Rapports économiques et sociaux
Recours au soutien à la liquidité du gouvernement par les entreprises de services de garde d’enfants au Canada pendant la pandémie de COVID-19

Date de diffusion : le 25 octobre 2023

DOI: https://doi.org/10.25318/36280001202301000002-fra

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Résumé

En raison de la nature des services de garde d’enfants, la pandémie de COVID-19, en tant que choc sanitaire et économique particulier, a touché cette industrie différemment des autres industries. Pour atténuer les répercussions de la pandémie sur les entreprises, le gouvernement du Canada a lancé divers programmes de soutien à la liquidité. Ces programmes ont été conçus pour aider les entreprises touchées en couvrant partiellement leurs dépenses principales, comme la rémunération, le loyer et les frais d’exploitation d’immeubles. La présente étude porte sur le recours à quatre programmes de soutien d’urgence du gouvernement par les entreprises de services de garde d’enfants qui y avaient droit, soit la Subvention salariale d’urgence du Canada (SSUC), l’Aide d’urgence du Canada pour le loyer commercial (AUCLC), la Subvention d’urgence du Canada pour le loyer (SUCL) et le Compte d’urgence pour les entreprises canadiennes (CUEC). Cette étude permet tout d’abord d’évaluer la probabilité que les entreprises aient reçu un soutien relatif à la COVID-19. Elle présente ensuite une analyse de la valeur totale en dollars du soutien reçu. Après avoir pris en compte les caractéristiques des entreprises et le biais résultant de la sélection de l’échantillon et du choix dans les programmes de soutien, l’étude révèle que les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif étaient plus susceptibles de recevoir du soutien dans le cadre du CUEC, de l’AUCLC ou de la SUCL et la SSUC que les entreprises à but non lucratif. Toutefois, les entreprises à but non lucratif ont reçu une valeur de soutien en dollars plus élevée que les entreprises à but lucratif. De plus, les résultats indiquent que, quel que soit le programme, les entreprises de services de garde d’enfants de l’Ontario et de l’Alberta étaient les plus susceptibles d’être bénéficiaires des programmes et ont reçu la valeur en dollars la plus élevée du soutien comparativement aux entreprises de services de garde d’enfants dans les autres provinces et territoires. Par rapport au reste de l’économie, l’étude permet de démontrer que les entreprises de services de garde d’enfants étaient plus susceptibles de recevoir du soutien dans le cadre du CUEC et de l’AUCLC ou de la SUCL et moins susceptibles de recevoir la SSUC. Enfin, l’étude permet de conclure que, en moyenne, les entreprises des services de garde d’enfants ont reçu une valeur de soutien en dollars plus élevée, soit environ 10 % de plus, par rapport au reste de l’économie. Il faut souligner que les analyses réalisées dans le cadre de la présente étude reposent seulement sur un échantillon d’entreprises de services de garde d’enfants ayant un numéro d’entreprise actif qui étaient admissibles aux programmes de soutien. Ces entreprises représentaient 16 % de toutes les entreprises de garde d’enfants en 2019, mais généraient plus de 72 % des revenus totaux du secteur. C’est pourquoi les inférences et les conclusions peuvent ne pas être représentatives de l’ensemble de l’industrie des services de garde d’enfants.

Mots-clés : Garde d'enfants, à but lucratif, sans but lucratif, programmes de soutien gouvernemental d'urgence, COVID-19

Auteurs

Hassan Faryaar et Huju Liu travaillent à la Division de l’analyse économique de la Direction des études analytiques et de la modélisation de Statistique Canada.

Remerciements

Les auteurs souhaitent remercier Leanne Findlay, Danny Leung, Ryan Macdonald et Jenny Watt, de Statistique Canada, et Jamil Sayeed et d’autres réviseurs d’Emploi et Développement social Canada (EDSC) pour leurs commentaires utiles et constructifs. Ils aimeraient également remercier le Secrétariat fédéral responsable de l’apprentissage et de la garde des jeunes enfants au sein d’EDSC pour le financement et le soutien.

Introduction

Bien que l’industrie des services de garde d’enfants représente une faible portion du produit intérieur brut (PIB) total, elle joue un rôle essentiel dans l’économie. En plus de ses diverses retombées positives, cette industrie offre aux femmes davantage d’occasions de participer à la population active, car les mères assument une plus grande part des soins aux enfants à la maison (Moyser et Burlock, 2018; Archer, Duhamel, Macdonald, Watt et Yam, 2021; Zamarro et Pardos, 2021). La pandémie de COVID-19 et ses contrecoups ont attiré le regard sur cette industrie. Du fait du nouvel environnement de travail pendant la pandémie, les définitions du mot domicile et du mot travail ont changé. D’une part, les parents actifs ont dû trouver un équilibre entre les responsabilités domestiques et professionnelles (Findlay et Arim, 2020). D’autre part, comme certains économistes l’ont souligné, une industrie de services de garde d’enfants stable est nécessaire pour la reprise et la vie après la pandémie (Bezanson, Bezanson, & Lysack, 2020; Standford, 2020).

Les contrecoups sanitaires et économiques de la pandémie de COVID-19 ont été plus prononcés pour certaines entreprises, comme celles des services de garde d’enfants, que pour d’autres. La nature des services de garde d’enfants est différente des autres entreprises, y compris de celle des établissements d’enseignement et de formation typiques. Par exemple, à la différence d’autres établissements institutionnels, comme les écoles et les universités, qui peuvent passer à des services en ligne, les entreprises de services de garde d’enfants doivent offrir des services en personne, parce qu’une supervision directe est nécessaire. Ainsi, la pandémie a probablement touché à la fois la demande et l’offre de l’industrie des services de garde d’enfants. D’une part, la demande en services de garde d’enfants peut avoir diminué en raison des préoccupations des familles en matière de santé. Selon les constatations de l’Enquête sur les modes d’apprentissage et de garde des jeunes enfants (EMAGJE) de 2020, 28 % des familles n’ayant pas recours à un service de garde d’enfants considéraient qu’il était risqué d’y avoir recours pendant la pandémie (Statistique Canada, 2021). Par ailleurs, l’offre de services de garde d’enfants a probablement diminué en raison des coûts d’exploitation qui ont peut-être augmenté sous l’effet de pratiques supplémentaires en matière de santé et de sécurité ou d’une réduction des capacités. À titre d’exemple, selon une enquête nationale menée par la Fédération canadienne des services de garde à l’enfance, 93 % des centres de la petite enfance ont mentionné que l’une de leurs principales préoccupations relativement à la réouverture était les coûts en matière de santé et de sécurité liés à la COVID-19 (Friendly, Forer, Vickerson, & Mohamed, 2020).

Les entreprises de services de garde d’enfants ont probablement obtenu des résultats différents selon les provinces et les territoires, en partie parce que l’industrie des services de garde d’enfants est réglementée et administrée à l’échelon provincial et territorial. De plus, le taux de fréquentation des enfants aux services de garde d’enfants est également différent selon la province et le territoire. Ainsi, les résultats de l’EMAGJE révèlent qu’en 2020, environ 75 % des enfants âgés de moins de 6 ans au Québec fréquentaient un service de garde d’enfants, soit un pourcentage comparable à celui de 78 % enregistré en 2019. À titre de comparaison, les enfants vivant en Alberta étaient beaucoup moins susceptibles de fréquenter un service de garde d’enfants à la fin de 2020 (41 %) qu’en 2019 (54 %). En Ontario, les taux de fréquentation d’un service de garde d’enfants étaient de 44 % en 2020 et de 54 % en 2019 (Statistique Canada, 2021). Les répercussions de la pandémie sur les entreprises de services de garde d’enfants ont également varié d’une province à l’autre. Par exemple, au cours de la première vague de la pandémie, en moyenne, 38 % des centres de services de garde d’enfants ont déclaré que leur situation financière s’était beaucoup détériorée par rapport à la période ayant précédé la pandémie, alors que le taux le plus élevé parmi les provinces et les territoires avait été enregistré en Alberta (63 %) et le taux le plus bas avait été enregistré à l’Île-du-Prince-Édouard (8 %). De plus, alors qu’en moyenne, 71 % des centres de services de garde d’enfants avaient mis à pied au moins un employé, ce taux était le plus élevé en Alberta (95 %) et le plus bas en Nouvelle-Écosse (9 %) (Friendly, Forer, Vikerson et Mohamed, 2020).

Les études font aussi ressortir que les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif ont été plus durement touchées que celles à but non lucratif. Par exemple, Macdonald et Friendly (2021) constatent que, pendant la pandémie, les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif ont subi de plus fortes diminutions du nombre d’inscriptions en raison de la hausse des frais de garde d’enfants et du taux de chômage plus élevé des parents, en particulier des mères. Ils montrent en outre que l’écart entre les frais de garde d’enfants des entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif et à but non lucratif variait selon les provinces et les territoires. Par exemple, les auteurs ont relevé que Calgary, Edmonton et Lethbridge (toutes en Alberta) faisaient partie des cinq premières villes enregistrant les frais de garde d’enfants les plus élevés dans les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif par rapport aux frais de garde d’enfants dans les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif.

Pour soutenir les entreprises touchées au cours de la pandémie, le gouvernement du Canada a lancé divers programmes de soutien à la liquidité. Ces programmes ont été conçus pour aider les entreprises touchées en couvrant partiellement leurs dépenses principales, dont les salaires, le loyer et les frais d’exploitation d’immeubles. La présente étude s’intéresse à l’utilisation, par les entreprises de services de garde d’enfants, de quatre programmes de soutien lié à la COVID-19, soit la Subvention salariale d’urgence du Canada (SSUC), l’Aide d’urgence du Canada pour le loyer commercial (AUCLC), la Subvention d’urgence du Canada pour le loyer (SUCL) et le Compte d’urgence pour les entreprises canadiennes (CUEC). Plus particulièrement, cette étude porte sur la relation entre la probabilité qu’une entreprise de services de garde d’enfants soit bénéficiaire d’un soutien et ses caractéristiques, comme le type d’organisation (à but lucratif ou à but non lucratif), la province ou le territoire, la taille, la situation financière et le type de propriété de l’entreprise. De plus, cette étude permet d’explorer également si ces caractéristiques influent sur la valeur du soutien reçu par une entreprise de services de garde d’enfants. Enfin, cette étude permet de comparer les résultats des entreprises de services de garde d’enfants aux résultats du reste de l’économie.

Aux fins de l’analyse, la présente étude repose sur des données sur les fournisseurs de services de garde d’enfants, des microdonnées d’entreprises selon les données fiscales de l’Agence du revenu du Canada (ARC) et des microdonnées sur les programmes de soutien relatifs à la COVID-19. Les entreprises actives en 2019 et en 2020 sont sélectionnées en vue de l’analyse, afin que l’on puisse étudier le lien entre leurs caractéristiques avant la pandémie et le recours aux programmes de soutien à la liquidité. L’analyse peut comporter deux biais de sélection possibles. Le premier est introduit par la sélection des entreprises actives seulement; le deuxième l’est par la sélection des bénéficiaires de soutien lorsque le montant total du soutien est évalué. Ce montant total est évalué uniquement pour les entreprises qui ont reçu un soutien à la liquidité. Les deux biais de sélection sont pris en compte au moyen d’un modèle de correction Heckman.

Après la prise en compte des biais de sélection et des caractéristiques des entreprises, la présente étude révèle que les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif ont été plus susceptibles de recevoir du soutien à la liquidité du CUEC, de l’AUCLC ou de la SUCL et de la SSUC que les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif. Toutefois, ces dernières ont reçu des valeurs de soutien en dollars plus élevées que les entreprises à but lucratif. Cela peut s’expliquer par le fait que les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif sont, en moyenne, de plus grande taille que les entreprises à but lucratif. De plus, les résultats indiquent que, quel que soit le programme de soutien, les entreprises de services de garde d’enfants de l’Ontario et de l’Alberta étaient les plus susceptibles d’être bénéficiaires des programmes et ont reçu une valeur de soutien en dollars plus élevée, comparativement aux entreprises de services de garde d’enfants dans les autres provinces et territoires. Par rapport au reste de l’économie, l’étude révèle que les entreprises de services de garde d’enfants étaient plus susceptibles d’être bénéficiaires du CUEC et de l’AUCLC ou de la SUCL et moins susceptibles de recevoir la SSUC. Enfin, l’étude révèle que les entreprises des services de garde d’enfants ont reçu, en moyenne, une valeur de soutien en dollars plus élevée, soit environ 10 % plus élevée, que les entreprises du reste de l’économie.

Une des limites de la présente étude tient au fait que seules les entreprises de services de garde d’enfants ayant un numéro d’entreprise (NE) valide, soit 16 % de toutes les entreprises de services de garde du Registre des entreprises (RE), mais représentant plus de 72 % des revenus totaux dans l’industrie des services de garde d’enfants en 2019, sont utilisées dans le cadre de l’analyse. Les entreprises sans NE n’étaient pas admissibles aux programmes de soutien liés à la COVID-19. Il convient de mentionner qu’un nombre considérable de petits fournisseurs de services de garde d’enfants sont des travailleurs autonomes fournissant des services de garde en milieu familial et qui n’ont probablement pas de NE. S’ils étaient touchés par la pandémie, les propriétaires de ces entreprises ont pu faire une demande de soutien dans le cadre de programmes individuels, comme la Prestation canadienne d’urgence (PCU). Par conséquent, il est possible que la présente étude sous-estime le montant total du soutien gouvernemental fédéral dont a bénéficié l’industrie des services de garde d’enfants dans son ensemble.

Le reste du présent document est structuré comme suit : la section 2 fournit un aperçu des programmes de soutien du gouvernement; la section 3 présente une description des données et de l’échantillon utilisés aux fins de l’analyse, et présente un résumé de certaines statistiques sur l’utilisation des programmes de soutien par les entreprises de services de garde d’enfants; la section 4 décrit la méthodologie économétrique utilisée pour tenir compte d’éventuels enjeux de sélection de l’échantillon et estimer la relation entre le recours aux programmes de soutien par les entreprises de services de garde d’enfants et leurs caractéristiques; la section 5 comprend une discussion sur les résultats de l’estimation; la section 6 présente la conclusion.

Survol des programmes de soutien à la liquidité du gouvernement

Pour atténuer les répercussions de la pandémie de COVID-19 sur les entreprises, le gouvernement du Canada a lancé divers programmes de soutien à la liquidité. La Subvention salariale d’urgence du Canada (SSUC) a commencé le 15 mars 2020 et s’est poursuivie jusqu’au 23 octobre 2021. Ce programme de subvention couvrait 21 périodes de quatre semaines, et visait principalement à soutenir les employeurs en leur permettant de réembaucher des travailleurs, d’éviter d’autres pertes d’emploi et de faciliter leurs activités au cours de la pandémie. Tout employeur au Canada ayant enregistré une baisse de revenu au cours de la pandémie était admissible à cette subvention pour couvrir une partie de ses dépenses salariales. Selon l’ampleur de la perte de revenus des entreprises, la subvention pouvait atteindre 75 % de la rémunération des employés, jusqu’à concurrence de 847 $ par semaine par employé au cours des quatre premières périodesNote .

Parallèlement à la SSUC, le gouvernement du Canada a également lancé l’Aide d’urgence du Canada pour le loyer commercial (AUCLC), qui visait principalement les petites entreprises. Lancé en mars 2020 et maintenu jusqu’en septembre 2020, ce programme fournissait des prêts-subventions aux propriétaires d’immeubles commerciaux admissibles, afin de couvrir 50 % des paiements de loyer, s’ils réduisaient le loyer de 75 %. En d’autres termes, dans le cadre de ce programme, avec l’accord des propriétaires d’immeubles, les locataires payaient uniquement 25 % du loyer, alors que le gouvernement fournissait un prêt-subvention égal à 50 % du loyer aux propriétaires de l’immeuble. L’AUCLC ciblait les petites entreprises payant moins de 50 000 $ de loyer brut par mois et dont les revenus avaient diminué d’au moins 70 % ou qui avaient dû fermer en raison de la pandémie.

Le programme de Subvention d’urgence du Canada pour le loyer (SUCL) a remplacé l’AUCLC le 27 septembre 2020 et s’est poursuivi jusqu’au 23 octobre 2021. Comme l’AUCLC, la SUCL fournissait un soutien au loyer et d’autres mesures de soutien aux entreprises, aux organisations à but non lucratif et aux organismes de bienfaisance ayant enregistré une perte de revenus au cours de la pandémie de COVID-19. Toutefois, contrairement à l’AUCLC, la SUCL fournissait un soutien directement aux locataires et aux propriétaires d’immeubles admissibles. Plus important encore, les entreprises étaient admissibles à la SUCL pour toutes pertes de revenus. La condition d’enregistrer une perte de revenus d’au moins 70 %, comme c’était le cas pour l’AUCLC, a en effet été supprimée pour la SUCL. Les dépenses admissibles dans le cadre de la SUCL comprenaient les loyers commerciaux, les impôts fonciers (y compris les taxes scolaires et municipales), les assurances de biens et les intérêts sur les hypothèques commerciales. Toutefois, la valeur de la SUCL était calculée en pourcentage de la perte de revenus. Les dépenses admissibles pour tout emplacement donné pouvaient atteindre 75 000 $ par période, avec des dépenses admissibles maximales de 300 000 $ pour toutes les entités affiliées par période. En d’autres termes, le montant maximal pour une personne morale donnée était de 300 000 $Note .

Le programme du Compte d’urgence pour les entreprises canadiennes (CUEC) offrait aux petites entreprises et aux organisations à but non lucratif un prêt unique sans intérêt pouvant atteindre 60 000 $. Le remboursement du solde du prêt au plus tard le 31 décembre 2023 entraînera une annulation du prêt jusqu’à concurrence de 33 % (jusqu’à 20 000 $).

Le processus de demande dans le cadre du CUEC pouvait suivre un de deux volets :

  • le volet de paie (pour les demandeurs ayant touché un revenu d’emploi au cours de l’année civile 2019 situé entre 20 000 $ et 1 500 000 $);
  • le volet de dépenses ne pouvant être reportées (pour les demandeurs touchant un revenu d’emploi total de 20 000 $ ou moins, avec des dépenses admissibles ne pouvant être reportées, comme un loyer, des impôts fonciers, des frais de services publics et des assurances, se situant entre 40 000 $ et 1 500 000 $)Note .

Par souci de simplicité, la présente étude combine l’AUCLC et la SUCL (désignées ci-après par l’abréviation AUSU), car leur concept est similaire. Le graphique 1Note  illustre la répartition des programmes de soutien à la liquidité pour toutes les entreprises, et montre la valeur totale du soutien à la liquidité répartie selon le CUEC (31 %), l’ AUSU (6 %) et la SSUC (63 %). Cependant, parmi les entreprises qui avaient un NE actif en 2019 (environ 3 950 000 entreprises), 22 % ont eu recours au CUEC, 7 % ont reçu l’ AUSU et 11 % ont reçu la SSUC.

Graphique 1 : Pourcentage de bénéficiaires et valeur des programmes de soutien à la liquidité parmi toutes les entreprises, selon le programme

Tableau de données du graphique 1 
Tableau de données du graphique 1
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 1 Bénéficiaires (% du nombre total d’entreprises) et Valeur (% de la valeur en dollars de la liquidité totale), calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Bénéficiaires (% du nombre total d’entreprises) Valeur (% de la valeur en dollars de la liquidité totale)
pourcentage
SSUC 11,2 62,9
CUEC 21,8 31,2
AUSU 6,6 5,9

Données et résultats descriptifs

Sources de données

Ce projet repose sur trois sources de données : des données sur les fournisseurs de services de garde d’enfants, des microdonnées d’entreprises selon les données fiscales de l’ARC et des microdonnées sur les programmes de soutien relatifs à la COVID-19. Pour créer l’échantillon d’analyse, on a utilisé le Registre des entreprises afin de repérer les entreprises de services de garde d’enfants en fonction du code 624410 de l’industrie des services de garde d’enfants du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN)Note . Ensuite, les entreprises de services de garde d’enfants ont été couplées aux microdonnées des entreprises de 2019 pour obtenir leurs caractéristiques prépandémiques, comme leur taille, leur situation financière, les données démographiques des propriétaires et la province ou le territoire d’exploitation. Enfin, les données des programmes de soutien aux entreprises relatif à la COVID-19 ont été couplées aux données obtenues à l’étape précédente pour comprendre les renseignements sur le soutien gouvernemental reçu au cours de la pandémie.

Considérations et restrictions relatives aux données

Les microdonnées relatives aux entreprises portent sur toutes les entreprises constituées en société et non constituées en société ayant un NENote  valide en 2019 et en 2020. Pour être admissible aux programmes de soutien relatif à la COVID-19, une entreprise devait avoir un NE valide. Par conséquent, la présente étude se concentre uniquement sur les entreprises de services de garde d’enfants possédant un NE valide, afin de pouvoir coupler leurs caractéristiques antérieures à la COVID-19 et les programmes de soutien relatif à la COVID-19.

Au total, 14 544 entreprises de services de garde d’enfants actives possédaient un NE valide en 2019, représentant environ 16 % de toutes les entreprises de services de garde d’enfants recensées (avec et sans NE). Toutefois, les entreprises de services de garde possédant un NE valide sont de taille relativement plus grande. Elles représentaient, par exemple, plus de 72 % des revenus totaux de l’industrie des services de garde d’enfants en 2019Note . Parmi ces entreprises, la vaste majorité (environ 12 716) était active en 2020. De plus, parmi ces entreprises, 6 573 ont reçu au moins un type de soutien à la liquidité durant la pandémie.

Une mise en garde relative à l’utilisation des entreprises de services de garde d’enfants qui ont un NE seulement est que seul le soutien reçu au niveau des entreprises est saisi; le soutien total offert par le gouvernement fédéral et reçu par l’ensemble de l’industrie des services de garde d’enfants pourrait être sous-estimé. Puisqu’un nombre considérable de petits fournisseurs de services de garde d’enfants sont des travailleurs autonomes fournissant des services de garde en milieu familial, ils n’ont pas nécessairement de NE. S’ils ont été touchés par la pandémie, les propriétaires de ces entreprises ont pu faire une demande de soutien dans le cadre de programmes individuels, comme la PCU. Recenser ces fournisseurs autonomes de services de garde d’enfants et leur recours à d’autres programmes de soutien, comme la PCU, fera l’objet futurs travaux de recherches.

L’autre considération est que l’échantillon d’analyse comprend uniquement les entreprises de services de garde d’enfants et les autres entreprises qui étaient actives en 2019 et en 2020. En effet, seules les entreprises actives pouvaient faire une demande dans le cadre des programmes de soutien à la liquidité et les caractéristiques d’entreprises avant la pandémie sont nécessaires à l’analyse. Certaines entreprises sont entrées sur le marché ou en sont sorties ou sont devenues inactives en 2020. Elles sont donc exclues de l’échantillon d’analyse. Cette sélection peut engendrer un biais dans les résultats, si la survie des entreprises est différente pour les entreprises de services de garde d’enfants et les autres entreprises. Dans l’analyse suivante, un modèle de sélection Heckman (Heckman [1979]) est adopté pour tenir compte de cet éventuel biais de sélection, qui fera l’objet d’une discussion plus détaillée dans la section portant sur la méthodologie.

Résultats descriptifs

Les tableaux 1 à 5 montrent les résultats descriptifs concernant les entreprises de services de garde d’enfants incluses dans l’échantillon d’analyse. Le tableau 1 montre l’utilisation générale des programmes de soutien à la liquidité pour toutes les entreprises de services de garde d’enfants. Globalement, 6 573 entreprises de services de garde d’enfants ont reçu au moins un type de soutien, représentant 52 % des 12 716 entreprises. Au total, elles ont reçu plus de 1,75 milliard de dollars de soutien à la liquidité. Parmi les entreprises de services de garde d’enfants de l’échantillon, 38 % ont reçu la SSUC, 39 % ont eu recours au CUEC et 22 % ont reçu l’ AUSUNote .


Tableau 1
Soutien à la liquidité reçu par les entreprises de services de garde d’enfants
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Soutien à la liquidité reçu par les entreprises de services de garde d’enfants. Les données sont présentées selon Programme de
soutien à la liquidité (titres de rangée) et Nombre de bénéficiaires , Pourcentage de bénéficiaires et Valeur du soutien
(en millions de dollars)(figurant comme en-tête de colonne).
Programme de
soutien à la liquidité
Nombre de bénéficiaires Pourcentage de bénéficiaires Valeur du soutien
(en millions de dollars)
SSUC 4 879 38,3 1 360
CUEC 5 016 39,4 280
AUSU 2 771 21,7 110
Au moins l’un des quatre programmes 6 573 51,6 1 750

Les tableaux 2 et 3 présentent le recours aux programmes de soutien du gouvernement chez les entreprises de services de garde d’enfants dans l’échantillon en fonction de la taille de l’entreprise et de la province ou du territoire. La proportion de bénéficiaires de la SSUC et de l’ AUSU (c.-à-d. le nombre de bénéficiaires divisé par le nombre total d’entreprises) augmentait généralement avec la taille des entreprises, à l’exception de faibles diminutions pour les entreprises comptant de 20 à 49 employés. Toutefois, pour le CUEC, la proportion des bénéficiaires augmentait avec la taille de l’entreprise, jusqu’à la catégorie des entreprises comptant de 10 à 19 employés, avant de diminuer. Cette diminution reflète l’inadmissibilité au CUEC des entreprises de plus grande taille, comme le présente la section 2.

La proportion des entreprises de services de garde d’enfants qui ont reçu la SSUC ou de l’ AUSU a été la plus élevée parmi les entreprises comptant 50 employés ou plus, 74 % de celles ayant reçu la SSUC et 43 % de celles ayant reçu l’ AUSU (voir le tableau 2). La proportion des entreprises ayant reçu la SSUC a été la plus faible chez les entreprises de services de garde d’enfants comptant moins de 5 employés (28 %), tandis que la proportion des entreprises qui ont reçu du soutien dans le cadre du CUEC ou de l’ AUSU a été la plus faible parmi les entreprises sans employé. Globalement, au sein de chaque catégorie de taille d’entreprise, la proportion des bénéficiaires a été la plus faible pour l’ AUSU, à l’exception de la catégorie des entreprises les plus grandes, pour laquelle la proportion des bénéficiaires du CUEC était la plus faible. Très peu d’entreprises de services de garde d’enfants sans employé ont obtenu du soutien de ces programmes. Parmi les raisons pouvant expliquer cette situation, il y a le fait que certaines entreprises peuvent avoir eu recours à du soutien non destiné aux entreprises, comme la PCU, au lieu de faire une demande de soutien à la liquidité des entreprises. Parmi les entreprises ayant obtenu du soutien, la valeur moyenne du soutien (en dollars) augmentait en fonction de la taille de l’entreprise, rendant compte du montant plus élevé des dépenses encourues par les entreprises de plus grande tailleNote .


Tableau 2
Recours au soutien par les entreprises de services de garde d’enfants, selon la taille de l’entreprise
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Recours au soutien par les entreprises de services de garde d’enfants. Les données sont présentées selon Taille de l’entreprise (nombre d’employés) (titres de rangée) et Pourcentage de bénéficiaires parmi toutes les entreprises de services de garde d’enfants et Valeur moyenne du soutien par bénéficiaire ($)(figurant comme en-tête de colonne).
Taille de l’entreprise (nombre d’employés) Pourcentage de bénéficiaires parmi toutes les entreprises de services de garde d’enfants Valeur moyenne du soutien par bénéficiaire ($)
SSUC (%) CUEC (%) AUSU (%) SSUC ($) CUEC ($) AUSU ($)
Aucun employé Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 4,9 3,8 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 56 985 30 562
1 à 4 employés 27,9 35,5 13,7 34 201 55 569 15 662
5 à 9 employés 67,8 70,6 37,1 68 296 55 847 23 528
10 à 19 employés 67,9 72,2 39,4 142 711 56 125 34 708
20 à 49 employés 65,2 61,2 34,4 312 430 55 464 52 147
50 employés ou plus 74,0 8,8 42,9 2 385 900 51 176 141 262

Le tableau 3 montre la proportion de bénéficiaires d’un soutien et la valeur moyenne du soutien par bénéficiaire dans chaque province et territoire. Quel que soit le programme, les proportions des entreprises bénéficiaires ont été les plus élevées en Alberta, où respectivement 51 %, 55 % et 41 % des entreprises ont reçu la SSUC, du soutien dans le cadre du CUEC et de l’ AUSU. À titre de comparaison, le Québec a enregistré la proportion la plus faible d’entreprises de services de garde d’enfants qui ont reçu la SSUC (21 %) et la région du Manitoba, de la Saskatchewan et des territoires a enregistré la proportion la plus faible de soutien dans le cadre du CUEC (19 %) et de l’ AUSU (8 %)Note .

Les trois dernières colonnes du tableau 3 montrent la valeur moyenne de soutien en dollars par entreprise bénéficiaire pour toutes les provinces et les territoires. Alors que la valeur moyenne du soutien dans le cadre du CUEC est semblable pour l’ensemble des provinces, elle est significativement différente pour les deux autres programmes. Les entreprises de l’Ontario et de l’Alberta ont reçu les valeurs moyennes les plus élevées de soutien sous forme de SSUC et d’ AUSU. En moyenne, les bénéficiaires de la SSUC et de l’ AUSU en Ontario ont reçu respectivement 325 592 $ et 56 219 $, et en Alberta, les bénéficiaires ont reçu respectivement 195 554 $ et 52 988 $. Il convient de mentionner que la valeur du soutien en dollars indiqué dans le cas présent représente la valeur totale du soutien reçu par une entreprise. Par conséquent, la valeur du soutien peut varier en fonction de la taille de l’entreprise, de l’ampleur des répercussions de la COVID-19 sur l’entreprise et de la durée de la période au cours de laquelle une entreprise a reçu du soutien.


Tableau 3
Recours au soutien par les entreprises de services de garde d’enfants, selon la province ou le territoire
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Recours au soutien par les entreprises de services de garde d’enfants. Les données sont présentées selon Province ou territoire (titres de rangée) et Pourcentage de bénéficiaires parmi les entreprises de services de garde d’enfants et Valeur moyenne du soutien par entreprise bénéficiaire ($)(figurant comme en-tête de colonne).
Province ou territoire Pourcentage de bénéficiaires parmi les entreprises de services de garde d’enfants Valeur moyenne du soutien par entreprise bénéficiaire ($)
SSUC (%) CUEC (%) AUSU (%) SSUC ($) CUEC ($) AUSU ($)
Canada atlantique 37,3 44,4 11,1 138 889 54 156 14 259
Québec 21,2 34,2 16,1 77 402 56 883 24 070
Ontario 48,9 43,0 32,2 325 592 55 426 56 219
Alberta 50,9 54,5 41,4 195 554 56 694 52 988
Colombie-Britannique 25,4 40,4 12,9 89 244 55 682 27 586
Manitoba, Saskatchewan et territoires 29,8 19,2 8,2 93 084 55 238 11 049

Le tableau 4 montre les différences de recours aux programmes de soutien à la liquidité entre les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif et à but non lucratif. Dans l’échantillon, 10 146 entreprises de services de garde d’enfants étaient des entreprises à but lucratif, ce qui représente près de 80 % du nombre total des entreprises de services de garde d’enfants (tableau 4). Toutefois, la deuxième rangée du tableau 4 montre qu’environ 96 % des entreprises à but non lucratif étaient des employeurs, par rapport à 62 % des entreprises qui sont à but lucratif. De plus, le nombre d’employés dans les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif était bien plus élevé que celui de leurs homologues dans les entreprises à but lucratif (tableau 5). En moyenne, le nombre d’employés des entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif était de 33,4, par rapport à 11,8 pour les entreprises à but lucratif. Les chiffres étaient en outre bien supérieurs pour différents centiles de la distribution.

En ce qui concerne le fait de recevoir du soutien relatif à la COVID-19, la proportion des bénéficiaires de la SSUC parmi les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif ayant des employés était inférieure à celle des entreprises à but non lucratif, soit 53 % par rapport à 65 %. De plus, les entreprises de services de garde à but lucratif ont reçu une valeur en dollars inférieure de la SSUC (moins du tiers) comparativement aux entreprises à but non lucratif (tableau 4). Toutefois, en ce qui concerne le CUEC et l’ AUSU, un pourcentage plus élevé d’entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif a reçu ce soutien. Plus particulièrement, 42 % et 23 % des entreprises à but lucratif ont reçu du soutien dans le cadre du CUEC et de l’ AUSU respectivement, par rapport à 31 % et à 19 %, respectivement, des entreprises à but non lucratif. Les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif ont aussi reçu une valeur en dollars supérieure du CUEC et de l’ AUSU.


Tableau 4
Taux de recours aux programmes de soutien à la liquidité et valeurs moyennes du soutien reçu, par programme et type d’organisation
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Taux de recours aux programmes de soutien à la liquidité et valeurs moyennes du soutien reçu Entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif et Entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif (figurant comme en-tête de colonne).
Entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif Entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif
Nombre total d’entreprises 10 146 2 565
Nombre d’entreprises avec employés 6 187 2 474
Nombre de bénéficiaires de la SSUC 3 261 1 614
Bénéficiaires de la SSUC (% des employeurs) 52,7 65,2
Valeur moyenne de la SSUC par bénéficiaire (en $) 151 074 535 616
Nombre de bénéficiaires du CUEC 4 229 786
Bénéficiaires du CUEC (% du nombre total d’entreprises) 41,7 30,6
Valeur moyenne du CUEC par bénéficiaire (en $) 56 207 53 791
Nombre de bénéficiaires de l’AUSU 2 297 474
Bénéficiaires de l’AUSU (% du nombre total d’entreprises) 22,6 18,4
Valeur moyenne de l’AUSU par bénéficiaire (en $) 40 512 35 823

Tableau 5
Entreprises de services de garde d’enfants avec employés et répartition des emplois, par type d’organisation
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Entreprises de services de garde d’enfants avec employés et répartition des emplois. Les données sont présentées selon Type d’organisation (titres de rangée) et Nombre d’entreprises avec employés , Moyenne, 25e centile , 50e centile et 75e centile (figurant comme en-tête de colonne).
Type d’organisation Nombre d’entreprises avec employés Moyenne 25e centile 50e centile 75e centile
À but lucratif 6 187 11,8 2,2 8,2 16
À but non lucratif 2 474 33,4 9,6 18,5 31,4

Une récente étude menée aux États-Unis a indiqué que les restaurants appartenant à des Noirs étaient moins susceptibles de recevoir des prêts du Paycheck Protection Program que ceux appartenant à des Blancs, même après avoir pris en compte les caractéristiques des entreprises et leur emplacement (Chernenko et Scharfstein, 2022). Les résultats mentionnés ci-dessus laissent entendre qu’il y a peut-être un lien entre les caractéristiques de la propriété et les programmes de soutien liés à la COVID-19. C’est pourquoi la présente étude prend également en compte les types de propriété des entreprises de services de garde d’enfants, comme le statut d’immigrant des propriétaires d’entreprises. Les entreprises de services de garde d’enfants sont classées dans trois catégories, en fonction de la part de l’entreprise appartenant à des immigrants : appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada (propriétaires nés au Canada possédant plus de 50 % de la part de propriété), appartenant majoritairement à des immigrants (propriétaires immigrants possédant 50 % ou plus de la part de propriété) et entreprises à parts égales (propriétaires nés au Canada et immigrants possédant une part égale de 50 %).

Les résultats descriptifs qui sont présentés dans le tableau 6 montrent certaines différences en ce qui concerne le recours aux programmes de soutien du gouvernement entre les entreprises appartenant majoritairement à des immigrants et celles appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada. Les entreprises de services de garde d’enfants appartenant majoritairement à des immigrants étaient légèrement plus susceptibles de recevoir la SSUC que celles appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada (51 % par rapport à 47 %). Cependant, en moyenne, les entreprises de services de garde d’enfants appartenant majoritairement à des immigrants ont reçu une valeur en dollars légèrement inférieure sous forme de SSUC que celles appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada (110 499 $ par rapport à 150 622 $). Ces différences montrent en grande partie la proportion plus élevée d’employeurs chez les immigrants. Cependant, ces derniers employaient, en moyenne, moins de personnes et étaient aussi plus susceptibles d’avoir recours au CUEC et de recevoir de l’ AUSU que les entreprises de services de garde d’enfants appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada.


Tableau 6
Recours aux programmes de soutien à la liquidité et valeurs moyennes du soutien reçu par les entreprises de services de garde d’enfants, selon le programme et la propriété par des immigrants
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Recours aux programmes de soutien à la liquidité et valeurs moyennes du soutien reçu par les entreprises de services de garde d’enfants Appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada et Appartenant majoritairement à des immigrants (figurant comme en-tête de colonne).
Appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada Appartenant majoritairement à des immigrants
Nombre total d’entreprises 4 123 2 314
Nombre d’entreprises avec employés 2 533 1 552
Nombre de bénéficiaires de la SSUC 1 190 788
Bénéficiaires de la SSUC (% des employeurs) 47,0 50,8
Valeur moyenne de la SSUC par bénéficiaire (en $) 150 622 110 499
Nombre de bénéficiaires du CUEC 1 534 1 095
Bénéficiaires du CUEC (% du nombre total d’entreprises) 37,2 47,3
Valeur moyenne du CUEC par bénéficiaire (en $) 55 437 57 461
Nombre de bénéficiaires de l’AUSU 726 653
Bénéficiaires de l’AUSU (% du nombre total d’entreprises) 17,6 28,2
Valeur moyenne de l’AUSU par bénéficiaire (en $) 40 010 40 055

Méthodologie

Comme nous l’avons vu dans la section précédente, les entreprises de services de garde d’enfants diffèrent sur le plan des caractéristiques et du soutien reçu. La présente étude effectue une analyse par régression multivariée, afin de déterminer si l’une des différences en matière de soutien à la liquidité reçu par les entreprises de services de garde d’enfants est toujours significative une fois les caractéristiques des entreprises prises en compte. Pour étudier particulièrement le recours aux programmes de soutien relatifs à la COVID-19 par les entreprises de l’industrie des services de garde d’enfants, le modèle de régression suivant est appliqué pour chaque programme de soutien à la liquidité :

programme_bénéficiair e i = α 1  but_non_lucrati f i + β 1  province+  Ф 1   X + γ 1 Z i +  ε i  MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqcaakeaaaaaa aaa8qacaWGWbGaamOCaiaad+gacaWGNbGaamOCaiaadggacaWGTbGa amyBaiaadwgacaGGFbGaamOyaiaadMoacaWGUbGaamy6aiaadAgaca WGPbGaam4yaiaadMgacaWGHbGaamyAaiaadkhacaWGLbGcpaWaaSba aKqaGgaapeGaamyAaaWdaeqaaKaaG+qacqGH9aqpcqaHXoqyk8aada WgaaqcbaAaa8qacaaIXaaapaqabaqcaa6dbiaacckacaWGIbGaamyD aiaadshacaGGFbGaamOBaiaad+gacaWGUbGaai4xaiaadYgacaWG1b Gaam4yaiaadkhacaWGHbGaamiDaiaadMgajaaWcaWGMbGcpaWaaSba aKqaGgaapeGaamyAaaWdaeqaaKaaG+qacqGHRaWkcqaHYoGyk8aada WgaaqcbaAaa8qacaaIXaaapaqabaqcaa6dbiaacckacaWGWbGaamOC aiaad+gacaWG2bGaamyAaiaad6gacaWGJbGaamyzaiabgUcaRiaacc kacaWGKqGcpaWaaSbaaKqaGgaapeGaaGymaaWdaeqaaKaaG+qacaGG GcGabmiwa8aagaqba8qacqGHRaWkcqaHZoWzk8aadaWgaaqcbaAaa8 qacaaIXaaapaqabaqcaa6dbiaadQfak8aadaWgaaqcbaAaa8qacaWG Pbaapaqabaqcaa6dbiabgUcaRiaacckacqaH1oqzk8aadaWgaaqcba Aaa8qacaWGPbGaaiiOaaWdaeqaaaaa@8BDA@


(1)

Dans l’équation (1), l’indice i désigne l’entreprise de services de garde d’enfants i. La variable binaire dépendante programme_bénéficiairei représente le recours à un seul programme de soutien particulier par entreprise de services de garde d’enfants i au cours de la pandémie. Pour chaque programme de soutien, la variable binaire dépendante est 1, si l’entreprise i bénéficie du programme de soutien à la liquidité pendant au moins une périodeNote , et 0 autrement. Par conséquent, une entreprise est désignée comme bénéficiaire du programme, si elle a reçu du soutien à la liquidité pendant au moins une période au cours de la pandémie. Le recours à chaque programme de soutien est étudié séparément. Les variables d’intérêt sont but_non_lucratifi et province, alors que la première détermine si une entreprise de services de garde d’enfants est à but lucratif, et la deuxième est un vecteur d’une variable catégorique qui représente l’emplacement d’une entreprise de services de garde d’enfants. Le terme d’erreurs du modèle est ε i  MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaH1oqzpaWaaSbaaSqaa8qacaWGPbGaaiiOaaWdaeqaaaaa@3A2A@ .

X' est un vecteur de variables de contrôle,notamment la taille, le type de propriété et les caractéristiques financières de l’entreprise. La taille de l’entreprise est déterminée en fonction du nombre d’employés et comporte six catégories (voir le tableau 2). Le type de propriété fait référence au statut d’immigrant des propriétaires des entreprises, selon la définition de la section sur les données. Les caractéristiques financières des entreprises consistent en un ratio de liquidité générale et un ratio de coûts fixes. Le ratio de liquidité générale est obtenu en divisant l’actif à court terme par le passif à court terme (endettement actuel, charges constatées, etc.). Il est généralement utilisé pour mesurer la liquidité d’une entreprise. Un ratio de liquidité générale inférieur peut indiquer un risque plus élevé de détresse ou de défaillance, en particulier au cours d’une récession. La deuxième variable désigne le ratio de coûts fixes (comme le loyer, les paiements hypothécaires, les frais de services publics et autres) par rapport aux coûts totaux d’une entreprise. Un ratio de coûts fixes plus élevé peut être lié à un plus grand besoin de soutien à la liquidité, comme l’ AUSU.

Comme il est décrit dans la section sur les données, l’échantillon d’analyse de la présente étude comprend uniquement les entreprises qui étaient actives en 2019 et en 2020. Cette sélection de l’échantillon peut engendrer un biais dans les résultats, si la survie des entreprises est différente pour les entreprises de services de garde d’enfants et les autres entreprises. Un modèle de sélection Heckman est donc adopté pour tenir compte de cet éventuel biais de sélectionNote . Tout d’abord, la probabilité d’activité en 2020 est estimée pour chaque entreprise en 2019 à l’aide d’un modèle probit et de ses caractéristiques en 2019, à partir duquel un ratio inverse de Mills est calculé pour chaque entreprise. Ce ratio, désigné par Z, est ensuite inclus à l’équation (1) pour tenir compte du biais de sélection. Pour dériver correctement le ratio inverse de Mills, une variable supplémentaire doit être incluse dans la régression de la première étape, qui doit se rapporter à une entreprise active, mais pas au recours à un programme par cette entreprise. À cette fin, on utilise le taux de survie de toutes les entreprises entre 2019 et 2020 au sein d’une région métropolitaine de recensement et d’une industrie à laquelle une entreprise appartient. Les probabilités de recevoir un soutien à la liquidité sont estimées à l’aide de modèles probit.

Même si l’équation (1) détermine si la probabilité d’être bénéficiaire d’un soutien à la liquidité est différente selon les caractéristiques de l’entreprise, elle ne fournit aucun renseignement sur la valeur du soutien reçu. Par exemple, dans le cadre des programmes d’AUCLC et de SSUC, une entreprise peut être bénéficiaire, qu’elle ait déclaré une perte de revenus de 10 % ou de 100 %, ou qu’elle ait reçu la subvention pendant une seule période ou pendant de multiples périodes. C’est pourquoi on examine la relation entre les variables d’intérêt et la valeur du soutien à la liquidité reçu par une entreprise dans l’équation (2) :

tous_programme_valeu r i =  α 2  but_non_lucrati f i + β 2  province+  Ф 2   X + γ 2 V i +  µ i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqcaakeaaaaaa aaa8qacaWG0bGaam4BaiaadwhacaWGZbGaai4xaiaadchacaWGYbGa am4BaiaadEgacaWGYbGaamyyaiaad2gacaWGTbGaamyzaiaac+faca WG2bGaamyyaiaadYgacaWGLbGaamyDaiaadkhak8aadaWgaaqcbaAa a8qacaWGPbaapaqabaqcaa6dbiabg2da9iaacckacqaHXoqyk8aada WgaaqcbaAaa8qacaaIYaaapaqabaqcaa6dbiaacckacaWGIbGaamyD aiaadshacaGGFbGaamOBaiaad+gacaWGUbGaai4xaiaadYgacaWG1b Gaam4yaiaadkhacaWGHbGaamiDaiaadMgacaWGMbGcpaWaaSbaaKqa GgaapeGaamyAaaWdaeqaaKaaG+qacqGHRaWkcqaHYoGyk8aadaWgaa qcbaAaa8qacaaIYaaapaqabaqcaa6dbiaacckacaWGWbGaamOCaiaa d+gacaWG2bGaamyAaiaad6gacaWGJbGaamyzaiabgUcaRiaacckaca WGKqGcpaWaaSbaaKqaGgaapeGaaGOmaaWdaeqaaKaaG+qacaGGGcGa bmiwa8aagaqba8qacqGHRaWkcqaHZoWzk8aadaWgaaqcbaAaa8qaca aIYaaapaqabaqcaa6dbiaadAfak8aadaWgaaqcbaAaa8qacaWGPbaa paqabaqcaa6dbiabgUcaRiaacckacaWG1cGcpaWaaSbaaKqaGgaape GaamyAaaWdaeqaaaaa@88F9@


(2)

Dans l’équation (2), l’indice i désigne l’entreprise bénéficiaire du programme i. La variable continue tous_programme_valeuri représente le logarithme de la valeur totale du CUEC, de l’ AUSU et de la SSUC jumelée du bénéficiaire i. Le terme d’erreurs du modèle est µ i  MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWG1cWdamaaBaaaleaapeGaamyAaiaacckaa8aabeaaaaa@39BD@ . Les autres variables sont les mêmes que celles de l’équation (1), sauf la nouvelle variable Vi, qui est un autre ratio inverse de Mills utilisé pour tenir compte de la sélection des bénéficiaires du programme, car l’analyse de la valeur du soutien à la liquidité reçu n’est réalisée que pour les bénéficiaires d’un soutien. Cette sélection découle d’un choc intense qui a entraîné une énorme perte de revenus pour l’entreprise, la rendant encore plus admissible à un soutien à la liquidité et augmentant possiblement le montant du soutien reçu. Pour calculer Vi, une régression probit, comme celle qui se trouve dans l’équation (1), a été réalisée en première étape, où la variable dépendante est devenue la probabilité d’avoir recours au CUEC ou de recevoir l’ AUSU ou la SSUC, comme l’illustre l’équation (3) :

tous_programme_bénéficiair e i = α 3  but_non_lucrati f i +  Ф 3   X + γ 3 Z i +δ K i + ò i . MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWG0bGaam4BaiaadwhacaWGZbGaai4xaiaadchacaWGYbGaam4B aiaadEgacaWGYbGaamyyaiaad2gacaWGTbGaamyzaiaac+facaWGIb Gaamy6aiaad6gacaWGPdGaamOzaiaadMgacaWGJbGaamyAaiaadgga caWGPbGaamOCaiaadwgapaWaaSbaaSqaa8qacaWGPbaapaqabaGcpe Gaeyypa0JaeqySde2damaaBaaaleaapeGaaG4maaWdaeqaaOWdbiaa cckacaWGIbGaamyDaiaadshacaGGFbGaamOBaiaad+gacaWGUbGaai 4xaiaadYgacaWG1bGaam4yaiaadkhacaWGHbGaamiDaiaadMgacaWG MbWdamaaBaaaleaapeGaamyAaaWdaeqaaOWdbiabgUcaRiaacckaca WGKqWdamaaBaaaleaapeGaaG4maaWdaeqaaOWdbiaacckaceWGybWd ayaafaWdbiabgUcaRiabeo7aN9aadaWgaaWcbaWdbiaaiodaa8aabe aak8qacaWGAbWdamaaBaaaleaapeGaamyAaaWdaeqaaOWdbiabgUca Riabes7aKjaadUeapaWaaSbaaSqaa8qacaWGPbaapaqabaGcpeGaey 4kaSIaam4ta8aadaWgaaWcbaWdbiaadMgaa8aabeaak8qacaGGUaaa aa@7B95@


(3)

Ki est une variable d’exclusion pour l’entreprise i, établie en fonction de la croissance agrégée des revenus de toutes les entreprises de 2019 à 2020 dans chaque province ou territoire et dans chaque industrie (code à trois chiffres du SCIAN), excluant l’entreprise elle-même, qui est probablement associée à la probabilité que l’entreprise i ait reçu du soutien, mais pas la valeur du soutien reçu par l’entreprise i.

Les équations (1) et (2) expliquent l’utilisation des programmes de soutien à la liquidité par les entreprises de services de garde d’enfants. Elles ne fournissent aucune comparaison entre les entreprises de services de garde d’enfants et le reste de l’économie. Par conséquent, deux autres analyses de régression sont effectuées dans la présente étude pour comparer l’utilisation des programmes de soutien à la liquidité entre les entreprises de services de garde d’enfants et le reste de l’économie. Plus particulièrement, cette étude vise à déterminer si la probabilité que les entreprises de l’industrie des services de garde d’enfants reçoivent un soutien à la liquidité et la valeur du soutien à la liquidité qu’elles ont reçu sont significativement différentes de celles des entreprises du reste de l’économie :

programme_bénéficiair e i = α 4  garde_d'enfant s i +  β 4   X ' + γ 4 Z i + е i  MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGWbGaamOCaiaad+gacaWGNbGaamOCaiaadggacaWGTbGaamyB aiaadwgacaGGFbGaamOyaiaadMoacaWGUbGaamy6aiaadAgacaWGPb Gaam4yaiaadMgacaWGHbGaamyAaiaadkhacaWGLbWdamaaBaaaleaa peGaamyAaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iabeg7aH9aadaWgaaWcbaWdbi aaisdaa8aabeaak8qacaGGGcGaam4zaiaadggacaWGYbGaamizaiaa dwgacaGGFbGaamizaiaacEcacaWGLbGaamOBaiaadAgacaWGHbGaam OBaiaadshacaWGZbWdamaaBaaaleaapeGaamyAaaWdaeqaaOWdbiab gUcaRiaacckacqaHYoGypaWaaSbaaSqaa8qacaaI0aaapaqabaGcpe GaaiiOaiaadIfapaWaaWbaaSqabeaapeGaai4jaaaakiabgUcaRiab eo7aN9aadaWgaaWcbaWdbiaaisdaa8aabeaak8qacaWGAbWdamaaBa aaleaapeGaamyAaaWdaeqaaOWdbiabgUcaRiaadwdbpaWaaSbaaSqa a8qacaWGPbGaaiiOaaWdaeqaaaaa@72D2@


(4)

tous_ programme_valeu r i = α 5  garde_d'enfant s i + β 5   X + γ 5 V i +  ξ i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWG0bGaam4BaiaadwhacaWGZbGaai4xaiaacckacaWGWbGaamOC aiaad+gacaWGNbGaamOCaiaadggacaWGTbGaamyBaiaadwgacaGGFb GaamODaiaadggacaWGSbGaamyzaiaadwhacaWGYbWdamaaBaaaleaa peGaamyAaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iabeg7aH9aadaWgaaWcbaWdbi aaiwdaa8aabeaak8qacaGGGcGaam4zaiaadggacaWGYbGaamizaiaa dwgacaGGFbGaamizaiaacEcacaWGLbGaamOBaiaadAgacaWGHbGaam OBaiaadshacaWGZbWdamaaBaaaleaapeGaamyAaaWdaeqaaOWdbiab gUcaRiabek7aI9aadaWgaaWcbaWdbiaaiwdaa8aabeaak8qacaGGGc Gabmiwa8aagaqba8qacqGHRaWkcqaHZoWzpaWaaSbaaSqaa8qacaaI 1aaapaqabaGcpeGaamOva8aadaWgaaWcbaWdbiaadMgaa8aabeaak8 qacqGHRaWkcaGGGcGaeqOVdG3damaaBaaaleaapeGaamyAaaWdaeqa aaaa@7155@


(5)

Les équations (4) et (5) présentent les mêmes paramètres que les équations (1) et (2), à l’exception d’une variable supplémentaire, garde_d'enfantsi, qui est une variable discrète prenant la valeur 1 si l’entreprise appartient à l’industrie des services de garde d’enfants et 0 autrementNote . Le coefficient de cette variable permet de saisir, par conséquent, la différence du recours aux programmes de soutien à la liquidité entre les entreprises de services de garde d’enfants et le reste de l’économie.

Résultats des régressions

La présente section fait état des résultats de régression pour le recours aux programmes de soutien à la liquidité par les entreprises de services de garde d’enfants, après prise en compte des caractéristiques des entreprises, selon les équations (1) à (5).

Résultats pour l’industrie des services de garde d’enfants

Probabilité de bénéficier d’un programme de soutien à la liquidité

Le tableau 7 montre les résultats du modèle probit décrit dans l’équation (1), plus précisément la probabilité d’être bénéficiaire d’un soutien parmi les entreprises des services de garde d’enfants. Une entreprise est bénéficiaire d’un programme si elle reçoit un soutien à la liquidité pendant au moins une période. Les colonnes 2, 4 et 6 montrent les effets marginaux de l’obtention d’un soutien. Les effets marginaux mesurent, en pourcentage, la probabilité d’être bénéficiaire par rapport à la variable de référence. Par exemple, la première rangée des résultats au tableau 7 montre que les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif étaient 30,6 points de pourcentage, 20,4 points de pourcentage et 16,2 points de pourcentage moins susceptibles d’être bénéficiaires de fonds dans le cadre du CUEC, de l’ AUSU et de la SSUC, respectivement, que les entreprises à but lucratif. Autrement dit, les effets marginaux pour les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif montrent que, sans égard aux programmes de soutien à la liquidité, elles étaient moins susceptibles de recevoir un soutien à la liquidité que les entreprises à but lucratif. Ce résultat va de pair avec la littérature qui fait valoir que les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif ont fait face à une baisse plus importante des inscriptions en raison des frais de garde plus élevés et du taux de chômage plus élevé des parents (Macdonald & Friendly, 2021).

Dans l’ensemble des provinces et des territoires, quel que soit le programme de soutien, les entreprises de services de garde d’enfants en Ontario étaient plus susceptibles d’être bénéficiaires d’un programme comparativement à celles des autres provinces et territoires (graphique 3). Les entreprises de services de garde d’enfants en Alberta se classaient, en moyenne, au deuxième rang des probabilités les plus élevées d’être bénéficiaires de chaque programme de soutienNote .

En ce qui concerne le type de propriétaire, les entreprises de services de garde d’enfants appartenant majoritairement à des immigrants étaient plus susceptibles d’être bénéficiaires d’un programme que celles appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada. Ces constats reflètent également la documentation soulignant que les entreprises appartenant à des immigrants ont été plus durement touchées par la pandémie que celles appartenant à des personnes nées au Canada (Beland et coll., 2021; Tam, Sood et Johnston, 2021). Toutefois, les résultats pour les entreprises de services de garde d’enfants qui appartenaient à parts égales à des immigrants et à des personnes nées au Canada ne diffèrent pas significativement de ceux des entreprises appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada.

En matière de caractéristiques financières des entreprises, plus le ratio de coûts fixes était élevé, plus il était probable que l’entreprise reçoive du soutien, sans égard au programme. De plus, le ratio de coûts fixes présente également la répercussion la plus importante sur la probabilité de recevoir du soutien de l’ AUSU. On peut donc conclure que couvrir les coûts fixes des entreprises, comme le loyer, les dépenses de services publics, les impôts fonciers et les paiements hypothécaires, faisait partie des principales raisons de demander un soutien à la liquidité. Toutefois, la présente étude ne relève pas de relation significative entre le ratio de liquidité générale et la probabilité de bénéficier d’un soutien.

Pour ce qui est du programme du CUEC, les entreprises de services de garde d’enfants de la régionNote  du Manitoba, de la Saskatchewan et des territoires étaient les moins susceptibles d’être bénéficiaires du CUEC. Sur le plan de la taille, la probabilité de recevoir des fonds dans le cadre du CUEC augmentait avec la taille de l’entreprise, jusqu’à 19 employés, avant de diminuer. Cette baisse peut s’expliquer par le fait que le CUEC a été conçu pour venir en aide aux petites entreprises seulement.

Dans le cas des programmes d’ AUSU, les entreprises de services de garde d’enfants en Colombie-Britannique et dans la région de l’Atlantique étaient les moins susceptibles d’être bénéficiaires d’un programme. Sur le plan de la taille, la probabilité de recevoir de l’ AUSU augmentait généralement avec la taille, car les entreprises de plus grande taille ont généralement des coûts fixes plus élevés.

En matière de SSUC, les entreprises du Québec enregistraient la probabilité la moins élevée de bénéficier de ce soutien. De plus, les résultats de régression révèlent une relation monotone croissante entre la taille de l’entreprise et la probabilité de recevoir la SSUC. Toutefois, les différences entre les trois catégories de taille inférieures à « 50 employés et plus » étaient faibles, comme le montre le graphique 2.

Enfin, les coefficients du ratio inverse de Mills sont positifs pour les trois programmes de soutien, même s’ils ne sont pas significatifs (tableau 7). Les « ratios inverses de Mills » ont servi à tenir compte de l’éventuel biais de sélection selon lequel seules les entreprises actives en 2019 et en 2020 ont servi à l’analyse. Les coefficients indiquent un biais de sélection positif, c’est-à-dire que les facteurs non observés qui ont permis aux entreprises de demeurer en activité étaient corrélés de manière positive à leur probabilité d’obtenir du soutien.


Tableau 7
Résultats de régression pour la probabilité de bénéficier de programmes de soutien à la liquidité parmi les entreprises de services de garde d’enfants
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Résultats de régression pour la probabilité de bénéficier de programmes de soutien à la liquidité parmi les entreprises de services de garde d’enfants. Les données sont présentées selon Régression probit (titres de rangée) et CUEC, AUSU et SSUC(figurant comme en-tête de colonne).
Régression probit CUEC AUSU SSUC
Effet marginal Valeur de p Effet marginal Valeur de p Effet marginal Valeur de p
À but non lucratif (référence : à but lucratif) -0,306 0,000 -0,204 0,000 -0,162 0,000
Province ou territoire (référence : Ontario)
Région de l'Atlantique -0,099 0,000 -0,343 0,000 -0,270 0,000
Québec -0,098 0,000 -0,266 0,000 -0,432 0,000
Alberta -0,026 0,143 -0,022 0,309 -0,099 0,000
Colombie-Britannique -0,157 0,000 -0,347 0,000 -0,388 0,000
Manitoba, Saskatchewan et territoires -0,224 0,000 -0,271 0,000 -0,172 0,000
Taille de l’entreprise (référence : 1 à 4 employés)
Aucun employé -0,454 0,000 -0,147 0,000 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
5 à 9 employés 0,178 0,000 0,209 0,000 0,288 0,000
10 à 19 employés 0,200 0,000 0,262 0,000 0,292 0,000
20 à 49 employés 0,175 0,000 0,264 0,000 0,294 0,000
50 employés ou plus -0,298 0,000 0,399 0,000 0,330 0,000
Propriété (référence : appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada)
Appartenant majoritairement à des immigrants 0,089 0,000 0,081 0,000 0,034 0,041
Appartenant à parts égales 0,034 0,360 0,060 0,129 0,056 0,177
 Caractéristiques financières
Ratio de liquidité générale 0,000 0,375 0,000 0,580 0,000 0,330
Ratio des coûts fixes 0,355 0,000 1,423 0,000 0,542 0,000
Ratio inverse de Mills 0,270 0,569 0,305 0,612 0,420 0,482
Nombre d’observations 4 927 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 4 927 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 4 918 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
Pseudo R-carré 0,293 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 0,259 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 0,224 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer

Graphique 2 : Probabilité d’être bénéficiaire, selon la taille de l’entreprise

Tableau de données du graphique 2 
Tableau de données du graphique 2
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 2 CUEC, AUSU et SSUC(figurant comme en-tête de colonne).
CUEC AUSU SSUC
Aucun employé -0,5 -0,2 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
1 à 4 employés 0,0 0,0 0,0
5 à 9 employés 0,2 0,2 0,3
10 à 19 employés 0,2 0,2 0,3
20 à 49 employés 0,2 0,3 0,3
50 employés ou plus -0,3 0,4 0,3

Graphique 3 : Province ou territoire d’exploitation et probabilité d’être bénéficiaire d’un programme

Tableau de données du graphique 3 
Tableau de données du graphique 3
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 3 CUEC, AUSU et SSUC(figurant comme en-tête de colonne).
CUEC AUSU SSUC
Ontario 0,0 0,0 0,0
Région de l'Atlantique -0,1 -0,4 -0,3
Québec -0,1 -0,3 -0,4
Alberta 0,0 0,0 -0,1
Colombie-Britannique -0,2 -0,4 -0,4
Manitoba, Saskatchewan et territoires -0,2 -0,3 -0,2

Valeur du soutien à la liquidité dont ont bénéficié les entreprises de services de garde d’enfants

Le tableau 8 (colonnes 2 et 3) présente les résultats de l’équation (2) et permet d’expliquer le lien entre les caractéristiques des entreprises de services de garde d’enfants et la valeur totale en dollars du soutien à la liquidité reçu. Dans ce tableau, la valeur de la liquidité fait référence aux valeurs totales en dollars combinées du CUEC, de l’ AUSU et de la SSUC qu’une entreprise a reçues tout au long de la période à l’étude.

Les résultats révèlent une relation positive entre les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif et la valeur en dollars de soutien à la liquidité qu’elles ont reçue. Le tableau 7 montre que les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif étaient moins susceptibles d’être bénéficiaires. Toutefois, comme le montre le tableau 8, les bénéficiaires à but non lucratif avaient tendance à recevoir des valeurs en dollars supérieures à celles des bénéficiaires à but lucratif. Les variables dépendantes, c’est-à-dire les valeurs totales des subventions, prennent la forme de logarithmes. Ainsi, les coefficients dans le tableau 8 montrent que, en moyenne, les bénéficiaires à but non lucratif ont reçu 14,5 % plus de soutien que les bénéficiaires à but lucratifNote . Le résultat est également statistiquement significatif à 5 %. Ce résultat peut être associé au fait que les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif étaient de plus grande taille que celles à but lucratif (voir le tableau 5). Ainsi, plus l’entreprise est de grande taille, plus ses dépenses sont élevées. C’est pourquoi les entreprises de services de garde d’enfants de plus grande taille ont reçu une valeur de soutien supérieure pour couvrir leurs dépenses.

Parmi les provinces et les territoires, les entreprises de services de garde d’enfants bénéficiaires de l’Ontario ont reçu les valeurs les plus élevées en moyenne, suivies des entreprises de l’Alberta. En revanche, les bénéficiaires de soutien à la liquidité dans la région du Manitoba, de la Saskatchewan et des territoires ont reçu le montant le plus faible. En matière de taille, comme on s’y attendait, la valeur du soutien à la liquidité a augmenté avec la taille de l’entreprise. De manière semblable à l’analyse de la probabilité de recevoir du soutien dans la section précédente, les entreprises de services de garde d’enfants appartenant majoritairement à des immigrants ont reçu des valeurs en dollars supérieures à celles des entreprises de services de garde d’enfants appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada. De plus, les résultats indiquent une relation positive entre le ratio de coûts fixes d’un bénéficiaire et les valeurs en dollar reçues. Enfin, plus le ratio de liquidité générale d’une entreprise de services de garde d’enfants est élevé, plus la valeur en dollars du soutien reçu est faible. Comme mentionné précédemment, un ratio de liquidité générale supérieur indique que l’entreprise dispose d’une encaisse supérieure, et affiche donc un risque inférieur de détresse ou de manquement pendant la pandémie.

Le coefficient du ratio inverse de Mills indique que la sélection des programmes était positive, mais pas significative. Autrement dit, des facteurs non observés qui ont permis aux entreprises de services de garde d’enfants de recevoir du soutien étaient corrélés de manière positive au montant du soutien reçu.


Tableau 8
Résultats de la régression pour le montant total du soutien à la liquidité reçu
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Résultats de la régression pour le montant total du soutien à la liquidité reçu. Les données sont présentées selon Régressions par les moindres carrés ordinaires (titres de rangée) et Industrie des
services de garde d’enfants et Industrie des services de garde d’enfants par rapport au reste de l’économie(figurant comme en-tête de colonne).
Régressions par les moindres carrés ordinaires Industrie des
services de garde d’enfants
Industrie des services de garde d’enfants par rapport au reste de l’économie
coefficient valeur de p coefficient valeur de p
Services de garde à but non lucratif 0,135 0,000 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
Industrie des
services de garde d’enfants
Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 0,099 0,000
Province ou territoire (catégorie de référence : Ontario)
Région de l'Atlantique -0,760 0,000 -0,143 0,000
Québec -0,984 0,000 -0,062 0,000
Alberta -0,255 0,000 0,029 0,000
Colombie-Britannique -0,830 0,000 -0,076 0,000
Manitoba, Saskatchewan et territoires -1,131 0,000 -0,088 0,000
Taille de l’entreprise (catégorie de référence : 1 à 4 employés)
Aucun employé -0,122 0,819 -0,023 0,305
5 à 9 employés 0,633 0,000 0,353 0,000
10 à 19 employés 0,947 0,000 0,742 0,000
20 à 49 employés 1,232 0,000 1,265 0,000
50 employés ou plus 2,389 0,000 2,468 0,000
Propriété (catégorie de référence : appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada)
Appartenant majoritairement à des immigrants 0,123 0,017 -0,019 0,000
Appartenant à parts égales 0,018 0,821 0,076 0,000
Variable de contrôle de l’industrie Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer OUI OUI
Caractéristiques financières
Marge bénéficiaire Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer -0,009 0,000
Ratio de liquidité générale -0,003 0,024 0,000 0,000
Ratio des coûts fixes 1,127 0,000 -0,067 0,000
Ratio inverse de Mills 0,020 0,966 -0,260 0,000
Constante 11,288 0,000 11,322 0,000
Nombre d’observations 4 696 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 774 002 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
Valeur ajustée du R-carré 0,664 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 0,710 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer

Comparaison entre les entreprises de services de garde d’enfants et le reste de l’économie

Probabilité de bénéficier d’un programme de soutien à la liquidité

Cette section présente les résultats de l’équation (3), qui compare la probabilité d’être bénéficiaire de soutien à la liquidité dans l’industrie des services de garde d’enfants et dans le reste de l’économie. Après la prise en compte de la taille, du type de propriété et des caractéristiques financières de l’entreprise, les résultats indiquent que les entreprises de services de garde d’enfants étaient plus susceptibles d’être bénéficiaires du CUEC et de l’ AUSU que les autres entreprises (tableau 9). En revanche, les entreprises du reste de l’économie étaient plus susceptibles de recevoir la SSUC que les entreprises de services de garde d’enfants. Plus précisément, les entreprises de services de garde d’enfants étaient 1,7 point de pourcentage plus susceptibles d’avoir recours au CUEC et 2,9 points de pourcentage plus susceptibles de recevoir l’ AUSU que les entreprises du reste de l’économie. Cependant, elles étaient 3,9 points de pourcentage moins susceptibles de recevoir la SSUC. Une explication possible pour cette constatation est que la SSUC a été principalement conçue pour appuyer les entreprises avec employés de plus grande taille et que les entreprises de services de garde d’enfants sont, en moyenne, de plus petites entreprises.

Une constatation intéressante est que le ratio de liquidité générale, qui mesure les liquidités d’une entreprise, a désormais une relation négative avec la probabilité d’être bénéficiaire, même si cela n’est pas significatif parmi les entreprises de services de garde d’enfants. Plus le ratio est bas, plus la liquidité d’une entreprise est faible et, par conséquent, le risque de détresse ou de manquement est donc plus élevé lors d’un choc négatif sur les revenus. La relation négative importante peut être due aux entreprises du reste de l’économie. Dans l’ensemble, les résultats indiquent que, en moyenne, plus la liquidité d’une entreprise est élevée, plus la probabilité qu’elle soit bénéficiaire est faible, sans égard au programme de soutien. Cependant, Leung et Liu (2022) ont découvert un lien non linéaire entre le ratio de liquidité générale et le recours à la SSUC pendant la pandémie, en classant le ratio de liquidité générale en cinq catégories.

Le coefficient du biais de sélection est également positif et significatif. Si on le compare au biais de sélection positif, mais non significatif relevé pour les entreprises de services de garde d’enfants dans la section précédente, ce coefficient semble indiquer un biais de sélection positif et plus fort pour le reste de l’économie.


Tableau 9
Résultats de régression pour la probabilité de bénéficier de programmes de soutien à la liquidité parmi toutes les entreprises
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Résultats de régression pour la probabilité de bénéficier de programmes de soutien à la liquidité parmi toutes les entreprises. Les données sont présentées selon Régression probit (titres de rangée) et CUEC, AUSU et SSUC(figurant comme en-tête de colonne).
Régression probit CUEC AUSU SSUC
Effet marginal Valeur de p Effet marginal Valeur de p Effet marginal Valeur de p
Industrie des services de garde d’enfants (référence : reste de l’économie) 0,017 0,005 0,029 0,000 -0,039 0,000
Taille de l’entreprise (référence : 1 à 4 employés)
Aucun employé -0,487 0,000 -0,088 0,000 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
5 à 9 employés 0,213 0,000 0,151 0,000 0,314 0,000
10 à 19 employés 0,200 0,000 0,193 0,000 0,389 0,000
20 à 49 employés -0,041 0,000 0,213 0,000 0,435 0,000
50 employés ou plus -0,480 0,000 0,199 0,000 0,415 0,000
Province ou territoire (référence : Ontario)
Région de l'Atlantique -0,001 0,741 -0,053 0,000 0,022 0,000
Québec 0,031 0,000 -0,004 0,000 0,044 0,000
Alberta -0,023 0,000 -0,015 0,000 -0,002 0,021
Colombie-Britannique -0,042 0,000 -0,033 0,000 -0,007 0,000
Manitoba, Saskatchewan et territoires -0,024 0,000 -0,035 0,000 -0,031 0,000
Propriété (référence : appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada)
Appartenant majoritairement à des immigrants 0,070 0,000 0,041 0,000 -0,043 0,000
Appartenant à parts égales 0,048 0,000 0,039 0,000 0,000 0,881
 Caractéristiques financières
Marge bénéficiaire 0,004 0,000 -0,001 0,009 0,008 0,000
Ratio des coûts fixes 0,088 0,000 0,273 0,000 -0,001 0,000
Ratio de liquidité générale -0,001 0,000 -0,001 0,000 -0,152 0,000
Ratio inverse de Mills 0,023 0,052 0,105 0,000 0,120 0,000
Nombre d’observations 1 283 479 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 1 283 479 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 1 282 668 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
Pseudo R-carré 0,277 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 0,221 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 0,308 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer

Valeur du soutien à la liquidité reçu

En moyenne, les bénéficiaires de l’industrie des services de garde d’enfants ont reçu une valeur en dollars supérieure, soit 10,4 % de plus, que les entreprises des autres industries, après avoir pris en compte la taille, la province ou le territoire, le type de propriété, l’industrie et les caractéristiques financières (colonnes 4 et 5 du tableau 8). Parmi toutes les entreprises, les bénéficiaires de l’Alberta ont reçu les valeurs de liquidité les plus élevées. En revanche, les bénéficiaires de la région de l’Atlantique ont reçu le soutien à la liquidité le plus faible. En outre, les entreprises de services de garde d’enfants bénéficiaires appartenant majoritairement à des immigrants ont reçu un montant de soutien à la liquidité légèrement inférieur à celui des entreprises bénéficiaires appartenant majoritairement à des personnes nées au Canada. Comme pour l’industrie des services de garde d’enfants, la valeur en dollars du soutien à la liquidité augmente avec la taille de l’entreprise bénéficiaire. Enfin, en matière de caractéristiques financières, les résultats indiquent que plus la marge bénéficiaire et le ratio de coûts fixes étaient élevés, plus le montant de soutien reçu était faible parmi tous les bénéficiaires dans l’économie, en moyenne. Cet effet négatif du ratio des coûts fixes, si on le compare à l’effet positif pour les entreprises de services de garde d’enfants seulement (colonne 2 du tableau 8), est probablement dû à la dominance des entreprises dans le reste de l’économie. Lorsqu’une entreprise se développe, la proportion de ses coûts fixes est susceptible de diminuer.

Le coefficient du biais de sélection des programmes est négatif et significatif. Si on le compare au biais de sélection positif, mais non significatif relevé pour les entreprises de services de garde d’enfants seulement, comme on le décrit dans la section précédente, ce coefficient laisse entendre un biais de sélection négatif et plus fort pour le reste de l’économie

Conclusion

Bien que l’industrie des services de garde d’enfants représente une faible portion du produit intérieur brut (PIB) total, elle joue un rôle essentiel dans l’économie. Plus précisément, elle permet aux parents de prendre part à la population active. La pandémie de COVID-19, à titre de choc sanitaire et économique particulier, a indubitablement eu d’importantes répercussions sur l’industrie des services de garde d’enfants, en raison de sa nature de soins en personne. Pour atténuer les répercussions de la pandémie sur les entreprises, le gouvernement du Canada a lancé divers programmes de soutien à la liquidité. La présente étude porte plus précisément sur le recours à quatre programmes particuliers de soutien à la liquidité par les entreprises de l’industrie des services de garde d’enfants.

Selon les résultats de l’étude, par rapport au reste de l’économie, les entreprises de services de garde d’enfants étaient plus susceptibles de recevoir du soutien à la liquidité, comme le CUEC et l’ AUSU, et moins susceptibles de recevoir la SSUC. Une explication possible est que la SSUC a été conçue avant tout pour appuyer les grandes entreprises et que les entreprises de services de garde d’enfants sont, en moyenne, de plus petites entreprises. Une autre possibilité est que les entreprises de services de garde d’enfants ont subi une baisse plus marquée de la demande, et qu’elles peuvent avoir tenté de réduire leurs pertes en cessant temporairement leurs activités et en demandant du soutien auprès de programmes comme le CUEC et l’ AUSU. De plus, les entreprises de services de garde d’enfants ont, en moyenne, reçu des montants supérieurs de soutien total à la liquidité que les entreprises du reste de l’économie, après prise en compte des caractéristiques d’entreprise et de la sélection du programme. Ce résultat peut indiquer que comparativement à une entreprise typique du reste de l’économie, toutes choses étant égales par ailleurs, une entreprise typique de services de garde d’enfants a été plus durement touchée par la pandémie.

Parmi les entreprises de services de garde d’enfants, des variations ont été observées quant au recours aux différents programmes de soutien à la liquidité. Les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif étaient plus susceptibles que les entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif de recevoir des fonds dans le cadre du CUEC, de l’AUCLC et de la SSUC. Ce résultat est conforme à ceux d’autres études ayant relevé que les entreprises de services de garde d’enfants à but lucratif ont connu une plus forte baisse du nombre d’inscriptions en raison des frais de garde d’enfants plus élevés et du taux de chômage plus élevé chez les parents, en particulier chez les mères, au cours de la pandémie (Macdonald et Friendly, 2021). Toutefois, parmi les bénéficiaires dans l’industrie des services de garde d’enfants, les entreprises à but non lucratif ont reçu des valeurs de soutien en dollars plus élevées que les entreprises à but lucratif. Ce résultat pourrait être lié à la taille plus importante et aux dépenses plus élevées des entreprises de services de garde d’enfants à but non lucratif par rapport aux entreprises à but lucratif.

Par ailleurs, les résultats indiquent que les entreprises de services de garde d’enfants de l’Ontario et de l’Alberta étaient plus susceptibles de recevoir du soutien à la liquidité, et ce, quel que soit le programme de soutien. Ils ont également reçu la valeur de soutien en dollars la plus élevée. Le constat relatif aux entreprises de services de garde d’enfants de l’Alberta est conforme à la situation économique de la province. Le secteur du pétrole et du gaz, qui correspond à environ 21 % du PIB total de la province, contribue de façon importante à l’économie de l’Alberta (Wang 2020). En 2020, la pandémie et la baisse considérable du prix du pétrole qui en a résulté ont porté un double coup à l’économie de l’Alberta. Par conséquent, ses entreprises de services de garde d’enfants ont été plus durement touchées. Par exemple, Friendly et coll. (2020) ont constaté que, pendant la première vague de la pandémie, 63 % des centres de services de garde d’enfants de l’Alberta ont déclaré que leur situation financière était « bien pire » qu’avant la pandémie, soit le pourcentage le plus élevé parmi toutes les provinces.

Une des limites de la présente étude est que seules les entreprises de services de garde d’enfants ayant un numéro d’entreprise valide sont comprises dans l’analyse. Ces entreprises ont tendance à être de plus grande taille. Un nombre important de petits fournisseurs de services de garde d’enfants sont des travailleurs autonomes fournissant des services de garde d’enfants en milieu familial et peuvent ne pas avoir de numéro d’entreprise. Ils sont donc exclus de la présente étude. Ainsi, les analyses réalisées dans le cadre de cette étude sont plus pertinentes dans le cas des entreprises de services de garde d’enfants de plus grande taille, et peuvent ne pas dresser un portrait exhaustif de l’ensemble de l’industrie des services de garde d’enfants.

Bibliographie

Archer, J., B. Duhamel, R. Macdonald, J. Watt et N. Yam. 2021. « Les services d’apprentissage et de garde des jeunes enfants au Canada : caractéristiques des entreprises et produit intérieur brut de l’industrie ». Rapports économiques et sociaux. Produit no 36-28-0001 au catalogue de Statistique Canada. Ottawa, Canada.

Beland, L.-P., O. Fakorede, D. Mikola et H. Tang. 2021. The effect of COVID-19 on Canadian small businesses’ owners and their employees. Document de travail de l’Université Carleton.

Bezanson, K., A. Bevan et M. Lysack. 2020. Rebuilding childcare for a fair recovery and a stronger economy. 23 juillet. Consulté sur le site de l’Université Brock, à : https://brocku.ca/brock-news/2020/07/bezanson-bevan-and-lysack-rebuilding-childcare-for-a-fair-recovery-and-a-stronger-economy/.

Chernenko, S. et D. Scharfstein. 2022. Racial Disparities in the Paycheck Protection Program, NBER Working Papers, no 29748.

Findlay, L. C. et R, Arim. 2020. « Utilisation des services de garde d’enfants pendant et après la pandémie ». StatCan et la COVID-19 : Des données aux connaissances, pour bâtir un Canada meilleur. Produit no 45280001 au catalogue de Statistique Canada. Ottawa, Canada.

Friendly, M., B. Forer, R. Vickerson et S. Mohamed. 2020. Canadian Child Care: Preliminary results from a national survey during the COVID-19 pandemic. Toronto : Childcare Resource and Research Unit; Ottawa : Child Care Now; Ottawa : Fédération canadienne des services de garde à l’enfance. Disponible au lien suivant : https://childcarecanada.org/publications/other-publications/20/07/canadian-child-care-preliminary-results-national-survey-during.

Heckman, J.J. 1979. « Sample Selection Bias as a Specification Error ». Econometrica, 47(1), p. 153 à 161. https://doi.org/10.2307/1912352.

Leung, D. et H. Liu. 2022. « Le programme de Subvention salariale d’urgence du Canada et la croissance et le taux de survie des entreprises pendant la pandémie de COVID-19 au Canada ». Rapports économiques et sociaux. Produit no 36-28-0001 au catalogue de Statistique Canada. Ottawa, Canada. DOI : https://doi.org/10.25318/36280001202200200006-fra.

Macdonald, D. et M. Friendly. 2021. Tirer la sonnette d’alarme : Répercussions de la COVID-19 sur le secteur des services de garde à l’enfance au Canada. Centre canadien de politiques alternatives.

Moyser, M. et A. Burlock. 2018. « Emploi du temps : la charge de travail totale, le travail non rémunéré et les loisirs ». Femmes au Canada : rapport statistique fondé sur le sexe. Produit no 89-503-X au catalogue de Statistique Canada. Ottawa, Canada.

Standford, J. 2020. The Role of Early Learning and Child Care in Rebuilding Canada’s Economy After COVID-19. Vancouver : Centre for Future Work.

Statistique Canada. 2021. « Enquête sur les modes d’apprentissage et de garde des jeunes enfants, 2020 ». Le Quotidien. Disponible au lien suivant : https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/210407/dq210407b-fra.htm.

Tam, S., S. Sood et C. Johnston. 2021. « Les répercussions de la COVID-19 sur les entreprises appartenant majoritairement à des populations précises, premier trimestre de 2021 ». StatCan et la COVID-19 : Des données aux connaissances, pour bâtir un Canada meilleur. Produit no 45-28-0001 au catalogue de Statistique Canada. Ottawa, Canada.

Wang, W. 2020. « La baisse de la production et des investissements dans l’industrie du pétrole et du gaz au Canada et les répercussions sur l’économie ». Aperçus économiques, no 109. Produit no 11-626-X au catalogue de Statistique Canada. Ottawa, Canada.

Zamarro, G. et M.J. Pardos. 2021. « Gender differences in couples’ division of childcare, work and mental health during COVID-19 ». Review of Economic of the Household, 19, p. 11 à 40. Disponible au lien suivant : https://doi.org/10.1007/s11150-020-09534-7.

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