Études analytiques : méthodes et références
Parité de pouvoir d’achat pour la consommation et revenu des ménages dans les provinces et les territoires du Canada

Remerciements

Le présent projet n’aurait pas été possible sans le soutien de la Division des prix à la consommation de Statistique Canada. Les auteurs tiennent à remercier Michael Henderson et Chris Li de leur aide aux premières étapes du projet, ainsi que Kyle de March, Elspeth Hazell, Walid Ezzaouali et Clément Yélou de leurs commentaires relatifs à l’article. Le présent projet a également bénéficié du soutien de la Division des comptes économiques nationaux et, tout particulièrement, de Nazrul Kazi, qui a contribué à diverses étapes du projet et a fourni des commentaires utiles relatifs à l’article. Les auteurs tiennent également à remercier Eric Figueroa et son équipe de la direction régionale du Bureau of Economic Analysis des États-Unis de leurs commentaires éclairés et détaillés.

Résumé

Les disparités économiques régionales s’accroissent dans de nombreux pays à revenu élevé, donnant lieu à un intérêt renouvelé à l’égard de la mesure des différences économiques entre les régions. Dans le cadre de cette étude, des parités de pouvoir d’achat (PPA) régionales sont mises au point pour le Canada, et celles-ci peuvent être utilisées pour ajuster les niveaux de prix aux fins de comparaisons interrégionales. Ces PPA sont ensuite utilisés pour créer deux mesures du revenu disponible des ménages par habitant, corrigées en fonction des prix, afin d’analyser les différences de revenu réel entre les provinces et les territoires. Les différences entre les mesures non ajustées en fonction des prix et les mesures corrigées en fonction des prix indiquent que cette correction est nécessaire pour brosser un tableau exact des disparités économiques entre les régions. Par exemple, alors que l’Alberta présente certains des niveaux de prix les plus élevés au pays, la province figure parmi celles ayant le plus haut revenu disponible des ménages par habitant, ajusté en fonction de la PPA. Ce résultat indique que le revenu nominal est assez élevé pour compenser les niveaux de prix élevés. En revanche, la Colombie-Britannique et l’Ontario se retrouvent au bas du classement après la correction en fonction de la PPA, ce qui indique que le revenu nominal n’est pas suffisant pour compenser les niveaux de prix élevés dans ces provinces.

1 Introduction

Dans de nombreux pays à revenu élevé, les inégalités économiques régionales sont en croissance, et ce, même si elles avaient diminué au cours du 20^e siècle. Il s’agit d’un phénomène que certains appellent « grande inflexion » (Storper, 2018). Les inégalités entre les régions peuvent être mesurées de différentes façons, et les travaux de recherche canadiens portent principalement sur les différences croissantes entre les provinces en matière de développement économique, de précarité de l’emploi et de revenu par habitant (Breau et coll., 2020; Brown et Macdonald, 2015; Marchand et coll., 2020). Dans les pays à revenu élevé, la grande inflexion est liée à l’augmentation des flux des échanges (Rodríguez-Pose, 2012) et, dans le contexte canadien, elle coïncide avec l’essor des ressources naturelles au Canada (Brown et Macdonald, 2015). Les chercheurs supposent que ces inégalités régionales croissantes conduisent de nombreuses personnes à se sentir laissées pour compte par rapport aux personnes d’autres régions, ce qui entraîne une augmentation du mécontentement et de la polarisation politique (Marchand et coll., 2020; Storper, 2018). Dans la présente étude, on fournit de nouvelles données probantes sur les différences économiques entre les provinces et les territoires canadiens, en calculant des parités de pouvoir d’achat (PPA) pour les différentes régions du Canada, qui peuvent être utilisées pour ajuster les niveaux de prix au moment d’effectuer des comparaisons interrégionales. On utilise ensuite ces PPA pour ajuster les prix de deux mesures du revenu disponible des ménages par habitant, afin d’analyser les différences de revenu réel entre les provinces et les territoires.

Ces résultats sont importants pour les chercheurs et les décideurs qui souhaitent faire des comparaisons interrégionales à l’échelle du Canada. Dans les travaux de recherche menés à ce jour, on a souvent supposé qu’un dollar permettait d’acheter la même quantité de biens et de services, peu importe la province ou le territoire^Note . Même si cela peut être à peu près vrai pour les provinces voisines, comme les provinces de l’Atlantique ou la Saskatchewan et le Manitoba, il est peu probable que cela soit vrai pour les provinces plus éloignées ou lors de comparaisons avec les territoires. Par conséquent, la méthodologie proposée dans le présent article peut être utilisée pour produire des comparaisons de meilleure qualité, particulièrement lors de l’examen de régions géographiquement dispersées.

Plus précisément, dans l’étude, on commence par estimer une PPA pour la composante de consommation du produit intérieur brut (PIB) en fonction des données de l’Indice des prix à la consommation (IPC), de l’Enquête sur la population active (EPA) et du Système canadien des comptes macroéconomiques (SCCM). On utilise les mêmes types de sources de données que celles des parités de prix régionales (PPR) calculées par le Bureau of Economic Analysis des États-Unis (BEA, 2022) et l’on s’appuie sur les indices comparatifs des prix entre les villes publiés par Statistique Canada (Statistique Canada, 2020b). Toutefois, plutôt que d’utiliser une approche de régression (comme cela est le cas pour les PPR), la méthodologie employée dans la présente étude est très semblable à la méthodologie des PPA multilatérales utilisée par l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE, 2007). La méthodologie de l’OCDE vise à calculer les PPA de Fisher entre chaque paire de provinces ou de territoires pour chaque groupe de produits déclaré. Ensuite, la formule Elteto-Koves-Szulc (EKS) est utilisée pour appliquer la transitivité dans l’ensemble des provinces et des territoires. Contrairement à d’autres indices (p. ex. les indices comparatifs des prix entre les villes), les PPA calculées reflètent la consommation publique (p. ex. la consommation liée à l’enseignement fourni par l’État) ainsi que la consommation privée. L’étude porte sur les résultats pour l’année 2021, bien que ceux pour 2019 soient abordés dans l’annexe. En plus de la PPA globale, le document fournit des PPA régionales pour plusieurs catégories de consommation (p. ex. le logement).

Dans l’ensemble des provinces, les résultats montrent que les niveaux de prix les plus élevés se situent en Colombie-Britannique, en Ontario et en Alberta. Malgré des niveaux de prix élevés, l’Alberta maintient un revenu disponible des ménages par habitant corrigé pour tenir compte de la PPA relativement élevé en raison du revenu nominal élevé de la province. En revanche, le revenu disponible nominal des ménages par habitant en Colombie-Britannique et en Ontario n’est pas assez élevé pour compenser les niveaux élevés des prix, ce qui place le revenu disponible des ménages corrigé pour tenir compte de la PPA dans la moitié inférieure des provinces. Dans les territoires, les niveaux de prix sont les plus élevés dans les Territoires du Nord-Ouest et au Nunavut, mais le revenu disponible des ménages corrigé pour tenir compte de la PPA est relativement élevé dans les Territoires du Nord-Ouest, alors que le Nunavut enregistre les revenus les plus faibles de toutes les régions. Les résultats changent davantage lorsque l’on tient compte des transferts sociaux en nature, c’est-à-dire de la valeur de la consommation de biens fournis par l’État, comme l’enseignement et les soins de santé. Après correction pour tenir compte des transferts sociaux en nature en plus des niveaux de prix, la situation du Nunavut est relativement meilleure, alors que le revenu corrigé du ménage est le plus faible en Ontario et en Colombie-Britannique.

Le reste de l’étude est structuré comme suit. À la deuxième section, il est question des méthodologies relatives à la PPA et de la décision de suivre l’approche de l’OCDE. Les résultats obtenus sont présentés à la troisième section et les conclusions, à la quatrième section. L’annexe comprend une validation par rapport aux indices comparatifs des prix entre les villes que produit Statistique Canada (Statistique Canada, 2020b). Dans l’annexe, les PPA de 2019 sont utilisées parce que les indices comparatifs des prix entre les villes n’ont été produits que jusqu’en 2019.

2 Méthodologie de calcul des parités de pouvoir d’achat régionales

Deux approches courantes existent pour calculer les PPA : l’approche pays-produit-variable nominale (PPV), fondée sur une régression, et l’approche fondée sur les calculs d’indices.

Dans l’approche PPV, on utilise d’abord des régressions pour prédire des prix représentatifs. Ensuite, en fonction des rapports de prix (p. ex. les ratios de prix) formés à partir des valeurs prédites à la première étape, l’approche PPV permet d’estimer les niveaux agrégés au moyen d’une deuxième régression. Des régressions distinctes sont utilisées pour chaque sous-agrégat d’intérêt et pour le niveau global. La première étape de l’approche PPV peut également être utilisée en combinaison avec une autre approche. Pour calculer les PPA régionales pour les États-Unis, le BEA utilise l’approche PPV pour préparer les intrants de prix, puis utilise ces intrants dans la formule de l’indice multilatéral de Geary (BEA, 2022).

Dans l’approche par indice, on utilise une formule d’indice pour agréger les rapports de prix relativement aux sous-agrégats d’intérêt et au niveau global. Il s’agit de l’approche utilisée par l’OCDE dans son programme de PPA multilatérales (OCDE, 2007), par la Banque mondiale dans le cadre du Programme de comparaison internationale (Banque mondiale, 2021) et par Statistique Canada dans ses calculs de PPA bilatérales Canada–États-Unis (Kazi et Barber-Dueck, 2019) et ses indices comparatifs des prix entre les villes (Statistique Canada, 2020b). Plusieurs formules d’indice peuvent être utilisées, y compris les indices spatiaux de Laspeyres, de Paasche et de Fisher. Elles fournissent des PPA bilatérales qui ne sont pas transitives. Dans les programmes de PPA multilatérales, on utilise donc une étape supplémentaire pour appliquer la transitivité. Dans le cas du programme de l’OCDE, la formule EKS est utilisée. Dans le cas des indices comparatifs des prix entre les villes, la transitivité est appliquée en reliant les villes plutôt qu’en créant des paires binaires qui sont ensuite ajustées.

En pratique, on a constaté que les deux approches produisaient des résultats semblables (OCDE, 2007). La présente étude poursuit l’approche par indice, qui permet une validation par rapport aux résultats du programme d’indices comparatifs des prix entre les villes de Statistique Canada. L’approche par indice exige des données sur les prix et les dépenses. Par conséquent, la présente section décrit d’abord la mesure des rapports de prix, puis la mesure des dépenses et l’agrégation des données dans les PPA régionales.

2.1 Mesure des rapports de prix

2.1.1 Consommation des ménages

Les prix relatifs à la consommation des ménages sont recueillis dans le cadre du programme de l’IPC de Statistique Canada (Statistique Canada, 2023a). On demande aux releveurs de prix du programme de l’IPC de recueillir les prix de produits représentatifs en fonction de spécifications techniques. Les données utilisées datent de l’année 2021 et contiennent environ 1,7 million de points de données visant plus de 600 produits représentatifs. Idéalement, ces produits s’harmoniseraient exactement entre les régions géographiques. Toutefois, des différences régionales s’expliquent par plusieurs raisons. Par exemple, si l’on demande aux releveurs de prix de toutes les régions de relever les prix des manteaux d’hiver de femmes, ils le font en fonction des magasins et des marques accessibles sur place. Cela crée une situation sans correspondance individuelle entre les produits recueillis sous les rubriques de produits représentatifs.

Pour interpréter les PPA régionales, on suppose que les releveurs de prix représentent fidèlement la composition des produits vendus par différents magasins dans chaque région. Ainsi, si les releveurs de prix choisissent, à Vancouver, des manteaux d’hiver plus légers, mais plus résistants à l’eau que les manteaux d’hiver à Winnipeg, on suppose que cela représente l’état réel de ces marchés et qu’un agrégat des prix dans chaque marché peut être utilisé pour former un rapport de prix. Autrement dit, les consommateurs de Vancouver et de Winnipeg achetant les manteaux d’hiver les mieux adaptés à leurs emplacements respectifs, le fait que les produits soient différents ne constitue pas une limite significative à l’interprétation des PPA régionales, même si les différences de caractéristiques des manteaux font en sorte que les prix diffèrent. Comme l’a fait remarquer l’OCDE, les habitudes de consommation peuvent varier d’une région à l’autre en raison du goût, de la culture, du climat et du prix (OCDE, 2007), ce qui entraîne des variations prévues des prix des produits. Par conséquent, il est préférable de ne pas juger à quel point une région est coûteuse ou peu coûteuse en fonction de produits individuels; des PPA agrégées devraient plutôt être examinées parce qu’elles intègrent les habitudes de consommation au moyen de données sur les dépenses et fournissent une vue plus précise du coût ou de l’abordabilité d’une région, selon les achats typiques de la région.

Les releveurs de prix de l’IPC compilent des données pour des produits représentatifs de plusieurs différents points de vente situés dans différentes sous-régions de chaque province et territoire. La méthode de calcul des rapports de prix s’appuie sur cette variation pour générer des répartitions des rapports de prix à partir desquelles les valeurs des PPA peuvent être extraites. Cela équivaut à utiliser la méthode bootstrap pour une répartition des rapports de prix.

La première étape du calcul des répartitions des rapports de prix consiste à calculer les moyennes pour chaque produit représentatif au niveau du point de vente, pour l’ensemble de l’année. Les chaînes de vente au détail comme Walmart ont différents identificateurs de point de vente pour différentes régions géographiques d’une province ou d’un territoire, ce qui produit de multiples observations au niveau du point de vente. Ensuite, des paires de régions sont utilisées pour calculer les produits de Kronecker des ratios des prix moyens au point de vente, toujours au niveau du produit représentatif. Par exemple, si les prix échantillonnés pour un produit représentatif au Manitoba sont de 4 $ et de 7 $ et que les prix échantillonnés pour le même produit représentatif au Nunavut sont de 6 $ et de 8 $, la répartition des rapports de prix entre le Manitoba et le Nunavut serait de 4/6, de 4/8, de 7/6 et de 7/8.

Ce processus produit une répartition des ratios pour chaque paire de régions au niveau du produit représentatif. Pour chaque paire de régions, les valeurs plancher et plafond sont imposées aux 5^e et 95^e centiles. La troncation des valeurs extrêmes supérieures et inférieures tient compte d’éventuelles observations aberrantes dans l’ensemble de données. En appliquant la troncation, la plage des répartitions des ratios des prix est contrôlée de façon uniforme pour tous les produits représentatifs, sans influencer grandement la tendance centrale de l’ensemble de la série.

Après la troncation, les produits représentatifs sont regroupés selon le groupe de codes de produits le plus précis pour lequel des poids sont disponibles, lorsque les codes de produits sont basés sur la version canadienne modifiée du Système harmonisé (international) de désignation et de codification des marchandises (Statistique Canada, 2021a). Dans de nombreux cas, le regroupement se fait au niveau des codes de produits à huit chiffres. Par exemple, il existe des poids de dépenses pour les codes de produits à huit chiffres associés à divers types de produits laitiers, de sorte qu’il existe des groupes particuliers pour des produits comme le lait frais, le fromage et le beurre. Dans d’autres cas, un regroupement plus vaste est nécessaire. Par exemple, tous les produits représentatifs de divers types de poissons sont regroupés sous le code de produit à six chiffres du poisson.

Dans ces groupes de codes de produits, tous les rapports de prix des produits représentatifs correspondants sont utilisés pour calculer la médiane et la moyenne pour chaque regroupement et chaque paire de régions.

2.1.2 Consommation des administrations publiques

Les services fournis par le gouvernement sont payés par les impôts, de sorte qu’il n’existe pas de prix courant pour ces services. Par conséquent, l’estimation des PPA suit souvent une méthodologie reposant sur les prix des intrants comme mesure indirecte des prix des extrants. Dans ce cas-ci, les salaires horaires moyens tirés de l’EPA (Statistique Canada, 2020 a) sont utilisés comme estimation du prix des services gouvernementaux.

Les données de l’EPA sur les salaires horaires moyens sont classées en professions correspondant à la Classification nationale des professions (CNP) 2021 (Statistique Canada, 2023b). Pour faciliter leur utilisation dans l’estimation des PPA, une concordance est créée entre les professions à quatre chiffres de la CNP 2021 et les catégories de dépenses à quatre chiffres de la Classification des fonctions des administrations publiques (CFAP) [Statistique Canada, 2022]. La concordance est ensuite utilisée pour attribuer les renseignements sur les salaires de l’EPA aux catégories de dépenses de la CFAP afin de calculer les rapports de prix. La concordance entre les deux schémas de classification n’est pas unique.

Par exemple, si la description d’une catégorie de la CNP correspond à « Cadres supérieurs/cadres supérieures — santé, enseignement, services sociaux et communautaires et associations mutuelles », elle peut être associée à plusieurs catégories de la CFAP. Dans ce cas, il s’agit de la santé, de l’enseignement et de la protection sociale. Comme l’objectif est d’estimer le prix moyen de la main-d’œuvre pour les fonctions gouvernementales connexes, on attribue la catégorie de la CNP aux trois catégories de la CFAP lors de la concordance.

Il ne s’agit pas d’un double comptage problématique, car le rapport de prix des services gouvernementaux est la mesure souhaitée, plutôt qu’un niveau. Cependant, cela crée un problème de mesure : en moyenne, les gestionnaires du secteur de la santé gagnent peut-être plus que les gestionnaires du secteur de l’enseignement ou de la protection sociale.

2.1.3 Logement et loyer

La méthodologie de l’IPC est conçue pour produire des estimations comparables au fil du temps, plutôt que par région, de sorte que la méthodologie utilisée pour les territoires diffère parfois de celle utilisée pour les provinces si elle permet des indices temporels plus cohérents. C’est le cas des données sur les loyers de l’IPC. Les PPA nécessitant des données comparables d’une région à l’autre, les données sur les loyers sont obtenues du Recensement de la population de 2021 (Statistique Canada, 2021b) au lieu de l’IPC.

Pour l’IPC, on utilise le coût de remplacement du logement (provenant des assureurs) comme composante parce qu’il est corrélé avec le montant que le propriétaire devrait dépenser pour maintenir la valeur de son habitation. Toutefois, les microdonnées de l’IPC ne comprennent pas les valeurs de remplacement pour les territoires. Par conséquent, cette composante a été remplacée par la valeur moyenne autodéclarée des logements du Recensement de 2021.

En ce qui concerne l’électricité, le gaz naturel, l’eau et le mazout, les fournisseurs sont peu nombreux au sein des régions, de sorte que l’approche de produits croisés a donné des valeurs extrêmes, en particulier pour le gaz naturel et l’électricité. En raison de ces valeurs extrêmes et du fait que le gaz naturel est imputé pour les territoires, les données sur le gaz naturel et l’électricité ne sont pas utilisées. Pour l’eau et le mazout, des moyennes et des médianes sont utilisées au lieu de l’approche de produits croisés.

2.2 Mesure des valeurs des dépenses

Les valeurs de consommation sont fondées sur celles déclarées dans le SCCM (Statistique Canada, 2018). Les sources de données de consommation sont réparties entre celles provenant des variables de consommation des ménages et celles provenant de la consommation des administrations publiques. Les premières commencent par des données détaillées sur la consommation des ménages compilées pour les comptes économiques provinciaux et territoriaux. Les dernières reposent sur des estimations de la consommation compilées pour suivre la consommation des administrations publiques selon la fonction (CFAP).

2.2.1 Consommation des ménages

Les poids des dépenses sont fondés sur les dépenses déclarées dans chaque région à divers niveaux de codes de produits dans le SCCM. Il ne s’agit pas des mêmes poids que ceux du panier de l’IPC utilisés pour l’IPC, malgré un chevauchement des sources de données utilisées pour calculer les deux ensembles de poids.

Pour quelques produits représentatifs, les microdonnées ne sont pas disponibles dans certaines régions. Par conséquent, une stratégie d’étalonnage est utilisée pour pondérer les poids à des niveaux inférieurs, afin d’appliquer les totaux au niveau à un chiffre (tableau 1). Par exemple, à Terre-Neuve-et-Labrador, 17,2 % de la consommation des ménages est représentée dans le code de produit à un chiffre pour les aliments et les boissons non alcoolisées. Supposons que 0,3 % de la consommation des ménages soit consacrée à des aliments qui ne figurent pas dans les microdonnées de l’IPC. Si l’on totalise les poids associés aux microdonnées de l’IPC, ils ne représenteront que 16,9 % (17,2 % moins 0,3 %). Pour la stratégie d’étalonnage, les poids de tous les articles énumérés sous « aliments et boissons non alcoolisées » seraient multipliés par 17,2/16,9. Ensuite, lorsque les poids sont additionnés pour cette catégorie, ils totalisent 17,2 %.

Certaines composantes sont manquantes dans plusieurs régions. Il manque de multiples composantes liées au logement parce que les microdonnées de l’IPC ne tiennent pas compte des dépenses des locataires et que le gaz naturel et l’électricité ne sont pas utilisés. Par conséquent, les composantes restantes (loyer, valeur des habitations, entretien par le propriétaire et coûts hypothécaires) sont combinées, et un poids composite est utilisé pour la composante agrégée. L’alcool acheté en magasin est manquant pour plusieurs régions, de sorte que le poids de cette composante est réparti entre les autres composantes du tabac, du cannabis et de l’alcool. Il convient de souligner que ces composantes ne figurent pas dans les microdonnées de l’IPC utilisées dans la présente étude, mais sont comprises dans les chiffres de l’IPC publiés par Statistique Canada. Cela s’explique par le fait que les chiffres de l’IPC publiés en ligne reposent sur des sources de données supplémentaires en plus de la collecte directe des prix, ce qui permet aux indices de refléter toutes les composantes.

Une fois les poids ajustés, ils sont multipliés par les dépenses de consommation finale des ménages pour chaque province ou territoire du dénominateur, afin de les convertir en valeurs monétaires (en millions).

2.2.2 Consommation des administrations publiques

Les données sur la consommation des administrations publiques sont fondées sur des agrégats compilés par catégorie fonctionnelle. Ces données de la CFAP sont utilisées au niveau à quatre chiffres comme niveau de base pour l’agrégation. Les agrégats sont déclarés au niveau à deux chiffres (tableau 2). Cela entraîne des variations à des niveaux plus précis, mais permet de produire des estimations dans l’ensemble des provinces et des territoires correspondant à des agrégats couramment examinés comme l’enseignement, la santé, l’ordre et la sécurité publics et d’autres services publics, y compris les administrations publiques.

2.3 Calcul des parités de pouvoir d’achat provinciales et territoriales

L’agrégation des PPA provinciales et territoriales suit les procédures utilisées par l’OCDE dans son programme de PPA multilatérales. La procédure de l’OCDE repose sur la méthode EKS pour produire des PPA multilatérales transitives. Le chapitre 7 du manuel méthodologique sur les parités de pouvoir d’achat d’Eurostat et de l’OCDE (Eurostat-OECD Methodological Manual on Purchasing Power Parities) portant sur le calcul et l’agrégation des PPA fournit une description détaillée de la procédure d’agrégation (OCDE, 2007). Une description annotée est fournie ci-dessous.

Le processus d’agrégation et de génération de la transitivité se déroule en deux étapes. Premièrement, la PPA de Fisher est calculée pour chaque paire de provinces et de territoires pour chaque niveau souhaité de classification des produits. Deuxièmement, la méthode EKS est utilisée pour appliquer la transitivité aux PPA de Fisher par paire.

2.3.1 Parités de pouvoir d’achat de Fisher

L’indice spatial de Fisher pour un agrégat de produits donné est défini comme la moyenne géométrique de l’indice spatial de Laspeyres et de l’indice spatial de Paasche. Ceux-ci sont semblables aux indices intertemporels, mais plutôt que d’utiliser les périodes $t$ et $t-1$ , la province ou le territoire $i$ et la province ou le territoire $j$ sont utilisés.

L’indice de PPA de Laspeyres maintient la valeur dans la province ou le territoire $j$ constante et permet la variation de prix. Sa formule est la suivante :

(1)

$$PP{A}_{i,j}^L=\frac{{\displaystyle \sum _m^{}{P}_m^i{V}_m^j}}{{\displaystyle \sum _m^{}{P}_m^j{V}_m^j}}$$

où $P_m^i$ et $P_m^j$ sont, respectivement, les prix des produits $m$ dans la province ou le territoire $i$ et la province ou le territoire $j$ , et $V_m^j$ est le volume de produits $m$ dans la province ou le territoire $j$ . Le produit $P_m^j{V}_m^j$ est les dépenses nominales en produits $m$ dans la province ou le territoire $j$ . Les données utilisées pour estimer la PPA étant présentées sous forme de prix et de dépenses nominales, il est utile de récrire l’équation (1) comme suit :

(2)

$$PP{A}_{i,j}^L=\frac{{\displaystyle \sum _m^{}(\frac{P_m^i}{P_m^j})P_m^j{V}_m^j}}{{\displaystyle \sum _m^{}{P}_m^j{V}_m^j}}$$

L’équation (2) illustre que la PPA de Laspeyres est la somme pondérée des rapports de prix $m$ entre la province ou le territoire $i$ et la province ou le territoire $j$ , où les poids proviennent de la province ou du territoire $j$ .

L’indice de prix de PPA de Paasche maintient la valeur dans la province ou le territoire $i$ constante et permet la variation de prix. Sa formule est la suivante :

(3)

$$PP{A}_{i,j}^P=\frac{{\displaystyle \sum _m^{}{P}_m^j{V}_m^i}}{{\displaystyle \sum _m^{}{P}_m^j{V}_m^i}}$$

où $P_m^i$ et $P_m^j$ sont, respectivement, les prix des produits $m$ dans la province ou le territoire $i$ et la province ou le territoire $j$ , et $V_m^i$ est le volume des produits $m$ dans la province ou le territoire $i$ . Le produit $P_m^i{V}_m^i$ est les dépenses nominales en produits $m$ dans la province ou le territoire $i$ . Comme l’indice de Laspeyres, la PPA de Paasche peut être reformulée de sorte que sa formule soit fondée sur les prix et les valeurs des dépenses nominales comme suit :

(4)

$$PP{A}_{i,j}^P=\frac{{\displaystyle \sum _m^{}{P}_m^j{V}_m^i}}{{\displaystyle \sum _m^{}(\frac{P_m^j}{P_m^i})P_m^j{V}_m^i}}$$

La PPA de Fisher est définie comme la moyenne géométrique des PPA de Laspeyres et de Paasche :

(5)

$$PP{A}_{i,j}^F={(PP{A}_{i,j}^L\times PP{A}_{i,j}^P)}^{1/2}$$

2.3.2 Application de la transitivité

Pour assurer la transitivité des estimations de PPA, la transformation EKS est appliquée aux PPA de Fisher binaires. Dans la formule EKS, on utilise la moyenne géométrique des PPA directes et indirectes pour chaque paire de provinces et de territoires comme suit :

(6)

$$PP{A}_{i,j}^{EKS}={({(PP{A}_{i,j}^F)}^2\times {\displaystyle \prod _{k\ne i,j}^N(\frac{PP{A}_{i,k}^F}{PP{A}_{j,k}^F})}{)}^{1/N}}^{MathType@MTEF@5@5@+=\; feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn\; hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr\; 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9\; vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x\; fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamiuaiaadc\; facaWGbbWaa0baaSqaaiaadMgacaGGSaGaamOAaaqaaiaadweacaWG\; lbGaam4uaaaakiabg2da9iaacIcacaGGOaGaamiuaiaadcfacaWGbb\; Waa0baaSqaaiaadMgacaGGSaGaamOAaaqaaiaadAeaaaGccaGGPaWa\; aWbaaSqabeaacaaIYaaaaOaeaaaaaaaaa8qacqGHxdaTdaqeWbqaai\; aacIcadaWcaaqaa8aacaWGqbGaamiuaiaadgeadaqhaaWcbaGaamyA\; aiaacYcacaWGRbaabaGaamOraaaaaOWdbeaapaGaamiuaiaadcfaca\; WGbbWaa0baaSqaaiaadQgacaGGSaGaam4AaaqaaiaadAeaaaaaaOGa\; aiykaaWcpeqaaiaadUgacqGHGjsUcaWGPbGaaiilaiaadQgaaeaaca\; WGobaaniabg+GivdGcpaGaaiykamaaCaaaleqabaGaaGymaiaac+ca\; caWGobaaaaaa@62F4@}$$

où la PPA directe est la PPA de Fisher de l’équation (5) et les PPA indirectes sont des ratios des PPA de Fisher, de sorte que pour chaque paire de provinces et de territoires, une estimation de leur PPA est déduite indirectement de leurs PPA avec des provinces et des territoires tiers.

2.4 Niveau d’agrégation déclaré

Les valeurs de PPA sont calculées pour différents niveaux de détail afin de permettre une meilleure compréhension des structures des rapports de prix ainsi que l’analyse de différents agrégats dans les comptes nationaux. Ces agrégations diffèrent des codes de produits de consommation à un chiffre et des codes de la CFAP utilisés pour créer les poids de l’agrégation. Les niveaux de détail sont plutôt divisés en partie en fonction de la façon dont les produits sont fournis et en partie en fonction des grands types de produits examinés (figure 1).

La PPA globale est divisée en composantes publique et privée. Cette répartition indique si le bien ou le service en question est acheté par les ménages (privé) ou les administrations publiques (public). Les prix à la consommation privée sont fondés sur les données recueillies pour l’IPC et sont mesurés directement. Les prix des services publics sont établis en fonction du salaire des employés des secteurs de l’enseignement, des soins de santé et de la prestation de services publics. La composante privée est également désagrégée en biens (durables, semi-durables, non durables) et en services (logement, autres) pour mettre en évidence les différences de rapports de prix entre de grands groupes de produits ayant des types semblables de caractéristiques d’utilisation courante.

Description de la figure 1

La figure présente la répartition de l’indice de parité de pouvoir d’achat (PPA) globale en plus petites catégories. La « PPA globale » est décomposée en « PPA privée » et en « PPA publique ». La PPA privée est elle-même décomposée en « biens » et en « services ». La catégorie des « biens » est ensuite décomposée en « biens durables », en « bien semi-durables » et en « biens non durables » et les « services » sont décomposés en « logement » et en « autres services ».

3 Résultats

3.1 Parités de pouvoir d’achat provinciales pour la consommation

Le tableau 3 présente les PPA en fonction des prix moyens, tandis que le tableau 4 les présente en fonction des prix médians. Dans ces deux tableaux, l’Ontario est la province qui sert de numéraire. Cela signifie qu’une PPA inférieure à 1 indique qu’une région est moins chère que l’Ontario, tandis qu’une PPA supérieure à 1 indique qu’une région est plus chère que l’Ontario. Par exemple, le taux de change PPA entre l’Ontario et le Nouveau-Brunswick est de 0,87 (tableau 3). Autrement dit, un dollar dépensé en Ontario équivaut à un montant équivalent en biens et en services entraînant une dépense de 87 cents au Nouveau-Brunswick. Dans l’ensemble, l’Ontario, la Colombie-Britannique et les territoires (Yukon, Territoires du Nord-Ouest et Nunavut) sont les régions les plus chères.

Le tableau 3 présente également les PPA pour des catégories particulières de consommation. Lorsque le Nouveau-Brunswick et l’Ontario sont utilisés à titre d’exemple, le tableau montre que les biens durables (p. ex. meubles, appareils électroménagers) et les biens non durables (p. ex. nourriture, médicaments) sont plus coûteux au Nouveau-Brunswick, mais que les services et les biens semi-durables (p. ex. vêtements, matériel de lecture) sont moins coûteux. La consommation publique (p. ex. santé publique, enseignement public) est moins coûteuse au Nouveau-Brunswick qu’en Ontario, en raison des salaires et des traitements inférieurs des travailleurs de ces industries. Dans l’ensemble, la consommation privée est la plus coûteuse en Ontario, en Alberta, en Colombie-Britannique et au Nunavut. La consommation publique est la plus coûteuse en Ontario, en Alberta, et dans les territoires. Les résultats sont semblables pour le calcul des PPA à partir des prix médians plutôt que des prix moyens (tableau 4). L’écart dans les PPA privées est un peu plus petit que l’écart des PPA calculé par le BEA pour les États-Unis, qui variait de 0,86 à 1,13 en 2021 (BEA, 2024).

Dans la présente étude, on produit de nouvelles estimations des PPA régionales pour le Canada. Il n’existe par conséquent pas de travail de recherche directement comparable pour valider ces estimations. Les estimations les plus proches sont les indices comparatifs des prix entre les villes de Statistique Canada, mais ils n’ont été produits que jusqu’en 2019 (Statistique Canada, 2020b). L’annexe présente les résultats de la validation à l’aide des données de l’année 2019. Les estimations des PPA produites dans la présente étude concordent généralement avec les résultats des indices comparatifs des prix entre les villes, malgré certaines différences en ce qui concerne la composante du logement, ce qui indique que le logement devrait être un domaine d’intérêt pour les travaux futurs.

3.2 Comparaisons du revenu réel

Les PPA estimées dans la présente étude correspondent à la composante de consommation du PIB. Elles sont donc appropriées pour effectuer des comparaisons du revenu réel à l’échelle du pays, corrigées en fonction des prix. Dans la présente étude, on utilise deux types de revenus pour faire des comparaisons entre les régions : le revenu disponible des ménages et le revenu disponible corrigé des ménages. Les deux sont fondés sur des données accessibles au public provenant de Statistique Canada (Statistique Canada, 2024c).

Le premier type de revenu examiné est le revenu disponible des ménages par habitant. Le revenu disponible est préférable au revenu total des ménages, car il tient compte des impôts et des transferts. Le revenu disponible des ménages par habitant représente le niveau de dépenses maximal que les ménages peuvent, en moyenne, effectuer au sein d’une province ou d’un territoire sans avoir à vendre des actifs ou à s’endetter pour la consommation courante. Il s’agit donc d’une mesure naturelle pour faire des comparaisons fondées sur les niveaux de bien-être matériel entre les secteurs de compétence. Le revenu disponible des ménages par habitant est corrigé en fonction des prix au moyen de la PPA privée.

Le deuxième type de revenu examiné est parfois appelé revenu disponible corrigé des ménages par habitant (Statistique Canada, 2024c). Cette mesure commence par le revenu disponible des ménages, auquel on ajoute une imputation pour les transferts sociaux en nature. Les transferts sociaux en nature visent à tenir compte des biens et services achetés pour les ménages par d’autres secteurs de l’économie. Au Canada, il s’agit principalement de services de soins de santé et d’enseignement achetés par les administrations publiques pour les ménages. Ce deuxième type de revenu est corrigé en fonction des prix à l’aide de la PPA globale.

Tout d’abord, en ce qui concerne le revenu disponible des ménages par habitant, le Yukon, les Territoires du Nord-Ouest et l’Alberta ont les revenus par habitant les plus élevés sans correction en fonction des prix, tandis que la Nouvelle-Écosse, le Manitoba et le Nunavut ont les revenus par habitant les plus faibles (graphique 1). Le revenu disponible des ménages par habitant corrigé en fonction de la PPA est le plus élevé au Yukon, suivi des Territoires du Nord-Ouest, de Terre-Neuve-et-Labrador et de l’Alberta. Il est le plus faible au Québec, au Manitoba et au Nunavut. L’Ontario et la Colombie-Britannique, deux régions où les prix sont élevés, affichent d’importantes variations dans les classements; elles sont, respectivement, au quatrième et au cinquième rang en ce qui concerne le revenu disponible nominal des ménages par habitant et au huitième et au neuvième rang en ce qui concerne le revenu disponible des ménages par habitant corrigé en fonction de la PPA. Le Nunavut est fortement touché en termes absolus. En ce qui concerne le revenu disponible nominal des ménages par habitant, le territoire affiche un revenu disponible moyen par habitant semblable à celui de plusieurs provinces; les valeurs moyennes sont inférieures de 2 283 $ à celles du Manitoba. En ce qui concerne le revenu disponible des ménages par habitant corrigé en fonction de la PPA, le Nunavut est de loin la région au résultat le plus faible; ses valeurs moyennes sont inférieures de 7 338 $ à celles du Manitoba. Il est important de tenir compte du fait que les territoires représentent des emplacements où les données sont plus difficiles à compiler et où les structures économiques diffèrent de celles de la partie sud du Canada, tout comme les profils démographiques. Par conséquent, les résultats doivent être considérés avec prudence pour ces lieux, car la comparabilité est moins directe.

Description et tableau de données du graphique 1

Le graphique présente le revenu disponible des ménages par habitant, nominal et corrigé en fonction de la parité de pouvoir d’achat (PPA), en dollars. Les valeurs sont présentées dans un graphique vertical à doubles barres, où les deux barres sont regroupées par province ou territoire. Pour chaque province ou territoire, les deux barres présentent les deux mesures du revenu : le revenu disponible nominal des ménages par habitant et le revenu disponible des ménages par habitant corrigé pour tenir compte de la PPA.

Tableau de données du graphique 1
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 1 Revenu disponible des ménages par habitant, corrigé pour tenir compte de la PPA et Revenu disponible des ménages par habitant, nominal, calculées selon dollars unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).

	Revenu disponible des ménages par habitant, corrigé pour tenir compte de la PPA	Revenu disponible des ménages par habitant, nominal
	dollars
Notes : L’Ontario est utilisé comme base. La correction en fonction des prix est effectuée à l’aide de la parité de pouvoir d’achat (PPA) privée. Source : Statistique Canada, calculs des auteurs.
Yukon	52 840	50 441
Territoires du Nord-Ouest	52 592	51 100
Terre-Neuve-et-Labrador	43 373	37 626
Alberta	42 462	42 184
Saskatchewan	40 995	36 459
Île-du-Prince-Édouard	40 310	35 162
Nouveau-Brunswick	39 104	33 886
Ontario	37 653	37 653
Colombie-Britannique	36 479	41 113
Nouvelle-Écosse	36 448	33 836
Québec	36 247	34 284
Manitoba	35 949	32 967
Nunavut	28 611	30 684

Ensuite, lorsqu’il est question du revenu disponible des ménages par habitant auquel on a ajouté l’imputation pour les transferts sociaux en nature, certains résultats sont considérablement différents (graphique 2). Les Territoires du Nord-Ouest et le Yukon affichent toujours les revenus les plus élevés sans correction en fonction des prix, mais le Nunavut se classe maintenant au troisième rang, plutôt que l’Alberta. La Colombie-Britannique et l’Ontario sont encore une fois fortement touchés par la correction en fonction des prix; la Colombie-Britannique passe du cinquième au douzième rang et l’Ontario, du huitième au treizième. Comme pour la première mesure du revenu, la correction en fonction des prix réduit substantiellement le revenu moyen au Nunavut. Toutefois, dans ce cas-ci, la mesure corrigée en fonction de la PPA correspond à celle des provinces. Plus précisément, le Nunavut et la Saskatchewan ont, par habitant, un revenu disponible corrigé en fonction de la PPA semblable, lorsque l’on prend en compte les transferts sociaux en nature.

Lors de la comparaison des deux mesures du revenu des ménages (avec et sans transferts sociaux en nature), l’ajout des transferts sociaux en nature (qui représentent la consommation de services publics comme les soins de santé) modifie le classement des régions. La situation du Nunavut est meilleure lorsque l’on tient compte des transferts sociaux en nature, tandis que la situation de l’Ontario et de la Colombie-Britannique est alors moins bonne.

Description et tableau de données du graphique 2

Le graphique présente le revenu disponible des ménages par habitant plus l’imputation pour les transferts sociaux en nature, nominal et corrigé pour tenir compte de la parité de pouvoir d’achat (PPA), en dollars. Les valeurs sont présentées dans un graphique vertical à doubles barres, où les deux barres sont regroupées par province ou territoire. Pour chaque province ou territoire, les deux barres présentent les deux mesures du revenu : le revenu disponible nominal des ménages par habitant plus l’imputation pour les transferts sociaux en nature et le revenu disponible des ménages par habitant corrigé pour tenir compte de la PPA plus l’imputation pour les transferts sociaux en nature.

Tableau de données du graphique 2
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 2 Revenu disponible des ménages par habitant plus imputation pour les transferts sociaux en nature, corrigé pour tenir compte de la PPA et Revenu disponible des ménages par habitant plus imputation pour les transferts sociaux en nature, nominal, calculées selon dollars unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).

	Revenu disponible des ménages par habitant plus imputation pour les transferts sociaux en nature, corrigé pour tenir compte de la PPA	Revenu disponible des ménages par habitant plus imputation pour les transferts sociaux en nature, nominal
	dollars
Note : L’Ontario est utilisé comme base. La correction en fonction des prix est effectuée à l’aide de la parité de pouvoir d’achat (PPA) globale. Source : Statistique Canada, calculs des auteurs.
Territoires du Nord-Ouest	75 007	82 057
Yukon	66 245	68 737
Terre-Neuve-et-Labrador	54 600	48 496
Nunavut	53 503	63 139
Saskatchewan	53 365	48 291
Alberta	52 307	52 208
Île-du-Prince-Édouard	51 225	45 025
Manitoba	50 624	45 546
Nouveau-Brunswick	50 393	43 590
Nouvelle-Écosse	50 225	45 139
Québec	48 580	44 941
Ontario	47 906	47 906
Colombie-Britannique	47 492	50 875

4 Conclusion

Dans la présente étude, on vise à fournir de nouvelles données probantes sur les différences économiques entre les provinces et les territoires du Canada, en calculant des PPA régionales pour le Canada. On suit le cadre multilatéral proposé par l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE, 2007) et l’on valide les résultats en faisant des comparaisons avec les indices comparatifs des prix entre les villes de Statistique Canada (Statistique Canada, 2020b). Ensuite, les parités de pouvoir d’achat (PPA) sont utilisées pour créer des mesures du revenu disponible des ménages par habitant corrigées en fonction des prix. Cette correction modifie le classement de certaines régions sur le plan du revenu, ce qui laisse entendre que la correction en fonction des prix est un élément important de la mesure des différences économiques entre les régions. La correction du revenu en fonction des transferts sociaux en nature (mesure de la consommation de services publics) modifie également le classement des régions en matière de revenu des ménages. Ces mesures permettent de mieux comprendre les différences de pouvoir d’achat entre les régions, grâce à l’analyse des montants nécessaires pour acheter une quantité équivalente de biens et de services dans chaque province et territoire.

L’étude a révélé certains enjeux relatifs à la qualité des données sur le logement et certaines incohérences entre les PPA calculées et les indices comparatifs des prix entre les villes. Des travaux futurs pourraient porter sur la recherche d’autres sources de données sur le logement qui permettraient d’obtenir des estimations de meilleure qualité. Une autre limite de la présente étude est qu’elle ne porte que sur le coût de la consommation, tant privée que publique. Sans l’inclusion du coût de la production privée, l’utilité de la PPA est limitée pour les entreprises qui peuvent souhaiter connaître les régions où la production est moins coûteuse. Une autre extension possible pourrait consister à mesurer les prix de la formation brute de capital fixe, ce qui permettrait la création d’une PPA qui pourrait être utilisée pour corriger le revenu intérieur brut. Enfin, d’autres travaux de recherche pourraient porter sur la création de PPA infraprovinciales entre certaines villes et régions métropolitaines lorsque les données sur les prix sont en nombre suffisant. Cela permettrait également des comparaisons plus directes avec les indices comparatifs des prix entre les villes.

5 Annexe : Résultats de 2019 et comparaison avec les indices comparatifs des prix entre les villes

Les données de l’IPC de Statistique Canada sont utilisées pour estimer un ensemble d’indices de prix qui peuvent servir à comparer les niveaux de prix entre des villes (Statistique Canada, 2020b). Comme pour les PPA produites dans la présente étude, les indices comparatifs des prix entre les villes sont calculés au moyen d’une approche par indice et reposent sur des données de l’IPC. Les indices comparatifs des prix entre les villes étant axés sur la consommation privée, ils sont comparés aux PPA privées à titre d’exercice de validation.

Les indices comparatifs des prix entre les villes n’ont été produits que jusqu’en 2019, de sorte que des PPA fondées sur 2019 doivent être produites à des fins de comparaison (tableau A.1, tableau A.2). Les PPA fondées sur les données de 2019 sont semblables à celles fondées sur les données de 2021, et la différence la plus importante est que la Colombie-Britannique était relativement moins chère en 2019. Il convient de souligner que les valeurs des prix des loyers et des habitations sont toujours fondées sur 2021, car elles sont recueillies dans le cadre du recensement, qui n’a lieu que tous les cinq ans.

Bien que les indices comparatifs des prix entre les villes soient les indices les plus comparables aux PPA calculées dans la présente étude, il existe une différence importante en ce sens que les indices comparatifs des prix entre les villes ne comprennent que les villes les plus peuplées de chaque région. Cela signifie que l’on s’attend à des différences entre les indices. Cette comparaison vise à déterminer si les PPA suivent la même tendance que les indices comparatifs des prix entre les villes. Pour l’Alberta et l’Ontario, les indices comparatifs des prix entre les villes fournissent des estimations pour Edmonton et Calgary ou Ottawa et Toronto, respectivement. Pour créer une valeur unique, on fait la moyenne des estimations pour Edmonton et Calgary afin de produire une valeur pour l’Alberta, tandis qu’une moyenne pondérée pour Ottawa et Toronto est utilisée, où Toronto reçoit un plus grand poids. Les valeurs résultantes correspondant à une seule province et à un seul territoire sont ensuite remises à l’échelle afin que l’Ontario serve de numéraire.

Aucun indice comparatif des prix entre les villes n’est disponible pour le Nunavut. Hormis le Nunavut, comparativement aux PPA fondées sur la moyenne et la médiane, les indices comparatifs des prix entre les villes présentent une variation beaucoup plus faible; la plupart des valeurs sont plus proches de 1 que la PPA équivalente (tableau A.3). Cela donne à penser qu’il y a une plus faible variation entre les grandes villes (utilisée pour les indices comparatifs des prix entre les villes) qu’entre des régions entières. Dans l’ensemble, les mesures suivent à peu près la même tendance, même si, selon la PPA, la Colombie-Britannique est désignée comme la province la plus chère, tandis que les indices comparatifs des prix entre les villes indiquent l’Ontario comme la province la plus chère. La différence peut se produire parce que la plupart des résidents de l’Ontario résident dans les villes utilisées pour l’indice comparatif des prix entre les villes (Ottawa et Toronto), tandis que l’indice comparatif des prix entre les villes pour la Colombie-Britannique ne comprend que Vancouver et ne prend pas en compte la plupart des résidents de la Colombie-Britannique. La situation de la Saskatchewan change également. Selon la PPA, la situation de la province est comparable à celle du Manitoba, mais selon les indices comparatifs des prix entre les villes, la Saskatchewan est considérée comme plus chère que le Manitoba. L’indice comparatif des prix entre les villes pour le Manitoba tient compte de la majeure partie de la population de la province, alors que ce n’est pas le cas pour l’indice comparatif des prix entre les villes de la Saskatchewan.

Au Yukon et dans les Territoires du Nord-Ouest, les données de l’IPC utilisées pour le calcul de la PPA sont fondées sur les données des capitales, de sorte qu’en théorie, la PPA et les indices comparatifs des prix entre les villes devraient concorder étroitement pour ces régions. Malgré cela, pour les Territoires du Nord-Ouest, l’indice comparatif des prix entre les villes est considérablement plus élevé que la PPA.

L’une des plus grandes différences entre les données utilisées pour les PPA et les données utilisées pour les indices comparatifs des prix entre les villes concerne le logement, car les PPA reposent sur les valeurs des logements et les valeurs des loyers du Recensement de la population de 2021. En comparant les rapports de prix entre les valeurs des logements et les valeurs des loyers utilisées pour la PPA avec les indices comparatifs des prix entre les villes, il est évident que les différences entre les PPA sont déterminées par les valeurs des logements. Les valeurs des logements reflètent le prix auquel une maison serait vendue, tandis que les valeurs de remplacement dans l’IPC sont fondées sur le coût de remplacement d’une habitation compte tenu du prix actuel de construction (p. ex. les matériaux de construction). Même si l’utilisation de valeurs pour les logements permettait des valeurs uniformes entre les provinces et les territoires (puisque les valeurs de remplacement pour les territoires ne sont pas comprises dans les microdonnées de l’IPC utilisées dans la présente étude), un inconvénient est que les PPA sont moins compatibles avec d’autres mesures comme les indices comparatifs des prix entre les villes. La Colombie-Britannique est classée comme plus chère que l’Ontario au moyen des PPA, et les Territoires du Nord-Ouest sont classés comme moins chers. La recherche d’autres options pour les données sur le logement est une priorité pour les travaux futurs. Toutefois, le fait que peu de sources de données concernent les provinces et les territoires de façon uniforme présente une difficulté.

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