Études analytiques : méthodes et références
Sources et méthodes d’enchaînement des données provinciales et territoriales à long terme : mise à jour pour le produit intérieur brut, l’urbanisation, le chômage et la dépréciation

Remerciements

L’auteur aimerait remercier John Baldwin, Danny Leung et Wulong Gu pour leur appui et leur contribution dans la création des estimations étendues. Il aimerait également remercier Mark Brown pour sa rétroaction et Jim Tebrake et Catherine Van Rompaey pour leurs commentaires, ainsi que les participants aux séminaires à l’occasion desquels des résultats préliminaires ont été présentés.

Résumé

Le présent document traite des sources de données et des méthodes utilisées pour rétropoler le produit intérieur brut (PIB) en termes de revenus, le PIB en termes de dépenses, le revenu intérieur brut réel, les taux de chômage, les taux d’amortissement et les taux d’urbanisation des provinces et territoires. Des techniques s’appuyant sur des variables instrumentales sont utilisées pour estimer les fluctuations historiques de ces variables économiques jusqu’en 1950.

1 Introduction

Le présent document traite des méthodes d’enchaînement et d’estimation utilisées pour estimer un nouvel ensemble de variables décrivant les variations à long terme des économies des provinces et des territoires. Les sources de données historiques ne coïncident pas toujours exactement avec les définitions contemporaines, et les variables ne peuvent pas toutes être parfaitement recréées pour les périodes décrites ci-dessous. Néanmoins, des estimations très précises peuvent être produites et s’avérer utiles pour comprendre l’évolution des économies des provinces et des territoires.

La première version d’un certain nombre des séries d’estimations décrites dans le présent document a été créée pour l’étude de Brown et Macdonald (2015) et a été utilisée aux fins d’analyse dans ce document. Pour tirer parti des séries originales, une deuxième version a été créée, laquelle sera diffusée dans le tableau 36-10-0229-01 (Statistique Canada, s.d.j). La deuxième version a une portée plus grande qui englobe les territoires. De plus, des sources de données nouvellement intégrées et des méthodes actualisées ont été utilisées pour produire certaines estimations. Il en résulte un ensemble de données de panel équilibré pour les provinces ainsi qu’un ensemble d’estimations territoriales qui s’élargit au fil du temps à mesure que les données deviennent de plus en plus disponibles.

Les variables ajoutées dans le cadre de cet élargissement sont des estimations à long terme du produit intérieur brut (PIB) provincial et territorial et de ses éléments constitutifs. Les estimations reposent sur les méthodes des revenus et des dépenses finales servant à mesurer le PIB (voir ci-dessous). Les indices de prix pour la plupart des composantes du PIB en termes de dépenses sont également présents. Font exception les prix à l’exportation et à l’importation, lesquels n’étaient pas enregistrés avant 1981. Les estimations réelles pour les composantes de la demande finale et du revenu intérieur brut (RIB) réel sont présentées en dollars de 2007. Enfin, un certain nombre de ratios importants d’un point de vue analytique sont fournis.

Mesures ajoutées aux données à long terme

Mesures en dollars courants (valeur nominale)

• Produit intérieur brut (PIB)
  • Excédent d’exploitation brut
  • Revenu mixte brut
  • Impôts moins subventions
  • Effet de la divergence statistique y
  • Formation brute de capital fixe (FBCF)
    • FBCF résidentielle
    • FBCF non résidentielle
  • Stocks
  • Exportations nettes plus divergence statistique
  • Demande intérieure finale
  • Provision pour consommation de capital
  • Produit intérieur net

Indices de prix

• FBCF
  • FBCF résidentielle
  • FBCF non résidentielle
• Demande intérieure finale

Mesures réelles

• Revenu intérieur brut réelle (RIB)
  • Consommation totale réelle
  • FBCF réelle
    • FBCF résidentielle réelle
    • FBCF non résidentielle réelle
  • Demande intérieure finale réelle

Ratios

• Taux d'amortissement – stock de capital total
• Taux de chômage
• Taux d’épargne
• Taux d’urbanisation

Bon nombre des nouvelles séries d’estimations ne couvrent pas la même période que les séries originales. En conséquence, l’élargissement comprend des données ayant des années de départ différentes. Un groupe de variables liées au revenu du ménage, à la population, aux prix à la consommation et aux taux d’urbanisation débute en 1926, tandis qu’un deuxième ensemble de variables liées au PIB et à des rapports importants d’un point de vue analytique débute en 1950. Bien que les séries d’estimations soient issues de différents programmes de données et qu’elles portent sur différents aspects de l’activité économique, toutes les séries ont été insérées dans un tableau unique. Le but est de réduire les coûts de recherche des analystes et de diffuser des renseignements sur les méthodes et la qualité des séries d’estimations fournies. Les méthodes utilisées pour élaborer les estimations historiques peuvent être nettement différentes de celles utilisées pour les estimations contemporaines.

Les données à long terme sont élaborées à partir de versions précédentes de publications officielles et au moyen de techniques s’appuyant sur des variables instrumentales. Cette approche permet l’élaboration d’une série chronologique étendue, mais elle ne peut être considérée comme étant équivalente aux méthodes et aux pratiques utilisées dans les programmes statistiques actuels. Les données comportent des indicateurs de la qualité qui varient selon la source des données. Lorsque des données contemporaines sont utilisées, la qualité des données est indiquée au moyen d’un « A ». Lorsque des données historiques de Statistique Canada ou du Bureau fédéral de la statistique qui sont étroitement liées aux séries d’estimations contemporaines sont utilisées, la qualité des données est indiquée au moyen d’un « B ». Lorsque des données de sources externes ou des variables instrumentales sont utilisées, la qualité des données est indiquée au moyen d’un « C ».

En raison des différentes sources de données, séries de données et méthodes d’enchaînement utilisées, les données à long terme se prêtent aux techniques d’estimation des variables instrumentales. En particulier, la structure des ensembles de données de panel se prête à l’utilisation d’estimateurs internes des variables instrumentales comme les estimateurs de la méthode généralisée des moments (MGM), qui tiennent compte de l’erreur de mesure inhérente à l’élaboration de séries à long terme. La connaissance préalable de ces types d’estimateurs des variables instrumentales est l’une des raisons pour lesquelles des efforts considérables ont été déployés pour créer des ensembles de données de panel équilibrés pour les provinces, car leur utilisation permet une inférence statistique exacte.

La suite du présent document est structurée de la manière suivante. Dans la section qui suit, on décrit brièvement l’approche méthodologique utilisée. La section 3 porte sur la manière dont les séries chronologiques à long terme ont été élaborées pour chaque variable. La conclusion est présentée à la section 4.

2 Méthodologie d’enchaînement

La méthodologie d’enchaînement classe les sources de données de la plus récente à la plus ancienne (p. ex. Statistique Canada, Bureau fédéral de la statistique, variables instrumentales). Les données sont ensuite enchaînées à l’aide des taux de croissance (méthode privilégiée), des ratios (deuxième méthode) ou du plus proche voisin ou des techniques de régression (troisième méthode). Macdonald (2015) examine la philosophie sous-jacente à l’élaboration de données à long terme.

Lorsque des programmes comme le Système canadien des comptes macroéconomiques (SCCM) font l’objet de révisions majeures, les données les plus récentes sont souvent les plus fortement corrigées et les estimations historiques sont souvent les moins touchées. Il en est tout particulièrement ainsi des taux de croissance. La correction relativement importante découle de la réaction des systèmes statistiques aux changements structurels qui ont lieu dans les économies au sujet desquels ils produisent des données. Concrètement, cela signifie que les estimations les plus récentes sont plus fortement touchées par l’introduction de nouvelles séries de données et que, bien que les niveaux puissent varier, les taux de croissance (surtout ceux se rapportant à des périodes plus anciennes) sont en grande partie maintenus.

Dans la plupart des cas, les estimations historiques sont enchaînées aux estimations contemporaines au moyen de leurs taux de croissance. Autrement dit, les estimations contemporaines sont projetées dans le passé au moyen des taux de croissance des estimations historiques. C’est l’équivalent de considérer les données historiques comme s’il s’agissait d’indices dont la valeur de base est égale au tout premier point de données de la série contemporaine de données. L’hypothèse sous-jacente à l’utilisation des taux de croissance est que chaque série historique illustre les tendances, la variation et le comportement cyclique des variables pertinentes pour la période pour laquelle des données sont produites.

Cependant, dans certains cas, les taux de croissance ne peuvent pas être utilisés pour créer des projections historiques. C’est le cas par exemple lorsque des estimations historiques n’ont pas été créées, mais que des données sources sont présentes, ou lorsque des estimations historiques ne sont pas présentes. En pareil cas, l’une des trois autres méthodes suivantes peut être utilisée.

La première méthode consiste à créer une base de projection pour les données contemporaines d’après les éléments constitutifs, et le taux de croissance de la base de projection est ensuite utilisé pour rétropoler les données contemporaines.

La deuxième méthode consiste à utiliser des ratios. Dans ce cas, le ratio d’une autre source de données est utilisé pour prédire le ratio historique de la variable désirée. Lorsque des ratios sont utilisés, une correction doit être faite pour que le ratio des données sources plus récentes et le ratio de la source des données historiques soient comparables. Pour les séries d’estimations présentées dans l’ensemble de données provinciales, on utilise la différence moyenne entre les périodes qui se chevauchent dans les deux séries.

Lorsqu’il n’est pas possible d’utiliser des taux de croissance ou des ratios, des estimations par régression sont utilisées pour enchaîner les séries de données. Il s’agit de la méthode la moins privilégiée, parce que les estimations par régression peuvent amplifier ou réduire la variance des estimations historiques par rapport aux estimations contemporaines d’après ce qui constitue habituellement un échantillon limité d’observations qui se chevauchent. De plus, les observations qui se chevauchent peuvent ne pas être particulièrement représentatives des périodes précédentes, ce qui peut avoir une incidence sur l’ordre de grandeur déclaré des événements historiques.

Dans les cas où les données sont plus limitées, un appariement à l’aide de la méthode du plus proche voisin, une estimation par régression calculée à partir de données qui ne correspondent pas aussi étroitement aux données originales ou un autre estimateur des variables instrumentales sont utilisés en dernier recours. Le but est que l’ensemble de données fournisse les meilleures estimations possibles pour un ensemble de données de panel équilibré pendant une période prolongée. Pour y arriver, des contraintes relatives aux données exigent l’utilisation de techniques d’élaboration de variables instrumentales, et les indicateurs de la qualité des données sont inclus pour que les utilisateurs des données disposent des renseignements pertinents afin de prendre des décisions à propos des méthodes de sélection ou d’estimation des données.

Une fois que les enchaînements sont créés et que les données sont rétropolées, les variables provinciales et territoriales sont étalonnées aux niveaux du Canada. L’étalonnage est effectué pour les séries d’estimations en dollars courants. Il assure l’additivité des agrégats du PIB et des estimations du revenu du ménage.

Pour chaque variable, la qualité des données définitives est évaluée selon plusieurs dimensions. D’abord, le degré de concordance entre les séries d’estimations ou les variables instrumentales est examiné. Les données sont ensuite examinées pour déterminer si la rétropolation a une incidence sur les tendances, les cycles, les variations ou les ratios. Cet examen exige de faire preuve de jugement, car aucune règle unique n’est généralement admissible. Dans la plupart des cas, les méthodes d’enchaînement des données historiques fonctionnent bien. Cependant, dans un nombre limité de cas précis, une approche peut être largement applicable, mais un secteur de compétence peut présenter des résultats moins cohérents. Dans ces situations, il faut faire preuve de jugement pour résoudre la divergence. Enfin, les données sont examinées quant à leur teneur en information. Cet examen a pour but de comprendre comment et dans quelle mesure des événements historiques importants sont présents dans les données. Ce type d’examen analytique (consulter Brown et Macdonald, 2015, à titre d’exemple) permet aux utilisateurs des données de déterminer la mesure dans laquelle les données correspondent à ce qui est actuellement connu sur l’évolution à long terme des économies des provinces et des territoires et de trouver de nouvelles pistes de recherche que facilitent les données à long terme.

3 Méthodes d’enchaînement selon la variable

3.1 Taux de chômage

Les taux de chômage sont calculés à partir d’une combinaison de sources de données officielles. Après la Seconde Guerre mondiale, Statistique Canada a commencé à recueillir et à publier des renseignements sur la population active issus de l’Enquête sur la population active (EPA) nouvellement créée. En 1976, une nouvelle version de l’EPA a été mise en œuvre. À l’époque, des changements ont été apportés aux méthodes, par exemple à la définition relative aux participants les plus jeunes au marché du travail^Note , aux méthodes d’échantillonnage et aux questions posées dans les questionnaires. En conséquence, les deux ensembles de renseignements ne correspondent pas exactement et ils peuvent présenter des niveaux différents. Cependant, ils rendent compte de caractéristiques des taux de chômage provinciaux qui présentent une forte corrélation au fil du temps, et la similitude de leur évolution au fil du temps est utilisée pour les enchaîner.

Comme point de départ, les estimations pour la période allant de 1976 à aujourd’hui sont tirées de l’EPA actuelle de Statistique Canada, dont les données sont présentées dans le tableau 14-10-0287-01 (Statistique Canada, s.d.f), et ces estimations servent de base à la méthode de rétropolation. Pour les années allant de 1966 à 1990, un ensemble d’estimations créé pour combler l’écart entre l’EPA contemporaine et l’enquête qui la précède est utilisé. Ces données ne sont pas accessibles à l’heure actuelle dans le site web de Statistique Canada mais elles sont offertes en format papier. Cet ensemble de données est utilisé pour rétropoler les  données contemporaines jusqu’en 1966. De 1950 à 1966, un ensemble de taux de chômage provinciaux issus de la série D491-497 des Statistiques historiques du Canada (Denton, s.d.) est utilisé pour réaliser la rétropolation.

Pour la Colombie-Britannique, l’Ontario et le Québec, des séries distinctes existent dans chaque série d’estimations. Pour les autres provinces, l’EPA originale et les estimations des Statistiques historiques du Canada (Denton, s.d.) renferment un agrégat pour les provinces des Prairies (Alberta, Saskatchewan et Manitoba) et les provinces de l’Atlantique (Nouveau-Brunswick, Nouvelle-Écosse, Île-du-Prince-Édouard et Terre-Neuve-et-Labrador). Pour la période allant de 1950 à 1966, l’agrégat est utilisé pour rétropoler les données de chacune des provinces constitutives à l’exception de Terre-Neuve-et-Labrador. Pour Terre-Neuve-et-Labrador, les estimations des Statistiques historiques du Canada liées au taux de chômage sont utilisées jusqu’en 1957, et l’agrégat des provinces de l’Atlantique est utilisé comme instrument par la suite. En conséquence, la différence relative entre chaque province dans un agrégat donné est fixe, mais la différence relative entre une province et les provinces qui ne se trouvent pas dans son agrégat continue d’évoluer séparément (tableau 1). En raison de leur grande qualité, les données sources liées aux taux de chômage sont prises telles qu’elles, et leurs taux de croissance sont utilisés pour rétropoler le niveau de chômage dans chaque province.



Les données relatives aux territoires sont tirées du tableau  14-10-0292-01 (Statistique Canada, s.d.g), qui présente des estimations du taux de chômage fondées sur des moyennes mobiles de trois mois. Les données relatives aux territoires portent sur une période plus courte que celles qui se rapportent aux provinces et sont présentées selon une base différente. C’est pour cette raison que les données sont présentées séparément des provinces lorsque des estimations de l’EPA sont présentées (Statistique Canada, 2017).

3.2 Produit intérieur brut en termes de revenus

Les estimations du PIB à long terme sont obtenues au moyen de l’approche d’estimation du PIB fondée sur les revenus. Pour créer les séries du PIB à long terme, une approche ascendante est utilisée. Chacune des grandes composantes du revenu est extrapolée rétrospectivement de façon individuelle et sa valeur est étalonnée en fonction des données à l’échelle du Canada. La somme des composantes forme la base de projection du PIB en termes de revenus dans chaque secteur de compétence. Pour les données à l’échelle du Canada, les séries précédentes du PIB sont utilisées plutôt qu’une base de projection. Cette approche permet une extrapolation rétrospective plus cohérente à l’échelle du Canada qui, lorsqu’elle est utilisée comme référence, contribue à limiter l’étendue de l’erreur de mesure des bases de projection régionales.

En raison des différences de granularité des données historiques, les composantes du PIB en termes de revenus sont réparties dans les catégories de la rémunération des salariés, de l’excédent d’exploitation brut, du revenu mixte brut et des impôts moins les subventions. Les estimations de la rémunération des salariés (c.-à-d. des salaires, traitements et revenus supplémentaires du travail) sont tirées d’estimations à long terme précédentes publiées dans le tableau  36-10-0229-01 (Statistique Canada, s.d.j). Pour les autres composantes, la compilation d’estimations à long terme du PIB provincial en termes de revenus exige l’utilisation de bases de projection pour les années 1950 ainsi que des séries d’estimations officielles antérieures du SCCM. L’ensemble d’estimations du PIB provincial le plus ancien, qui couvre la période allant de 1961 à 1980, est présenté dans le tableau  36-10-0325-01 (Statistique Canada, s.d.k), tandis que l’ensemble contemporain d’estimations du PIB provincial, qui couvre la période allant de 1981 à aujourd’hui, est présenté dans le tableau  36-10-0221-01 (Statistique Canada, s.d.m). Une version interne des données établit un lien entre les deux ensembles de données diffusés et est utilisée pour les relier.

Pour assurer l’additivité des résultats, la différence entre le niveau du PIB étalonné de chaque province et la valeur projetée est appelée « effet de la divergence statistique ». Cela témoigne de l’inclusion de la divergence statistique dans les données contemporaines qui ne peut pas être extrapolée rétrospectivement.

3.2.1 Provision pour consommation de capital

Pour la plupart des années, les estimations de la provision pour consommation de capital (PCC) proviennent directement des sources du SCCM. Les estimations contemporaines de la PCC pour 1981 au dernier point de données sont tirées des estimations actuelles du PIB en termes de revenus figurant dans le tableau 36-10-0221-01 (Statistique Canada, s.d.m). Les estimations pour 1961 à 1980 sont tirées d’un ensemble terminé d’estimations du PIB provincial en termes de revenus présenté dans le tableau  36-10-0325-01 (Statistique Canada, s.d.k).

Pour 1950 à 1960, la PCC des provinces doit être estimée indirectement. Étant donné que la PCC dans les estimations du PIB est tirée de l’ensemble de l’économie, la PCC de l’investissement résidentiel doit être intégrée à la PCC de l’investissement non résidentiel.

Pour l’investissement résidentiel, les estimations de la PCC des personnes et des entreprises non constituées en société pour les provinces sont obtenues en répartissant les estimations de la PCC pour le Canada tirées de Statistique Canada (1988) entre les provinces selon des poids annuels tirés des flux et des stocks de capital résidentiel publiés dans le tableau 34-10-0122-01 (Statistique Canada, s.d.c).

Pour l’investissement non résidentiel, les estimations de la PCC tirées de Statistique Canada (1988) sont divisées entre les provinces à l’aide de poids calculés à partir des flux et des stocks de capital non résidentiel présentés dans le tableau 36-10-0236-01 (Statistique Canada, s.d.d). Étant donné que les estimations de la dépréciation non résidentielle débutent en 1955, des poids annuels sont calculés pour les années 1955 à 1960, tandis que la moyenne des années 1955 à 1960 est utilisée afin de répartir les valeurs nationales pour les années 1950 à 1954.

3.2.2 Excédent d’exploitation brut

L’excédent d’exploitation brut pour les années 1981 à aujourd’hui est directement tiré des estimations contemporaines publiées dans le tableau 36-10-0221-01 (Statistique Canada, s.d.m). Pour élaborer les estimations historiques, deux bases de projection ont été créées.

La première utilise un ensemble de données interne qui contient des estimations du PIB en termes de revenus de 1961 à 1995. Les estimations de cet ensemble de données sont identiques aux données publiées dans l’ensemble de données provinciales le plus ancien présenté dans le tableau 36-10-0255-01 (Statistique Canada, s.d.h), à l’exception de certaines corrections apportées aux estimations du Yukon et des Territoires du Nord-Ouest de 1976 à 1980. Cependant, l’ensemble de données interne comporte une période qui chevauche celle des données contemporaines. Il convient donc davantage à l’enchaînement.

Les estimations des bénéfices des sociétés avant impôts et de l’ajustement de la valeur des stocks de 1961 à 1995 sont combinées à la mesure décrite ci-dessus de la PCC non résidentielle afin de produire une base de projection pour chaque province et territoire. Cette base de projection est ensuite utilisée pour rétropoler le niveau d’excédent d’exploitation brut de 1980 à 1961 au moyen des taux de croissance.

Pour la période allant de 1950 à 1960, une base de projection qui combine les estimations du revenu imposable des sociétés selon la province incluses dans le tableau 33-10-0049-01 (Statistique Canada, s.d.e) et la PCC non résidentielle est utilisée. Le revenu imposable des sociétés est utilisé ici comme approximation de l’excédent d’exploitation net. Cette base de projection est ensuite utilisée pour rétropoler le niveau d’excédent d’exploitation brut de 1960 à 1950.

3.2.3 Revenu mixte brut

Les estimations contemporaines du revenu mixte brut sont tirées directement du tableau 36-10- 0221-01 (Statistique Canada, s.d.m). Les estimations historiques sont fondées sur des mesures du revenu agricole net, du revenu net des entreprises non constituées en société (y compris le revenu de location imputé pour les logements occupés par le propriétaire) et des intérêts, des dividendes et des revenus divers de placements des personnes tirés du Système de comptabilité nationale de 1968 diffusé par Statistique Canada (1988). Il s’agit de la même source de données utilisée pour les estimations du revenu du ménage et de la rémunération des salariés.

Les estimations du revenu agricole net, du revenu net des entreprises non constituées en société (y compris le revenu de location imputé pour les logements occupés par le propriétaire) et des intérêts, des dividendes et des revenus divers de placements des personnes sont ajoutées à l’estimation à long terme de la PCC résidentielle pour produire une estimation du revenu mixte brut de 1950 à 1986. Cette estimation est utilisée pour rétropoler le niveau de revenu mixte brut contemporain de 1980 à 1950.

3.2.4 Impôts moins subventions

Les estimations des impôts moins les subventions de 1981 à aujourd’hui combinent les impôts moins les subventions sur la production et les impôts moins les subventions sur les produits. Les estimations du total des impôts moins les subventions de la série d’estimations interne du PIB en termes de revenus allant de 1961 à 1995 sont ensuite utilisées pour rétropoler les données contemporaines.

La période allant de 1950 à 1960 pose plus de difficulté, car les sources historiques sont plus difficiles à trouver. La part moyenne des impôts moins les subventions de chaque secteur de compétence dans le total à l’échelle du Canada de 1961 à 1970 est utilisée pour diviser le niveau d’impôts moins les subventions pour le Canada. Les données à l’échelle du Canada sont tirées du Système de comptabilité nationale de 1968 diffusé par Statistique Canada (1988).

3.3 Produit intérieur brut en termes de dépenses

Les estimations en termes de dépenses du PIB sont considérées comme étant égales aux estimations en termes de revenus. Cela permet la désagrégation des composantes du PIB en termes de dépenses selon la consommation totale, l’investissement, les stocks et une mesure résiduelle des exportations nettes plus la divergence statistique. La mesure de chaque composante est décrite ci-dessous.

3.3.1 Consommation

Deux types de consommation sont enregistrés dans les estimations de la composante des dépenses de consommation finale du PIB : la consommation collective et la consommation individuelle. En l’occurrence, la somme des deux est estimée historiquement. Les ménages, les institutions sans but lucratif au service des ménages (ISBLSM) et les administrations n’ont pas de valeur distincte.

Les estimations de la consommation selon la province sont enchaînées en fonction de la part de la consommation dans chaque province issue de trois sources de données. Les données contemporaines sont tirées des estimations du PIB en termes de dépenses présentées dans le tableau 36-10-0222-01 (Statistique Canada, s.d.n). On utilise un ensemble de données internes comportant des estimations allant de 1961 à 1995 pour estimer la part de la consommation pour les années 1961 à 1980. Cet ensemble de données correspond aux estimations historiques du PIB en termes de dépenses selon la province publiées dans le tableau 36-10-0255-01 (Statistique Canada, s.d.h), mais il comporte une période qui chevauche celle des estimations contemporaines facilitant l’enchaînement. Enfin, les estimations du commerce de détail selon la province issues des séries V89-99 de Moyer (s.d.) sont utilisées pour estimer la consommation pour les années 1950 à 1960.

En ce qui a trait à la période allant de 1961 à 1980, la part de la consommation dans le PIB est calculée pour les estimations internes et les données contemporaines. La différence moyenne entre la part contemporaine de la consommation et la part de la consommation dans l’ensemble de données historiques est calculée. La différence est utilisée pour corriger à la hausse ou à la baisse la part historique de la consommation afin d’assurer la correspondance avec les données contemporaines.

Pour la période allant de 1950 à 1960, la part des ventes au détail selon la province est utilisée pour estimer la part de la consommation dans le PIB pour chaque province et pour les territoires. Les données des Statistiques historiques du Canada (Moyer s.d.) comportent des estimations qui couvrent la période allant des années 1920 à 1976, mais, au début de cette période, les estimations pour les provinces de l’Atlantique sont fournies comme agrégat sur une base annuelle et séparément seulement chaque décennie. Par conséquent, l’agrégat doit être divisé à l’échelle provinciale avant d’estimer les parts de la consommation. Pour ce faire, une interpolation linéaire est créée pour la part des ventes au détail dans chaque province, et cette part interpolée est utilisée pour diviser les ventes au détail agrégées pour les provinces de l’Atlantique en leurs éléments constitutifs.

Par la suite, la part des ventes au détail dans chaque province est calculée et, selon la période de chevauchement allant de 1961 à 1976, un facteur de correction est calculé. La part des ventes au détail en plus du facteur de correction (qui peut être positif ou négatif) est ensuite utilisée pour estimer la part de la consommation dans le PIB selon la province.

Enfin, le niveau de consommation en dollars courants pour chaque province et pour les territoires est estimé en multipliant la part de la consommation par le PIB.

3.3.2 Formation brute de capital (ou l’épargne est égale à l’investissement)

Il n’existe aucune méthode directe pour calculer le taux d’épargne agrégé pour chacune des provinces pendant la période allant de 1950 à 2016. Par conséquent, l’estimation de l’épargne agrégée pour les provinces repose sur l’égalité entre l’épargne et l’investissement qui fait partie intégrante du Système de comptabilité nationale (Bureau de statistique des Nations Unies, 1968). Pour utiliser cette égalité, la valeur totale de l’investissement pour l’ensemble des actifs et des secteurs est agrégée. En conséquence, la série de l’investissement inclut la formation brute de capital fixe et l’investissement en stocks des sociétés et des entreprises individuelles, des ISBLSM, des ménages et des administrations publiques.

Pour élaborer les estimations provinciales des taux d’épargne ou d’investissement, des enchaînements distincts sont faits pour les stocks, l’investissement résidentiel et l’investissement non lié au logement. Les valeurs des stocks sont décrites à la section suivante. La série résidentielle provinciale enchaîne l’investissement résidentiel des estimations actuelles du PIB en termes de dépenses publiées dans le tableau 36-10-0222-01 (Statistique Canada, s.d.n) et les estimations historiques fondées sur les flux et les stocks de capital résidentiel publiés dans le tableau 34-10-0049-01 (Statistique Canada, s.d.c). Les estimations historiques remontent à 1941 et permettent par conséquent l’estimation de l’investissement dans le logement selon la province remontant à 1950 au moyen d’une source de données unique. Les estimations historiques sont utilisées pour rétropoler le niveau des données contemporaines de 1980 à 1950.

À l’échelle du Canada, l’investissement résidentiel est enchaîné aux estimations de l’investissement résidentiel de Statistique Canada (1988). Ces estimations produisent un résultat presque identique aux estimations des flux et des stocks, mais permettent d’utiliser une période plus longue.

Pour élaborer les estimations provinciales de l’investissement non lié au logement, les estimations de l’investissement public et privé, à l’exclusion de l’investissement résidentiel, sont calculées à partir des estimations actuelles en termes de dépenses du PIB. Les estimations historiques pour la période allant de 1955 à 1980 sont tirées des flux et des stocks de capital fixe non résidentiel présentés dans le tableau 36-10-0236-01 (Statistique Canada, s.d.d). Ces estimations sont ensuite utilisées pour rétropoler le niveau contemporain de l’investissement jusqu’en 1955.

Avant 1955, les estimations de l’investissement selon la province ne sont pas disponibles. Par conséquent, pour la période allant de 1950 à 1954, l’investissement dans le capital non lié au logement est estimé au moyen des parts moyennes de l’investissement des industries de chaque province pour la période allant de 1955 à 1959. Pour ce faire, la moyenne de la part de l’investissement de chaque province dans une industrie à trois chiffres en particulier du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord est calculée pour la période allant de 1955 à 1959. Ce poids est ensuite utilisé pour attribuer une part de l’investissement de cette industrie à la province pour les années 1950 à 1954. Les séries fondées sur l’industrie sont par la suite agrégées, et la série de l’investissement implicite est utilisée pour rétropoler l’estimation provinciale de l’investissement dans des actifs fixes non liés au logement.

À l’échelle du Canada, les estimations de Statistique Canada (1988) pour la formation brute de capital fixe à l’exclusion des investissements résidentiels sont utilisées pour rétropoler les données contemporaines.

3.3.3 Stocks

Les stocks sont enchaînés en fonction de la part des stocks dans le PIB des données contemporaines figurant dans le tableau 36-10-0222-01 (Statistique Canada, s.d.n), de l’ensemble de données interne qui correspond à la version originale des estimations du PIB en termes de dépenses publiées dans le tableau 36-10-0325-01 (Statistique Canada, s.d.k) et d’une base de projection de l’investissement en stocks selon l’industrie en fonction des parts des stocks. Les données contemporaines couvrent la période allant de 1981 à aujourd’hui tandis que l’ensemble de données internes correspondant aux estimations originales du PIB provincial est utilisé pour la période allant de 1961 à 1980.

Pour la période allant de 1950 à 1960, la part du PIB attribuable à l’investissement en stocks est inférée d’après une base de projection. La base de projection est créée par régression des estimations de l’investissement en stocks dans  l’agriculture; la foresterie; les mines, les carrières et les puits de pétrole; la fabrication; la construction; le transport, l’entreposage et les communications; l’énergie électrique, le gaz et l’eau; le commerce, les céréales en circuit commercial; le commerce de gros; le commerce de détail; les finances, les services socioculturels, commerciaux et personnels; et le total des administrations publiques sur la part de l’investissement en stocks dans chaque province et l’agrégat des trois provinces pour la période allant de 1961 à 1995. Ces estimations sont présentées dans le tableau 36-10-0175-01 (Statistique Canada s.d.i). La base de projection est ensuite utilisée pour estimer la part de l’investissement en stocks dans chaque province entre 1950 et 1960.

Malgré le fait que la base de projection fournit une indication de l’investissement en stocks, il convient de faire une mise en garde. Étant donné que la répartition des industries utilisée pour créer la base de projection n’est pas très détaillée, des hypothèses plus solides à propos de la structure et de la dispersion de l’investissement en stocks sont émises relativement à la base de projection des stocks par rapport à tout autre instrument pour cet ensemble de données jusqu’à maintenant. Pour certaines provinces, comme l’Ontario, le Québec et la Saskatchewan, la base de projection reproduit presque les données officielles pour la période de chevauchement allant de 1961 à 1995. Cependant, pour d’autres provinces, comme la Nouvelle-Écosse, la différence est plus grande entre les estimations historiques, la base de projection et les estimations contemporaines. De façon similaire, les estimations pour Terre-Neuve-et-Labrador reposent sur des hypothèses concernant une période pendant laquelle Terre-Neuve-et-Labrador était plus intégrée au Canada pour prédire ce qui s’est produit pendant sa transition après la Seconde Guerre mondiale. Par conséquent, si les données sont jugées utilisables dans l’ensemble, des variations propres à une année et à une province peuvent dans certains cas être surestimées ou sous-estimées lorsque cette méthode de projection est utilisée.

3.3.4 Exportations nettes plus divergence statistique

Les estimations du PIB, de la consommation finale, de la formation brute de capital fixe et des stocks peuvent être utilisées pour inférer la valeur des exportations nettes plus la divergence statistique. Il s’agit de la méthode adoptée dans la version originale des estimations du PIB en termes de dépenses publiées dans le tableau 36-10-0325-01 (Statistique Canada, s.d.k), car les flux du commerce selon la province n’étaient pas disponibles. On adopte la même méthode aux fins du présent document. Les exportations nettes plus la divergence statistique sont estimées comme étant le PIB moins la consommation, moins la formation brute de capital fixe, moins les stocks.

Pour les exportations nettes, il convient de faire une mise en garde. Étant donné que celles-ci sont calculées de façon résiduelle, les exportations nettes pourraient comporter des erreurs découlant de toutes les bases de projection utilisées. Par conséquent, elles comportent une plus grande incertitude que les autres estimations.

3.3.5 Demande intérieure finale et dépense intérieure finale

Les estimations de la demande intérieure finale correspondent à la somme de la consommation totale et de la formation brute de capital fixe. Les estimations de la dépense intérieure finale correspondent à la somme de la consommation totale, de la formation brute de capital fixe et des stocks.

3.4 Le déflateur de la formation brute de capital fixe et le déflateur du revenu intérieur brut réel

Le RIB réel est une mesure du pouvoir d’achat de la production intérieure. Il combine les variations du PIB réel aux effets des fluctuations relatives des prix comme les variations des termes de l’échange (Macdonald, 2010). Il est possible d’estimer le RIB réel de deux manières. La première consiste à commencer avec le PIB réel et à ajouter les effets des variations relatives des prix. La deuxième consiste à procéder à la déflation du PIB nominal au moyen d’une mesure générale de la fluctuation des prix intérieurs. En l’occurrence, un déflateur de la demande intérieure finale est utilisé. Cette approche est adoptée, car elle est moins exigeante en données que celle consistant à commencer avec le PIB réel.

Pour former le déflateur du RIB réel, l’indice des prix de la demande intérieure finale pour la période allant de 1981 à aujourd’hui est tiré des estimations du PIB en termes de dépenses présentées dans le tableau 36-10-0221-01 (Statistique Canada, s.d.m). Une estimation historique pour le déflateur de la demande intérieure finale fondée sur les données présentées dans le tableau de 36-10-0331-01 (Statistique Canada, s.d.l) est ensuite utilisée pour rétropoler l’indice contemporain jusqu’en 1971.

Enfin, pour la période allant de 1950 à 1970, on procède à une estimation du déflateur de la demande intérieure finale au moyen d’un indice des prix à la consommation enchaîné fondé sur les données présentées dans le tableau 36-10-0229-01 (Statistique Canada, s.d.j).  On produit également une estimation du prix de la formation brute de capital fixe fondée sur les flux et les stocks de capital fixe non résidentiel publiés dans le tableau 36-10-0236-01 (Statistique Canada, s.d.d) et les flux et les stocks de capital résidentiel publiés dans le tableau 34-10-0122-01 (Statistique Canada, s.d.c). Dans le premier cas, l’indice des prix pour le capital non résidentiel est disponible seulement à compter de 1955. Par conséquent, une estimation de l’évolution de la formation brute de capital fixe non résidentiel pour le Canada tirée de Statistique Canada (1988) est utilisée pour tous les secteurs de compétence pour la période allant de 1950 à 1954. Ce déflateur de la formation brute de capital fixe est enchaîné au déflateur du prix de la formation brute de capital fixe contemporain pour créer son estimation à long terme.

3.5 Variables réelles

Le RIB réel est estimé par la déflation des estimations enchaînées historiquement du PIB en termes de revenus par les estimations enchaînées historiquement du déflateur de la demande intérieure finale. Le même déflateur est utilisé pour estimer la demande intérieure finale réelle. Le déflateur de l’IPC enchaîné à long terme est utilisé pour estimer la consommation réelle, tandis que le déflateur de la formation brute de capital fixe à long terme est utilisé pour cette variable.

3.6 Taux d’amortissement

Les estimations des taux d’amortissement sont tirées des résultats de l’enquête de Statistique Canada sur la formation brute de capital fixe présentés dans le tableau 33-10-0049-01 (Statistique Canada, s.d.e) et correspondent aux taux d’amortissement pour tous les actifs, à l’exception du logement. Pour les années de 1955 à aujourd’hui, le taux d’amortissement est le ratio entre l’amortissement géométrique et le stock de capital, élaboré au moyen d’un taux d’amortissement géométrique.

Pour les années 1950 à 1954, une estimation du taux d’amortissement est élaborée par régression du temps et du carré du temps sur le logarithme de la dépréciation et le logarithme du stock de capital. Les valeurs prédites d’après les régressions sont ensuite utilisées pour estimer le niveau des taux d’amortissement après avoir calculé l’antilogarithme des valeurs prédites.

3.7 Taux d’urbanisation

Les taux d’urbanisation sont issus de calculs effectués par la Division de la démographie de Statistique Canada^Note . Les données sont accessibles par période du recensement, tous les 10 ans de 1881 à 1951 et tous les 5 ans par la suite. Une interpolation linéaire entre les points de référence décennaux ou bidécennaux est utilisée pour créer une série chronologique annuelle.  Pour les années suivant le dernier recensement, une projection fondée sur les 15 dernières années est utilisée pour estimer le taux d'urbanisation pour chaque province et territoire.

4 Conclusion

Les données à long terme sont enchaînées au moyen de techniques s’appuyant sur des variables instrumentales qui combinent des sources de données contemporaines et historiques. Le processus d’estimation utilise des séries courantes et historiques du Système canadien des comptes macroéconomiques (SCCM), ainsi que des données tirées d’enquêtes et de recensements que le SCCM utilise comme données sources.

Les méthodes d’estimation permettent d’examiner des phénomènes économiques comme la taille et l’évolution des parts du revenu des provinces et des territoires, de faire des comparaisons entre les cycles ou de faire des comparaisons entre les provinces et les territoires. Elles sont aussi élaborées dans le but d’utiliser des estimateurs de données de panel afin d’obtenir des valeurs pour les paramètres des modèles économiques.

Malgré leurs forces, les données enchaînées ne sont pas nécessairement adaptées à toutes les fins et, avant de les utiliser, il convient de mener des évaluations de la compatibilité des données enchaînées avec d’autres sources de données. Le processus d’enchaînement permet de produire des estimations historiques pour les variables du SCCM qui sont cohérentes dans l’ensemble de données. Cependant, ces estimations ne coïncideront pas nécessairement avec d’autres sources de données de la même façon que les données contemporaines. Il faudrait faire preuve de prudence à l’égard des études portant sur les finances publiques, par exemple, car les données enchaînées pour des périodes historiques ne seront pas aussi compatibles avec les statistiques de finances publiques que ne le sont les sources de données contemporaines.

Néanmoins, les données enchaînées fournissent un riche ensemble de données permettant de comprendre l’évolution des économies des provinces et des territoires. Elles illustrent la manière dont les sources de données complémentaires peuvent être combinées pour produire des estimations de variables économiques agrégées sur des périodes prolongées et permettent d’avoir une meilleure idée d’un éventail de phénomènes économiques canadiens.

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