0,78	1,26	1,87	1,38	2,62
Septembre 2011	0,80	1,30	1,87	1,38	2,61
Octobre 2011	0,83	1,31	1,93	1,35	2,66
Novembre 2011	0,85	1,32	1,81	1,35	2,97

2. Évaluation de l'erreur non liée à l'échantillonnage

L'enquête par échantillonnage et le recensement cherchent tous deux à déterminer la valeur exacte de l'ensemble. L'estimation est dite précise si elle se rapproche de cette valeur. Bien qu'il s'agisse d'une valeur souhaitable, il n'est pas réaliste de supposer que la valeur exacte de chaque unité de l'ensemble ou de l'échantillon peut être obtenue et traitée sans erreur. La différence entre la valeur probable et la valeur exacte de l'ensemble s'appelle le biais. On ne peut calculer les biais systématiques des données en recourant aux mesures de probabilité de l'erreur d'échantillonnage décrites auparavant. La précision d'une estimation est déterminée par l'effet conjugué des erreurs d'échantillonnage et des erreurs non liées à l'échantillonnage.

On distingue trois types d’erreur non liée à l'échantillonnage dans l’EMIM : l'erreur due à la non-réponse, l’erreur d’imputation et l’erreur due à la vérification. Afin d’aider l’utilisateur à évaluer ces trois types d’erreur, le tableau explicatif 2 présente les taux pondérés correspondants. Voici un exemple qui illustre ce qu’est un taux pondéré. Supposons que le taux de réponse d'une cellule comportant un échantillon de 20 unités dont cinq répondent lors d'un mois donné atteint 25 %. Si les cinq unités déclarantes représentent 8 millions de dollars sur l'estimation globale de 10 millions de dollars, le taux de réponse pondéré s'élève à 80 %.

Les trois taux pondérés mentionnés dans le tableau explicatif 2 se définissent comme suit : le taux de réponse pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données déclarées (données vérifiées exclues) ; le taux d’imputation pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est fondé sur des données imputées ; le taux de vérification pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données vérifiées (lesquelles peuvent avoir été déclarées ou imputées initialement).

Le tableau explicatif 2 qui suit présente les trois types de taux pondérés pour chaque élément de l’ensemble de l’activité manufacturière à l’échelle nationale. Dans le tableau, les taux sont  exprimés en pourcentage.

Tableau explicatif 2
Taux pondérés nationaux par source et par caractéristique

Caractéristique	Source d’enquête			Source des données administratives
	Réponse	Imputation	Vérification	Modélisation	Imputation	Vérification
	%	%	%	%	%	%
Ventes de biens fabriqués	83,64	3,99	5,56	6,18	0,41	0,22
Matières premières et composantes	73,63	8,25	9,16	0,00	8,94	0,00
Stocks de biens/travaux en cours de fabrication	59,36	10,48	23,08	0,00	6,56	0,51
Stocks de produits finis fabriqués	77,86	7,87	4,73	0,00	8,83	0,72
Commandes en carnet	49,35	6,30	39,76	0,00	3,33	1,26

Interprétation simultanée des mesures d'erreur

Il faut tenir compte simultanément de la mesure d'erreurs non liées à l'échantillonnage ainsi que du coefficient de variation pour avoir un aperçu de la qualité des estimations. Plus le coefficient de variation sera bas et que le taux de réponse pondéré sera élevé, meilleure sera l'estimation publiée.

Désaisonnalisation

Les séries chronologiques économiques comportent les éléments essentiels à la description, l'explication et la prévision du comportement d'un phénomène économique. Ce sont des enregistrements statistiques de l'évolution des processus économiques dans le temps. L'observation par les économistes et les statisticiens de l'activité économique à l'aide des séries chronologiques a donc permis de distinguer quatre composantes principales du comportement de ces séries : le mouvement à long terme ou tendance, le mouvement cyclique, les variations saisonnières et les fluctuations irrégulières. Ces mouvements sont causés par différents facteurs, soit économiques, climatiques ou institutionnels. Les variations saisonnières sont les fluctuations périodiques plus ou moins régulières qui se produisent au cours d'une année en raison du cycle météorologique normal, des congés fixes et d'autres événements qui se répètent à intervalles avec une certaine régularité pour influencer de façon significative le taux d'activité économique.

Afin de favoriser l'interprétation exacte de l'évolution fondamentale d'un phénomène économique et de produire une meilleure prévision, Statistique Canada rajuste les séries chronologiques au moyen de la méthode de désaisonnalisation X12-ARIMA de façon à minimiser l'impact des variations saisonnières sur les séries. Cette technique consiste essentiellement à ajouter les estimations d'une année de données brutes à la fin de la série initiale avant de procéder à la désaisonnalisation proprement dite. Les données estimées proviennent de prévisions réalisées par des modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées) du type Box-Jenkins.

Le programme X12 fait surtout appel à la méthode de rapport aux moyennes mobiles pour effectuer le lissage de la série modifiée et obtenir une estimation provisoire de la tendance-cycle, calculer les rapports de la série initiale (ajustée) aux estimations de la tendance-cycle, et estimer les facteurs saisonniers à partir de ces dits rapports. Les facteurs saisonniers définitifs ne sont produits que lorsque ces opérations ont été exécutées à plusieurs reprises. La technique utilisée consiste essentiellement, dans un premier temps, à corriger la série initiale de toute sorte d’effets indésirables, tels l’effet des jours ouvrableset l’effet de Pâques, par un module appelé regARIMA.

L’estimation de ces effets se fait grâce à l’utilisation de modèles de régression à erreurs ARIMA. On peut également extrapoler la série d'au moins une année à l'aide du modèle. Dans un deuxième temps, la série brute, pré-ajustée et extrapolée s’il y a lieu, est désaisonnalisée par la méthode X-12.

Les étapes déterminant les facteurs saisonniers nécessaires au calcul des données désaisonnalisées finales sont exécutées à chaque mois. Cette approche garantit que la série non désaisonnalisée, à partir de laquelle sont calculées les estimations des facteurs saisonniers, inclut toutes les données les plus récentes relativement à ladite série, c.-à-d., les données non désaisonnalisées qui portent sur le mois courant et les données non désaisonnalisées révisées du mois précédent.

Bien que la désaisonnalisation permette de mieux comprendre la tendance-cycle fondamentale d'une série, la série désaisonnalisée n'en contient pas moins une composante irrégulière. De légères variations d'un mois à l'autre dans la série désaisonnalisée peuvent n'être que de simples mouvements irréguliers. Pour avoir une meilleure idée de la tendance fondamentale, les utilisateurs doivent donc examiner les séries désaisonnalisées d'un certain nombre de mois.

Les séries de données agrégées au niveau du Canada sont maintenant désaisonnalisées de façon directe, ce qui signifie que les totaux désaisonnalisés sont obtenus au moyen de X12 ARIMA. Ces totaux sont ensuite utilisés pour réconcilier les séries de totaux provinciaux qui ont été désaisonnalisés séparément au préalable.

Pour ce qui est des autres séries agrégées, on a utilisé la désaisonnalisation indirecte. En d’autres mots, leurs totaux désaisonnalisés sont dérivés de façon indirecte en faisant la somme des genres de commerce désaisonnalisés séparément au préalable.  

Tendance

Une série désaisonnalisée peut montrer encore les effets d'irrégularités et de circonstances spéciales;  et cela peut masquer la tendance. La tendance à court termemontre la direction prise dans une série désaisonnalisée en  affectant une moyenne à travers les mois de sorte que ces mouvements irréguliers soient aplanis. Le résultat est une série plus stable. La tendance pour le dernier mois apparaît sous réserve de rectification, car les valeurs des mois à venir sont inclues dans le calcul de la moyenne.

Déflation des ventes de biens fabriqués, des commandes et des stocks manufacturiers

La variation des valeurs des données publiées dans le cadre de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) peut être attribuable à l'évolution des prix ou des quantités mesurées, ou des deux. Pour analyser l'activité du secteur manufacturier, il est souvent souhaitable de séparer les variations causées par des changements de prix de celles causées par des changements des quantités produites. Cet ajustement est connu sous le nom de déflation.

La déflation consiste à diviser les valeurs aux prix courants obtenues grâce à l'enquête par des indices de prix pertinents afin d'obtenir des estimations évaluées aux prix d'une période antérieure, actuellement l'année 2002. On dit des valeurs finales qu'elles sont « aux prix de 2002 ». Il faut noter que l'expression « aux prix courants » désigne le moment où s'est déroulée l'activité et non le moment présent, ni le moment de la compilation.

Les estimations déflatées de l'EMIM reflètent les prix de 2002, qui constitue l'année de base. On a choisi l’année 1997 parce qu’elle correspond à l'année de base des indices de prix utilisés pour déflater les estimations de l'EMIM. L'utilisation des prix d'une année de base pour mesurer l’activité courante produit une mesure représentative du volume d'activité actuel par rapport à cette année de base. Les variations actuelles du volume ne se reflètent convenablement dans les mesures à prix constants que si l'importance relative actuelle des industries n'est pas très différente de celle observée pendant l'année de base.

La déflation des estimations de l'EMIM est effectuée à un niveau industriel très détaillé, équivalant aux classes à 6 chiffres du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Pour chaque industrie à ce niveau, on utilise des indices de prix composites qui décrivent la fluctuation des prix des différents groupes de produits fabriqués par cette industrie.

Sauf quelques rares exceptions, les indices de prix sont des moyennes pondérées des indices des prix des produits industriels (IPPI). Les poids utilisés sont tirés des tableaux annuels des entrées-sorties du Canada et varient d'année en année. Comme les tableaux d’entrées-sorties sont publiés avec un retard d'environ deux ans et demi, les poids utilisés pour les plus récentes années sont fondés sur les tableaux d'entrées-sorties les plus récents.

On utilise le même indice de prix pour déflater les ventes de biens fabriqués, les nouvelles commandes et les commandes en carnet d'une industrie. Les poids servant à la compilation de cet indice de prix sont tirés des tableaux de sorties, évalués aux prix à la production. Les prix à la production sont les prix des produits à leur sortie de l'établissement de fabrication et ne comprennent pas des éléments tels que les frais de transport, les taxes, etc. Ainsi, l'indice de prix de chaque industrie reflète la production des établissements de l’industrie.

Les indices de prix qu'on utilise pour déflater les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les stocks de produits finis fabriqués d'une industrie sont des moyennes mobiles de l'indice de prix utilisé pour les ventes de biens fabriqués. En ce qui concerne les stocks de biens/travaux en cours de fabrication, le nombre de termes de la moyenne mobile correspond à la durée du processus de fabrication. On obtient la durée en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de biens/travaux en cours de fabrication à la fin du mois et la production de l'industrie, cette dernière étant égale aux ventes de biens fabriqués additionnées des variations des stocks de biens/travaux en cours de fabrication et de produits finis fabriqués.

En ce qui a trait aux stocks de produits finis fabriqués, le nombre de termes dans la moyenne mobile reflète la durée pendant laquelle un produit fini demeure en stock. On obtient ce chiffre, connu sous le nom de période de rotation des stocks, en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de produits finis fabriqués à la fin du mois et les ventes de biens fabriqués.

Pour déflater les stocks de matières premières et composantes, les indices de prix correspondant à la consommation des matières premières sont obtenus en tant que moyennes pondérées des IPPI. Les poids sont tirés des tableaux d'entrées évalués aux prix à la consommation, c'est-à-dire que ces prix comprennent les marges de gros, les frais de transport et les taxes, etc. L'indice de prix qui en découle reflète donc la structure des coûts des matières premières de chaque industrie.

Les stocks de matières premières et composantes sont ensuite déflatés à l'aide d'une moyenne mobile de l'indice de prix correspondant à la consommation des matières premières. Le nombre de termes de la moyenne mobile correspond au taux de consommation des matières premières. Le taux est calculé comme étant la moyenne, au cours des quatre années précédentes, du ratio entre les stocks de matières premières et composantes à la fin de l'année et les entrées intermédiaires de l'industrie.

Table des matières

Cotisants à un reer (produit 17C0006)
Droits de cotisation aux reer (soldes libres) (produit 17C0011)
Épargnants canadiens (produit 17C0009)
Investisseurs canadiens (produit 17C0007)
Revenu de placements au canada (produit 17C0008)
Gains en capital au canada (produit 17C0012)
Déclarants canadiens (produit 17C0010)
Dons de charité
Source des données
Fréquence des données
Qualité des données
Confidentialité et arrondissement
Glossaire
Tableaux statistiques - remarques et disponibilité historique
Géographie
Niveaux géographiques – géographie postale
Comment additionner les régions postales en évitant les doubles comptes
Fichiers de concordance
Fichier d’ancien / nouvel itinéraire
Niveaux géographiques – géographie du recensement
Niveaux géographiques - géographie spéciale
Nous invitons vos commentaires
Produits de données disponibles

Le lecteur peut reproduire sans autorisation des extraits de ces données statistiques à des fins d'utilisation personnelle à condition d'indiquer la source en entier. Les utilisateurs ne sont autorisés à transférer ou à redistribuer aucune partie ou version quelconque de ces données, que ce soit dans leur format original ou modifié et quel que soit le support de diffusion, sauf en vertu d'une entente de distribution établie avec Statistique Canada. Une entente écrite préalable est requise avant de procéder à toute autre forme de publication ou de diffusion.

L'utilisation des données du présent ensemble constitue une reconnaissance de la part de l'utilisateur des termes de la licence d'utilisation incluse dans le présent document (voir la page suivante).

Division de la statistique du revenu
Statistique Canada
infoddra@statcan.gc.ca
novembre 2010

Cotisants à un reer (produit 17C0006)

Cette banque de données renferme de l'information sur les déclarants canadiens ayant contribué à un Régime enregistré d’épargne-retraite (REER) au courant de l'année d'imposition en question.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de cotisants à un REER
Colonne 8 – Âge moyen des cotisants
Colonne 9 – Revenu d'emploi médian des cotisants
Colonne 10 – 75e centile du revenu d'emploi des cotisants
Colonne 11 – Valeur totale des cotisations (en milliers de $)
Colonne 12 – Cotisation médiane

Tableau 2 : Groupes d'âge
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre total de cotisants à un REER
Colonne 8 – Pourcentage des cotisants âgés de 0 à 24 ans
Colonne 9 – Pourcentage des cotisants âgés de 25 à 34 ans
Colonne 10 – Pourcentage des cotisants âgés de 35 à 44 ans
Colonne 11 – Pourcentage des cotisants âgés de 45 à 54 ans
Colonne 12 – Pourcentage des cotisants âgés de 55 à 64 ans
Colonne 13 – Pourcentage des cotisants âgés de 65 ans et plus
Colonne 14 – Valeur totale des cotisations (en milliers de $)
Colonne 15 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 0 à 24 ans
Colonne 16 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 25 à 34 ans
Colonne 17 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 35 à 44 ans
Colonne 18 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 45 à 54 ans
Colonne 19 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 55 à 64 ans
Colonne 20 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 65 ans et plus

Tableau 3 : Sexe
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 – Nombre total de cotisants à un REER
Colonne 10 – Pourcentage de cotisants masculins
Colonne 11 – Pourcentage de cotisants féminins
Colonne 12 – Valeur totale des cotisations (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage des cotisations déclarées par les hommes
Colonne 14 – Pourcentage des cotisations déclarées par les femmes
Colonne 15 – Cotisation médiane de tous les cotisants
Colonne 16 – Cotisation médiane chez les hommes
Colonne 17 – Cotisation médiane chez les femmes

Tableau 4 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre total de cotisants à un REER
Colonne 8 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 13 – Valeur totale des cotisations (en milliers de $)
Colonne 14 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total de 80 000 $ +

Droits de cotisation aux reer (soldes libres) (produit 17C0011)

La banque de données sur les droits de cotisation aux régimes enregistrés d'épargne-retraite (REER) a été instaurée afin de fournir des renseignements sur les limites de cotisation aux REER (soldes libres).  Ce produit peut être utilisé conjointement avec la banque de données sur les REER, laquelle se concentre sur les cotisants aux REER.

En 1989, la loi mentionne que les cotisations maximales pour les individus ne participant pas à un régime de pension agréé (RPA) ou à un régime de participation différée aux bénéfices (RPDB) étaient de 20% du revenu gagné ou un maximum de 7 500 $. La limite pour les individus participant à un RPA était de 20 % du revenu gagné ou un maximum de 3 500 $ moins le montant versé par l'employé au RPA ou RPDB. 

Les nouvelles dispositions de la Loi de l'impôt sur le revenu relatives aux REER, qui sont entrées en vigueur le 1er janvier 1991, avaient pour but de rendre plus équitables les limites de cotisations aux REER.  Le plafond de cotisations aux REER s'établissait à 18 % du revenu gagné de l'année d'imposition précédente, jusqu'à un maximum établi, moins le facteur d'équivalence (FE).  Le FE représente la valeur de la pension acquise au moyen d'un RPA ou d'un RPDB l'année précédente.

Un sommaire des variables utilisées dans la banque de données est montré ci-dessous et dans le glossaire.

Les droits totaux de cotisations aux REER représentent le maximum déductible, c'est-à-dire le montant que les Canadiens peuvent réclamer au titre de cotisations versées à ces régimes.  Ils ne comprennent pas les revenus admissibles au transfert (tels que les allocations de retraite et les indemnités de départ) pouvant être transférés directement dans les REER.  La somme de ce maximum déductible et des transferts constitue la déduction maximale pouvant être demandée à la ligne 208 de la déclaration d'impôt des particuliers.

Revenu gagné dans l’année d’imposition	Droits nouveaux	Droits inutilisés	Droits totaux (pour l’année d’imposition +1)
1991	Pour 1992	Avant 1991 = 0	Droits nouveaux
1992	Pour 1993	1991 à 1992	Droits inutilisés + droits nouveaux
1993	Pour 1994	1991 à 1993	Droits inutilisés + droits nouveaux
1994	Pour 1995	1991 à 1994	Droits inutilisés + droits nouveaux
1995	Pour 1996	1991 à 1995	Droits inutilisés + droits nouveaux
1996	Pour 1997	1991 à 1996	Droits inutilisés + droits nouveaux
1997	Pour 1998	1991 à 1997	Droits inutilisés + droits nouveaux
1998	Pour 1999	1991 à 1998	Droits inutilisés + droits nouveaux
1999	Pour 2000	1991à 1999	Droits inutilisés + droits nouveaux
2000	Pour 2001	1991 à 2000	Droits inutilisés + droits nouveaux
2001	Pour 2002	1991 à 2001	Droits inutilisés + droits nouveaux
2002	Pour 2003	1991 à 2002	Droits inutilisés + droits nouveaux
2003	Pour 2004	1991 à 2003	Droits inutilisés + droits nouveaux
2004	Pour 2005	1991 à 2004	Droits inutilisés + droits nouveaux
2005	Pour 2006	1991 à 2005	Droits inutilisés + droits nouveaux
2006	Pour 2007	1991 à 2006	Droits inutilisés + droits nouveaux
2007	Pour 2008	1991 à 2007	Droits inutilisés + droits nouveaux
2008	Pour 2009	1991 à 2008	Droits inutilisés + Droits nouveaux
2009	Pour 2010	1991 à 2009	Droits inutilisés + Droits nouveaux

Calcul de la limite des cotisations

Pour 1990, les cotisations maximales sont:

• – pour les non-participants aux RPA ou RPDB, le plus petit montant entre 20 % du revenu gagné et 7 500 $;
• – pour les participants aux RPA ou RPDB, 20 % du revenu gagné jusqu'à concurrence de 3 500 $; le plafond est réduit selon les cotisations de l'employé aux RPA/RPDB.

Pour 1991 à 2008 :

droits nouveaux = 18 % du revenu gagné moins FE moins FESP

pourcentage du revenu gagné jusqu'à concurrence de

•  11 500 $ pour 1991
•  12 500 $ pour 1992 et 1993
•  13 500 $ pour 1994
•  14 500 $ pour 1995
•  13 500 $ pour 1996
•  13 500 $ pour 1997
•  13 500 $ pour 1998
•  13 500 $ pour 1999
•  13 500 $ pour 2000
•  13 500 $ pour 2001
•  13 500 $ pour 2002
•  14 500 $ pour 2003
•  15 500 $ pour 2004
•  16 500 $ pour 2005
•  18 000 $ pour 2006
•  19 000 $ pour 2007
•  20 000 $ pour 2008
•  21 000 $ pour 2009

où FE = Facteur d'équivalence, et FESP = Facteur d'équivalence pour services passés.

Pour les années d’imposition avant 2000 (droits de 2001) :

Droits totaux (pour année d'imposition + 1) =  droits inutilisés (à partir de 1991) + droits nouveaux.

Pour les années d’imposition de 2000 à 2009 (droits totaux de 2001 à 2010) :

Droits totaux (pour l’année d’imposition +1) = droits inutilisés à partir de 1991 + (18% du revenu gagné – le facteur d'équivalence) – cotisations de l’année actuelle à l’exception des transferts.

Source des données

Avant la diffusion des données pour l’année d’imposition 2000, les données concernant les droits de cotisations aux REER ont été dérivées d'un fichier reçu annuellement de l'Agence du revenu du Canada (ARC, antérieurement Agence des douanes et du revenu du Canada). L'ARC a généré ces données à partir d'un système administratif conçu en regard des modifications apportées à la Loi de l'impôt sur le revenu relativement aux REER (1er janvier 1991).

Le système contient de l'information pour chaque déclarant ayant un revenu gagné, c'est-à-dire un revenu se conformant aux exigences de cotisation à un REER. L'information inclut le revenu gagné, les droits totaux de cotisation et les droits inutilisés.

Dès la diffusion des données sur les droits de cotisation aux REER de 2001 (données de l’année d’imposition de 2000), le montant de droits de cotisation aux REER est calculé à partir de d’autres variables sur le fichier préliminaire. Ce sont des variables qui n’étaient pas offertes avant l’année 2000.

Cette parution annuelle des données sur les droits de cotisation aux REER se fonde sur les déclarations de revenu de l'année d'imposition de 2009. Les cotisations en ce qui a trait à ces limites peuvent être faites jusqu'en février 2011, tout en étant réclamées comme déduction sur le rapport d'impôt de 2010. L'adresse postale au moment de la déclaration servira de base pour l'information géographique dans les tableaux.

Qualité des données

Le montant des droits de cotisation aux REER calculé depuis l’année d’imposition 2000 est équivalent au montant provenant du fichier de l’Agence du revenu du Canada.

Le contenu de la banque de données

Tableau 1 : Personnes ayant des droits de cotisation
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Montant des droits totaux (en milliers de dollars)
Colonne 7 – Montant des droits inutilisés (en milliers de dollars)
Colonne 8 – Montant des droits nouveaux (en milliers de dollars)
Colonne 9 – Nombre de déclarants ayant des droits totaux
Colonne 10 – Nombre de déclarants ayant des droits inutilisés
Colonne 11 – Nombre de déclarants ayant des droits nouveaux

Tableau 2 : Caractéristiques des personnes ayant des droits nouveaux
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre de déclarants ayant des droits nouveaux
Colonne 7 – Âge moyen des déclarants ayant des droits nouveaux
Colonne 8 – Pourcentage de femmes parmi ceux ayant des droits nouveaux
Colonne 9 – Revenu gagné médian des déclarants ayant des droits nouveaux
Colonne 10 – Montant moyen des droits nouveaux
Colonne 11 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux entre 500 $¹ et 2 399 $
Colonne 12 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux entre 2 400 $² et 4 699 $
Colonne 13 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux entre 4 700 $³ et 7 799 $
Colonne 14 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux entre 7 800 $⁴ et 12 999 $
Colonne 15 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux supérieurs à 13 000 $⁵

Épargnants canadiens (produit 17C0009)

Cette base de données renferme de l'information sur les déclarants qui ont été classés comme épargnants.

Les épargnants sont les personnes qui ont déclaré des intérêts et un revenu de placements à la ligne 121, mais qui n'ont pas déclaré de revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration de revenus personnelle.

Les intérêts et autres sources de revenus de placements pourraient inclure les intérêts des obligations d'épargne du Canada, les comptes bancaires, les bons du Trésor, les certificats de dépôt, les dépôts à terme, les bénéfices sur les polices d'assurance-vie aussi bien que les intérêts étrangers et les revenus de dividendes étrangers.

Le revenu de dividendes comprend les dividendes provenant des corporations canadiennes imposables (comme les actions et les sociétés de fonds mutuel), mais non les dividendes des placements étrangers.

Les personnes déclarant un revenu de dividendes canadien sont incluses dans la catégorie des investisseurs, et non dans celle des épargnants.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre d'épargnants
Colonne 8 – Âge moyen des épargnants
Colonne 9 – Revenu total médian des épargnants
Colonne 10 – Somme globale des intérêts déclarés (en milliers de $)
Colonne 11 – Médiane des intérêts

Tableau 2 : Groupes d'âge
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre d'épargnants
Colonne 8 – Pourcentage des épargnants âgés de 0 à 24 ans
Colonne 9 – Pourcentage des épargnants âgés de 25 à 34 ans
Colonne 10 – Pourcentage des épargnants âgés de 35 à 44 ans
Colonne 11 – Pourcentage des épargnants âgés de 45 à 54 ans
Colonne 12 – Pourcentage des épargnants âgés de 55 à 64 ans
Colonne 13 – Pourcentage des épargnants âgés de 65 ans et plus
Colonne 14 – Valeur totale du revenu d'intérêt déclaré (en milliers de $)
Colonne 15 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 0 à 24 ans
Colonne 16 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 25 à 34 ans
Colonne 17 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 35 à 44 ans
Colonne 18 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 45 à 54 ans
Colonne 19 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 55 à 64 ans
Colonne 20 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 65 ans et plus

Tableau 3 : Sexe
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 – Nombre d'épargnants
Colonne 10 – Pourcentage d'épargnants masculins
Colonne 11 – Pourcentage d'épargnants féminins
Colonne 12 – Valeur totale du revenu d'intérêt déclaré (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les hommes
Colonne 14 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les femmes
Colonne 15 – Revenu d'intérêt médian de tous les épargnants
Colonne 16 – Revenu d'intérêt médian chez les hommes
Colonne 17 – Revenu d'intérêt médian chez les femmes

Tableau 4 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre total d'épargnants
Colonne 8 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 13 – Valeur totale du revenu d'intérêt déclaré (en milliers de $)
Colonne 14 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total de 80 000 $ +

Investisseurs canadiens (produit 17C0007)

Cette banque de données renferme de l'information sur les déclarants classés comme investisseurs.

Les investisseurs incluent les personnes qui ont déclaré un revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration de revenus personnelle.  Elles peuvent également avoir déclaré des intérêts et d'autres revenus de placements à la ligne 121.  Lorsqu'un revenu est aussi déclaré à la ligne 121, ce montant est additionné à la valeur des dividendes reçus, et la somme devient le revenu de placements de l'investisseur.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Numéro identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre d'investisseurs
Colonne 8 – Âge moyen des investisseurs
Colonne 9 – Revenu total médian des investisseurs
Colonne 10 – Revenu de placements total (en milliers de $)
Colonne 11 – Pourcentage du revenu de placement dérivé de dividendes
Colonne 12 – Revenu de placements médian

Tableau 2 : Groupes d'âge
Colonne 1 – Numéro identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre d'investisseurs
Colonne 8 – Pourcentage des investisseurs âgés de 0 à 24 ans
Colonne 9 – Pourcentage des investisseurs âgés de 25 à 34 ans
Colonne 10 – Pourcentage des investisseurs âgés de 35 à 44 ans
Colonne 11 – Pourcentage des investisseurs âgés de 45 à 54 ans
Colonne 12 – Pourcentage des investisseurs âgés de 55 à 64 ans
Colonne 13 – Pourcentage des investisseurs âgés de 65 ans et plus
Colonne 14 – Valeur totale du revenu d'investissement déclaré (en milliers de $)
Colonne 15 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 0 à 24 ans
Colonne 16 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 25 à 34 ans
Colonne 17 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 35 à 44 ans
Colonne 18 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 45 à 54 ans
Colonne 19 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 55 à 64 ans
Colonne 20 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 65 ans et plus

Tableau 3 : Sexe
Colonne 1 – Numéro identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 – Nombre total d'investisseurs
Colonne 10 – Pourcentage d'investisseurs masculins
Colonne 11 – Pourcentage d'investisseurs féminins
Colonne 12 – Valeur totale du revenu d'investissement déclaré (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les hommes
Colonne 14 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les femmes
Colonne 15 – Revenu médian d'investissement, tous les investisseurs
Colonne 16 – Revenu médian d'investissement chez les hommes
Colonne 17 – Revenu médian d'investissement chez les femmes

Tableau 4 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre total d'investisseurs
Colonne 8 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 13 – Valeur totale du revenu d'investissement déclaré (en milliers de $)
Colonne 14 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total de 80 000 $ +

Revenu de placements au canada (produit 17C0008)

Cette banque de données renferme de l'information sur les personnes qui ont déclaré un revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration de revenus ou des intérêts et autres revenus de placements à la ligne 121 ou les deux.  Les déclarants inclus ici sont ceux désignés comme épargnants et comme investisseurs dans deux autres banques disponibles : Épargnants canadiens et Investisseurs canadiens.  Dans cette banque de données, le revenu de placements inclut à la fois les intérêts et les dividendes.

Le revenu de dividendes comprend les dividendes provenant des corporations canadiennes imposables (comme les actions et les sociétés de fonds mutuels).

Les intérêts et autres sources de revenus de placements incluent les intérêts des obligations d'épargne du Canada, les comptes bancaires, les bons du Trésor, les certificats de dépôt, les dépôts à terme, les bénéfices sur les polices d'assurance-vie aussi bien que les intérêts étrangers et les revenus de dividendes provenant de l'étranger.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Numéro d'identification de la ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 8 – Âge moyen des déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 9 – Revenu total médian des déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 10 – Revenu de placements total pour tous les déclarants touchant un revenu de placements (en milliers de $)
Colonne 11 – Revenu de placements médian pour tous les déclarants touchant un revenu de placements

Tableau 2 : Groupes d'âge
Colonne 1 – Numéro d'identification de la ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 8 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 0 à 24 ans
Colonne 9 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 25 à 34 ans
Colonne 10 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 35 à 44 ans
Colonne 11 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 45 à 54 ans
Colonne 12 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 55 à 64 ans
Colonne 13 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 65 ans et plus
Colonne 14 – Valeur totale du revenu de placements déclaré (en milliers de $)
Colonne 15 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 0 à 24 ans
Colonne 16 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 25 à 34 ans
Colonne 17 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 35 à 44 ans
Colonne 18 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 45 à 54 ans
Colonne 19 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 55 à 64 ans
Colonne 20 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 65 ans et plus

Tableau 3 : Sexe
Colonne 1 – Numéro d'identification de la ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 – Nombre de déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 10 – Déclarants touchant un revenu de placements : pourcentage masculin
Colonne 11 – Déclarants touchant un revenu de placements : pourcentage féminin
Colonne 12 – Valeur totale du revenu de placements déclaré (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les hommes
Colonne 14 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les femmes
Colonne 15 – Revenu de placements médian
Colonne 16 – Revenu de placements médian chez les hommes
Colonne 17 – Revenu de placements médian chez les femmes

Tableau 4 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total de 80 000$ +
Colonne 13 – Valeur totale du revenu du revenu de placements déclaré (en milliers de $)
Colonne 14 – Pourcentage du revenu de placements total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage du revenu de placements total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage du revenu de placements total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage du revenu de placements  total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage du revenu de placements total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total de 80 000 $ +

Gains en capital au canada (produit 17C0012)

Cette banque de données fournit l'information sur les personnes ayant déclaré des gains en capital pour l'année en question.

La ligne 127 de la déclaration d'impôt contient le montant imposable des gains en capital déclaré par les canadiens; cette valeur représente la moitié des gains en capital reçus. Les montants dans cette banque de données ont été ajustés pour refléter le total des gains reçus.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de déclarants touchant des gains en capital
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total de 80 000 $ ou plus
Colonne 13 – Valeur totale des gains en capital (en milliers de dollars)
Colonne 14 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total de 80 000 $ ou plus

Déclarants canadiens (produit 17C0010)

Cette banque de données présente un profil démographique et sur le revenu des canadiens qui ont complété une déclaration d'impôt pour l'année de référence.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants de 0 à 24 ans
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants de 25 à 34 ans
Colonne 9 – Pourcentage de déclarants de 35 à 44 ans
Colonne 10 – Pourcentage de déclarants de 45 à 54 ans
Colonne 11 – Pourcentage de déclarants de 55 à 64 ans
Colonne 12 – Pourcentage de déclarants de 65 ans et plus
Colonne 13 – Âge moyen des déclarants
Colonne 14 – Revenu total médian des déclarants
Colonne 15 – 75e centile du revenu total des déclarants
Colonne 16 – 85e centile du revenu total des déclarants
Colonne 17 – 95e centile du revenu total des déclarants
Colonne 18 – Revenu d'emploi médian des déclarants
Colonne 19 – 75e centile du revenu d'emploi des déclarants

Tableau 2 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 9 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 10 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 11 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 12 – Valeur du revenu total déclaré (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 14 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 15 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 16 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 17 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total de 80 000 $ +

Dons de charité

Cette banque de données renferme de l'information sur les déclarants identifiés comme donateurs, soit ceux qui ont déclaré une somme d'argent à la ligne 340 de la déclaration de revenus.

Les Canadiens contribuent de bien des façons aux organismes de charité. La banque de données sur les dons de charité fournit des renseignements sur les déclarants qui ont demandé un crédit d'impôt pour des dons de charité dans leurs déclarations de revenus de l’année de référence.  Ces données peuvent inclure des dons pouvant être rejetés par l'Agence du revenu du Canada (ARC) suite à une vérification. Pour en savoir plus sur le refus éventuel de dons (i.e. arrangements relatifs à des dons utilisés comme abris fiscaux, émission de faux reçus), veuillez visiter le site web de l'Agence du revenu du Canada : www.cra-arc.gc.ca

Les personnes qui ont fait des dons de charité sans l'indiquer dans leur déclaration de revenus personnelle ne sont pas comptées dans cette banque de données. Ceux-ci incluent les dons pour lesquels aucun reçu n'a été fourni ou pour lesquels le reçu a été perdu. Les données présentées ici ne comprennent aucune estimation de ces dons.

Veuillez noter que seuls les dons versés à des organismes sont acceptés à l'intérieur du système fiscal.  Les dons versés à des organismes de charité canadiens enregistrés et à des associations canadiennes enregistrées de sport amateur peuvent être déduits.  Sont également déductibles les dons versés aux universités prescrites sises à l'étranger, à certains organismes de logement situés au Canada et exempts d'impôt, aux municipalités canadiennes, aux Nations Unies et aux organismes de charité à l'étranger auxquels le gouvernement du Canada a versé des dons.

Il est aussi possible de reporter des dons de charité sur les cinq ans suivant l'année où ils ont été versés. Pendant l'année de référence, il était possible de déduire les dons versés au cours des cinq années précédentes, dans la mesure où ces derniers n'avaient pas déjà été déduits auparavant. De même, les dons versés pendant l'année de référence pouvaient être déduits au cours de la même année ou reportés pour déduction dans une des déclarations des cinq années suivantes. Selon les lois fiscales, les déclarants peuvent porter en déduction d'impôt à la fois leurs dons de charité et ceux de leur conjoint afin d'obtenir de meilleurs avantages fiscaux. Ainsi le nombre de donateurs pourrait être plus élevé que le nombre de déclarants ayant demandé le crédit d'impôt.

Depuis 2007, un changement dans les règlements sur la fiscalité permet aux déclarants canadiens de réclamer un crédit d'impôt de 15 % sur les premiers 200 $ contribués à un organisme de charité reconnu, et 29 % sur le reste des dons. En 2006, le crédit d’impôt était de 15,25 % sur les premiers 200 $ et 29 % sur le reste des dons. En 2005, le crédit d’impôt était de 15 % sur les premiers 200 $ et 29 % sur le reste des dons. De 2001 à 2004, le crédit d’impôt était de 16 % sur les premiers 200 $ et 29 % sur le reste des dons; de 1992 à 2000, le crédit d’impôt était de 17 % sur les premiers 200 $ et 29 % sur le reste des dons. Antérieurement, les déclarants devaient verser 250 $ pour que le crédit de 29 % soit applicable.

La banque de données contient :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 ─ Numéro identificateur de ville
Colonne 2 ─ Région postale
Colonne 3 ─ Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 ─ Niveau géographique (voir section Géographie)
Colonne 5 ─ Nom de l'endroit
Colonne 6 ─ Nombre total de déclarants
Colonne 7 ─ Nombre de donateurs
Colonne 8 ─ Âge moyen des donateurs
Colonne 9 ─ Don moyen des donateurs de moins de 24 ans
Colonne 10 ─ Don moyen des donateurs de 25 à 34 ans
Colonne 11 ─ Don moyen des donateurs de 35 à 44 ans
Colonne 12 ─ Don moyen des donateurs de 45 à 54 ans
Colonne 13 - Don moyen des donateurs de 55 à 64 ans
Colonne 14 ─ Don moyen des donateurs de 65 ans et plus
Colonne 15 ─ Somme des dons de charité (en milliers de $)
Colonne 16 ─ Don médian
Colonne 17 ─ Revenu total médian des donateurs
Colonne 18 ─ 75e centile du revenu total des donateurs

Tableau 2 : Âge et sexe
Colonne 1 ─ Numéro identificateur de ville
Colonne 2 ─ Région postale
Colonne 3 ─ Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 ─ Niveau géographique (voir section Géographie)
Colonne 5 ─ Nom de l'endroit
Colonne 6 ─ Nombre total de déclarants
Colonne 7 ─ Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 ─ Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 ─ Nombre de donateurs
Colonne 10 ─ Pourcentage de donateurs masculins
Colonne 11 ─ Pourcentage de donateurs féminins
Colonne 12 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 0 à 24 ans
Colonne 13 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 25 à 34 ans
Colonne 14 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 35 à 44 ans
Colonne 15 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 45 à 54 ans
Colonne 16 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 55 à 64 ans
Colonne 17 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 65 ans et plus
Colonne 18 ─ Don médian
Colonne 19 ─ Don médian des hommes
Colonne 20 ─ Don médian des femmes
Colonne 21 ─ Somme des dons de charité (en milliers de $)
Colonne 22 ─ Somme des dons de charité des hommes (en milliers de $)
Colonne 23 ─ Somme des dons de charité des femmes (en milliers de $)

Tableau 3 : Catégories de revenu
Colonne 1 ─ Numéro identificateur de ville
Colonne 2 ─ Région postale
Colonne 3 ─ Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 ─ Niveau géographique (voir section Géographie)
Colonne 5 ─ Nom de l'endroit
Colonne 6 ─ Nombre total de déclarants
Colonne 7 ─ Nombre total de donateurs
Colonne 8 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 13 ─ Somme des dons de charité (en milliers de $)
Colonne 14 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total de 80 000 $ +

Source des données

Les données sont tirées des déclarations d'impôt. Pour la plupart, les déclarations de revenus sont complétées au printemps suivant l'année de référence. Par exemple, pour l'année d'imposition 2009, les déclarations d'impôt sur le revenu ont été produites au plus tard le 30 avril 2010.

L'information géographique des tableaux provient des adresses postales inscrites sur les déclarations au moment où elles ont été remplies.

Les caractéristiques démographiques telles que l'âge datent du 31 décembre de l'année d'imposition. Les données sur le revenu sont pour l'année à l'étude.

Fréquence des données

Les données sont mises à jour annuellement.

Qualité des données

i) Nombre de déclarants canadiens

Les données sont des comptes puisés directement des déclarations d'impôt. En 2009, environ 24,3 millions de canadiens ont complété une déclaration d'impôt, ou 71.6% de la population.

Figure 1 ─ nombre de déclarants canadiens

Année d'imposition	Nombre de déclarants ('000)	Date de l'Estimation de la Population	Population ('000)	Couverture (%)
1991	18 786	1ier avril 1992	28 270	66,5
1992	19 267	1ier avril 1993	28 601	67,4
1993	19 882	1ier avril 1994	28 907	68,8
1994	20 184	1ier avril 1995	29 212	69,1
1995	20 536	1ier avril 1996	29 514	69,6
1996	20 772	1ier avril 1997	29 818	69,7
1997	21 113	1ier avril 1998	30 080	70,2
1998	21 431	1ier avril 1999	30 315	70,7
1999	21 893	1ier avril 2000	30 594	71,6
2000	22 249	1ier avril 2001	30 911	72,0
2001	22 804	1ier avril 2002	31 252	73,0
2002	22 968	1ier avril 2003	31 548	72,8
2003	23 268	1ier avril 2004	31 846	73,1
2004	23 625	1ier avril 2005	32 143	73,5
2005	23 952	1ier avril 2006	32 471	73,8
2006	24 258	1ier avril 2007	32 818	73,9
2007	24 624	1ier avril 2008	33 187	74,2
2008	24 987	1ier avril 2009	33 599	74,4
2009*	24 321	1ier avril 2010	33 988	71,6

Le pourcentage de couverture est basé sur le nombre de déclarants compris dans la banque de données de la Division de la statistique du revenu, comparé aux estimations de la population disponibles disponible sur la base de données CANSIM, tableau 051-0005 sur le site Internet de Statistique Canada au www.statcan.gc.ca.

* Le compte de déclarants pour 2009 est puisé d'un fichier préliminaire de l'Agence du revenu du Canada.

ii) Personnes âgées

Une proportion des personnes âgées (celles qui reçoivent les prestations de la sécurité de vieillesse et le supplément de revenu garanti) ne remplit pas de déclaration puisque leur revenu est trop faible ou non imposable. Depuis l'entrée en vigueur, en 1986, du crédit d'impôt pour la Taxe fédérale sur les ventes et le crédit pour la Taxe sur les produits et services (TPS) en 1990, le pourcentage de personnes âgées produisant des déclarations s'est accru.

En 2008, 95 % des personnes âgées ont rempli des déclarations, comparativement à
75 % en 1989 (lorsqu’on compare les déclarants âgés de 65 ans et plus aux estimations de la population correspondante au 1^ier juillet 2009, disponible sur la base de données CANSIM 051-0001 de Statistique Canada).

Figure  2 - couverture selon l'âge et par province, 2008

Taux de couverture selon l’âge

Âge	Taux de couverture
Moins de 20 ans	101,9%
20 à 24	85,7%
25 à 29	87,9%
30 à 34	91,8%
35 à 39	95,5%
40 à 44	96,8%
45 à 49	94,6%
50 à 54	94,2%
55 à 59	93,3%
60 à 64	93,7%
65 à 74	96,2%
75 ans et plus	94,7%
Total	95,2%

 

Taux de couverture par province

Province	Taux de couverture
Terre-Neuve et Labrador	99,6%
Île-du-Prince-Édouard	97,0%
Nouvelle-Écosse	95,7%
Nouveau-Brunswick	97,7%
Québec	97,0%
Ontario	94,6%
Manitoba	95,2%
Saskatchewan	96,9%
Alberta	94,0%
Colombie-Britannique	93,5%
Territoire du Yukon	91,9%
Territoires du Nord-Ouest	93,9%
Nunavut	93,9%
Canada	95,2%

Les taux de couverture selon l'âge et la province sont basés sur une comparaison avec les estimations de la population au premier juillet 2009, disponible sur la base de données CANSIM, tableau 051-0001 de Statistique Canada.

iii) Revenu

Les personnes ayant un faible revenu n'ont pas d'impôt à payer et ne sont pas tenues de produire une déclaration d'impôt sur le revenu. Par contre, depuis l'introduction en 1978 du Crédit d'impôt pour enfants, du Crédit pour la taxe fédérale des ventes en 1986, du Crédit pour la TPS en 1990, et des prestations fiscales pour enfants en 1993, les personnes à faible revenu sont plus aptes à déclarer afin de demander ces crédits.

Confidentialité et arrondissement

Depuis sa création, le fichier des familles du T1 (T1FF) a acquis au fil des années, une réputation de source fiable de données annuelles pour les estimés démographiques et de revenus. Afin d’assurer la confidentialité des renseignements des Canadiens, toutes les données sont soumises aux procédures d’arrondissement et de la suppression.

Des travaux de recherche et d’analyse ont résulté en de nouvelles règles de suppressions qui ont été implantées dans la banque de données sur les Données financières et les dons de charité de la DSR pour l’année de référence 2007. La nouvelle méthodologie consistait à introduire une certaine distorsion dans les données au lieu de les supprimer. Toutefois, lorsque cette nouvelle méthodologie a été appliquée aux autres banques de données de la DSR, la méthode de distorsion ne pouvait plus être appliquée en raison de la complexité de ces banques de données. Ainsi, dans un effort d’harmoniser les règles de confidentialité parmi tous les produits de la DSR, il a été décidé de revenir à la méthode de la suppression avec les données de 2008.

Ces mesures continuent d’assurer la confidentialité des données. Tous les comptes sont arrondis. Cela peut modifier les chiffres à la hausse, à la baisse ou pas du tout et peut avoir un impact sur les résultats des calculs. Par exemple, lors du calcul d’un pourcentage à partir de chiffres arrondis, le résultat peut être faussé puisque le numérateur et le dénominateur ont tous deux été arrondi. Cette déformation risque d’être plus importante avec les petits nombres.

Tous les montants sont arrondis au 5 000$ de dollars près.

Depuis 1990, les données représentent un compte de 15 ou plus et sont arrondies à 10 près. Par exemple, un compte de 15 dans une cellule serait arrondi à 20 et un compte de 24 serait aussi arrondi à 20.

Nota : Les comptes représentent le nombre de personnes.
Les sommes sont les montants agrégés qui ont été déclarés.

Dans les tables de données :

Les médianes, percentiles et moyennes sont arrondis au dix dollars près.

Les pourcentages sont publiés sans décimale et ils sont calculés sur des valeurs arrondies; par conséquent, la somme des pourcentages n’égale pas nécessairement 100% lorsqu’il s’agit de petits comptes.

Suppression des données

Dans le but d'assurer la confidentialité, les cellules de données sont supprimées lorsque :

• une région comporte moins de 100 déclarants,
• une cellule représente moins de 15 déclarants⁶,
• une cellule est dominée par un seul déclarant.

La suppression des données peut se produire :

i) Dans une région :

• si une des catégories de revenu est supprimée, une seconde catégorie doit l'être également pour éviter que ne soient divulguées des données confidentielles par recoupement (appelée divulgation par recoupements);
• si l'une des catégories « sexe » est supprimée, l'autre doit l'être également afin d'éviter la divulgation;
• lorsqu’une catégorie d’âge est supprimée, un autre groupe d’âge doit l’être aussi pour éviter la divulgation par recoupements.

ii) Entre les régions :

• si un montant variable est supprimé dans une région, il doit l'être également dans les autres régions pour éviter la divulgation par recoupements.

Glossaire

75^e centile

Les valeurs du revenu total sont placées en ordre décroissant et la valeur identifiée comme étant égale au 75^e percentile indique que le quart des observations est supérieur à ce chiffre et les trois quarts y sont inférieurs.

Par exemple, si le 75^e centile du revenu total est 60 000 $, cela signifie que 25 % des déclarants ont un revenu total égal ou supérieur à 60 000 $ et que les trois quarts de la population a un revenu total égal ou inférieur à 60 000 $.

85^e centile

Débutant avec les données de 2007, la valeur en dollars du 85^e percentile est présentée dans les tableaux au lieu du pourcentage de déclarants se situant au-dessus du 85^e percentile comme par le passé.  Les valeurs du revenu total sont placées en ordre décroissant et la valeur identifiée comme étant égale au 85^e percentile indique que 15% des observations est supérieur à ce chiffre et 85% y sont inférieurs. 

Par exemple, si le 85^e centile du revenu total 65 000 $, cela signifie que 15 % de la population en question a un revenu total égal ou supérieur à 65 000 $ et que 85% de la population a un revenu total égal ou inférieur à 65 000 $.

95^e centile

Débutant avec les données de 2007, la valeur en dollars du 95^e percentile est présentée dans les tableaux au lieu du pourcentage de déclarants se situant au-dessus du 95^e percentile comme par le passé. Les valeurs du revenu total sont placées en ordre décroissant et la valeur identifiée comme étant égale au 95^e percentile indique que 5% des observations est supérieur à ce chiffre et 95% y sont inférieurs.

Par exemple, si le 95^e centile du revenu total est 90 000 $, cela signifie que 5 % de la population en question a un revenu total égal ou supérieur à 90 000 $ et que 95% de la population a un revenu total égal ou inférieur à 90 000 $.

Âge

Calculé au 31 décembre de l'année de référence (i.e., l'année d'imposition moins l'année de naissance).

Déclarant

Une personne ayant complété une déclaration d'impôt pour l'année en question.

Don de charité

La portion admissible des dons de charité, tel que déclaré sur la déclaration d'impôt.

Donateurs

Toutes personnes ayant déclaré des dons de charité à la ligne 340 de la déclaration d'impôt des particuliers.

Droits inutilisés de cotisation à un REER

Montant de déduction permis qui n'a pas été réclamé par le déclarant, ou le montant qui reste après avoir soustrait les cotisations actuelles des droits de cotisation pour l'année en question. Le montant inutilisé peut être reporté indéfiniment. La première année de droits inutilisés est 1991 (voir tableau).

Droits nouveaux de cotisation à un REER

Pour 2009 sont calculés comme étant 18 % du revenu gagné de 2008 (définition ci-dessous), à un maximum de 21 000 $, moins le facteur d'équivalence (FE) et le facteur d'équivalence pour services passés (FESP). Puisque le but de ces informations est de montrer les droits nouveaux pour des cotisations potentielles, les détails sur le FE et le FESP sont omis.

Droits totaux de cotisation à un REER (en milliers de dollars)

La somme des « droits nouveaux » et des « droits inutilisés » tels que définis ci-haut.

Droits totaux de cotisation à un REER (nombre de personnes)

Le nombre de déclarants ayant soit des droits inutilisés d’années précédentes, soit des droits nouveaux basés sur le revenu gagné, soit les deux. Le nombre de personnes ayant des droits totaux ne correspond pas à la somme des personnes ayant des droits nouveaux et inutilisés car un individu pourrait être inclus dans les deux catégories.

Épargnants

Les personnes qui ont déclaré des intérêts et un revenu de placements à la ligne 121, mais qui n'ont pas déclaré de revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration de revenus personnelle.

Gains en capital

La ligne 127 de la déclaration d'impôt T1 montre les gains en capital imposables ou la moitié des gains en capital actuellement reçus. L'information dans cette banque de données a été ajustée afin de refléter les gains en capital actuellement reçus par les déclarants.

Identificateur de ville (CityID)

Puisque certains noms de municipalité peuvent être longs et encombrants dans un fichier électronique, un chiffre identificateur est donné à chaque collectivité. Débutant en 2007, le CityID est une variable alphanumérique à cinq caractères. Il est composé de la première lettre du code postal suivi d’un nombre à quatre chiffres. Une fourchette de nombre de 1 à 9999 est allouée à chaque première lettre de code postal (voir description dans la section géographie).

Investisseurs

Les déclarants ayant rapporté un revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration d'impôt. Ils peuvent aussi avoir rapporté des intérêts et autres revenus de placements à la ligne 121. Si un tel revenu est déclaré à la ligne 121, la somme de ce montant et du montant de revenu de dividendes devient le revenu de placements de l'investisseur.

Médiane

Chiffre faisant partie d'un groupe de chiffres et qui représente le milieu. Si l'on dit, par exemple, que la médiane des revenus est de 26 000 $, cela signifie qu'exactement la moitié des revenus déclarés sont égaux ou supérieurs à ce montant et que l'autre moitié lui sont égaux ou inférieurs. Sauf pour le revenu total, les zéros ne sont pas inclus dans le calcul des médianes pour les particuliers.

Niveau de géographie

Code qui indique le type de région géographique à laquelle les informations se réfèrent. Voir la section sur la Géographie pour plus d'information.

Prestation universelle pour la garde d’enfants

Débutant en juillet 2006, la prestation universelle pour la garde d’enfants est un montant imposable de 100 $ versés mensuellement pour chaque enfant de moins de 6 ans. Ce montant est inclus dans la Prestation fiscale canadienne pour enfants dans les tableaux de données.

Régime de participation différée aux bénéfices (RPDB)

Régime d'épargne d'employeur enregistré auprès de l'Agence du revenu du Canada. Les cotisations à ces régimes versées par l'employeur (les employés ne peuvent pas cotiser) sont fondées sur les bénéfices. Le montant accumulé dans ces régimes peut être payé au moment de la retraite ou à la fin de l'emploi en un versement unique, être transféré dans un REER, peut être payé en plusieurs versements au cours d'une période n'excédant pas dix ans, ou être utilisé pour acheter une rente.

Régime enregistré d'épargne-retraite (REER)

Régime d'épargne-retraite pour les individus enregistré avec l'Agence du revenu du Canada. Ce régime permet des cotisations limitées, et le revenu gagné par ce régime n'est pas sujet à imposition avant que les paiements soient reçus du régime.

Revenu de dividendes

Le revenu de dividendes des corporations canadiennes imposables (déterminés et autres que déterminés), tels actions et fonds mutuels, déclarés à la ligne 120 de la déclaration d'impôt des particuliers, et réduit pour refléter les montants reçus. Ces montants n'incluent pas les dividendes de provenance étrangère (lesquelles sont déclarées comme revenu d'intérêt à la ligne 121).

Revenu de placements

Total des revenus de dividendes et des revenus d'intérêts.

Revenu d'emploi

Le revenu d'emploi total déclaré. Y sont inclus les traitements, les salaires, les commissions, les allocations pour la formation, les pourboires, le revenu d'emploi autonome (revenu net d'entreprise, de profession libérale, d'agriculture, de pêche et de commissions) et le revenu d’emploi des indiens (nouveau depuis 1999).

Revenu d'intérêts

Ce revenu réfère aux montants déclarés à la ligne 121 de la déclaration d'impôt des particuliers. Ces montants incluent les intérêts générés par les dépôts bancaires, les Obligations d'épargne du Canada, les bons du trésor, les certificats de placements, les dépôts à terme, les rentes viagères, les fonds mutuels, les polices d'assurance-vie et tous les investissements étrangers.

Revenu d’un régime enregistré d’épargne-invalidité (REEI)

Consiste en un revenu d’épargne-invalidité individuel géré selon les mêmes modalités que le REER. Des contributions privées sont assujetties à une limite à vie de 200 000 $. Ces contributions sont égalées dans une certaine mesure par le gouvernement jusqu’à un maximum à vie de 90 000 $. Les contributions ne sont pas déductibles et le revenu reçu dans le cadre du régime n’est pas imposable tant qu’il n’est pas retiré du plan.

Revenu gagné

Revenu qui est utilisé pour déterminer le plafond de déduction au titre d'un REER. Il comprend, entre autres, le revenu d'emploi (moins les cotisations syndicales et les dépenses d'emploi), le revenu net d'une entreprise, le revenu net de location, les prestations d'invalidité et la pension alimentaire reçue. La pension alimentaire payée et les pertes pour l'année en cours provenant d'une entreprise ou d'une location sont déduites de ce montant. La plupart des revenus de placement (autres que les loyers) ne sont pas considérés comme un revenu gagné. Pour calculer le plafond de déduction au titre d'un REER, c'est le revenu gagné de l'année précédente qui est utilisé.

Revenu total

Les montant déclarés parmi les sources de revenu suivantes :

• Revenu de la population active;
  • Revenu d'emploi;
    • Traitements/salaires/commissions;
    • Autres revenus d'emploi déclarés à la ligne 104 (pourboires, gratifications, redevances, etc.);
    • Revenu net d'emploi autonome;
    • Revenu d’emploi des indiens (nouveau en 1999);
  • Prestations d'assurance-emploi;
• Revenu de pension;
  • Prestations de Sécurité-vieillesse/Suppléments fédéraux nets (ce dernier incluant les suppléments de revenu garanti et les allocations au conjoint depuis 1994);
  • Prestations du Régime des pensions du Canada/de rentes du Québec;
  • Pensions de retraite (pensions privées);
• Revenu d'allocation familiale (jusqu'à et incluant 1992);
• Intérêts ou autres revenus de placements;
• Revenu de dividendes;
• Revenu d'un REER (depuis 1999, uniquement pour les déclarants âgés de 65 ans et plus);
• Revenu net d'une société en commandite simple;
• Pension alimentaire;
• Revenu net de location;
• Autres revenus (par exemple les pensions alimentaires, et les revenus déclarés à la ligne 130, tels les bourses, les subventions, etc.);
• Crédit pour la taxe fédérale de vente (1989 et 1990);
• Crédit pour la taxe sur les produits et services (TPS) (depuis 1990);
• Crédit pour la taxe de vente harmonisée (TVH) (depuis 1997);
• Crédits d'impôt pour les enfants (jusqu'à et incluant 1992);
• Prestations fiscales canadiennes pour enfants (depuis 1993);
• Crédits d'impôt provinciaux remboursables (depuis 1994);
• Autres revenus non imposables (depuis 1993);
  • Indemnités pour accidents de travail;
  • Indemnisations d'assistance sociale;
  • Suppléments de revenu garanti;
  • Allocations versées au conjoint;
• Prestation universelle pour la garde d’enfants (depuis 2006);
• Revenu d’un régime enregistré d’épargne-invalidité (depuis 2008).

Tableaux Statistiques - Remarques et disponibilité historique

Cotisants à un REER

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1994 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1997.

• Le tableau 2 (groupes d'âge) et le tableau 3 (sexe) sont disponibles depuis les données de 1994, pour les régions postales, les RMR, les DR et les CÉF (depuis 1997). Les groupes d'âge furent changés quelque peu au fil des ans.
• Le tableau 4 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Droits de cotisation aux REER (soldes libres)

• Les deux tableaux sont disponibles dans leur format actuel depuis les données de 1993.
• Les informations statistiques sont disponibles pour tous les niveaux de la géographie postale à partir des données de 1993.
• Les tableaux par région métropolitaine de recensement sont disponibles à partir des données de 1994, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1998.
• Les montants dans le tableau 2 (500 $, 2 400 $, 4 700 $, 7 800 $ et 13 000 $) correspondent aux 25e, 50e, 75e, 90e et 97e centiles des droits nouveaux. Ces montants sont révisés périodiquement.

Épargnants canadiens

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1997.
• Le tableau 2 (groupes d'âge) et le tableau 3 (sexe) sont disponibles depuis les données de 1995, pour les régions postales, les RMR, les DR et les CÉF (depuis 1997). Les groupes d'âge furent changés quelque peu au fil des ans.
• Le tableau 4 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Investisseurs canadiens

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales depuis 1997.
• La proportion du revenu d'intérêts provenant des dividendes est disponible depuis les données de 1996.
• Le tableau 2 (groupes d'âge) et le tableau 3 (sexe) sont disponibles depuis les données de 1995, pour les régions postales, les RMR, les DR et les CÉF (depuis 1997). Les groupes d'âge furent changés quelque peu au fil des ans.
• Le tableau 4 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Revenus de placements au Canada

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1997.
• Le tableau 2 (groupes d'âge) et le tableau 3 (sexe) sont depuis les données de 1995, pour les régions postales, les RMR, les DR et les CÉF (depuis 1997). Les groupes d'âge furent changés quelque peu au fil des ans.
• Le tableau 4 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Gains en capital

• Le tableau standard sur les gains en capital selon les groupes de revenu est disponible dans le format actuel depuis les informations de 2007. De 1998 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.
• Les données sont disponibles pour tous les niveaux de la géographie postale, pour les divisions de recensement, les régions métropolitaines de recensement et les circonscriptions électorales fédérales.

Déclarants canadiens

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1997.
• À partir des données de 2007, la colonne sur « % ayant déclaré en français » a été supprimée.
• Le tableau 2 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Dons de charité

• Le tableau 1 (Sommaire) est disponible depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement sont disponibles depuis les données de 1993, les divisions de recensement depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales depuis 1997.
• Quelques changements ont été apportés aux groupes d'âge en 1991 et en 1997.
• Le tableau 2 (Âge et sexe) est disponible depuis les données de 1995, pour la géographie postale, pour les régions métropolitaines de recensement, les divisions de recensement depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales depuis 1997.
• Quelques changements ont été apportés aux groupes d'âge en 1997.
• Le tableau 3 (Catégories de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les régions métropolitaines de recensement, les divisions de recensement et les circonscriptions électorales fédérales. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Géographie

Les données sont disponibles pour les géographies suivantes. Voir « Tableaux statistiques - Remarques et disponibilité historique » pour plus de détails. L'information géographique des tableaux provient des adresses postales inscrites sur les déclarations au moment où elles ont été remplies.

Les régions normalisées :

• le Canada;
• les provinces et les territoires;
• les divisions de recensement;
• les régions métropolitaines de recensement;
• les circonscriptions électorales fédérales; et
• la géographie postale

Les secteurs définis par l'utilisateur :

Les utilisateurs peuvent choisir une région qui les intéresse, laquelle n'est pas normalisée et pour laquelle il n'existe pas de données de forme standard. Pour obtenir des données, les utilisateurs doivent fournir une liste des codes postaux pour lesquels ils veulent se procurer des données. Nous leur fournirons les données agrégées correspondantes. Évidemment, une région spéciale doit être conforme à nos règles de confidentialité ou les informations statistiques ne peuvent être compilées. Voir la section « Géographie spéciale » pour plus d'informations.

Niveaux géographiques – géographie postale

Les informations basées sur les déclarations d'impôt sont disponibles à différents niveaux de la géographie postale, et pour certains niveaux de géographie du Recensement. Les indicateurs géographiques qui apparaissent sur les tableaux statistiques sont montrés ici, avec une brève description.

Niveau géographique	Région postale	Description
12	Canada	Ce niveau géographique représente la somme des totaux provinciaux et territoriaux (niveau 11). Le total national est identifié par le code Z99099.
11	Total provincial ou territorial	Ce niveau représente le total des niveaux de géographie suivants dans une même province/un même territoire : Total de ville........................................................ niveau 08 Codes postaux ruraux........................................ niveau 09 Autres totaux provinciaux................................... niveau 10 Chaque total provincial/territorial est identifié par une lettre postale, suivie de « 990 » et du code de la province/du territoire : Terre-Neuve et Labrador....................................... A99010 Nouvelle-Écosse................................................... B99012 Île-du-Prince-Édouard........................................... C99011 Nouveau-Brunswick.............................................. E99013 Québec.................................................................. J99024 Ontario................................................................... P99035 Manitoba................................................................ R99046 Saskatchewan....................................................... S99047 Alberta.................................................................... T99048 Colombie-Britannique............................................ V99059 Territoires du Nord-Ouest..................................... X99061 Nunavut.................................................................. X99062 Territoire du Yukon................................................ Y99060
10	Autres totaux provinciaux (résidus « P »)	Ce niveau géographique est une agrégation des petites collectivités dans une province avec moins de 100 déclarants, où ces collectivités sont regroupées dans une catégorie « autre ». Avant 1992, cette catégorie « autre » portait le même identificateur que le total provincial, et les codes « mode de livraison » 2 et 3 les distinguaient. Depuis 1992, ce niveau peut être identifié par le même code que le total provincial/territorial, sauf que la lettre est suivie d'un « 8 » plutôt que d’un « 9 ». Ces codes sont les suivants : Terre-Neuve et Labrador....................................... A89010 Nouvelle-Écosse................................................... B89012 Île-du-Prince-Édouard........................................... C89011 Nouveau-Brunswick.............................................. E89013 Québec.................................................................. J89024 Ontario................................................................... P89035 Manitoba................................................................ R89046 Saskatchewan....................................................... S89047 Alberta.................................................................... T89048 Colombie-Britannique............................................ V89059 Territoires du Nord-Ouest..................................... X89061 Nunavut.................................................................. X89062 Territoire du Yukon................................................ Y89060
09	Code postal rural (ne faisant pas partie d'une ville)	Ce niveau géographique représente les collectivités rurales ayant un seul code postal rural. Ces codes postaux ont toujours un zéro comme deuxième caractère, et le code pour le niveau géographique est un « 09 ». Les banques de données de 2009 contiennent 4 012 régions de niveau géographique « 09 ».
08	Total de la ville	Ce niveau géographique représente le total des niveaux suivants, ayant tous le même nom d'endroit unique dans une même province/un même territoire : RTA urbaine (résidentielle)................................. niveau 03 Route rurale........................................................ niveau 04 Service de banlieue............................................ niveau 05 Code postal rural (dans une ville)...................... niveau 06 Autre région urbaine........................................... niveau 07 Leur format est le suivant : par exemple, Edmonton T95479; Regina S94876; St-Lambert J96121. La lettre postale est suivie d'un « 9 » et d'un code de quatre chiffres unique à cette ville/cet endroit (souvent appelé « identificateur de ville »). En général, les frontières des villes postales ne correspondent pas aux limites des subdivisions de recensement. Les banques de données de 2009 contiennent 1 590 régions de niveau géographique « 08 ».
07	Autre région urbaine (non résidentielle à l'intérieur de la ville - résidus « E »)	Ce niveau géographique comprend les adresses non résidentielles dans un centre urbain, ainsi que les autres données non fournies séparément. Les adresses commerciales, les casiers postaux et la poste restante y sont inclus, comme le sont les adresses résidentielles avec trop peu de déclarants pour permettre la publication des chiffres séparés. Ces régions s'identifient par des codes semblables à ceux des totaux pour les villes, sauf que la lettre postale est suivie d'un « 8 » plutôt que d'un « 9 ». Par exemple, Edmonton T85479; Regina S84876; St-Lambert J86121. Les banques de données de 2009 contiennent 459 régions de niveau géographique « 07 ».
06	Code postal rural (dans une ville)	Ces données sont pour les codes postaux ruraux des collectivités ayant plus d'un seul code postal. Ce phénomène se produit dans les régions desservies auparavant par une livraison rurale, et que Postes Canada dessert maintenant par une livraison urbaine; ou dans les collectivités avec plus d'un code postal rural. Ces codes postaux ruraux ont un zéro comme deuxième caractère, et sont de niveau géographique 06. Les banques de données de 2009 contiennent 467 régions de niveau géographique « 06 ».
05	Service de banlieue	Dans les centres urbains, certaines régions périphériques peu peuplées peuvent être desservies par un service de livraison appelé « service de banlieue ». La livraison du courrier est faite par un fournisseur vers des boîtes postales multiples (boîtes communautaires et/ou des sites externes ou des kiosques) généralement situées à proximité ou dans le périmètre d’une zone urbaine. Ces régions sont identifiées par les six caractères du code postal urbain. Les banques de données de 2009 contiennent 80 régions de niveau géographique « 05 ».
04	Route rurale	Certaines régions rurales bien peuplées peuvent recevoir d'un bureau de poste urbain un service de livraison appelé « route rurale ». Un fournisseur livre par véhicule motorisé aux clients qui demeurent près des routes définies dans les secteurs ruraux établis. Le code postal de ces régions comprend les six caractères du code postal urbain. Les banques de données de 2009 contiennent 713 régions de niveau géographique « 04 ».
03	RTA urbaine (résidentielle)	La Région de tri d'acheminement (RTA, identifiée par les trois premiers caractères du code postal) résidentielle comprend toutes les adresses résidentielles couvertes par les trois premiers caractères du code postal dans une région urbaine donnée (sauf les niveaux 04 et 05). Seules les adresses résidentielles sont incluses dans les données statistiques. Ce niveau représente la somme des itinéraires de facteur........................................... niveau 01 « autres itinéraires »........................................... niveau 02 Une RTA urbaine de ce genre s'identifie par les caractères de la RTA et trois espaces blancs. Les banques de données de 2009 contiennent 2 397 régions de niveau géographique « 03 ».
02	Autres itinéraires de facteur	Ce niveau est une agrégation des codes postaux urbains non alloués à un itinéraire en particulier, ainsi que des itinéraires de moins de 100 déclarants. Ce niveau est identifié par le code de la région – soit la RTA suivie de trois espaces blancs – et de « XXXX » comme numéro d'itinéraire de facteur. Les banques de données de 2009 contiennent 197 régions de niveau géographique « 02 ».
01	Itinéraire de facteur	Ce niveau géographique est une agrégation de codes postaux urbains résidentiels alloués au parcours que suit un facteur pour livrer le courrier. Ce niveau est identifié par les trois caractères de la RTA et le numéro d'itinéraire. Chaque RTA contient, en moyenne, 11 itinéraires de facteur. Les banques de données de 2009 contiennent 21 839 régions de niveau géographique « 01 ».

Comment additionner les régions postales en évitant les doubles comptes

Les fichiers de données qui se basent sur la géographie postale contiendront souvent des sous-totaux et des totaux. De nombreux utilisateurs de données ont besoin d'additionner certains niveaux de géographie afin d'obtenir un total pour leur région d'intérêt. Toutefois, l'inclusion de sous-totaux au cours de ce processus donne lieu à un double compte de certaines populations, ce qui entraîne un total erroné. Ci-dessous se trouve un résumé de la manière dont les régions postales sont agrégées dans la géographie postale normalisée.

L'addition des itinéraires de facteur (niveau de géographie ou NG1) et des « résidus » d'itinéraires (NG2) correspond aux régions de tri d'acheminement urbaines (RTA, NG3).

Le total des RTA urbaines (NG3), des routes rurales (NG4), des services suburbains (NG5), des codes postaux ruraux à l'intérieur d'une ville (NG6) et des autres régions urbaines (NG7) est égal aux totaux de ville (NG8).

L'addition des totaux de ville (NG8), des codes postaux ruraux à l'extérieur d'une ville (NG9) et des autres régions dans une province (NG10) correspond aux totaux provinciaux/territoriaux (NG11).

Les totaux provinciaux/territoriaux (NG11) s'élèvent au total du Canada (NG12).

Ainsi, selon les codes du niveau de géographie :

1 + 2 = 3
3 + 4 + 5 + 6 + 7 = 8
8 + 9 + 10 = 11

Identificateur de ville (CityID)

En 2007, le CityID a été modifié.

Avant 2007:

1. CityID est composé d’un numéro à 4 caractères maximum
2. Chaque ville a un numéro unique compris entre 1 et 9999
3. Presque tous les numéros sont alloués à une ville.  Il ne reste que quelques numéros disponibles pour les futures nouvelles villes. 

En commençant avec les données 2007:
Afin de créer une plus grande possibilité d’identificateur sans changer la longueur du champs dans nos systèmes :

1. Le numéro du CityID est maintenant combiné à la 1ière lettre du code postal
2. Chaque 1ière lettre de code postal a une possibilité de numéros entre 1 et 9999 (Tableau 2)
3. Les numéros des villes déjà existantes ont été gardés et seul la 1ière lettre du code postal a été ajoutée. (Tableau 1)
4. Les nouvelles villes ont reçu un nouveau numéro d’identification dans le nouveau format. (Tableau 1)

Tableau 1

Code postal	Nom de la ville	Avant 2007	2007
K1A 1K6	Ottawa	2434	K2434
G3C 0A1	Stoneham-et-Tewkesbury	n/a	G2

 

Tableau 2

Province	Lettre	Fourchette de numéros
Terre-Neuve et Labrador	A	1 – 9999
Île-du-Prince-Edouard	C	1 – 9999
Nouvelle-Écosse	B	1 – 9999
Nouveau-Brunswick	E	1 – 9999
Québec	G	1 – 9999
Québec	H	1 – 9999
Québec	J	1 – 9999
Ontario	K	1 – 9999
Ontario	L	1 – 9999
Ontario	M	1 – 9999
Ontario	N	1 – 9999
Ontario	P	1 – 9999
Manitoba	R	1 – 9999
Saskatchewan	S	1 – 9999
Alberta	T	1 – 9999
Colombie-Britannique	V	1 – 9999
Yukon	Y	1 – 9999
Territoires-du-Nord Ouest	X	1 – 9999
Nunavut	X	1 – 9999

Par conséquent, il est essential d’utiliser la combinaison Lettre + numéro pour identifier la bonne ville dans la bonne province (Tableau 3):

Tableau 3

Lettre	Numéro	Nom de ville	Province
A	2	Avondale	NL
B	2	Bible Hill	NS
T	2	Rocky View	AB
G	2	Stoneham-et-Tewkesbury	QC

Fichiers de concordance

Les données agrégées des itinéraires de facteur sont accompagnées d'un fichier de concordance qui énumère tous les six caractères de codes postaux pour lesquels il y a de l'information et qui identifie les itinéraires de facteur auxquels chaque code postal est assigné. Une région de tri d'acheminement (RTA) urbaine peut se séparer entre deux collectivités ou plus et l'étiquette de la RTA ainsi que le numéro d'identification de ville (ou ID de ville) deviennent donc des morceaux importants des identificateurs géographiques. Ces identificateurs uniques sont composés des ID de ville, des étiquettes de RTA et des numéros d'itinéraire de facteur. Le fichier de concordance comprend alors l'ID de ville, l'étiquette de RTA (appelée la « région postale »), le numéro d'itinéraire de facteur et le code postal urbain de six caractères. En parcourant ce fichier, un individu peut déterminer quels codes postaux forment un itinéraire donné. L'illustration suivante est un exemple de fichier de concordance.

ID de ville	Région postale	Itinéraire	Code postal
K6092	K1B	52	K1B3K5
K6092	K1B	52	K1B3V5
K6092	K1B	52	K1B4C6
K6092	K1B	52	K1B4N7
K6092	K1B	52	K1B4N9
K6092	K1B	52	K1B4M8
K6092	K1B	52	K1B4N9

« Date » des itinéraires de facteur

Les itinéraires de facteur représentés dans les banques de données de 2008 furent codés à partir d'un fichier de Postes Canada ayant une date de référence de mars 2009.

Fichier d’ancien / nouvel itinéraire

Étant donné que les itinéraires de facteur peuvent changer, nous ajouterons aussi, sur demande, en plus des données agrégées sur les codes postaux et du fichier de concordance correspondant, un troisième fichier intitulé « ancien/nouvel itinéraire » qui illustre le changement en pourcentage dans les itinéraires de facteur entre la date où les données sont attachées et celle où l'information la plus courante nous a été fournie par Postes Canada. Ce fichier compare les codes postaux urbains de six caractères qui forment les itinéraires de facteur lors de deux périodes différentes et indique le pourcentage de codes postaux de l'itinéraire original (ancien) qui est inclus dans le nouvel itinéraire, et le pourcentage du nouveau qui est tiré de l'ancien. L'illustration suivante est un exemple d'un fichier d'ancien/nouvel itinéraire.

Comparaison entre les anciens itinéraires (mois XXXX)et les nouveaux (mois YYYY)

ID de ville	RTA	Ancien itinéraire (#)	Nouvel itinéraire (#)	% de l'ancien inclus dans le nouveau	% du nouveau dérivé de l'ancien
K2434	K1B	50	50	94	74
K2434	K1B	50	51	6	8
K2434	K1B	51	50	33	26
K2434	K1B	51	51	61	92
K2434	K1B	51	57	6	5
K2434	K1B	57	57	91	50
K2434	K1B	57	58	9	100
K2434	K1B	52	52	29	10
K2434	K1B	52	60	71	100
K2434	K1B	53	52	20	24
K2434	K1B	53	53	60	100
K2434	K1B	53	58	20	33
K2434	K1B	54	54	93	83
K2434	K1B	54	55	7	5
K2434	K1B	55	55	100	89
K2434	K1B	56	52	30	14
K2434	K1B	56	56	70	100

Niveaux géographiques – géographie du recensement

Les données sont aussi disponibles pour certains niveaux de la géographie du recensement; le tableau suivant montre les codes pour ces niveaux, ainsi qu'une brève description de chacun.

Niveau géographique	Nom	Description
61	Secteur de recensement	Les secteurs de recensement (SR) sont de petites unités géographiques représentant des collectivités urbaines ou rurales semblables à des quartiers qui ont été créées dans une région métropolitaine de recensement (voir définition ci-dessous) ou une agglomération de recensement dont le noyau urbain comptait une population de 50 000 habitants ou plus d'après le recensement de 1996. Les SR sont délimités par un comité de spécialistes locaux (par exemple, des planificateurs, des travailleurs sociaux, des travailleurs du secteur de la santé et des éducateurs) de concert avec Statistique Canada. Les banques de données de 2009 contiennent 4 990 régions de niveau géographique « 61 » d’après le recensement de 2006.
51	Région économique	Une région économique est constituée d'un groupe de divisions de recensement (voir définition ci-dessous) complètes sauf dans le cas de l'Ontario. Les régions économiques (RÉ) servent à l'analyse de l'activité économique régionale. Au Québec, les RÉ sont désignées en vertu d'une loi (elles ont pour nom « régions administratives »). Dans toutes les autres provinces, elles sont établies conformément à une entente entre Statistique Canada et la province en question. L'Île-du-Prince-Édouard et les territoires consistent chacun en une région économique. Les banques de données de 2009 contiennent 76 régions de niveau géographique « 51 » d’après le recensement de 2006.
42	Agglomération de recensement	Le concept général de l’agglomération de recensement (AR) s'applique à un grand noyau urbain ainsi qu'aux régions urbaines et rurales adjacentes dont le degré d'intégration économique et sociale avec ce noyau urbain est très élevé. Une AR compte au moins 10 000 habitants d'après le dernier recensement. Les banques de données de 2009 contiennent 117 régions de niveau géographique « 42 » d’après le recensement de 2006.
41	Région métropolitaine de recensement	Le concept général de la région métropolitaine de recensement (RMR) s'applique à un grand noyau urbain ainsi qu'aux régions urbaines et rurales adjacentes dont le degré d'intégration économique et sociale avec ce noyau urbain est très élevé. Une RMR compte au moins 100 000 habitants d'après le dernier recensement. Il y a 35 RMR dans les banques de données de 2009 d’après le recensement de 2006 : 001, St. John's, Terre-Neuve 205, Halifax, Nouvelle-Écosse 305, Moncton, Nouveau-Brunswick 310, Saint John, Nouveau-Brunswick 408, Saguenay, Québec 421, Québec, Québec 433, Sherbrooke, Québec 442, Trois-Rivières, Québec 462, Montréal, Québec 505, Ottawa-Gatineau (partie Québec) 505, Ottawa-Gatineau (partie Ontario) 505, Ottawa-Gatineau (combiné) 521, Kingston, Ontario 529, Peterborough, Ontario 532, Oshawa, Ontario 535, Toronto, Ontario 537, Hamilton, Ontario 539, St-Catharines-Niagara, Ontario 541, Kitchener, Ontario 543, Brantford, Ontario 550, Guelph, Ontario 555, London, Ontario 559, Windsor, Ontario 568, Barrie, Ontario 580, Greater Sudbury, Ontario 595, Thunder Bay, Ontario
41 (suite)	Région métropolitaine de recensement	602, Winnipeg, Manitoba 705, Regina, Saskatchewan 725, Saskatoon, Saskatchewan 825, Calgary, Alberta 835, Edmonton, Alberta 915, Kelowna, Colombie-Britannique 932, Abbotsford-Mission, Colombie-Britannique 933, Vancouver, Colombie-Britannique 935, Victoria, Colombie-Britannique
31	Circonscription électorale fédérale	Une circonscription électorale fédérale (CÉF) est un endroit ou un territoire pour lequel les habitants sont sont représentés par un député élu à la Chambre des communes. Selon l'Ordonnance de représentation de 2003, il y a 308 CÉF au Canada. Le directeur général des élections prépare à l'intention du gouverneur général en conseil l'Ordonnance de représentation, qui décrit chaque circonscription électorale déterminée par la Commission de délimitation des circonscriptions électorales et en indique le nom ainsi que la population. Les banques de données de 2009 contiennent 308 régions de niveau géographique « 31».
21	Division de recensement	Une division de recensement (DR) est un groupe de villes de villes voisines les unes des autres qui sont réunies pour des besoins de planification régionale et de gestion de services communs (comme les services de police et d'ambulance). Une DR peut correspondre à un comté, à une municipalité régionale ou à un district régional. Ces groupes sont créés selon les lois en vigueur dans certaines provinces et territoires du Canada. Dans d'autres provinces ou territoires dont les lois ne prévoient pas de telles régions (Terre-Neuve et Labrador, Manitoba, Saskatchewan et Alberta), Statistique Canada définit des régions équivalentes à des fins statistiques en collaboration avec ces provinces et territoires. Les banques de données de 2009 contiennent 288 régions de niveau géographique « 21» d’après le recensement de 2001. Commençant en 2008, les Divisions de recensement sont identifiées dans les tableaux, par un code à huit chiffres : 2 premiers chiffres = province 2 chiffres suivants = la région économique 2 derniers chiffres = la division de recensement

Niveaux géographiques - géographie spéciale

Les utilisateurs peuvent choisir une région qui les intéresse, laquelle n'est pas normalisée et pour laquelle il n'existe pas de données standard (par exemple, les régions de service des succursales bancaires, etc.) Pour obtenir de telles données, les utilisateurs doivent fournir une liste des codes postaux qui composent ces régions spéciales pour lesquelles ils veulent se procurer des données.  Nous leur fournirons les données agrégées correspondantes. Les informations commandées pour des régions spéciales définies par l'utilisateur seront codées comme suit :

Niveau géographique	Nom	Description
93	Total de toutes les régions spéciales	Ce niveau représente une agrégation de toutes les régions spéciales définies par l'utilisateur et comprend l'ensemble des régions codées aux niveaux 92 et 91.
92	Autres régions spéciales	Ce niveau géographique comprend toutes les régions définies par l'utilisateur qui étaient trop petites, en termes de population, pour permettre une compilation séparée (c'est-à-dire des régions de moins de 100 déclarants).
91	Région spéciale définie par l'utilisateur	Une région désignée avec le code « 91 » est une région définie par l'utilisateur, selon les besoins de cet utilisateur. Il peut s'agir, par exemple, de régions scolaires, de districts de santé, etc.

Fichiers de conversion

Quand un client désire acheter des données sur des régions faisant partie d'une géographie non standard selon la Division de la statistique du revenu, un fichier de conversion est habituellement requis. Ce fichier de conversion, document électronique utilisé par notre personnel pour agréger les différentes régions postales qui constituent la région définie par l'utilisateur, est une combinaison des codes postaux formant une ou plusieurs région(s) spéciale(s). Vous n'avez qu'à nous fournir les codes postaux de cette région et nous compilerons les données (sujettes aux restrictions de la confidentialité). La liste devrait inclure tous les codes postaux pour chaque région.

Ceci s'applique seulement aux régions qui ne sont pas « standard ». Ces dernières peuvent englober une ou de nombreuses région(s) dont les limites chevauchent plus d'une région standard ou plus d'un code postal. Les régions définies par l'utilisateur peuvent offrir un service particulier, être un secteur de recrutement scolaire, un quartier ou presque n'importe quelle autre région.

Chaque code postal du fichier de conversion est donc associé à un code régional correspondant. Le code postal est utilisé comme point de comparaison pour les totalisations des données économiques et démographiques de chaque région. L'exemple ci-dessous montre un fichier de conversion typique reçu par la Division de la statistique du revenu.

Code postal	Région de l'utilisateur
A1A1A1	0001
A1A1A2	0001
A1A1A3	0001
A1A1A4	0001
A1A1A5	0001
A1A1A6	0001
A1A1A7	0002
A1A1A8	0002
A1A1A9	0002
A1A1B1	0002
A1A1B2	0002
A1A1B3	0003
A1A1B4	0003
A1A1B5	0003
A1A1B6	0003
A1A1B7	0003
A1A1B8	0004
A1A1B9	0004
A1A1C1	0004
A1A1C2	0004
A1A1C3	0004
Nota : 1. Le fichier de conversion devrait avoir une longueur d'enregistrement de 10 octets, les six premiers représentant le code postal et les quatre autres correspondant à la région définie par l'utilisateur. 2. Il n'y a pas d'espace entre le troisième et le quatrième caractère du code postal. 3. Le code de région définie par l'utilisateur ne comporte que quatre caractères. Notre système ne convertit pas les régions définies par l'utilisateur qui comportent des niveaux hiérarchiques. Dans l'exemple précédent, les régions 0001 et 0002 ne concordent pas avec leur total respectif, contrairement aux régions 0003 et 0004. La production de ce type d'information hiérarchique voudrait dire soumettre plusieurs fois le fichier de conversion à nos programmes, entraînant ainsi une hausse des coûts.

Nous invitons vos commentaires

Nous nous efforçons constamment d'améliorer nos produits pour satisfaire aux besoins de nos clients. Afin d'atteindre cet objectif, il est essentiel que nous puissions bénéficier de vos commentaires sur la qualité et la présentation de nos produits. Si, en tant qu'utilisateurs de données, vous avez des suggestions à nous faire à cet égard, nous les accepterons volontiers.

Des données sous plusieurs formes

Statistique Canada diffuse les données sous diverses formes. Outre les publications, les totalisations habituelles et spéciales sont offertes. Les données sont disponibles sur Internet, disque compact, disquettes, imprimé d'ordinateur, microfiche et microfilm, et bande magnétique. Des cartes et d'autres documents de référence géographiques sont disponibles pour certaines sortes de données. L'accès direct à des données agrégées est possible par le truchement de CANSIM, la base de données ordinolingue et le système d'extraction de Statistique Canada.

Comment obtenir d'autres renseignements

Toute demande de renseignements au sujet des présentes données doit être adressée à :

Service à la clientèle
Division des données régionales et administratives
Statistique Canada
Pièce 1306, immeuble Principal
Ottawa (Ontario)  K1A 0T6

Téléphone : (613) 951-9720
Sans frais : 1-866-652-8443
Télécopieur : (613) 951-4745
Sans frais : 1-866-652-8444
infoddra@statcan.gc.ca

Service national de renseignements 1-800-263-1136
Service national d'appareils de télécommunications pour les malentendants 1‑800‑363‑7629
Numéro sans frais de commande par télécopieur (Canada et États-Unis) 1-877-287-4369

Vous pouvez également visiter notre site Web au http://www.statcan.gc.ca.

Normes de service à la clientèle

Statistique Canada s'engage à fournir à ses clients des services rapides, fiables et courtois dans la langue officielle de leur choix. À cet égard, notre organisme s'est doté de normes qui doivent être observées par les employés lorsqu'ils offrent des services à la clientèle. Pour obtenir une copie de ces normes de service, veuillez communiquer avec nous.

Produits de données disponibles

La Division de la statistique du revenu de Statistique Canada dresse des tableaux de données statistiques à partir de dossiers administratifs - notamment les déclarations d'impôt. Les banques de données démographiques et socio-économiques qui en résultent figurent dans le tableau ci-dessous, tout comme le numéro d’identification de chaque produit et la date normale de parution.

Nom du produit	Product number	Release date
Cotisants à un REER	17C0006	Automne
Droits de cotisation aux REER	17C0011	Automne
Épargnants canadiens	17C0009	Automne
Investisseurs canadiens	17C0007	Automne
Revenu de placements canadiens	17C0008	Automne
Déclarants canadiens	17C0010	Automne
Gains en capital au Canada	17C0012	Automne
Dons de charité	13C0014	Automne
Revenu et démographie selon les quartiers	13C0015	Printemps
Profils de dépendance économique	13C0017	Printemps
Profils du revenu du travail	71C0018	Printemps
Familles	13C0016	Printemps
Aînés	89C0022	Printemps
Estimations de la migration	91C0025	Automne

 

---

Notes :

1 Ce montant représente le 25^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

2 Ce montant représente le 50^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

3 Ce montant représente le 75^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

4 Ce montant représente le 90^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

5 Ce montant représente le 97^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

6 De plus, la médiane est omise lorsque dans une catégorie, le compte arrondi est moins de 20.

Table des matières

Cotisants à un reer (produit 17C0006)
Droits de cotisation aux reer (soldes libres) (produit 17C0011)
Épargnants canadiens (produit 17C0009)
Investisseurs canadiens (produit 17C0007)
Revenu de placements au canada (produit 17C0008)
Gains en capital au canada (produit 17C0012)
Déclarants canadiens (produit 17C0010)
Dons de charité
Source des données
Fréquence des données
Qualité des données
Confidentialité et arrondissement
Glossaire
Tableaux statistiques - remarques et disponibilité historique
Géographie
Niveaux géographiques – géographie postale
Comment additionner les régions postales en évitant les doubles comptes
Fichiers de concordance
Fichier d’ancien / nouvel itinéraire
Niveaux géographiques – géographie du recensement
Niveaux géographiques - géographie spéciale
Nous invitons vos commentaires
Produits de données disponibles

Le lecteur peut reproduire sans autorisation des extraits de ces données statistiques à des fins d'utilisation personnelle à condition d'indiquer la source en entier. Les utilisateurs ne sont autorisés à transférer ou à redistribuer aucune partie ou version quelconque de ces données, que ce soit dans leur format original ou modifié et quel que soit le support de diffusion, sauf en vertu d'une entente de distribution établie avec Statistique Canada. Une entente écrite préalable est requise avant de procéder à toute autre forme de publication ou de diffusion.

L'utilisation des données du présent ensemble constitue une reconnaissance de la part de l'utilisateur des termes de la licence d'utilisation incluse dans le présent document (voir la page suivante).

Division de la statistique du revenu
Statistique Canada
infoddra@statcan.gc.ca
novembre 2011

Cotisants à un reer (produit 17C0006)

Cette banque de données renferme de l'information sur les déclarants canadiens ayant contribué à un Régime enregistré d’épargne-retraite (REER) au courant de l'année d'imposition en question.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de cotisants à un REER
Colonne 8 – Âge moyen des cotisants
Colonne 9 – Revenu d'emploi médian des cotisants
Colonne 10 – 75e centile du revenu d'emploi des cotisants
Colonne 11 – Valeur totale des cotisations (en milliers de $)
Colonne 12 – Cotisation médiane

Tableau 2 : Groupes d'âge
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre total de cotisants à un REER
Colonne 8 – Pourcentage des cotisants âgés de 0 à 24 ans
Colonne 9 – Pourcentage des cotisants âgés de 25 à 34 ans
Colonne 10 – Pourcentage des cotisants âgés de 35 à 44 ans
Colonne 11 – Pourcentage des cotisants âgés de 45 à 54 ans
Colonne 12 – Pourcentage des cotisants âgés de 55 à 64 ans
Colonne 13 – Pourcentage des cotisants âgés de 65 ans et plus
Colonne 14 – Valeur totale des cotisations (en milliers de $)
Colonne 15 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 0 à 24 ans
Colonne 16 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 25 à 34 ans
Colonne 17 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 35 à 44 ans
Colonne 18 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 45 à 54 ans
Colonne 19 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 55 à 64 ans
Colonne 20 – Pourcentage des cotisations déclarées par les 65 ans et plus

Tableau 3 : Sexe
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 – Nombre total de cotisants à un REER
Colonne 10 – Pourcentage de cotisants masculins
Colonne 11 – Pourcentage de cotisants féminins
Colonne 12 – Valeur totale des cotisations (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage des cotisations déclarées par les hommes
Colonne 14 – Pourcentage des cotisations déclarées par les femmes
Colonne 15 – Cotisation médiane de tous les cotisants
Colonne 16 – Cotisation médiane chez les hommes
Colonne 17 – Cotisation médiane chez les femmes

Tableau 4 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre total de cotisants à un REER
Colonne 8 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage de cotisants ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 13 – Valeur totale des cotisations (en milliers de $)
Colonne 14 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage des cotisations totales déclarées par les cotisants ayant un revenu total de 80 000 $ +

Droits de cotisation aux reer (soldes libres) (produit 17C0011)

La banque de données sur les droits de cotisation aux régimes enregistrés d'épargne-retraite (REER) a été instaurée afin de fournir des renseignements sur les limites de cotisation aux REER (soldes libres).  Ce produit peut être utilisé conjointement avec la banque de données sur les REER, laquelle se concentre sur les cotisants aux REER.

En 1989, la loi mentionne que les cotisations maximales pour les individus ne participant pas à un régime de pension agréé (RPA) ou à un régime de participation différée aux bénéfices (RPDB) étaient de 20% du revenu gagné ou un maximum de 7 500 $. La limite pour les individus participant à un RPA était de 20 % du revenu gagné ou un maximum de 3 500 $ moins le montant versé par l'employé au RPA ou RPDB. 

Les nouvelles dispositions de la Loi de l'impôt sur le revenu relatives aux REER, qui sont entrées en vigueur le 1er janvier 1991, avaient pour but de rendre plus équitables les limites de cotisations aux REER.  Le plafond de cotisations aux REER s'établissait à 18 % du revenu gagné de l'année d'imposition précédente, jusqu'à un maximum établi, moins le facteur d'équivalence (FE).  Le FE représente la valeur de la pension acquise au moyen d'un RPA ou d'un RPDB l'année précédente.

Un sommaire des variables utilisées dans la banque de données est montré ci-dessous et dans le glossaire.

Les droits totaux de cotisations aux REER représentent le maximum déductible, c'est-à-dire le montant que les Canadiens peuvent réclamer au titre de cotisations versées à ces régimes.  Ils ne comprennent pas les revenus admissibles au transfert (tels que les allocations de retraite et les indemnités de départ) pouvant être transférés directement dans les REER.  La somme de ce maximum déductible et des transferts constitue la déduction maximale pouvant être demandée à la ligne 208 de la déclaration d'impôt des particuliers.

Revenu gagné dans l’année d’imposition	Droits nouveaux	Droits inutilisés	Droits totaux (pour l’année d’imposition +1)
1991	Pour 1992	Avant 1991 = 0	Droits nouveaux
1992	Pour 1993	1991 à 1992	Droits inutilisés + droits nouveaux
1993	Pour 1994	1991 à 1993	Droits inutilisés + droits nouveaux
1994	Pour 1995	1991 à 1994	Droits inutilisés + droits nouveaux
1995	Pour 1996	1991 à 1995	Droits inutilisés + droits nouveaux
1996	Pour 1997	1991 à 1996	Droits inutilisés + droits nouveaux
1997	Pour 1998	1991 à 1997	Droits inutilisés + droits nouveaux
1998	Pour 1999	1991 à 1998	Droits inutilisés + droits nouveaux
1999	Pour 2000	1991à 1999	Droits inutilisés + droits nouveaux
2000	Pour 2001	1991 à 2000	Droits inutilisés + droits nouveaux
2001	Pour 2002	1991 à 2001	Droits inutilisés + droits nouveaux
2002	Pour 2003	1991 à 2002	Droits inutilisés + droits nouveaux
2003	Pour 2004	1991 à 2003	Droits inutilisés + droits nouveaux
2004	Pour 2005	1991 à 2004	Droits inutilisés + droits nouveaux
2005	Pour 2006	1991 à 2005	Droits inutilisés + droits nouveaux
2006	Pour 2007	1991 à 2006	Droits inutilisés + droits nouveaux
2007	Pour 2008	1991 à 2007	Droits inutilisés + droits nouveaux
2008	Pour 2009	1991 à 2008	Droits inutilisés + Droits nouveaux
2009	Pour 2010	1991 à 2009	Droits inutilisés + Droits nouveaux
2010	Pour 2011	1991 à 2010	Droits inutilisés + Droits nouveaux

Calcul de la limite des cotisations

Pour 1990, les cotisations maximales sont:

• – pour les non-participants aux RPA ou RPDB, le plus petit montant entre 20 % du revenu gagné et 7 500 $;
• – pour les participants aux RPA ou RPDB, 20 % du revenu gagné jusqu'à concurrence de 3 500 $; le plafond est réduit selon les cotisations de l'employé aux RPA/RPDB.

Pour 1991 à 2008 :

droits nouveaux = 18 % du revenu gagné moins FE moins FESP

pourcentage du revenu gagné jusqu'à concurrence de

•  11 500 $ pour 1991
•  12 500 $ pour 1992 et 1993
•  13 500 $ pour 1994
•  14 500 $ pour 1995
•  13 500 $ pour 1996
•  13 500 $ pour 1997
•  13 500 $ pour 1998
•  13 500 $ pour 1999
•  13 500 $ pour 2000
•  13 500 $ pour 2001
•  13 500 $ pour 2002
•  14 500 $ pour 2003
•  15 500 $ pour 2004
•  16 500 $ pour 2005
•  18 000 $ pour 2006
•  19 000 $ pour 2007
•  20 000 $ pour 2008
•  21 000 $ pour 2009
•  22 000 $ pour 2010

où FE = Facteur d'équivalence, et FESP = Facteur d'équivalence pour services passés.

Pour les années d’imposition avant 2000 (droits de 2001) :

Droits totaux (pour année d'imposition + 1) =  droits inutilisés (à partir de 1991) + droits nouveaux.

Pour les années d’imposition de 2000 à 2010 (droits totaux de 2001 à 2011) :

Droits totaux (pour l’année d’imposition +1) = droits inutilisés à partir de 1991 + (18% du revenu gagné – le facteur d'équivalence) – cotisations de l’année actuelle à l’exception des transferts.

Source des données

Avant la diffusion des données pour l’année d’imposition 2000, les données concernant les droits de cotisations aux REER ont été dérivées d'un fichier reçu annuellement de l'Agence du revenu du Canada (ARC, antérieurement Agence des douanes et du revenu du Canada). L'ARC a généré ces données à partir d'un système administratif conçu en regard des modifications apportées à la Loi de l'impôt sur le revenu relativement aux REER (1er janvier 1991).

Le système contient de l'information pour chaque déclarant ayant un revenu gagné, c'est-à-dire un revenu se conformant aux exigences de cotisation à un REER. L'information inclut le revenu gagné, les droits totaux de cotisation et les droits inutilisés.

Dès la diffusion des données sur les droits de cotisation aux REER de 2001 (données de l’année d’imposition de 2000), le montant de droits de cotisation aux REER est calculé à partir de d’autres variables sur le fichier préliminaire. Ce sont des variables qui n’étaient pas offertes avant l’année 2000.

Cette parution annuelle des données sur les droits de cotisation aux REER se fonde sur les déclarations de revenu de l'année d'imposition de 2010. Les cotisations en ce qui a trait à ces limites peuvent être faites jusqu'en février 2012, tout en étant réclamées comme déduction sur le rapport d'impôt de 2011. L'adresse postale au moment de la déclaration servira de base pour l'information géographique dans les tableaux.

Qualité des données

Le montant des droits de cotisation aux REER calculé depuis l’année d’imposition 2000 est équivalent au montant provenant du fichier de l’Agence du revenu du Canada.

Le contenu de la banque de données

Tableau 1 : Personnes ayant des droits de cotisation
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Montant des droits totaux (en milliers de dollars)
Colonne 7 – Montant des droits inutilisés (en milliers de dollars)
Colonne 8 – Montant des droits nouveaux (en milliers de dollars)
Colonne 9 – Nombre de déclarants ayant des droits totaux
Colonne 10 – Nombre de déclarants ayant des droits inutilisés
Colonne 11 – Nombre de déclarants ayant des droits nouveaux

Tableau 2 : Caractéristiques des personnes ayant des droits nouveaux
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre de déclarants ayant des droits nouveaux
Colonne 7 – Âge moyen des déclarants ayant des droits nouveaux
Colonne 8 – Pourcentage de femmes parmi ceux ayant des droits nouveaux
Colonne 9 – Revenu gagné médian des déclarants ayant des droits nouveaux
Colonne 10 – Montant moyen des droits nouveaux
Colonne 11 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux entre 500 $¹ et 2 399 $
Colonne 12 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux entre 2 400 $² et 4 699 $
Colonne 13 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux entre 4 700 $³ et 7 799 $
Colonne 14 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux entre 7 800 $⁴ et 12 999 $
Colonne 15 – Pourcentage des déclarants ayant des droits nouveaux supérieurs à 13 000 $⁵

Épargnants canadiens (produit 17C0009)

Cette base de données renferme de l'information sur les déclarants qui ont été classés comme épargnants.

Les épargnants sont les personnes qui ont déclaré des intérêts et un revenu de placements à la ligne 121, mais qui n'ont pas déclaré de revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration de revenus personnelle.

Les intérêts et autres sources de revenus de placements pourraient inclure les intérêts des obligations d'épargne du Canada, les comptes bancaires, les bons du Trésor, les certificats de dépôt, les dépôts à terme, les bénéfices sur les polices d'assurance-vie aussi bien que les intérêts étrangers et les revenus de dividendes étrangers.

Le revenu de dividendes comprend les dividendes provenant des corporations canadiennes imposables (comme les actions et les sociétés de fonds mutuel), mais non les dividendes des placements étrangers.

Les personnes déclarant un revenu de dividendes canadien sont incluses dans la catégorie des investisseurs, et non dans celle des épargnants.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre d'épargnants
Colonne 8 – Âge moyen des épargnants
Colonne 9 – Revenu total médian des épargnants
Colonne 10 – Somme globale des intérêts déclarés (en milliers de $)
Colonne 11 – Médiane des intérêts

Tableau 2 : Groupes d'âge
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre d'épargnants
Colonne 8 – Pourcentage des épargnants âgés de 0 à 24 ans
Colonne 9 – Pourcentage des épargnants âgés de 25 à 34 ans
Colonne 10 – Pourcentage des épargnants âgés de 35 à 44 ans
Colonne 11 – Pourcentage des épargnants âgés de 45 à 54 ans
Colonne 12 – Pourcentage des épargnants âgés de 55 à 64 ans
Colonne 13 – Pourcentage des épargnants âgés de 65 ans et plus
Colonne 14 – Valeur totale du revenu d'intérêt déclaré (en milliers de $)
Colonne 15 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 0 à 24 ans
Colonne 16 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 25 à 34 ans
Colonne 17 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 35 à 44 ans
Colonne 18 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 45 à 54 ans
Colonne 19 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 55 à 64 ans
Colonne 20 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les 65 ans et plus

Tableau 3 : Sexe
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 – Nombre d'épargnants
Colonne 10 – Pourcentage d'épargnants masculins
Colonne 11 – Pourcentage d'épargnants féminins
Colonne 12 – Valeur totale du revenu d'intérêt déclaré (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les hommes
Colonne 14 – Pourcentage du revenu d'intérêt déclaré par les femmes
Colonne 15 – Revenu d'intérêt médian de tous les épargnants
Colonne 16 – Revenu d'intérêt médian chez les hommes
Colonne 17 – Revenu d'intérêt médian chez les femmes

Tableau 4 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre total d'épargnants
Colonne 8 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage d'épargnants ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 13 – Valeur totale du revenu d'intérêt déclaré (en milliers de $)
Colonne 14 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage du revenu d'intérêt total déclaré par les épargnants ayant un revenu total de 80 000 $ +

Investisseurs canadiens (produit 17C0007)

Cette banque de données renferme de l'information sur les déclarants classés comme investisseurs.

Les investisseurs incluent les personnes qui ont déclaré un revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration de revenus personnelle.  Elles peuvent également avoir déclaré des intérêts et d'autres revenus de placements à la ligne 121.  Lorsqu'un revenu est aussi déclaré à la ligne 121, ce montant est additionné à la valeur des dividendes reçus, et la somme devient le revenu de placements de l'investisseur.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Numéro identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre d'investisseurs
Colonne 8 – Âge moyen des investisseurs
Colonne 9 – Revenu total médian des investisseurs
Colonne 10 – Revenu de placements total (en milliers de $)
Colonne 11 – Pourcentage du revenu de placement dérivé de dividendes
Colonne 12 – Revenu de placements médian

Tableau 2 : Groupes d'âge
Colonne 1 – Numéro identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre d'investisseurs
Colonne 8 – Pourcentage des investisseurs âgés de 0 à 24 ans
Colonne 9 – Pourcentage des investisseurs âgés de 25 à 34 ans
Colonne 10 – Pourcentage des investisseurs âgés de 35 à 44 ans
Colonne 11 – Pourcentage des investisseurs âgés de 45 à 54 ans
Colonne 12 – Pourcentage des investisseurs âgés de 55 à 64 ans
Colonne 13 – Pourcentage des investisseurs âgés de 65 ans et plus
Colonne 14 – Valeur totale du revenu d'investissement déclaré (en milliers de $)
Colonne 15 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 0 à 24 ans
Colonne 16 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 25 à 34 ans
Colonne 17 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 35 à 44 ans
Colonne 18 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 45 à 54 ans
Colonne 19 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 55 à 64 ans
Colonne 20 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les 65 ans et plus

Tableau 3 : Sexe
Colonne 1 – Numéro identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 – Nombre total d'investisseurs
Colonne 10 – Pourcentage d'investisseurs masculins
Colonne 11 – Pourcentage d'investisseurs féminins
Colonne 12 – Valeur totale du revenu d'investissement déclaré (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les hommes
Colonne 14 – Pourcentage du revenu d'investissement déclaré par les femmes
Colonne 15 – Revenu médian d'investissement, tous les investisseurs
Colonne 16 – Revenu médian d'investissement chez les hommes
Colonne 17 – Revenu médian d'investissement chez les femmes

Tableau 4 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre total d'investisseurs
Colonne 8 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage d'investisseurs ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 13 – Valeur totale du revenu d'investissement déclaré (en milliers de $)
Colonne 14 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage du revenu d'investissement total déclaré par les investisseurs ayant un revenu total de 80 000 $ +

Revenu de placements au canada (produit 17C0008)

Cette banque de données renferme de l'information sur les personnes qui ont déclaré un revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration de revenus ou des intérêts et autres revenus de placements à la ligne 121 ou les deux.  Les déclarants inclus ici sont ceux désignés comme épargnants et comme investisseurs dans deux autres banques disponibles : Épargnants canadiens et Investisseurs canadiens.  Dans cette banque de données, le revenu de placements inclut à la fois les intérêts et les dividendes.

Le revenu de dividendes comprend les dividendes provenant des corporations canadiennes imposables (comme les actions et les sociétés de fonds mutuels).

Les intérêts et autres sources de revenus de placements incluent les intérêts des obligations d'épargne du Canada, les comptes bancaires, les bons du Trésor, les certificats de dépôt, les dépôts à terme, les bénéfices sur les polices d'assurance-vie aussi bien que les intérêts étrangers et les revenus de dividendes provenant de l'étranger.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Numéro d'identification de la ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 8 – Âge moyen des déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 9 – Revenu total médian des déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 10 – Revenu de placements total pour tous les déclarants touchant un revenu de placements (en milliers de $)
Colonne 11 – Revenu de placements médian pour tous les déclarants touchant un revenu de placements

Tableau 2 : Groupes d'âge
Colonne 1 – Numéro d'identification de la ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 8 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 0 à 24 ans
Colonne 9 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 25 à 34 ans
Colonne 10 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 35 à 44 ans
Colonne 11 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 45 à 54 ans
Colonne 12 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 55 à 64 ans
Colonne 13 – Pourcentage des déclarants touchant un revenu de placements âgés de 65 ans et plus
Colonne 14 – Valeur totale du revenu de placements déclaré (en milliers de $)
Colonne 15 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 0 à 24 ans
Colonne 16 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 25 à 34 ans
Colonne 17 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 35 à 44 ans
Colonne 18 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 45 à 54 ans
Colonne 19 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 55 à 64 ans
Colonne 20 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les 65 ans et plus

Tableau 3 : Sexe
Colonne 1 – Numéro d'identification de la ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom de l'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 – Nombre de déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 10 – Déclarants touchant un revenu de placements : pourcentage masculin
Colonne 11 – Déclarants touchant un revenu de placements : pourcentage féminin
Colonne 12 – Valeur totale du revenu de placements déclaré (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les hommes
Colonne 14 – Pourcentage du revenu de placements déclaré par les femmes
Colonne 15 – Revenu de placements médian
Colonne 16 – Revenu de placements médian chez les hommes
Colonne 17 – Revenu de placements médian chez les femmes

Tableau 4 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de déclarants touchant un revenu de placements
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage de déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total de 80 000$ +
Colonne 13 – Valeur totale du revenu du revenu de placements déclaré (en milliers de $)
Colonne 14 – Pourcentage du revenu de placements total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage du revenu de placements total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage du revenu de placements total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage du revenu de placements  total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage du revenu de placements total déclaré par les déclarants touchant un revenu de placements et ayant un revenu total de 80 000 $ +

Gains en capital au canada (produit 17C0012)

Cette banque de données fournit l'information sur les personnes ayant déclaré des gains en capital pour l'année en question.

La ligne 127 de la déclaration d'impôt contient le montant imposable des gains en capital déclaré par les canadiens; cette valeur représente la moitié des gains en capital reçus. Les montants dans cette banque de données ont été ajustés pour refléter le total des gains reçus.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Nombre de déclarants touchant des gains en capital
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 – Pourcentage de déclarants touchant des gains en capital et ayant un revenu total de 80 000 $ ou plus
Colonne 13 – Valeur totale des gains en capital (en milliers de dollars)
Colonne 14 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 – Pourcentage des gains en capital déclaré par les personnes ayant un revenu total de 80 000 $ ou plus

Déclarants canadiens (produit 17C0010)

Cette banque de données présente un profil démographique et sur le revenu des canadiens qui ont complété une déclaration d'impôt pour l'année de référence.

Le contenu de la banque de données est comme suit :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants de 0 à 24 ans
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants de 25 à 34 ans
Colonne 9 – Pourcentage de déclarants de 35 à 44 ans
Colonne 10 – Pourcentage de déclarants de 45 à 54 ans
Colonne 11 – Pourcentage de déclarants de 55 à 64 ans
Colonne 12 – Pourcentage de déclarants de 65 ans et plus
Colonne 13 – Âge moyen des déclarants
Colonne 14 – Revenu total médian des déclarants
Colonne 15 – 75e centile du revenu total des déclarants
Colonne 16 – 85e centile du revenu total des déclarants
Colonne 17 – 95e centile du revenu total des déclarants
Colonne 18 – Revenu d'emploi médian des déclarants
Colonne 19 – 75e centile du revenu d'emploi des déclarants

Tableau 2 : Catégories de revenu
Colonne 1 – Identificateur de ville
Colonne 2 – Région postale
Colonne 3 – Numéro de l'itinéraire de facteur
Colonne 4 – Niveau géographique (voir la section Géographie)
Colonne 5 – Nom d'endroit
Colonne 6 – Nombre total de déclarants
Colonne 7 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 8 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 9 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 10 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 11 – Pourcentage de déclarants ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 12 – Valeur du revenu total déclaré (en milliers de $)
Colonne 13 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 14 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 15 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 16 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 17 – Pourcentage du revenu total déclaré par les déclarants ayant un revenu total de 80 000 $ +

Dons de charité

Cette banque de données renferme de l'information sur les déclarants identifiés comme donateurs, soit ceux qui ont déclaré une somme d'argent à la ligne 340 de la déclaration de revenus.

Les Canadiens contribuent de bien des façons aux organismes de charité. La banque de données sur les dons de charité fournit des renseignements sur les déclarants qui ont demandé un crédit d'impôt pour des dons de charité dans leurs déclarations de revenus de l’année de référence.  Ces données peuvent inclure des dons pouvant être rejetés par l'Agence du revenu du Canada (ARC) suite à une vérification. Pour en savoir plus sur le refus éventuel de dons (i.e. arrangements relatifs à des dons utilisés comme abris fiscaux, émission de faux reçus), veuillez visiter le site web de l'Agence du revenu du Canada : www.cra-arc.gc.ca

Les personnes qui ont fait des dons de charité sans l'indiquer dans leur déclaration de revenus personnelle ne sont pas comptées dans cette banque de données. Ceux-ci incluent les dons pour lesquels aucun reçu n'a été fourni ou pour lesquels le reçu a été perdu. Les données présentées ici ne comprennent aucune estimation de ces dons.

Veuillez noter que seuls les dons versés à des organismes sont acceptés à l'intérieur du système fiscal.  Les dons versés à des organismes de charité canadiens enregistrés et à des associations canadiennes enregistrées de sport amateur peuvent être déduits.  Sont également déductibles les dons versés aux universités prescrites sises à l'étranger, à certains organismes de logement situés au Canada et exempts d'impôt, aux municipalités canadiennes, aux Nations Unies et aux organismes de charité à l'étranger auxquels le gouvernement du Canada a versé des dons.

Il est aussi possible de reporter des dons de charité sur les cinq ans suivant l'année où ils ont été versés. Pendant l'année de référence, il était possible de déduire les dons versés au cours des cinq années précédentes, dans la mesure où ces derniers n'avaient pas déjà été déduits auparavant. De même, les dons versés pendant l'année de référence pouvaient être déduits au cours de la même année ou reportés pour déduction dans une des déclarations des cinq années suivantes. Selon les lois fiscales, les déclarants peuvent porter en déduction d'impôt à la fois leurs dons de charité et ceux de leur conjoint afin d'obtenir de meilleurs avantages fiscaux. Ainsi le nombre de donateurs pourrait être plus élevé que le nombre de déclarants ayant demandé le crédit d'impôt.

Depuis 2007, un changement dans les règlements sur la fiscalité permet aux déclarants canadiens de réclamer un crédit d'impôt de 15 % sur les premiers 200 $ contribués à un organisme de charité reconnu, et 29 % sur le reste des dons. En 2006, le crédit d’impôt était de 15,25 % sur les premiers 200 $ et 29 % sur le reste des dons. En 2005, le crédit d’impôt était de 15 % sur les premiers 200 $ et 29 % sur le reste des dons. De 2001 à 2004, le crédit d’impôt était de 16 % sur les premiers 200 $ et 29 % sur le reste des dons; de 1992 à 2000, le crédit d’impôt était de 17 % sur les premiers 200 $ et 29 % sur le reste des dons. Antérieurement, les déclarants devaient verser 250 $ pour que le crédit de 29 % soit applicable.

La banque de données contient :

Tableau 1 : Sommaire
Colonne 1 ─ Numéro identificateur de ville
Colonne 2 ─ Région postale
Colonne 3 ─ Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 ─ Niveau géographique (voir section Géographie)
Colonne 5 ─ Nom de l'endroit
Colonne 6 ─ Nombre total de déclarants
Colonne 7 ─ Nombre de donateurs
Colonne 8 ─ Âge moyen des donateurs
Colonne 9 ─ Don moyen des donateurs de moins de 24 ans
Colonne 10 ─ Don moyen des donateurs de 25 à 34 ans
Colonne 11 ─ Don moyen des donateurs de 35 à 44 ans
Colonne 12 ─ Don moyen des donateurs de 45 à 54 ans
Colonne 13 - Don moyen des donateurs de 55 à 64 ans
Colonne 14 ─ Don moyen des donateurs de 65 ans et plus
Colonne 15 ─ Somme des dons de charité (en milliers de $)
Colonne 16 ─ Don médian
Colonne 17 ─ Revenu total médian des donateurs
Colonne 18 ─ 75e centile du revenu total des donateurs

Tableau 2 : Âge et sexe
Colonne 1 ─ Numéro identificateur de ville
Colonne 2 ─ Région postale
Colonne 3 ─ Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 ─ Niveau géographique (voir section Géographie)
Colonne 5 ─ Nom de l'endroit
Colonne 6 ─ Nombre total de déclarants
Colonne 7 ─ Pourcentage de déclarants masculins
Colonne 8 ─ Pourcentage de déclarants féminins
Colonne 9 ─ Nombre de donateurs
Colonne 10 ─ Pourcentage de donateurs masculins
Colonne 11 ─ Pourcentage de donateurs féminins
Colonne 12 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 0 à 24 ans
Colonne 13 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 25 à 34 ans
Colonne 14 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 35 à 44 ans
Colonne 15 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 45 à 54 ans
Colonne 16 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 55 à 64 ans
Colonne 17 ─ Pourcentage de donateurs âgés de 65 ans et plus
Colonne 18 ─ Don médian
Colonne 19 ─ Don médian des hommes
Colonne 20 ─ Don médian des femmes
Colonne 21 ─ Somme des dons de charité (en milliers de $)
Colonne 22 ─ Somme des dons de charité des hommes (en milliers de $)
Colonne 23 ─ Somme des dons de charité des femmes (en milliers de $)

Tableau 3 : Catégories de revenu
Colonne 1 ─ Numéro identificateur de ville
Colonne 2 ─ Région postale
Colonne 3 ─ Numéro d'itinéraire de facteur
Colonne 4 ─ Niveau géographique (voir section Géographie)
Colonne 5 ─ Nom de l'endroit
Colonne 6 ─ Nombre total de déclarants
Colonne 7 ─ Nombre total de donateurs
Colonne 8 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 9 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 10 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 11 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 12 ─ Pourcentage de donateurs ayant un revenu total de 80 000 $ +
Colonne 13 ─ Somme des dons de charité (en milliers de $)
Colonne 14 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total de moins de 20 000 $
Colonne 15 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total entre 20 000 $ et 39 999 $
Colonne 16 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total entre 40 000 $ et 59 999 $
Colonne 17 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total entre 60 000 $ et 79 999 $
Colonne 18 ─ Pourcentage des dons de charité déclaré par les donateurs ayant un revenu total de 80 000 $ +

Source des données

Les données sont tirées des déclarations d'impôt. Pour la plupart, les déclarations de revenus sont complétées au printemps suivant l'année de référence. Par exemple, pour l'année d'imposition 2010, les déclarations d'impôt sur le revenu ont été produites au plus tard le 30 avril 2011.

L'information géographique des tableaux provient des adresses postales inscrites sur les déclarations au moment où elles ont été remplies.

Les caractéristiques démographiques telles que l'âge datent du 31 décembre de l'année d'imposition. Les données sur le revenu sont pour l'année à l'étude.

Fréquence des données

Les données sont mises à jour annuellement.

Qualité des données

i) Nombre de déclarants canadiens

Les données sont des comptes puisés directement des déclarations d'impôt. En 2010, environ 24,5 millions de canadiens ont complété une déclaration d'impôt, ou 71.3% de la population.

Figure 1 ─ nombre de déclarants canadiens

Année d'imposition	Nombre de déclarants ('000)	Date de l'Estimation de la Population	Population ('000)	Couverture (%)
1991	18 786	1ier avril 1992	28 270	66,5
1992	19 267	1ier avril 1993	28 601	67,4
1993	19 882	1ier avril 1994	28 907	68,8
1994	20 184	1ier avril 1995	29 212	69,1
1995	20 536	1ier avril 1996	29 514	69,6
1996	20 772	1ier avril 1997	29 818	69,7
1997	21 113	1ier avril 1998	30 080	70,2
1998	21 431	1ier avril 1999	30 315	70,7
1999	21 893	1ier avril 2000	30 594	71,6
2000	22 249	1ier avril 2001	30 911	72,0
2001	22 804	1ier avril 2002	31 252	73,0
2002	22 968	1ier avril 2003	31 548	72,8
2003	23 268	1ier avril 2004	31 846	73,1
2004	23 625	1ier avril 2005	32 143	73,5
2005	23 952	1ier avril 2006	32 471	73,8
2006	24 258	1ier avril 2007	32 818	73,9
2007	24 624	1ier avril 2008	33 191	74,2
2008	24 987	1ier avril 2009	33 604	74,4
2009*	24 321	1ier avril 2010	34 002	71,5
2010*	24 495	1ier avril 2010	34 368	71,3

Le pourcentage de couverture est basé sur le nombre de déclarants compris dans la banque de données de la Division de la statistique du revenu, comparé aux estimations de la population disponibles disponible sur la base de données CANSIM, tableau 051-0005 sur le site Internet de Statistique Canada au www.statcan.gc.ca.

* Le compte de déclarants pour 2009 et 2010 est puisé d'un fichier préliminaire de l'Agence du revenu du Canada.

ii) Personnes âgées

Une proportion des personnes âgées (celles qui reçoivent les prestations de la sécurité de vieillesse et le supplément de revenu garanti) ne remplit pas de déclaration puisque leur revenu est trop faible ou non imposable. Depuis l'entrée en vigueur, en 1986, du crédit d'impôt pour la Taxe fédérale sur les ventes et le crédit pour la Taxe sur les produits et services (TPS) en 1990, le pourcentage de personnes âgées produisant des déclarations s'est accru.

En 2008, 95 % des personnes âgées ont rempli des déclarations, comparativement à
75 % en 1989 (lorsqu’on compare les déclarants âgés de 65 ans et plus aux estimations de la population correspondante disponible sur la base de données CANSIM 051-0001 de Statistique Canada).

Figure  2 - couverture selon l'âge et par province, 2008

Taux de couverture selon l’âge

Âge	Taux de couverture
Moins de 20 ans	101,8%
20 à 24	84,7%
25 à 29	87,5%
30 à 34	91,6%
35 à 39	95,5%
40 à 44	96,6%
45 à 49	94,9%
50 à 54	94,3%
55 à 59	93,1%
60 à 64	94,1%
65 à 74	96,1%
75 ans et plus	94,8%
Total	95,1%

 

Taux de couverture par province

Province	Taux de couverture
Terre-Neuve et Labrador	99,9%
Île-du-Prince-Édouard	96,8%
Nouvelle-Écosse	95,5%
Nouveau-Brunswick	97,9%
Québec	96,7%
Ontario	94,7%
Manitoba	95,2%
Saskatchewan	96,6%
Alberta	93,9%
Colombie-Britannique	92,8%
Territoire du Yukon	91,0%
Territoires du Nord-Ouest	93,4%
Nunavut	93,0%
Canada	95,1%

Les taux de couverture selon l'âge et la province sont basés sur une comparaison avec les estimations de la population au premier juillet 2010, disponible sur la base de données CANSIM, tableau 051-0001 de Statistique Canada.

iii) Revenu

Les personnes ayant un faible revenu n'ont pas d'impôt à payer et ne sont pas tenues de produire une déclaration d'impôt sur le revenu. Par contre, depuis l'introduction en 1978 du Crédit d'impôt pour enfants, du Crédit pour la taxe fédérale des ventes en 1986, du Crédit pour la TPS en 1990, et des prestations fiscales pour enfants en 1993, les personnes à faible revenu sont plus aptes à déclarer afin de demander ces crédits.

Confidentialité et arrondissement

Depuis sa création, le fichier des familles du T1 (T1FF) a acquis au fil des années, une réputation de source fiable de données annuelles pour les estimés démographiques et de revenus. Afin d’assurer la confidentialité des renseignements des Canadiens, toutes les données sont soumises aux procédures d’arrondissement et de la suppression.

Des travaux de recherche et d’analyse ont résulté en de nouvelles règles de suppressions qui ont été implantées dans la banque de données sur les Données financières et les dons de charité de la DSR pour l’année de référence 2007. La nouvelle méthodologie consistait à introduire une certaine distorsion dans les données au lieu de les supprimer. Toutefois, lorsque cette nouvelle méthodologie a été appliquée aux autres banques de données de la DSR, la méthode de distorsion ne pouvait plus être appliquée en raison de la complexité de ces banques de données. Ainsi, dans un effort d’harmoniser les règles de confidentialité parmi tous les produits de la DSR, il a été décidé de revenir à la méthode de la suppression avec les données de 2008.

Ces mesures continuent d’assurer la confidentialité des données. Tous les comptes sont arrondis. Cela peut modifier les chiffres à la hausse, à la baisse ou pas du tout et peut avoir un impact sur les résultats des calculs. Par exemple, lors du calcul d’un pourcentage à partir de chiffres arrondis, le résultat peut être faussé puisque le numérateur et le dénominateur ont tous deux été arrondi. Cette déformation risque d’être plus importante avec les petits nombres.

Tous les montants sont arrondis au 5 000$ de dollars près.

Depuis 1990, les données représentent un compte de 15 ou plus et sont arrondies à 10 près. Par exemple, un compte de 15 dans une cellule serait arrondi à 20 et un compte de 24 serait aussi arrondi à 20.

Nota : Les comptes représentent le nombre de personnes.
Les sommes sont les montants agrégés qui ont été déclarés.

Dans les tables de données :

Les médianes, percentiles et moyennes sont arrondis au dix dollars près.

Les pourcentages sont publiés sans décimale et ils sont calculés sur des valeurs arrondies; par conséquent, la somme des pourcentages n’égale pas nécessairement 100% lorsqu’il s’agit de petits comptes.

Suppression des données

Dans le but d'assurer la confidentialité, les cellules de données sont supprimées lorsque :

• une région comporte moins de 100 déclarants,
• une cellule représente moins de 15 déclarants⁶,
• une cellule est dominée par un seul déclarant.

La suppression des données peut se produire :

i) Dans une région :

• si une des catégories de revenu est supprimée, une seconde catégorie doit l'être également pour éviter que ne soient divulguées des données confidentielles par recoupement (appelée divulgation par recoupements);
• si l'une des catégories « sexe » est supprimée, l'autre doit l'être également afin d'éviter la divulgation;
• lorsqu’une catégorie d’âge est supprimée, un autre groupe d’âge doit l’être aussi pour éviter la divulgation par recoupements.

ii) Entre les régions :

• si un montant variable est supprimé dans une région, il doit l'être également dans les autres régions pour éviter la divulgation par recoupements.

Glossaire

75^e centile

Les valeurs du revenu total sont placées en ordre décroissant et la valeur identifiée comme étant égale au 75^e percentile indique que le quart des observations est supérieur à ce chiffre et les trois quarts y sont inférieurs.

Par exemple, si le 75^e centile du revenu total est 60 000 $, cela signifie que 25 % des déclarants ont un revenu total égal ou supérieur à 60 000 $ et que les trois quarts de la population a un revenu total égal ou inférieur à 60 000 $.

85^e centile

Débutant avec les données de 2007, la valeur en dollars du 85^e percentile est présentée dans les tableaux au lieu du pourcentage de déclarants se situant au-dessus du 85^e percentile comme par le passé.  Les valeurs du revenu total sont placées en ordre décroissant et la valeur identifiée comme étant égale au 85^e percentile indique que 15% des observations est supérieur à ce chiffre et 85% y sont inférieurs. 

Par exemple, si le 85^e centile du revenu total 65 000 $, cela signifie que 15 % de la population en question a un revenu total égal ou supérieur à 65 000 $ et que 85% de la population a un revenu total égal ou inférieur à 65 000 $.

95^e centile

Débutant avec les données de 2007, la valeur en dollars du 95^e percentile est présentée dans les tableaux au lieu du pourcentage de déclarants se situant au-dessus du 95^e percentile comme par le passé. Les valeurs du revenu total sont placées en ordre décroissant et la valeur identifiée comme étant égale au 95^e percentile indique que 5% des observations est supérieur à ce chiffre et 95% y sont inférieurs.

Par exemple, si le 95^e centile du revenu total est 90 000 $, cela signifie que 5 % de la population en question a un revenu total égal ou supérieur à 90 000 $ et que 95% de la population a un revenu total égal ou inférieur à 90 000 $.

Âge

Calculé au 31 décembre de l'année de référence (i.e., l'année d'imposition moins l'année de naissance).

Déclarant

Une personne ayant complété une déclaration d'impôt pour l'année en question.

Don de charité

La portion admissible des dons de charité, tel que déclaré sur la déclaration d'impôt.

Donateurs

Toutes personnes ayant déclaré des dons de charité à la ligne 340 de la déclaration d'impôt des particuliers.

Droits inutilisés de cotisation à un REER

Montant de déduction permis qui n'a pas été réclamé par le déclarant, ou le montant qui reste après avoir soustrait les cotisations actuelles des droits de cotisation pour l'année en question. Le montant inutilisé peut être reporté indéfiniment. La première année de droits inutilisés est 1991 (voir tableau).

Droits nouveaux de cotisation à un REER

Pour 2010 sont calculés comme étant 18 % du revenu gagné de 2009 (définition ci-dessous), à un maximum de 22 000 $, moins le facteur d'équivalence (FE) et le facteur d'équivalence pour services passés (FESP). Puisque le but de ces informations est de montrer les droits nouveaux pour des cotisations potentielles, les détails sur le FE et le FESP sont omis.

Droits totaux de cotisation à un REER (en milliers de dollars)

La somme des « droits nouveaux » et des « droits inutilisés » tels que définis ci-haut.

Droits totaux de cotisation à un REER (nombre de personnes)

Le nombre de déclarants ayant soit des droits inutilisés d’années précédentes, soit des droits nouveaux basés sur le revenu gagné, soit les deux. Le nombre de personnes ayant des droits totaux ne correspond pas à la somme des personnes ayant des droits nouveaux et inutilisés car un individu pourrait être inclus dans les deux catégories.

Épargnants

Les personnes qui ont déclaré des intérêts et un revenu de placements à la ligne 121, mais qui n'ont pas déclaré de revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration de revenus personnelle.

Gains en capital

La ligne 127 de la déclaration d'impôt T1 montre les gains en capital imposables ou la moitié des gains en capital actuellement reçus. L'information dans cette banque de données a été ajustée afin de refléter les gains en capital actuellement reçus par les déclarants.

Identificateur de ville (CityID)

Puisque certains noms de municipalité peuvent être longs et encombrants dans un fichier électronique, un chiffre identificateur est donné à chaque collectivité. Débutant en 2007, le CityID est une variable alphanumérique à cinq caractères. Il est composé de la première lettre du code postal suivi d’un nombre à quatre chiffres. Une fourchette de nombre de 1 à 9999 est allouée à chaque première lettre de code postal (voir description dans la section géographie).

Investisseurs

Les déclarants ayant rapporté un revenu de dividendes à la ligne 120 de leur déclaration d'impôt. Ils peuvent aussi avoir rapporté des intérêts et autres revenus de placements à la ligne 121. Si un tel revenu est déclaré à la ligne 121, la somme de ce montant et du montant de revenu de dividendes devient le revenu de placements de l'investisseur.

Médiane

Chiffre faisant partie d'un groupe de chiffres et qui représente le milieu. Si l'on dit, par exemple, que la médiane des revenus est de 26 000 $, cela signifie qu'exactement la moitié des revenus déclarés sont égaux ou supérieurs à ce montant et que l'autre moitié lui sont égaux ou inférieurs. Sauf pour le revenu total, les zéros ne sont pas inclus dans le calcul des médianes pour les particuliers.

Niveau de géographie

Code qui indique le type de région géographique à laquelle les informations se réfèrent. Voir la section sur la Géographie pour plus d'information.

Prestation universelle pour la garde d’enfants

Débutant en juillet 2006, la prestation universelle pour la garde d’enfants est un montant imposable de 100 $ versés mensuellement pour chaque enfant de moins de 6 ans. Ce montant est inclus dans la Prestation fiscale canadienne pour enfants dans les tableaux de données.

Régime de participation différée aux bénéfices (RPDB)

Régime d'épargne d'employeur enregistré auprès de l'Agence du revenu du Canada. Les cotisations à ces régimes versées par l'employeur (les employés ne peuvent pas cotiser) sont fondées sur les bénéfices. Le montant accumulé dans ces régimes peut être payé au moment de la retraite ou à la fin de l'emploi en un versement unique, être transféré dans un REER, peut être payé en plusieurs versements au cours d'une période n'excédant pas dix ans, ou être utilisé pour acheter une rente.

Régime enregistré d'épargne-retraite (REER)

Régime d'épargne-retraite pour les individus enregistré avec l'Agence du revenu du Canada. Ce régime permet des cotisations limitées, et le revenu gagné par ce régime n'est pas sujet à imposition avant que les paiements soient reçus du régime.

Revenu de dividendes

Le revenu de dividendes des corporations canadiennes imposables (déterminés et autres que déterminés), tels actions et fonds mutuels, déclarés à la ligne 120 de la déclaration d'impôt des particuliers, et réduit pour refléter les montants reçus. Ces montants n'incluent pas les dividendes de provenance étrangère (lesquelles sont déclarées comme revenu d'intérêt à la ligne 121).

Revenu de placements

Total des revenus de dividendes et des revenus d'intérêts.

Revenu d'emploi

Le revenu d'emploi total déclaré. Y sont inclus les traitements, les salaires, les commissions, les allocations pour la formation, les pourboires, le revenu d'emploi autonome (revenu net d'entreprise, de profession libérale, d'agriculture, de pêche et de commissions) et le revenu d’emploi des indiens (nouveau depuis 1999).

Revenu d'intérêts

Ce revenu réfère aux montants déclarés à la ligne 121 de la déclaration d'impôt des particuliers. Ces montants incluent les intérêts générés par les dépôts bancaires, les Obligations d'épargne du Canada, les bons du trésor, les certificats de placements, les dépôts à terme, les rentes viagères, les fonds mutuels, les polices d'assurance-vie et tous les investissements étrangers.

Revenu d’un régime enregistré d’épargne-invalidité (REEI)

Consiste en un revenu d’épargne-invalidité individuel géré selon les mêmes modalités que le REER. Des contributions privées sont assujetties à une limite à vie de 200 000 $. Ces contributions sont égalées dans une certaine mesure par le gouvernement jusqu’à un maximum à vie de 90 000 $. Les contributions ne sont pas déductibles et le revenu reçu dans le cadre du régime n’est pas imposable tant qu’il n’est pas retiré du plan.

Revenu gagné

Revenu qui est utilisé pour déterminer le plafond de déduction au titre d'un REER. Il comprend, entre autres, le revenu d'emploi (moins les cotisations syndicales et les dépenses d'emploi), le revenu net d'une entreprise, le revenu net de location, les prestations d'invalidité et la pension alimentaire reçue. La pension alimentaire payée et les pertes pour l'année en cours provenant d'une entreprise ou d'une location sont déduites de ce montant. La plupart des revenus de placement (autres que les loyers) ne sont pas considérés comme un revenu gagné. Pour calculer le plafond de déduction au titre d'un REER, c'est le revenu gagné de l'année précédente qui est utilisé.

Revenu total

Les montant déclarés parmi les sources de revenu suivantes :

• Revenu de la population active;
  • Revenu d'emploi;
    • Traitements/salaires/commissions;
    • Autres revenus d'emploi déclarés à la ligne 104 (pourboires, gratifications, redevances, etc.);
    • Revenu net d'emploi autonome;
    • Revenu d’emploi des indiens (nouveau en 1999);
    • Statut indian d’exemption revenus du travail indépendant (nouveau en 2010);
  • Prestations d'assurance-emploi;
• Revenu de pension;
  • Prestations de Sécurité-vieillesse/Suppléments fédéraux nets (ce dernier incluant les suppléments de revenu garanti et les allocations au conjoint depuis 1994);
  • Prestations du Régime des pensions du Canada/de rentes du Québec;
  • Pensions de retraite (pensions privées);
• Revenu d'allocation familiale (jusqu'à et incluant 1992);
• Intérêts ou autres revenus de placements;
• Revenu de dividendes;
• Revenu d'un REER (depuis 1999, uniquement pour les déclarants âgés de 65 ans et plus);
• Revenu net d'une société en commandite simple;
• Pension alimentaire;
• Revenu net de location;
• Autres revenus (par exemple les pensions alimentaires, et les revenus déclarés à la ligne 130, tels les bourses, les subventions, etc.);
• Crédit pour la taxe fédérale de vente (1989 et 1990);
• Crédit pour la taxe sur les produits et services (TPS) (depuis 1990);
• Crédit pour la taxe de vente harmonisée (TVH) (depuis 1997);
• Crédits d'impôt pour les enfants (jusqu'à et incluant 1992);
• Prestations fiscales canadiennes pour enfants (depuis 1993);
• Crédits d'impôt provinciaux remboursables (depuis 1994);
• Autres revenus non imposables (depuis 1993);
  • Indemnités pour accidents de travail;
  • Indemnisations d'assistance sociale;
  • Suppléments de revenu garanti;
  • Allocations versées au conjoint;
• Prestation universelle pour la garde d’enfants (à la fois revendiqué par déposant et désigné à l’enfant) (depuis 2006);
• Revenu d’un régime enregistré d’épargne-invalidité (depuis 2008).

Tableaux Statistiques - Remarques et disponibilité historique

Cotisants à un REER

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1994 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1997.

• Le tableau 2 (groupes d'âge) et le tableau 3 (sexe) sont disponibles depuis les données de 1994, pour les régions postales, les RMR, les DR et les CÉF (depuis 1997). Les groupes d'âge furent changés quelque peu au fil des ans.
• Le tableau 4 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Droits de cotisation aux REER (soldes libres)

• Les deux tableaux sont disponibles dans leur format actuel depuis les données de 1993.
• Les informations statistiques sont disponibles pour tous les niveaux de la géographie postale à partir des données de 1993.
• Les tableaux par région métropolitaine de recensement sont disponibles à partir des données de 1994, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1998.
• Les montants dans le tableau 2 (500 $, 2 400 $, 4 700 $, 7 800 $ et 13 000 $) correspondent aux 25e, 50e, 75e, 90e et 97e centiles des droits nouveaux. Ces montants sont révisés périodiquement.

Épargnants canadiens

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1997.
• Le tableau 2 (groupes d'âge) et le tableau 3 (sexe) sont disponibles depuis les données de 1995, pour les régions postales, les RMR, les DR et les CÉF (depuis 1997). Les groupes d'âge furent changés quelque peu au fil des ans.
• Le tableau 4 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Investisseurs canadiens

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales depuis 1997.
• La proportion du revenu d'intérêts provenant des dividendes est disponible depuis les données de 1996.
• Le tableau 2 (groupes d'âge) et le tableau 3 (sexe) sont disponibles depuis les données de 1995, pour les régions postales, les RMR, les DR et les CÉF (depuis 1997). Les groupes d'âge furent changés quelque peu au fil des ans.
• Le tableau 4 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Revenus de placements au Canada

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1997.
• Le tableau 2 (groupes d'âge) et le tableau 3 (sexe) sont depuis les données de 1995, pour les régions postales, les RMR, les DR et les CÉF (depuis 1997). Les groupes d'âge furent changés quelque peu au fil des ans.
• Le tableau 4 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Gains en capital

• Le tableau standard sur les gains en capital selon les groupes de revenu est disponible dans le format actuel depuis les informations de 2007. De 1998 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.
• Les données sont disponibles pour tous les niveaux de la géographie postale, pour les divisions de recensement, les régions métropolitaines de recensement et les circonscriptions électorales fédérales.

Déclarants canadiens

• Le tableau 1 (sommaire) est disponible dans son format actuel depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement (RMR) sont disponibles depuis les informations de 1993, les divisions de recensement (DR) depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales (CÉF) depuis 1997.
• À partir des données de 2007, la colonne sur « % ayant déclaré en français » a été supprimée.
• Le tableau 2 (groupes de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les RMR, les DR et les CÉF. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Dons de charité

• Le tableau 1 (Sommaire) est disponible depuis les données de 1990, selon la géographie postale. Les régions métropolitaines de recensement sont disponibles depuis les données de 1993, les divisions de recensement depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales depuis 1997.
• Quelques changements ont été apportés aux groupes d'âge en 1991 et en 1997.
• Le tableau 2 (Âge et sexe) est disponible depuis les données de 1995, pour la géographie postale, pour les régions métropolitaines de recensement, les divisions de recensement depuis 1995 et les circonscriptions électorales fédérales depuis 1997.
• Quelques changements ont été apportés aux groupes d'âge en 1997.
• Le tableau 3 (Catégories de revenu) est disponible dans son format actuel depuis les données de 2007, pour la géographie postale, les régions métropolitaines de recensement, les divisions de recensement et les circonscriptions électorales fédérales. De 1997 à 2006, les groupes de revenu étaient cumulatifs.

Géographie

Les données sont disponibles pour les géographies suivantes. Voir « Tableaux statistiques - Remarques et disponibilité historique » pour plus de détails. L'information géographique des tableaux provient des adresses postales inscrites sur les déclarations au moment où elles ont été remplies.

Les régions normalisées :

• le Canada;
• les provinces et les territoires;
• les divisions de recensement;
• les régions métropolitaines de recensement;
• les circonscriptions électorales fédérales; et
• la géographie postale

Les secteurs définis par l'utilisateur :

Les utilisateurs peuvent choisir une région qui les intéresse, laquelle n'est pas normalisée et pour laquelle il n'existe pas de données de forme standard. Pour obtenir des données, les utilisateurs doivent fournir une liste des codes postaux pour lesquels ils veulent se procurer des données. Nous leur fournirons les données agrégées correspondantes. Évidemment, une région spéciale doit être conforme à nos règles de confidentialité ou les informations statistiques ne peuvent être compilées. Voir la section « Géographie spéciale » pour plus d'informations.

Niveaux géographiques – géographie postale

Les informations basées sur les déclarations d'impôt sont disponibles à différents niveaux de la géographie postale, et pour certains niveaux de géographie du Recensement. Les indicateurs géographiques qui apparaissent sur les tableaux statistiques sont montrés ici, avec une brève description.

Niveau géographique	Région postale	Description
12	Canada	Ce niveau géographique représente la somme des totaux provinciaux et territoriaux (niveau 11). Le total national est identifié par le code Z99099.
11	Total provincial ou territorial	Ce niveau représente le total des niveaux de géographie suivants dans une même province/un même territoire : Total de ville........................................................ niveau 08 Codes postaux ruraux........................................ niveau 09 Autres totaux provinciaux................................... niveau 10 Chaque total provincial/territorial est identifié par une lettre postale, suivie de « 990 » et du code de la province/du territoire : Terre-Neuve et Labrador....................................... A99010 Nouvelle-Écosse................................................... B99012 Île-du-Prince-Édouard........................................... C99011 Nouveau-Brunswick.............................................. E99013 Québec.................................................................. J99024 Ontario................................................................... P99035 Manitoba................................................................ R99046 Saskatchewan....................................................... S99047 Alberta.................................................................... T99048 Colombie-Britannique............................................ V99059 Territoires du Nord-Ouest..................................... X99061 Nunavut.................................................................. X99062 Territoire du Yukon................................................ Y99060
10	Autres totaux provinciaux (résidus « P »)	Ce niveau géographique est une agrégation des petites collectivités dans une province avec moins de 100 déclarants, où ces collectivités sont regroupées dans une catégorie « autre ». Avant 1992, cette catégorie « autre » portait le même identificateur que le total provincial, et les codes « mode de livraison » 2 et 3 les distinguaient. Depuis 1992, ce niveau peut être identifié par le même code que le total provincial/territorial, sauf que la lettre est suivie d'un « 8 » plutôt que d’un « 9 ». Ces codes sont les suivants : Terre-Neuve et Labrador....................................... A89010 Nouvelle-Écosse................................................... B89012 Île-du-Prince-Édouard........................................... C89011 Nouveau-Brunswick.............................................. E89013 Québec.................................................................. J89024 Ontario................................................................... P89035 Manitoba................................................................ R89046 Saskatchewan....................................................... S89047 Alberta.................................................................... T89048 Colombie-Britannique............................................ V89059 Territoires du Nord-Ouest..................................... X89061 Nunavut.................................................................. X89062 Territoire du Yukon................................................ Y89060
09	Code postal rural (ne faisant pas partie d'une ville)	Ce niveau géographique représente les collectivités rurales ayant un seul code postal rural. Ces codes postaux ont toujours un zéro comme deuxième caractère, et le code pour le niveau géographique est un « 09 ». Les banques de données de 2010 contiennent 3 994 régions de niveau géographique « 09 ».
08	Total de la ville	Ce niveau géographique représente le total des niveaux suivants, ayant tous le même nom d'endroit unique dans une même province/un même territoire : RTA urbaine (résidentielle)................................. niveau 03 Route rurale........................................................ niveau 04 Service de banlieue............................................ niveau 05 Code postal rural (dans une ville)...................... niveau 06 Autre région urbaine........................................... niveau 07 Leur format est le suivant : par exemple, Edmonton T95479; Regina S94876; St-Lambert J96121. La lettre postale est suivie d'un « 9 » et d'un code de quatre chiffres unique à cette ville/cet endroit (souvent appelé « identificateur de ville »). En général, les frontières des villes postales ne correspondent pas aux limites des subdivisions de recensement. Les banques de données de 2010 contiennent 1 602 régions de niveau géographique « 08 ».
07	Autre région urbaine (non résidentielle à l'intérieur de la ville - résidus « E »)	Ce niveau géographique comprend les adresses non résidentielles dans un centre urbain, ainsi que les autres données non fournies séparément. Les adresses commerciales, les casiers postaux et la poste restante y sont inclus, comme le sont les adresses résidentielles avec trop peu de déclarants pour permettre la publication des chiffres séparés. Ces régions s'identifient par des codes semblables à ceux des totaux pour les villes, sauf que la lettre postale est suivie d'un « 8 » plutôt que d'un « 9 ». Par exemple, Edmonton T85479; Regina S84876; St-Lambert J86121. Les banques de données de 2010 contiennent 472 régions de niveau géographique « 07 ».
06	Code postal rural (dans une ville)	Ces données sont pour les codes postaux ruraux des collectivités ayant plus d'un seul code postal. Ce phénomène se produit dans les régions desservies auparavant par une livraison rurale, et que Postes Canada dessert maintenant par une livraison urbaine; ou dans les collectivités avec plus d'un code postal rural. Ces codes postaux ruraux ont un zéro comme deuxième caractère, et sont de niveau géographique 06. Les banques de données de 2010 contiennent 501 régions de niveau géographique « 06 ».
05	Service de banlieue	Dans les centres urbains, certaines régions périphériques peu peuplées peuvent être desservies par un service de livraison appelé « service de banlieue ». La livraison du courrier est faite par un fournisseur vers des boîtes postales multiples (boîtes communautaires et/ou des sites externes ou des kiosques) généralement situées à proximité ou dans le périmètre d’une zone urbaine. Ces régions sont identifiées par les six caractères du code postal urbain. Les banques de données de 2010 contiennent 105 régions de niveau géographique « 05 ».
04	Route rurale	Certaines régions rurales bien peuplées peuvent recevoir d'un bureau de poste urbain un service de livraison appelé « route rurale ». Un fournisseur livre par véhicule motorisé aux clients qui demeurent près des routes définies dans les secteurs ruraux établis. Le code postal de ces régions comprend les six caractères du code postal urbain. Les banques de données de 2010 contiennent 685 régions de niveau géographique « 04 ».
03	RTA urbaine (résidentielle)	La Région de tri d'acheminement (RTA, identifiée par les trois premiers caractères du code postal) résidentielle comprend toutes les adresses résidentielles couvertes par les trois premiers caractères du code postal dans une région urbaine donnée (sauf les niveaux 04 et 05). Seules les adresses résidentielles sont incluses dans les données statistiques. Ce niveau représente la somme des itinéraires de facteur........................................... niveau 01 « autres itinéraires »........................................... niveau 02 Une RTA urbaine de ce genre s'identifie par les caractères de la RTA et trois espaces blancs. Les banques de données de 2010 contiennent 2 400 régions de niveau géographique « 03 ».
02	Autres itinéraires de facteur	Ce niveau est une agrégation des codes postaux urbains non alloués à un itinéraire en particulier, ainsi que des itinéraires de moins de 100 déclarants. Ce niveau est identifié par le code de la région – soit la RTA suivie de trois espaces blancs – et de « XXXX » comme numéro d'itinéraire de facteur. Les banques de données de 2010 contiennent 184 régions de niveau géographique « 02 ».
01	Itinéraire de facteur	Ce niveau géographique est une agrégation de codes postaux urbains résidentiels alloués au parcours que suit un facteur pour livrer le courrier. Ce niveau est identifié par les trois caractères de la RTA et le numéro d'itinéraire. Chaque RTA contient, en moyenne, 11 itinéraires de facteur. Les banques de données de 2010 contiennent 21 762 régions de niveau géographique « 01 ».

Comment additionner les régions postales en évitant les doubles comptes

Les fichiers de données qui se basent sur la géographie postale contiendront souvent des sous-totaux et des totaux. De nombreux utilisateurs de données ont besoin d'additionner certains niveaux de géographie afin d'obtenir un total pour leur région d'intérêt. Toutefois, l'inclusion de sous-totaux au cours de ce processus donne lieu à un double compte de certaines populations, ce qui entraîne un total erroné. Ci-dessous se trouve un résumé de la manière dont les régions postales sont agrégées dans la géographie postale normalisée.

L'addition des itinéraires de facteur (niveau de géographie ou NG1) et des « résidus » d'itinéraires (NG2) correspond aux régions de tri d'acheminement urbaines (RTA, NG3).

Le total des RTA urbaines (NG3), des routes rurales (NG4), des services suburbains (NG5), des codes postaux ruraux à l'intérieur d'une ville (NG6) et des autres régions urbaines (NG7) est égal aux totaux de ville (NG8).

L'addition des totaux de ville (NG8), des codes postaux ruraux à l'extérieur d'une ville (NG9) et des autres régions dans une province (NG10) correspond aux totaux provinciaux/territoriaux (NG11).

Les totaux provinciaux/territoriaux (NG11) s'élèvent au total du Canada (NG12).

Ainsi, selon les codes du niveau de géographie :

1 + 2 = 3
3 + 4 + 5 + 6 + 7 = 8
8 + 9 + 10 = 11

Identificateur de ville (CityID)

En 2007, le CityID a été modifié.

Avant 2007:

1. CityID est composé d’un numéro à 4 caractères maximum
2. Chaque ville a un numéro unique compris entre 1 et 9999
3. Presque tous les numéros sont alloués à une ville.  Il ne reste que quelques numéros disponibles pour les futures nouvelles villes. 

En commençant avec les données 2007:
Afin de créer une plus grande possibilité d’identificateur sans changer la longueur du champs dans nos systèmes :

1. Le numéro du CityID est maintenant combiné à la 1ière lettre du code postal
2. Chaque 1ière lettre de code postal a une possibilité de numéros entre 1 et 9999 (Tableau 2)
3. Les numéros des villes déjà existantes ont été gardés et seul la 1ière lettre du code postal a été ajoutée. (Tableau 1)
4. Les nouvelles villes ont reçu un nouveau numéro d’identification dans le nouveau format. (Tableau 1)

Tableau 1

Code postal	Nom de la ville	Avant 2007	2007
K1A 1K6	Ottawa	2434	K2434
G3C 0A1	Stoneham-et-Tewkesbury	n/a	G2

 

Tableau 2

Province	Lettre	Fourchette de numéros
Terre-Neuve et Labrador	A	1 – 9999
Île-du-Prince-Edouard	C	1 – 9999
Nouvelle-Écosse	B	1 – 9999
Nouveau-Brunswick	E	1 – 9999
Québec	G	1 – 9999
Québec	H	1 – 9999
Québec	J	1 – 9999
Ontario	K	1 – 9999
Ontario	L	1 – 9999
Ontario	M	1 – 9999
Ontario	N	1 – 9999
Ontario	P	1 – 9999
Manitoba	R	1 – 9999
Saskatchewan	S	1 – 9999
Alberta	T	1 – 9999
Colombie-Britannique	V	1 – 9999
Yukon	Y	1 – 9999
Territoires-du-Nord Ouest	X	1 – 9999
Nunavut	X	1 – 9999

Par conséquent, il est essential d’utiliser la combinaison Lettre + numéro pour identifier la bonne ville dans la bonne province (Tableau 3):

Tableau 3

Lettre	Numéro	Nom de ville	Province
A	2	Avondale	NL
B	2	Bible Hill	NS
T	2	Rocky View	AB
G	2	Stoneham-et-Tewkesbury	QC

Fichiers de concordance

Les données agrégées des itinéraires de facteur sont accompagnées d'un fichier de concordance qui énumère tous les six caractères de codes postaux pour lesquels il y a de l'information et qui identifie les itinéraires de facteur auxquels chaque code postal est assigné. Une région de tri d'acheminement (RTA) urbaine peut se séparer entre deux collectivités ou plus et l'étiquette de la RTA ainsi que le numéro d'identification de ville (ou ID de ville) deviennent donc des morceaux importants des identificateurs géographiques. Ces identificateurs uniques sont composés des ID de ville, des étiquettes de RTA et des numéros d'itinéraire de facteur. Le fichier de concordance comprend alors l'ID de ville, l'étiquette de RTA (appelée la « région postale »), le numéro d'itinéraire de facteur et le code postal urbain de six caractères. En parcourant ce fichier, un individu peut déterminer quels codes postaux forment un itinéraire donné. L'illustration suivante est un exemple de fichier de concordance.

ID de ville	Région postale	Itinéraire	Code postal
K6092	K1B	52	K1B3K5
K6092	K1B	52	K1B3V5
K6092	K1B	52	K1B4C6
K6092	K1B	52	K1B4N7
K6092	K1B	52	K1B4N9
K6092	K1B	52	K1B4M8
K6092	K1B	52	K1B4N9

« Date » des itinéraires de facteur

Les itinéraires de facteur représentés dans les banques de données de 2010 furent codés à partir d'un fichier de Postes Canada ayant une date de référence de décembre 2010.

Fichier d’ancien / nouvel itinéraire

Étant donné que les itinéraires de facteur peuvent changer, nous ajouterons aussi, sur demande, en plus des données agrégées sur les codes postaux et du fichier de concordance correspondant, un troisième fichier intitulé « ancien/nouvel itinéraire » qui illustre le changement en pourcentage dans les itinéraires de facteur entre la date où les données sont attachées et celle où l'information la plus courante nous a été fournie par Postes Canada. Ce fichier compare les codes postaux urbains de six caractères qui forment les itinéraires de facteur lors de deux périodes différentes et indique le pourcentage de codes postaux de l'itinéraire original (ancien) qui est inclus dans le nouvel itinéraire, et le pourcentage du nouveau qui est tiré de l'ancien. L'illustration suivante est un exemple d'un fichier d'ancien/nouvel itinéraire.

Comparaison entre les anciens itinéraires (mois XXXX)et les nouveaux (mois YYYY)

ID de ville	RTA	Ancien itinéraire (#)	Nouvel itinéraire (#)	% de l'ancien inclus dans le nouveau	% du nouveau dérivé de l'ancien
K2434	K1B	50	50	94	74
K2434	K1B	50	51	6	8
K2434	K1B	51	50	33	26
K2434	K1B	51	51	61	92
K2434	K1B	51	57	6	5
K2434	K1B	57	57	91	50
K2434	K1B	57	58	9	100
K2434	K1B	52	52	29	10
K2434	K1B	52	60	71	100
K2434	K1B	53	52	20	24
K2434	K1B	53	53	60	100
K2434	K1B	53	58	20	33
K2434	K1B	54	54	93	83
K2434	K1B	54	55	7	5
K2434	K1B	55	55	100	89
K2434	K1B	56	52	30	14
K2434	K1B	56	56	70	100

Niveaux géographiques – géographie du recensement

Les données sont aussi disponibles pour certains niveaux de la géographie du recensement; le tableau suivant montre les codes pour ces niveaux, ainsi qu'une brève description de chacun.

Niveau géographique	Nom	Description
61	Secteur de recensement	Les secteurs de recensement (SR) sont de petites unités géographiques représentant des collectivités urbaines ou rurales semblables à des quartiers qui ont été créées dans une région métropolitaine de recensement (voir définition ci-dessous) ou une agglomération de recensement dont le noyau urbain comptait une population de 50 000 habitants ou plus d'après le recensement de 1996. Les SR sont délimités par un comité de spécialistes locaux (par exemple, des planificateurs, des travailleurs sociaux, des travailleurs du secteur de la santé et des éducateurs) de concert avec Statistique Canada. Les banques de données de 2010 contiennent 4 990 régions de niveau géographique « 61 » d’après le recensement de 2006.
51	Région économique	Une région économique est constituée d'un groupe de divisions de recensement (voir définition ci-dessous) complètes sauf dans le cas de l'Ontario. Les régions économiques (RÉ) servent à l'analyse de l'activité économique régionale. Au Québec, les RÉ sont désignées en vertu d'une loi (elles ont pour nom « régions administratives »). Dans toutes les autres provinces, elles sont établies conformément à une entente entre Statistique Canada et la province en question. L'Île-du-Prince-Édouard et les territoires consistent chacun en une région économique. Les banques de données de 2010 contiennent 76 régions de niveau géographique « 51 » d’après le recensement de 2006.
42	Agglomération de recensement	Le concept général de l’agglomération de recensement (AR) s'applique à un grand noyau urbain ainsi qu'aux régions urbaines et rurales adjacentes dont le degré d'intégration économique et sociale avec ce noyau urbain est très élevé. Une AR compte au moins 10 000 habitants d'après le dernier recensement. Les banques de données de 2010 contiennent 117 régions de niveau géographique « 42 » d’après le recensement de 2006.
41	Région métropolitaine de recensement	Le concept général de la région métropolitaine de recensement (RMR) s'applique à un grand noyau urbain ainsi qu'aux régions urbaines et rurales adjacentes dont le degré d'intégration économique et sociale avec ce noyau urbain est très élevé. Une RMR compte au moins 100 000 habitants d'après le dernier recensement. Il y a 35 RMR dans les banques de données de 2010 d’après le recensement de 2006 : 001, St. John's, Terre-Neuve 205, Halifax, Nouvelle-Écosse 305, Moncton, Nouveau-Brunswick 310, Saint John, Nouveau-Brunswick 408, Saguenay, Québec 421, Québec, Québec 433, Sherbrooke, Québec 442, Trois-Rivières, Québec 462, Montréal, Québec 505, Ottawa-Gatineau (partie Québec) 505, Ottawa-Gatineau (partie Ontario) 505, Ottawa-Gatineau (combiné) 521, Kingston, Ontario 529, Peterborough, Ontario 532, Oshawa, Ontario 535, Toronto, Ontario 537, Hamilton, Ontario 539, St-Catharines-Niagara, Ontario 541, Kitchener, Ontario 543, Brantford, Ontario 550, Guelph, Ontario 555, London, Ontario 559, Windsor, Ontario 568, Barrie, Ontario 580, Greater Sudbury, Ontario 595, Thunder Bay, Ontario
41 (suite)	Région métropolitaine de recensement	602, Winnipeg, Manitoba 705, Regina, Saskatchewan 725, Saskatoon, Saskatchewan 825, Calgary, Alberta 835, Edmonton, Alberta 915, Kelowna, Colombie-Britannique 932, Abbotsford-Mission, Colombie-Britannique 933, Vancouver, Colombie-Britannique 935, Victoria, Colombie-Britannique
31	Circonscription électorale fédérale	Une circonscription électorale fédérale (CÉF) est un endroit ou un territoire pour lequel les habitants sont sont représentés par un député élu à la Chambre des communes. Selon l'Ordonnance de représentation de 2003, il y a 308 CÉF au Canada. Le directeur général des élections prépare à l'intention du gouverneur général en conseil l'Ordonnance de représentation, qui décrit chaque circonscription électorale déterminée par la Commission de délimitation des circonscriptions électorales et en indique le nom ainsi que la population. Les banques de données de 2010 contiennent 308 régions de niveau géographique « 31».
21	Division de recensement	Une division de recensement (DR) est un groupe de villes de villes voisines les unes des autres qui sont réunies pour des besoins de planification régionale et de gestion de services communs (comme les services de police et d'ambulance). Une DR peut correspondre à un comté, à une municipalité régionale ou à un district régional. Ces groupes sont créés selon les lois en vigueur dans certaines provinces et territoires du Canada. Dans d'autres provinces ou territoires dont les lois ne prévoient pas de telles régions (Terre-Neuve et Labrador, Manitoba, Saskatchewan et Alberta), Statistique Canada définit des régions équivalentes à des fins statistiques en collaboration avec ces provinces et territoires. Les banques de données de 2010 contiennent 288 régions de niveau géographique « 21» d’après le recensement de 2001. Commençant en 2008, les Divisions de recensement sont identifiées dans les tableaux, par un code à huit chiffres : 2 premiers chiffres = province 2 chiffres suivants = la région économique 2 derniers chiffres = la division de recensement

Niveaux géographiques - géographie spéciale

Les utilisateurs peuvent choisir une région qui les intéresse, laquelle n'est pas normalisée et pour laquelle il n'existe pas de données standard (par exemple, les régions de service des succursales bancaires, etc.) Pour obtenir de telles données, les utilisateurs doivent fournir une liste des codes postaux qui composent ces régions spéciales pour lesquelles ils veulent se procurer des données.  Nous leur fournirons les données agrégées correspondantes. Les informations commandées pour des régions spéciales définies par l'utilisateur seront codées comme suit :

Niveau géographique	Nom	Description
93	Total de toutes les régions spéciales	Ce niveau représente une agrégation de toutes les régions spéciales définies par l'utilisateur et comprend l'ensemble des régions codées aux niveaux 92 et 91.
92	Autres régions spéciales	Ce niveau géographique comprend toutes les régions définies par l'utilisateur qui étaient trop petites, en termes de population, pour permettre une compilation séparée (c'est-à-dire des régions de moins de 100 déclarants).
91	Région spéciale définie par l'utilisateur	Une région désignée avec le code « 91 » est une région définie par l'utilisateur, selon les besoins de cet utilisateur. Il peut s'agir, par exemple, de régions scolaires, de districts de santé, etc.

Fichiers de conversion

Quand un client désire acheter des données sur des régions faisant partie d'une géographie non standard selon la Division de la statistique du revenu, un fichier de conversion est habituellement requis. Ce fichier de conversion, document électronique utilisé par notre personnel pour agréger les différentes régions postales qui constituent la région définie par l'utilisateur, est une combinaison des codes postaux formant une ou plusieurs région(s) spéciale(s). Vous n'avez qu'à nous fournir les codes postaux de cette région et nous compilerons les données (sujettes aux restrictions de la confidentialité). La liste devrait inclure tous les codes postaux pour chaque région.

Ceci s'applique seulement aux régions qui ne sont pas « standard ». Ces dernières peuvent englober une ou de nombreuses région(s) dont les limites chevauchent plus d'une région standard ou plus d'un code postal. Les régions définies par l'utilisateur peuvent offrir un service particulier, être un secteur de recrutement scolaire, un quartier ou presque n'importe quelle autre région.

Chaque code postal du fichier de conversion est donc associé à un code régional correspondant. Le code postal est utilisé comme point de comparaison pour les totalisations des données économiques et démographiques de chaque région. L'exemple ci-dessous montre un fichier de conversion typique reçu par la Division de la statistique du revenu.

Code postal	Région de l'utilisateur
A1A1A1	0001
A1A1A2	0001
A1A1A3	0001
A1A1A4	0001
A1A1A5	0001
A1A1A6	0001
A1A1A7	0002
A1A1A8	0002
A1A1A9	0002
A1A1B1	0002
A1A1B2	0002
A1A1B3	0003
A1A1B4	0003
A1A1B5	0003
A1A1B6	0003
A1A1B7	0003
A1A1B8	0004
A1A1B9	0004
A1A1C1	0004
A1A1C2	0004
A1A1C3	0004
Nota : 1. Le fichier de conversion devrait avoir une longueur d'enregistrement de 10 octets, les six premiers représentant le code postal et les quatre autres correspondant à la région définie par l'utilisateur. 2. Il n'y a pas d'espace entre le troisième et le quatrième caractère du code postal. 3. Le code de région définie par l'utilisateur ne comporte que quatre caractères. Notre système ne convertit pas les régions définies par l'utilisateur qui comportent des niveaux hiérarchiques. Dans l'exemple précédent, les régions 0001 et 0002 ne concordent pas avec leur total respectif, contrairement aux régions 0003 et 0004. La production de ce type d'information hiérarchique voudrait dire soumettre plusieurs fois le fichier de conversion à nos programmes, entraînant ainsi une hausse des coûts.

Nous invitons vos commentaires

Nous nous efforçons constamment d'améliorer nos produits pour satisfaire aux besoins de nos clients. Afin d'atteindre cet objectif, il est essentiel que nous puissions bénéficier de vos commentaires sur la qualité et la présentation de nos produits. Si, en tant qu'utilisateurs de données, vous avez des suggestions à nous faire à cet égard, nous les accepterons volontiers.

Des données sous plusieurs formes

Statistique Canada diffuse les données sous diverses formes. Outre les publications, les totalisations habituelles et spéciales sont offertes. Les données sont disponibles sur Internet, disque compact, disquettes, imprimé d'ordinateur, microfiche et microfilm, et bande magnétique. Des cartes et d'autres documents de référence géographiques sont disponibles pour certaines sortes de données. L'accès direct à des données agrégées est possible par le truchement de CANSIM, la base de données ordinolingue et le système d'extraction de Statistique Canada.

Comment obtenir d'autres renseignements

Toute demande de renseignements au sujet des présentes données doit être adressée à :

Service à la clientèle
Division de la statistique due revenu 
Statistique Canada
Édifice Jean Talon, 5ième étage
Ottawa (Ontario)  K1A 0T6

Téléphone : (613) 951-7355
Sans frais : 1-888-297-7355
Télécopieur : (613) 951-3012
Sans frais : 1-866-297-7355
revenue@statcan.gc.ca

Service national de renseignements 1-800-263-1136
Service national d'appareils de télécommunications pour les malentendants 1‑800‑363‑7629
Numéro pour commander seulement (Canada et Etats-Unis) 1-800-267-6677
Numéro sans frais de commande par télécopieur (Canada et États-Unis) 1-877-287-4369

Vous pouvez également visiter notre site Web au http://www.statcan.gc.ca.

Normes de service à la clientèle

Statistique Canada s'engage à fournir à ses clients des services rapides, fiables et courtois dans la langue officielle de leur choix. À cet égard, notre organisme s'est doté de normes qui doivent être observées par les employés lorsqu'ils offrent des services à la clientèle. Pour obtenir une copie de ces normes de service, veuillez communiquer avec nous.

Produits de données disponibles

La Division de la statistique du revenu de Statistique Canada dresse des tableaux de données statistiques à partir de dossiers administratifs - notamment les déclarations d'impôt. Les banques de données démographiques et socio-économiques qui en résultent figurent dans le tableau ci-dessous, tout comme le numéro d’identification de chaque produit et la date normale de parution.

Nom du produit	Product number	Release date
Cotisants à un REER	17C0006	Automne
Droits de cotisation aux REER	17C0011	Automne
Épargnants canadiens	17C0009	Automne
Investisseurs canadiens	17C0007	Automne
Revenu de placements canadiens	17C0008	Automne
Déclarants canadiens	17C0010	Automne
Gains en capital au Canada	17C0012	Automne
Dons de charité	13C0014	Automne
Revenu et démographie selon les quartiers	13C0015	Printemps
Profils de dépendance économique	13C0017	Printemps
Profils du revenu du travail	71C0018	Printemps
Familles	13C0016	Printemps
Aînés	89C0022	Printemps
Estimations de la migration	91C0025	Automne

 

---

Notes :

1 Ce montant représente le 25^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

2 Ce montant représente le 50^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

3 Ce montant représente le 75^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

4 Ce montant représente le 90^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

5 Ce montant représente le 97^e centile des droits et est recalculé périodiquement.

6 De plus, la médiane est omise lorsque dans une catégorie, le compte arrondi est moins de 20.

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) contient des séries de données statistiques sur les ventes de biens manufacturés, les stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes des fabricants. Chacune des valeurs associées à ces composantes représente une projection mensuelle des données de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF).

L'EMIM est une enquête par échantillonnage menée auprès d'environ 10 500 établissements manufacturiers canadiens, lesquels sont catégorisés en plus de 220 industries. Les industries sont classées selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Des séries désaisonnalisées sont disponibles pour les principaux agrégats.

Un établissement comporte la plus petite unité de fabrication en mesure d’informer sur les variables à l’étude. Les données recueillies par l’EMIM tracent le « portrait » de la valeur des ventes de biens fabriqués, réalisées par le secteur manufacturier canadien et nous permettent d’analyser la situation de l’économie canadienne, ainsi que la santé d’industries spécifiques à court et à moyen termes. Les données de l’enquête sont employées par des intervenants des secteurs privé et public, notamment par Statistique Canada, les gouvernements fédéraux et provinciaux, des entités commerciales et industrielles, des organismes non gouvernementaux nationaux et internationaux, des experts-conseils, la presse d’affaires et de simples citoyens. Ces données permettent d’analyser la part du marché, les tendances, l’étalonnage des entreprises, l’analyse des politiques, l’élaboration des programmes, la politique fiscale et la politique commerciale.

1. Ventes de biens fabriqués

Les ventes de biens fabriqués (anciennement les livraisons des produits de propre fabrication) sont définies comme étant la valeur des produits fabriqués par les établissements qui ont été livrés à des clients. Elles n’incluent aucune activité de commerce de gros et aucune recette provenant de la location de matériel ou de la vente d’électricité. Dans la pratique, certains répondants déclarent les transactions financières plutôt que les paiements ayant trait au travail fait. Les ventes de biens fabriqués, pour le Canada et les provinces,  sont disponibles selon le SCIAN, au niveau de détails des trois chiffres.

Dans le cas des industries des produits aérospatiaux et leurs pièces d’aéronef et de la construction navale, on se fonde sur la valeur de la production plutôt que sur celle des ventes de biens fabriqués. Pour déterminer cette valeur, on ajuste la valeur mensuelle des ventes de biens fabriqués en fonction de la variation mensuelle des stocks détenus pour les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les produits finis fabriqué). Ce calcul ne tient pas compte des matières premières, car les chiffres de production visent à mesurer le « travail fait » durant le mois. On cherche ainsi à réduire la distorsion causée par les ventes de biens fabriqués de produits d'une grande valeur comme lors d'une vente complétée.

2. Stocks

Il est important de mesurer la valeur des composantes des stocks et ce, aussi bien pour les études économiques que pour le calcul de la valeur de la production économique. On demande aux répondants de déclarer la valeur comptable (au prix coûtant) de leurs matières premières et composantes, de leurs biens / travaux en cours de fabrication et de leurs produits finis fabriqués séparément. Dans certains cas, les répondants estiment la valeur totale de leurs stocks, que l’on répartit ensuite en fonction des pourcentages déclarés dans le cadre de l’EAMEF. Les niveaux des stocks sont calculés pour l’ensemble du Canada et non par province.

3. Commandes

a) Commandes en carnet

Les commandes en carnet sont une réserve de commandes qui génèreront les ventes de biens fabriqués futures, à la condition qu’elles ne soient pas annulées. À l’instar des stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes sont estimées pour l’ensemble du Canada et non par province.

L'EMIM produit des estimations relativement aux commandes en carnet pour toutes les industries à l'exception de celles où les commandes sont habituellement livrées à partir des stocks détenus et où l’on ne tient pas, par conséquent, de carnet de commande.

b) Nouvelles commandes

Les nouvelles commandes représentent la demande courante pour les produits manufacturés. Les estimations portant sur les nouvelles commandes sont établies à partir des données sur les ventes de biens fabriqués et les commandes en carnet. Toutes les ventes de biens fabriqués effectuées au cours d'un mois donné résultent d'une commande reçue ce mois-là ou avant. Ainsi, la valeur des nouvelles commandes s'obtient en additionnant les ventes de biens fabriqués au cours d'un mois donné avec la différence entre les commandes en carnet pour ce mois et les commandes en carnet pour le mois précédent.

4. Biens non-durables/biens durables

a) Industries des biens non-durables

Aliments (SCIAN 311),
Boissons et produits du tabac (312),
Usines de textiles (313),
Usines de produits textiles (314),
Vêtements (315),
Produits en cuir et produits analogues (316),
Papier (322), 
Impressions et activités connexes de soutien (323),
Produits du pétrole et du charbon (324),
Produits chimiques (325) et
Produits en caoutchouc et en plastique (326).

b) Industries des biens durables

Produits en bois (SCIAN 321),
Produits minéraux non-métalliques (327),
Première transformation des métaux (331),
Fabrication des produits métalliques (332),
Machines (333),
Produits informatiques et électroniques (334),
Matériel, appareils et composants électriques (335),
Matériel de transport (336),
Meubles et produits connexes (337) et
Activités diverses de fabrication (339).     

Conception de l'enquête et méthodologie

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) a fait l’objet d’un vaste remaniement à compter du mois de référence août 1999.

L’analyse conceptuelle 

En 1998, il a été décidé qu’avant d’entreprendre tout travail de remaniement, les concepts et les définitions de base du programme seraient vérifiés.

Cela a été fait de deux façons : premièrement, une analyse des exigences des utilisateurs a été amorcée. À cet effet, un rapport interne a été réexaminé pour s’assurer qu’on avait satisfait aux exigences des utilisateurs au cours de cet exercice. De plus, une analyse auprès des principaux utilisateurs des comptes nationaux a été entreprise. Cette analyse avait principalement pour objet de repérer toute faille présente dans les données.

Deuxièmement, avec en mains l’information sur ces failles et exigences, une étude des répondants de l’enquête a été menée pour vérifier leur capacité de fournir des données existantes et nouvelles. L’étude avait également pour objet de vérifier si les définitions utilisées par les analystes de l’enquête correspondaient à celles utilisées par les répondants.

Cet exercice a entraîné une réduction du nombre de questions de l’enquête, soit de seize à sept. La plupart des questions abandonnées portaient sur les ventes de biens fabriqués à l’égard de travaux partiellement exécutés.

En 2007, la terminologie de l’EMIM a été mise à jour afin qu'elle soit conforme au plan comptable (PC). Avec la diffusion du mois de référence d'août 2007, l’EMIM a harmonisé ses concepts avec ceux de l’EAMEF. La variable anciennement intitulée « Livraisons » correspond désormais à « Vente de biens fabriqués ». En outre, des modifications mineures ont été apportées aux noms des composants des stocks. Les définitions et les renseignements issus de l’enquête n’ont toutefois pas été modifiés.

Méthodologie

La nouvelle conception de l’échantillon tient compte du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 1997 et accorde une importance beaucoup plus grande aux données provinciales. La stratification est effectuée par province avec des exigences égales en matière de qualité pour chaque province. Les grandes unités sont sélectionnées avec certitude, alors que les petites unités le sont selon une probabilité fondée sur la qualité souhaitée de l’estimation pour chaque cellule.

La technique d’estimation permet à l’enquête de produire des estimations à partir du SCIAN. Les séries continueront également à faire l’objet d’un rapprochement avec l’EAMEF. Des estimations provinciales seront produites pour toutes les variables. Une mesure de la qualité (CV) sera également produite.

Volets de conception de l'enquête

Population cible et base de sondage

Le Registre des entreprises de Statistique Canada a fourni la base de sondage pour l’EMIM. La population cible de l’EMIM comprend tous les établissements statistiques figurant au Registre des entreprises qui sont classés dans le secteur manufacturier (le SCIAN). La base de sondage de l’EMIM est déterminée à partir de la population cible, après avoir enlevé les établissements faisant partie de la tranche inférieure de 5 % de l’estimation totale des ventes de biens fabriqués pour chaque province. Ces établissements ont été exclus de la base afin de réduire la taille de l’échantillon sans influer significativement sur la qualité.

L'échantillon

L'échantillon de l'EMIM est un échantillon aléatoire formé de quelque 10 500 établissements. Un nouvel échantillon a été choisi au cours de l’automne 2006, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2006 au mois de référence de février 2007). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de janvier 2007.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2002. Le processus consiste à faire en sorte que l’échantillon soit aussi récent et à jour que possible. Tous les établissements de l’échantillon sont renouvelés en tenant compte des changements dans la valeur de leurs ventes de biens fabriqués; les unités qui ne sont plus actives sont enlevées de l'échantillon et certaines petites unités sont remplacées par d'autres dans la partie de l’échantillon basée sur la TPS alors que d’autres s’alternent dans l’échantillon.

Avant la sélection, la base de sondage est subdivisée en cellules industrie-province. On a surtout utilisé les codes du SCIAN. Selon le nombre d’établissements dans chaque cellule, on a regroupé au sein d’autres subdivisions (appelées strates) les établissements de taille similaire. Pour déterminer la taille d’un établissement, on s’est basé sur les chiffres les plus récents disponibles quant à la valeur annuelle des ventes de biens fabriqués ou des ventes.

Chaque cellule industrie-province comporte une strate à tirage complet où on retrouve les établissements échantillonnés chaque mois avec certitude. Cette strate comprend les plus grandes entreprises statistiques, c’est-à-dire celles qui ont le plus d’impact sur les estimations d’une cellule industrie-province particulière. Ces grandes entreprises statistiques représentent 45 % de l’estimation nationale des ventes de biens fabriqués.

Chaque cellule industrie-province ne peut compter plus de trois strates à tirage partiel. Les établissements de ces strates n'ont pas tous à être échantillonnés avec certitude. On prélève un échantillon aléatoire sur les strates restantes. Un poids égal à l’inverse de la probabilité de sélection est attribué aux réponses de ces établissements échantillonnés. Au sein des cellules à tirage partiel, un échantillon doit être composé au minimum de 10 établissements afin d’obtenir une meilleure stabilité.

La partie à tirage nul de l’échantillon est désormais estimée à partir des données administratives, ce qui fait que 100 % de l’environnement de l’échantillon est couvert. L’estimation de la partie à tirage nul a également permis d’améliorer l’efficacité puisqu’une partie à tirage nul plus importante a été délimitée et l’échantillon a pu être utilisé de manière plus efficace sur la plus petite partie échantillonnée de la base.

Collecte des données

Seulement un sous groupe des établissements de l’échantillon est envoyé pour la collecte. Pour le restant des unités des données administratives sont utilisées pour dérivées les ventes de biens fabriqués. Pour les établissements qui sont collectés, la collecte des données, la saisie des données, la vérification préliminaire et le suivi auprès des non-répondants sont effectués par les bureaux régionaux de Statistique Canada. On communique avec les établissements échantillonnés par la poste ou par téléphone, selon ce qu'ils préfèrent. La saisie des données et la vérification préliminaire sont effectuées en même temps afin de garantir la validité des données.

Dans certains cas, on reçoit des rapports globaux des entreprises ou compagnies qui comptent plus d'un établissement au sein de l'échantillon et où les répondants préfèrent ne pas produire un rapport distinct pour chaque établissement. On fait immédiatement le suivi auprès des entreprises qui n'ont pas répondu ou dont les données contiennent des erreurs.

Utilisation de données administratives

La gestion du fardeau de réponse est un défi constant pour Statistique Canada. Afin de tenter de réduire le fardeau de réponse, particulièrement auprès des petites entreprises, Statistique Canada a étudié  différentes options de rechange à la réalisation d'enquêtes. Les fichiers de données administratives sont une grande source de données relatives aux entreprises et Statistique Canada travaille actuellement à l'exploitation du plein potentiel de cette riche source de données. De ce fait, depuis le mois de référence d'août 2004, l'EMIM a réduit le nombre d'établissements simples de l'échantillon qui sont interviewés directement et tire plutôt les données sur les ventes de biens fabriqués de ces établissements des dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les ventes de biens fabriqués (declarées de l’EMIM) et les ventes (déclarées aux fins de la TPS) en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis janvier 2007, environ 2 500 établissements simples ont été sélectionnés pour composer la partie de l’échantillon basée sur la TPS.

Les estimations des stocks et des commandes en carnet des établissements dont les données sur les ventes de biens fabriqués sont basées sur la TPS sont obtenues au moyen du système d'imputation de l'EMIM. Le système d'imputation applique, aux valeurs des mois précédents, les variations mensuelles et annuelles des entreprises répondantes semblables. Avec le plus récent échantillon, on a raffiné les règles d'inclusion des établissements dont les données sont basées sur la TPS de manière à accroître le nombre de ces établissements dans les industries qui tiennent des stocks plus bas.  Ainsi, on réduira au minimum les répercussions des établissements dont les données sont basées sur la TPS pour lesquels on doit estimer les stocks.

Des renseignements détaillés sur la méthodologie utilisée afin de modéliser les estimations des ventes de biens fabriqués dérivées de sources de données administratives se trouvent dans le document « l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières : l'utilisation de données administratives » (catalogue n^o 31-533-XIF).

Qualité des données

Vérification statistique et imputation

Les données sont analysées à l’intérieur de chaque cellule industrie-province. Les valeurs extrêmes sont inscrites sur une liste, pour qu’on puisse en faire un contrôle en fonction de l’ampleur de l’écart par rapport à la moyenne. On communique avec les répondants afin de vérifier les valeurs extrêmes. Les enregistrements qui sont rejetés à la vérification statistique sont considérés comme des valeurs aberrantes et ne servent pas au calcul des valeurs d’imputation.

Des valeurs d’imputation sont attribuées aux cas de non-réponse, pour les établissements qui n’ont pas répondu ou qui n’ont répondu que partiellement au questionnaire d’enquête. Diverses méthodes d’imputation (tendances des cellules industrie-province, réponses antérieures, EAMEF, etc.) sont employées selon la variable exigeant le traitement. Après l’imputation, le personnel de l’EMIM effectue une vérification finale des réponses qui ont été imputées.

Révisions

Parallèlement à l’élaboration des estimations préliminaires du mois courant, les estimations des trois mois précédents sont révisées pour tenir compte des réponses tardives. Les données sont révisées lorsqu’on reçoit des réponses tardives ou lorsqu’on a reçu antérieurement des réponses erronées.

Estimation

Les estimations sont fournies en fonction des réponses d’un échantillon d’établissements manufacturiers associées aux données administratives relatives à une partie des plus petits établissements. L’échantillonnage de l’enquête comprend la couverture totale des établissements manufacturiers importants de chaque industrie-province, ainsi que la couverture partielle des petites et moyennes entreprises. On répartit au prorata les rapports combinés des sociétés à unités multiples parmi leurs établissements, et les ajustements faits pour tenir compte de la facturation provisoire traduisent les recettes reçues pour les travaux effectués dans le cadre des contrats importants. Environ 2 500 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont optenues à partir des recettes reçues indiquées dans les fichiers de la TPS. La partie qui n’est pas représentée dans l’échantillon (la partie à tirage nul) comporte les établissements en-dessous du seuil spécifié dans chaque province et industrie. Les sous-totaux relatifs à cette partie sont également déduits en fonction de leurs recettes.

On estime les valeurs des ventes de biens fabriqués, des stocks et des commandes en carnet en pondérant les réponses, les valeurs dérivées des fichiers de la TPS et les imputations par le nombre d'établissements que chacune représente. Les estimations pondérées sont ensuite ajoutées à la partie à tirage nul. Les estimations des ventes de biens fabriqués sont produites par province, mais aucun détail géographique n'est établi pour les stocks et les commandes, car nombre d'entreprises ne peuvent pas déclarer la valeur comptable de ces articles mensuellement.

Étalonnage

Jusqu’en 2003 (inclusivement), l’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) était étalonnée en fonction de l’Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF). L’étalonnage consistait en l’examen régulier des estimations de l’EMIM dans le cadre des données annuelles fournies par l’EAMEF. L’étalonnage réalignait le niveau annualisé de l'EMIM en fonction des dernières données annuelles vérifiées fournies par l'EAMEF.

En 2006 à 2007, Statistique Canada a mené une enquête importante pour déterminer s’il était judicieux de conserver le processus d’étalonnage. Les résultats ont indiqué que l’étalonnage des estimations de l’EMIM en fonction de l’EAMEF devrait cesser. Grâce au renouvellement de l’échantillon de l’EMIM en 2007, on a déterminé que l’étalonnage ne serait plus nécessaire (rétroactif à l'année 2004) puisque l’EMIM représentait depuis précisément 100 % de l'univers de l'échantillon. Le rapprochement entre les données de l’EMIM et l’EAMEF sera maintenu afin de résoudre d’éventuelles anomalies.

Depuis le mois de référence de janvier 2007, un nouvel échantillon a été introduit. La pratique normale veut qu’au bout de quelques années l’échantillon soit renouvelé afin de garantir que la base de sondage est à jour sur le plan des naissances, des décès et des autres changements relatifs à la population. L’échantillon renouvelé est lié au niveau détaillé pour empêcher les ruptures de données et pour s’assurer de la continuité de la série chronologique. Il est conçu de façon à mieux représenter l’industrie manufacturière aux échelles nationale et provinciale.

Comparaisons et rapprochements avec d'autres sources de données

À chaque année, au moment où la Section de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière élabore ses estimations annuelles, la Section de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières travaille conjointement avec celle de l'EAMEF à comparer et à rapprocher les écarts de valeurs importants entre les données fondées sur les exercices financiers que fournit l'EAMEF et les données annualisées de l'EMIM aux niveaux des strates et des industries.

L'objectif de cet exercice de rapprochement de données est de faire ressortir et de résoudre les différences importantes entre les deux enquêtes et d'aider à réduire au minimum les différences entre les microdonnées de l'EMIM et de l'EAMEF.  

Erreurs d'échantillonnage et autres erreurs

Ce bulletin présente des estimations fondées sur une enquête par  échantillonnage qui risquent, par conséquent, d'être entachées d'erreurs. La section qui suit vise à faciliter, pour le lecteur, l'interprétation des estimations qui sont publiées.

Les estimations établies sur la base d'une enquête par échantillonnage sont sujettes à différents types d'erreurs. On les regroupe en deux grandes catégories: les erreurs qui sont dues à l'échantillonnage et celles qui ne le sont pas.

1. Erreurs d'échantillonnage

Les erreurs d’échantillonnage constituent un risque inhérent aux enquêtes par échantillonnage. Elles découlent de la différence notée entre la valeur d’une variable échantillonnée aléatoirement et celle d’une variable obtenue grâce à un recensement (ou la moyenne de toutes les valeurs aléatoires possibles). Ce genre d’erreur existe parce que les observations portent uniquement sur un échantillon, non sur l’ensemble de la population.

L’erreur d’échantillonnage dépend de facteurs tels que la taille de l’échantillon, la variabilité de la population, le plan de sondage et la méthode d’estimation. Par exemple, pour une taille donnée d’échantillon, l’erreur d’échantillonnage sera fonction de la méthode de stratification adoptée, de l’attribution de l’échantillon, du choix des unités sondées et de la méthode de sélection. (On peut même, dans le cadre d’un seul plan de sondage, effectuer plusieurs calculs pour arriver à la méthode d’estimation la plus efficace.)  La plus importante caractéristique des sondages probabilistes, c’est que l’erreur d’échantillonnage peut être mesurée à partir de l’échantillon lui-même.

2. Erreurs non liées à l'échantillonnage

Les erreurs qui ne sont pas liées à l’échantillonnage découlent d’une faille systématique dans la structure de la procédure de collecte des données ou dans l’élaboration d’une variable ou de l’ensemble des variables à l’étude. Ces erreurs occasionnent une différence entre la valeur d’une variable obtenue par échantillonnage ou par recensement et la valeur réelle de cette variable. Ces erreurs se retrouvent tant dans les recensements que dans les enquêtes par échantillonnage. Elles sont dues à un ou plusieurs facteurs parmi les suivants:

a) Erreur de couverture. L'erreur peut résulter d'un listage incomplet et d'une couverture insuffisante de la population visée.

b) La réponse. Ici, l'erreur peut être attribuable à la conception du questionnaire et aux caractéristiques de la question, à l'incapacité ou au refus de l'enquêté de fournir des renseignements exacts, à l'interprétation fautive des questions ou à des problèmes d'ordre sémantique.

c) La non-réponse. Certains enquêtés refusent de répondre, tandis que d'autres en sont incapables ou encore répondent trop tard. Les données relatives aux non-répondants peuvent être imputées à partir des chiffres fournis par les répondants ou à l'aide des statistiques antérieures sur les non-répondants, lorsque celles-ci existent.

On ne connaît généralement pas avec précision l'importance de l'erreur d'imputation; celle-ci varie beaucoup selon les caractéristiques qui distinguent les répondants des non-répondants. Comme ce type d'erreur prend habituellement de l'ampleur à mesure que diminue le taux de réponse, on s'efforce d'obtenir le meilleur taux de réponse possible.

d) Le traitement. L'erreur peut se produire lors des diverses étapes du traitement (codage, entrée, vérification, pondération, totalisation, etc.). Il est difficile de mesurer les erreurs non liées à l'échantillonnage. De plus, il faut les cerner à un niveau où elles ne nuisent pas à l'utilisation ou à l'interprétation des chiffres définitifs.

Des mesures ont été prises afin de minimiser les erreurs non liées à l'échantillonnage. Ainsi, les unités ont été définies avec beaucoup de précision au moyen des listes les plus à jour. Les questionnaires ont été conçus avec soin afin de réduire au minimum les différentes interprétations possibles. De plus, les diverses étapes de vérification et de traitement ont fait l'objet de contrôles d'acceptation détaillés et on n'a absolument rien négligé pour que le taux de non-réponse et le fardeau de réponse soient faibles.

Évaluation de l'erreur d'échantillonnage et de l'erreur non liée à l'échantillonnage

1. Évaluation de l'erreur d'échantillonnage

L'échantillon utilisé aux fins de la présente enquête est un des nombreux échantillons de même taille qui auraient pu être choisis selon le même plan et les mêmes conditions. Si chaque échantillon pouvait faire l'objet d'une enquête menée essentiellement dans les mêmes conditions, il faudrait s'attendre à ce que l'estimation calculée varie d'un échantillon à l'autre.

On nomme valeur probable l'estimation moyenne obtenue de tous les échantillons possibles. Autrement dit, la valeur probable est celle qu'on obtiendrait en recensant toute la population dans des conditions identiques de collecte et de traitement. Une estimation calculée à partir d'une enquête par échantillonnage est dite précise lorsqu'elle s'approche de la valeur probable.

Les estimations fondées sur un échantillon peuvent ne pas correspondre à la valeur probable. Cependant, comme les estimations proviennent d'un échantillon probabiliste, il est possible d'en mesurer la variabilité par rapport à leur valeur probable. La variance d'une estimation, qui en mesure la précision, se définit comme la moyenne, parmi tous les échantillons possibles, des carrés de la différence entre l'estimation et la valeur probable.

Une fois qu'on a calculé l'estimation et sa variance, il devient possible de calculer d'autres mesures de précision. Par exemple, l'erreur-type, soit la racine carrée de la variance, mesure l'erreur d'échantillonnage dans la même unité que l'estimation (en dollars, notamment). Autrement dit, l'erreur-type mesure la précision en termes absolus. Par contre, lecoefficient de variation, c'est-à-dire l'erreur-type divisée par l'estimation, mesure la précision en termes relatifs. Ainsi, l'emploi du coefficient de variation facilite la comparaison de l'erreur d'échantillonnage de deux estimations.

Dans cette publication, on utilise le coefficient de variation pour évaluer l'erreur d'échantillonnage des estimations. Cependant, puisque le coefficient de variation publié pour cette enquête est calculé à partir des réponses des unités, il mesure aussi une certaine erreur non liée à l'échantillonnage.

Voici la formule utilisée pour calculer les coefficients de variation (CV) du tableau 1 :

CV(X) = S(X)/X

où X est l'estimation et S(X) est l'écart type de X.

Le coefficient de variation est exprimé en pourcentage dans cette publication.

L'estimation et le coefficient de variation nous permettent de construire des intervalles de confiance autour de l'estimation. Ainsi, pour notre échantillon, on peut affirmer qu'avec un niveau de confiance donné, la valeur probable est comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si le coefficient de variation d'une estimation de 12 000 000 $ est égal à 10 %, l'écart type sera de 1 200 000 $, soit l'estimation multipliée par le coefficient de variation. Alors, on peut affirmer avec un niveau de confiance de 68 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur égale à un écart-type autour de l'estimation, soit entre 10 800 000 $ et 13 200 000 $. Ou encore, on peut affirmer avec une confiance de 95 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur de deux écart-types autour de l'estimation, soit entre 9 600 000 $  et 14 400 000 $.

Le tableau explicatif 1 qui suit indique, pour l’ensemble du secteur manufacturier, les coefficients de variation nationaux, exprimé en pourcentage, des éléments de l’EMIM. Pour les CV à d’autres niveaux d’agrégation, veuillez communiquer avec la section de Services de diffusion et de base de sondage au (613) 951-9497, sans frais au 1-866-873-8789 ou par courriel (manufact@statcan.gc.ca).

Tableau explicatif 1
CV nationaux par caractéristique

Mois	Ventes de biens fabriqués %	Stocks de matières premières et composantes %	Stocks de biens/travaux en cours de fabrication %	Stocks de produits finis fabriqués %	Commandes en carnet %
Octobre 2010	0,79	1,18	1,60	1,45	1,72
Novembre 2010	0,84	1,16	1,62	1,44	1,72
Décembre 2010	0,75	1,19	1,62	1,42	1,70
Janvier 2011	0,80	1,20	1,68	1,35	1,68
Février 2011	0,74	1,22	1,72	1,38	1,93
Mars 2011	0,74	1,21	1,66	1,33	2,77
Avril 2011	0,76	1,20	1,73	1,33	2,70
Mai 2011	0,77	1,20	1,71	1,40	2,67
Juin 2011	0,77	1,16	1,76	1,41	2,73
Juillet 2011	0,74	1,19	1,80	1,41	2,64
Août 2011	0,77	1,27	1,87	1,38	2,62
Septembre 2011	0,79	1,31	1,88	1,38	2,61
Octobre 2011	0,81	1,32	1,94	1,35	2,66

2. Évaluation de l'erreur non liée à l'échantillonnage

L'enquête par échantillonnage et le recensement cherchent tous deux à déterminer la valeur exacte de l'ensemble. L'estimation est dite précise si elle se rapproche de cette valeur. Bien qu'il s'agisse d'une valeur souhaitable, il n'est pas réaliste de supposer que la valeur exacte de chaque unité de l'ensemble ou de l'échantillon peut être obtenue et traitée sans erreur. La différence entre la valeur probable et la valeur exacte de l'ensemble s'appelle le biais. On ne peut calculer les biais systématiques des données en recourant aux mesures de probabilité de l'erreur d'échantillonnage décrites auparavant. La précision d'une estimation est déterminée par l'effet conjugué des erreurs d'échantillonnage et des erreurs non liées à l'échantillonnage.

On distingue trois types d’erreur non liée à l'échantillonnage dans l’EMIM : l'erreur due à la non-réponse, l’erreur d’imputation et l’erreur due à la vérification. Afin d’aider l’utilisateur à évaluer ces trois types d’erreur, le tableau explicatif 2 présente les taux pondérés correspondants. Voici un exemple qui illustre ce qu’est un taux pondéré. Supposons que le taux de réponse d'une cellule comportant un échantillon de 20 unités dont cinq répondent lors d'un mois donné atteint 25 %. Si les cinq unités déclarantes représentent 8 millions de dollars sur l'estimation globale de 10 millions de dollars, le taux de réponse pondéré s'élève à 80 %.

Les trois taux pondérés mentionnés dans le tableau explicatif 2 se définissent comme suit : le taux de réponse pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données déclarées (données vérifiées exclues) ; le taux d’imputation pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est fondé sur des données imputées ; le taux de vérification pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données vérifiées (lesquelles peuvent avoir été déclarées ou imputées initialement).

Le tableau explicatif 2 qui suit présente les trois types de taux pondérés pour chaque élément de l’ensemble de l’activité manufacturière à l’échelle nationale. Dans le tableau, les taux sont  exprimés en pourcentage.

Tableau explicatif 2
Taux pondérés nationaux par source et par caractéristique

Caractéristique	Source d’enquête			Source des données administratives
	Réponse	Imputation	Vérification	Modélisation	Imputation	Vérification
	%	%	%	%	%	%
Ventes de biens fabriqués	82,32	3,99	6,78	6,28	0,40	0,23
Matières premières et composantes	75,10	11,62	4,23	0,00	8,90	0,15
Stocks de biens/travaux en cours de fabrication	62,11	12,01	18,53	0,00	6,75	0,60
Stocks de produits finis fabriqués	76,95	8,83	4,31	0,00	8,98	0,94
Commandes en carnet	48,10	4,53	42,82	0,00	3,51	1,04

Interprétation simultanée des mesures d'erreur

Il faut tenir compte simultanément de la mesure d'erreurs non liées à l'échantillonnage ainsi que du coefficient de variation pour avoir un aperçu de la qualité des estimations. Plus le coefficient de variation sera bas et que le taux de réponse pondéré sera élevé, meilleure sera l'estimation publiée.

Désaisonnalisation

Les séries chronologiques économiques comportent les éléments essentiels à la description, l'explication et la prévision du comportement d'un phénomène économique. Ce sont des enregistrements statistiques de l'évolution des processus économiques dans le temps. L'observation par les économistes et les statisticiens de l'activité économique à l'aide des séries chronologiques a donc permis de distinguer quatre composantes principales du comportement de ces séries : le mouvement à long terme ou tendance, le mouvement cyclique, les variations saisonnières et les fluctuations irrégulières. Ces mouvements sont causés par différents facteurs, soit économiques, climatiques ou institutionnels. Les variations saisonnières sont les fluctuations périodiques plus ou moins régulières qui se produisent au cours d'une année en raison du cycle météorologique normal, des congés fixes et d'autres événements qui se répètent à intervalles avec une certaine régularité pour influencer de façon significative le taux d'activité économique.

Afin de favoriser l'interprétation exacte de l'évolution fondamentale d'un phénomène économique et de produire une meilleure prévision, Statistique Canada rajuste les séries chronologiques au moyen de la méthode de désaisonnalisation X12-ARIMA de façon à minimiser l'impact des variations saisonnières sur les séries. Cette technique consiste essentiellement à ajouter les estimations d'une année de données brutes à la fin de la série initiale avant de procéder à la désaisonnalisation proprement dite. Les données estimées proviennent de prévisions réalisées par des modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées) du type Box-Jenkins.

Le programme X12 fait surtout appel à la méthode de rapport aux moyennes mobiles pour effectuer le lissage de la série modifiée et obtenir une estimation provisoire de la tendance-cycle, calculer les rapports de la série initiale (ajustée) aux estimations de la tendance-cycle, et estimer les facteurs saisonniers à partir de ces dits rapports. Les facteurs saisonniers définitifs ne sont produits que lorsque ces opérations ont été exécutées à plusieurs reprises. La technique utilisée consiste essentiellement, dans un premier temps, à corriger la série initiale de toute sorte d’effets indésirables, tels l’effet des jours ouvrableset l’effet de Pâques, par un module appelé regARIMA.

L’estimation de ces effets se fait grâce à l’utilisation de modèles de régression à erreurs ARIMA. On peut également extrapoler la série d'au moins une année à l'aide du modèle. Dans un deuxième temps, la série brute, pré-ajustée et extrapolée s’il y a lieu, est désaisonnalisée par la méthode X-12.

Les étapes déterminant les facteurs saisonniers nécessaires au calcul des données désaisonnalisées finales sont exécutées à chaque mois. Cette approche garantit que la série non désaisonnalisée, à partir de laquelle sont calculées les estimations des facteurs saisonniers, inclut toutes les données les plus récentes relativement à ladite série, c.-à-d., les données non désaisonnalisées qui portent sur le mois courant et les données non désaisonnalisées révisées du mois précédent.

Bien que la désaisonnalisation permette de mieux comprendre la tendance-cycle fondamentale d'une série, la série désaisonnalisée n'en contient pas moins une composante irrégulière. De légères variations d'un mois à l'autre dans la série désaisonnalisée peuvent n'être que de simples mouvements irréguliers. Pour avoir une meilleure idée de la tendance fondamentale, les utilisateurs doivent donc examiner les séries désaisonnalisées d'un certain nombre de mois.

Les séries de données agrégées au niveau du Canada sont maintenant désaisonnalisées de façon directe, ce qui signifie que les totaux désaisonnalisés sont obtenus au moyen de X12 ARIMA. Ces totaux sont ensuite utilisés pour réconcilier les séries de totaux provinciaux qui ont été désaisonnalisés séparément au préalable.

Pour ce qui est des autres séries agrégées, on a utilisé la désaisonnalisation indirecte. En d’autres mots, leurs totaux désaisonnalisés sont dérivés de façon indirecte en faisant la somme des genres de commerce désaisonnalisés séparément au préalable.  

Tendance

Une série désaisonnalisée peut montrer encore les effets d'irrégularités et de circonstances spéciales;  et cela peut masquer la tendance. La tendance à court termemontre la direction prise dans une série désaisonnalisée en  affectant une moyenne à travers les mois de sorte que ces mouvements irréguliers soient aplanis. Le résultat est une série plus stable. La tendance pour le dernier mois apparaît sous réserve de rectification, car les valeurs des mois à venir sont inclues dans le calcul de la moyenne.

Déflation des ventes de biens fabriqués, des commandes et des stocks manufacturiers

La variation des valeurs des données publiées dans le cadre de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) peut être attribuable à l'évolution des prix ou des quantités mesurées, ou des deux. Pour analyser l'activité du secteur manufacturier, il est souvent souhaitable de séparer les variations causées par des changements de prix de celles causées par des changements des quantités produites. Cet ajustement est connu sous le nom de déflation.

La déflation consiste à diviser les valeurs aux prix courants obtenues grâce à l'enquête par des indices de prix pertinents afin d'obtenir des estimations évaluées aux prix d'une période antérieure, actuellement l'année 2002. On dit des valeurs finales qu'elles sont « aux prix de 2002 ». Il faut noter que l'expression « aux prix courants » désigne le moment où s'est déroulée l'activité et non le moment présent, ni le moment de la compilation.

Les estimations déflatées de l'EMIM reflètent les prix de 2002, qui constitue l'année de base. On a choisi l’année 1997 parce qu’elle correspond à l'année de base des indices de prix utilisés pour déflater les estimations de l'EMIM. L'utilisation des prix d'une année de base pour mesurer l’activité courante produit une mesure représentative du volume d'activité actuel par rapport à cette année de base. Les variations actuelles du volume ne se reflètent convenablement dans les mesures à prix constants que si l'importance relative actuelle des industries n'est pas très différente de celle observée pendant l'année de base.

La déflation des estimations de l'EMIM est effectuée à un niveau industriel très détaillé, équivalant aux classes à 6 chiffres du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Pour chaque industrie à ce niveau, on utilise des indices de prix composites qui décrivent la fluctuation des prix des différents groupes de produits fabriqués par cette industrie.

Sauf quelques rares exceptions, les indices de prix sont des moyennes pondérées des indices des prix des produits industriels (IPPI). Les poids utilisés sont tirés des tableaux annuels des entrées-sorties du Canada et varient d'année en année. Comme les tableaux d’entrées-sorties sont publiés avec un retard d'environ deux ans et demi, les poids utilisés pour les plus récentes années sont fondés sur les tableaux d'entrées-sorties les plus récents.

On utilise le même indice de prix pour déflater les ventes de biens fabriqués, les nouvelles commandes et les commandes en carnet d'une industrie. Les poids servant à la compilation de cet indice de prix sont tirés des tableaux de sorties, évalués aux prix à la production. Les prix à la production sont les prix des produits à leur sortie de l'établissement de fabrication et ne comprennent pas des éléments tels que les frais de transport, les taxes, etc. Ainsi, l'indice de prix de chaque industrie reflète la production des établissements de l’industrie.

Les indices de prix qu'on utilise pour déflater les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les stocks de produits finis fabriqués d'une industrie sont des moyennes mobiles de l'indice de prix utilisé pour les ventes de biens fabriqués. En ce qui concerne les stocks de biens/travaux en cours de fabrication, le nombre de termes de la moyenne mobile correspond à la durée du processus de fabrication. On obtient la durée en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de biens/travaux en cours de fabrication à la fin du mois et la production de l'industrie, cette dernière étant égale aux ventes de biens fabriqués additionnées des variations des stocks de biens/travaux en cours de fabrication et de produits finis fabriqués.

En ce qui a trait aux stocks de produits finis fabriqués, le nombre de termes dans la moyenne mobile reflète la durée pendant laquelle un produit fini demeure en stock. On obtient ce chiffre, connu sous le nom de période de rotation des stocks, en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de produits finis fabriqués à la fin du mois et les ventes de biens fabriqués.

Pour déflater les stocks de matières premières et composantes, les indices de prix correspondant à la consommation des matières premières sont obtenus en tant que moyennes pondérées des IPPI. Les poids sont tirés des tableaux d'entrées évalués aux prix à la consommation, c'est-à-dire que ces prix comprennent les marges de gros, les frais de transport et les taxes, etc. L'indice de prix qui en découle reflète donc la structure des coûts des matières premières de chaque industrie.

Les stocks de matières premières et composantes sont ensuite déflatés à l'aide d'une moyenne mobile de l'indice de prix correspondant à la consommation des matières premières. Le nombre de termes de la moyenne mobile correspond au taux de consommation des matières premières. Le taux est calculé comme étant la moyenne, au cours des quatre années précédentes, du ratio entre les stocks de matières premières et composantes à la fin de l'année et les entrées intermédiaires de l'industrie.

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) contient des séries de données statistiques sur les ventes de biens manufacturés, les stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes des fabricants. Chacune des valeurs associées à ces composantes représente une projection mensuelle des données de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF).

L'EMIM est une enquête par échantillonnage menée auprès d'environ 10 500 établissements manufacturiers canadiens, lesquels sont catégorisés en plus de 220 industries. Les industries sont classées selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Des séries désaisonnalisées sont disponibles pour les principaux agrégats.

Un établissement comporte la plus petite unité de fabrication en mesure d’informer sur les variables à l’étude. Les données recueillies par l’EMIM tracent le « portrait » de la valeur des ventes de biens fabriqués, réalisées par le secteur manufacturier canadien et nous permettent d’analyser la situation de l’économie canadienne, ainsi que la santé d’industries spécifiques à court et à moyen termes. Les données de l’enquête sont employées par des intervenants des secteurs privé et public, notamment par Statistique Canada, les gouvernements fédéraux et provinciaux, des entités commerciales et industrielles, des organismes non gouvernementaux nationaux et internationaux, des experts-conseils, la presse d’affaires et de simples citoyens. Ces données permettent d’analyser la part du marché, les tendances, l’étalonnage des entreprises, l’analyse des politiques, l’élaboration des programmes, la politique fiscale et la politique commerciale.

1. Ventes de biens fabriqués

Les ventes de biens fabriqués (anciennement les livraisons des produits de propre fabrication) sont définies comme étant la valeur des produits fabriqués par les établissements qui ont été livrés à des clients. Elles n’incluent aucune activité de commerce de gros et aucune recette provenant de la location de matériel ou de la vente d’électricité. Dans la pratique, certains répondants déclarent les transactions financières plutôt que les paiements ayant trait au travail fait. Les ventes de biens fabriqués, pour le Canada et les provinces,  sont disponibles selon le SCIAN, au niveau de détails des trois chiffres.

Dans le cas des industries des produits aérospatiaux et leurs pièces d’aéronef et de la construction navale, on se fonde sur la valeur de la production plutôt que sur celle des ventes de biens fabriqués. Pour déterminer cette valeur, on ajuste la valeur mensuelle des ventes de biens fabriqués en fonction de la variation mensuelle des stocks détenus pour les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les produits finis fabriqué). Ce calcul ne tient pas compte des matières premières, car les chiffres de production visent à mesurer le « travail fait » durant le mois. On cherche ainsi à réduire la distorsion causée par les ventes de biens fabriqués de produits d'une grande valeur comme lors d'une vente complétée.

2. Stocks

Il est important de mesurer la valeur des composantes des stocks et ce, aussi bien pour les études économiques que pour le calcul de la valeur de la production économique. On demande aux répondants de déclarer la valeur comptable (au prix coûtant) de leurs matières premières et composantes, de leurs biens / travaux en cours de fabrication et de leurs produits finis fabriqués séparément. Dans certains cas, les répondants estiment la valeur totale de leurs stocks, que l’on répartit ensuite en fonction des pourcentages déclarés dans le cadre de l’EAMEF. Les niveaux des stocks sont calculés pour l’ensemble du Canada et non par province.

3. Commandes

a) Commandes en carnet

Les commandes en carnet sont une réserve de commandes qui génèreront les ventes de biens fabriqués futures, à la condition qu’elles ne soient pas annulées. À l’instar des stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes sont estimées pour l’ensemble du Canada et non par province.

L'EMIM produit des estimations relativement aux commandes en carnet pour toutes les industries à l'exception de celles où les commandes sont habituellement livrées à partir des stocks détenus et où l’on ne tient pas, par conséquent, de carnet de commande.

b) Nouvelles commandes

Les nouvelles commandes représentent la demande courante pour les produits manufacturés. Les estimations portant sur les nouvelles commandes sont établies à partir des données sur les ventes de biens fabriqués et les commandes en carnet. Toutes les ventes de biens fabriqués effectuées au cours d'un mois donné résultent d'une commande reçue ce mois-là ou avant. Ainsi, la valeur des nouvelles commandes s'obtient en additionnant les ventes de biens fabriqués au cours d'un mois donné avec la différence entre les commandes en carnet pour ce mois et les commandes en carnet pour le mois précédent.

4. Biens non-durables/biens durables

a) Industries des biens non-durables

Aliments (SCIAN 311),
Boissons et produits du tabac (312),
Usines de textiles (313),
Usines de produits textiles (314),
Vêtements (315),
Produits en cuir et produits analogues (316),
Papier (322), 
Impressions et activités connexes de soutien (323),
Produits du pétrole et du charbon (324),
Produits chimiques (325) et
Produits en caoutchouc et en plastique (326).

b) Industries des biens durables

Produits en bois (SCIAN 321),
Produits minéraux non-métalliques (327),
Première transformation des métaux (331),
Fabrication des produits métalliques (332),
Machines (333),
Produits informatiques et électroniques (334),
Matériel, appareils et composants électriques (335),
Matériel de transport (336),
Meubles et produits connexes (337) et
Activités diverses de fabrication (339).     

Conception de l'enquête et méthodologie

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) a fait l’objet d’un vaste remaniement à compter du mois de référence août 1999.

L’analyse conceptuelle 

En 1998, il a été décidé qu’avant d’entreprendre tout travail de remaniement, les concepts et les définitions de base du programme seraient vérifiés.

Cela a été fait de deux façons : premièrement, une analyse des exigences des utilisateurs a été amorcée. À cet effet, un rapport interne a été réexaminé pour s’assurer qu’on avait satisfait aux exigences des utilisateurs au cours de cet exercice. De plus, une analyse auprès des principaux utilisateurs des comptes nationaux a été entreprise. Cette analyse avait principalement pour objet de repérer toute faille présente dans les données.

Deuxièmement, avec en mains l’information sur ces failles et exigences, une étude des répondants de l’enquête a été menée pour vérifier leur capacité de fournir des données existantes et nouvelles. L’étude avait également pour objet de vérifier si les définitions utilisées par les analystes de l’enquête correspondaient à celles utilisées par les répondants.

Cet exercice a entraîné une réduction du nombre de questions de l’enquête, soit de seize à sept. La plupart des questions abandonnées portaient sur les ventes de biens fabriqués à l’égard de travaux partiellement exécutés.

En 2007, la terminologie de l’EMIM a été mise à jour afin qu'elle soit conforme au plan comptable (PC). Avec la diffusion du mois de référence d'août 2007, l’EMIM a harmonisé ses concepts avec ceux de l’EAMEF. La variable anciennement intitulée « Livraisons » correspond désormais à « Vente de biens fabriqués ». En outre, des modifications mineures ont été apportées aux noms des composants des stocks. Les définitions et les renseignements issus de l’enquête n’ont toutefois pas été modifiés.

Méthodologie

La nouvelle conception de l’échantillon tient compte du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 1997 et accorde une importance beaucoup plus grande aux données provinciales. La stratification est effectuée par province avec des exigences égales en matière de qualité pour chaque province. Les grandes unités sont sélectionnées avec certitude, alors que les petites unités le sont selon une probabilité fondée sur la qualité souhaitée de l’estimation pour chaque cellule.

La technique d’estimation permet à l’enquête de produire des estimations à partir du SCIAN. Les séries continueront également à faire l’objet d’un rapprochement avec l’EAMEF. Des estimations provinciales seront produites pour toutes les variables. Une mesure de la qualité (CV) sera également produite.

Volets de conception de l'enquête

Population cible et base de sondage

Le Registre des entreprises de Statistique Canada a fourni la base de sondage pour l’EMIM. La population cible de l’EMIM comprend tous les établissements statistiques figurant au Registre des entreprises qui sont classés dans le secteur manufacturier (le SCIAN). La base de sondage de l’EMIM est déterminée à partir de la population cible, après avoir enlevé les établissements faisant partie de la tranche inférieure de 5 % de l’estimation totale des ventes de biens fabriqués pour chaque province. Ces établissements ont été exclus de la base afin de réduire la taille de l’échantillon sans influer significativement sur la qualité.

L'échantillon

L'échantillon de l'EMIM est un échantillon aléatoire formé de quelque 10 500 établissements. Un nouvel échantillon a été choisi au cours de l’automne 2006, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2006 au mois de référence de février 2007). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de janvier 2007.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2002. Le processus consiste à faire en sorte que l’échantillon soit aussi récent et à jour que possible. Tous les établissements de l’échantillon sont renouvelés en tenant compte des changements dans la valeur de leurs ventes de biens fabriqués; les unités qui ne sont plus actives sont enlevées de l'échantillon et certaines petites unités sont remplacées par d'autres dans la partie de l’échantillon basée sur la TPS alors que d’autres s’alternent dans l’échantillon.

Avant la sélection, la base de sondage est subdivisée en cellules industrie-province. On a surtout utilisé les codes du SCIAN. Selon le nombre d’établissements dans chaque cellule, on a regroupé au sein d’autres subdivisions (appelées strates) les établissements de taille similaire. Pour déterminer la taille d’un établissement, on s’est basé sur les chiffres les plus récents disponibles quant à la valeur annuelle des ventes de biens fabriqués ou des ventes.

Chaque cellule industrie-province comporte une strate à tirage complet où on retrouve les établissements échantillonnés chaque mois avec certitude. Cette strate comprend les plus grandes entreprises statistiques, c’est-à-dire celles qui ont le plus d’impact sur les estimations d’une cellule industrie-province particulière. Ces grandes entreprises statistiques représentent 45 % de l’estimation nationale des ventes de biens fabriqués.

Chaque cellule industrie-province ne peut compter plus de trois strates à tirage partiel. Les établissements de ces strates n'ont pas tous à être échantillonnés avec certitude. On prélève un échantillon aléatoire sur les strates restantes. Un poids égal à l’inverse de la probabilité de sélection est attribué aux réponses de ces établissements échantillonnés. Au sein des cellules à tirage partiel, un échantillon doit être composé au minimum de 10 établissements afin d’obtenir une meilleure stabilité.

La partie à tirage nul de l’échantillon est désormais estimée à partir des données administratives, ce qui fait que 100 % de l’environnement de l’échantillon est couvert. L’estimation de la partie à tirage nul a également permis d’améliorer l’efficacité puisqu’une partie à tirage nul plus importante a été délimitée et l’échantillon a pu être utilisé de manière plus efficace sur la plus petite partie échantillonnée de la base.

Collecte des données

Seulement un sous groupe des établissements de l’échantillon est envoyé pour la collecte. Pour le restant des unités des données administratives sont utilisées pour dérivées les ventes de biens fabriqués. Pour les établissements qui sont collectés, la collecte des données, la saisie des données, la vérification préliminaire et le suivi auprès des non-répondants sont effectués par les bureaux régionaux de Statistique Canada. On communique avec les établissements échantillonnés par la poste ou par téléphone, selon ce qu'ils préfèrent. La saisie des données et la vérification préliminaire sont effectuées en même temps afin de garantir la validité des données.

Dans certains cas, on reçoit des rapports globaux des entreprises ou compagnies qui comptent plus d'un établissement au sein de l'échantillon et où les répondants préfèrent ne pas produire un rapport distinct pour chaque établissement. On fait immédiatement le suivi auprès des entreprises qui n'ont pas répondu ou dont les données contiennent des erreurs.

Utilisation de données administratives

La gestion du fardeau de réponse est un défi constant pour Statistique Canada. Afin de tenter de réduire le fardeau de réponse, particulièrement auprès des petites entreprises, Statistique Canada a étudié  différentes options de rechange à la réalisation d'enquêtes. Les fichiers de données administratives sont une grande source de données relatives aux entreprises et Statistique Canada travaille actuellement à l'exploitation du plein potentiel de cette riche source de données. De ce fait, depuis le mois de référence d'août 2004, l'EMIM a réduit le nombre d'établissements simples de l'échantillon qui sont interviewés directement et tire plutôt les données sur les ventes de biens fabriqués de ces établissements des dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les ventes de biens fabriqués (declarées de l’EMIM) et les ventes (déclarées aux fins de la TPS) en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis janvier 2007, environ 2 500 établissements simples ont été sélectionnés pour composer la partie de l’échantillon basée sur la TPS.

Les estimations des stocks et des commandes en carnet des établissements dont les données sur les ventes de biens fabriqués sont basées sur la TPS sont obtenues au moyen du système d'imputation de l'EMIM. Le système d'imputation applique, aux valeurs des mois précédents, les variations mensuelles et annuelles des entreprises répondantes semblables. Avec le plus récent échantillon, on a raffiné les règles d'inclusion des établissements dont les données sont basées sur la TPS de manière à accroître le nombre de ces établissements dans les industries qui tiennent des stocks plus bas.  Ainsi, on réduira au minimum les répercussions des établissements dont les données sont basées sur la TPS pour lesquels on doit estimer les stocks.

Des renseignements détaillés sur la méthodologie utilisée afin de modéliser les estimations des ventes de biens fabriqués dérivées de sources de données administratives se trouvent dans le document « l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières : l'utilisation de données administratives » (catalogue n^o 31-533-XIF).

Qualité des données

Vérification statistique et imputation

Les données sont analysées à l’intérieur de chaque cellule industrie-province. Les valeurs extrêmes sont inscrites sur une liste, pour qu’on puisse en faire un contrôle en fonction de l’ampleur de l’écart par rapport à la moyenne. On communique avec les répondants afin de vérifier les valeurs extrêmes. Les enregistrements qui sont rejetés à la vérification statistique sont considérés comme des valeurs aberrantes et ne servent pas au calcul des valeurs d’imputation.

Des valeurs d’imputation sont attribuées aux cas de non-réponse, pour les établissements qui n’ont pas répondu ou qui n’ont répondu que partiellement au questionnaire d’enquête. Diverses méthodes d’imputation (tendances des cellules industrie-province, réponses antérieures, EAMEF, etc.) sont employées selon la variable exigeant le traitement. Après l’imputation, le personnel de l’EMIM effectue une vérification finale des réponses qui ont été imputées.

Révisions

Parallèlement à l’élaboration des estimations préliminaires du mois courant, les estimations des trois mois précédents sont révisées pour tenir compte des réponses tardives. Les données sont révisées lorsqu’on reçoit des réponses tardives ou lorsqu’on a reçu antérieurement des réponses erronées.

Estimation

Les estimations sont fournies en fonction des réponses d’un échantillon d’établissements manufacturiers associées aux données administratives relatives à une partie des plus petits établissements. L’échantillonnage de l’enquête comprend la couverture totale des établissements manufacturiers importants de chaque industrie-province, ainsi que la couverture partielle des petites et moyennes entreprises. On répartit au prorata les rapports combinés des sociétés à unités multiples parmi leurs établissements, et les ajustements faits pour tenir compte de la facturation provisoire traduisent les recettes reçues pour les travaux effectués dans le cadre des contrats importants. Environ 2 500 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont optenues à partir des recettes reçues indiquées dans les fichiers de la TPS. La partie qui n’est pas représentée dans l’échantillon (la partie à tirage nul) comporte les établissements en-dessous du seuil spécifié dans chaque province et industrie. Les sous-totaux relatifs à cette partie sont également déduits en fonction de leurs recettes.

On estime les valeurs des ventes de biens fabriqués, des stocks et des commandes en carnet en pondérant les réponses, les valeurs dérivées des fichiers de la TPS et les imputations par le nombre d'établissements que chacune représente. Les estimations pondérées sont ensuite ajoutées à la partie à tirage nul. Les estimations des ventes de biens fabriqués sont produites par province, mais aucun détail géographique n'est établi pour les stocks et les commandes, car nombre d'entreprises ne peuvent pas déclarer la valeur comptable de ces articles mensuellement.

Étalonnage

Jusqu’en 2003 (inclusivement), l’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) était étalonnée en fonction de l’Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF). L’étalonnage consistait en l’examen régulier des estimations de l’EMIM dans le cadre des données annuelles fournies par l’EAMEF. L’étalonnage réalignait le niveau annualisé de l'EMIM en fonction des dernières données annuelles vérifiées fournies par l'EAMEF.

En 2006 à 2007, Statistique Canada a mené une enquête importante pour déterminer s’il était judicieux de conserver le processus d’étalonnage. Les résultats ont indiqué que l’étalonnage des estimations de l’EMIM en fonction de l’EAMEF devrait cesser. Grâce au renouvellement de l’échantillon de l’EMIM en 2007, on a déterminé que l’étalonnage ne serait plus nécessaire (rétroactif à l'année 2004) puisque l’EMIM représentait depuis précisément 100 % de l'univers de l'échantillon. Le rapprochement entre les données de l’EMIM et l’EAMEF sera maintenu afin de résoudre d’éventuelles anomalies.

Depuis le mois de référence de janvier 2007, un nouvel échantillon a été introduit. La pratique normale veut qu’au bout de quelques années l’échantillon soit renouvelé afin de garantir que la base de sondage est à jour sur le plan des naissances, des décès et des autres changements relatifs à la population. L’échantillon renouvelé est lié au niveau détaillé pour empêcher les ruptures de données et pour s’assurer de la continuité de la série chronologique. Il est conçu de façon à mieux représenter l’industrie manufacturière aux échelles nationale et provinciale.

Comparaisons et rapprochements avec d'autres sources de données

À chaque année, au moment où la Section de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière élabore ses estimations annuelles, la Section de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières travaille conjointement avec celle de l'EAMEF à comparer et à rapprocher les écarts de valeurs importants entre les données fondées sur les exercices financiers que fournit l'EAMEF et les données annualisées de l'EMIM aux niveaux des strates et des industries.

L'objectif de cet exercice de rapprochement de données est de faire ressortir et de résoudre les différences importantes entre les deux enquêtes et d'aider à réduire au minimum les différences entre les microdonnées de l'EMIM et de l'EAMEF.  

Erreurs d'échantillonnage et autres erreurs

Ce bulletin présente des estimations fondées sur une enquête par  échantillonnage qui risquent, par conséquent, d'être entachées d'erreurs. La section qui suit vise à faciliter, pour le lecteur, l'interprétation des estimations qui sont publiées.

Les estimations établies sur la base d'une enquête par échantillonnage sont sujettes à différents types d'erreurs. On les regroupe en deux grandes catégories: les erreurs qui sont dues à l'échantillonnage et celles qui ne le sont pas.

1. Erreurs d'échantillonnage

Les erreurs d’échantillonnage constituent un risque inhérent aux enquêtes par échantillonnage. Elles découlent de la différence notée entre la valeur d’une variable échantillonnée aléatoirement et celle d’une variable obtenue grâce à un recensement (ou la moyenne de toutes les valeurs aléatoires possibles). Ce genre d’erreur existe parce que les observations portent uniquement sur un échantillon, non sur l’ensemble de la population.

L’erreur d’échantillonnage dépend de facteurs tels que la taille de l’échantillon, la variabilité de la population, le plan de sondage et la méthode d’estimation. Par exemple, pour une taille donnée d’échantillon, l’erreur d’échantillonnage sera fonction de la méthode de stratification adoptée, de l’attribution de l’échantillon, du choix des unités sondées et de la méthode de sélection. (On peut même, dans le cadre d’un seul plan de sondage, effectuer plusieurs calculs pour arriver à la méthode d’estimation la plus efficace.)  La plus importante caractéristique des sondages probabilistes, c’est que l’erreur d’échantillonnage peut être mesurée à partir de l’échantillon lui-même.

2. Erreurs non liées à l'échantillonnage

Les erreurs qui ne sont pas liées à l’échantillonnage découlent d’une faille systématique dans la structure de la procédure de collecte des données ou dans l’élaboration d’une variable ou de l’ensemble des variables à l’étude. Ces erreurs occasionnent une différence entre la valeur d’une variable obtenue par échantillonnage ou par recensement et la valeur réelle de cette variable. Ces erreurs se retrouvent tant dans les recensements que dans les enquêtes par échantillonnage. Elles sont dues à un ou plusieurs facteurs parmi les suivants:

a) Erreur de couverture. L'erreur peut résulter d'un listage incomplet et d'une couverture insuffisante de la population visée.

b) La réponse. Ici, l'erreur peut être attribuable à la conception du questionnaire et aux caractéristiques de la question, à l'incapacité ou au refus de l'enquêté de fournir des renseignements exacts, à l'interprétation fautive des questions ou à des problèmes d'ordre sémantique.

c) La non-réponse. Certains enquêtés refusent de répondre, tandis que d'autres en sont incapables ou encore répondent trop tard. Les données relatives aux non-répondants peuvent être imputées à partir des chiffres fournis par les répondants ou à l'aide des statistiques antérieures sur les non-répondants, lorsque celles-ci existent.

On ne connaît généralement pas avec précision l'importance de l'erreur d'imputation; celle-ci varie beaucoup selon les caractéristiques qui distinguent les répondants des non-répondants. Comme ce type d'erreur prend habituellement de l'ampleur à mesure que diminue le taux de réponse, on s'efforce d'obtenir le meilleur taux de réponse possible.

d) Le traitement. L'erreur peut se produire lors des diverses étapes du traitement (codage, entrée, vérification, pondération, totalisation, etc.). Il est difficile de mesurer les erreurs non liées à l'échantillonnage. De plus, il faut les cerner à un niveau où elles ne nuisent pas à l'utilisation ou à l'interprétation des chiffres définitifs.

Des mesures ont été prises afin de minimiser les erreurs non liées à l'échantillonnage. Ainsi, les unités ont été définies avec beaucoup de précision au moyen des listes les plus à jour. Les questionnaires ont été conçus avec soin afin de réduire au minimum les différentes interprétations possibles. De plus, les diverses étapes de vérification et de traitement ont fait l'objet de contrôles d'acceptation détaillés et on n'a absolument rien négligé pour que le taux de non-réponse et le fardeau de réponse soient faibles.

Évaluation de l'erreur d'échantillonnage et de l'erreur non liée à l'échantillonnage

1. Évaluation de l'erreur d'échantillonnage

L'échantillon utilisé aux fins de la présente enquête est un des nombreux échantillons de même taille qui auraient pu être choisis selon le même plan et les mêmes conditions. Si chaque échantillon pouvait faire l'objet d'une enquête menée essentiellement dans les mêmes conditions, il faudrait s'attendre à ce que l'estimation calculée varie d'un échantillon à l'autre.

On nomme valeur probable l'estimation moyenne obtenue de tous les échantillons possibles. Autrement dit, la valeur probable est celle qu'on obtiendrait en recensant toute la population dans des conditions identiques de collecte et de traitement. Une estimation calculée à partir d'une enquête par échantillonnage est dite précise lorsqu'elle s'approche de la valeur probable.

Les estimations fondées sur un échantillon peuvent ne pas correspondre à la valeur probable. Cependant, comme les estimations proviennent d'un échantillon probabiliste, il est possible d'en mesurer la variabilité par rapport à leur valeur probable. La variance d'une estimation, qui en mesure la précision, se définit comme la moyenne, parmi tous les échantillons possibles, des carrés de la différence entre l'estimation et la valeur probable.

Une fois qu'on a calculé l'estimation et sa variance, il devient possible de calculer d'autres mesures de précision. Par exemple, l'erreur-type, soit la racine carrée de la variance, mesure l'erreur d'échantillonnage dans la même unité que l'estimation (en dollars, notamment). Autrement dit, l'erreur-type mesure la précision en termes absolus. Par contre, lecoefficient de variation, c'est-à-dire l'erreur-type divisée par l'estimation, mesure la précision en termes relatifs. Ainsi, l'emploi du coefficient de variation facilite la comparaison de l'erreur d'échantillonnage de deux estimations.

Dans cette publication, on utilise le coefficient de variation pour évaluer l'erreur d'échantillonnage des estimations. Cependant, puisque le coefficient de variation publié pour cette enquête est calculé à partir des réponses des unités, il mesure aussi une certaine erreur non liée à l'échantillonnage.

Voici la formule utilisée pour calculer les coefficients de variation (CV) du tableau 1 :

CV(X) = S(X)/X

où X est l'estimation et S(X) est l'écart type de X.

Le coefficient de variation est exprimé en pourcentage dans cette publication.

L'estimation et le coefficient de variation nous permettent de construire des intervalles de confiance autour de l'estimation. Ainsi, pour notre échantillon, on peut affirmer qu'avec un niveau de confiance donné, la valeur probable est comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si le coefficient de variation d'une estimation de 12 000 000 $ est égal à 10 %, l'écart type sera de 1 200 000 $, soit l'estimation multipliée par le coefficient de variation. Alors, on peut affirmer avec un niveau de confiance de 68 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur égale à un écart-type autour de l'estimation, soit entre 10 800 000 $ et 13 200 000 $. Ou encore, on peut affirmer avec une confiance de 95 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur de deux écart-types autour de l'estimation, soit entre 9 600 000 $  et 14 400 000 $.

Le tableau explicatif 1 qui suit indique, pour l’ensemble du secteur manufacturier, les coefficients de variation nationaux, exprimé en pourcentage, des éléments de l’EMIM. Pour les CV à d’autres niveaux d’agrégation, veuillez communiquer avec la section de Services de diffusion et de base de sondage au (613) 951-9497, sans frais au 1-866-873-8789 ou par courriel (manufact@statcan.gc.ca).

Tableau explicatif 1
CV nationaux par caractéristique

Mois	Ventes de biens fabriqués %	Stocks de matières premières et composantes %	Stocks de biens/travaux en cours de fabrication %	Stocks de produits finis fabriqués %	Commandes en carnet %
Septembre 2010	0,77	1,21	1,58	1,40	1,58
Octobre 2010	0,79	1,18	1,60	1,45	1,72
Novembre 2010	0,84	1,16	1,62	1,44	1,72
Décembre 2010	0,75	1,19	1,62	1,42	1,70
Janvier 2011	0,80	1,20	1,68	1,35	1,68
Février 2011	0,74	1,22	1,72	1,38	1,93
Mars 2011	0,74	1,21	1,66	1,33	2,77
Avril 2011	0,76	1,20	1,73	1,33	2,70
Mai 2011	0,77	1,20	1,71	1,40	2,67
Juin 2011	0,77	1,16	1,76	1,41	2,73
Juillet 2011	0,79	1,19	1,83	1,41	2,64
Août 2011	0,79	1,27	1,91	1,37	2,62
Septembre 2011	0,81	1,32	1,91	1,40	2,61

2. Évaluation de l'erreur non liée à l'échantillonnage

L'enquête par échantillonnage et le recensement cherchent tous deux à déterminer la valeur exacte de l'ensemble. L'estimation est dite précise si elle se rapproche de cette valeur. Bien qu'il s'agisse d'une valeur souhaitable, il n'est pas réaliste de supposer que la valeur exacte de chaque unité de l'ensemble ou de l'échantillon peut être obtenue et traitée sans erreur. La différence entre la valeur probable et la valeur exacte de l'ensemble s'appelle le biais. On ne peut calculer les biais systématiques des données en recourant aux mesures de probabilité de l'erreur d'échantillonnage décrites auparavant. La précision d'une estimation est déterminée par l'effet conjugué des erreurs d'échantillonnage et des erreurs non liées à l'échantillonnage.

On distingue trois types d’erreur non liée à l'échantillonnage dans l’EMIM : l'erreur due à la non-réponse, l’erreur d’imputation et l’erreur due à la vérification. Afin d’aider l’utilisateur à évaluer ces trois types d’erreur, le tableau explicatif 2 présente les taux pondérés correspondants. Voici un exemple qui illustre ce qu’est un taux pondéré. Supposons que le taux de réponse d'une cellule comportant un échantillon de 20 unités dont cinq répondent lors d'un mois donné atteint 25 %. Si les cinq unités déclarantes représentent 8 millions de dollars sur l'estimation globale de 10 millions de dollars, le taux de réponse pondéré s'élève à 80 %.

Les trois taux pondérés mentionnés dans le tableau explicatif 2 se définissent comme suit : le taux de réponse pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données déclarées (données vérifiées exclues) ; le taux d’imputation pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est fondé sur des données imputées ; le taux de vérification pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données vérifiées (lesquelles peuvent avoir été déclarées ou imputées initialement).

Le tableau explicatif 2 qui suit présente les trois types de taux pondérés pour chaque élément de l’ensemble de l’activité manufacturière à l’échelle nationale. Dans le tableau, les taux sont  exprimés en pourcentage.

Tableau explicatif 2
Taux pondérés nationaux par source et par caractéristique

Caractéristique	Source d’enquête			Source des données administratives
	Réponse	Imputation	Vérification	Modélisation	Imputation	Vérification
	%	%	%	%	%	%
Ventes de biens fabriqués	83,27	3,33	6,48	6,17	0,55	0,20
Matières premières et composantes	74,94	9,33	6,66	0,00	8,92	0,16
Stocks de biens/travaux en cours de fabrication	60,02	10,66	21,91	0,00	5,91	1,50
Stocks de produits finis fabriqués	78,15	6,80	4,96	0,00	9,01	1,07
Commandes en carnet	49,79	1,70	43,85	0,00	3,96	0,70

Interprétation simultanée des mesures d'erreur

Il faut tenir compte simultanément de la mesure d'erreurs non liées à l'échantillonnage ainsi que du coefficient de variation pour avoir un aperçu de la qualité des estimations. Plus le coefficient de variation sera bas et que le taux de réponse pondéré sera élevé, meilleure sera l'estimation publiée.

Désaisonnalisation

Les séries chronologiques économiques comportent les éléments essentiels à la description, l'explication et la prévision du comportement d'un phénomène économique. Ce sont des enregistrements statistiques de l'évolution des processus économiques dans le temps. L'observation par les économistes et les statisticiens de l'activité économique à l'aide des séries chronologiques a donc permis de distinguer quatre composantes principales du comportement de ces séries : le mouvement à long terme ou tendance, le mouvement cyclique, les variations saisonnières et les fluctuations irrégulières. Ces mouvements sont causés par différents facteurs, soit économiques, climatiques ou institutionnels. Les variations saisonnières sont les fluctuations périodiques plus ou moins régulières qui se produisent au cours d'une année en raison du cycle météorologique normal, des congés fixes et d'autres événements qui se répètent à intervalles avec une certaine régularité pour influencer de façon significative le taux d'activité économique.

Afin de favoriser l'interprétation exacte de l'évolution fondamentale d'un phénomène économique et de produire une meilleure prévision, Statistique Canada rajuste les séries chronologiques au moyen de la méthode de désaisonnalisation X12-ARIMA de façon à minimiser l'impact des variations saisonnières sur les séries. Cette technique consiste essentiellement à ajouter les estimations d'une année de données brutes à la fin de la série initiale avant de procéder à la désaisonnalisation proprement dite. Les données estimées proviennent de prévisions réalisées par des modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées) du type Box-Jenkins.

Le programme X12 fait surtout appel à la méthode de rapport aux moyennes mobiles pour effectuer le lissage de la série modifiée et obtenir une estimation provisoire de la tendance-cycle, calculer les rapports de la série initiale (ajustée) aux estimations de la tendance-cycle, et estimer les facteurs saisonniers à partir de ces dits rapports. Les facteurs saisonniers définitifs ne sont produits que lorsque ces opérations ont été exécutées à plusieurs reprises. La technique utilisée consiste essentiellement, dans un premier temps, à corriger la série initiale de toute sorte d’effets indésirables, tels l’effet des jours ouvrableset l’effet de Pâques, par un module appelé regARIMA.

L’estimation de ces effets se fait grâce à l’utilisation de modèles de régression à erreurs ARIMA. On peut également extrapoler la série d'au moins une année à l'aide du modèle. Dans un deuxième temps, la série brute, pré-ajustée et extrapolée s’il y a lieu, est désaisonnalisée par la méthode X-12.

Les étapes déterminant les facteurs saisonniers nécessaires au calcul des données désaisonnalisées finales sont exécutées à chaque mois. Cette approche garantit que la série non désaisonnalisée, à partir de laquelle sont calculées les estimations des facteurs saisonniers, inclut toutes les données les plus récentes relativement à ladite série, c.-à-d., les données non désaisonnalisées qui portent sur le mois courant et les données non désaisonnalisées révisées du mois précédent.

Bien que la désaisonnalisation permette de mieux comprendre la tendance-cycle fondamentale d'une série, la série désaisonnalisée n'en contient pas moins une composante irrégulière. De légères variations d'un mois à l'autre dans la série désaisonnalisée peuvent n'être que de simples mouvements irréguliers. Pour avoir une meilleure idée de la tendance fondamentale, les utilisateurs doivent donc examiner les séries désaisonnalisées d'un certain nombre de mois.

Les séries de données agrégées au niveau du Canada sont maintenant désaisonnalisées de façon directe, ce qui signifie que les totaux désaisonnalisés sont obtenus au moyen de X12 ARIMA. Ces totaux sont ensuite utilisés pour réconcilier les séries de totaux provinciaux qui ont été désaisonnalisés séparément au préalable.

Pour ce qui est des autres séries agrégées, on a utilisé la désaisonnalisation indirecte. En d’autres mots, leurs totaux désaisonnalisés sont dérivés de façon indirecte en faisant la somme des genres de commerce désaisonnalisés séparément au préalable.  

Tendance

Une série désaisonnalisée peut montrer encore les effets d'irrégularités et de circonstances spéciales;  et cela peut masquer la tendance. La tendance à court termemontre la direction prise dans une série désaisonnalisée en  affectant une moyenne à travers les mois de sorte que ces mouvements irréguliers soient aplanis. Le résultat est une série plus stable. La tendance pour le dernier mois apparaît sous réserve de rectification, car les valeurs des mois à venir sont inclues dans le calcul de la moyenne.

Déflation des ventes de biens fabriqués, des commandes et des stocks manufacturiers

La variation des valeurs des données publiées dans le cadre de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) peut être attribuable à l'évolution des prix ou des quantités mesurées, ou des deux. Pour analyser l'activité du secteur manufacturier, il est souvent souhaitable de séparer les variations causées par des changements de prix de celles causées par des changements des quantités produites. Cet ajustement est connu sous le nom de déflation.

La déflation consiste à diviser les valeurs aux prix courants obtenues grâce à l'enquête par des indices de prix pertinents afin d'obtenir des estimations évaluées aux prix d'une période antérieure, actuellement l'année 2002. On dit des valeurs finales qu'elles sont « aux prix de 2002 ». Il faut noter que l'expression « aux prix courants » désigne le moment où s'est déroulée l'activité et non le moment présent, ni le moment de la compilation.

Les estimations déflatées de l'EMIM reflètent les prix de 2002, qui constitue l'année de base. On a choisi l’année 1997 parce qu’elle correspond à l'année de base des indices de prix utilisés pour déflater les estimations de l'EMIM. L'utilisation des prix d'une année de base pour mesurer l’activité courante produit une mesure représentative du volume d'activité actuel par rapport à cette année de base. Les variations actuelles du volume ne se reflètent convenablement dans les mesures à prix constants que si l'importance relative actuelle des industries n'est pas très différente de celle observée pendant l'année de base.

La déflation des estimations de l'EMIM est effectuée à un niveau industriel très détaillé, équivalant aux classes à 6 chiffres du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Pour chaque industrie à ce niveau, on utilise des indices de prix composites qui décrivent la fluctuation des prix des différents groupes de produits fabriqués par cette industrie.

Sauf quelques rares exceptions, les indices de prix sont des moyennes pondérées des indices des prix des produits industriels (IPPI). Les poids utilisés sont tirés des tableaux annuels des entrées-sorties du Canada et varient d'année en année. Comme les tableaux d’entrées-sorties sont publiés avec un retard d'environ deux ans et demi, les poids utilisés pour les plus récentes années sont fondés sur les tableaux d'entrées-sorties les plus récents.

On utilise le même indice de prix pour déflater les ventes de biens fabriqués, les nouvelles commandes et les commandes en carnet d'une industrie. Les poids servant à la compilation de cet indice de prix sont tirés des tableaux de sorties, évalués aux prix à la production. Les prix à la production sont les prix des produits à leur sortie de l'établissement de fabrication et ne comprennent pas des éléments tels que les frais de transport, les taxes, etc. Ainsi, l'indice de prix de chaque industrie reflète la production des établissements de l’industrie.

Les indices de prix qu'on utilise pour déflater les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les stocks de produits finis fabriqués d'une industrie sont des moyennes mobiles de l'indice de prix utilisé pour les ventes de biens fabriqués. En ce qui concerne les stocks de biens/travaux en cours de fabrication, le nombre de termes de la moyenne mobile correspond à la durée du processus de fabrication. On obtient la durée en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de biens/travaux en cours de fabrication à la fin du mois et la production de l'industrie, cette dernière étant égale aux ventes de biens fabriqués additionnées des variations des stocks de biens/travaux en cours de fabrication et de produits finis fabriqués.

En ce qui a trait aux stocks de produits finis fabriqués, le nombre de termes dans la moyenne mobile reflète la durée pendant laquelle un produit fini demeure en stock. On obtient ce chiffre, connu sous le nom de période de rotation des stocks, en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de produits finis fabriqués à la fin du mois et les ventes de biens fabriqués.

Pour déflater les stocks de matières premières et composantes, les indices de prix correspondant à la consommation des matières premières sont obtenus en tant que moyennes pondérées des IPPI. Les poids sont tirés des tableaux d'entrées évalués aux prix à la consommation, c'est-à-dire que ces prix comprennent les marges de gros, les frais de transport et les taxes, etc. L'indice de prix qui en découle reflète donc la structure des coûts des matières premières de chaque industrie.

Les stocks de matières premières et composantes sont ensuite déflatés à l'aide d'une moyenne mobile de l'indice de prix correspondant à la consommation des matières premières. Le nombre de termes de la moyenne mobile correspond au taux de consommation des matières premières. Le taux est calculé comme étant la moyenne, au cours des quatre années précédentes, du ratio entre les stocks de matières premières et composantes à la fin de l'année et les entrées intermédiaires de l'industrie.

Statistique Canada
N° au catalogue 91C0025

Division de la statistique du revenu
Statistique Canada
revenu@statcan.gc.ca

Septembre 2012

Introduction
Section I — les données
Section II — les tableaux de données
Section III — glossaire
Section IV — géographie
Nous invitons vos commentaires
Produits de données disponibles

Estimations de la migration selon les divisions de recensement et les régions métropolitaines de recensement, établies à partir des dossiers d'impôt

Introduction

Ce rapport présente des estimations de la migration pour l'ensemble du Canada, selon les divisions de recensement (DR) et/ou les régions métropolitaines de recensement (RMR). Grâce à une comparaison de cinq années offerte dans les tableaux standards, les utilisateurs peuvent voir la tendance des mouvements des Canadiens, de même que les flux d'immigration et d'émigration en provenance de l'intérieur ou de l'extérieur du Canada. Les tableaux de données sont mis à jour annuellement. Les estimations par région métropolitaine de recensement sont disponibles à partir de 1992-93.

Un guide détaillé appelé « Description de la méthodologie utilise pour élaborer les données migratoires à partir des dossiers d’impôt » a été produit en 1998. Pour obtenir une copie de ce guide, veuillez contacter la section de Service à la clientèle de la Division de la statistique du revenu (sans frais 1-888-297-7355 ; 613-951-7355; revenu@statcan.gc.ca).

Section I — les données

Source des données

Les estimations de la migration sont basées sur une comparaison des adresses figurant sur les déclarations de revenus des particuliers de deux années consécutives. La période de référence couvre une période d'un an, en avril d'une année et en avril de l'année suivante. La méthodologie utilisée pour produire ces estimations est décrite plus loin.

Pour la diffusion de données la plus récente, soit celle de septembre 2012, les données sur la migration de 2010-2011 sont obtenues par comparaison des adresses inscrites sur les déclarations de revenus des particuliers qui ont été soumises au printemps de 2010 et de 2011.

Données à jour

Les estimations de la migration, selon les divisions de recensement, sont disponibles à partir de 1976‑1977 (et par région métropolitaine de recensement à partir de 1992-1993). Les données de la migration internationale et de la migration interne sont habituellement disponibles de 15 à 18 mois après la date limite de soumission des déclarations de revenus.

Les données sur la migration internationale excluent le solde net de l’émigration temporaire, les émigrants de retour ainsi que les résidents non permanents qui n’ont pas rempli une déclaration de revenus.

Exposé de la méthodologie

Les données produites à l'aide des dossiers d'impôt sont des estimations des flux migratoires entre les divisions de recensement ou régions métropolitaines de recensement, selon le sexe et le groupe d'âge (moins de 18 ans, 18 à 24 ans, 25 à 44 ans, 45 à 64 ans et 65 ans et plus). A partir de la période de 2006-2007, les estimations sont produites selon les divisions de recensement de 2006. Pour la période de 2001-2002, les estimations sont produites selon les divisions de recensement de 2001. Pour les estimations entre 1996-1997 et 2000-2001, les informations sont produites selon les divisions de recensement de 1996. Pour 1992-1993 à 1995-1996, les données sont présentées pour les divisions de recensement selon les découpages du recensement de 1991. Pour la période de 1986-1987 à 1991-1992, les frontières des DR correspondent à celles définies dans le cadre du Recensement de 1986. Pour les années 1981-1982 à 1985-1986, les frontières sont celles du Recensement de 1981 et pour les années antérieures, les frontières sont celles du Recensement de 1976.

Les flux migratoires par région métropolitaine de recensement sont disponibles à compter de 1992-1993, et les frontières des 26 RMR sont basées sur les définitions du recensement de 1991 pour la période 1992-1993 à 1995-1996. Pour les estimations entre 1996-1997 et 2000-2001, les informations sont produites selon les RMR de 1996. Pour les estimations de 2001-2002, les frontières des RMR sont basées sur le codage géographique normalisé de 2001. Deux nouvelles régions métropolitaines ont été introduites avec le Recensement de 2001 : celles de Kingston (Ontario) et d’Abbotsford-Mission (Colombie-Britannique). À partir de la période de 2001-2002, les données sur la migration sont offertes pour 28 RMR. Pour les estimations de 2006-2007, les frontières des 34 RMR sont basées sur le codage géographique normalisé de 2006. Six nouvelles régions métropolitaines ont été introduites avec le Recensement de 2006 : Moncton (Nouveau-Brunswick), Barrie (Ontario), Brantford (Ontario), Guelph (Ontario), Peterborough (Ontario) et Kelowna (Colombie-Britannique).

La production de ces données se fait en quatre grandes étapes :

1. le géocodage des dossiers d'impôt;
2. l'estimation du nombre de dépendants selon le groupe d'âge et le sexe;
3. l'identification du nombre de migrants parmi les déclarants selon le groupe d'âge et le sexe; et
4. l'ajustement des données pour tenir compte de la population non couverte par les dossiers de l'Agence du revenu du Canada.

Étape 1 ─ Géocodage

Le codage géographique des dossiers d'impôt selon les divisions de recensement et les régions métropolitaines de recensement s'effectue sur la base du code postal faisant partie de l'adresse postale. Dans les cas où le code postal n'est pas disponible, d'autres éléments d'information lui sont substitués. Depuis 1989, un code de division de recensement a été attribué à plus de 99 % des dossiers apparaissant dans les fichiers d’impôt des particuliers.

Étape 2 ─ Estimation des dépendants

Étant donné que les fichiers de référence n'indiquent pas directement le nombre de dépendants et leurs caractéristiques, ces données doivent être imputées. Jusqu'à la période 1987-1988, on se servait du lien qui existe entre le montant total des exemptions personnelles réclamées et le nombre de personnes à charge. Un tableau de référence spécial permettait d'attribuer un nombre estimatif de dépendants selon le groupe d'âge et le sexe aux déclarants appartenant à une catégorie donnée d'exemptions personnelles totales selon l'âge, le sexe et l'état matrimonial. Ce tableau de référence était produit annuellement à l'aide d'un échantillon de données fiscales contenant de l'information sur le nombre exact de personnes à charge et sur leur lien de parenté avec le déclarant ainsi que certaines caractéristiques de ce dernier. Pour répartir les dépendants selon l'âge et le sexe, on a également utilisé d'autres renseignements démographiques tels que les rapports de masculinité et les distributions d'âge des époux et des épouses.

L'imputation des dépendants est maintenant assurée par un système d'appariement des familles, selon la banque de données sur la famille (FFT1). Cette banque crée les familles en reliant tous les membres déclarants, et en estimant le nombre de membres non déclarants selon les indicateurs sur les déclarations de revenu¹, tels les déductions/crédits d'impôt pour personnes à charge. Par exemple, ce système des familles impute une épouse non déclarante lorsque le déclarant se dit marié mais n'a pas été lié à une épouse déclarante².

Étape 3 ─ Déclarants et dépendants migrants

Le fichier de référence utilisé renferme les données démographiques et géographiques de base sur chaque déclarant (et les dépendants) et englobe environ 96 % de toute la population. On identifie les déclarants migrants en comparant leur division de recensement ou région métropolitaine de recensement de résidence pour deux années successives.

Pour déterminer quels dépendants ont migré, on émet l'hypothèse que leur comportement migratoire est le même que celui du déclarant à qui ils ont été imputés.

Étape 4 ─ Ajustement

L'étape finale de ce processus consiste à ajuster les estimations de manière à tenir compte de la population non couverte par le système fiscal. Les estimations de la population par division de recensement/région métropolitaine de recensement sont utilisées afin d'établir des rapports de couverture. Avant les estimations de 2001-2002, les facteurs d'ajustement provinciaux ont été substitués aux facteurs de la DR/RMR dans les rares cas où le taux de couverture était exceptionnellement faible ou élevé. À compter de la période de 2001-2002, la couverture faible ou élevée est identifiée selon une nouvelle méthode et un facteur d’ajustement national a été substitué aux facteurs de la DR/RMR. À partir de la période 2006-2007, le facteur d’ajustement est basé sur les DR/RMR.

Les facteurs d'ajustement sont appliqués au nombre de sortants identifiés dans la troisième étape afin d'obtenir une estimation de la migration totale. L'hypothèse fondamentale est que le taux de migration de la population non couverte par les dossiers d'impôt est le même que celui des déclarants.

Les estimations des migrations internationales sont ajustées à l'aide des estimations provinciales provenant de la Division de la démographie de Statistique Canada.

Qualité des données

D'après une évaluation détaillée des estimations relatives à la période intercensitaire 1986‑1991, on peut formuler quelques observations sur la qualité des données :

(a) Dans l'ensemble, les estimations des migrations sont de bonne qualité. Il est difficile, cependant, de faire des comparaisons précises avec d'autres estimations annuelles des flux migratoires établies au niveau des divisions de recensement. On a utilisé les estimations des migrations nettes pour produire des estimations de la population, qu'on a comparées aux chiffres du Recensement de 1991. La différence absolue moyenne était de 2,3 %. Dans 12 cas sur 182 (6 %)³, l'écart dépassait 5 % et il dépassait 10 % dans trois cas (sans inclure les divisions de recensement du Québec). Ces écarts sont plus faibles que ceux produits par d'autres méthodes d'estimation, ce qui témoigne indirectement de la qualité des données des migrations nettes. Il n'a pas été possible de faire l'évaluation des données sur les flux migratoires.

(b) En plus des estimations de migration obtenues à l'aide des dossiers d'impôt, la Division de la démographie de Statistique Canada produit également des estimations de la migration interprovinciale sur la base des dossiers des crédits d'impôt pour enfants. Les concepts sous‑tendant ces estimations sont différents de ceux utilisés pour les estimations basées sur les dossiers d'impôt. Plus précisément, les dossiers de crédits d'impôt pour enfants sont fondés sur les mouvements mensuels alors que les dossiers d'impôt sont fondés sur les mouvements annuels.

Aucune évaluation comparable n’a été produite pour examiner la couverture des estimations par région métropolitaine de recensement.

Disponibilité des données

Les estimations de la migration, selon les divisions de recensement, sont disponibles à partir de 1976‑1977, et par région métropolitaine de recensement à partir de 1992-1993.

Pour la période 1976‑1981, les chiffres préliminaires des flux migratoires entre division de recensement n'étaient pas calculés. Il n'y a pas eu d'ajustements au niveau de la migration internationale, bien que des évaluations aient démontré que les estimations étaient trop faibles.

Pour les années 1981‑1982 à 1984‑1985, les estimations de migration tirées des dossiers d'impôt sont produites deux fois par an, la première fois à l'aide des données d'impôt provisoires obtenues de l’Agence du revenu du Canada dans un délai de six à neuf mois, et la deuxième fois avec un dossier d'impôt plus complet, disponible dans un délai de 12 à 15 mois. Comme les différences observées entre les deux séries d'estimations n'étaient généralement pas importantes, à partir de 1985‑1986, une seule série a été produite. Le fichier final a été utilisé depuis 1985-1986.

À compter de la période 1981‑1982, les données d'immigration et d'émigration sont ajustées en fonction des plus récentes estimations produites au niveau provincial par la Division de la démographie de Statistique Canada

Section II — les tableaux de données

Nombre de tableaux

Il y a cinq tableaux de données. Les premiers quatre tableaux présentent une comparaison de cinq années de migration et la cinquième, une période de deux années :

Tableau A : selon la province d'origine et de destination
Tableau B : selon le groupe d'âge
Tableau C : selon le genre de migration et le sexe
Tableau D : flux selon les divisions de recensement d'origine et de destination ou selon la région métropolitaine/non métropolitaine d’origine et de destination
Tableau E : &revenu médian des déclarants qui ont migré (à compter de 2001-2002)

Note : Les comparaisons de cinq ans ne sont pas toujours possibles à cause des changements dans les frontières des divisions de recensement. Ces comparaisons de cinq ans ne sont pas possibles pour les divisions de recensement du Québec et pour certaines divisions en Colombie-Britannique, et ceci à cause de changements majeurs dans les limites de ces divisions. Pour 1992-1993, les données sont présentées selon les nouvelles frontières de 1991, et quatre années antérieures sont montrées d'après les anciennes frontières. Encore en 1996-1997, les frontières de 1996 sont adoptées tandis que les quatre années antérieures montrent les frontières de 1991. À partir de 2001-2002, les données sont présentées selon les DR/RMR de 2001. À compter de la période 2006-2007, les données sont montrées selon les DR/RMR de 2006.

Contenu des tableaux

Tableau A ─ Division de recensement ou région métropolitaine d'origine et de destination

Ce tableau met l’accent sur les flux migratoires : les entrées, les sorties et les migrations nettes pour une province, une division de recensement (DR) ou une des 34 régions métropolitaines de recensement (RMR).

La migration intraprovinciale est comptée dans les totaux provinciaux.

Tableaux B et C ─ Groupe d'âge, sexe et genre de migration

Les tableaux B et C montrent les entrées, les sorties et la migration nette pour la DR ou la RMR en question, pour une période de cinq ans. Le tableau B donne la migration selon le groupe d'âge des migrants et le tableau C donne la migration selon le genre (interprovincial, intraprovincial et international) et le sexe.

La migration intraprovinciale est comptée dans les totaux provinciaux.

Tableau D ─ Flux migratoires selon la DR/RMR d'origine et de destination

Pour chaque DR ou RMR, le tableau D donne les flux détaillés. Une liste est offerte des DR/RMR avec lesquelles la DR/RMR en question a échangé des migrants. Ces flux sont ordonnés dans le tableau selon la migration nette. On y retrouve les flux pour les cinq dernières années, quoique l’ordre soit basé sur la période la plus récente.

Tableau E –  Division de recensement ou région métropolitaine de recensement  d’origine/de destination selon le revenu médian des déclarants migrants

Pour chaque DR ou RMR, le tableau E présente les données sur le revenu médian des déclarants qui ont migré. La première partie du tableau présente le nombre de déclarants qui ont quitté leur DR/RMR selon la province de destination, leur revenu médian pour l’année avant le déménagement et leur revenu médian pour l’année de déménagement. La seconde moitié du tableau présente le nombre de déclarants qui ont emménagé dans une DR/RMR selon la province d’origine, leur revenu médian pour l’année précédant le déménagement et leur revenu médian dans l’année du déménagement. Le tableau fournit également une comparaison du revenu médian des déclarants qui ont migré avec les données provinciales et nationales.

Section III — glossaire

Âge
Est calculé en date du 31 décembre de l'année de référence (c.-à-d., année d'imposition moins l'année de naissance).

Déclarants
La majorité des déclarants sont les personnes qui ont rempli une déclaration d'impôt pour la période de référence et qui étaient vivants à la fin de l'année. À partir de l'année d'imposition 1993, les déclarants décédés au courant de l'année qui avaient un époux non déclarant ont eu leur revenu et leur statut de déclarant attribués à l'époux.

Dépendants
Pour les fins de ces banques de données, les dépendants sont les membres non déclarants d'une famille. Nous ne tentons pas de mesurer la dépendance d'aucune façon, mais pouvons identifier certains non déclarants, et les comptons parmi la population de la région en question.

Division de recensement
Terme générique qui désigne les comtés, les districts régionaux, les municipalités régionales et cinq autres types de régions géographiques formées de groupes de subdivisions de recensement. À Terre-Neuve, au Manitoba, en Saskatchewan et en Alberta, l'expression désigne les unités créées comme équivalents des comtés et délimitées par Statistique Canada, en collaboration avec les provinces.

Émigration
Déplacement d'une région au Canada vers un pays étranger.

Entrées
Déplacements vers une division de recensement ou région métropolitaine de recensement en provenance d'une autre région du Canada ou de l’étranger.

Flux migratoire brut
Somme du nombre de migrants entre deux régions. Il est obtenu en additionnant le nombre d'entrants et de sortants.

Immigration
Déplacement vers une région au Canada en provenance d'un pays étranger.

Indice
Est une comparaison de la variable en question avec la province (province = 100) ou le Canada (Canada = 100).

Indice canadien
Est une comparaison du revenu médian des personnes ayant déménagé avec le revenu médian du Canada. La première partie du tableau E présente le nombre de déclarants qui ont quitté leur DR/RMR selon la province de destination.  Leur revenu médian se rapporte à l’année avant le déménagement ainsi qu’à l’année de leur déménagement. L’indice canadien est la comparaison du revenu médian des personnes ayant quitté avec celui de l’ensemble du Canada. La seconde moitié du tableau E présente le nombre de déclarants qui ont emménagé dans une DR/RMR selon la province d’origine.  Leur revenu médian se rapporte à l’année précédant le déménagement ainsi qu’à l’année du déménagement. L’indice canadien est la comparaison du revenu médian des personnes qui ont emménagé avec celui de l’ensemble du Canada.

Indice provincial
Est une comparaison du revenu médian des personnes ayant déménagé avec le revenu médian de la province. La première partie du tableau E présente le nombre de déclarants qui ont quitté leur DR/RMR selon la province de destination.  Leur revenu médian se rapporte à l’année avant le déménagement ainsi qu’à l’année de leur  déménagement. L’indice provincial est la comparaison du revenu médian des personnes ayant quitté avec celui de la province d’origine. La seconde moitié du tableau E présente le nombre de déclarants qui ont emménagé dans une DR/RMR selon la province d’origine.  Leur revenu médian se rapporte à l’année précédant le déménagement ainsi qu’à l’année du déménagement. L’indice provincial est la comparaison du revenu médian des personnes qui ont emménagé avec celui de la province de destination.

Médiane
Un chiffre faisant partie d'un groupe de chiffres et qui représente le milieu. Si l'on dit, par exemple, que la médiane des revenus est de 26 000 $, cela signifie qu'exactement la moitié des revenus déclarés sont égaux ou supérieurs à ce montant et que l'autre moitié lui sont égaux ou inférieurs. Dans les tableaux de données, les revenus médians sont arrondis à 100 $ près. Les zéros ne sont pas inclus dans le calcul des médianes pour les particuliers.

Migration
Déplacement entre deux régions au cours de la période couverte par les estimations. À l'intérieur du Canada, l'unité géographique de base est la division de recensement ou la région métropolitaine de recensement. Les pays étrangers sont regroupés au sein d'une seule région.

Migration internationale
Déplacement entre une région au Canada et un pays étranger. La migration internationale comporte deux composantes : l'immigration et l'émigration.

Migration interne
Déplacement entre deux divisions de recensement ou deux régions métropolitaines de recensement à l'intérieur du Canada. La migration interne comporte deux
composantes : les migrations interprovinciale et intraprovinciale.

Migration interprovinciale
Déplacement entre des divisions de recensement ou régions métropolitaines de recensement situées dans des provinces différentes. La province de départ est dite « province d'origine » et la province d'arrivée est dite « province de destination ».

Migration intraprovinciale
Déplacement entre deux divisions de recensement ou régions métropolitaines de recensement situées dans la même province. La région de départ est dite « d'origine » et la région d'arrivée est dite « de destination ».

Migration nette
Différence entre le nombre d'entrants et le nombre de sortants.

Région métropolitaine de recensement (RMR)
Le concept général de région métropolitaine de recensement (RMR) s'applique à un grand noyau urbain ainsi qu'aux régions urbaines et rurales adjacentes dont le degré d'intégration économique et sociale avec ce noyau urbain est très élevé.

Revenu total
Nota : cette variable fut révisée au cours des années, tel qu'indiqué par les commentaires plus bas; les utilisateurs qui désirent comparer les données courantes avec celles des années antérieures sont priés de tenir en compte ces changements. De plus, il est à noter que tous les revenus sont bruts, à l'exception du revenu net de location, du revenu net d'une société en commandite simple et de toutes les formes de revenu net d'emploi autonome.

Le revenu total se compose des revenus provenant des sources suivantes :

• Revenu du travail
  • Revenu d'emploi
    • Traitements/salaires/commissions
    • Autres revenus d'emploi tels que déclarés à la ligne 104 de la déclaration d'impôt (pourboires, gratifications, redevances, etc.)
    • Revenu net d'emploi autonome
    • Revenu d’emploi des indiens (nouveau en 1999)
  • Prestations d'assurance-emploi
• Revenu de pension
  • Prestations de la pension de la Sécurité de la vieillesse/versement net des suppléments fédéraux (ce dernier incluant le Supplément de revenu garanti et l’Allocation au conjoint depuis 1994)
  • Prestations du Régime des pensions du Canada ou du Régime de rentes du Québec
  • Pensions de retraite (pensions privées)
• Revenu d'allocation familiale (du fédéral) (jusqu'à 1992 inclusivement)
• Allocation familiale du Québec (de 1994 à 2004)
• Soutien aux enfants du Québec (depuis 2005)
• Prestation ontarienne pour enfants (depuis 2007) qui intègre le Supplément de revenu de l’Ontario pour les familles travailleuses ayant des frais de garde d’enfants (depuis 1998)
• Prestations familiales de la Colombie-Britannique (depuis 1996)
• Prestation fiscale pour enfants du Nouveau-Brunswick (depuis 1997)
• Prestation pour enfants de la Nouvelle-Écosse (depuis 1998)
• Crédit d’impôt à l’emploi familial de l’Alberta (depuis 1997)
• Prestation pour enfants du Nunavut (depuis 1998)
• Prestation pour enfants de la Saskatchewan (depuis 1998)
• Prestation pour enfants de Terre-Neuve-et-Labrador (depuis 1999)
• Prestation pour enfants des Territoires du Nord-Ouest (depuis 1998)
• Prestation pour enfants du Yukon (depuis 1999)
• Prestations fiscales pour enfants du Manitoba (depuis 2008)
• Intérêts et autres revenus de placements
• Revenu de dividendes
• Revenu d'un REER (depuis 1994; antérieurement compris dans « autres revenus » et depuis 1999, uniquement pour les déclarants âgés de 65 ans et plus)
• Revenu net d'une société en commandite simple (inclus avec « autres revenus »)
• Pensions alimentaires (inclus avec « autres revenus »)
• Revenu net de location (inclus avec « autres revenus »)
• Revenu d'un conjoint non déclarant (depuis 1992; inclus avec « autres revenus »)
• Autres revenus tels que déclarés à la ligne 130 de la déclaration d'impôt (bourses d'études, subventions, revenus d’un régime enregistré d’épargne-invalidité (depuis 2008) etc.; inclus avec « autres revenus »)
• Crédit pour la taxe fédérale de ventes (1989 et 1990)
• Crédit pour la taxe sur les produits et services (TPS) (depuis 1990)
• Crédit pour la taxe de vente harmonisée (TVH) (depuis 1997)
• Crédits d'impôt pour les enfants (jusqu'à 1992 inclusivement)
• Prestation fiscale canadienne pour enfants (depuis 1993) et Prestation universelle pour la garde d’enfants (depuis 2006)
• Autres revenus non imposables (depuis 1990)
  • Indemnités pour accidents de travail (montré séparément à partir de 1994)
  • Indemnisations d'assistance sociale (montré séparément à partir de 1994)
  • Supplément de revenu garanti (inclus dans « versement net des suppléments fédéraux » depuis 1994; antérieurement avec « revenu non imposable »)
  • Allocations versées au conjoint (inclus dans « versement net des suppléments fédéraux » depuis 1994; antérieurement avec « revenu non imposable »)
• Crédits remboursables de taxe provinciale au Manitoba, en Ontario, au Québec et en Saskatchewan (depuis 1990), en Colombie-Britannique et aux Territoires du Nord-Ouest (depuis 1993), à Terre-Neuve-et-Labrador et au Nunavut (depuis 1997), la Prestation pour aînés de Terre-Neuve-et-Labrador (depuis 1999), le Crédit d’impôt pour la taxe de vente de la Saskatchewan (depuis 2000), le paiement unique du Programme de remboursement des contribuables de la Nouvelle-Écosse (2003 seulement), la Prestation pour aînés à faible revenu du Nouveau-Brunswick (depuis 2005), le Supplément pour aînés de la Colombie-Britannique(depuis 2005),  la Prestation universelle pour la garde d’enfants (depuis 2006), le Remboursement pour les ressources de l’Alberta (pour 2006 seulement), le Supplément pour l’électricité domiciliaire de l’Ontario (pour 2006 seulement), le Remboursement pour le chauffage domiciliaire de Terre-Neuve et Labrador (depuis 2007), le Crédit d’impôt de la Nouvelle-Écosse pour les pompiers volontaires (depuis 2007), le Programme d’assistance énergétique domiciliaire du Nouveau-Brunswick (pour 2007 seulement), le Crédit d’impôt du Québec pour les particuliers habitant un village nordique (depuis 2007), la Subvention pour les impôts fonciers des aînés propriétaires de l’Ontario (depuis 2008), la Prestation fiscale pour enfants du Manitoba (depuis 2008), le Remboursement des frais de scolarité de la Saskatchewan (depuis 2008), le Dividende pour le plan climatique de la Colombie-Britannique (depuis 2008), le  Crédit d’impôt du plan climatique pour les gens à faible revenu de la Colombie-Britannique (depuis 2008), le Crédit d’impôt pour les Premières nations du Yukon (depuis 2008) et le Crédit d’impôt pour les pompiers volontaires du Nunavut (depuis 2008).

Les sommes qui ne font pas partie de la liste de revenus énumérés ci-dessus sont les indemnités d'incapacité versées aux anciens combattants et les pensions à leurs personnes à charge, les sommes gagnées à la loterie et les gains en capital.

Sorties
Déplacements d'une division de recensement/région métropolitaine de recensement vers une autre région à l'intérieur ou à l'extérieur du Canada.

Section IV — géographie

Les données sont disponibles pour les divisions de recensement et les régions métropolitaines de recensement.  L'information géographique des tableaux provient des adresses postales inscrites sur les déclarations au moment où elles ont été remplies.

Le tableau suivant montre les codes pour ces niveaux de géographie, ainsi qu'une brève description de chacun.

Tableau 1

Niveau géographique	Nom	Description
41	Région métropolitaine de recensement	Le concept général de la région métropolitaine de recensement (RMR) s'applique à un grand noyau urbain ainsi qu'aux régions urbaines et rurales adjacentes dont le degré d'intégration économique et sociale avec ce noyau urbain est très élevé. Une RMR compte au moins 100 000 habitants d'après le dernier recensement. Il y a 34 RMR dans les banques de données de 2010: 001, St. John's, Terre-Neuve-et-Labrador 205, Halifax, Nouvelle-Écosse 305, Moncton, Nouveau-Brunswick 310, Saint John, Nouveau-Brunswick 408, Saguenay, Québec 421, Québec, Québec 433, Sherbrooke, Québec 442, Trois-Rivières, Québec 462, Montréal, Québec 505, Ottawa-Gatineau (partie Québec) 505, Ottawa-Gatineau (partie Ontario) 521, Kingston, Ontario 529, Peterborough, Ontario 532, Oshawa, Ontario 535, Toronto, Ontario 537, Hamilton, Ontario 539, St-Catharines-Niagara, Ontario 541, Kitchener-Cambridge-Waterloo, Ontario 543, Brantford, Ontario 550, Guelph, Ontario 555, London, Ontario 559, Windsor, Ontario 568, Barrie, Ontario 580, Greater Sudbury, Ontario 595, Thunder Bay, Ontario 602, Winnipeg, Manitoba 705, Regina, Saskatchewan 725, Saskatoon, Saskatchewan 825, Calgary, Alberta 835, Edmonton, Alberta 915, Kelowna, Colombie-Britannique 932, Abbotsford-Mission, Colombie-Britannique 933, Vancouver, Colombie-Britannique 935, Victoria, Colombie-Britannique
21	Division de recensement	Une division de recensement (DR) est un groupe de villes de villes voisines les unes des autres qui sont réunies pour des besoins de planification régionale et de gestion de services communs (comme les services de police et d'ambulance). Une DR peut correspondre à un comté, à une municipalité régionale ou à un district régional. Ces groupes sont créés selon les lois en vigueur dans certaines provinces et territoires du Canada. Dans d'autres provinces ou territoires dont les lois ne prévoient pas de telles régions (Terre-Neuve-et-Labrador, Manitoba, Saskatchewan et Alberta), Statistique Canada définit des régions équivalentes à des fins statistiques en collaboration avec ces provinces et territoires. Les banques de données de 2010 contiennent 288 régions de niveau géographique « 21 ».

Nous invitons vos commentaires

Nous nous efforçons constamment d'améliorer nos produits pour satisfaire aux besoins de nos clients. Afin d'atteindre cet objectif, il est essentiel que nous puissions bénéficier de vos commentaires sur la qualité et la présentation de nos produits. Si, en tant qu'utilisateurs de données, vous avez des suggestions à nous faire à cet égard, nous les accepterons volontiers.

Des données sous plusieurs formes

Statistique Canada diffuse les données sous diverses formes. Outre les publications, les totalisations habituelles et spéciales sont offertes. Les données sont disponibles sur Internet, disque compact, disquettes, imprimé d'ordinateur, microfiche et microfilm, et bande magnétique. Des cartes et d'autres documents de référence géographiques sont disponibles pour certaines sortes de données. L'accès direct à des données agrégées est possible par le truchement de CANSIM, la base de données ordinolingue et le système d'extraction de Statistique Canada.

Comment obtenir d'autres renseignements

Toute demande de renseignements au sujet des présentes données doit être adressée à :

Service à la clientèle Téléphone : (613) 951-7355
Division de la statistique du revenu Sans frais : 1-888-297-7355 
Statistique Canada Télécopieur : (613) 951-3012
Immeuble Jean Talon, 5 ^ième étage revenu@statcan.gc.ca
Ottawa (Ontario) K1A 0T6

La Division des services-conseils vous offre une gamme de services : identification de vos besoins, détermination des sources ou de la disponibilité des données, consolidation et intégration de données provenant de diverses sources et élaboration de profils, analyse de faits saillants ou de tendances et pour terminer, formation sur les produits, services et concepts de Statistique Canada ainsi que sur l'utilisation de données statistiques.
 
Service national de renseignements  1-800-263-1136
Service national d'appareils de télécommunications pour les malentendants  1‑800‑363‑7629
Numéro pour commander seulement (Canada et États-Unis)  1-800-267-6677
Numéro sans frais de commande par télécopieur (Canada et États-Unis)  1-877-287-4369

Vous pouvez également visiter notre site Web au http://www.statcan.gc.ca.

Normes de service à la clientèle

Statistique Canada s’engage à fournir à ses clients des services rapides, fiables et courtois, et ce, dans la langue officielle de leur choix. À cet égard, notre organisme s’est doté de normes de service à la clientèle qui doivent être observées par les employés lorsqu’ils offrent des services à la clientèle. Pour obtenir une copie de ces normes de service, veuillez communiquer avec Statistique Canada au numéro sans frais 1 800 263-1136. Les normes de service sont aussi publiées dans le site www.statcan.gc.ca sous À propos de Statistique Canada > Offrir des services aux Canadiens.

Produits de données disponibles

La Section du traitement du FFT1 de la Division de la statistique du revenu de Statistique Canada dresse des tableaux de données statistiques à partir de dossiers administratifs - notamment les déclarations d'impôt. Les banques de données démographiques et socio-économiques qui en résultent figurent dans le tableau ci-dessous, tout comme le numéro d’identification de chaque produit et la date normale de parution.

Tableau 2

Nom du produit	Numéro du produit	Date de parution
Cotisants à un REER	17C0006	Automne
Soldes libres de REER	17C0011	Automne
Épargnants canadiens	17C0009	Automne
Investisseurs canadiens	17C0007	Automne
Revenu de placements canadiens	17C0008	Automne
Déclarants canadiens	17C0010	Automne
Gains en capital au Canada	17C0012	Automne
Dons de charité	13C0014	Automne
Revenu et démographie selon les quartiers	13C0015	Printemps
Profils de dépendance économique	13C0017	Printemps
Profils du revenu du travail	71C0018	Printemps
Familles	13C0016	Printemps
Aînés	89C0022	Printemps
Estimations de la migration	91C0025	Automne

Notes

Voir le rapport Description de la méthodologie utilisée pour élaborer les données migratoires à partir des dossiers d’impôt par Judy Reid, Division des données régionales et administratives : février 1998.

Voir Lucaciu, Daniela et Harris, Shelley, Un aperçu de la création du T1FF, DDRA : 1999

Montgomery, mars 1993 : page 15

Statistique Canada
N° au catalogue 91C0025

Le lecteur peut reproduire sans autorisation des extraits de ces données statistiques à des fins d'utilisation personnelle à condition d'indiquer la source en entier. Les utilisateurs ne sont autorisés à transférer ou à redistribuer aucune partie ou version quelconque de ces données, que ce soit dans leur format  original ou modifié et quel que soit le support de diffusion, sauf en vertu d'une entente de distribution établie avec STATISTIQUE CANADA. Une entente écrite préalable est requise avant de procéder à toute autre forme de publication ou de diffusion.

L'utilisation des données du présent ensemble constitue une reconnaissance de la part de l'utilisateur des termes de la licence d'utilisation à la page suivante.

Division de la statistique du revenu
Statistique Canada
revenu@statcan.gc.ca

Septembre 2011

Introduction
Section I — les données
Section II — les tableaux de données
Section III — glossaire
Section IV — géographie
Nous invitons vos commentaires
Produits de données disponibles

Entente de licence d'utilisation finale

Droit d’auteur
Le gouvernement du Canada (Statistique Canada) est le propriétaire ou le concessionnaire de tous les droits de propriété intellectuelle (dont les droits d'auteur) rattachés à ce produit de données. Sur votre paiement de la redevance requise, vous (appelés ci-après « le titulaire de la licence ») obtenez une licence non exclusive, incessible et non transmissible d'utilisation de ce produit de données conformément aux modalités de la présente entente. Cette licence ne constitue pas la vente d'une partie ou de la totalité des droits du (des) propriétaire(s).

Conditions d’utilisation

1. Tous les avis de droit d’auteur et de propriété et les conditions d’utilisation liés à ce produit de données doivent être communiqués à tous les utilisateurs de ce produit de données.

2. Le titulaire de la licence ne doit pas transférer ce produit de données, ni l’emmagasiner dans un réseau électronique à l’intention de plus de trois (3) utilisateurs réguliers à moins d’obtenir au préalable une permission écrite de Statistique Canada et de payer les frais supplémentaires exigés.

3. Le titulaire de la licence ne doit louer, donner à bail, prêter, accorder en vertu d'une sous-licence, ni transférer ou vendre aucune partie du produit de données ni aucun des droits prévus par la présente entente à quelque personne à l’extérieur de l’organisme titulaire de la licence ou à tout autre organisme.

4. Le titulaire de la licence ne doit ni désassembler, ni décompiler, ni effectuer quelque procédé d’ingénierie inverse que ce soit sur les logiciels qui font partie de ce produit de données.

5. Le titulaire de la licence ne doit utiliser aucune partie de ce produit de données pour élaborer ou mettre au point tout autre produit de données ou tout autre service de données à des fins de diffusion externe ou de mise en marché.

6. Le titulaire de la licence a le droit de faire un usage raisonnable du contenu de ce produit de données uniquement à des fins de recherche personnelle, organisationnelle ou de politique gouvernementale ou à des fins éducatives. Cette permission comprend l’utilisation du contenu dans des analyses et dans la communication de résultats et conclusions de ces analyses, y compris la citation de quantités limitées de renseignements complémentaires extraits du produit de données dans de tels documents. Dans tous ces cas, la source des données doit être citée dans tous les documents et toutes les communications au moyen de la mention suivante, qui doit figurer au bas de chaque tableau et graphique :

Source (ou « Adapté de », s’il y a lieu) : Statistique Canada, (nom du produit), (numéro du produit au catalogue), (date de référence du produit).

7. Le titulaire de la licence devra obtenir la permission de Statistique Canada avant de publier, sous quelque format que ce soit, une quantité importante de données extraites du produit de données.

8. Le titulaire de la licence s’engage à ne pas fusionner ou lier ce produit de données à une autre base de données d’une façon qui donnerait l’impression qu’il a pu avoir reçu ou avoir accès à des renseignements détenus par Statistique Canada sur toute personne, famille, ménage, organisation ou entreprise qu’il serait possible de reconnaître.

9. Toute violation de la présente entente la rend nulle et sans effet. La présente entente sera automatiquement résiliée, sans préavis, si le titulaire de la licence ne respecte pas l'une de ses modalités. À la suite d’une résiliation, le titulaire de la licence doit immédiatement retourner ce produit de données à Statistique Canada ou le détruire et certifier sa destruction par écrit à Statistique Canada.

Garanties et désistements
Le produit de données est fourni «tel quel», et Statistique Canada ne donne aucune garantie explicite ou implicite, qui comprend une garantie de commerciabilité et d'adaptation à une fin particulière, mais ne se limite pas à cette garantie. En aucune circonstance, Statistique Canada ne sera tenu responsable des dommages indirects, réels, conséquents ou de tout autre dommage, quelle qu'en soit la cause, liés à l’utilisation du produit de données.

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Il vous incombe de veiller à ce que votre utilisation de ce produit de données soit conforme aux modalités de la présente entente et de demander préalablement à Statistique Canada la permission écrite d'utiliser le produit à des fins qui ne sont pas autorisées ou précisées dans la présente entente. Toute atteinte aux droits de Statistique Canada peut entraîner une procédure judiciaire.

Toute utilisation quelle qu’elle soit de ce produit de données atteste que vous acceptez les modalités de la présente entente. Toute violation de ces conditions peut avoir comme conséquence la révocation de cette licence.

Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez vous adresser à :

Services d’octroi de licences
Division des services à la clientèle, Statistique Canada
Immeuble R.-H.-Coats, 9e étage
Ottawa (Ontario)  K1A 0T6
Canada
Courriel : octroi_de_licences@statcan.ca
Téléphone : 613-951-1122
Télécopieur : 613- 951-1134

© Statistique Canada, 2007
Mise à jour le 4 novembre, 2008

Estimations de la migration selon les divisions de recensement et les régions métropolitaines de recensement, établies à partir des dossiers d'impôt

Introduction

Ce rapport présente des estimations de la migration pour l'ensemble du Canada, selon les divisions de recensement (DR) et/ou les régions métropolitaines de recensement (RMR). Grâce à une comparaison de cinq années offerte dans les tableaux standards, les utilisateurs peuvent voir la tendance des mouvements des Canadiens, de même que les flux d'immigration et d'émigration en provenance de l'intérieur ou de l'extérieur du Canada. Les tableaux de données sont mis à jour annuellement. Les estimations par région métropolitaine de recensement sont disponibles à partir de 1992-93.

Un guide détaillé appelé « Description de la méthodologie utilise pour élaborer les données migratoires à partir des dossiers d’impôt » a été produit en 1998. Pour obtenir une copie de ce guide, veuillez contacter la section de Service à la clientèle de la Division de la statistique du revenu (sans frais 1-888-297-7355 ; 613-951-7355; revenu@statcan.gc.ca).

Section I — les données

Source des données

Les estimations de la migration sont basées sur une comparaison des adresses figurant sur les déclarations de revenus des particuliers de deux années consécutives. La période de référence couvre une période d'un an, en avril d'une année et en avril de l'année suivante. La méthodologie utilisée pour produire ces estimations est décrite plus loin.

Pour la diffusion de données la plus récente, soit celle de septembre 2011, les données sur la migration de 2009-2010 sont obtenues par comparaison des adresses inscrites sur les déclarations de revenus des particuliers qui ont été soumises au printemps de 2009 et de 2010.

Données à jour

Les estimations de la migration, selon les divisions de recensement, sont disponibles à partir de 1976‑1977 (et par région métropolitaine de recensement à partir de 1992-1993). Les données de la migration internationale et de la migration interne sont habituellement disponibles de 15 à 18 mois après la date limite de soumission des déclarations de revenus.

Les données sur la migration internationale excluent le solde net de l’émigration temporaire, les émigrants de retour ainsi que les résidents non permanents qui n’ont pas rempli une déclaration de revenus.

Exposé de la méthodologie

Les données produites à l'aide des dossiers d'impôt sont des estimations des flux migratoires entre les divisions de recensement ou régions métropolitaines de recensement, selon le sexe et le groupe d'âge (moins de 18 ans, 18 à 24 ans, 25 à 44 ans, 45 à 64 ans et 65 ans et plus). A partir de la période de 2006-2007, les estimations sont produites selon les divisions de recensement de 2006. Pour la période de 2001-2002, les estimations sont produites selon les divisions de recensement de 2001. Pour les estimations entre 1996-1997 et 2000-2001, les informations sont produites selon les divisions de recensement de 1996. Pour 1992-1993 à 1995-1996, les données sont présentées pour les divisions de recensement selon les découpages du recensement de 1991. Pour la période de 1986-1987 à 1991-1992, les frontières des DR correspondent à celles définies dans le cadre du Recensement de 1986. Pour les années 1981-1982 à 1985-1986, les frontières sont celles du Recensement de 1981 et pour les années antérieures, les frontières sont celles du Recensement de 1976.

Les flux migratoires par région métropolitaine de recensement sont disponibles à compter de 1992-1993, et les frontières des 26 RMR sont basées sur les définitions du recensement de 1991 pour la période 1992-1993 à 1995-1996. Pour les estimations entre 1996-1997 et 2000-2001, les informations sont produites selon les RMR de 1996. Pour les estimations de 2001-2002, les frontières des RMR sont basées sur le codage géographique normalisé de 2001. Deux nouvelles régions métropolitaines ont été introduites avec le Recensement de 2001 : celles de Kingston (Ontario) et d’Abbotsford-Mission (Colombie-Britannique). À partir de la période de 2001-2002, les données sur la migration sont offertes pour 28 RMR. Pour les estimations de 2006-2007, les frontières des 34 RMR sont basées sur le codage géographique normalisé de 2006. Six nouvelles régions métropolitaines ont été introduites avec le Recensement de 2006 : Moncton (Nouveau-Brunswick), Barrie (Ontario), Brantford (Ontario), Guelph (Ontario), Peterborough (Ontario) et Kelowna (Colombie-Britannique).

La production de ces données se fait en quatre grandes étapes :

1. le géocodage des dossiers d'impôt;
2. l'estimation du nombre de dépendants selon le groupe d'âge et le sexe;
3. l'identification du nombre de migrants parmi les déclarants selon le groupe d'âge et le sexe; et
4. l'ajustement des données pour tenir compte de la population non couverte par les dossiers de l'Agence du revenu du Canada.

Étape 1 ─ Géocodage

Le codage géographique des dossiers d'impôt selon les divisions de recensement et les régions métropolitaines de recensement s'effectue sur la base du code postal faisant partie de l'adresse postale. Dans les cas où le code postal n'est pas disponible, d'autres éléments d'information lui sont substitués. Depuis 1989, un code de division de recensement a été attribué à plus de 99 % des dossiers apparaissant dans les fichiers d’impôt des particuliers.

Étape 2 ─ Estimation des dépendants

Étant donné que les fichiers de référence n'indiquent pas directement le nombre de dépendants et leurs caractéristiques, ces données doivent être imputées. Jusqu'à la période 1987-1988, on se servait du lien qui existe entre le montant total des exemptions personnelles réclamées et le nombre de personnes à charge. Un tableau de référence spécial permettait d'attribuer un nombre estimatif de dépendants selon le groupe d'âge et le sexe aux déclarants appartenant à une catégorie donnée d'exemptions personnelles totales selon l'âge, le sexe et l'état matrimonial. Ce tableau de référence était produit annuellement à l'aide d'un échantillon de données fiscales contenant de l'information sur le nombre exact de personnes à charge et sur leur lien de parenté avec le déclarant ainsi que certaines caractéristiques de ce dernier. Pour répartir les dépendants selon l'âge et le sexe, on a également utilisé d'autres renseignements démographiques tels que les rapports de masculinité et les distributions d'âge des époux et des épouses.

L'imputation des dépendants est maintenant assurée par un système d'appariement des familles, selon la banque de données sur la famille (FFT1). Cette banque crée les familles en reliant tous les membres déclarants, et en estimant le nombre de membres non déclarants selon les indicateurs sur les déclarations de revenu¹, tels les déductions/crédits d'impôt pour personnes à charge. Par exemple, ce système des familles impute une épouse non déclarante lorsque le déclarant se dit marié mais n'a pas été lié à une épouse déclarante².

Étape 3 ─ Déclarants et dépendants migrants

Le fichier de référence utilisé renferme les données démographiques et géographiques de base sur chaque déclarant (et les dépendants) et englobe environ 96 % de toute la population. On identifie les déclarants migrants en comparant leur division de recensement ou région métropolitaine de recensement de résidence pour deux années successives.

Pour déterminer quels dépendants ont migré, on émet l'hypothèse que leur comportement migratoire est le même que celui du déclarant à qui ils ont été imputés.

Étape 4 ─ Ajustement

L'étape finale de ce processus consiste à ajuster les estimations de manière à tenir compte de la population non couverte par le système fiscal. Les estimations de la population par division de recensement/région métropolitaine de recensement sont utilisées afin d'établir des rapports de couverture. Avant les estimations de 2001-2002, les facteurs d'ajustement provinciaux ont été substitués aux facteurs de la DR/RMR dans les rares cas où le taux de couverture était exceptionnellement faible ou élevé. À compter de la période de 2001-2002, la couverture faible ou élevée est identifiée selon une nouvelle méthode et un facteur d’ajustement national a été substitué aux facteurs de la DR/RMR. À partir de la période 2006-2007, le facteur d’ajustement est basé sur les DR/RMR.

Les facteurs d'ajustement sont appliqués au nombre de sortants identifiés dans la troisième étape afin d'obtenir une estimation de la migration totale. L'hypothèse fondamentale est que le taux de migration de la population non couverte par les dossiers d'impôt est le même que celui des déclarants.

Les estimations des migrations internationales sont ajustées à l'aide des estimations provinciales provenant de la Division de la démographie de Statistique Canada.

Qualité des données

D'après une évaluation détaillée des estimations relatives à la période intercensitaire 1986‑1991, on peut formuler quelques observations sur la qualité des données :

(a) Dans l'ensemble, les estimations des migrations sont de bonne qualité. Il est difficile, cependant, de faire des comparaisons précises avec d'autres estimations annuelles des flux migratoires établies au niveau des divisions de recensement. On a utilisé les estimations des migrations nettes pour produire des estimations de la population, qu'on a comparées aux chiffres du Recensement de 1991. La différence absolue moyenne était de 2,3 %. Dans 12 cas sur 182 (6 %)³, l'écart dépassait 5 % et il dépassait 10 % dans trois cas (sans inclure les divisions de recensement du Québec). Ces écarts sont plus faibles que ceux produits par d'autres méthodes d'estimation, ce qui témoigne indirectement de la qualité des données des migrations nettes. Il n'a pas été possible de faire l'évaluation des données sur les flux migratoires.

(b) En plus des estimations de migration obtenues à l'aide des dossiers d'impôt, la Division de la démographie de Statistique Canada produit également des estimations de la migration interprovinciale sur la base des dossiers des crédits d'impôt pour enfants. Les concepts sous‑tendant ces estimations sont différents de ceux utilisés pour les estimations basées sur les dossiers d'impôt. Plus précisément, les dossiers de crédits d'impôt pour enfants sont fondés sur les mouvements mensuels alors que les dossiers d'impôt sont fondés sur les mouvements annuels.

Aucune évaluation comparable n’a été produite pour examiner la couverture des estimations par région métropolitaine de recensement.

Disponibilité des données

Les estimations de la migration, selon les divisions de recensement, sont disponibles à partir de 1976‑1977, et par région métropolitaine de recensement à partir de 1992-1993.

Pour la période 1976‑1981, les chiffres préliminaires des flux migratoires entre division de recensement n'étaient pas calculés. Il n'y a pas eu d'ajustements au niveau de la migration internationale, bien que des évaluations aient démontré que les estimations étaient trop faibles.

Pour les années 1981‑1982 à 1984‑1985, les estimations de migration tirées des dossiers d'impôt sont produites deux fois par an, la première fois à l'aide des données d'impôt provisoires obtenues de l’Agence du revenu du Canada dans un délai de six à neuf mois, et la deuxième fois avec un dossier d'impôt plus complet, disponible dans un délai de 12 à 15 mois. Comme les différences observées entre les deux séries d'estimations n'étaient généralement pas importantes, à partir de 1985‑1986, une seule série a été produite. Le fichier final a été utilisé depuis 1985-1986.

À compter de la période 1981‑1982, les données d'immigration et d'émigration sont ajustées en fonction des plus récentes estimations produites au niveau provincial par la Division de la démographie de Statistique Canada

Section II — les tableaux de données

Nombre de tableaux

Il y a cinq tableaux de données. Les premiers quatre tableaux présentent une comparaison de cinq années de migration et la cinquième, une période de deux années :

Tableau A : selon la province d'origine et de destination
Tableau B : selon le groupe d'âge
Tableau C : selon le genre de migration et le sexe
Tableau D : flux selon les divisions de recensement d'origine et de destination ou selon la région métropolitaine/non métropolitaine d’origine et de destination
Tableau E : &revenu médian des déclarants qui ont migré (à compter de 2001-2002)

Note : Les comparaisons de cinq ans ne sont pas toujours possibles à cause des changements dans les frontières des divisions de recensement. Ces comparaisons de cinq ans ne sont pas possibles pour les divisions de recensement du Québec et pour certaines divisions en Colombie-Britannique, et ceci à cause de changements majeurs dans les limites de ces divisions. Pour 1992-1993, les données sont présentées selon les nouvelles frontières de 1991, et quatre années antérieures sont montrées d'après les anciennes frontières. Encore en 1996-1997, les frontières de 1996 sont adoptées tandis que les quatre années antérieures montrent les frontières de 1991. À partir de 2001-2002, les données sont présentées selon les DR/RMR de 2001. À compter de la période 2006-2007, les données sont montrées selon les DR/RMR de 2006.

Contenu des tableaux

Tableau A ─ Division de recensement ou région métropolitaine d'origine et de destination

Ce tableau met l’accent sur les flux migratoires : les entrées, les sorties et les migrations nettes pour une province, une division de recensement (DR) ou une des 34 régions métropolitaines de recensement (RMR).

La migration intraprovinciale est comptée dans les totaux provinciaux.

Tableaux B et C ─ Groupe d'âge, sexe et genre de migration

Les tableaux B et C montrent les entrées, les sorties et la migration nette pour la DR ou la RMR en question, pour une période de cinq ans. Le tableau B donne la migration selon le groupe d'âge des migrants et le tableau C donne la migration selon le genre (interprovincial, intraprovincial et international) et le sexe.

La migration intraprovinciale est comptée dans les totaux provinciaux.

Tableau D ─ Flux migratoires selon la DR/RMR d'origine et de destination

Pour chaque DR ou RMR, le tableau D donne les flux détaillés. Une liste est offerte des DR/RMR avec lesquelles la DR/RMR en question a échangé des migrants. Ces flux sont ordonnés dans le tableau selon la migration nette. On y retrouve les flux pour les cinq dernières années, quoique l’ordre soit basé sur la période la plus récente.

Tableau E –  Division de recensement ou région métropolitaine de recensement  d’origine/de destination selon le revenu médian des déclarants migrants

Pour chaque DR ou RMR, le tableau E présente les données sur le revenu médian des déclarants qui ont migré. La première partie du tableau présente le nombre de déclarants qui ont quitté leur DR/RMR selon la province de destination, leur revenu médian pour l’année avant le déménagement et leur revenu médian pour l’année de déménagement. La seconde moitié du tableau présente le nombre de déclarants qui ont emménagé dans une DR/RMR selon la province d’origine, leur revenu médian pour l’année précédant le déménagement et leur revenu médian dans l’année du déménagement. Le tableau fournit également une comparaison du revenu médian des déclarants qui ont migré avec les données provinciales et nationales.

Section III — glossaire

Âge
Est calculé en date du 31 décembre de l'année de référence (c.-à-d., année d'imposition moins l'année de naissance).

Déclarants
La majorité des déclarants sont les personnes qui ont rempli une déclaration d'impôt pour la période de référence et qui étaient vivants à la fin de l'année. À partir de l'année d'imposition 1993, les déclarants décédés au courant de l'année qui avaient un époux non déclarant ont eu leur revenu et leur statut de déclarant attribués à l'époux.

Dépendants
Pour les fins de ces banques de données, les dépendants sont les membres non déclarants d'une famille. Nous ne tentons pas de mesurer la dépendance d'aucune façon, mais pouvons identifier certains non déclarants, et les comptons parmi la population de la région en question.

Division de recensement
Terme générique qui désigne les comtés, les districts régionaux, les municipalités régionales et cinq autres types de régions géographiques formées de groupes de subdivisions de recensement. À Terre-Neuve, au Manitoba, en Saskatchewan et en Alberta, l'expression désigne les unités créées comme équivalents des comtés et délimitées par Statistique Canada, en collaboration avec les provinces.

Émigration
Déplacement d'une région au Canada vers un pays étranger.

Entrées
Déplacements vers une division de recensement ou région métropolitaine de recensement en provenance d'une autre région du Canada ou de l’étranger.

Flux migratoire brut
Somme du nombre de migrants entre deux régions. Il est obtenu en additionnant le nombre d'entrants et de sortants.

Immigration
Déplacement vers une région au Canada en provenance d'un pays étranger.

Indice
Est une comparaison de la variable en question avec la province (province = 100) ou le Canada (Canada = 100).

Indice canadien
Est une comparaison du revenu médian des personnes ayant déménagé avec le revenu médian du Canada. La première partie du tableau E présente le nombre de déclarants qui ont quitté leur DR/RMR selon la province de destination.  Leur revenu médian se rapporte à l’année avant le déménagement ainsi qu’à l’année de leur déménagement. L’indice canadien est la comparaison du revenu médian des personnes ayant quitté avec celui de l’ensemble du Canada. La seconde moitié du tableau E présente le nombre de déclarants qui ont emménagé dans une DR/RMR selon la province d’origine.  Leur revenu médian se rapporte à l’année précédant le déménagement ainsi qu’à l’année du déménagement. L’indice canadien est la comparaison du revenu médian des personnes qui ont emménagé avec celui de l’ensemble du Canada.

Indice provincial
Est une comparaison du revenu médian des personnes ayant déménagé avec le revenu médian de la province. La première partie du tableau E présente le nombre de déclarants qui ont quitté leur DR/RMR selon la province de destination.  Leur revenu médian se rapporte à l’année avant le déménagement ainsi qu’à l’année de leur  déménagement. L’indice provincial est la comparaison du revenu médian des personnes ayant quitté avec celui de la province d’origine. La seconde moitié du tableau E présente le nombre de déclarants qui ont emménagé dans une DR/RMR selon la province d’origine.  Leur revenu médian se rapporte à l’année précédant le déménagement ainsi qu’à l’année du déménagement. L’indice provincial est la comparaison du revenu médian des personnes qui ont emménagé avec celui de la province de destination.

Médiane
Un chiffre faisant partie d'un groupe de chiffres et qui représente le milieu. Si l'on dit, par exemple, que la médiane des revenus est de 26 000 $, cela signifie qu'exactement la moitié des revenus déclarés sont égaux ou supérieurs à ce montant et que l'autre moitié lui sont égaux ou inférieurs. Dans les tableaux de données, les revenus médians sont arrondis à 100 $ près. Les zéros ne sont pas inclus dans le calcul des médianes pour les particuliers.

Migration
Déplacement entre deux régions au cours de la période couverte par les estimations. À l'intérieur du Canada, l'unité géographique de base est la division de recensement ou la région métropolitaine de recensement. Les pays étrangers sont regroupés au sein d'une seule région.

Migration internationale
Déplacement entre une région au Canada et un pays étranger. La migration internationale comporte deux composantes : l'immigration et l'émigration.

Migration interne
Déplacement entre deux divisions de recensement ou deux régions métropolitaines de recensement à l'intérieur du Canada. La migration interne comporte deux
composantes : les migrations interprovinciale et intraprovinciale.

Migration interprovinciale
Déplacement entre des divisions de recensement ou régions métropolitaines de recensement situées dans des provinces différentes. La province de départ est dite « province d'origine » et la province d'arrivée est dite « province de destination ».

Migration intraprovinciale
Déplacement entre deux divisions de recensement ou régions métropolitaines de recensement situées dans la même province. La région de départ est dite « d'origine » et la région d'arrivée est dite « de destination ».

Migration nette
Différence entre le nombre d'entrants et le nombre de sortants.

Région métropolitaine de recensement (RMR)
Le concept général de région métropolitaine de recensement (RMR) s'applique à un grand noyau urbain ainsi qu'aux régions urbaines et rurales adjacentes dont le degré d'intégration économique et sociale avec ce noyau urbain est très élevé.

Revenu total
Nota : cette variable fut révisée au cours des années, tel qu'indiqué par les commentaires plus bas; les utilisateurs qui désirent comparer les données courantes avec celles des années antérieures sont priés de tenir en compte ces changements. De plus, il est à noter que tous les revenus sont bruts, à l'exception du revenu net de location, du revenu net d'une société en commandite simple et de toutes les formes de revenu net d'emploi autonome.

Le revenu total se compose des revenus provenant des sources suivantes :

• Revenu du travail
  • Revenu d'emploi
    • Traitements/salaires/commissions
    • Autres revenus d'emploi tels que déclarés à la ligne 104 de la déclaration d'impôt (pourboires, gratifications, redevances, etc.)
    • Revenu net d'emploi autonome
    • Revenu d’emploi des indiens (nouveau en 1999)
  • Prestations d'assurance-emploi
• Revenu de pension
  • Prestations de la pension de la Sécurité de la vieillesse/versement net des suppléments fédéraux (ce dernier incluant le Supplément de revenu garanti et l’Allocation au conjoint depuis 1994)
  • Prestations du Régime des pensions du Canada ou du Régime de rentes du Québec
  • Pensions de retraite (pensions privées)
• Revenu d'allocation familiale (du fédéral) (jusqu'à 1992 inclusivement)
• Allocation familiale du Québec (de 1994 à 2004)
• Soutien aux enfants du Québec (depuis 2005)
• Prestation ontarienne pour enfants (depuis 2007) qui intègre le Supplément de revenu de l’Ontario pour les familles travailleuses ayant des frais de garde d’enfants (depuis 1998)
• Prestations familiales de la Colombie-Britannique (depuis 1996)
• Prestation fiscale pour enfants du Nouveau-Brunswick (depuis 1997)
• Prestation pour enfants de la Nouvelle-Écosse (depuis 1998)
• Crédit d’impôt à l’emploi familial de l’Alberta (depuis 1997)
• Prestation pour enfants du Nunavut (depuis 1998)
• Prestation pour enfants de la Saskatchewan (depuis 1998)
• Prestation pour enfants de Terre-Neuve-et-Labrador (depuis 1999)
• Prestation pour enfants des Territoires du Nord-Ouest (depuis 1998)
• Prestation pour enfants du Yukon (depuis 1999)
• Prestations fiscales pour enfants du Manitoba (depuis 2008)
• Intérêts et autres revenus de placements
• Revenu de dividendes
• Revenu d'un REER (depuis 1994; antérieurement compris dans « autres revenus » et depuis 1999, uniquement pour les déclarants âgés de 65 ans et plus)
• Revenu net d'une société en commandite simple (inclus avec « autres revenus »)
• Pensions alimentaires (inclus avec « autres revenus »)
• Revenu net de location (inclus avec « autres revenus »)
• Revenu d'un conjoint non déclarant (depuis 1992; inclus avec « autres revenus »)
• Autres revenus tels que déclarés à la ligne 130 de la déclaration d'impôt (bourses d'études, subventions, revenus d’un régime enregistré d’épargne-invalidité (depuis 2008) etc.; inclus avec « autres revenus »)
• Crédit pour la taxe fédérale de ventes (1989 et 1990)
• Crédit pour la taxe sur les produits et services (TPS) (depuis 1990)
• Crédit pour la taxe de vente harmonisée (TVH) (depuis 1997)
• Crédits d'impôt pour les enfants (jusqu'à 1992 inclusivement)
• Prestation fiscale canadienne pour enfants (depuis 1993) et Prestation universelle pour la garde d’enfants (depuis 2006)
• Autres revenus non imposables (depuis 1990)
  • Indemnités pour accidents de travail (montré séparément à partir de 1994)
  • Indemnisations d'assistance sociale (montré séparément à partir de 1994)
  • Supplément de revenu garanti (inclus dans « versement net des suppléments fédéraux » depuis 1994; antérieurement avec « revenu non imposable »)
  • Allocations versées au conjoint (inclus dans « versement net des suppléments fédéraux » depuis 1994; antérieurement avec « revenu non imposable »)
• Crédits remboursables de taxe provinciale au Manitoba, en Ontario, au Québec et en Saskatchewan (depuis 1990), en Colombie-Britannique et aux Territoires du Nord-Ouest (depuis 1993), à Terre-Neuve-et-Labrador et au Nunavut (depuis 1997), la Prestation pour aînés de Terre-Neuve-et-Labrador (depuis 1999), le Crédit d’impôt pour la taxe de vente de la Saskatchewan (depuis 2000), le paiement unique du Programme de remboursement des contribuables de la Nouvelle-Écosse (2003 seulement), la Prestation pour aînés à faible revenu du Nouveau-Brunswick (depuis 2005), le Supplément pour aînés de la Colombie-Britannique(depuis 2005),  la Prestation universelle pour la garde d’enfants (depuis 2006), le Remboursement pour les ressources de l’Alberta (pour 2006 seulement), le Supplément pour l’électricité domiciliaire de l’Ontario (pour 2006 seulement), le Remboursement pour le chauffage domiciliaire de Terre-Neuve et Labrador (depuis 2007), le Crédit d’impôt de la Nouvelle-Écosse pour les pompiers volontaires (depuis 2007), le Programme d’assistance énergétique domiciliaire du Nouveau-Brunswick (pour 2007 seulement), le Crédit d’impôt du Québec pour les particuliers habitant un village nordique (depuis 2007), la Subvention pour les impôts fonciers des aînés propriétaires de l’Ontario (depuis 2008), la Prestation fiscale pour enfants du Manitoba (depuis 2008), le Remboursement des frais de scolarité de la Saskatchewan (depuis 2008), le Dividende pour le plan climatique de la Colombie-Britannique (depuis 2008), le  Crédit d’impôt du plan climatique pour les gens à faible revenu de la Colombie-Britannique (depuis 2008), le Crédit d’impôt pour les Premières nations du Yukon (depuis 2008) et le Crédit d’impôt pour les pompiers volontaires du Nunavut (depuis 2008).

Les sommes qui ne font pas partie de la liste de revenus énumérés ci-dessus sont les indemnités d'incapacité versées aux anciens combattants et les pensions à leurs personnes à charge, les sommes gagnées à la loterie et les gains en capital.

Sorties
Déplacements d'une division de recensement/région métropolitaine de recensement vers une autre région à l'intérieur ou à l'extérieur du Canada.

Section IV — géographie

Les données sont disponibles pour les divisions de recensement et les régions métropolitaines de recensement.  L'information géographique des tableaux provient des adresses postales inscrites sur les déclarations au moment où elles ont été remplies.

Le tableau suivant montre les codes pour ces niveaux de géographie, ainsi qu'une brève description de chacun.

Tableau 1

Niveau géographique	Nom	Description
41	Région métropolitaine de recensement	Le concept général de la région métropolitaine de recensement (RMR) s'applique à un grand noyau urbain ainsi qu'aux régions urbaines et rurales adjacentes dont le degré d'intégration économique et sociale avec ce noyau urbain est très élevé. Une RMR compte au moins 100 000 habitants d'après le dernier recensement. Il y a 34 RMR dans les banques de données de 2009: 001, St. John's, Terre-Neuve-et-Labrador 205, Halifax, Nouvelle-Écosse 305, Moncton, Nouveau-Brunswick 310, Saint John, Nouveau-Brunswick 408, Saguenay, Québec 421, Québec, Québec 433, Sherbrooke, Québec 442, Trois-Rivières, Québec 462, Montréal, Québec 505, Ottawa-Gatineau (partie Québec) 505, Ottawa-Gatineau (partie Ontario) 521, Kingston, Ontario 529, Peterborough, Ontario 532, Oshawa, Ontario 535, Toronto, Ontario 537, Hamilton, Ontario 539, St-Catharines-Niagara, Ontario 541, Kitchener-Cambridge-Waterloo, Ontario 543, Brantford, Ontario 550, Guelph, Ontario 555, London, Ontario 559, Windsor, Ontario 568, Barrie, Ontario 580, Greater Sudbury, Ontario 595, Thunder Bay, Ontario 602, Winnipeg, Manitoba 705, Regina, Saskatchewan 725, Saskatoon, Saskatchewan 825, Calgary, Alberta 835, Edmonton, Alberta 915, Kelowna, Colombie-Britannique 932, Abbotsford-Mission, Colombie-Britannique 933, Vancouver, Colombie-Britannique 935, Victoria, Colombie-Britannique
21	Division de recensement	Une division de recensement (DR) est un groupe de villes de villes voisines les unes des autres qui sont réunies pour des besoins de planification régionale et de gestion de services communs (comme les services de police et d'ambulance). Une DR peut correspondre à un comté, à une municipalité régionale ou à un district régional. Ces groupes sont créés selon les lois en vigueur dans certaines provinces et territoires du Canada. Dans d'autres provinces ou territoires dont les lois ne prévoient pas de telles régions (Terre-Neuve-et-Labrador, Manitoba, Saskatchewan et Alberta), Statistique Canada définit des régions équivalentes à des fins statistiques en collaboration avec ces provinces et territoires. Les banques de données de 2009 contiennent 288 régions de niveau géographique « 21».

Nous invitons vos commentaires

Nous nous efforçons constamment d'améliorer nos produits pour satisfaire aux besoins de nos clients. Afin d'atteindre cet objectif, il est essentiel que nous puissions bénéficier de vos commentaires sur la qualité et la présentation de nos produits. Si, en tant qu'utilisateurs de données, vous avez des suggestions à nous faire à cet égard, nous les accepterons volontiers.

Des données sous plusieurs formes

Statistique Canada diffuse les données sous diverses formes. Outre les publications, les totalisations habituelles et spéciales sont offertes. Les données sont disponibles sur Internet, disque compact, disquettes, imprimé d'ordinateur, microfiche et microfilm, et bande magnétique. Des cartes et d'autres documents de référence géographiques sont disponibles pour certaines sortes de données. L'accès direct à des données agrégées est possible par le truchement de CANSIM, la base de données ordinolingue et le système d'extraction de Statistique Canada.

Comment obtenir d'autres renseignements

Toute demande de renseignements au sujet des présentes données doit être adressée à :

Service à la clientèle Téléphone : (613) 951-7355
Division de la statistique du revenu Sans frais : 1-888-297-7355 
Statistique Canada Télécopieur : (613) 951-3012
Immeuble Jean Talon, 5 ième étage revenu@statcan.gc.ca
Ottawa (Ontario) K1A 0T6

La Division des services-conseils vous offre une gamme de services : identification de vos besoins, détermination des sources ou de la disponibilité des données, consolidation et intégration de données provenant de diverses sources et élaboration de profils, analyse de faits saillants ou de tendances et pour terminer, formation sur les produits, services et concepts de Statistique Canada ainsi que sur l'utilisation de données statistiques.
 
Service national de renseignements  1-800-263-1136>
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Vous pouvez également visiter notre site Web au http://www.statcan.ca.

Normes de service à la clientèle
Statistique Canada s’engage à fournir à ses clients des services rapides, fiables et courtois, et ce, dans la langue officielle de leur choix. À cet égard, notre organisme s’est doté de normes de service à la clientèle qui doivent être observées par les employés lorsqu’ils offrent des services à la clientèle. Pour obtenir une copie de ces normes de service, veuillez communiquer avec Statistique Canada au numéro sans frais 1 800 263-1136. Les normes de service sont aussi publiées dans le site www.statcan.ca sous À propos de Statistique Canada > Offrir des services aux Canadiens.

Produits de données disponibles

La Section du traitement du FFT1 de la Division de la statistique du revenu de Statistique Canada dresse des tableaux de données statistiques à partir de dossiers administratifs - notamment les déclarations d'impôt. Les banques de données démographiques et socio-économiques qui en résultent figurent dans le tableau ci-dessous, tout comme le numéro d’identification de chaque produit et la date normale de parution.

Tableau 2

Nom du produit	Numéro du produit	Date de parution
Cotisants à un REER	17C0006	Automne
Soldes libres de REER	17C0011	Automne
Épargnants canadiens	17C0009	Automne
Investisseurs canadiens	17C0007	Automne
Revenu de placements canadiens	17C0008	Automne
Déclarants canadiens	17C0010	Automne
Gains en capital au Canada	17C0012	Automne
Dons de charité	13C0014	Automne
Revenu et démographie selon les quartiers	13C0015	Printemps
Profils de dépendance économique	13C0017	Printemps
Profils du revenu du travail	71C0018	Printemps
Familles	13C0016	Printemps
Aînés	89C0022	Printemps
Estimations de la migration	91C0025	Automne

Notes

Voir le rapport Description de la méthodologie utilisée pour élaborer les données migratoires à partir des dossiers d’impôt par Judy Reid, Division des données régionales et administratives : février 1998.

Voir Lucaciu, Daniela et Harris, Shelley, Un aperçu de la création du T1FF, DDRA : 1999

Montgomery, mars 1993 : page 15