5. Indices des prix à la consommation des villes

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Les indices des prix à la consommation (IPC) historiques ne sont pas disponibles par province. Toutefois, ils le sont pour les grandes villes. Il existe deux options pour créer des estimations historiques de l’IPC. L’une consiste à enchaîner la version courante de l’IPC provincial aux estimations historiques de l’IPC d’une ville particulière. La deuxième consiste à enchaîner les IPC des villes dans le temps, puis à les appliquer aux estimations provinciales du revenu pour produire les séries du revenu réel. La seconde méthode est celle qui a été choisie, parce qu’elle donne des séries de prix plus cohérentes au fil du temps, ce qui facilite les examens au-delà de ceux effectués dans Brown et Macdonald (2015). Elle donne aussi une erreur de mesure plus uniforme au fil du temps, ce qui donne plus de stabilité à la direction des biais.

Pour une grande ville dans chaque province, on enchaîne des indices des prix provenant de trois sources. Ces indices fournissent des mesures de la croissance des prix à long terme. Pour la période de 1971 à 2011, les données proviennent du tableau 326-0021 de CANSIM. Pour 1940 à 1970, les estimations de l’IPC par ville proviennent de la série K23 des Statistiques historiques du Canada. Pour 1926 à 1939, la source de données est Emery et Levitt (2002). Ces sources ne procurent pas la même étendue temporelle que les estimations du revenu ou les estimations de population (tableau 1). Les données pour St. John's, à Terre-Neuve-et-Labrador, débutent en 1952. On se sert d’une moyenne des fluctuations des prix pour Halifax, en Nouvelle-Écosse, et Saint John, au Nouveau-Brunswick, pour rétropoler les prix pour St. John's, à Terre-Neuve-et-Labrador, sur la période de 1949 à 1952. Les estimations pour Charlottetown et Summerside, à l’Île-du-Prince-Édouard, remontent à 1974. Pour produire les estimations historiques, on se sert de la série pour Saint John, au Nouveau-Brunswick, pour la rétropolation.

L’utilisation de villes des provinces voisines quand des données manquent fournit un ensemble de données de panel équilibré. Cela facilite l’estimation des variables instrumentales internes, mais cela introduit aussi une erreur de mesure. Le compromis entre l’ajout ou l’omission de ces points de données dépend de l’utilisation des données et des méthodes choisies pour l’estimation.