Analyse en bref
Les locations à court terme sur le marché du logement au Canada
Remerciements
Les auteurs tiennent à remercier Dominic Roy et Rowen Stevens pour leur contribution à ce projet.
Introduction
Le rôle des locations à court terme par rapport aux défis liés au logement au Canada demeure l’objet d’un débat politique continu dans de nombreuses villes canadiennes. Bien qu’il soit généralement pensé que de telles locations limitent la disponibilité de logements à long terme, l’analyse empirique de leurs répercussions a produit des résultats mitigés. Le présent article donne un aperçu des activités de location à court terme au Canada.
L’article est axé sur le sous-ensemble de logements de location à court terme qui pourraient servir de logements à long terme. Ce sous-ensemble de locations à court terme, que l’on appelle les logements à long terme potentiels (LLTP), vise à mettre en évidence les logements de location à court terme qui ne servent pas de résidence principale à quiconque, mais qui pourraient être utilisés comme logements à long terme (soit comme un logement occupé par le propriétaire ou comme un logement locatif). Le sous-ensemble de LLTP comprend les unités entières inscrites pendant plus de 180 jours par année, à l’exclusion des propriétés de vacances.
Selon des recherches antérieures, les activités de location à court terme jouent un rôle de plus en plus important dans le sous-secteur des services d’hébergement au Canada : leur part de revenus a augmenté pour passer d’environ 7,0 % en 2017 à 15,2 % en 2021Note . Toutefois, sur le marché du logement, les locations à court terme représentent encore une faible proportion du nombre total d’unités de logement. En 2023, le nombre estimé de LLTP au Canada était de 107 266, ce qui représente moins de 1 % du nombre total d’unités de logement au Canada. Les LLTP constituaient également une faible proportion du nombre total d’unités de logement dans les plus grandes régions métropolitaines de recensement du Canada. Cependant, la proportion de LLTP était plus élevée dans les zones touristiques, en particulier à proximité des centres de ski. À Whistler, les LLTP représentaient 35,0 % de l’ensemble des unités de logement, tandis qu’à Mont-Tremblant, leur proportion était de 16,4 %Note .
Données et méthodologie
Les locations à court terme sont généralement définies comme des unités entières ou partielles que les gens peuvent louer pour de courtes durées, habituellement de 1 à 28 jours, par l’intermédiaire de plateformes en ligne. Comme il s’agit de séjours de courte durée, ces locations font concurrence aux services d’hébergement commerciaux traditionnels pour les voyageurs, plutôt qu’aux locataires et aux bailleurs de biens immobiliers, qui louent des unités sur une base mensuelle ou annuelle.
Les données sur les locations à court terme au Canada ont été obtenues auprès d’AirDNA. AirDNA recueille des renseignements sur les logements de location à court terme inscrits sur Airbnb et Vrbo, les deux plus grandes plateformes du marché des locations à court termeNote . Bien que les renseignements soient principalement recueillis à l’aide du moissonnage du Web, AirDNA intègre également les données de partenaires, par exemple les gestionnaires de chaînes, les gestionnaires immobiliers et les hôtes individuelsNote .
Les données sur le logement utilisées aux fins de cette analyse proviennent de Statistique Canada; elles sont tirées soit directement du Recensement de la population de 2021, soit des estimations du stock de logements privés occupésNote produites pour les années intercensitairesNote . Les estimations pour les années intercensitaires sont calculées aux échelles nationale, provinciale et territoriale, ce qui permet de comparer le nombre de logements à long terme potentiels et le nombre de logements pour ces niveaux géographiques pour toutes les années jusqu’en 2023. Toutefois, les données infraprovinciales sont disponibles uniquement grâce au recensement et, par conséquent, l’analyse infraprovinciale n’a été possible que pour l’année de référence 2021.
L’objectif clé de l’analyse présentée dans cet article était d’estimer le nombre de logements de location à court terme qui pourraient répondre à la demande de logements à long terme s’ils n’étaient pas exploités à des fins de location à court terme. Cette évaluation est importante pour comprendre les activités de location à court terme.
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles une propriété ou un logement peut être loué en tant que logement de location à court terme, mais n’entrera jamais sur le marché du logement à long terme (p. ex. une propriété de vacances secondaire louée pendant que le propriétaire réside dans sa résidence principale). Un autre exemple sont les inscriptions de locations à court terme pour des chambres d’hôtel, des chalets trois saisons, des bateaux et d’autres logements qui ne sont pas adaptés pour un logement à long terme. En outre, il y a également des logements de location à court terme qui servent principalement de logements à long terme et qui ne seraient donc pas ajoutés à l’offre de logements s’ils n’étaient pas inscrits. Il s’agit, par exemple, des chambres individuelles dans une résidence, des logements pour étudiants loués à long terme pendant l’année scolaire et à court terme pendant l’été, et des logements classés comme des locations à court terme en hiver par les « retraités migrateurs » qui se rendent dans le sud pendant ces mois. Dans les cas décrits ci-dessus, les logements de location à court terme ne réduisent pas le stock de logements à long terme. Il s’agit plutôt d’une nouvelle activité locative qui n’aurait pas lieu autrement.
La présente analyse est axée sur un sous-ensemble précis de locations à court terme, à savoir les logements à long terme potentiels (LLTP). Comme il a été mentionné dans l’introduction, les LLTP comprennent les unités entières inscrites pendant plus de 180 jours par année, à l’exclusion des propriétés de vacances (pour obtenir de plus amples renseignements sur la définition des LLTP, voir l’annexe A). La répartition complète des types d’inscriptions pour 2023 montre que les LLTP représentaient 30,2 % des inscriptions, alors qu’environ le tiers (33,5 %) des inscriptions étaient des unités entières qui n’étaient pas disponibles pendant la majeure partie de l’année, 15,0 % étaient des inscriptions d’unités entières pour des propriétés de vacances, et la proportion restante de 21,3 % des inscriptions représentait des unités partielles (graphique 1). Pour les diverses raisons susmentionnées, on considère qu’aucune des trois dernières catégories ne comprend des logements qui pourraient répondre à la demande à long terme.
Tableau de données du graphique 1
| Logements de location à court terme | Proportions | |
|---|---|---|
| nombre d'unité de logements | pourcentage | |
| Source : Statistique Canada, totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA. | ||
| Logements à long terme potentiels | 107 266 | 30,2 |
| Unités entières : non disponibles la majorité de l’année | 118 934 | 33,5 |
| Unités entières : propriétés de vacances | 53 407 | 15,0 |
| Unités partielles (tout type) | 75 462 | 21,3 |
Les estimations de LLTP sont obtenues à l’aide de données d’AirDNA. Aucune enquête n’a été menée, et aucune donnée sur la propriété ne peut être liée à des logements de location à court terme précis pour mieux comprendre quels logements pourraient être utilisés comme logements à long terme. Il faut donc faire preuve de prudence au moment d’interpréter les chiffres sur les LLTP : ce sont seulement des estimations, et ils ne représentent pas le nombre réel de logements qui ont été retirés du stock de logements à long terme. Néanmoins, les estimations de LLTP sont un indicateur plus fiable que l’hypothèse selon laquelle tous les logements inscrits comme des locations à court terme au Canada, soit plus de 355 000 en 2023, pourraient servir de logements à long terme.
Litterature actuelle
Plusieurs études ont traité de l’influence des locations privées à court terme sur les marchés de la location et les pénuries de logements. Les résultats de ces études donnent une idée de l’incidence des activités de location à court terme sur le marché du logement.
Selon un rapport publié récemment par le Conference Board du CanadaNote , le niveau d’activité d’Airbnb n’a eu aucune incidence importante sur le coût du loyer, puisque la proportion de logements inscrits sur Airbnb est trop faible dans la plupart des quartiers — en moyenne moins de 0,5 % — pour avoir une incidence importante. Cette estimation a été établie en fonction de ce que le Conference Board appelle des logements « Airbnb à forte utilisation », c’est-à-dire une maison ou un appartement entier qui a été loué pendant plus de 30 nuits au cours des 3 mois précédents, et qui est susceptible d’être une location à court terme à temps plein et, par conséquent, peu susceptible d’être le lieu de résidence principal d’un hôte.
Le groupe de recherche sur la politique urbaine et la gouvernance de l’Université McGill a également publié plusieurs documents dans lesquels il examine l’incidence des activités de location à court terme sur la disponibilité des logements. Dans un rapport publié en 2017Note , des chercheurs associés au groupe ont tenté d’estimer le nombre de logements retirés de l’offre de logements en raison des activités de location à court terme dans les trois plus grandes villes du Canada. Selon leurs observations, il y a maintenant 13 700 maisons entières louées 60 jours ou plus par année sur Airbnb à Montréal, à Toronto et à Vancouver, et chacune ne sera probablement pas louée à des locataires à long terme. Ces maisons entières représentent le sixième de toutes les inscriptions sur Airbnb, et une majorité de nuits réservées par l’intermédiaire de la plateforme. Le nombre a été calculé en fonction de l’utilisation d’« Airbnb à temps plein », concept que le groupe a défini comme le nombre de jours par année pendant lesquels un logement est réservé (« occupation ») et le nombre de jours pendant lesquels un logement est réservé ou disponible pour être réservé (« disponibilité »). Le concept de « temps plein » correspond à 60 jours d’occupation et à 120 jours de disponibilité.
En 2019, les membres du groupe ont publié un autre articleNote , dans lequel ils ont utilisé le concept des inscriptions de « maisons entières fréquemment louées (MEFL) » pour déterminer le sous-ensemble des locations à court terme qui contribueraient à la diminution de l’offre de logements. Ils définissent les inscriptions de MEFL comme des logements à court terme qui étaient disponibles à la location pendant au moins la moitié de l’année (183 nuits) et effectivement loués au moins 90 nuits. Les inscriptions de MEFL représentent une estimation prudente des logements directement convertis en logements à court terme ou qui sont fortement susceptibles de l’être, car il est très peu probable qu’une maison inscrite sur Airbnb pendant la majeure partie de l’année héberge un résident de longue durée. Cette estimation semble indiquer qu’environ 31 100 unités d’habitation ont été retirées du marché de la location à long terme en raison de leur inscription sur Airbnb.
Ces études montrent qu’il n’existe pas de mesure normalisée pour estimer le nombre de logements retirés du marché du logement à long terme en raison des activités de location à court terme. Le concept de MEFL s’aligne plus étroitement sur le concept de logement à long terme potentiel (LLTP), défini dans le présent article. Une différence notable par rapport aux trois articles cités en référence est l’utilisation d’un seuil pour les jours de location. Dans cette analyse, le concept de LLTP ne tient pas compte du nombre de jours pendant lesquels les logements ont été loués, puisqu’il n’est pas nécessaire qu’ils soient loués pour être retirés du stock de logements à long terme. Un logement vide inscrit sur une plateforme de location à court terme pourrait servir de logement à long terme pour un locataire ou un propriétaire, mais il reste vacant.
Une autre distinction entre les LLTP et les concepts définis dans les articles cités est le seuil utilisé pour le nombre de jours d’inscription. L’article du Conference Board du Canada, par exemple, est fondé sur un seuil de temps d’inscription plus court de 120 jours. Les périodes d’inscription plus courtes peuvent permettre de déterminer les logements qui ne sont disponibles que pendant une partie de l’année et qui servent encore principalement de logements à long terme, comme les logements inscrits pendant les mois d’hiver par les retraités migrateurs.
Enfin, une dernière différence entre les LLTP et ces autres concepts est l’exclusion de certains types de propriétés. Plus précisément, dans les estimations de LLTP, on tente d’exclure les propriétés de vacances, telles que les chalets, les maisons de villégiature construites à cette fin et les autres propriétés de vacances, qui seraient peu susceptibles d’entrer sur le marché du logement à long termeNote .
En résumé, ces études montrent les efforts déployés précédemment pour comprendre les activités de location à court terme au Canada, et la présente étude renforce l’utilisation du concept de LLTP dans un environnement sans pratique fondée sur une mesure normalisée.
Résultats
Tendances récentes en matière de location à court terme
Le nombre total d’inscriptions de locations à court terme a augmenté de plus de 60 % au Canada de 2017 à 2023, tandis que le nombre de logements à long terme potentiels (LLTP) a progressé de plus de 80 % pour passer de 58 441 à 107 266 logements au cours de la même période (graphique 2). Par conséquent, la proportion d’inscriptions considérées comme des LLTP a crû pour passer de 27,2 % du total des inscriptions en 2017 à 30,2 % en 2023 (graphique 3).
Tableau de données du graphique 2
| Tous les logements à court terme | Logements à long terme potentiels | |
|---|---|---|
| nombre de logements | ||
| Source : Statistique Canada, totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA. | ||
| 2017 | 214 808 | 58 441 |
| 2018 | 267 634 | 74 083 |
| 2019 | 303 521 | 88 494 |
| 2020 | 266 444 | 72 796 |
| 2021 | 245 109 | 63 589 |
| 2022 | 278 841 | 70 139 |
| 2023 | 355 070 | 107 266 |
Pourtant, la progression n’a pas suivi une trajectoire linéaire, les activités de location à court terme ayant connu une baisse après le début de la pandémie de COVID-19. Le total des inscriptions au Canada a diminué de 19,2 % de 2019 à 2021, tandis que le sous-ensemble de LLTP a reculé encore plus, c’est-à-dire de 28,1 % au cours des deux mêmes années. En 2022, même si les activités de location à court terme ont commencé à reprendre, la proportion de LLTP (25,2 % du total des inscriptions) est demeurée inférieure à celle enregistrée en 2019 (29,2 %).
Tableau de données du graphique 3
| Pourcentage | |
|---|---|
| Source : Statistique Canada totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA, | |
| 2017 | 27,2 |
| 2018 | 27,7 |
| 2019 | 29,2 |
| 2020 | 27,3 |
| 2021 | 25,9 |
| 2022 | 25,2 |
| 2023 | 30,2 |
Comme il a été mentionné précédemment, la diminution des LLTP pendant la pandémie a été plus marquée que la baisse globale des activités de location à court terme. Ce recul plus important du sous-ensemble de LLTP peut soutenir l’idée que ces logements pourraient être utilisés comme des logements à long terme. Après la diminution du tourisme pendant la pandémie, de nombreux propriétaires ont peut-être converti leurs locations à court terme en locations à long terme. Cela pourrait également expliquer pourquoi la proportion de LLTP a atteint un creux en 2022, puisque plusieurs milliers de logements étaient peut-être encore liés à des contrats de location de 12 mois au début de la reprise. Toutefois, cette hypothèse ne pourrait être confirmée qu’à l’aide des données sur la propriété, qui ne sont pas disponibles pour cette analyse.
Locations à court terme et nombre total d’unités de logement
Les données sur le stock d’unités de logementNote pour les années intercensitaires indiquent qu’il y avait 15,5 millions d’unités de logementNote au Canada au dernier trimestre de 2023. Cela met en évidence une disparité marquée, le nombre total d’unités de logement étant grandement supérieur au nombre estimé de logements à long terme potentiels (LLTP). À l’échelle nationale, les LLTP représentaient 0,69 % des unités de logement au Canada en 2023 (graphique 4). Ce chiffre constitue un sommet absolu pour le Canada, le sommet précédent de 0,60 % ayant été enregistré en 2019.
Tableau de données du graphique 4
| Pourcentage | |
|---|---|
| Sources : Statistique Canada tableau 36-10-0688-01 et totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA, | |
| 2017 | 0,41 |
| 2018 | 0,51 |
| 2019 | 0,60 |
| 2020 | 0,49 |
| 2021 | 0,42 |
| 2022 | 0,46 |
| 2023 | 0,69 |
Ces tendances diffèrent à l’échelle provincialeNote . En Ontario, la proportion d’unités de logement définies comme des LLTP a plus que doublé pour passer de 0,35 % en 2022 à un sommet sans précédent de 0,69 % en 2023 (tableau 1). Au Québec, la proportion est passée de 0,38 % en 2022 à 0,51 % en 2023. Toutefois, cette hausse n’a pas dépassé le taux élevé de 0,61 % enregistré au Québec avant la pandémie, en 2019. Il est possible que ces différences soient le résultat de diverses approches réglementaires, puisque le Québec a adopté des règlements provinciaux sur les locations à court terme, tandis qu’en Ontario, des règlements n’ont été adoptés qu’à l’échelle municipale.
Parmi les provinces, seules la Colombie-Britannique et l’Île-du-Prince-Édouard affichaient une proportion de LLTP qui dépassait 1 % des unités de logement en 2023. Cette constatation est conforme au fait que ces provinces sont les chefs de file en matière de location à court terme, leurs marchés de location à court terme représentant la plus grande proportion des revenus dans leurs sous-secteurs respectifs des services d’hébergementNote .
| Province ou territoire | Unités de logement | LLTP | LLTP en proportion des unités de logement |
|---|---|---|---|
| Nombre d'unités | Nombre d'unités | Pourcentage | |
| Note : LLTP = logements à long terme potentiels
Sources : Statistique Canada, tableau 36-10-0688-01 et totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA. |
|||
| Terre-Neuve-et-Labrador | 226 800 | 1 515 | 0,67 |
| Île-du-Prince-Édouard | 67 795 | 880 | 1,30 |
| Nouvelle-Écosse | 443 510 | 2 987 | 0,67 |
| Nouveau-Brunswick | 347 503 | 1 442 | 0,41 |
| Québec | 3 866 386 | 19 614 | 0,51 |
| Ontario | 5 673 597 | 38 955 | 0,69 |
| Manitoba | 532 654 | 1 485 | 0,28 |
| Saskatchewan | 458 071 | 975 | 0,21 |
| Alberta | 1 690 412 | 9 514 | 0,56 |
| Colombie-Britannique | 2 144 966 | 29 643 | 1,38 |
| Yukon | 18 272 | 165 | 0,90 |
| Territoires du Nord-Ouest | 15 380 | 62 | 0,40 |
| Nunavut | 10 015 | 29 | 0,29 |
| Total pour le Canada | 15 495 361 | 107 266 | 0,69 |
Les estimations d’unités de logement ne sont pas disponibles à l’échelle infraprovinciale entre les années de recensement. Par conséquent, les estimations suivantes ne sont disponibles que pour 2021. En 2021, les LLTP représentaient moins de la moitié de 1 % des unités de logement dans les cinq plus grandes régions métropolitaines de recensement du Canada selon la population (tableau 2). En outre, parmi les plus grandes régions métropolitaines de recensement, seule Vancouver (0,45 %) affichait une proportion de LLTP qui dépassait la moyenne nationale de 0,42 % enregistrée en 2021. Ces résultats sont semblables à ceux présentés dans le rapport du Conference Board du Canada cité à la section « Litterature actuelle », selon lequel, en moyenne, moins de 0,5 % des logements étaient des logements Airbnb à forte utilisation dans les quartiers faisant l’objet de l’étudeNote .
| Région métropolitaine de recensement | Unités de logement | Logements à long terme potentiels | En proportion des unités de logement |
|---|---|---|---|
| Nombre d'unités | Nombre d'unités | Pourcentage | |
| Sources : Statistique Canada, Recensement de la population de 2021 et totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA. | |||
| Toronto | 2 270 741 | 8 266 | 0,36 |
| Montréal | 1 842 890 | 7 185 | 0,39 |
| Vancouver | 1 048 029 | 4 714 | 0,45 |
| Ottawa–Gatineau | 605 768 | 1 565 | 0,26 |
| Calgary | 565 286 | 1 846 | 0,33 |
Les proportions étaient plus élevées dans les zones touristiques, surtout dans les villes avec des centres de ski. En 2021, la plus forte proportion a été enregistrée à Whistler, loin devant les autres subdivisions de recensement, où 35,0 % des unités de logement étaient des LLTP (tableau 3). Dans les collectivités où les LLTP représentent plus du tiers des unités de logement, on peut s’attendre à une incidence importante sur le marché du logement. Toutefois, la nature du marché en tant que destination très touristique change probablement l’approche des décideurs politiques et des autres parties prenantes en matière de location à court terme. Ces zones peuvent grandement dépendre des locations à court terme, car celles-ci soutiennent souvent le tourisme et stimulent l’économie locale. D’autres marchés touristiques populaires dans des régions plus rurales, comme Mont-Tremblant (16,4 %), Canmore (15,0 %) et Blue Mountains (13,2 %), affichent tous des proportions semblables de LLTP dans leur offre de logements. La subdivision de recensement de Prince Edward County arrivait au cinquième rang, affichant une proportion de LLTP de 4,9 %.
| Subdivision de recensement | Unités de logement | Logements à long terme potentiels | En proportion des unités de logement |
|---|---|---|---|
| Nombre d'unités | Nombre d'unités | Pourcentage | |
| Note : Le tableau ne comprend que les subdivisions de recensement comptant au moins 500 logements à long terme potentiels.
Sources : Statistique Canada, Recensement de la population de 2021 et totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA. |
|||
| Whistler | 8 611 | 3 016 | 35,0 |
| Mont-Tremblant | 6 468 | 1 058 | 16,4 |
| Canmore | 8 007 | 1 202 | 15,0 |
| Blue Mountains | 5 007 | 662 | 13,2 |
| Prince Edward County | 11 909 | 579 | 4,9 |
Conclusion
Cette analyse a montré que le sous-ensemble de logements de location à court terme pouvant servir de logements à long terme, c’est-à-dire les logements à long terme potentiels, est généralement petit dans la plupart des marchés canadiens. Les répercussions de la location à court terme sur l’abordabilité des logements n’étaient pas un point central du présent document, et les résultats ne devraient donc pas nécessairement servir à tirer des conclusions sur l’incidence des prix sans une analyse plus approfondie.
La dynamique du marché du logement est complexeNote , et il est peu probable qu’il y ait une solution simple et directe aux défis actuels auxquels sont confrontés bon nombre de Canadiens et de Canadiennes en matière d’offre et d’abordabilité. Cet article a mis l’accent sur les activités de location à court terme sur le marché du logement. Toutefois, il est important de reconnaître l’influence de nombreux autres facteurs sur l’abordabilité et l’offre, y compris, sans toutefois s’y limiter, les investisseurs propriétaires de multiples propriétésNote , l’offre de logements par rapport à la croissance démographiqueNote , et les facteurs liés aux taux d’intérêt et au financement.
En réponse aux préoccupations concernant les activités de location à court terme, de nombreuses municipalitésNote Note et certaines provincesNote Note ont adopté ou renforcé les règlementations. En outre, dans son Énoncé économique de l’automne de 2023, le gouvernement fédéral a présenté de nouvelles politiques fiscales visant les exploitants de locations à court terme non conformesNote . La présente analyse permet de mieux comprendre la location à court terme au Canada et le lien entre celle-ci et le marché canadien du logement. Pour obtenir des données détaillées, veuillez consulter les annexes.
Annexe A : Définition de l’expression « logements à long terme potentiels »
Dans le présent document, l’expression « logements à long terme potentiels » fait référence au sous-ensemble de locations à court terme au Canada qui répondent aux conditions suivantes :
- L’inscription sur Airbnb et/ou Vrbo est pour une unité entière;
- Le logement est inscrit pendant au moins 180 jours par année;
- Le type de propriété décrit par l’hôte Airbnb ou Vrbo ne correspond pas à l’un des types de propriétés de vacances énumérés dans la liste ci-dessous.
| Type de propriété | Propriété considérée comme une propriété de vacances? |
|---|---|
| Sources : Statistique Canada et AirDNA. | |
| Appartement en copropriété | Non |
| Appartement | Non |
| Petit hôtel | Non |
| Bungalow | Non |
| Maison | Non |
| Maison en bande | Non |
| Suite pour invités | Non |
| Loft | Non |
| Maison en forme de dôme | Non |
| Villa | Non |
| Logement avec services | Non |
| Place | Non |
| Maison en terre | Non |
| Studio | Non |
| Domaine | Non |
| Bâtiment | Non |
| Type de propriété | Propriété considérée comme une propriété de vacances? |
|---|---|
| Sources : Statistique Canada et AirDNA. | |
| Séjour à la ferme | Oui |
| Gîte touristique | Oui |
| Hôtel-boutique | Oui |
| Cottage | Oui |
| Chalet | Oui |
| Cabane | Oui |
| Fourgonnettes de camping ou VR | Oui |
| Hôtel | Oui |
| Minimaison | Oui |
| Maison de villégiature | Oui |
| Bateau | Oui |
| Auberge | Oui |
| Tente | Oui |
| Centre de villégiature | Oui |
| Grange | Oui |
| Gîte écologique | Oui |
| Cabane dans un arbre | Oui |
| Château | Oui |
| Caverne | Oui |
| Conteneur d’expédition | Oui |
| Yourte | Oui |
| Tipi | Oui |
| Site de camping | Oui |
| Hôtel-résidence | Oui |
| Île | Oui |
| Hutte | Oui |
| Igloo | Oui |
| Phare | Oui |
| Train | Oui |
| Autobus | Oui |
| Village de vacances | Oui |
| Ranch | Oui |
| Tour | Oui |
| Moulin à vent | Oui |
| Maison de campagne ou château | Oui |
| Pavillon | Oui |
| Maison de ferme | Oui |
| Yacht | Oui |
| Caravane | Oui |
| Autre propriété | Oui |
| Casa particular | Oui |
| Cabane de berger | Oui |
| Caravane flottante | Oui |
| Ryokan | Oui |
| Pension | Oui |
| Hôtel historique | Oui |
| Maison cycladique | Oui |
| Minsu | Oui |
| Kezhan | Oui |
| Appartement d’affaires | Oui |
| Maison mobile | Oui |
| Mas | Oui |
Annexe B : Données sur les locations à court terme et les logements à long terme potentiels , Canada, provinces et territoires, 2017 à 2023
| Région | Locations à court terme | LLTP | Unités de logement | Ratio de LLTP | Population |
|---|---|---|---|---|---|
| Nombre d'unités | Nombre d'unités | Nombre d'unités | % | Nombre de personnes | |
| Note : LLTP = logements à long terme potentiels
Source : Statistique Canada, totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA. |
|||||
| Canada | |||||
| 2017 | 214 806 | 58 439 | 14 333 148 | 0,41 | 36 494 341 |
| 2018 | 267 630 | 74 082 | 14 527 043 | 0,51 | 37 009 341 |
| 2019 | 303 516 | 88 491 | 14 722 631 | 0,60 | 37 555 217 |
| 2020 | 266 443 | 72 796 | 14 890 801 | 0,49 | 37 997 799 |
| 2021 | 245 109 | 63 589 | 15 067 760 | 0,42 | 38 222 632 |
| 2022 | 278 840 | 70 139 | 15 264 940 | 0,46 | 38 866 587 |
| 2023 | 355 069 | 107 266 | 15 495 361 | 0,69 | 39 965 952 |
| Alberta | |||||
| 2017 | 12 416 | 3 426 | 1 554 086 | 0,22 | 4 232 820 |
| 2018 | 16 650 | 4 602 | 1 576 050 | 0,29 | 4 286 099 |
| 2019 | 19 765 | 5 897 | 1 598 493 | 0,37 | 4 348 515 |
| 2020 | 18 293 | 5 477 | 1 619 585 | 0,34 | 4 404 480 |
| 2021 | 17 897 | 5 539 | 1 641 530 | 0,34 | 4 431 482 |
| 2022 | 21 669 | 7 029 | 1 665 281 | 0,42 | 4 504 684 |
| 2023 | 26 952 | 9 514 | 1 690 412 | 0,56 | 4 673 843 |
| Colombie-Britannique | |||||
| 2017 | 55 075 | 16 687 | 1 933 936 | 0,86 | 4 925 007 |
| 2018 | 66 505 | 22 399 | 1 970 964 | 1,14 | 5 009 885 |
| 2019 | 72 325 | 26 062 | 2 006 616 | 1,30 | 5 100 179 |
| 2020 | 62 747 | 21 034 | 2 034 219 | 1,03 | 5 169 146 |
| 2021 | 59 060 | 18 953 | 2 065 264 | 0,92 | 5 218 564 |
| 2022 | 67 709 | 21 736 | 2 102 231 | 1,03 | 5 339 114 |
| 2023 | 83 457 | 29 643 | 2 144 966 | 1,38 | 5 499 535 |
| Manitoba | |||||
| 2017 | 2 065 | 392 | 495 755 | 0,08 | 1 331 885 |
| 2018 | 2 924 | 597 | 501 671 | 0,12 | 1 350 414 |
| 2019 | 3 609 | 811 | 507 697 | 0,16 | 1 367 580 |
| 2020 | 3 519 | 784 | 513 583 | 0,15 | 1 379 626 |
| 2021 | 3 755 | 694 | 519 510 | 0,13 | 1 390 212 |
| 2022 | 4 639 | 1 081 | 526 020 | 0,21 | 1 410 716 |
| 2023 | 5 657 | 1 485 | 532 654 | 0,28 | 1 449 223 |
| Nouveau-Brunswick | |||||
| 2017 | 1 893 | 390 | 324 617 | 0,12 | 766 049 |
| 2018 | 3 063 | 591 | 328 291 | 0,18 | 770 036 |
| 2019 | 4 217 | 895 | 332 124 | 0,27 | 776 408 |
| 2020 | 4 093 | 865 | 335 690 | 0,26 | 782 703 |
| 2021 | 4 202 | 815 | 339 218 | 0,24 | 789 627 |
| 2022 | 4 968 | 1 058 | 343 231 | 0,31 | 806 942 |
| 2023 | 6 155 | 1 442 | 347 503 | 0,41 | 831 245 |
| Terre-Neuve-et-Labrador | |||||
| 2017 | 2 159 | 731 | 220 413 | 0,33 | 529 943 |
| 2018 | 3 447 | 1 119 | 221 706 | 0,50 | 528 999 |
| 2019 | 4 438 | 1 486 | 222 990 | 0,67 | 528 101 |
| 2020 | 4 088 | 1 156 | 223 588 | 0,52 | 527 224 |
| 2021 | 3 905 | 1 068 | 224 439 | 0,48 | 526 870 |
| 2022 | 4 359 | 1 213 | 225 535 | 0,54 | 530 813 |
| 2023 | 5 050 | 1 515 | 226 800 | 0,67 | 537 570 |
| Territoires du Nord-Ouest | |||||
| 2017 | 245 | 37 | 15 077 | 0,25 | 44 645 |
| 2018 | 402 | 53 | 15 136 | 0,35 | 44 672 |
| 2019 | 547 | 164 | 15 291 | 1,07 | 44 547 |
| 2020 | 384 | 76 | 15 248 | 0,50 | 44 499 |
| 2021 | 229 | 31 | 15 249 | 0,20 | 44 578 |
| 2022 | 228 | 42 | 15 310 | 0,27 | 44 742 |
| 2023 | 253 | 62 | 15 380 | 0,40 | 44 731 |
| Nouvelle-Écosse | |||||
| 2017 | 5 395 | 1 485 | 409 619 | 0,36 | 951 050 |
| 2018 | 7 918 | 2 163 | 415 427 | 0,52 | 961 061 |
| 2019 | 9 751 | 2 710 | 421 197 | 0,64 | 974 449 |
| 2020 | 8 938 | 2 135 | 425 956 | 0,50 | 987 164 |
| 2021 | 8 567 | 1 928 | 431 112 | 0,45 | 997 671 |
| 2022 | 9 666 | 2 197 | 437 024 | 0,50 | 1 021 600 |
| 2023 | 10 875 | 2 987 | 443 510 | 0,67 | 1 053 277 |
| Nunavut | |||||
| 2017 | 41 | 7 | 9 848 | 0,07 | 37 541 |
| 2018 | 83 | 10 | 9 872 | 0,10 | 38 154 |
| 2019 | 106 | 13 | 9 896 | 0,13 | 38 768 |
| 2020 | 88 | 7 | 9 916 | 0,07 | 39 302 |
| 2021 | 55 | 3 | 9 937 | 0,03 | 39 987 |
| 2022 | 72 | 9 | 9 970 | 0,09 | 40 423 |
| 2023 | 152 | 29 | 10 015 | 0,29 | 40 623 |
| Ontario | |||||
| 2017 | 69 403 | 16 988 | 5 257 816 | 0,32 | 14 056 827 |
| 2018 | 86 472 | 20 820 | 5 325 042 | 0,39 | 14 297 687 |
| 2019 | 101 978 | 25 992 | 5 394 537 | 0,48 | 14 545 973 |
| 2020 | 91 725 | 22 045 | 5 455 664 | 0,40 | 14 747 481 |
| 2021 | 83 403 | 18 296 | 5 517 856 | 0,33 | 14 841 395 |
| 2022 | 96 647 | 19 670 | 5 586 326 | 0,35 | 15 118 655 |
| 2023 | 142 289 | 38 955 | 5 673 597 | 0,69 | 15 561 348 |
| Île-du-Prince-Édouard | |||||
| 2017 | 2 435 | 597 | 61 186 | 0,98 | 149 125 |
| 2018 | 3 796 | 887 | 62 472 | 1,42 | 151 948 |
| 2019 | 4 878 | 1 080 | 63 685 | 1,70 | 155 277 |
| 2020 | 4 311 | 929 | 64 577 | 1,44 | 158 567 |
| 2021 | 4 047 | 847 | 65 552 | 1,29 | 161 371 |
| 2022 | 4 058 | 724 | 66 521 | 1,09 | 166 513 |
| 2023 | 4 636 | 880 | 67 795 | 1,30 | 172 841 |
| Québec | |||||
| 2017 | 61 711 | 17 264 | 3 598 347 | 0,48 | 8 284 231 |
| 2018 | 73 533 | 20 248 | 3 644 066 | 0,56 | 8 374 735 |
| 2019 | 78 260 | 22 522 | 3 689 710 | 0,61 | 8 470 681 |
| 2020 | 64 896 | 17 399 | 3 728 526 | 0,47 | 8 547 809 |
| 2021 | 56 831 | 14 656 | 3 770 080 | 0,39 | 8 570 537 |
| 2022 | 61 327 | 14 513 | 3 815 423 | 0,38 | 8 661 144 |
| 2023 | 65 215 | 19 614 | 3 866 386 | 0,51 | 8 851 067 |
| Saskatchewan | |||||
| 2017 | 1 642 | 378 | 436 732 | 0,09 | 1 145 931 |
| 2018 | 2 335 | 513 | 440 224 | 0,12 | 1 155 439 |
| 2019 | 3 064 | 740 | 443 847 | 0,17 | 1 163 703 |
| 2020 | 2 847 | 798 | 447 341 | 0,18 | 1 167 953 |
| 2021 | 2 707 | 695 | 450 714 | 0,15 | 1 167 668 |
| 2022 | 2 966 | 761 | 454 298 | 0,17 | 1 177 607 |
| 2023 | 3 757 | 975 | 458 071 | 0,21 | 1 205 873 |
| Yukon | |||||
| 2017 | 326 | 57 | 15 716 | 0,36 | 39 287 |
| 2018 | 502 | 80 | 16 122 | 0,50 | 40 212 |
| 2019 | 578 | 119 | 16 548 | 0,72 | 41 036 |
| 2020 | 514 | 91 | 16 908 | 0,54 | 41 845 |
| 2021 | 451 | 64 | 17 299 | 0,37 | 42 670 |
| 2022 | 532 | 106 | 17 770 | 0,60 | 43 634 |
| 2023 | 621 | 165 | 18 272 | 0,90 | 44 776 |
Annexe C : Données sur les locations à court terme et les logements à long terme potentiels , régions métropolitaines de recensement, 2021
| Région métropolitaine de recensement | Locations à court terme | LLTP | Unités de logement | Ratio de LLTP | Population |
|---|---|---|---|---|---|
| Nombre d'unités | Nombre d'unités | Nombre d'unités | % | Nombre de personnes | |
| Note : LLTP = logements à long terme potentiels
Sources : Statistique Canada, Recensement de la population de 2021 et totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA. |
|||||
| Toronto | 35 939 | 8 266 | 2 270 741 | 0,36 | 6 202 225 |
| Montréal | 24 909 | 7 185 | 1 842 890 | 0,39 | 4 291 732 |
| Vancouver | 18 947 | 4 714 | 1 048 029 | 0,45 | 2 642 825 |
| Ottawa–Gatineau | 6 969 | 1 565 | 605 768 | 0,26 | 1 488 307 |
| Calgary | 6 937 | 1 846 | 565 286 | 0,33 | 1 481 806 |
| Edmonton | 4 169 | 1 228 | 549 853 | 0,22 | 1 418 118 |
| Québec | 5 817 | 1 843 | 389 798 | 0,47 | 839 311 |
| Winnipeg | 2 297 | 487 | 330 812 | 0,15 | 834 678 |
| Hamilton | 2 076 | 486 | 307 871 | 0,16 | 785 184 |
| Kitchener–Cambridge–Waterloo | 1 697 | 346 | 219 406 | 0,16 | 575 847 |
| London | 1 821 | 362 | 222 602 | 0,16 | 543 551 |
| Halifax | 3 286 | 812 | 201 952 | 0,40 | 465 703 |
| St. Catharines–Niagara | 4 967 | 1 488 | 180 713 | 0,82 | 433 604 |
| Windsor | 1 318 | 288 | 165 963 | 0,17 | 422 630 |
| Oshawa | 706 | 92 | 149 142 | 0,06 | 415 311 |
| Victoria | 4 987 | 1 597 | 178 367 | 0,90 | 397 237 |
| Saskatoon | 932 | 216 | 125 316 | 0,17 | 317 480 |
| Regina | 702 | 215 | 100 430 | 0,21 | 249 217 |
| Sherbrooke | 1 123 | 257 | 104 907 | 0,24 | 227 398 |
| Kelowna | 4 596 | 1 376 | 95 711 | 1,44 | 222 162 |
| Barrie | 1 029 | 258 | 78 798 | 0,33 | 212 856 |
| St. John’s | 1 182 | 377 | 90 377 | 0,42 | 212 579 |
| Abbotsford–Mission | 429 | 97 | 67 712 | 0,14 | 195 726 |
| Kingston | 998 | 211 | 73 716 | 0,29 | 172 546 |
| Grand Sudbury | 453 | 93 | 73 478 | 0,13 | 170 605 |
| Guelph | 316 | 49 | 64 224 | 0,08 | 165 588 |
| Saguenay | 830 | 192 | 74 997 | 0,26 | 161 567 |
| Trois-Rivières | 366 | 84 | 76 719 | 0,11 | 161 489 |
| Moncton | 837 | 201 | 67 386 | 0,30 | 157 717 |
| Brantford | 177 | 26 | 56 031 | 0,05 | 144 162 |
| Saint John | 534 | 100 | 55 965 | 0,18 | 130 613 |
| Peterborough | 659 | 117 | 53 487 | 0,22 | 128 624 |
| Lethbridge | 279 | 70 | 48 715 | 0,14 | 123 847 |
| Thunder Bay | 319 | 69 | 54 274 | 0,13 | 123 258 |
| Nanaimo | 875 | 212 | 49 557 | 0,43 | 115 459 |
| Kamloops | 1 078 | 441 | 47 546 | 0,93 | 114 142 |
| Chilliwack | 656 | 176 | 44 546 | 0,40 | 113 767 |
| Belleville–Quinte West | 405 | 93 | 46 308 | 0,20 | 111 184 |
| Fredericton | 385 | 64 | 46 424 | 0,14 | 108 610 |
| Drummondville | 89 | 24 | 45 724 | 0,05 | 101 610 |
| Red Deer | 268 | 55 | 40 570 | 0,14 | 100 844 |
Annexe D : Données sur les locations à court terme et les logements à long terme potentiels , subdivisions de recensement comptant au moins 50 logements à long terme potentiels, 2021
| Subdivision de recensement | Locations à court terme | LLTP (au moins 50) | Unités de logement | Ratio de LLTP | Population |
|---|---|---|---|---|---|
| Nombre d'unités | Nombre d'unités | Nombre d'unités | % | Nombre de personnes | |
| Note : LLTP = logements à long terme potentiels
Sources : Statistique Canada, Recensement de la population de 2021 et totalisation personnalisée à partir de données d’AirDNA. |
|||||
| Toronto | 27 077 | 6 628 | 1 167 518 | 0,57 | 2 794 356 |
| Montréal | 21 378 | 6 300 | 822 655 | 0,77 | 1 762 949 |
| Calgary | 6 406 | 1 733 | 504 038 | 0,34 | 1 306 784 |
| Ottawa | 4 499 | 1 010 | 408 265 | 0,25 | 1 017 449 |
| Edmonton | 3 673 | 1 113 | 397 513 | 0,28 | 1 010 899 |
| Winnipeg | 2 197 | 474 | 300 904 | 0,16 | 749 607 |
| Mississauga | 2 778 | 555 | 245 130 | 0,23 | 717 961 |
| Vancouver | 8 678 | 2 392 | 307 727 | 0,78 | 662 248 |
| Brampton | 1 464 | 288 | 182 758 | 0,16 | 656 480 |
| Hamilton | 1 653 | 398 | 223 208 | 0,18 | 569 353 |
| Surrey | 1 749 | 329 | 185 999 | 0,18 | 568 322 |
| Québec | 4 046 | 1 457 | 267 172 | 0,55 | 549 459 |
| Halifax | 3 190 | 803 | 191 308 | 0,42 | 439 819 |
| Laval | 674 | 184 | 169 969 | 0,11 | 438 366 |
| London | 1 559 | 308 | 174 968 | 0,18 | 422 324 |
| Markham | 724 | 112 | 110 982 | 0,10 | 338 503 |
| Vaughan | 737 | 169 | 104 084 | 0,16 | 323 103 |
| Gatineau | 1 581 | 415 | 126 890 | 0,33 | 291 041 |
| Saskatoon | 883 | 202 | 107 252 | 0,19 | 266 141 |
| Kitchener | 734 | 181 | 99 991 | 0,18 | 256 885 |
| Longueuil | 686 | 193 | 113 278 | 0,17 | 254 483 |
| Burnaby | 1 995 | 376 | 101 511 | 0,37 | 249 125 |
| Windsor | 642 | 124 | 94 399 | 0,13 | 229 660 |
| Regina | 658 | 209 | 92 339 | 0,23 | 226 404 |
| Oakville | 448 | 56 | 73 611 | 0,08 | 213 759 |
| Richmond | 1 877 | 547 | 81 627 | 0,67 | 209 937 |
| Richmond Hill | 866 | 140 | 69 455 | 0,20 | 202 022 |
| Burlington | 346 | 67 | 73 247 | 0,09 | 186 948 |
| Sherbrooke | 374 | 64 | 80 539 | 0,08 | 172 950 |
| Grand Sudbury | 425 | 92 | 71 572 | 0,13 | 166 004 |
| Abbotsford | 335 | 73 | 53 303 | 0,14 | 153 524 |
| Lévis | 518 | 144 | 65 894 | 0,22 | 149 683 |
| Coquitlam | 569 | 94 | 56 044 | 0,17 | 148 625 |
| Barrie | 394 | 65 | 55 380 | 0,12 | 147 829 |
| Saguenay | 545 | 130 | 67 650 | 0,19 | 144 723 |
| Kelowna | 2 560 | 724 | 62 934 | 1,15 | 144 576 |
| Trois-Rivières | 306 | 79 | 66 904 | 0,12 | 139 163 |
| St. Catharines | 567 | 145 | 59 045 | 0,25 | 136 803 |
| Langley | 367 | 77 | 47 002 | 0,16 | 132 603 |
| Kingston | 621 | 150 | 57 985 | 0,26 | 132 485 |
| Waterloo | 684 | 117 | 47 157 | 0,25 | 121 436 |
| Saanich | 984 | 251 | 48 301 | 0,52 | 117 735 |
| St. John’s | 962 | 286 | 49 546 | 0,58 | 110 525 |
| Thunder Bay | 290 | 60 | 48 465 | 0,12 | 108 843 |
| Delta | 313 | 58 | 38 118 | 0,15 | 108 455 |
| Red Deer | 268 | 55 | 40 565 | 0,14 | 100 844 |
| Nanaimo | 743 | 180 | 43 345 | 0,42 | 99 863 |
| Lethbridge | 259 | 65 | 40 290 | 0,16 | 98 406 |
| Kamloops | 335 | 57 | 39 972 | 0,14 | 97 902 |
| Niagara Falls | 2 218 | 769 | 38 564 | 1,99 | 94 415 |
| Cape Breton | 334 | 58 | 42 373 | 0,14 | 93 694 |
| Chilliwack | 279 | 71 | 35 831 | 0,20 | 93 203 |
| Victoria | 2 053 | 732 | 49 952 | 1,47 | 91 867 |
| Brossard | 316 | 66 | 35 951 | 0,18 | 91 525 |
| North Vancouver (District municipality) | 947 | 234 | 32 934 | 0,71 | 88 168 |
| Moncton | 592 | 160 | 35 275 | 0,45 | 79 470 |
| Kawartha Lakes | 883 | 127 | 32 837 | 0,39 | 79 247 |
| New Westminster | 286 | 52 | 36 152 | 0,14 | 78 916 |
| Wood Buffalo | 342 | 76 | 26 011 | 0,29 | 72 326 |
| Saint John | 333 | 65 | 31 890 | 0,20 | 69 895 |
| Grande Prairie | 440 | 108 | 24 928 | 0,43 | 64 141 |
| Fredericton | 268 | 51 | 28 526 | 0,18 | 63 116 |
| North Vancouver (City) | 564 | 140 | 27 430 | 0,51 | 58 120 |
| Georgina | 290 | 55 | 17 950 | 0,31 | 47 642 |
| Langford | 395 | 112 | 19 162 | 0,58 | 46 584 |
| Vernon | 436 | 132 | 19 922 | 0,66 | 44 519 |
| West Vancouver | 471 | 136 | 17 826 | 0,76 | 44 122 |
| Innisfil | 566 | 173 | 15 883 | 1,09 | 43 326 |
| Charlottetown | 644 | 156 | 17 341 | 0,90 | 38 809 |
| Penticton | 633 | 237 | 17 597 | 1,35 | 36 885 |
| West Kelowna | 661 | 208 | 14 183 | 1,47 | 36 078 |
| Stratford | 262 | 78 | 14 818 | 0,53 | 33 232 |
| Fort Erie | 462 | 124 | 14 204 | 0,87 | 32 901 |
| Courtenay | 173 | 50 | 13 050 | 0,38 | 28 420 |
| Magog | 304 | 88 | 13 528 | 0,65 | 28 312 |
| Prince Edward County | 1 693 | 579 | 11 909 | 4,86 | 25 704 |
| Lunenburg | 398 | 99 | 11 599 | 0,85 | 25 545 |
| Wasaga Beach | 480 | 130 | 10 940 | 1,19 | 24 862 |
| Collingwood | 527 | 153 | 11 328 | 1,35 | 24 811 |
| Squamish | 476 | 129 | 9 314 | 1,39 | 23 819 |
| Oro-Medonte | 244 | 69 | 8 709 | 0,79 | 23 017 |
| White Rock | 177 | 51 | 10 786 | 0,47 | 21 939 |
| Huntsville | 554 | 119 | 8 934 | 1,33 | 21 147 |
| Niagara-on-the-Lake | 782 | 226 | 8 086 | 2,79 | 19 088 |
| Sylvan Lake | 174 | 53 | 6 448 | 0,82 | 15 995 |
| Canmore | 2 067 | 1 202 | 8 007 | 15,01 | 15 990 |
| Lake Country | 365 | 116 | 6 321 | 1,84 | 15 817 |
| Sooke | 271 | 82 | 6 212 | 1,32 | 15 086 |
| Sainte-Adèle | 200 | 58 | 6 953 | 0,83 | 14 010 |
| Whistler | 5 204 | 3 016 | 8 611 | 35,02 | 13 982 |
| Parksville | 247 | 93 | 6 843 | 1,36 | 13 642 |
| Gravenhurst | 436 | 61 | 5 556 | 1,10 | 13 157 |
| Tiny | 550 | 95 | 5 530 | 1,72 | 12 966 |
| North Saanich | 160 | 53 | 5 063 | 1,05 | 12 235 |
| Summerland | 231 | 77 | 5 162 | 1,49 | 12 042 |
| Lambton Shores | 430 | 87 | 5 392 | 1,61 | 11 876 |
| Saltspring Island | 483 | 124 | 5 244 | 2,36 | 11 635 |
| Saint-Sauveur | 281 | 82 | 6 017 | 1,36 | 11 580 |
| Bromont | 227 | 53 | 5 113 | 1,04 | 11 357 |
| Nelson | 209 | 77 | 5 022 | 1,53 | 11 106 |
| Mont-Tremblant | 2 110 | 1 058 | 6 468 | 16,36 | 10 992 |
| Sechelt | 348 | 131 | 5 256 | 2,49 | 10 847 |
| Chester | 306 | 80 | 5 105 | 1,57 | 10 693 |
| Hinton | 140 | 50 | 4 055 | 1,23 | 9 817 |
| Stoneham-et-Tewkesbury | 445 | 54 | 3 919 | 1,38 | 9 682 |
| Blue Mountains | 1 441 | 662 | 5 007 | 13,22 | 9 390 |
| Qualicum Beach | 165 | 54 | 4 489 | 1,20 | 9 303 |
| Comox Valley C (Puntledge-Black Creek) | 304 | 96 | 3 831 | 2,51 | 9 158 |
| South Bruce Peninsula | 597 | 65 | 4 210 | 1,54 | 9 137 |
| Columbia-Shuswap C | 372 | 109 | 4 109 | 2,65 | 8 919 |
| Banff | 199 | 65 | 2 995 | 2,17 | 8 305 |
| Revelstoke | 418 | 167 | 3 522 | 4,74 | 8 275 |
| La Malbaie | 294 | 96 | 3 921 | 2,45 | 8 235 |
| Kimberley | 341 | 153 | 3 748 | 4,08 | 8 115 |
| Comox Valley A | 219 | 53 | 3 723 | 1,42 | 7 926 |
| Muskoka Lakes | 1 016 | 203 | 3 733 | 5,44 | 7 652 |
| Baie-Saint-Paul | 335 | 111 | 3 536 | 3,14 | 7 371 |
| Dysart et al | 475 | 86 | 3 426 | 2,51 | 7 182 |
| Minden Hills | 279 | 50 | 3 280 | 1,52 | 6 971 |
| Wainfleet | 202 | 84 | 2 699 | 3,11 | 6 887 |
| Nanaimo E | 195 | 61 | 3 136 | 1,95 | 6 765 |
| Trent Lakes | 340 | 61 | 3 011 | 2,03 | 6 439 |
| Fernie | 333 | 178 | 2 773 | 6,42 | 6 320 |
| Southern Gulf Islands | 284 | 61 | 3 241 | 1,88 | 6 101 |
| Peachland | 187 | 85 | 2 775 | 3,06 | 5 789 |
| Osoyoos | 307 | 118 | 2 768 | 4,26 | 5 556 |
| Seguin | 334 | 69 | 2 204 | 3,13 | 5 280 |
| Inverness, Subd. A | 375 | 110 | 2 505 | 4,39 | 5 207 |
| Juan de Fuca (Part 1) | 286 | 130 | 2 330 | 5,58 | 5 132 |
| Orford | 306 | 70 | 2 315 | 3,02 | 5 007 |
| Inverness, Subd. B | 173 | 50 | 2 215 | 2,26 | 4 865 |
| Gibsons | 153 | 52 | 2 337 | 2,23 | 4 758 |
| Sutton | 257 | 73 | 2 463 | 2,96 | 4 548 |
| North Okanagan C | 569 | 165 | 1 880 | 8,78 | 4 511 |
| Nanaimo H | 186 | 58 | 2 058 | 2,82 | 4 291 |
| New Glasgow | 344 | 50 | 1 745 | 2,87 | 4 277 |
| Rossland | 189 | 88 | 1 888 | 4,66 | 4 140 |
| Beaupré | 368 | 153 | 2 008 | 7,62 | 4 117 |
| Victoria, Subd. B | 209 | 57 | 1 922 | 2,97 | 4 077 |
| Okanagan-Similkameen D | 129 | 54 | 1 899 | 2,84 | 4 016 |
| Golden | 213 | 52 | 1 787 | 2,91 | 3 986 |
| Invermere | 279 | 141 | 1 801 | 7,83 | 3 917 |
| Central Kootenay E | 174 | 54 | 1 854 | 2,91 | 3 897 |
| Saint-Ferréol-les-Neiges | 337 | 131 | 1 936 | 6,77 | 3 806 |
| Lake of Bays | 438 | 50 | 1 810 | 2,76 | 3 759 |
| East Kootenay F | 671 | 301 | 1 891 | 15,92 | 3 521 |
| Columbia-Shuswap A | 692 | 192 | 1 687 | 11,38 | 3 325 |
| Columbia-Shuswap F | 281 | 87 | 1 647 | 5,28 | 3 200 |
| Sunshine Coast A | 208 | 57 | 1 617 | 3,53 | 3 039 |
| Kootenay Boundary E / West Boundary | 1 058 | 468 | 1 888 | 24,79 | 3 004 |
| Sunshine Coast B | 189 | 72 | 1 437 | 5,01 | 2 969 |
| Central Okanagan West | 592 | 169 | 1 459 | 11,58 | 2 897 |
| Victoria, Subd. A | 297 | 57 | 1 277 | 4,46 | 2 673 |
| Sicamous | 171 | 73 | 1 318 | 5,54 | 2 613 |
| Tofino | 524 | 291 | 1 236 | 23,54 | 2 516 |
| Okanagan-Similkameen I | 385 | 145 | 1 115 | 13,00 | 2 307 |
| Ucluelet | 429 | 212 | 1 092 | 19,41 | 2 066 |
| Lac-Supérieur | 426 | 58 | 1 053 | 5,51 | 1 972 |
| East Kootenay A | 418 | 240 | 1 025 | 23,41 | 1 875 |
| Bighorn No. 8 | 369 | 220 | 860 | 25,58 | 1 598 |
| New London | 300 | 65 | 700 | 9,29 | 1 521 |
| Osoyoos 1 | 150 | 55 | 625 | 8,80 | 1 426 |
| Sun Peaks Mountain | 635 | 364 | 984 | 36,99 | 1 404 |
| Radium Hot Springs | 261 | 119 | 754 | 15,78 | 1 339 |
| L’Anse-Saint-Jean | 230 | 85 | 705 | 12,06 | 1 301 |
| Fraser Valley C | 126 | 50 | 600 | 8,33 | 1 133 |
| Kerrobert | 64 | 51 | 461 | 11,06 | 970 |
| Petite-Rivière-Saint-François | 652 | 181 | 606 | 29,87 | 953 |
| Columbia-Shuswap B | 138 | 54 | 354 | 15,25 | 663 |
| Juan de Fuca (Part 2) | 204 | 73 | 183 | 39,89 | 399 |
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