Objectifs, utilisation et utilisateurs
Concepts, variables et classifications
Couverture et bases de sondage
Échantillonnage
Conception du questionnaire
Réponse et non réponse
Opérations de collecte et de saisie des données
Vérification
Imputation
Estimation
Révisions et désaisonnalisation
Évaluation de la qualité des données
Contrôle de la divulgation

1. Objectifs, utilisation et utilisateurs

1.1. Objectifs

L’Enquête mensuelle sur le commerce de détail (EMCD) fournit des renseignements sur la performance du secteur du commerce de détail et, quand les données sont combinées à d’autres statistiques, représente un important indicateur de l'état de l’économie canadienne.

1.1. Utilisation

Les estimations fournissent une mesure de la santé et de la performance du secteur du commerce de détail. L'information recueillie est utilisée pour estimer le niveau et la tendance mensuelle des ventes ainsi que le nombre d’emplacements. À la fin de chaque année, les estimations donnent un premier aperçu de la valeur annuelle des ventes au détail et de la performance du secteur.

1.2. Utilisateurs

Divers organismes, associations sectorielles et gouvernements utilisent l'information. Les détaillants utilisent les résultats de l'enquête pour comparer leurs résultats à ceux d'entreprises similaires, ainsi qu'à des fins de marketing. Les associations de détaillants peuvent surveiller la performance de leur industrie et promouvoir les industries du commerce de détail. Les investisseurs peuvent surveiller la croissance de l'industrie, ce qui peut donner aux détaillants un meilleur accès au capital d'investissement. Les données de l'enquête aident les administrations à comprendre le rôle des détaillants dans l'économie, ce qui facilite l'élaboration des politiques et des encouragements fiscaux. Le commerce de détail étant un important secteur de l'économie canadienne, les données permettent aux administrations de déterminer plus exactement la santé globale de l'économie grâce à l'utilisation des estimations dans le calcul du produit intérieur brut (PIB) national.

2. Concepts, variables et classifications

2.1. Concepts

Le secteur du commerce de détail comprend les établissements dont l’activité principale consiste à vendre des marchandises au détail, généralement sans transformation, et à fournir des services connexes.

Le commerce de détail représente le dernier maillon de la chaîne de distribution; les détaillants sont donc organisés pour vendre des marchandises en petites quantités au grand public. Ce secteur comprend deux grands types d’établissements : les détaillants en magasin et les détaillants hors magasin. L’EMCD couvre uniquement les détaillants en magasin. Leurs principales caractéristiques sont décrites ci-après.

Les détaillants en magasin exploitent des points de vente fixes, situés et conçus de manière à attirer un grand nombre de passants. De façon générale, les magasins de détail ont de grands étalages et font de la publicité dans les médias. Ils vendent surtout des biens de consommation qui intéressent les particuliers ou les ménages, mais certains servent aussi les entreprises et une clientèle institutionnelle. Parmi ces établissements, on compte les magasins de fournitures de bureau, les magasins d’ordinateurs et de logiciels, les stations-service, les vendeurs de matériaux de construction, les magasins de fournitures de plomberie et de fournitures électriques.

En plus de vendre des marchandises, certains types de détaillants fournissent des services après-vente, comme des services de réparation et d’installation. Ainsi, les concessionnaires d’automobiles neuves, les magasins d’électronique et d’appareils ménagers, et les magasins d’instruments et de fournitures de musique assurent fréquemment un service de réparation, alors que les magasins de revêtements de sol et les magasins de garnitures de fenêtres fournissent souvent des services d’installation. En règle générale, les établissements qui vendent des marchandises au détail et qui ont un service après-vente sont classés dans ce secteur.

Les salles d’exposition des sociétés de vente sur catalogue, les stations-service et les marchands de maisons mobiles sont assimilés à des détaillants en magasin.

2.2. Variables

Les ventes sont définies comme étant les ventes de toutes les marchandises achetées pour la revente, nettes des rendus et des escomptes. Sont inclus les honoraires et les commissions résultant de la vente de biens et de services pour le compte de tiers, comme la vente de billets de loterie, de billets d’autobus et de cartes de téléphone. Sont également inclus les recettes provenant des pièces et de la main-d’oeuvre utilisées pour les services d'entretien et de réparation, les revenus de location et de location à bail de biens et de matériel, les revenus provenant de services, y compris les services de restauration, les ventes de biens fabriqués en tant qu’activité secondaire et la valeur des marchandises prélevées par le propriétaire pour son usage personnel. Sont exclus les autres revenus de location de biens immobiliers, les frais de placement, les subventions d’exploitation et autres, les redevances et les droits de franchise.

L’emplacement d’affaires comprend le ou les emplacements physiques où a lieu l’activité commerciale dans chaque province et territoire et dont les ventes sont créditées ou comptabilisées dans les états financiers de l’entreprise. Pour les détaillants, il s’agit normalement d’un magasin.

Dollars constants : La valeur du commerce de détail est mesurée de deux façons : par la prise en compte des effets de la variation des prix sur la valeur des ventes et par l’élimination des effets de la variation des prix. La première mesure est la valeur des ventes au détail en dollars courants et la seconde, la valeur des ventes au détail en dollars constants. Pour calculer l’estimation en dollars courants, on agrège la valeur des ventes pondérées de tous les points de vente au détail. Pour calculer l’estimation en dollars constants, il faut d’abord rajuster la valeur des ventes par rapport à une année de base en utilisant l’Indice des prix à la consommation, puis additionner les valeurs résultantes.

2.3. Classification

L’Enquête mensuelle sur le commerce de détail est fondée sur la définition du commerce de détail adoptée dans le SCIAN (Système de classification des industries de l’Amérique du Nord). Le SCIAN est le cadre commun reconnu pour la production de statistiques comparables par les organismes statistiques du Canada, du Mexique et des États-Unis. L’accord définit les limites de 20 secteurs. Le SCIAN est fondé sur un cadre conceptuel axé sur la production, ou l’offre, en ce sens que les établissements sont regroupés en classes ou branches d’activité d’après la similarité des processus utilisés pour produire les biens et les services.

Les estimations sont calculées pour 21 groupes fondés sur des agrégations spéciales du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Les 21 groupes sont en outre agrégés en onze sous-secteurs.

Du point de vue géographique, les estimations des ventes sont produites pour le
Canada et pour chaque province et territoire.

3. Couverture et bases de sondage

La base de sondage de l'Enquête mensuelle sur le commerce de détail (EMCD) est le Registre des entreprises (RE) de Statistique Canada. Ce dernier est une liste structurée d'entreprises productrices de biens et de services au Canada. Cette base de données tenue à jour centralement contient des renseignements détaillés sur la plupart des entités commerciales exploitées au Canada. Le RE couvre toutes les entreprises constituées en société, avec ou sans employés. Pour les entreprises non constituées en société, le RE comprend toutes les entreprises ayant des employés, ainsi que les entreprises sans employés ayant des ventes annualisées provenant d'un compte de la taxe sur les produits et services (TPS) ou un revenu annuel provenant de la déclaration d'impôt individuelle.

Dans le RE, les entreprises sont représentées selon une structure hiérarchique à quatre niveaux ayant pour sommet l'entreprise statistique suivie, par ordre décroissant, par la compagnie statistique, l'établissement statistique et l'emplacement statistique. Une entreprise peut être reliée à une ou à plusieurs compagnies statistiques, une compagnie statistique à un ou à plusieurs établissements statistiques et un établissement statistique à un ou à plusieurs emplacements statistiques.

La population cible de l'EMCD comprend tous les établissements statistiques figurant dans le RE, excluant les entreprises non constituées en société n'ayant pas d'employés dont les ventes annuelles sont inférieures à 30 000 $, qui sont classés dans le secteur du commerce de détail d'après le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) (environ 200 000 établissements). La fourchette de codes du SCIAN pour le secteur du commerce de détail varie de 441100 à 453999. Un établissement statistique est l'entité de production ou le plus petit groupe d'entités de production qui produit un ensemble de biens ou de services homogènes, dont les activités ne débordent pas les frontières provinciales/territoriales, et qui est en mesure de fournir des données sur la valeur de la production, ainsi que sur le coût des matières utilisées et le coût et l'importance de la main-d'oeuvre affectée à la production. L'entité de production est l'unité physique où se déroulent les activités de l'entreprise. Elle doit avoir une adresse de voirie et une main-d'oeuvre directement affectée au processus de production.
Sont exclus de la population cible les établissements auxiliaires (producteurs de services de soutien de l'activité de production de biens et services destinés au marché de plus d'un établissement au sein de l'entreprise, et qui sont considérés comme un centre de coûts ou un centre de dépenses discrétionnaires pour lequel les données sur tous les coûts, y compris la main-d'oeuvre et l'amortissement, peuvent être déclarées par l'entreprise), les futurs établissements, les établissements pour lesquels les signaux économiques indiquent un revenu manquant ou nul, et les établissements appartenant aux catégories du SCIAN non couvertes qui suivent :

• 4541 (entreprises de télémagasinage et de vente par correspondance)
  
• 4542 (exploitants de distributeurs automatiques)
  
• 45431 (marchands de combustible)
  
• 45439 (autres établissements de vente directe)

4. Échantillonnage

L'échantillon de l'EMCD est formé de 10 000 groupes d'établissements (grappes) classés dans le secteur du commerce de détail et sélectionnés à partir du Registre des entreprises de Statistique Canada. Par définition, une grappe d'établissements comprend tous les établissements appartenant à une entreprise statistique qui font partie d'un même groupe industriel et d'une même région géographique. L’EMCD est fondée sur un plan d'échantillonnage stratifié avec sélection d'un échantillon aléatoire simple dans chaque strate. La stratification est faite selon des groupes industriels (majoritairement mais non exclusivement des SCIAN à quatre chiffres) et selon la région géographique, c'est-à-dire selon la province ou le territoire. Ensuite, la population est stratifiée selon la taille de l'établissement. La mesure de taille est créée en combinant des données provenant d'enquêtes indépendantes et trois variables administratives, à savoir le revenu annuel profilé, les ventes assujetties à la TPS exprimées sur une base annuelle et le revenu de la déclaration d’impôt (T1 ou T2).

Les strates de taille comptent une strate à tirage complet (recensement), au moins deux strates à tirage partiel (échantillonnées partiellement) et une strate à tirage nul (non échantillonnée). La strate à tirage nul est destinée à réduire le fardeau de réponse en excluant les entreprises les plus petites de la population observée. Ces entreprises représentent, en principe, au plus 10 % du total des ventes. Au lieu d'envoyer un questionnaire à ces entreprises, on produit les estimations d'après des données administratives.

L'échantillon est réparti de façon optimale afin d'atteindre les coefficients de variation cibles au niveau du Canada dans son ensemble, de la province ou du territoire, de l’industrie et des groupes industriels selon la province ou le territoire. On procède aussi à un suréchantillonnage pour tenir compte des unités disparues, non répondantes ou classées incorrectement.

L'EMCD est une enquête répétée avec maximisation du chevauchement des échantillons mensuels. On retient l'échantillon d’un mois à l’autre et, chaque mois, on y ajoute de nouvelles unités (naissances). Pour découvrir les nouvelles unités visées par l'EMCD, c'est-à-dire les nouvelles grappes d'établissement(s), on examine chaque mois l'univers le plus récent du RE. On stratifie ces nouvelles unités conformément aux mêmes critères que ceux appliqués à la population initiale, puis on les échantillonne conformément à la fraction d'échantillonnage de la strate à laquelle elles appartiennent et on les ajoute à l'échantillon mensuel. Des disparitions d'entité surviennent également chaque mois. Une entité disparue peut être une grappe d'établissements qui ont cessé leurs activités (fermeture) ou dont les activités principales ne se rattachent plus au commerce de détail (hors du champ). La situation de ces entreprises est mise à jour dans le RE d'après des renseignements de source administrative et les commentaires reçus lors des enquêtes, y compris ceux des entreprises prenant part à l'EMCD. Les méthodes suivies pour traiter les unités disparues et les unités classées incorrectement font partie des procédures d'échantillonnage et de mise à jour de la population.

5. Conception du questionnaire

L’Enquête mensuelle sur le commerce de détail englobe les sous-enquêtes suivantes :

Enquête mensuelle sur le commerce de détail – R8

Enquête mensuelle sur le commerce de détail (avec les stocks) – R8

Enquête sur les ventes et stocks de boissons alcooliques

Le questionnaire est conçu pour recueillir mensuellement auprès d'un échantillon de détaillants des données sur les ventes au détail, sur le nombre d'emplacements commerciaux par province ou territoire et sur les stocks de biens possédés et destinés à la revente. Lors du remaniement de 2004, la plupart des questionnaires n'ont subit que des changements de présentation. Le questionnaire sur les ventes et les stocks de boissons alcooliques a subi des modifications plus importantes. Les modifications ont été discutées avec les intervenants et les répondants ont eu l'occasion de faire des commentaires avant que le nouveau questionnaire ne soit finalisé. Si d'autres modifications devaient être apportées à l'un des questionnaires, les changements proposés seraient soumis à un comité d'examen et ferait l'objet d'un essai sur le terrain auprès de répondants et d'utilisateurs de données pour s'assurer de leur pertinence.

6. Réponse et non réponse

6.1. Réponse et non-réponse

Bien que les gestionnaires d'enquête et les employés des opérations fassent tout leur possible pour maximiser la réponse à l'EMCD, un certain degré de non-réponse a lieu. Pour qu'un établissement statistique soit considéré comme répondant, il faut que le degré de réponse partielle (situation où une réponse exacte n'est obtenue que pour certaines questions posées au répondant) atteigne un seuil minimal au-dessous duquel la déclaration fournie par l'établissement serait rejetée et l'établissement, considéré comme une unité non répondante. Le cas échéant, on considère que l'entreprise n'a pas répondu du tout.

La non-réponse a deux effets sur les données : premièrement, elle introduit un biais dans les estimations si les non-répondants diffèrent des répondants en ce qui concerne les caractéristiques mesurées et, deuxièmement, elle fait augmenter la variance d'échantillonnage des estimations, parce que la taille effective de l'échantillon est réduite comparativement à celle considérée au départ.

L'ampleur des efforts déployés pour obtenir une réponse auprès d'un non-répondant dépend des contraintes budgétaires et de temps, de l'effet de la non-réponse sur la qualité globale et du risque de biais dû à la non-réponse.

La méthode principalement utilisée pour réduire l'effet de la non-réponse à l'étape de l'échantillonnage consiste à augmenter la taille de l'échantillon en appliquant un taux de suréchantillonnage déterminé d'après les résultats d'enquêtes similaires.

Les cas de non-réponse qui surviennent malgré les méthodes appliquées aux étapes de l'échantillonnage et de la collecte pour réduire l'effet de la non-réponse sont traités par imputation.

Afin de déterminer l'importance de la non-réponse qui a lieu chaque mois, on calcule divers taux de réponse. Pour un mois de référence donné, on produit les estimations au moins deux fois (estimations provisoires et estimations révisées). Entre les deux exécutions, certaines données fournies par les répondants peuvent être jugées inutilisables et des valeurs imputées peuvent être corrigées au moyen de données fournies par les répondants. Par conséquent, les taux de réponse sont calculés après chaque exécution du processus d'estimation.

Pour l'EMCD, deux types de taux sont calculés (non pondérés et pondérés). Afin d'évaluer l'efficacité du processus de collecte, on calcule les taux de réponse non pondérés. Les taux pondérés, fondés sur le poids d'estimation et la valeur de la variable d'intérêt, évaluent la qualité de l'estimation. À l'intérieur de chacun de ces types de taux, il existe des taux distincts pour les unités faisant partie de l'échantillon et pour les unités qui sont uniquement modélisées à partir de données administratives qui ont été extraites des fichiers de TPS.

Afin d’obtenir une meilleure idée du succès du processus de collecte de données, on calcule deux taux non pondérés appelés « taux de résultat de la collecte » et « taux de résultat de l'extraction ». On calcule ces taux en divisant le nombre de répondants par le nombre d'unités avec lesquelles on a essayé de prendre contact ou pour lesquelles on a essayé de recevoir des données extraites. Les déclarants non mensuels (répondants bénéficiant de modalités de déclaration spéciales leur permettant de ne pas produire de déclaration chaque mois, mais pour lesquels des données réelles sont disponibles lors des révisions subséquentes) sont exclus du numérateur ainsi que du dénominateur pour les mois où aucun contact n'est pris avec eux. Brièvement, les divers taux de réponse se calculent comme suit :

Taux pondérés :

Taux de réponse des unités faisant partie de l'échantillon (estimation) =
Somme des ventes pondérées des unités avec situation de réponse i / Somme des ventes pondérées des unités faisant partie de l'échantillon

où i = unités pour lesquelles il existe des données déclarées qui seront utilisées dans l'estimation ou qui sont des refus convertis, ou pour lesquelles il existe des données déclarées qui n'ont pas encore été évaluées pour l'estimation.

Taux de réponse des unités modélisées à partir de données administratives (estimation) = Somme des ventes pondérées des unités avec situation de réponse ii / Somme des ventes pondérées des unités modélisées à partir de données administratives

où ii = unités pour lesquelles il existe des données extraites des fichiers administratifs et qui sont utilisables pour l'estimation.

Taux de réponse total (estimation) =
Somme des ventes pondérées des unités avec situation de réponse i ou situation de réponse ii / Somme de toutes les ventes pondérées

Taux non pondérés :

Taux de réponse des unités faisant partie de l'échantillon (collecte) =
Nombre de questionnaires avec situation de réponse iii / Nombre de questionnaires avec situation de réponse iv

où iii = unités pour lesquelles il existe des données déclarées (dont le cas n'est pas résolu, utilisées ou non utilisées pour l'estimation) ou qui sont des refus convertis;

où iv = toutes les unités susmentionnées, ainsi que les unités qui ont refusé de répondre, les unités avec lesquelles on n'a pas pris contact et d'autres types d'unités non répondantes.

Taux de réponse des unités modélisées à partir de données administratives (extraction) =
Nombre de questionnaires avec situation de réponse vi / Nombre de questionnaires avec situation de réponse vii

où vi = unités dans le champ d'observation pour lesquelles il existe des données (utilisables ou non utilisables) extraites des fichiers administratifs;

où vii = toutes les unités susmentionnées, ainsi que les unités qui ont refusé de déclarer la source de données administratives, les unités avec lesquelles on n'a pas pris contact et d'autres types d'unités non répondantes.

(% de questionnaires recueillis par rapport à l'ensemble des questionnaires dans le champ d'observation)

Taux de résultat de la collecte =
Nombre de questionnaires avec situation de réponse iii / Nombre de questionnaires avec situation de réponse viii

où iii = même que iii défini plus haut;

où viii = même que iv, à part l'exclusion des unités avec lesquelles on a pris contact, parce que leur réponse n'est pas disponible pour un mois particulier, puisqu'il s'agit de déclarants non mensuels.

Taux de résultat de l'extraction =
Nombre de questionnaires avec situation de réponse ix / Nombre de questionnaires avec situation de réponse vii

où ix = même que vi, avec l'ajout des unités extraites qui ont été imputées ou qui étaient hors du champ de l'enquête;

où vii = même que vii défini plus haut.

(% de questionnaires recueillis par rapport à l'ensemble des questionnaires dans le champ d'observation que nous avons tenté de recueillir)

Tous les taux pondérés et non pondérés susmentionnés sont calculés au niveau du groupe industriel, de la région et du groupe de taille, ainsi que pour toute combinaison de ces niveaux.

Utilisation des données administratives

Réduire le fardeau de réponse est un défi à long terme pour Statistique Canada. Afin d’alléger le fardeau de réponse et de réduire les coûts reliés à l’enquête, notamment en ce qui a trait aux petites entreprises, l’EMCD a réduit le nombre d’établissements simples de l’échantillon qui sont enquêtés directement et dérive plutôt les chiffres de vente pour ces établissements à partir des fichiers de la TPS en utilisant un modèle statistique. Le modèle explique les différences entre les ventes et les recettes déclarées aux fins de la TPS, ainsi que le décalage entre la période de référence de l’enquête et celle de la TPS.

Pour en savoir plus sur la méthode utilisée lors de la modélisation des ventes tirées de fichiers administratifs, veuillez consulter le document intitulé Enquête mensuelle sur le commerce de détail : Utilisation de données administratives sous la rubrique ‘Documentation’ du BMDI.

Le tableau 1 contient les fractions de réponses pondérées pour tous les groupes industriels ainsi que pour toutes les provinces et territoires. Pour des fractions de réponses pondérées plus détaillées, veuillez contacter la section du marketing et de la diffusion au (613) 951-3549, sans frais: 1-877-421-3067 or par courriel à retailinfo@statcan.

6.2. Méthodes utilisées pour réduire la non-réponse durant la collecte

Beaucoup d’efforts sont déployés en vue de réduire au minimum la non-réponse durant la collecte. Les méthodes utilisées incluent des techniques d'interview, comme l'utilisation de questions d'approfondissement et des techniques de persuasion, la replanification répétée des appels téléphoniques pour obtenir l'information et la mise en place de procédures indiquant aux intervieweurs comment s'y prendre avec les répondants qui refusent de participer à l'enquête.

Si les données demandées ne sont pas disponibles au moment de la collecte, la meilleure estimation fournie par le répondant est acceptée et est révisée par la suite, quand les données réelles sont disponibles. Tableau
Pour réduire au minimum la non-réponse totale pour toutes les variables, des réponses partielles sont acceptées. En outre, les questionnaires sont personnalisés pour la collecte de certaines variables, comme les stocks, de sorte que la collecte ait lieu durant les mois où les données sont disponibles.

Enfin, pour établir un climat de confiance entre les intervieweurs et les répondants, les cas sont généralement affectés au même intervieweur chaque mois. Ce dernier peut ainsi établir une relation personnelle avec le répondant et renforcer sa confiance.

7. Opérations de collecte et de saisie des données

La collecte des données est réalisée par les bureaux régionaux de Statistique Canada.

Ces derniers envoient un questionnaire aux répondants ou communiquent avec ceux-ci par téléphone afin d'obtenir les valeurs de leurs ventes et de leurs stocks, et de confirmer l'ouverture ou la fermeture des emplacements d'affaires. Ils effectuent aussi un suivi auprès des non-répondants. La collecte des données débute environ sept jours ouvrables après la fin du mois de référence et se poursuit pendant tout le mois en question.

Les entités qui participent à l'enquête pour la première fois reçoivent une lettre d'introduction en vue d’informer le répondant qu'un représentant de Statistique Canada l'appellera. Cet appel a pour but de présenter l'enquête, de confirmer l'activité de l'entreprise, d'établir et de commencer la collecte des données, et de répondre à toutes questions que le répondant pourrait avoir.

8. Vérification

La vérification des données est l'application de contrôles pour déceler les entrées manquantes, invalides ou incohérentes, ou pour repérer les enregistrements de données susceptibles d'être erronés. Durant le processus d'enquête de l'EMCD, les données sont vérifiées à deux moments distincts.

Premièrement, une vérification est faite durant la collecte des données. Après leur collecte par téléphone ou au moyen du questionnaire à renvoyer par la poste, les données sont saisies à l'aide d'applications informatiques personnalisées. Toutes sont soumises à une vérification. Les contrôles réalisés durant la collecte des données, appelés contrôles sur le terrain, comprennent généralement des contrôles de validité et certains contrôles de cohérence simples. Ils servent aussi à déceler les erreurs commises durant l'interview par le répondant ou par l'intervieweur et de repérer l'information manquante à l'étape de la collecte en vue de réduire le besoin d'un suivi ultérieur. Les contrôles sur le terrain ont également pour but d'épurer les réponses. Dans le cas de l'EMCD, les réponses du mois courant sont comparées aux réponses fournies par le répondant le mois précédent et (ou) l'année précédente pour le mois courant. Les contrôles sur le terrain permettent de repérer les problèmes que posent les procédures de collecte des données et la conception des questionnaires, et de déterminer s'il faut offrir une formation supplémentaire aux intervieweurs.

Tout enregistrement de données rejeté lors des contrôles préliminaires fait l'objet d'un suivi auprès du répondant afin de valider les données soupçonnées d'être incorrectes. Une fois validé, les données recueillies sont transmises de façon régulière au Bureau central à Ottawa.

Deuxièmement, après la collecte, les données sont soumises à une vérification statistique dont la nature est plus empirique. On exécute la vérification statistique avant l'imputation, afin de repérer les données qui serviront de base pour l'imputation de valeurs pour les non-répondants. Les valeurs très extrêmes risquant de perturber une tendance mensuelle sont exclues des calculs de tendance lors de la vérification statistique. Il convient de souligner qu'aucun ajustement n'est fait à cette étape pour corriger les valeurs extrêmes déclarées.

La première étape de la vérification statistique consiste à repérer les réponses qui seront soumises aux règles de vérification statistique. Les données déclarées pour le mois de référence courant sont soumises à divers contrôles.

Le premier ensemble de contrôles est fondé sur la méthode d'Hidiroglou-Berthelot qui consiste à examiner le rapport des données du mois courant fournies par un répondant à des données historiques (c.-à-d. dernier mois ou même mois l'année précédente) ou administratives. Si le rapport calculé pour le répondant diffère significativement de ceux obtenus pour des répondants dont les caractéristiques sont comparables en ce qui concerne le groupe industriel et/ou la région géographique, la réponse est considérée comme une valeur extrême.

Le deuxième ensemble de contrôles est basé sur la vérification de la part de marché. Cette méthode, qui s'appuie sur les données du mois courant uniquement, permet de vérifier les données fournies par tous les répondants, mêmes ceux pour lesquels on ne dispose pas de données historiques ou de données auxiliaires. Par conséquent, parmi un groupe de répondants présentant des caractéristiques similaires en ce qui concerne le groupe industriel et (ou) la région géographique, toute valeur dont la contribution pondérée au total du groupe est trop importante sera considérée comme une valeur extrême.

Pour les contrôles fondés sur la méthode d'Hidiroglou-Berthelot, les données jugées extrêmes ne sont pas incluses dans les modèles d'imputation (ceux fondés sur les ratios). En outre, les données considérées comme des valeurs extrêmes lors de la vérification de la part de marché ne sont pas incluses dans les modèles d'imputation où les moyennes et les médianes sont calculées pour imputer des valeurs pour les réponses pour lesquelles il n'existe pas de données historiques.

Conjointement avec les vérifications statistiques effectuées après la collecte de données, on procède à la détection d’erreurs des données extraites des fichiers administratifs. Les données modélisées de la TPS sont également assujetties à une phase de vérification approfondie. Chaque fichier sur lequel les données modélisées sont fondées est vérifié de même que les valeurs modélisées. Les vérifications sont effectuées au niveau agrégé (industrie, géographie) afin de détecter les fichiers qui dévient de la norme (soit en exhibant des différences d’un mois à l’autre trop importantes ou qui diffèrent considérablement des autres unités. Toutes les données qui faillissent ces étapes de contrôle sont sujettes à une vérification manuelle, et si nécessaire, à une action corrective.

9. Imputation

Le processus d’imputation de l'EMCD a pour but de remplacer les données manquantes par des valeurs imputées. Des valeurs sont attribuées aux enregistrements pour lesquels la vérification a révélé des valeurs manquantes afin de s'assurer que les estimations soient de haute qualité et d'établir une cohérence interne plausible. Pour des raisons de fardeau de réponse, de coût et d'actualité des données, il est généralement impossible de réaliser auprès des répondants tous les suivis nécessaires pour résoudre les problèmes de réponses manquantes. Puisqu'il est souhaitable de produire un fichier de microdonnées complet et cohérent, on recourt à l'imputation pour traiter les cas persistants de données manquantes.

Dans le cas de l'EMCD, on peut fonder l'imputation des valeurs manquantes sur des données historiques ou sur des données administratives. Le choix de la méthode appropriée est fondé sur une stratégie qui dépend de l'existence de données historiques ou de données administratives et (ou) du mois de référence en question.

Il existe trois types de méthode d'imputation d'après des données historiques. Le premier est l’application d’une tendance générale qui s'appuie sur une source unique de données historiques (mois précédent, données recueillies pour le mois suivant ou données recueillies pour le même mois l'année précédente). Le deuxième est un modèle de régression dans lequel sont utilisées simultanément les données provenant du mois précédent et celles provenant du même mois l'année précédente. La troisième méthode consiste à remplacer directement les valeurs manquantes par des données historiques.

Selon le mois de référence, il existe, pour le choix de la méthode, un ordre de préférence en vue d'assurer une imputation de haute qualité. Le troisième type de méthode d'imputation historique est toujours la dernière option considérée pour chaque mois de référence.

Les méthodes d'imputation fondées sur des données administratives sont sélectionnées automatiquement lorsqu'on ne dispose pas de données historiques pour un non-répondant. La source de données administratives (ventes annuelles assujetties à la TPS) est le fondement de ces méthodes. Les ventes annuelles assujetties à la TPS sont utilisées pour deux types de méthode. L'une est une tendance générale que l'on utilise pour les structures simples, comme les entreprises ne comptant qu'un seul établissement et l'autre, appelée méthode de la médiane-moyenne, est utilisée pour les unités dont la structure est plus complexe.

10. Estimation

L'estimation est un processus qui consiste à calculer une valeur approximative des paramètres de population inconnus en utilisant uniquement la partie de la population qui est incluse dans un échantillon. Des inférences sont ensuite faites au sujet des paramètres inconnus en utilisant les données d'échantillon et les renseignements connexes sur le plan de sondage. Cette étape fait usage du Système généralisé d'estimation (SGE) de Statistique Canada.

Pour les ventes des détaillants, la population est divisée en une partie observée (strates à tirage complet et à tirage partiel) et une partie non observée (strate à tirage nul). D'après l'échantillon tiré à partir de la partie observée, on calcule une estimation pour la population au moyen d'un estimateur d'Horvitz-Thompson où les réponses concernant les ventes sont pondérées par l'inverse des probabilités d'inclusion des unités échantillonnées. Ces poids (appelés poids d'échantillonnage) peuvent être interprétés comme étant le nombre de fois que chaque unité échantillonnée devrait être répétée pour représenter la population complète. Les valeurs pondérées des ventes ainsi calculées sont totalisées par domaine, pour produire une estimation du total des ventes pour chaque combinaison des groupes industriels/région géographique. Un domaine est défini comme correspondant aux valeurs de classification les plus récentes disponibles dans le RE pour l'unité et la période de référence de l'enquête. Les domaines peuvent différer des strates d'échantillonnage originales, parce que les unités peuvent avoir changé de taille, d'industrie ou d'emplacement. Les changements de classification sont reflétés immédiatement dans les estimations et ne sont pas cumulés au cours du temps. Pour la partie non observée de la population, les ventes sont estimées à l’aide de modèles statistiques exploitant les ventes assujetties à la TPS exprimées sous forme mensuelle.

Pour en savoir plus sur la méthode utilisée lors de la modélisation des ventes tirées de fichiers administratifs, veuillez consulter le document intitulé Enquête mensuelle sur le commerce de détail : Utilisation de données administratives sous la rubrique ‘Documentation’ du BMDI.

La variance est la mesure de précision utilisée dans le cas de l'EMCD pour évaluer la qualité de l'estimation des paramètres de population et pour obtenir des inférences valides. Pour la partie observée de la population, la variance est calculée directement à partir d'un échantillon aléatoire simple stratifié sans remise.

Les estimations d'échantillon peuvent différer de la valeur prévue des estimations. Cependant, puisque l'estimation est fondée sur un échantillon probabiliste, il est possible d'évaluer la variabilité de l'estimation d'échantillon par rapport à la valeur prévue. La variance d'une estimation est une mesure de la précision de l'estimation d'échantillon qui est définie comme étant la moyenne, sur tous les échantillons possibles, de l'écart quadratique de l'estimation par rapport à sa valeur prévue.

11. Révisions et désaisonnalisation

Des révisions des données brutes doivent être effectuées pour corriger les erreurs non dues à l'échantillonnage qui sont décelées. Ceci comporte généralement le remplacement de données imputées par des données déclarées, la correction de données déclarées précédemment, et de procéder à des estimations pour les nouvelles entreprises créées dont on ne connaissait pas l'existence au moment des estimations originales.

Les données brutes sont révisées, sur une base mensuelle, pour le mois précédant immédiatement le mois de référence en cours qui fait l'objet de la publication. C'est donc dire que lorsque les données pour décembre sont publiées pour la première fois, on procédera aussi à des révisions, au besoin, à l'égard des données brutes pour novembre. En outre, des révisions sont aussi effectuées une fois par année, au moment de la première publication des données de février, pour tous les mois de l'année précédente. On vise ainsi à corriger tout problème important que l'on ait décelé et qui s'applique pour une période prolongée. La période de révision proprement dite dépend de la nature du problème décelé, mais elle ne dépasse rarement trois ans.

Les séries temporelles ou chronologiques comportent les éléments essentiels à la description, l'explication et la prévision du comportement d'un phénomène économique. « Ce sont des dossiers statistiques de l'évolution des processus économiques dans le temps¹ ». Les séries temporelles socio-économiques comme celles de l’Enquête mensuelle sur le commerce de gros peuvent habituellement être décomposées en cinq composantes principales : la tendance-cycle, la saisonnalité, l’effet des jours ouvrables, l’effet de la fête de Pâques et la composante irrégulière.

La tendance représente l’évolution à long terme de la série, tandis que le cycle représente un mouvement lisse, quasi périodique, autour de la tendance qui met en évidence une succession de phases de croissance et de décroissance (ex. le cycle des affaires). Les deux composantes tendance et cycle sont estimées ensemble et la tendance-cycle reflète l'évolution fondamentale de la série. Les autres composantes traduisent des mouvements passagers à court terme. La composante saisonnière représente des fluctuations infra-annuelles, mensuelles ou trimestrielles, qui se répètent plus ou moins régulièrement d'une année à l'autre. Les variations saisonnières sont le produit des effets directs et indirects des saisons climatiques et d’éléments de type institutionnel (attribuable aux conventions sociales ou aux règles administratives, Noël par exemple).

L’effet des jours ouvrables provient du fait que l'importance relative des jours varie systématiquement à l'intérieur de la semaine et que le nombre de chacun des jours dans un mois donné varie d'une année à l'autre. Cet effet est présent lorsque l’activité change en fonction du jour de la semaine. Par exemple, dimanche connaît typiquement moins d'activité que les autres jours, et le nombre de dimanches, lundis, etc., dans un mois donné change d'année en année.
1 La désaisonnalisation des séries temporelles économiques : quelques remarques; tiré de la Revue statistique du Canada , août 1974
2 Pour plus de renseignements, voir X-12-ARIMA Reference Manual Version 0.3 (2007), U.S. Census Bureau.
3 Ladiray, D. and Quenneville, B. (2001). Seasonal Adjustment with the X-11 Method. New York: Springer-Verlag, Lecture Notes in Statistics #158.

L’effet de la fête de Pâques est la variation due au déplacement d’une partie de l’activité d’avril vers mars quand Pâques tombe en mars plutôt qu’en avril.

Enfin, la composante irrégulière regroupe toutes les autres fluctuations plus ou moins erratiques non prises en compte dans les composantes précédentes. Elle représente un résidu qui incorpore, entre autres, les erreurs de mesure sur la variable elle-même ainsi que des événements inhabituels (ex. grèves, sécheresse, inondations, panne d’électricité majeure ou d'autres variations inattendues dans les activités des répondants).

Ainsi, les composantes saisonnière et irrégulière, l’effet des jours ouvrables et l’effet de la fête de Pâques masquent la composante fondamentale de la série, qui est la tendance-cycle. La désaisonnalisation (correction des variations saisonnières) consiste à retirer de la série la composante saisonnière, l’effet des jours ouvrables et l’effet de la fête de Pâques. Elle contribue donc à révéler la tendance-cycle. 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 sur un certain nombre de mois.

Depuis avril 2008, l’Enquête mensuelle sur le commerce de gros utilise le logiciel X-12-ARIMA2 pour la désaisonnalisation. 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 ouvrables et 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 (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées). 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-11.

La méthode X-11, qui permet d’analyser des séries mensuelles et trimestrielles, repose sur un principe itératif d’estimation des différentes composantes, cette estimation étant faite à chaque étape grâce à des moyennes mobiles adéquates3. Les moyennes mobiles utilisées pour estimer les principales composantes, la tendance et la saisonnalité, sont avant tout des outils de lissage conçus pour éliminer une composante indésirable de la série. Puisque les moyennes mobiles réagissent mal à la présence de valeurs atypiques, la méthode X-11 incorpore un outil de détection et de correction des points atypiques utilisé pour nettoyer la série au cours de la désaisonnalisation. Les valeurs atypiques peuvent également être détectées et corrigées d’avance, à l’aide du module regARIMA.

Finalement, les données désaisonnalisées sont ajustées aux totaux annuels des données brutes. Malheureusement, la désaisonnalisation supprime l’additivité infra-annuelle d’un système de séries; de légères différences peuvent alors être observées entre la somme de séries désaisonnalisées et la désaisonnalisation directe de leur total. Afin d’assurer ou de rétablir l’additivité d’un système de séries, un processus de réconciliation est appliqué ou une désaisonnalisation indirecte est employée, c.-à-d. la désaisonnalisation d’un total est obtenu en faisant la somme des séries désaisonnalisées individuellement.

1 Pour plus de renseignements, voir X-12-ARIMA Référence Manuel Version 0.3 (2007), U.S. Census Bureau. .
2 Ladiray, D. and Quenneville, B. (2001). Seasonal Adjustment with the X-11 Method. New York: Springer-Verlag, Lecture Notes in Statistics #158.

12. Évaluation de la qualité des données

La méthodologie de l'enquête a pour objectif de contrôler les erreurs et de réduire leurs effets éventuels sur les estimations. Les résultats de l'enquête peuvent néanmoins contenir des erreurs dont l'erreur d'échantillonnage n'est que l'une des composantes. L'erreur d'échantillonnage survient lorsque les observations sont faites uniquement sur un échantillon et non sur l'ensemble de la population. Toutes les autres erreurs commises aux diverses phases de l'enquête sont appelées erreurs non dues à l'échantillonnage. Des erreurs de ce type peuvent survenir, par exemple, quand un répondant fournit des renseignements erronés ou qu'il ne répond pas à certaines questions; quand une unité du champ de l'enquête y est incluse erronément ou que des erreurs sont commises lors du traitement des données, comme des erreurs de codage ou de saisie.

Avant la publication, on analyse les résultats combinés de l'enquête afin d'en évaluer la comparabilité; il s'agit généralement d'un examen détaillé des réponses individuelles (particulièrement celles des grandes entreprises), de la conjoncture économique générale et des tendances historiques.

Une mesure habituelle de la qualité des données des enquêtes est le coefficient de variation (CV). Le coefficient de variation, défini comme étant l'erreur-type divisée par l'estimation d'échantillon, est une mesure de la précision relative. Puisque le coefficient de variation est calculé d'après les réponses des unités individuelles, il mesure aussi certaines erreurs non dues à l'échantillonnage.

La formule utilisée pour calculer le coefficient de variation (CV) en pourcentage est :

CV (X) = S(X) * 100%
X
où X représente l'estimation et S(X) représente l'erreur-type de X.

On peut construire les intervalles de confiance autour des estimations en utilisant l'estimation et le CV. Donc, pour notre échantillon, il est possible de déclarer avec un niveau donné de confiance que la valeur prévue sera comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si une estimation de 12 millions de dollars à un CV de 2 %, l'erreur-type sera de 240 000 $ (l'estimation multipliée par le CV). On peut déclarer avec 68 % de confiance que les valeurs prévues seront comprises dans l'intervalle dont la longueur est égale à un écart-type de part et d'autre de l'estimation, c'est-à-dire entre 11 760 000 $ et 12 240 000 $. Ou bien, nous pouvons déclarer avec 95 % de confiance que la valeur prévue sera comprise dans l'intervalle dont la longueur est égale à deux écart-type de part et d'autre de l'estimation, c'est-à-dire entre 11 520 000 $ et 12 480 000 $.

Enfin, étant donné la faible contribution de la partie non observée de la population aux estimations totales, le biais dans la partie non observée a un effet négligeable sur les CV. Par conséquent, on utilise le CV provenant de la partie observée pour l'estimation totale qui est égale à la somme des estimations pour les parties observée et non observée de la population.

13. Contrôle de la divulgation

La loi interdit à Statistique Canada de rendre publique toute donnée susceptible de révéler l'information recueillie en vertu de la Loi sur la statistique et se rapportant à toute personne, entreprise ou organisation reconnaissable, sans que cette personne, entreprise ou organisation le sache ou y consente par écrit. Diverses règles de confidentialité s'appliquent à toutes les données diffusées ou publiées afin d'empêcher la publication ou la divulgation de toute information jugée confidentielle. Au besoin, des données sont supprimées pour empêcher la divulgation directe ou par recoupement de données reconnaissables.

L'analyse de la confidentialité des données inclut la détection de la « divulgation directe » éventuelle, qui survient lorsque la valeur figurant dans une cellule d'un tableau ne correspond qu'à quelques répondants ou que la cellule est dominée par un petit nombre d'entreprises.

1. Objectifs, utilisations et utilisateurs

1.1. Objectifs

L'Enquête mensuelle sur le commerce de gros (EMCG) fournit des renseignements sur la performance du secteur du commerce de gros et constitue un important indicateur de la santé de l'économie canadienne. Le milieu des affaires utilise aussi les données pour analyser le comportement du marché.

1.2 Utilisation

Les estimations fournissent une mesure de la santé et de la performance du secteur du commerce de gros. L'information recueillie est utilisée pour estimer le niveau et la tendance mensuelle des ventes et des stocks des marchands en gros. À la fin de chaque année, les estimations donnent un premier aperçu de la valeur annuelle des ventes de gros et de la performance du secteur.

1.3 Utilisateurs

Divers organismes, associations sectorielles et gouvernements utilisent l'information.
Les grossistes utilisent les résultats de l'enquête pour comparer leurs résultats à ceux d'entreprises similaires, ainsi qu'à des fins de marketing. Les associations de grossistes peuvent surveiller la performance de leur industrie et promouvoir les industries du commerce de gros. Les investisseurs peuvent surveiller la croissance de l'industrie, ce qui peut donner aux grossistes un meilleur accès au capital d'investissement. Les données de l'enquête aident les administrations à comprendre le rôle des grossistes dans l'économie, ce qui facilite l'élaboration des politiques et des encouragements fiscaux. Le commerce de gros étant une industrie importante dans l'économie canadienne (de 5 % à 6 % du produit intérieur brut, selon l'année), les données permettent aux administrations de déterminer plus exactement la santé globale de l'économie grâce à l'utilisation des estimations dans le calcul du produit intérieur brut (PIB) national.

2. Concepts, variables et classifications

2.1. Concepts

Le commerce de gros est généralement l'étape intermédiaire dans la distribution des marchandises. Le secteur comprend les établissements dont l'activité principale consiste à acheter et à vendre des marchandises et à fournir des services connexes de logistique, de marketing et de soutien.

Les grossistes sont organisés pour vendre des marchandises en grande quantité à des détaillants, à des entreprises et à une clientèle institutionnelle. Cependant, certains grossistes, notamment ceux qui fournissent des biens d'équipement qui ne sont pas de grande consommation, vendent des marchandises à la pièce aux utilisateurs finals. Le secteur comprend deux grands types de grossistes, soient, d'une part, les marchands en gros et, d'autre part, les agents et les courtiers en gros.

Les marchands en gros achètent et vendent des marchandises pour leur propre compte; autrement dit, ils s'approprient les marchandises qu'ils vendent. Ils travaillent habituellement à partir d'entrepôts ou de bureaux et ils peuvent expédier les  marchandises qu'ils ont en stock, ou les faire expédier directement du fournisseur au client.  En plus de vendre des marchandises, ils peuvent assurer ou faire le nécessaire pour que soient assurés des services de logistiques, de marketing et de soutien, tels que l'emballage et l'étiquetage, la gestion des stocks, l'expédition, le traitement des réclamations au titre de la garantie, la promotion interne ou la promotion coop et la formation requise par le produit.  Entrent aussi dans cette catégorie les négociants en machines et en matériel, comme les négociants en machines agricoles et en poids lourds. Les établissements de ce secteur sont connus sous diverses appellations selon les liens  qu'ils entretiennent avec les fournisseurs ou les clients, ou selon la méthode de distribution qu'ils emploient.

Ils peuvent se faire appeler, par exemple, grossistes, distributeurs en gros, intermédiaires en gros, concessionnaires de rayon, marchands d'import-export, groupes d'acheteurs, coopératives de marchands et grossistes d'une bannière particulière. Aux fins de la classification des branches d’activité, les marchands en gros sont classés d'après les principales gammes de marchandises vendues. La description de chaque groupe de commerce inclus dans les données statistiques d'accompagnement figure à l'annexe IV. Comme la plupart des entreprises vendent plusieurs types de marchandises, la classification attribuée reflète généralement la marchandise unique ou le groupe de marchandises qui est la source principale des recettes de l'établissement, ou un ensemble de marchandises qui caractérise l'activité de l'établissement.

Les agents et courtiers en gros achètent et vendent des marchandises pour le compte de tiers moyennant le versement d'honoraire ou d'une commission. Ils ne deviennent pas propriétaires de ces marchandises, et ils travaillent habituellement à partir d'un bureau. Les agents et les courtiers en gros sont connus sous diverses appellations, dont agents d'import-export, agents en gros à la commission, courtiers en gros et agents commerciaux.

2.2. Variables

Les ventes sont définies comme étant les ventes de toutes les marchandises achetées pour la revente, nettes des rendus et des escomptes. Sont incluses les pièces qui sont à l'origine des revenus d'entretien et de réparation, les revenus de main-d'oeuvre pour l'entretien et la réparation, les ventes de biens fabriqués par le grossiste à titre d'activité secondaire, et les recettes provenant de la location ou de la location à bail de locaux à bureaux, d'autres biens immobiliers, et de biens et d'équipement. Sont également incluses les recettes sous forme de commissions et d'honoraires résultant de l'achat et de la vente de marchandises par des marchands en gros pour le compte de tiers.

Sont exclues les autres recettes d'exploitation, comme les subventions d'exploitation, ainsi que les recettes provenant de l'expédition, de la manutention et du stockage de biens pour des tiers.

Les stocks sont définis comme étant la valeur comptable, c'est-à-dire la valeur inscrite dans les livres comptables, de tous les stocks possédés par un établissement à la fin du mois et destinés à la revente. Sont inclus les stocks détenus dans les points de vente, les entrepôts, en transit ou en consignation par des tiers. Sont également inclus les stocks possédés au Canada et à l'étranger.

Sont exclus les stocks détenus en consignation pour des tiers (non possédés), ainsi que les fournitures de magasin et de bureau et tout autre type de fournitures non destinées à la vente. L'emplacement d'affaires comprend le ou les emplacements physiques où a lieu l'activité commerciale dans chaque province et territoire, et dont les ventes sont créditées ou reconnues dans les états financiers de la compagnie. Pour les grossistes, il s'agit habituellement d'un centre de distribution.

Ventes en volume : La valeur du commerce de gros est mesurée de deux façons : par la prise en compte des effets de la variation des prix sur la valeur des ventes et par l’élimination des effets de la variation des prix. La première mesure est la valeur des ventes de gros en dollars courants et la seconde, la valeur des ventes de gros en volume. Pour calculer l’estimation en dollars courants, on agrège la valeur des ventes pondérées de tous les points de vente de gros. Pour calculer l’estimation en volume, il faut d’abord rajuster la valeur des ventes par rapport à une année de base en utilisant des indices de prix, puis additionner les valeurs résultantes.

2.3. Classifications

L'Enquête mensuelle sur le commerce de gros est fondée sur la définition du commerce de gros adoptée dans le SCIAN (Système de classification des industries de l'Amérique du Nord). Le SCIAN est le cadre commun reconnu pour la production de statistiques comparables par les organismes statistiques du Canada, du Mexique et des États-Unis. L'accord définit les limites de 20 secteurs. Le SCIAN est fondé sur un cadre conceptuel axé sur la production, ou l'offre, en ce sens que les établissements sont regroupés par industrie d'après la similarité des processus utilisés pour produire les biens et les services.

Les estimations sont calculées pour 24 groupes fondés sur le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Les 24 groupes sont en outre agrégés en sept sous-secteurs qui correspondent exactement aux codes à trois chiffres du SCIAN pour les classes du secteur du commerce de gros, à l'exception des agents et courtiers en gros, et des grossistes-distributeurs de pétrole, et de graines oléagineuses et de céréales.

Du point de vue géographique, les estimations des ventes sont produites pour le Canada et pour chaque province et territoire. Les estimations des stocks sont produites uniquement pour le Canada dans son ensemble.

3. Couverture et bases de sondage

La base de sondage de l'Enquête mensuelle sur le commerce de gros (EMCG) est le Registre des entreprises (RE) de Statistique Canada. Ce dernier est une liste structurée d'entreprises productrices de biens et de services au Canada. Cette base de données tenue à jour centralement contient des renseignements détaillés sur la plupart des entités commerciales exploitées au Canada. Le RE couvre toutes les entreprises constituées en société, avec ou sans employés. Pour les entreprises non constituées en société, le RE comprend toutes les entreprises ayant des employés, ainsi que les entreprises sans employés ayant des ventes annualisées provenant d'un compte de la taxe sur les produits et services (TPS) ou un revenu annuel provenant de la déclaration d'impôt individuelle.

Dans le RE, les entreprises sont représentées selon une structure hiérarchique à quatre niveaux ayant pour sommet l'entreprise statistique suivie, par ordre décroissant, par la compagnie statistique, l'établissement statist ique et l'emplacement statistique. Une entreprise peut être reliée à une ou à plusieurs compagnies statistiques, une compagnie statistique à un ou à plusieurs établissements statistiques et un établissement statistique à un ou à plusieurs emplacements statistiques.

La population cible de l'EMCG comprend tous les établissements statistiques figurant dans le RE, excluant les entreprises non constituées en société n'ayant pas d'employés dont les ventes annuelles sont inférieures à 30 000 $, qui sont classés dans le secteur du commerce de gros d'après le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) (environ 90 000 établissements). La fourchette de codes du SCIAN pour le secteur du commerce de gros varie de 410000 à 419999. Un établissement statistique est l'entité de production ou le plus petit groupe d'entités de production qui produit un ensemble de biens ou de services homogènes, dont les activités ne débordent pas les frontières provinciales/territoriales, et qui est en mesure de fournir des données sur la valeur de la production, ainsi que sur le coût des matières utilisées et le coût et l'importance de la main-d'oeuvre affectée à la production. L'entité de production est l'unité physique où se déroulent les activités de l'entreprise. Elle doit avoir une adresse de voirie et une main-d'oeuvre directement affectée au processus de production.

Sont exclus de la population cible les établissements auxiliaires (producteurs de services de soutien de l'activité de production de biens et services destinés au marché de plus d'un établissement au sein de l'entreprise, et qui sont considérés comme un centre de coûts ou un centre de dépenses discrétionnaires pour lequel les données sur tous les coûts, y compris la main-d'oeuvre et l'amortissement, peuvent être déclarées par l'entreprise), les futurs établissements, les établissements pour lesquels les signaux économiques indiquent un revenu manquant ou nul, et les établissements appartenant aux catégories du SCIAN non couvertes qui suivent :

• 41112 (graines oléagineuses et céréales)
• 412 (produits pétroliers)
• 419 (agents et courtiers du commerce de gros)

4. Échantillonnage

L'échantillon de l'EMCG est formé de 7 500 groupes d'établissements (grappes) classés dans le secteur du commerce de gros et sélectionnés à partir du Registre des entreprises de Statistique Canada. Par définition, une grappe d'établissements comprend tous les établissements appartenant à une entreprise statistique qui font partie d'un même groupe industriel et d'une même région géographique. L’EMCG est fondée sur un plan d'échantillonnage stratifié avec sélection d'un échantillon aléatoire simple dans chaque strate. La stratification est faite selon des groupes industriels (majoritairement mais non exclusivement des SCIAN à quatre chiffres) et selon la région géographique, c'est-à-dire selon la province ou le territoire. Ensuite, la population est stratifiée selon la taille de l'établissement. La mesure de taille est créée en combinant des données provenant d'enquêtes indépendantes et trois variables administratives, à savoir le revenu annuel profilé, les ventes assujetties à la TPS exprimées sur une base annuelle et le revenu de la déclaration d’impôt (T1 ou T2).

Les strates de taille comptent une strate à tirage complet (recensement), au moins deux strates à tirage partiel (échantillonnées partiellement) et une strate à tirage nul (non échantillonnée). La strate à tirage nul est destinée à réduire le fardeau de réponse en excluant les entreprises les plus petites de la population observée. Ces entreprises représentent, en principe, au plus 10 % du total des ventes. Au lieu d'envoyer un questionnaire à ces entreprises, on produit les estimations d'après des données administratives.

L'échantillon est réparti de façon optimale afin d'atteindre les coefficients de variation cibles au niveau du Canada dans son ensemble, de la province ou du territoire, de l’industrie et des groupes industriels selon la province ou le territoire. On procède aussi à un suréchantillonnage pour tenir compte des unités disparues, non répondantes ou classées incorrectement.

L'EMCG est une enquête répétée avec maximisation du chevauchement des échantillons mensuels. On retient l'échantillon d’un mois à l’autre et, chaque mois, on y ajoute de nouvelles unités (naissances). Pour découvrir les nouvelles unités visées par l'EMCG, c'est-à-dire les nouvelles grappes d'établissement(s), on examine chaque mois l'univers le plus récent du RE. On stratifie ces nouvelles unités conformément aux mêmes critères que ceux appliqués à la population initiale, puis on les échantillonne conformément à la fraction d'échantillonnage de la strate à laquelle elles appartiennent et on les ajoute à l'échantillon mensuel. Des disparitions d'entité surviennent également chaque mois. Une entité disparue peut être une grappe d'établissements qui ont cessé leurs activités (fermeture) ou dont les activités principales ne se rattachent plus au commerce de gros (hors du champ). La situation de ces entreprises est mise à jour dans le RE d'après des renseignements de source administrative et les commentaires reçus lors des enquêtes, y compris ceux des entreprises prenant part à l'EMCG. Les méthodes suivies pour traiter les unités disparues et les unités classées incorrectement font partie des procédures d'échantillonnage et de mise à jour de la population.

5. Conception du questionnaire

Le questionnaire est conçu pour recueillir mensuellement auprès d'un échantillon de grossistes des données sur les ventes en gros, sur le nombre d'emplacements d’affaires par province ou territoire et sur les stocks de biens possédés et destinés à la revente. Lors du remaniement de 2004, à part l'inclusion du Nunavut, la plupart des questionnaires n'ont subit que des changements de présentation. Les modifications ont été discutées avec les intervenants et les répondants ont eu l'occasion de faire des commentaires avant que le nouveau questionnaire ne soit finalisé. Si d'autres modifications devaient être apportées à l'un des questionnaires, les changements proposés seraient soumis à un comité d'examen et ferait l'objet d'un essai sur le terrain auprès de répondants et d'utilisateurs des données pour s'assurer de leur pertinence.

6. Réponse et non réponse

6.1. Réponse et non-réponse

Bien que les gestionnaires d'enquête et les employés des opérations fassent tout leur possible pour maximiser la réponse à l'EMCG, un certain degré de non-réponse a lieu.

Pour qu'un établissement statistique soit considéré comme répondant, il faut que le degré de réponse partielle (situation où une réponse exacte n'est obtenue que pour certaines questions posées au répondant) atteigne un seuil minimal au-dessous duquel la déclaration fournie par l'établissement serait rejetée et l'établissement, considéré comme une unité non répondante. Le cas échéant, on considère que l'entreprise n'a pas répondu du tout.

La non-réponse a deux effets sur les données : premièrement, elle introduit un biais dans les estimations si les non-répondants diffèrent des répondants en ce qui concerne les caractéristiques mesurées et, deuxièmement, elle fait augmenter la variance d'échantillonnage des estimations, parce que la taille effective de l'échantillon est réduite comparativement à celle considérée au départ.

L'ampleur des efforts déployés pour obtenir une réponse auprès d'un non-répondant dépend des contraintes budgétaires et de temps, de l'effet de la non-réponse sur la qualité globale et du risque de biais dû à la non-réponse.

La méthode principalement utilisée pour réduire l'effet de la non-réponse à l'étape de l'échantillonnage consiste à augmenter la taille de l'échantillon en appliquant un taux de suréchantillonnage déterminé d'après les résultats d'enquêtes similaires.

Les cas de nonréponse qui surviennent malgré les méthodes appliquées aux étapes de l'échantillonnage et de la collecte pour réduire l'effet de la non-réponse sont traités par imputation.

Afin de déterminer l'importance de la non-réponse qui a lieu chaque mois, on calcule divers taux de réponse. Pour un mois de référence donné, on produit les estimations au moins deux fois (estimations provisoires et estimations révisées). Entre les deux exécutions, certaines données fournies par les répondants peuvent être jugées inutilisables et des valeurs imputées peuvent être corrigées au moyen de données fournies par les répondants. Par conséquent, les taux de réponse sont calculés après chaque exécution du processus d'estimation.

Pour l'EMCG, deux types de taux sont calculés (non pondérés et pondérés). Afin d'évaluer l'efficacité du processus de collecte, on calcule les taux de réponse non pondérés. Les taux pondérés, fondés sur le poids d'estimation et la valeur de la variable d'intérêt, évaluent la qualité de l'estimation. À l'intérieur de chacun de ces types de taux, il existe des taux distincts pour les unités faisant partie de l'échantillon et pour les unités qui sont uniquement modélisées à partir de données administratives qui ont été extraites des fichiers de TPS.

Afin d’obtenir une meilleure idée du succès du processus de collecte de données, on calcule deux taux non pondérés appelés « taux de résultat de la collecte » et « taux de résultat de l'extraction ». On calcule ces taux en divisant le nombre de répondants par le nombre d'unités avec lesquelles on a essayé de prendre contact ou pour lesquelles on a essayé de recevoir des données extraites. Les déclarants non mensuels (répondants bénéficiant de modalités de déclaration spéciales leur permettant de ne pas produire de déclaration chaque mois, mais pour lesquels des données réelles sont disponibles lors des révisions subséquentes) sont exclus du numérateur ainsi que du dénominateur pour les mois où aucun contact n'est pris avec eux.

Brièvement, les divers taux de réponse se calculent comme suit :

Taux pondérés :

- Taux de réponse des unités faisant partie de l'échantillon (estimation) = Somme des ventes pondérées des unités avec situation de réponse i / Somme des ventes pondérées des unités faisant partie de l'échantillon

où i = unités pour lesquelles il existe des données déclarées qui seront utilisées dans l'estimation ou qui sont des refus convertis, ou pour lesquelles il existe des données déclarées qui n'ont pas encore été évaluées pour l'estimation.

- Taux de réponse des unités modélisées à partir de données administratives (estimation) = Somme des ventes pondérées des unités avec situation de réponse ii / Somme des ventes pondérées des unités modélisées à partir de données administratives

où ii = unités pour lesquelles il existe des données extraites des fichiers administratifs et qui sont utilisables pour l'estimation.

- Taux de réponse total (estimation) = Somme des ventes pondérées des unités avec situation de réponse i ou situation de réponse ii / Somme de toutes les ventes pondérées

Taux non pondérés :

- Taux de réponse des unités faisant partie de l'échantillon (collecte) = Nombre de questionnaires avec situation de réponse iii / Nombre de questionnaires avec situation de réponse iv

où iii = unités pour lesquelles il existe des données déclarées (dont le cas n'est pas résolu, utilisées ou non utilisées pour l'estimation) ou qui sont des refus convertis;

où iv = toutes les unités susmentionnées, ainsi que les unités qui ont refusé de répondre, les unités avec lesquelles on n'a pas pris contact et d'autres types d'unités non répondantes.

- Taux de réponse des unités modélisées à partir de données administratives (extraction) = Nombre de questionnaires avec situation de réponse vi / Nombre de questionnaires avec situation de réponse vii

où vi = unités dans le champ d'observation pour lesquelles il existe des données (utilisables ou non utilisables) extraites des fichiers administratifs;

où vii = toutes les unités susmentionnées, ainsi que les unités qui ont refusé de déclarer la source de données administratives, les unités avec lesquelles on n'a pas pris contact et d'autres types d'unités non répondantes.

(% de questionnaires recueillis par rapport à l'ensemble des questionnaires dans le champ d'observation)

- Taux de résultat de la collecte = Nombre de questionnaires avec situation de réponse iii / Nombre de questionnaires avec situation de réponse viii

où iii = même que iii défini plus haut;

où viii = même que iv, à part l'exclusion des unités avec lesquelles on a pris contact parce que leur réponse n'est pas disponible pour un mois particulier, puisqu'il s'agit de déclarants non mensuels.

- Taux de résultat de l'extraction = Nombre de questionnaires avec situation de réponse ix / Nombre de questionnaires avec situation de réponse vii

où ix = même que vi, avec l'ajout des unités extraites qui ont été imputées ou qui étaient hors du champ de l'enquête;

où vii = même que vii défini plus haut.

(% de questionnaires recueillis par rapport à l'ensemble des questionnaires dans le champ d'observation que nous avons tenté de recueillir)

Tous les taux pondérés et non pondérés susmentionnés sont calculés au niveau du groupe industriel, de la région et du groupe de taille, ainsi que pour toute combinaison de ces niveaux.

Utilisation des données administratives

Réduire le fardeau de réponse est un défi à long terme pour Statistique Canada. Afin d’alléger le fardeau de réponse et de réduire les coûts reliés à l’enquête, notamment en ce qui a trait aux petites entreprises, l’EMCG a réduit le nombre d’établissements simples de l’échantillon qui sont enquêtés directement et dérive plutôt les chiffres de vente pour ces établissements à partir des fichiers de la TPS en utilisant un modèle statistique. Le modèle explique les différences entre les ventes et les recettes déclarées aux fins de la TPS, ainsi que le décalage entre la période de référence de l’enquête et celle de la TPS.

Les stocks des entreprises dont les ventes sont tirées du fichier de la TPS sont imputés par le système d’imputation de l’EMCG. L’imputation se rapporte aux chiffres du mois précédent, aux variations de mois en mois et d’année en année, pour des entreprises enquêtées de même taille.

Pour en savoir plus sur la méthode utilisée lors de la modélisation des ventes tirées de fichiers administratifs, veuillez consulter le document intitulé Enquête mensuelle sur le commerce de gros : Utilisation de données administratives sous la rubrique ‘Documentation’ du BMDI.

6.2. Méthodes utilisées pour réduire la non-réponse durant la collecte

Beaucoup d’efforts sont déployés en vue de réduire au minimum la non-réponse durant la collecte. Les méthodes utilisées incluent des techniques d'interview, comme l'utilisation de questions d'approfondissement et des techniques de persuasion, la replanification répétée des appels téléphoniques pour obtenir l'information et la mise en place de procédures indiquant aux intervieweurs comment s'y prendre avec les répondants qui refusent de participer à l'enquête. Si les données demandées ne sont pas disponibles au moment de la collecte, la meilleure estimation fournie par le répondant est acceptée et est révisée par la suite, quand les données réelles sont disponibles.

Pour réduire au minimum la non-réponse totale pour toutes les variables, des réponses partielles sont acceptées. En outre, les questionnaires sont personnalisés pour la collecte de certaines variables, comme les stocks, de sorte que la collecte ait lieu durant les mois où les données sont disponibles.

Enfin, pour établir un climat de confiance entre les intervieweurs et les répondants, les cas sont généralement affectés au même intervieweur chaque mois. Ce dernier peut ainsi établir une relation personnelle avec le répondant et renforcer sa confiance.

7. Opérations de collecte et de saisie des donnéees

La collecte des données est réalisée par les bureaux régionaux de Statistique Canada.
Ces derniers envoient un questionnaire aux répondants ou communiquent avec ceux-ci par téléphone afin d'obtenir les valeurs de leurs ventes et de leurs stocks, et de confirmer l'ouverture ou la fermeture des emplacements d'affaires. Ils effectuent aussi un suivi auprès des non-répondants. La collecte des données débute environ sept jours ouvrables après la fin du mois de référence et se poursuit pendant tout le mois en question.

Les entités qui participent à l'enquête pour la première fois reçoivent une lettre d'introduction en vue d’informer le répondant qu'un représentant de Statistique Canada l'appellera. Cet appel a pour but de présenter l'enquête, de confirmer l'activité de l'entreprise, d'établir et de commencer la collecte des données, et de répondre à toutes questions que le répondant pourrait avoir.

8. Vérification

La vérification des données est l'application de contrôles pour déceler les entrées manquantes, invalides ou incohérentes, ou pour repérer les enregistrements de données susceptibles d'être erronés. Durant le processus d'enquête de l'EMCG, les données sont vérifiées à deux moments distincts.

Premièrement, une vérification est faite durant la collecte des données. Après leur collecte par téléphone ou au moyen du questionnaire à renvoyer par la poste, les données sont saisies à l'aide d'applications informatiques personnalisées. Toutes sont soumises à une vérification. Les contrôles réalisés durant la collecte des données, appelés contrôles sur le terrain, comprennent généralement des contrôles de validité et certains contrôles de cohérence simples. Ils servent aussi à déceler les erreurs commises durant l'interview par le répondant ou par l'intervieweur et de repérer l'information manquante à l'étape de la collecte en vue de réduire le besoin d'un suivi ultérieur. Les contrôles sur le terrain ont également pour but d'épurer les réponses. Dans le cas de l'EMCG, les réponses du mois courant sont comparées aux réponses fournies par le répondant le mois précédent et (ou) l'année précédente pour le mois courant. Les contrôles sur le terrain permettent de repérer les problèmes que posent les procédures de collecte des données et la conception des questionnaires, et de déterminer s'il faut offrir une formation supplémentaire aux intervieweurs.

Tout enregistrement de données rejeté lors des contrôles préliminaires fait l'objet d'un suivi auprès du répondant afin de valider les données soupçonnées d'être incorrectes. Une fois validé, les données recueillies sont transmises de façon régulière au Bureau central à Ottawa.

Deuxièmement, après la collecte, les données sont soumises à une vérification statistique dont la nature est plus empirique. On exécute la vérification statistique avant l'imputation, afin de repérer les données qui serviront de base pour l'imputation de valeurs pour les non-répondants. Les valeurs très extrêmes risquant de perturber une tendance mensuelle sont exclues des calculs de tendance lors de la vérification statistique. Il convient de souligner qu'aucun ajustement n'est fait à cette étape pour corriger les valeurs extrêmes déclarées.

La première étape de la vérification statistique consiste à repérer les réponses qui seront soumises aux règles de vérification statistique. Les données déclarées pour le mois de référence courant sont soumises à divers contrôles.

Le premier ensemble de contrôles est fondé sur la méthode d'Hidiroglou-Berthelot qui consiste à examiner le rapport des données du mois courant fournies par un répondant à des données historiques (c.-à-d. dernier mois ou même mois l'année précédente) ou administratives. Si le rapport calculé pour le répondant diffère significativement de ceux obtenus pour des répondants dont les caractéristiques sont comparables en ce qui concerne le groupe industriel et/ou la région géographique, la réponse est considérée comme une valeur extrême.

Le deuxième ensemble de contrôles est basé sur la vérification de la part de marché. Cette méthode, qui s'appuie sur les données du mois courant uniquement, permet de vérifier les données fournies par tous les répondants, mêmes ceux pour lesquels on ne dispose pas de données historiques ou de données auxiliaires. Par conséquent, parmi un groupe de répondants présentant des caractéristiques similaires en ce qui concerne le groupe industriel et (ou) la région géographique, toute valeur dont la contribution pondérée au total du groupe est trop importante sera considérée comme une valeur extrême.

Pour les contrôles fondés sur la méthode d'Hidiroglou-Berthelot, les données jugées extrêmes ne sont pas incluses dans les modèles d'imputation (ceux fondés sur les ratios). En outre, les données considérées comme des valeurs extrêmes lors de la vérification de la part de marché ne sont pas incluses dans les modèles d'imputation où les moyennes et les médianes sont calculées pour imputer des valeurs pour les réponses pour lesquelles il n'existe pas de données historiques.

Conjointement avec les vérifications statistiques effectuées après la collecte de données, on procède à la détection d’erreurs des données extraites des fichiers administratifs. Les données modélisées de la TPS sont également assujetties à une phase de vérification approfondie. Chaque fichier sur lequel les données modélisées sont fondées est vérifié de même que les valeurs modélisées. Les vérifications sont effectuées au niveau agrégé (industrie, géographie) afin de détecter les fichiers qui dévient de la norme (soit en exhibant des différences d’un mois à l’autre trop importantes ou qui diffèrent considérablement des autres unités. Toutes les données qui faillissent ces étapes de contrôle sont sujettes à une vérification manuelle, et si nécessaire, à une action corrective.

9. Imputation

Le processus d’imputation de l'EMCG a pour but de remplacer les données manquantes par des valeurs imputées. Des valeurs sont attribuées aux enregistrements pour lesquels la vérification a révélé des valeurs manquantes afin de s'assurer que les estimations soient de haute qualité et d'établir une cohérence interne plausible. Pour des raisons de fardeau de réponse, de coût et d'actualité des données, il est généralement impossible de réaliser auprès des répondants tous les suivis nécessaires pour résoudre les problèmes de réponses manquantes. Puisqu'il est souhaitable de produire un fichier de microdonnées complet et cohérent, on recourt à l'imputation pour traiter les cas persistants de données manquantes.

Dans le cas de l'EMCG, on peut fonder l'imputation des valeurs manquantes sur des données historiques ou sur des données administratives. Le choix de la méthode appropriée est fondé sur une stratégie qui dépend de l'existence de données historiques ou de données administratives et (ou) du mois de référence en question.

Il existe trois types de méthode d'imputation d'après des données historiques. Le premier est l’application d’une tendance générale qui s'appuie sur une source unique de données historiques (mois précédent, données recueillies pour le mois suivant ou données recueillies pour le même mois l'année précédente). Le deuxième est un modèle de régression dans lequel sont utilisées simultanément les données provenant du mois précédent et celles provenant du même mois l'année précédente. La troisième méthode consiste à remplacer directement les valeurs manquantes par des données historiques.

Selon le mois de référence, il existe, pour le choix de la méthode, un ordre de préférence en vue d'assurer une imputation de haute qualité. Le troisième type de méthode d'imputation historique est toujours la dernière option considérée pour chaque mois de référence.

Les méthodes d'imputation fondées sur des données administratives sont sélectionnées automatiquement lorsqu'on ne dispose pas de données historiques pour un non-répondant. La source de données administratives (ventes annuelles assujetties à la TPS) est le fondement de ces méthodes. Les ventes annuelles assujetties à la TPS sont utilisées pour deux types de méthode. L'une est une tendance générale que l'on utilise pour les structures simples, comme les entreprises ne comptant qu'un seul établissement et l'autre, appelée méthode de la médiane-moyenne, est utilisée pour les unités dont la structure est plus complexe.

En dernier lieu, on doit noter que les stocks des entreprises dont les ventes sont tirées des fichiers administratifs, sont également imputés par le système d’imputation de l’EMCG. Les valeurs imputées sont calculées par le même système d’imputation qui existe pour remplacer les données manquantes dues à la non-réponse.

10. Estimation

L'estimation est un processus qui consiste à calculer une valeur approximative des paramètres de population inconnus en utilisant uniquement la partie de la population qui est incluse dans un échantillon. Des inférences sont ensuite faites au sujet des paramètres inconnus en utilisant les données d'échantillon et les renseignements connexes sur le plan de sondage. Cette étape fait usage du Système généralisé d'estimation (SGE) de Statistique Canada.

Pour les ventes des marchands en gros, la population est divisée en une partie observée (strates à tirage complet et à tirage partiel) et une partie non observée (strate à tirage nul). D'après l'échantillon tiré à partir de la partie observée, on calcule une estimation pour la population au moyen d'un estimateur d'Horvitz-Thompson où les réponses concernant les ventes sont pondérées par l'inverse des probabilités d'inclusion des unités échantillonnées. Ces poids (appelés poids d'échantillonnage) peuvent être interprétés comme étant le nombre de fois que chaque unité échantillonnée devrait être répétée pour représenter la population complète. Les valeurs pondérées des ventes ainsi calculées sont totalisées par domaine, pour produire une estimation du total des ventes pour chaque combinaison des groupes industriels/région géographique. Un domaine est défini comme correspondant aux valeurs de classification les plus récentes disponibles dans le RE pour l'unité et la période de référence de l'enquête. Les domaines peuvent différer des strates d'échantillonnage originales, parce que les unités peuvent avoir changé de taille, de groupe de commerce ou d'emplacement. Les changements de classification sont reflétés immédiatement dans les estimations et ne sont pas cumulés au cours du temps. Pour la partie non observée de la population, les ventes sont estimées à l’aide de modèles statistiques exploitant les ventes assujetties à la TPS exprimées sous forme mensuelle.

Pour les stocks des marchands en gros, on se sert de l'échantillon sélectionné pour estimer les ventes pour calculer l'estimation au moyen d'un estimateur d'Horvitz-Thompson pour la partie observée de la population. Puis, on utilise un ratio fondé sur l'échantillon pour produire l'estimation pour la partie non observée et on obtient l'estimation du total des stocks en additionnant les estimations obtenues pour les parties observée et non observée.

Pour en savoir plus sur la méthode utilisée lors de la modélisation des ventes tirées de fichiers administratifs, veuillez consulter le document intitulé Enquête mensuelle sur le commerce de gros : Utilisation de données administratives sous la rubrique ‘Documentation’ du BMDI.

La variance est la mesure de précision utilisée dans le cas de l'EMCG pour évaluer la qualité de l'estimation des paramètres de population et pour obtenir des inférences valides. Pour la partie observée de la population, la variance est calculée directement à partir d'un échantillon aléatoire simple stratifié sans remise.

Les estimations d'échantillon peuvent différer de la valeur prévue des estimations. Cependant, puisque l'estimation est fondée sur un échantillon probabiliste, il est possible d'évaluer la variabilité de l'estimation d'échantillon par rapport à la valeur prévue. La variance d'une estimation est une mesure de la précision de l'estimation d'échantillon qui est définie comme étant la moyenne, sur tous les échantillons possibles, de l'écart quadratique de l'estimation par rapport à sa valeur prévue.

11. Révisions et désaisonnalisation

Des révisions des données brutes doivent être effectuées pour corriger les erreurs non dues à l'échantillonnage qui sont décelées. Ceci comporte généralement le remplacement de données imputées par des données déclarées, la correction de données déclarées précédemment, et de procéder à des estimations pour les nouvelles entreprises créées dont on ne connaissait pas l'existence au moment des estimations originales.

Les données brutes sont révisées, sur une base mensuelle, pour le mois précédant immédiatement le mois de référence en cours qui fait l'objet de la publication. C'est donc dire que lorsque les données pour décembre sont publiées pour la première fois, on procédera aussi à des révisions, au besoin, à l'égard des données brutes pour novembre. En outre, des révisions sont aussi effectuées une fois par année, au moment de la première publication des données de février, pour tous les mois de l'année précédente. On vise ainsi à corriger tout problème important que l'on ait décelé et qui s'applique pour une période prolongée. La période de révision proprement dite dépend de la nature du problème décelé, mais elle ne dépasse rarement trois ans.

Les séries temporelles ou chronologiques comportent les éléments essentiels à la description, l'explication et la prévision du comportement d'un phénomène économique. « Ce sont des dossiers statistiques de l'évolution des processus économiques dans le temps¹ ». Les séries temporelles socio-économiques comme celles de l’Enquête mensuelle sur le commerce de gros peuvent habituellement être décomposées en cinq composantes principales : la tendance-cycle, la saisonnalité, l’effet des jours ouvrables, l’effet de la fête de Pâques et la composante irrégulière.

La tendance représente l’évolution à long terme de la série, tandis que le cycle représente un mouvement lisse, quasi périodique, autour de la tendance qui met en évidence une succession de phases de croissance et de décroissance (ex. le cycle des affaires). Les deux composantes tendance et cycle sont estimées ensemble et la tendance-cycle reflète l'évolution fondamentale de la série. Les autres composantes traduisent des mouvements passagers à court terme.

La composante saisonnière représente des fluctuations infra-annuelles, mensuelles ou trimestrielles, qui se répètent plus ou moins régulièrement d'une année à l'autre. Les variations saisonnières sont le produit des effets directs et indirects des saisons climatiques et d’éléments de type institutionnel (attribuable aux conventions sociales ou aux règles administratives, Noël par exemple).

L’effet des jours ouvrables provient du fait que l'importance relative des jours varie systématiquement à l'intérieur de la semaine et que le nombre de chacun des jours dans un mois donné varie d'une année à l'autre. Cet effet est présent lorsque l’activité change en fonction du jour de la semaine. Par exemple, dimanche connaît typiquement moins d'activité que les autres jours, et le nombre de dimanches, lundis, etc., dans un mois donné change d'année en année.

L’effet de la fête de Pâques est la variation due au déplacement d’une partie de l’activité d’avril vers mars quand Pâques tombe en mars plutôt qu’en avril.

Enfin, la composante irrégulière regroupe toutes les autres fluctuations plus ou moins erratiques non prises en compte dans les composantes précédentes. Elle représente un résidu qui incorpore, entre autres, les erreurs de mesure sur la variable elle-même ainsi que des événements inhabituels (ex. grèves, sécheresse, inondations, panne d’électricité majeure ou d'autres variations inattendues dans les activités des répondants).

Ainsi, les composantes saisonnière et irrégulière, l’effet des jours ouvrables et l’effet de la fête de Pâques masquent la composante fondamentale de la série, qui est la tendance-cycle. La désaisonnalisation (correction des variations saisonnières) consiste à retirer de la série la composante saisonnière, l’effet des jours ouvrables et l’effet de la fête de Pâques. Elle contribue donc à révéler la tendance-cycle. 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 sur un certain nombre de mois.

Depuis avril 2008, l’Enquête mensuelle sur le commerce de gros utilise le logiciel X-12-ARIMA² pour la désaisonnalisation. 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 ouvrables et 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 (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées). 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-11.

La méthode X-11, qui permet d’analyser des séries mensuelles et trimestrielles, repose sur un principe itératif d’estimation des différentes composantes, cette estimation étant faite à chaque étape grâce à des moyennes mobiles adéquates³. Les moyennes mobiles utilisées pour estimer les principales composantes, la tendance et la saisonnalité, sont avant tout des outils de lissage conçus pour éliminer une composante indésirable de la série. Puisque les moyennes mobiles réagissent mal à la présence de valeurs atypiques, la méthode X-11 incorpore un outil de détection et de correction des points atypiques utilisé pour nettoyer la série au cours de la désaisonnalisation. Les valeurs atypiques peuvent également être détectées et corrigées d’avance, à l’aide du module regARIMA.

Finalement, les données désaisonnalisées sont ajustées aux totaux annuels des données brutes. Malheureusement, la désaisonnalisation supprime l’additivité infra-annuelle d’un système de séries; de légères différences peuvent alors être observées entre la somme de séries désaisonnalisées et la désaisonnalisation directe de leur total. Afin d’assurer ou de rétablir l’additivité d’un système de séries, un processus de réconciliation est appliqué ou une désaisonnalisation indirecte est employée, c.-à-d. la désaisonnalisation d’un total est obtenu en faisant la somme des séries désaisonnalisées individuellement.

12. Évaluation de la qualité des données

La méthodologie de l'enquête a pour objectif de contrôler les erreurs et de réduire leurs effets éventuels sur les estimations. Les résultats de l'enquête peuvent néanmoins contenir des erreurs dont l'erreur d'échantillonnage n'est que l'une des composantes.

L'erreur d'échantillonnage survient lorsque les observations sont faites uniquement sur un échantillon et non sur l'ensemble de la population. Toutes les autres erreurs commises aux diverses phases de l'enquête sont appelées erreurs non dues à l'échantillonnage. Des erreurs de ce type peuvent survenir, par exemple, quand un répondant fournit des renseignements erronés ou qu'il ne répond pas à certaines questions; quand une unité du champ de l'enquête y est incluse erronément ou que des erreurs sont commises lors du traitement des données, comme des erreurs de codage ou de saisie.

Avant la publication, on analyse les résultats combinés de l'enquête afin d'en évaluer la comparabilité; il s'agit généralement d'un examen détaillé des réponses individuelles (particulièrement celles des grandes entreprises), de la conjoncture économique générale et des tendances historiques.

Une mesure habituelle de la qualité des données des enquêtes est le coefficient de variation (CV). Le coefficient de variation, défini comme étant l'erreur-type divisée par l'estimation d'échantillon, est une mesure de la précision relative. Puisque le coefficient de variation est calculé d'après les réponses des unités individuelles, il mesure aussi certaines erreurs non dues à l'échantillonnage.

La formule utilisée pour calculer le coefficient de variation (CV) en pourcentage est :

CV(X) = (S(X) / X) x 100%

où X représente l'estimation et S(X) représente l'erreur-type de X.

On peut construire les intervalles de confiance autour des estimations en utilisant l'estimation et le CV. Donc, pour notre échantillon, il est possible de déclarer avec un niveau donné de confiance que la valeur prévue sera comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si une estimation de 12 millions de dollars à un CV de 2 %, l'erreur-type sera de 240 000 $ (l'estimation multipliée par le CV). On peut déclarer avec 68 % de confiance que les valeurs prévues seront comprises dans l'intervalle dont la longueur est égale à un écart-type de part et d'autre de l'estimation, c'est-à-dire entre 11 760 000 $ et 12 240 000 $. Ou bien, nous pouvons déclarer avec 95 % de confiance que la valeur prévue sera comprise dans l'intervalle dont la longueur est égale à deux écart-type de part et d'autre de l'estimation, c'est-à-dire entre 11 520 000 $ et 12 480 000 $.

Enfin, étant donné la faible contribution de la partie non observée de la population aux estimations totales, le biais dans la partie non observée a un effet négligeable sur les CV. Par conséquent, on utilise le CV provenant de la partie observée pour l'estimation totale qui est égale à la somme des estimations pour les parties observée et non observée de la population.

13. Contrôle de la divulgation

La loi interdit à Statistique Canada de rendre publique toute donnée susceptible de révéler l'information recueillie en vertu de la Loi sur la statistique et se rapportant à toute personne, entreprise ou organisation reconnaissable, sans que cette personne, entreprise ou organisation le sache ou y consente par écrit. Diverses règles de confidentialité s'appliquent à toutes les données diffusées ou publiées afin d'empêcher la publication ou la divulgation de toute information jugée confidentielle. Au besoin, des données sont supprimées pour empêcher la divulgation directe ou par recoupement de données reconnaissables.

L'analyse de la confidentialité des données inclut la détection de la « divulgation directe » éventuelle, qui survient lorsque la valeur figurant dans une cellule d'un tableau ne correspond qu'à quelques répondants ou que la cellule est dominée par un petit nombre d'entreprises.

Notes :

1. La désaisonnalisation des séries temporelles économiques : quelques remarques; tiré de la Revue statistique du Canada , août 1974.

2. Pour plus de renseignements, voir X-12-ARIMA Référence Manuel Version 0.3 (2007), U.S. Census Bureau.

3. Ladiray, D. and Quenneville, B. (2001). Seasonal Adjustment with the X-11 Method. New York: Springer-Verlag, Lecture Notes in Statistics n^o158.

Statistique Canada – Division des prix à la production – 2009-2010

Le présent guide a pour but de vous aider à remplir le Rapport sur les prix des Services professionnels en informatique de 2009-2010. Si vous désirez de plus amples information, s'il vous plaît communiquer avec la ligne d'information de Statistique Canada au numéro que vous trouverez à la dernière page du guide.

Les renseignements recueillis nous aideront à produire un indice des prix pour les Services professionnels en informatique.

Un indice des prix est une mesure statistique qui résume en un chiffre la variation de prix d'un ensemble de biens ou de Services pour une période de base.

Utilisations des indices de prix :

1. Évaluer le rendement des entreprises : comparer son entreprise avec les autres de l'industrie.
2. Indexation des contrats : apparier la valeur du contrat à l'indice pour se protéger contre la hausse des coûts.
3. Mesurer le rendement économique : mesurer le PIB.

Section B : Activité commerciale

Les industries des Services professionnels en informatique incluses dans la présente enquête sont définies au moyen du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Le SCIAN fait partie d'un cadre international pour permettre la comparaison du rendement industriel de différents pays.

Les quatre industries incluses dans le rapport sur les prix sont les suivantes :

• Éditeurs de logiciels
• Traitement de données, hébergement de données et Services connexes
• Édition et radiodiffusion par Internet et sites portails de recherche
• Conception de systèmes informatiques et Services connexes

Pour vous aider à choisir la catégorie qui décrit le mieux l'activité de votre entreprise, nous avons ajouté une définition officielle des inclusions et des exclusions de chaque catégorie ci-dessous. Si vous avez besoin d'aide supplémentaire sur cette question, ou si vous croyez faire partie d'une autre industrie du SCIAN, veuillez communiquer avec notre ligne d'assistance téléphonique.

Éditeurs de logiciels

Cette classe canadienne comprend les établissements dont l'activité principale est l'édition de logiciels, habituellement pour de nombreux clients et habituellement désignés par l'expression logiciels de série. Les établissements de cette classe exécutent les opérations nécessaires à la production et à la distribution de logiciels telles que la conception, la fourniture de la documentation, l'assistance en matière d'installation et la prestation de Services de soutien aux acheteurs de logiciels. Ces établissements peuvent se livrer à la conception et à l'édition, ou se consacrer uniquement à l'édition.

Inclure :

• L'édition de progiciels (y compris la conception et le développement);
• Les progiciels, tous formats, les éditeurs;
• Les jeux et progiciels, les éditeurs;
• Les éditeurs et progiciels, tous formats.

Exclure :

• Reproduction en série de logiciels;
• Revente de logiciels de série;
• Édition de logiciels exclusivement sur Internet;
• Accès à des logiciels pour les clients à partir d'un site hôte central;
• Conception sur demande de logiciels adaptés aux besoins d'utilisateurs particuliers;

Traitement de données, hébergement de données et Services connexes

Cette classe canadienne comprend les établissements dont l'activité principale consiste à offrir des Services d'hébergement ou de traitement des données. Les établissements d'hébergement peuvent offrir des activités d'hébergement spécialisées, comme des Services d'hébergement de sites Web, des Services de diffusion audio et vidéo en continue, des Services d'hébergement d'applications et des Services d'application, ou encore offrir à leurs clients des Services informatiques généraux à temps partagé sur gros ordinateurs. Les établissements de traitement des données peuvent offrir des Services complets de traitement et de préparation de rapports à partir des données fournies par le client, et des Services spécialisés, comme la saisie automatisée des données, ou offrir à leurs clients des ressources de traitement des données sur une base horaire ou en temps partagé.

Inclure :

• Conversion de disques magnétiques et disques souples, service
• Hébergement d'applications
• Hébergement de sites Web
• Imagerie et d'enregistrement de microfilms, service d'
• Informatique à façon, centre de traitement
• Lecture en transit de fichiers sonores et visuels, Services
• Lecture optique de données, Services
• Location de temps d'ordinateur
• Location de temps machine
• Ordinateur, Services préparatifs d'entrées pour l'
• Préparation d'entrée de données d'ordinateurs, service de
• Saisie de données, Services
• Services de temps partagé, d'ordinateur
• Temps d'ordinateur, location
• Traitement de données, Services
• Traitement de données, Services d'ordinateur
• Traitement par ordinateur
• Traitement par ordinateur, Services de
• Traitements automatiques de données, Services d'ordinateur

Exclure :

• Traitement de transactions financières;
• Gestion des installations informatiques;
• Services de saisie de données au clavier, de traitement de texte ou d'éditique;
• Accès à des micro-ordinateurs et à de l'équipement de bureau, à partir d'un commerce de détail;

Édition et radiodiffusion par Internet et sites portails de recherche

Cette classe canadienne comprend les établissements dont la seule activité consiste en l'édition et/ou la radiodiffusion de contenu par Internet ou l'exploitation de sites Web, appelés sites portails de recherche, qui font appel à un moteur de recherche pour générer et entretenir d'importantes bases de données d'adresses et de contenu Internet dans une forme qui se prête aisément à des recherches. Les établissements d'édition et de radiodiffusion par Internet offrent un contenu sous forme de textes ou de signaux audio et/ou vidéo d'intérêt général ou particulier. Les établissements n'offrent pas de version classique (hors Internet) du contenu qu'ils éditent ou radiodiffusent. Des établissements appelés « sites portails de recherche » offrent souvent des Services Internet supplémentaires, par exemple le courriel, des connexions à d'autres sites Web, des ventes aux enchères, de l'information et d'autre contenu limité, et ils servent fréquemment de port d'attache aux utilisateurs d'Internet.

Inclure :

• Édition de journaux par Internet
• Édition de livres par Internet
• Édition de livres techniques, (exclusivement sur Internet)
• Édition de logiciels par Internet
• Édition de périodiques par Internet
• Édition de répertoires par Internet
• Édition, cartes, plans de villes et atlas (exclusivement sur Internet)
• Journaux, édition (exclusivement sur Internet)
• Radiodiffusion par Internet
• Sites de divertissement sur Internet
• Sites de jeux sur Internet
• Sites portails de recherche

Conception de systèmes informatiques et Services connexes

Cette classe canadienne comprend les établissements dont l'activité principale consiste à fournir une expertise dans le domaine des technologies de l'information. Ces établissements peuvent notamment : concevoir, modifier, tester et prendre en charge des logiciels pour répondre aux besoins d'un client, y compris créer des pages d'accueil Internet; planifier et concevoir des systèmes informatiques intégrant la technologie du matériel, celle des logiciels et celle des communications; gérer et exploiter sur place les installations d'informatique et de traitement des données de clients; donner des conseils dans le domaine des technologies de l'information; fournir d'autres Services professionnels et techniques de nature informatique.

Inclure :

• Analyse des exigences, matériel d'ordinateur
• Analyse et concepts de système, logiciels d'ordinateur
• Analyse et concepts de système, Services informatiques
• Analyse et concepts de systèmes de logiciel, sur demande
• Analyse et concepts de systèmes de logiciels, fabriqué sur demande
• Analyse et concepts de systèmes, Services informatiques (logiciel)
• Bureautique, intégration du système d'ordinateur
• Conception de page Internet, service de, faite sur demande conception des systèmes (intégration des systèmes)
• Concepts de système, Services de consultation
• Consultation de logiciel d'ordinateur, Services de consultation d'ordinateur, Services de consultation pour la conception de système d'information de gestion
• Désastre informatique, Services de récupération
• Développement de page Web
• Élaboration de programmes d'ordinateurs ou logiciel d'exploitation, fabriqués sur demande
• Gestion des installations, ordinateurs, Services de
• Gestion d'installations informatiques, Services de
• Gestion d'installations pour le traitement des données, Services de
• Informatiques pour la conception de système de gestion d'information,
• Services Intégrateurs de système d'ordinateur
• Intégrateurs de système pour réseau de zone locale
• Intégration de systèmes, ordinateurs
• Logiciel d'ordinateur fabriqué sur demande
• Logiciels, Services d'installation
• Matériel informatique, Services de consultation
• Ordinateurs, sur demande, Services de programmation d'
• Programmation de logiciel d'application, fabriquée sur demande,
• Services de Programmation de logiciel, sur demande
• Programmation d'ordinateur, sur demande, Services de
• Services de conception et analyse de systèmes informatiques (logiciel)
• Soutien informatique, Services de Système de CAO/FAO,
• Services de Système de conception assisté par ordinateur (CAO),
• Services de Système d'ingénierie assisté par ordinateur (IAO),
• Services de Système IAO (ingénierie assistée par ordinateur) Services de

Exclure :

• Vendre au détail du matériel informatique et des logiciels et fournir des Services de soutien;
• Publier des logiciels de série;
• Fournir des Services de traitement des données;

Merci encore une fois de prendre le temps de compléter ce questionnaire. Si vous avez des questions additionnelles ou commentaires, n'hésitez surtout pas à nous contacter au 1-877-604-7828 entre 8h et 23h, heure des Rocheuses, ou postez le tout à :

Statistique Canada,
Division des opérations et de l'intégration,
150 Promenade Tunney's Pasture,
Ottawa (Ontario) K1A 0T6

Les indices des prix de vente de l’énergie électrique sont publiés, par région et par province, pour deux grandes catégories de clients industriels, soit les factures de moins de 5000 kW et les factures de 5000 kW et plus. Les prix sont déclarés par les services publics d’électricité pour des contrats d’énergie non susceptible d’être interrompue, conclus avec des manufacturiers, des services et d'autres clients industriels canadiens. Les prix mensuels sont relevés trois fois par année auprès de tous les grands services de production et de distribution d’énergie. Les indices établis, accompagnant d'autres indices mensuels des prix de l'industrie, sont diffusés chaque année aux mois d'avril, d’août et de décembre. Les indices ont comme période de référence 1997, et les pondérations sont fondées sur les recettes au titre des ventes qu'ont touchées les entreprises en 1992, telles que recueillies par la Division des prix.

Le calcul des indices des prix de vente de l’énergie électrique se fait à l'aide d'une formule d'indice à pondération fixe, identique à celle décrite dans l'explication des méthodes utilisées pour les Indices des prix des produits industriels, 1997=100. Les indices sont disponibles par l'entremise de CANSIM sur le tableau 329-0050. Les indices de la présente année et de l’année précédente sont sujets a révision.

Pour obtenir plus de renseignements ou pour en savoir davantage sur les concepts, les méthodes et la qualité des données, communiquez avec les Services à la clientèle au 613-951-4550 ou composez sans frais le 1-888-951-4550 (ppd-info-dpp@statcan.gc.ca), Division des prix à la production. Télécopieur : 613-951-3117.

À compter de la diffusion des données du mois de référence d’août 2010, le panier de biens utilisé pour calculer l’IPPI et l’IPMB été mis à jour pour tenir compte des ventes et des dépenses en 2002. Cette mise à jour vise à mieux rendre compte des importants changements qui touchent les modèles de production des fabricants au Canada. Le panier doit être modifié de temps à autre pour veiller à ce qu’il n’accorde pas trop d’importance à certains produits et trop peu à d’autres.

La mise à jour, qui a lieu périodiquement, en général tous les cinq ans, vise à garantir la fiabilité de l’IPPI et de l’IPMB à trois fins essentielles, à savoir servir de mesure de l’inflation pour les biens manufacturés et les matières brutes, de déflateur des séries statistiques pour des indicateurs comme le produit intérieur brut par industrie et d’outil aux fins d’analyse de la formation, du comportement des prix ainsi que pour les clauses d’indexation des contrats.

La mise à jour comprend deux grandes modifications : les poids de l’ensemble des items du panier des biens utilisé pour calculer l’indice, qui était fondé sur les données de 1997, seront dorénavant fondés sur les données de 2002, et l’année de base de l’IPPI et de l’IPMB (la période pour laquelle la valeur de 100 est attribuée à l’indice) a changé, passant de 1997 à 2002. Étant donné le changement de l’année de base, les tableaux CANSIM 329-0038 à 329-0049 et 330-0006 ont été remplacés par les nouveaux tableaux 329-0057 à 329-0068 et 330-0007. En outre, un nouveau tableau, le 329-0056, a été créé de manière à présenter les principales agrégations des produits dans l’IPPI dans un seul tableau. Ces nouveaux tableaux CANSIM comprennent des données historiques et courantes. Un tableau de concordance selon le numéro de vecteur des nouveaux et des anciens tableaux est disponible dans CANSIM.

Même si l’année de base de l’IPPI et de l’IPMB est devenue 2002=100 dans les nouveaux tableaux CANSIM, les taux de variation mesurés pour les périodes précédant 2002 demeurent inchangés tant pour les tableaux sur la base de 1997=100 que pour ceux sur la base de 2002=100, sauf pour l’impact relié à l’arrondissement. À compter de 2002, des modifications mineures ont été apportées à quelques règles d’imputation.

De plus, à compter de 2002, les mêmes mouvements des prix élémentaires ou de niveau inférieur sont utilisés, mais les poids de 2002 mis à jour seront utilisés pour agréger ces mouvements. Par conséquent, au niveau inférieur, les mouvements seront les mêmes, mais les mouvements agrégés changeront en raison des poids mis à jour. Ainsi, à la suite de la mise en œuvre des nouveaux poids de 2002, les mouvements des indices de janvier 2002 à juillet 2010 ont été révisés.

En outre, le contenu de la publication sera examiné et mis à jour bientôt. Une mise à jour de l’Indice des prix des produits industriels, 2002=100 : concepts et méthodes est prévue pour publication à une date ultérieure.

Les mises à jour suivantes ont été apportées au panier de l’IPPI :

1. Une série publique a été abandonnée parce qu’aucune donnée n’a été produite en 2002 :
   1. v1575802 Tuyaux et raccords de tuyauterie en béton
2. Aucune nouvelle série n’a été ajoutée à l’IPPI

Les mises à jour suivantes ont été apportées au panier de l’IPMB:

1. Une série publique a été abandonnée parce qu’aucune production n’a été estimé pour l’année 2002 :
   1. v1576502 Concentrés de molybdène
2. Trois nouveaux produits de base ont été ajoutés :
   1. baies fraîches
   2. houblon
   3. chevaux, mules et ânes envoyés à l’abattage

Cela a entraîné la production de cinq nouvelles séries dans CANSIM ainsi que le changement du titre d’une série :

1. v53434751 Fruits domestiques (sous-agrégat)
2. v53434752 Baies fraîches
3. v53434760 Houblon*
4. v53434784 Bovins, veaux, chevaux, mules et ânes envoyés à l’abattage (sous-agrégat)
5. v53434785 Chevaux, mules et ânes envoyés à l’abattage*
6. v53434753 (anciennement v1576435) maintenant intitulé Autres fruits domestiques

* La série est protégée

Les renseignements sur l’IPPI et l’IPMB et les données de ces indices sont disponibles dans la publication mensuelle (62-011-X) et dans CANSIM, la base de données de Statistique Canada. Les facteurs de conversion sont publiés dans l’annexe de la publication mensuelle de même que les données pour le mois de référence d’août 2010 de manière à relier la nouvelle série d’indices à l’ancienne. Ils seront fondés sur des comparaisons des indices de juillet 2010 pour les séries mensuelles et des moyennes annuelles de 2009 pour les séries annuelles.

Pour obtenir plus de renseignements ou pour en savoir davantage sur les concepts, les méthodes et la qualité des données, communiquez avec les Services à la clientèle au 613-951-4550 ou composez sans frais le 1-888-951-4550 (ppd-info-dpp@statcan.gc.ca), Division des prix à la production. Télécopieur : 613-951-3117.

1. Courte historique et méthodologie de l’Indice des Prix des Entrées dans l’Agriculture

L’indice des Entrées des Prix en Agriculture (IPEA) est un indicateur trimestriel de l’évolution des coûts des intrants auquel doivent faire face les agriculteurs canadiens. À ce titre, l'IPEA sert à suivre l'évolution des prix qui sont utilisés par les bureaux de commercialisation et dans les programmes de stabilisation. En outre, le gouvernement utilise les données de l’indice pour développer des politiques économiques régionales et nationales reliées au secteur agricole.

L’IPEA a vu le jour pour la première fois en 1961. Au cours des décennies qui ont suivi, de multiples changements sont survenus sur la forme de l’IPEA pour intégrer de nouvelles composantes inhérentes au développement et à l’évolution des pratiques agricoles. Suite à des réductions budgétaires à la fin des années 1990, les enquêtes de l’IPEA ont été graduellement supprimées, conduisant par le fait même à une diminution conjointe des composantes étudiées et de la couverture géographique. L’IPEA a été diffusé pour la dernière fois en 2008 (couverture de 2007). Le document présent vise à introduire le nouvel IPEA remanié.

Voici les caractéristiques de l’indice présent (2002=100) :

• La source d'information pour pondérer les composantes principales agrégées de l’IPEA est la publication CANSIM 002-0005 : Dépenses d'Exploitations Agricoles et Frais d’Amortissement (DEAFA) provenant de la Division de l'Agriculture de Statistique Canada. Pour les pondérations aux niveaux plus détaillées, les estimations sont faites à partir de sources additionnelles de statistiques (sources internes et externes).

• La publication DEAFA exclue les échanges commerciaux d’une ferme à l’autre. Afin de pallier à ce manque, un ajustement est calculé pour trois composantes importantes de l’IPEA où les échanges inter fermes sont fréquents: semences et plantes commerciales, achats de bétails et aliments commerciaux. Cet ajustement vise à amplifier les poids pour les rendre comparable aux valeurs du Recensement de l’Agriculture.

• La période de référence pour la pondération est une moyenne de 4 ans calculée en dollars constants de 2002. Une période de 4 ans a été sélectionnée afin d’atténuer l’influence d’une année exceptionnelle (choc inhabituel) sur l’achat d’intrants agricoles. Les données ont été transformées en dollars constants à partir des indices de l’ancien IPEA.

• La fluctuation des prix est calculée à partir de données provenant de programmes existants à Statistique Canada et d’autres sources administratives de données agricoles. Comme les prix servant au calcul de l’IPEA remanié ne sont pas recueillis expressément pour constituer un échantillon des prix des entrées dans l’agriculture, ils ne représenteront qu’une approximation des prix effectivement payés par les exploitants agricoles.

• L’IPEA est un indice de prix publié trimestriellement, et diffusé pour l’ensemble du Canada et pour chacune des dix provinces, mais pas pour les territoires. Toutefois, dans certains cas, des fluctuations des prix nationaux sont utilisées pour établir l’indice provincial.

• Les données des huit derniers trimestres de l’IPEA peuvent faire l’objet d’une révision. Certaines entrées de l’IPEA ont leurs propres périodes de révision, et celle-ci a été établie de manière à ce que les révisions des données puissent être intégrées à l’indice. L’IPEA n’est pas désaisonnalisé.

2. Composition du panier de l’Indice des Prix des Entrées dans l’Agriculture

La sélection des entrées publiées est basée essentiellement sur deux critères : la confidentialité des données et des sources (contrôle de la divulgation), et sur la fiabilité et la précision des données (approximation des prix). Le respect des critères passe par l’agrégation de l’information.

Les entrées et indices sont compilés en plusieurs niveaux de désagrégation : le total (1), les groupes principaux (5), les groupes (28), les sous-groupes (33) et les éléments (38). Par soucis d’espace, seul les sous-groupes et les niveaux plus agrégés sont présentés dans le tableau suivant. Les entrées publiées sont présentées en caractère gras. Les poids associés à chaque composante du panier sont exprimés en pourcentage.  

3. Origine des sources de prix

Comme mentionné plus haut, aucune enquête spécifique n’est menée pour le programme de l’IPEA. La collecte des prix ou de la variation des prix se fait à partir de sources à l'intérieur de Statistique Canada et d’organismes externes reliés au domaine agricole. Le tableau suivant expose les sources pour l’ensemble des composantes et sous composantes, de même que les poids représentants ces sources pour le total de l’indice.

La divulgation des sources internes peut être un moyen pour l’utilisateur de retracer l’information sur la fluctuation des prix de quelques entrées agricoles agrégées dans l’IPEA. Par contre, comme les prix servant au calcul de l’IPEA remanié ne sont pas recueillis expressément pour constituer un échantillon des prix des entrées dans l’agriculture, ils ne représenteront qu’une approximation des prix effectivement payés par les exploitants agricoles.

4. Comparaison entre l’« ancien IPEA » et le « nouvel IPEA »

Afin de faciliter l’analyse de l’IPEA remanié (Nouvel IPEA) avec la version précédente de l’IPEA (Ancien IPEA), le nouvel IPEA a été exprimé en indice annuel (à partir des indices annuels moyens). Les indices de l’ancien IPEA (1992=100) ont été remis à l’échelle (réexprimés) de manière à ce que 2002=100.

Nous pouvons constater dans le graphique ci-dessus que l’ancien IPEA et le nouvel IPEA (sous sa forme annualisée) se suivent de très près. Cependant, aux niveaux inférieurs d’agrégation, l’ancienne et la nouvelle série de l’IPEA ne correspondront pas aussi bien en raison des différences touchant les sources de données et les facteurs de pondération utilisés, et parce que le système de classification a été modifié.

Le 29 juin 2011, avec la diffusion de l’Indice des prix à la consommation (IPC) de mai 2011, Statistique Canada a mis à jour le panier de biens et services servant au calcul de l’Indice.

Statistique Canada met le panier à jour périodiquement afin d’assurer la fiabilité de l’IPC tel qu’utilisé à ses trois fins principales : mesure de l’inflation ; mesure de déflateur des séries statistiques; et outil pour indexer divers paiements de transfert publics et privés.

Cette mise à jour introduit un nouveau schéma de pondération de 2009 pour l’IPC dans le but de refléter les plus récents renseignements sur les habitudes de consommation des ménages canadiens. La pondération utilisée pour l’IPC provient principalement de l’Enquête sur les dépenses des ménages de Statistique Canada (n^o 62-202-X au catalogue), et a remplacé les poids précédents de 2005.

Dans le but de refléter l’émergence de nouvelles technologies et de nouveaux services sur le marché, et de refléter plus précisément les biens et les services dans le panier, cette mise à jour a introduit également plusieurs changements aux classes de dépenses qui constituent le panier de l’IPC :

Le « Matériel téléphonique » a été ajouté à la classe « Communications » et il est maintenant disponible aux utilisateurs.

Une nouvelle classe, « Dispositifs numériques multifonctionnels », a été créée pour mesurer les variations de prix des technologies de consommation émergentes, comme les tablettes électroniques et les téléphones intelligents. Cette classe apparaît au côté de « Matériel et fournitures informatiques », sous « Équipement informatique numérique et dispositifs ».

La classe « Autres services ménagers » comprend maintenant les « Services juridiques non reliés au logement », les « Services funéraires », les « Services gouvernementaux » et les « Adhésions à des clubs de vente au détail ». Les poids de ces articles sont pour la première fois explicitement inclus dans le panier, permettant ainsi d’élargir la couverture et la portée de l’IPC. De même, les « Services financiers » comprennent maintenant les « Commissions liées aux transactions d’actions et d’obligations » et les « Frais de gestion financière ».

De plus, pour rehausser la distinction entre l’indice des prix des biens et l’indice des prix des services, une nouvelle classe, « Services de loisirs », a été créée et publiée. Celle-ci comprend l’ancienne classe « Services photographiques » et d’autres services de loisirs. Une autre nouvelle classe, « Autres matériels de loisirs », a été créée en la retranchant de la classe anciennement connue sous le nom d’« Autres équipements et services de loisirs ».

Les méthodes de mesure des prix n’ont fait l’objet d’aucun changement important et la base temporelle de l’IPC reste 2002 = 100. De plus, tous les tableaux existants de l’IPC et tous les numéros de vecteurs dans CANSIM restent actifs.

Pour être plus précis, les titres de certains produits et groupes de produits existants ont été révisés. L’annexe 1 contient un tableau de concordance des titres, soulignant les changements et ajouts. L’annexe 2 illustre la disponibilité des données, par produit, groupes de produits, et géographie, dans CANSIM et dans la publication de l’IPC.

Pour obtenir plus de renseignements, communiquez avec la Sous-section de la diffusion au 613-951-9606 ou composez sans frais le 1-866-230-2248 (cpd-info-dpc@statcan.gc.ca), Division des prix à la consommation. Télécopieur : 613-951-2848.

Annexe 1 Tableau de concordance de l'Indice des prix à la consommation (IPC) indiquant les modifications apportées aux titres des produits et groupes de produits avec le panier de 2009

Annexe 2 Classification de l'IPC par produit et groupes de produits en vigueur mai 2011

Waruna Wimalaratne
Statistique Canada, Division des prix à la consommation

L’Indice des prix à la consommation (IPC) canadien est un indice à panier fixe de type Laspeyres dont les pondérations du panier sont périodiquement mises à jour. Le 27 mars 2013, le schéma de pondération de 2009 a été remplacé par un schéma de 2011. Il s’agit de la première fois de l’histoire de l’IPC canadien que les pondérations ont été mises à jour à un intervalle de deux ans.

Parce que sa pondération est fixe, l’indice de type Laspeyres présente généralement un biais vers le haut qui est attribuable aux substitutions de produits effectuées par les consommateurs. Dans le cas d’un indice à panier à quantité fixe, le phénomène se produit quand les consommateurs changent leurs habitudes d’achat à la suite de variations des prix relatifs. Par exemple, si le prix du poulet augmente nettement entre les mises à jour du panier, les consommateurs peuvent opter de remplacer le poulet par d’autres viandes comme le bœuf. Le cas échéant, un indice de prix de type Laspeyres à pondération fixe ne peut dûment tenir compte de ce changement de dépenses avant que les pondérations du panier ne soient mises à jour. Il peut en découler une surestimation de l’importance des variations du prix du poulet dans l’indice et, par conséquent, un biais vers le haut.

Un des aspects de l’initiative d’amélioration de l’IPC, un projet de cinq ans cherchant à améliorer la qualité de l’IPC, est de prendre en compte aussi rapidement que possible les changements dans le comportement des consommateurs et par conséquent de réduire au minimum l’effet de substitution. Pour ce faire, on met dorénavant à jour les pondérations du panier à des intervalles plus fréquents de deux ans, au lieu de l’intervalle de quatre ans qui était la pratique jusqu’à récemment.

La mise à jour du panier offre l’occasion de mesurer l’ampleur de l’effet des substitutions de produits dans les achats des consommateurs.

Un moyen simple d’estimer cet effet consiste à mesurer la différence entre les indices de prix de Laspeyres et de Fisher^Note1. La formule de l’indice de Fisher est la moyenne géométrique de l’indice de prix de Laspeyres pondéré en fonction de la période de base et de l’indice de prix de Paasche pondéré en fonction de la période courante. Ainsi, l’intégration symétrique et équilibrée des renseignements relatifs à la pondération des périodes de début et de fin pour lesquelles on dispose des données sur les habitudes d’achat des consommateurs permet de représenter plus fidèlement les habitudes de dépenses et d’éviter le problème de biais susmentionné.

Il convient de souligner que, malgré cette caractéristique souhaitable, il n’est pas faisable dans un environnement de production mensuelle contraint par le temps d’élaborer un IPC utilisant un indice de Fisher (ou tout autre indice à pondération symétrique) en raison des longs délais liés à l’obtention des pondérations de la période courante. Toutefois, on peut le calculer rétroactivement et avec un décalage à l’obtention des nouveaux renseignements sur les pondérations.

Il s’ensuit que l’indice de Fisher, une fois qu’il est calculé, peut servir de point repère ou de référence; il représente la trajectoire que l’IPC aurait suivie en l’absence d’effets de substitution. Il est possible de mesurer l’ampleur des effets de substitution au cours d’une période donnée en calculant la différence entre l'indice de Laspeyres à pondération fixe et l’indice de Fisher pondéré de façon symétrique.

Dans le cadre de la mise à jour du panier de 2011, on a estimé l’effet des substitutions de produits en calculant les indices pertinents d’après les pondérations de 2009 et de 2011 au niveau des classes publiées pour le Canada dans son ensemble. Les résultats sont présentés dans le tableau qui suit, avec ceux qui proviennent d’une comparaison des habitudes de dépenses de 2005 et de 2009 à titre de référence :

Les résultats révèlent un effet de substitution de produits de 0,07 % par an entre 2009 et 2011. Cet effet est nettement inférieur au biais annuel moyen vers le haut de 0,20 % qui a été observé entre les paniers de 2009 et de 2005. Cette différence fait ressortir les avantages des mises à jour plus fréquentes du panier. Les répercussions de l’utilisation d’un ensemble moins représentatif de pondérations sont amoindries par son remplacement plus fréquent.

Une analyse plus détaillée des composantes de l’IPC a révélé que les deux produits ou éléments qui contribuent le plus à la divergence entre les indices de Laspeyres et de Paasche étaient l’essence et les vêtements pour femmes. Ces deux produits ont affiché de grands mouvements de prix et des ajustements dans les quantités dans le sens inverse. De 2009 à 2011, les prix de l’essence ont augmenté de 31,0 %, alors que les quantités achetées ont diminué de 9,2 %. La demande d’essence est relativement inélastique, comme en témoigne l’élasticité de la demande par rapport aux prix de -0,36 de 2009 à 2011. Au cours de la même période, les prix des vêtements pour femmes ont diminué de 7,7 %, alors que les quantités achetées ont augmenté de 24,8 %, pour une élasticité des prix de -2,75^Note2.

Notes

1. White, Alan G. “Measurement Biases in Consumer Price Indexes.” International Statistical Review 67.3 (1999): 301-325.
2. En raison de l’arrondissement, des ajustements en fonction de la qualité et de la désaisonnalisation, les indices publiés peuvent différer des données internes. De 2009 à 2011, la série CANSIM publiée indique que les prix de l’essence ont augmenté de 30,9 % et que les prix des vêtements pour femmes ont diminué de 7,5 %. La principale source de données sur les dépenses pour l’IPC est l’Enquête sur les dépenses des ménages (EDM). L’EDM recueille des données sur les dépenses (prix*quantité). La variation des quantités a été calculée selon la méthode suivante : [1-((1/(P2009Q2009)(P2011Q2011)*(P2011/P2009))]. L’élasticité de la demande par rapport aux prix a été calculée selon la méthode du point milieu. L’utilisation des quantités et des prix moyens permet d’éviter que la valeur de l’élasticité ne varie selon que la variation des prix découle d’une augmentation ou d’une diminution des prix.