Projections démographiques pour le Canada (2021 à 2068), les provinces et les territoires (2021 à 2043) : rapport technique sur la méthodologie et les hypothèses

Date de diffusion : le 22 août 2022

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Début du texte

1- Introduction

Les projections démographiques pour le Canada, les provinces et les territoires sont traditionnellement produites aux cinq ans, suivant de près la disponibilité des estimations démographiques ajustées pour le dernier recensement quinquennal. La présente édition devance toutefois la production des estimations ajustées pour le recensement de 2021 car elle constitue une mise à jour nécessaire tenant compte des récents développements touchant la démographie canadienne, dont la hausse des cibles d’immigration et la pandémie de COVID-19. Reprenant en partie les hypothèses de la précédente édition, les Projections démographiques pour le Canada, les provinces et les territoires : rapport technique sur la méthodologie et les hypothèses, 2018 à 2068Note  (ci-après CCPT2018) ainsi que les cibles à long-terme recueillies dans « l’Enquête auprès d’experts sur les tendances démographiques futures de 2018 »Note  , ces projections ont comme population de base la population de 2021, telle qu’estimée par le programme des estimations démographiques de Statistique Canada.

Le présent document décrit les hypothèses de projection sous-jacentes aux projections ainsi que les divers scénarios de projection proposés. Il met l’accent sur les nombreux changements apportés depuis la publication de CCPT2018. Le rapport technique de la précédente éditionNote  demeure toutefois une référence utile pour bien saisir comment les cibles à long-terme sont établies dans les diverses hypothèses de projection.

Les résultats des « Projections démographiques pour le Canada (2021 à 2068), les provinces et les territoires (2021 à 2043) » (ci-après CCPT2021) sont disponibles dans deux tableaux de l'Entrepôt commun de données de sortie : 17-10-0057-01 (chiffres de population) et 17-10-0058-01 (composantes de l’accroissement démographique). Ils peuvent également être consultés à l’aide d’un nouvel outil de visualisation de données interactif (numéro 71-607-X-2022015 au catalogue de Statistique Canada). Un court rapport analytique est aussi disponible (numéro 91-520-X-2022001 au catalogue de Statistique Canada).

2- Hypothèses et choix de scénarios

L’utilisation de multiples scénarios de projections permet de refléter l’incertitude liée à l’avenir. Ces scénarios de projections sont construits en combinant un certain nombre d’hypothèses quant à l’évolution future de chacune des composantes de la croissance démographique.

Les six scénarios de croissance moyenne (M1, M2, M3, M4, M5 et M6) ont été construits à partir d’hypothèses reflétant différentes tendances de migration interne observées par le passé. Chaque scénario propose une hypothèse distincte afin de refléter la volatilité de la composante.

Les scénarios de croissance faible (LG) et de croissance forte (HG) rassemblent des hypothèses qui vont de pair avec une croissance démographique tantôt plus faible, tantôt plus forte que dans les scénarios de croissance moyenne au niveau du Canada. À titre d’exemple, des hypothèses de forte fécondité, de faible mortalité, de forte immigration, de faible émigration et un nombre élevé de résidents non permanents sont à la base du scénario de croissance forte.

Les scénarios de vieillissement rapide (FA) et de vieillissement lent (SA) rassemblent des hypothèses qui vont de pair avec un vieillissement démographique tantôt plus faible, tantôt plus fort que dans les scénarios de croissance moyenne. À titre d’exemple, des hypothèses de forte fécondité, de forte mortalité, de forte immigration, de faible émigration et un nombre élevé de résidents non permanents sont à la base du scénario de vieillissement lent.

Les dix scénarios visent à fournir une fourchette d’effectifs projetés plausible et assez large pour tenir compte des incertitudes inhérentes à tout exercice de projection. Il convient de préciser que dans les scénarios de croissance faible (LG), de croissance forte (HG), de vieillissement rapide (FA) et de vieillissement lent (SA), l’hypothèse de migration interprovinciale demeure la même, soit celle utilisée dans le scénario de croissance moyenne M1. Toutes les hypothèses de projections et les scénarios sont résumés dans les tableaux 1 et 2.


Tableau 1
Sommaire des scénarios de projection
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Sommaire des scénarios de projection . Les données sont présentées selon Scénario (titres de rangée) et Fécondité, Mortalité, Immigration, Émigration, émigration de retour et émigration temporaire, Résidents non permanents et Migration interne(figurant comme en-tête de colonne).
Scénario Fécondité Mortalité Immigration Émigration, émigration de retour et émigration temporaire Résidents non permanents Migration interne
M1 Moyen Moyen Moyen Moyen Moyen Tendances récentes (2018-2019 à 2020-2021) évoluant linéairement en 10 ans vers des tendances à long terme (1991-1992 à 2016-2017)
M2 1995-1996 à 2010-2011
M3 2003-2004 à 2008-2009
M4 2009-2010 à 2016-2017
M5 2014-2015 à 2016-2017
M6 2018-2019 à 2020-2021
LG Faible Fort Faible Fort Faible Tendances récentes (2018-2019 à 2020-2021) évoluant linéairement en 10 ans vers des tendances à long terme (1991-1992 à 2016-2017)
HG Fort Faible Fort Faible Fort
SA Fort Fort Fort Faible Fort
FA Faible Faible Faible Fort Faible

Tableau 2
Sommaire des hypothèses ayant servi à construire les scénarios de projections à long-terme
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Sommaire des hypothèses ayant servi à construire les scénarios de projections à long-terme. Les données sont présentées selon Composante (titres de rangée) et Scénario, Croissance faible, Croissance moyenne, Croissance forte, Vieillissement lent et Vieillissement rapide(figurant comme en-tête de colonne).
Composante Scénario
Croissance faible Croissance moyenne Croissance forte Vieillissement lent Vieillissement rapide
LG M1 M2 M3 M4 M5 M6 HG SA FA
Fécondité (indice synthétique de fécondité du moment) (2042-2043) 1,40 1,59 1,59 1,59 1,59 1,59 1,59 1,79 1,79 1,40
Immigration (taux pour mille) (2042-2043) 6,5 8,3 8,3 8,3 8,3 8,3 8,3 12,0 12,0 6,5
Espérance de vie à la naissance, hommes (2042-2043) 82,6 ans 83,7 ans 83,7 ans 83,7 ans 83,7 ans 83,7 ans 83,7 ans 84,8 ans 82,6 ans 84,8 ans
Espérance de vie à la naissance, femmes (2042-2043) 86,6 ans 87,4 ans 87,4 ans 87,4 ans 87,4 ans 87,4 ans 87,4 ans 88,2 ans 86,6 ans 88,2 ans
Migration interprovinciale (période de référence) Tendances récentes (2018-2019 à 2020-2021) évoluant linéairement en 10 ans vers des tendances à long terme (1991-1992 à 2016-2017) Tendances récentes (2018-2019 à 2020-2021) évoluant linéairement en 10 ans vers des tendances à long terme (1991-1992 à 2016-2017) 1995-1996 à 2010-2011 2003-2004 à 2008-2009 2009-2010 à 2016-2017 2014-2015 à 2016-2017 2018-2019 à 2020-2021 Tendances récentes (2018-2019 à 2020-2021) évoluant linéairement en 10 ans vers des tendances à long terme (1991-1992 à 2016-2017) Tendances récentes (2018-2019 à 2020-2021) évoluant linéairement en 10 ans vers des tendances à long terme (1991-1992 à 2016-2017) Tendances récentes (2018-2019 à 2020-2021) évoluant linéairement en 10 ans vers des tendances à long terme (1991-1992 à 2016-2017)
Résidents non-permanents (changement cumulatif de 2022 à 2043) 0 536 500 536 500 536 500 536 500 536 500 536 500 926 800 926 800 0
Émigration (taux de migraproduction brut pour mille) (2042-2043) 2,3 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,1 1,1 2,3
Émigration de retour (taux de migraproduction brut pour mille) (2042-2043) 1,3 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,6 0,6 1,3
Émigration temporaire nette (taux de migraproduction brut pour mille) (2042-2043) 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7

3- Description des hypothèses

3.1- Projection de la fécondité

L’indice synthétique de fécondité du moment (ISFM) est en constante diminution depuis quelques années. Celui-ci est passé de 1,69 enfant par femme en 2008 à 1,47 en 2019. Puis en 2020, l’ISFM a connu la plus importante baisse observée d’une année à l’autre depuis 2008 pour s’établir à 1,40 enfant par femme. Enfin, des données pour le Québec et la Colombie-Britannique montrent qu’entre décembre 2020 et février 2021, le nombre de naissances était bien inférieur au nombre observé à la même période l’année précédenteNote  Note  .

La diminution de l’ISFM constitue une poursuite de la tendance observée depuis près de 13 ans. Divers facteurs tels que le report de l’âge à la maternité, la conjoncture économique, des changements de valeurs face à la famille ou des difficultés d’accès à un logement convenable pourraient être en causeNote  . Il est toutefois probable qu’elle soit due également en partie, en 2020 et 2021, à la pandémie de COVID-19. La fermeture des frontières pendant les premiers mois de la pandémie pourrait aussi avoir eu un impact en réduisant le nombre de personnes entrant au pays et ayant un enfant peu après leur arrivée. Plusieurs pays tels que l’Italie et la France ont connu une baisse du nombre de naissances quelques mois après le début de la pandémieNote  . Des études montrent qu’en période de grande incertitude, les gens tendent à éviter d’apporter des changements importants à leur vie, comme avoir un enfantNote  Note  . Les résultats de l’Enquête sociale canadienne – COVID-19 et bien-être menée entre avril et juin 2021 font écho à ces constats en montrant que près de 19 % des personnes de 15 à 49 ans souhaitaient désormais avoir moins d’enfants ou désiraient reporter la venue d’un enfant en raison de la pandémie de COVID-19, alors que seulement 4 % souhaitaient avoir plus d’enfants ou un enfant plus tôt que prévuNote  .

Des épidémies, des cataclysmes ou des guerres ont souvent causé par le passé une baisse de la fécondité à court terme, suivie d’une reprise à plus long termeNote  . Au Canada, des données récentes montrent que la diminution de la fécondité causée par la pandémie pourrait avoir été de bien courte durée et que la reprise pourrait être déjà bien entamée. En effet, de mars à décembre 2021, le nombre de naissances au Québec et en Colombie-Britannique a surpassé celui de l’année précédente, si bien qu’au total il y a eu plus de naissances en 2021 qu’en 2020, et autant qu’en 2019Note  Note  . L’Ontario a connu pour sa part une augmentation de 0,9 % des naissances au premier trimestre de 2021 comparativement à celui de 2020Note  . Ces résultats concordent avec ceux observés en France et aux États-Unis où l’on a observé d’importants rebonds dans le nombre de naissancesNote  Note  .

Trois hypothèses de fécondité distinctes sont proposées suivant la méthode utilisée dans CCPT2018. Plus précisément, l’approche propose une extrapolation des tendances récentes (2009 à 2019) convergeant rapidement vers des cibles à long terme établies à partir des résultats de « l’Enquête auprès d’experts sur les tendances démographiques futures de 2018 »Note  . À noter que parce qu’elle reflète potentiellement les effets de la pandémie, l’année 2020 a été omise intentionnellement dans l’estimation des tendances récentes.

Selon l’hypothèse moyenne, l’ISF au Canada atteindra 1,39 enfant par femme en 2021-2022, diminuera légèrement pour atteindre 1,37 en 2024-2025, puis grimpera de façon soutenue pour rejoindre la cible de 1,59 en 2042-2043. L’hypothèse forte suppose pour sa part un rebond substantiel de la fécondité dès 2021-2022 avec un ISFM de 1,49 enfant par femme, et une hausse constante vers une cible fixée à 1,79 en 2042-2043. Enfin, l’hypothèse faible suppose que l’ISFM diminuera pour atteindre 1,28 enfant par femme en 2027-2028 puis remontera pour atteindre la cible de 1,40 établie en 2042-2043. Prenant pour point de départ le faible niveau de l’ISFM estimé en 2020-2021 (1,40 enfant par femme) et supposant une poursuite des tendances baissières récentes ainsi que des effets potentiels de la pandémie, cette hypothèse est une révision à la baisse de l’hypothèse de fécondité faible proposée dans CCPT2018Note  .


Tableau 3
Indice synthétique de fécondité du moment, Canada, provinces et territoires, historique (2020) et projeté (2043) selon les hypothèses de fécondité faibles, moyennes et fortesTableau 3 Note 1
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Indice synthétique de fécondité du moment. Les données sont présentées selon Région (titres de rangée) et Historique (2020), Projeté (2043), Faible, Moyenne et Forte, calculées selon enfant(s) par femme unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Région Historique (2020) Projeté (2043)
Faible Moyenne Forte
enfant(s) par femme
CanadaTableau 3 Note 2 1,40 1,40 1,59 1,79
Terre-Neuve-et-Labrador 1,26 1,26 1,43 1,58
Île-du-Prince-Édouard 1,33 1,34 1,52 1,72
Nouvelle-Écosse 1,24 1,25 1,42 1,64
Nouveau-Brunswick 1,42 1,43 1,62 1,77
Québec 1,52 1,53 1,73 1,91
Ontario 1,34 1,34 1,52 1,73
Manitoba 1,61 1,62 1,84 2,17
Saskatchewan 1,78 1,79 2,03 2,23
Alberta 1,51 1,51 1,72 1,93
Colombie-Britannique 1,17 1,18 1,34 1,50
YukonTableau 3 Note 3 1,55 1,36 1,55 1,74
Territoires du Nord-Ouest 1,64 1,65 1,87 2,14
Nunavut 2,72 2,73 3,10 3,35

3.2- Projection de la mortalité

Depuis 2019, année de publication des dernières hypothèses de mortalité dans le rapport CCPT 2018, des changements importants dans les tendances de la mortalité au Canada ont nécessité la révision et le perfectionnement à la fois des méthodes de projection de la mortalité et des hypothèses de mortalité à court et à long terme. Plus particulièrement, la pandémie de COVID-19 a entraîné l’élimination des hausses de l’espérance de vie à la naissance observées entre 2018 et 2019 au Canada, après une période de stagnation relative entre 2016 et 2018. Au niveau national, l’espérance de vie à la naissance pour les deux sexes a diminué de 0,57 année entre 2019 et 2020, par opposition à l’augmentation de 0,38 année observée entre 2018 et 2019Note  . Un résultat similaire a été constaté dans la plupart des provinces et territoires, l’ampleur de la baisse étant largement fonction de la gravité des répercussions de la pandémie dans chaque région donnée : un phénomène qui peut être mesuré en comparant les différences dans la surmortalitéNote  observées en 2020 dans les provinces et les territoires. Les seules exceptions à cette tendance générale ont été le Nouveau-Brunswick et la Nouvelle-Écosse, qui ont tous deux enregistré une augmentation de l’espérance de vie pendant cette période, ainsi que l’Île-du-Prince-Édouard et le Nunavut, où les estimations les plus récentes de l’espérance de vie pour 2020 sont calculées en faisant la moyenne des estimations de 2018 à 2020Note  .

En date du 2 juillet 2022, l’Agence de la santé publique du Canada (ASPC) a rapporté un nombre total de 41 932 décès liés à la COVID-19 entre 2020 et 2022, dont environ 63 % survenus entre 2021 et 2022Note  . L’ASPC a également fait état d’une augmentation de 96 % du nombre de décès lié à la toxicité des opioïdes entre le printemps 2020 et le printemps 2021, par rapport à la même période une année auparavant, la plus grande part de cette augmentation ayant été observée en Colombie-Britannique, en Alberta et en OntarioNote  . Ces deux facteurs, conjugués à d’autres effets collatéraux potentiels de la pandémie, tel que l’accès réduit aux services de soins de santé découlant des mesures de confinement, ont pu entraîner la baisse de l’espérance de vie observée tout au long de cette période. Les hypothèses sur les taux de mortalité selon l’âge projetés pour 2021 et 2022 doivent donc refléter les changements constatés dans les tendances de la mortalité selon l’âge.

De même, les hypothèses de mortalité pour 2023 et au-delà doivent être ajustées pour tenir compte des répercussions potentielles, à court et à long terme, de l’évolution de la mortalité liée à la pandémie. Bien que les conséquences de la COVID-19 et ses effets collatéraux sur l’espérance de vie à long terme ne puissent pas encore être connus, les hypothèses révisées devraient à tout le moins envisager la possibilité d’un retour prolongé à la « norme », c’est-à-dire la trajectoire anticipée de l’espérance de vie dans un contexte prépandémique. L’Office for National Statistics (ONS) au Royaume-UniNote  et l’Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) en FranceNote  ont tous deux récemment publié des projections démographiques pour 2021 et au-delà en utilisant des hypothèses de mortalité révisées pour refléter les changements provoqués par la pandémie.

Les divergences quant à l’incidence de la pandémie sur la mortalité dans les provinces et les territoires soulignent également la nécessité de quantifier avec précision l’incertitude associée aux projections de la mortalité selon le sexe et la région. Comme pour la dernière série de projections du rapport CCPT 2018, l’extension modifiée de Lee-Li (2005)Note  du modèle de Lee-Carter (1992)Note  est utilisée pour réaliser des projections cohérentes, par sexe et par province ou territoire, de la mortalité selon l’âge; toutefois, le processus d’élaboration des hypothèses faibles et fortes a été modifié de manière à intégrer l’incertitude inhérente aux différentes étapes du modèle à plusieurs étapes de Lee-Li.

3.2.1 Modifications

3.2.1.1 Méthodologie

La méthodologie demeure en grande partie inchangée depuis la dernière publication des projections démographiques pour le Canada. Une description détaillée de ces méthodes est présentée au Chapitre 4 : Projection de la mortalité du rapport CCPT 2018. Les changements apportés à la méthodologie visent à améliorer l’incertitude associée aux projections, de sorte que les hypothèses de mortalité faible, moyenne et forte qui en résultent reflètent autant que possible les différentes sources d’incertitude sous-jacentes du modèle.

Estimation des paramètres

Le modèle cohérent de Li-Lee exprime le logarithme des taux de mortalité selon l’âge en fonction de facteurs propres à l’âge et au temps, auxquels s’ajoutent des facteurs liés à la région et au sexe qui assurent une cohérence sur ces deux plans :

ln( m x,t,s,i )= μ x,s,i + B x K t + b x,s k t,s + β x,s,i κ t,s,i + ε x,t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaaeysaiaab6 gacaGGOaGaamyBamaaBaaaleaacaWG4bGaaiilaiaadshacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaabeaakiaacMcacqGH9aqpcqaH8oqBdaWgaa WcbaGaamiEaiaacYcacaWGZbGaaiilaiaadMgaaeqaaOGaey4kaSIa amOqamaaBaaaleaacaWG4baabeaakiabgEHiQiaadUeadaWgaaWcba GaamiDaaqabaGccqGHRaWkcaWGIbWaaSbaaSqaaiaadIhacaGGSaGa am4CaaqabaGccqGHxiIkcaWGRbWaaSbaaSqaaiaadshacaGGSaGaam 4CaaqabaGccqGHRaWkcqaHYoGydaWgaaWcbaGaamiEaiaacYcacaWG ZbGaaiilaiaadMgaaeqaaOGaey4fIOIaeqOUdS2aaSbaaSqaaiaads hacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaakiabgUcaRiabew7aLnaa BaaaleaacaWG4bGaaiilaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPb aabeaaaaa@6D2D@

x,t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamiEaiaacY cacaWG0bGaaiilaiaadohacaGGSaGaamyAaaaa@3BE3@  sont des indices représentant respectivement l’âge, le temps (en années), le sexe et la région. Le taux de mortalité par groupe est désigné par m x,t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamyBamaaBa aaleaacaWG4bGaaiilaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaa beaaaaa@3D01@ , tandis que μ x,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqiVd02aaS baaSqaaiaadIhacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C1C@  représente la moyenne de ln( m x,t,s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaciiBaiaac6 gacaGGOaGaamyBamaaBaaaleaacaWG4bGaaiilaiaadshacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaabeaakiaacMcaaaa@4048@  dans le temps, B x * K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamOqamaaBa aaleaacaWG4baabeaakiaacQcacaWGlbWaaSbaaSqaaiaadshaaeqa aaaa@3A94@  représente le facteur commun appliqué à l’ensemble des sexes et des régions, b x,s * k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamOyamaaBa aaleaacaWG4bGaaiilaiaadohaaeqaaOGaaiOkaiaadUgadaWgaaWc baGaamiDaiaacYcacaWGZbaabeaaaaa@3E24@  est le facteur propre au sexe appliqué à l’ensemble des régions, β x,s,i * κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOSdi2aaS baaSqaaiaadIhacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaakiaacQca cqaH6oWAdaWgaaWcbaGaamiDaiaacYcacaWGZbGaaiilaiaadMgaae qaaaaa@42DC@  représente le facteur propre au sexe et à la région pour chaque combinaison de sexe et de région, et ε x,t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqyTdu2aaS baaSqaaiaadIhacaGGSaGaamiDaiaacYcacaWGZbGaaiilaiaadMga aeqaaaaa@3DB6@  est le terme d’erreur. Dans cette édition, le modèle a été ajusté aux données de 1981 à 2018Note  .

Au niveau national, K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaaaaa@37EC@  peut être vu comme la composante temporelle permettant de quantifier la baisse moyenne de la mortalité observée dans le temps pour tous les âges. Le terme B x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamOqamaaBa aaleaacaWG4baabeaaaaa@37E7@  représente les schémas de déclin de la mortalité par âge. Les facteurs k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4AamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadohaaeqaaaaa@39B4@ , b x,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamOyamaaBa aaleaacaWG4bGaaiilaiaadohaaeqaaaaa@39AF@ , κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOUdS2aaS baaSqaaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C14@  et β x,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOSdi2aaS baaSqaaiaadIhacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C07@  ont des interprétations similaires, sauf qu’ils sont appliqués au niveau du sexe et de la région. Dans l’édition précédente, chacune des composantes variant dans le temps a été ajustée au moyen d’un processus itératif, de sorte que, pour chaque année, l’espérance de vie modélisée corresponde à l’espérance de vie observée. Ce choix représente effectivement un compromis entre l’ajustement qui résulte du logarithme des taux de mortalité, ln( m x,t,s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaciiBaiaac6 gacaGGOaGaamyBamaaBaaaleaacaWG4bGaaiilaiaadshacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaabeaakiaacMcaaaa@4048@  et l’espérance de vie MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefmuySLMyYL gaiuaajugqbabaaaaaaaaapeGaa8hfGaaa@3A54@  le modèle de Li-Lee permet de réduire l’erreur au minimum par rapport au premier élément; ainsi, l’itération des facteurs temporels en vue d’améliorer l’ajustement de l’espérance de vie peut se faire au coût d’un ajustement moins solideNote  .

L’incidence de l’itération sur l’ajustement global peut être évaluée en calculant ce que Li et Lee appellent un ratio d’explication MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefmuySLMyYL gaiuaajugqbabaaaaaaaaapeGaa8hfGaaa@3A54@  une mesure qui indique l’adéquation du modèle cohérent à plusieurs étapes de Li-Lee pour un sous-groupe donné (c’est-à-dire chaque combinaison région-sexe)Note  . Les ratios d’explication calculés avant et après l’itération de κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOUdS2aaS baaSqaaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C14@  et k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4AamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadohaaeqaaaaa@39B4@ , pour chaque sexe et chaque province et territoire, par sexe, ont mis en évidence une détérioration non négligeable de l’ajustement. Pour cette raison, seule une itération de K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaaaaa@37EC@  a été réalisée pour que l’espérance de vie modélisée au niveau national concorde avec les valeurs historiques, mais aucune condition de ce type n’est imposée sur les plans du sexe et de la région.

Prévision des facteurs temporels

La méthode utilisée pour projeter les taux de mortalité a aussi été modifiée par rapport aux dernières projections. Dans le modèle de Li-Lee, les taux de mortalité par âge sont obtenus en appliquant des modèles de séries chronologiques à K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaaaaa@37EC@ , κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOUdS2aaS baaSqaaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C14@  et k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4AamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadohaaeqaaaaa@39B4@ . Un modèle de marche aléatoire avec dérive (ou RWD, de l’anglais : Random Walk with Drift) est ajusté à K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaaaaa@37EC@ , tandis qu’un modèle autorégressif d’ordre 1 (AR1) est ajusté à la fois à κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOUdS2aaS baaSqaaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C14@  et à k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4AamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadohaaeqaaaaa@39B4@ . Une description détaillée des équations de prévision utilisées dans l’édition précédente est présentée au Chapitre 4 : Projection de la mortalité du rapport CCPT 2018.

Dans le cadre de prévisions standard produites à l’aide de modèles de séries chronologiques, la variance est largement déterminée par la variance résiduelle (ou variance de l’erreur). Li et Lee (2005) font remarquer que l’incertitude en ce qui concerne l’estimation des paramètres devrait aussi être prise en compte afin que les trajectoires projetées reflètent plus précisément les deux sources d’incertitude. Les prévisions résultantes pour K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaaaaa@37EC@ , κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOUdS2aaS baaSqaaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C14@  et k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4AamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadohaaeqaaaaa@39B4@  prendraient alors la forme suivante :

K t = K t1 +(d+SE(d))ε+ e t *σ,    e t ~N(0,1) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaakiabg2da9iaadUeadaWgaaWcbaGaamiDaiab gkHiTiaaigdaaeqaaOGaey4kaSIaaiikaiaadsgacqGHRaWkcaWGtb GaamyraiaacIcacaWGKbGaaiykaiaacMcacqaH1oqzcqGHRaWkcaWG LbWaaSbaaSqaaiaadshaaeqaaOGaaiOkaiabeo8aZjaacYcacaqGGa GaaeiiaiaabccacaWGLbWaaSbaaSqaaiaadshaaeqaaOaeaaaaaaaa a8qacaqG+bWdaiaad6eacaGGOaGaaGimaiaacYcacaaIXaGaaiykaa aa@55D3@

k t,s =[ c 0 s +SE(c 0 s ) γ 0 ]+[ c 1 s +SE(c 1 s ) γ 1 ]* k t1,s + e t,s * σ t,s ,    e t,s ~N(0,1) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4AamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadohaaeqaaOGaeyypa0ZaamWaaeaacaWG JbGaaGimamaaBaaaleaacaWGZbaabeaakiabgUcaRiaadofacaWGfb GaaiikaiaadogacaaIWaWaaSbaaSqaaiaadohaaeqaaOGaaiykaiab eo7aNnaaBaaaleaacaaIWaaabeaaaOGaay5waiaaw2faaiabgUcaRm aadmaabaGaam4yaiaaigdadaWgaaWcbaGaam4CaaqabaGccqGHRaWk caWGtbGaamyraiaacIcacaWGJbGaaGymamaaBaaaleaacaWGZbaabe aakiaacMcacqaHZoWzdaWgaaWcbaGaaGymaaqabaaakiaawUfacaGL DbaacaGGQaGaam4AamaaBaaaleaacaWG0bGaeyOeI0IaaGymaiaacY cacaWGZbaabeaakiabgUcaRiaadwgadaWgaaWcbaGaamiDaiaacYca caWGZbaabeaakiaacQcacqaHdpWCdaWgaaWcbaGaamiDaiaacYcaca WGZbaabeaakiaacYcacaqGGaGaaeiiaiaabccacaqGLbWaaSbaaSqa aiaadshacaGGSaGaam4CaaqabaGcqaaaaaaaaaWdbiaab6hacaWGob GaaeikaiaabcdacaqGSaGaaeymaiaabMcaaaa@7375@

κ t,s,i =[ c 0 s,i +SE(c 0 s,i ) γ 0,i ]+[ c 1 s,i +SE(c 1 s,i ) γ 1,i ]* k t1,s,i + e t,s,i * σ t,s,i ,    e t,s,i ~N(0,1) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOUdS2aaS baaSqaaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaakiabg2da 9maadmaabaGaam4yaiaaicdadaWgaaWcbaGaam4CaiaacYcacaWGPb aabeaakiabgUcaRiaadofacaWGfbGaaiikaiaadogacaaIWaWaaSba aSqaaiaadohacaGGSaGaamyAaaqabaGccaGGPaGaeq4SdC2aaSbaaS qaaiaaicdacaGGSaGaamyAaaqabaaakiaawUfacaGLDbaacqGHRaWk daWadaqaaiaadogacaaIXaWaaSbaaSqaaiaadohacaGGSaGaamyAaa qabaGccqGHRaWkcaWGtbGaamyraiaacIcacaWGJbGaaGymamaaBaaa leaacaWGZbGaaiilaiaadMgaaeqaaOGaaiykaiabeo7aNnaaBaaale aacaaIXaGaaiilaiaadMgaaeqaaaGccaGLBbGaayzxaaGaaiOkaiaa dUgadaWgaaWcbaGaamiDaiabgkHiTiaaigdacaGGSaGaam4CaiaacY cacaWGPbaabeaakiabgUcaRiaadwgadaWgaaWcbaGaamiDaiaacYca caWGZbGaaiilaiaadMgaaeqaaOGaaiOkaiabeo8aZnaaBaaaleaaca WG0bGaaiilaiaadohacaGGSaGaamyAaaqabaGccaGGSaGaaeiiaiaa bccacaqGGaGaaeyzamaaBaaaleaacaWG0bGaaiilaiaadohacaGGSa GaamyAaaqabaGcqaaaaaaaaaWdbiaab6hacaWGobGaaiikaiaaicda caGGSaGaaGymaiaacMcaaaa@8613@

d MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamizaaaa@36E0@  représente le terme de dérive dans le modèle RWD; c 0 j MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4yaiaaic dadaWgaaWcbaGaamOAaaqabaaaaa@38B4@  et c 1 j MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4yaiaaig dadaWgaaWcbaGaamOAaaqabaaaaa@38B5@  désignent respectivement la constante et le paramètre autorégressif du modèle AR1, et le dernier terme dans chacune des équations, e t,j * σ t,j MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamyzamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadQgaaeqaaOGaaiOkaiabeo8aZnaaBaaa leaacaWG0bGaaiilaiaadQgaaeqaaaaa@3EE4@ , représente l’erreur aléatoire. Les nouveaux ajouts sont les termes SE( . ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4uaiaadw eadaqadaqaaiaac6caaiaawIcacaGLPaaaaaa@39D4@ , qui reflètent l’écart-type des estimations respectives, ainsi que γ 0 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeq4SdC2aaS baaSqaaiaaicdaaeqaaaaa@3884@ , γ 1 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeq4SdC2aaS baaSqaaiaaigdaaeqaaaaa@3885@ , γ 0,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeq4SdC2aaS baaSqaaiaaicdacaGGSaGaamyAaaqabaaaaa@3A22@  et γ 1,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeq4SdC2aaS baaSqaaiaaigdacaGGSaGaamyAaaqabaaaaa@3A23@  qui sont des variables aléatoires indépendantes provenant d’une loi normale standard. Cette méthode d’intégration des écarts-types des paramètres d’AR1 et de RWD aux équations de prévision permet d’élargir les variances prévisionnelles MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefmuySLMyYL gaiuaajugqbabaaaaaaaaapeGaa83eGaaa@3A53@  qui reflètent deux sources d’incertitude  MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefmuySLMyYL gaiuaajugqbabaaaaaaaaapeGaa83eGaaa@3A53@ , tout en s’assurant que les valeurs attendues restent inchangées.

3.2.1.2 Élaboration des hypothèses

Prise en compte de l’incertitude

Il est reconnu que les intervalles de prévision de l’espérance de vie issus du modèle Lee-Carter sous-estiment l’incertitudeNote  Note  . Pour cette raison, les hypothèses de mortalité faible et forte provenant de CCPT2018 ont été élaborées à l’aide de renseignements supplémentaires. Les réponses au sujet de la variabilité de l’espérance de vie future, tirées de l’Enquête auprès d’experts sur les tendances démographiques futures de 2018, ont été utilisées pour ériger un intervalle de confiance de 80 % autour de l’espérance de vie projetée en 2043; cet intervalle de confiance a ensuite été retenu comme représentant les cibles faible et forte pour l’espérance de vie en 2043, et les hypothèses pour les autres années ont été élaborées de manière proportionnelle. Cette méthode hybride a l’avantage de combiner les estimations fondées sur le modèle (l’hypothèse moyenne) à celles qui sont subjectives (la trajectoire des hypothèses faibles et fortes) pour ainsi obtenir des estimations permettant de tenir compte des sources d’incertitude non observées dans le modèle.

Cette approche implique que les trajectoires des hypothèses faibles et fortes, pour le sexe comme pour les provinces et territoires, ont généralement un cheminement similaire et que la distance relative des hypothèses faible et forte par rapport à l’hypothèse moyenne est approximativement la même. Cependant, l’ajustement global du modèle de Lee-Carter modifié et l’incertitude de l’estimation des paramètres varient tous deux grandement entre les provinces et territoires, selon le sexe. À titre d’exemple, le calcul des ratios d’explication propres au sexe et à la région montre que le modèle tient compte d’une plus grande proportion de la variation observée pour certaines combinaisons sexe-région par rapport à d’autres. Pour que les hypothèses résultantes dans chaque combinaison sexe-région reflètent au mieux l’incertitude inhérente à la procédure de modélisation propre à la région et au sexe en question, il est préférable d’utiliser les données propres au sexe et à la région dans le processus d’élaboration des hypothèses.

Une nouvelle approche stochastique de calcul des hypothèses faible, moyenne et forte a été élaborée pour permettre une plus grande marge de variation dans les trajectoires entre les régions et le sexe. Les étapes sont décrites comme suit :

  1. Générer 1 000 simulations indépendantes de K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaaaaa@37EC@ , κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOUdS2aaS baaSqaaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C14@  et k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4AamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadohaaeqaaaaa@39B4@  en utilisant les équations de prévision décrites dans la section précédente.
  2. À partir de ces 1 000 simulations, calculer 1 000 estimations des taux de mortalité selon l’âge (0 à 110 ans) et les valeurs résultantes de l’espérance de vie.
  3. Calculer la médiane et l’intervalle de confiance à 97 % pour chaque année de la projection, à partir de la distribution empirique de l’espérance de vie pour chaque sexe et région : ces trajectoires sont retenues comme étant respectivement les hypothèses moyenne, faible et forte.
  4. Pour obtenir des estimations des taux de mortalité concordant avec les hypothèses d’espérance de vie, exécuter une itération sur le K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaaaaa@37EC@  projeté (pour chacune des hypothèses, séparément) de sorte que, dans chaque simulation, l’espérance de vie projetée concorde avec celle de l’hypothèse pertinente.
  5. Pour chaque hypothèse, il existe dès lors 1 000 valeurs différentes de taux de mortalité selon l’âge, qui donnent la même valeur d’espérance de vie pour chaque année. Les valeurs médianes sont calculées à partir de ces distributions empiriques pour constituer les hypothèses finales faible, moyenne et forte.

La principale implication d’une telle méthode est que l’hypothèse finale de chaque combinaison sexe-région reflète l’incertitude à chaque niveau : la variabilité associée à la prévision de séries chronologiques de K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4samaaBa aaleaacaWG0baabeaaaaa@37EC@  représente l’incertitude globale (nationale), la variabilité associée à la prévision de k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4AamaaBa aaleaacaWG0bGaaiilaiaadohaaeqaaaaa@39B4@  représente les écarts propres au sexe, et la variabilité associée à la prévision de κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeqOUdS2aaS baaSqaaiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaabeaaaaa@3C14@  représente les écarts propres au sexe et à la région. Les différences dans la plage de l’intervalle créé par les hypothèses d’espérance de vie faible et forte entre les combinaisons sexe-région sont déterminées par les différences dans ce dernier terme.

Tout en demeurant cohérentes, les projections de l’espérance de vie par sexe et par région qui en résultent présentent des différences plus marquées que dans la précédente édition. Les nouvelles hypothèses faible et forte proposent des fourchettes d'espérance de vie plus plausibles car elles sont basées sur des simulations probabilistes spécifiques à chaque sexe et région. Par exemple, la variabilité est beaucoup plus importante dans les territoires, notamment en raison des faibles comptes de population et de séries chronologiques plus courtes que dans les autres régionsNote  , ce qui se traduit par une différence plus marquée (en années) qu’ailleurs entre les hypothèses faibles et fortes.

Ajustement pour tenir compte de l’incidence de la COVID-19

Les données historiques de 2019 (2018-2020) n’ont pas été incluses dans le modèle pour éviter que les données de l’ère pandémique (2020-) n’influent sur les taux de mortalité projetés. L’inclusion de 2019 entraînerait un recul de l’espérance de vie dans toutes les hypothèses qui ne serait pas rattrapé au cours des années subséquentes de la projection. Bien qu’un tel résultat soit plausible, il est préférable d’envisager des scénarios dans lesquels un retour à la norme est observé, ainsi que des variations quant à la rapidité de ce retour. Pour cette raison, les hypothèses ont été élaborées au départ sans tenir compte de l’influence de la pandémie de COVID-19, les hypothèses sur les taux de mortalité ayant été ajustées a posteriori.

Malgré la place importance accordée à la mortalité, la croissance de la population en 2020 a surtout été influencée par les changements intervenus dans la migration internationale en réponse à la pandémieNote  . Il n’en reste pas moins que la pandémie pourrait avoir une incidence sur la croissance démographique future et la structure par âge de la population, selon la façon dont le virus évoluera. Cela dit, cette évolution est elle-même truffée d’incertitudes. Selon une opinion répandue parmi de nombreux chercheurs, immunologues et virologues, le SRAS-CoV-2 deviendra endémique; autrement dit, il continuera de circuler, mais le nombre de cas d’infection sera relativement stable dans le tempsNote  Note  . L’endémicité ne signifie toutefois pas que le virus devient inoffensif; les maladies endémiques comme la tuberculose ou le paludisme ont tué plus de 2 millions de personnes dans le monde en 2020Note  . En outre, même si le virus entre dans une phase endémique, des épidémies peuvent encore survenir, tout comme on l’observe actuellement avec la grippe, entre autres exemplesNote  .

Pour rendre compte de l’incidence potentielle de la pandémie sur la mortalité projetée, deux stades distincts (ou échelles de grandeur) de la mortalité attribuable à la COVID ont été définis : un stade pandémique qui reflète de manière plausible ce à quoi on pourrait s’attendre au cours de la première année de la projection (2021-2022), selon les données actuellement disponibles, et un stade endémique qui pourrait, de manière plausible, représenter le bilan du virus une fois parvenu au stade d’endémicité. Des trajectoires distinctes de la mortalité due à la COVID - qui consistent en des taux de mortalité par âge COVID qui sont « ajoutés » aux taux de mortalité non COVID projetés - ont ensuite été définies en concevant des transitions entre les stades pandémique et endémique.

Les facteurs d'ajustement additifs COVID pour la phase pandémique ont été construits en quatre étapes :

  1. Le nombre de décès COVID-19 par région pour 2021-2022 a été estimé à partir des données de l'Agence de santé publique du Canada (ASPC) afin d'obtenir une mesure récente de l'impact de la pandémie sur la mortalité dans chaque province et territoire. Au moment du calcul, environ deux tiers de l'année 2021-2022 avaient été observésNote  . Le nombre de décès observés a été augmenté de dix pour cent pour tenir compte du tiers restant, tout en tenant compte du fait que le nombre de décès avait diminué et que le printemps pourrait encore alléger le bilan.
  2. Un profil de la mortalité par COVID selon l'âge et le sexe a été calculé pour chaque province et territoire. Pour ce faire, les taux de mortalité par COVID selon l'âge et le sexe ont été calculés à l'aide des données de Base de données sur l’état civil sur les décès de Statistique Canada pour la période du 1er juin 2020 au 31 mai 2021Note  .
  3. Les profils calculés à l'étape 2 ont été lissés en fonction des tables de mortalité triennales de Statistique Canada pour la période 2017-2019Note  .
  4. Les taux de décès COVID par âge et par sexe ont été calibrés pour correspondre au nombre de décès COVID estimé pour 2021-2022 à l'étape 1. Pour les régions plus petites, les taux de mortalité par COVID sont calculés en prenant une moyenne des taux spécifiques à la région et des taux au niveau national.

Les facteurs additifs relatifs au stade endémique ont été construits en calibrant les taux de décès COVID par âge et sexe calculés à l'étape 3 ci-dessus au nombre moyen de décès attribués à la grippe entre 2014 et 2020 au niveau national. Ainsi, les facteurs additifs sont identiques dans chaque région.

Les taux de mortalité par âge de COVID-19 au stade pandémique représentent un résultat plausible pour le nombre de décès directement associés à COVID dans la première année (2021-2022) de la projection, tandis que ceux calculés pour le stade endémique représentent un point final pour la transition vers l'endémicité. La méthode ajuste les taux de mortalité par âge et par sexe, par province et par territoire, dans chacune des trois hypothèses, en fonction des différentes hypothèses posées sur l'intensité de l'impact de la pandémie sur les tendances de la mortalité à court et à long terme.

Dans l’hypothèse moyenne, les taux de mortalité selon l’âge liés à la COVID-19 projetés pour 2021 à 2022 sont présumés prévaloir tout au long de cette période. Dans la deuxième année de la projection, une combinaison représentant 50 % du niveau de 2021-2022 et 50 % du niveau endémique est proposée. Les années suivantes, il est présumé que le virus atteindra une phase endémique et que ses conséquences seront proportionnelles aux conséquences de la grippe déjà observées. Les taux de mortalité projetés refléteront donc l’incidence de la COVID tout au long de la période visée par les projections.

Dans l’hypothèse de mortalité faible, les taux de mortalité selon l’âge liés à la COVID-19 projetés pour 2021-2022 sont appliqués à hauteur de 75 % pour traduire les effets positifs potentiels des changements de comportement provoqués par la pandémie et des nouvelles mesures de santé publique, en particulier pour lutter contre les maladies infectieusesNote  . À partir de 2023-2024, la pandémie n’aurait plus d’impact, et les taux de mortalité convergeraient vers ce qui était prévu dans l’hypothèse de mortalité faible de départ.

Enfin, l’hypothèse forte suppose que la mortalité liée à la COVID sera au niveau de 2021-2022 pendant les deux premières années de la projection. En 2023-2024, la mortalité liée à la COVID serait une combinaison (50 %) du niveau pour 2021-2022 et du niveau endémique. À partir de 2024-2025 et jusqu’à la fin de la projection, la mortalité liée à la COVID atteindrait deux fois le niveau endémique, ce qui refléterait les conséquences directes et indirectes de la pandémie, potentiellement aggravées par l’apparition de nouvelles souches du virusNote  Note  .

3.2.2 Hypothèses de mortalité

Selon les trois hypothèses de mortalité, l’espérance de vie à la naissance devrait augmenter dans toutes les provinces, mais à des taux différents, tandis que l’écart entre l’espérance de vie des hommes et celle des femmes continuerait de diminuer. Les tableaux 4, 5 et 6 présentent les projections de l’espérance de vie à la naissance pour certaines années, par sexe et par province ou territoire, selon les hypothèses de mortalité faible, moyenne et forte. Le graphique 1 montre l’espérance de vie à la naissance observée et projetée au Canada, pour les hommes et les femmes, séparément, de 1981 à 2068.


Tableau 4
Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, provinces et territoires, historique (1984 à 2019) et projetée selon l'hypothèse de mortalité moyenne (2021-2022 à 2067-2068), pour certaines années ou périodes
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Sexe / Région (titres de rangée) et 1984, 1989, 1994, 1999, 2004, 2009, 2014, 2019, 2021-2022, 2026-2027, 2031-2032, 2036-2037, 2041-2042, 2046-2047, 2051-2052, 2056-2057, 2061-2062, 2066-2067 et 2067-2068, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Sexe / Région 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019 2021-2022 2026-2027 2031-2032 2036-2037 2041-2042 2046-2047 2051-2052 2056-2057 2061-2062 2066-2067 2067-2068
en années
Hommes
Canada 72,9 73,9 74,9 76,3 77,6 78,9 79,8 79,8 80,3 81,4 82,2 82,9 83,6 84,3 84,9 85,6 86,2 86,7 86,9
T.-N.-L. 72,3 73,3 73,9 74,9 75,6 76,9 77,2 77,9 78,6 79,6 80,5 81,3 82,1 82,8 83,5 84,1 84,8 85,4 85,6
Î.-P.-É. 72,6 73,0 74,1 75,1 76,9 77,6 79,0 79,8 79,8 80,5 81,1 81,8 82,5 83,1 83,8 84,4 85,0 85,7 85,8
N.-É. 71,9 73,0 74,3 75,6 76,5 77,8 78,1 78,4 78,9 79,9 80,7 81,4 82,2 82,9 83,6 84,2 84,9 85,5 85,6
N.-B. 72,4 73,6 74,4 75,3 76,8 77,9 78,7 78,7 78,9 80,0 80,8 81,5 82,3 83,0 83,7 84,3 84,9 85,5 85,7
Qc 71,9 73,0 74,1 75,5 77,3 79,0 80,1 80,8 81,1 82,1 82,8 83,5 84,1 84,7 85,3 85,9 86,5 87,0 87,1
Ont. 73,3 74,4 75,3 76,8 78,1 79,3 80,3 80,2 80,7 81,7 82,4 83,1 83,8 84,5 85,1 85,7 86,3 86,9 87,0
Man. 73,0 73,9 74,7 75,2 76,4 77,3 77,9 77,7 78,3 79,7 80,7 81,6 82,4 83,2 83,9 84,6 85,2 85,9 86,0
Sask. 73,7 74,5 75,1 75,6 76,5 76,9 77,8 77,7 78,4 79,9 80,8 81,8 82,6 83,4 84,1 84,8 85,5 86,2 86,3
Alb. 73,5 74,5 75,5 76,6 77,6 78,6 79,3 79,2 79,6 80,9 81,7 82,5 83,3 83,9 84,6 85,3 85,9 86,5 86,7
C.-B. 74,0 74,8 75,7 77,4 78,5 79,7 80,5 79,9 80,5 81,5 82,4 83,1 83,9 84,6 85,2 85,9 86,5 87,1 87,2
Yn 69,2 71,0 70,5 73,4 74,7 74,5 76,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 77,1 78,9 79,8 80,8 81,6 82,5 83,3 84,0 84,7 85,4 85,6
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 73,1 74,8 74,2 76,1 75,1 75,3 76,8 77,7 78,6 79,4 80,2 81,0 81,7 82,3 83,1 83,2
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 66,5 68,4 68,8 69,0 68,2 70,6 72,0 73,3 74,5 75,5 76,5 77,5 78,5 79,4 80,3 80,5
Femmes
Canada 79,7 80,5 80,9 81,6 82,4 83,3 83,9 84,1 84,5 85,4 86,0 86,7 87,3 87,8 88,4 88,9 89,4 89,9 90,0
T.-N.-L. 78,6 79,2 80,0 80,0 80,9 81,8 81,4 81,9 82,7 83,6 84,4 85,1 85,8 86,5 87,1 87,6 88,2 88,7 88,8
Î.-P.-É. 80,1 80,9 80,8 80,7 81,7 83,1 83,4 83,7 84,0 84,7 85,3 86,0 86,6 87,2 87,7 88,2 88,7 89,2 89,3
N.-É. 79,1 79,7 80,4 81,1 81,7 82,5 82,6 82,6 83,2 84,1 84,8 85,5 86,2 86,8 87,4 87,9 88,5 89,0 89,1
N.-B. 79,8 80,5 80,9 81,4 82,2 82,8 83,0 82,9 83,4 84,3 85,0 85,7 86,4 87,0 87,5 88,1 88,6 89,1 89,2
Qc 79,5 80,3 80,8 81,6 82,4 83,3 83,9 84,3 84,7 85,6 86,2 86,8 87,4 87,9 88,5 89,0 89,5 89,9 90,0
Ont. 79,7 80,5 80,9 81,7 82,5 83,6 84,3 84,5 84,8 85,7 86,3 86,9 87,5 88,0 88,6 89,0 89,5 90,0 90,1
Man. 80,0 80,5 80,6 80,8 81,3 82,0 82,3 82,1 82,6 83,8 84,6 85,5 86,2 86,9 87,5 88,1 88,7 89,3 89,4
Sask. 80,5 81,3 81,6 81,4 81,9 82,2 82,5 82,6 83,1 84,3 85,1 85,9 86,6 87,3 87,9 88,5 89,1 89,7 89,8
Alb. 80,1 80,8 81,2 81,8 82,4 83,1 83,5 83,9 84,0 85,1 85,7 86,4 87,0 87,6 88,1 88,7 89,2 89,6 89,7
C.-B. 80,6 81,0 81,4 82,4 83,0 83,9 84,7 84,9 85,2 86,0 86,6 87,2 87,8 88,3 88,8 89,3 89,8 90,3 90,4
Yn 75,2 77,1 77,8 78,4 80,0 79,5 81,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,8 83,2 84,0 84,8 85,5 86,2 86,8 87,5 88,1 88,6 88,8
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 78,6 79,0 80,0 79,0 78,9 78,9 80,2 81,0 81,7 82,4 83,0 83,7 84,3 84,9 85,4 85,6
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 70,3 75,1 75,0 73,2 72,7 73,5 74,9 76,1 77,3 78,2 79,3 80,2 81,1 81,9 82,7 82,8

Tableau 5
Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, provinces et territoires, historique (1984 à 2019) et projetée selon l'hypothèse de mortalité faible (2021-2022 à 2067-2068), pour certaines années ou périodes
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Sexe / Région (titres de rangée) et 1984, 1989, 1994, 1999, 2004, 2009, 2014, 2019, 2021-2022, 2026-2027, 2031-2032, 2036-2037, 2041-2042, 2046-2047, 2051-2052, 2056-2057, 2061-2062, 2066-2067 et 2067-2068, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Sexe / Région 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019 2021-2022 2026-2027 2031-2032 2036-2037 2041-2042 2046-2047 2051-2052 2056-2057 2061-2062 2066-2067 2067-2068
en années
Hommes
Canada 72,9 73,9 74,9 76,3 77,6 78,9 79,8 79,8 81,1 82,1 83,0 83,8 84,6 85,3 86,0 86,6 87,2 87,8 87,9
T.-N.-L. 72,3 73,3 73,9 74,9 75,6 76,9 77,2 77,9 79,7 80,7 81,7 82,6 83,3 84,1 84,7 85,3 86,0 86,6 86,7
Î.-P.-É. 72,6 73,0 74,1 75,1 76,9 77,6 79,0 79,8 80,6 81,4 82,0 82,8 83,4 84,1 84,8 85,4 86,0 86,5 86,6
N.-É. 71,9 73,0 74,3 75,6 76,5 77,8 78,1 78,4 79,4 80,4 81,3 82,1 82,9 83,6 84,3 85,0 85,6 86,3 86,4
N.-B. 72,4 73,6 74,4 75,3 76,8 77,9 78,7 78,7 79,5 80,6 81,4 82,2 83,0 83,7 84,4 85,1 85,7 86,4 86,5
Qc 71,9 73,0 74,1 75,5 77,3 79,0 80,1 80,8 81,9 83,0 83,8 84,6 85,3 86,0 86,6 87,1 87,8 88,4 88,4
Ont. 73,3 74,4 75,3 76,8 78,1 79,3 80,3 80,2 81,3 82,3 83,2 84,0 84,8 85,4 86,1 86,7 87,3 87,9 88,0
Man. 73,0 73,9 74,7 75,2 76,4 77,3 77,9 77,7 79,7 81,0 82,0 82,9 83,7 84,6 85,2 85,8 86,4 87,0 87,1
Sask. 73,7 74,5 75,1 75,6 76,5 76,9 77,8 77,7 80,0 81,3 82,4 83,3 84,2 84,9 85,7 86,3 86,9 87,4 87,6
Alb. 73,5 74,5 75,5 76,6 77,6 78,6 79,3 79,2 80,5 81,5 82,5 83,3 84,1 84,8 85,5 86,2 86,8 87,4 87,5
C.-B. 74,0 74,8 75,7 77,4 78,5 79,7 80,5 79,9 81,1 82,1 83,0 83,8 84,6 85,3 86,0 86,6 87,3 87,9 88,0
Yn 69,2 71,0 70,5 73,4 74,7 74,5 76,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 78,7 79,9 81,1 81,9 82,9 83,7 84,5 85,3 86,1 86,8 86,9
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 73,1 74,8 74,2 76,1 75,1 77,3 78,3 79,2 80,0 80,8 81,6 82,3 83,0 83,6 84,3 84,5
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 66,5 68,4 68,8 69,0 68,2 72,6 74,2 75,4 76,4 77,4 78,4 79,4 80,4 81,2 82,0 82,3
Femmes
Canada 79,7 80,5 80,9 81,6 82,4 83,3 83,9 84,1 85,1 86,0 86,7 87,4 88,1 88,6 89,2 89,7 90,2 90,7 90,8
T.-N.-L. 78,6 79,2 80,0 80,0 80,9 81,8 81,4 81,9 83,8 84,9 85,8 86,6 87,3 87,9 88,4 89,1 89,6 90,2 90,2
Î.-P.-É. 80,1 80,9 80,8 80,7 81,7 83,1 83,4 83,7 84,5 85,3 86,0 86,7 87,3 87,9 88,5 89,0 89,6 90,0 90,1
N.-É. 79,1 79,7 80,4 81,1 81,7 82,5 82,6 82,6 83,9 85,0 85,8 86,5 87,3 87,8 88,4 88,9 89,5 90,0 90,1
N.-B. 79,8 80,5 80,9 81,4 82,2 82,8 83,0 82,9 84,2 85,1 85,8 86,6 87,2 87,8 88,4 88,9 89,5 90,0 90,1
Qc 79,5 80,3 80,8 81,6 82,4 83,3 83,9 84,3 85,2 86,0 86,7 87,4 88,0 88,6 89,1 89,7 90,2 90,7 90,8
Ont. 79,7 80,5 80,9 81,7 82,5 83,6 84,3 84,5 85,4 86,2 87,0 87,6 88,3 88,8 89,4 89,9 90,4 90,8 90,9
Man. 80,0 80,5 80,6 80,8 81,3 82,0 82,3 82,1 83,8 85,0 86,1 86,9 87,6 88,2 88,9 89,5 90,1 90,7 90,9
Sask. 80,5 81,3 81,6 81,4 81,9 82,2 82,5 82,6 84,3 85,5 86,4 87,3 88,1 88,8 89,5 90,1 90,6 91,1 91,2
Alb. 80,1 80,8 81,2 81,8 82,4 83,1 83,5 83,9 84,8 85,6 86,3 87,1 87,8 88,3 88,9 89,4 90,0 90,4 90,5
C.-B. 80,6 81,0 81,4 82,4 83,0 83,9 84,7 84,9 85,7 86,4 87,1 87,8 88,4 89,0 89,5 90,0 90,5 91,0 91,0
Yn 75,2 77,1 77,8 78,4 80,0 79,5 81,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,8 83,9 84,7 85,6 86,4 87,2 87,9 88,6 89,2 90,0 90,1
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 78,6 79,0 80,0 79,0 78,9 80,5 81,3 82,1 82,8 83,4 84,1 84,7 85,3 86,0 86,5 86,6
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 70,3 75,1 75,0 73,2 72,7 75,3 77,3 78,6 79,8 81,3 82,4 83,4 84,3 85,1 86,1 86,1

Tableau 6
Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, provinces et territoires, historique (1984 à 2019) et projetée selon l'hypothèse de mortalité forte (2021-2022 à 2067-2068), pour certaines années ou périodes
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Sexe / Région (titres de rangée) et 1984, 1989, 1994, 1999, 2004, 2009, 2014, 2019, 2021-2022, 2026-2027, 2031-2032, 2036-2037, 2041-2042, 2046-2047, 2051-2052, 2056-2057, 2061-2062, 2066-2067 et 2067-2068, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Sexe / Région 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019 2021-2022 2026-2027 2031-2032 2036-2037 2041-2042 2046-2047 2051-2052 2056-2057 2061-2062 2066-2067 2067-2068
en années
Hommes
Canada 72,9 73,9 74,9 76,3 77,6 78,9 79,8 79,8 79,7 80,6 81,2 81,9 82,5 83,1 83,8 84,4 85,0 85,6 85,7
T.-N.-L. 72,3 73,3 73,9 74,9 75,6 76,9 77,2 77,9 77,6 78,4 79,1 79,9 80,6 81,4 82,1 82,7 83,5 84,0 84,1
Î.-P.-É. 72,6 73,0 74,1 75,1 76,9 77,6 79,0 79,8 78,9 79,3 79,9 80,5 81,2 82,0 82,7 83,3 84,0 84,7 84,8
N.-É. 71,9 73,0 74,3 75,6 76,5 77,8 78,1 78,4 78,5 79,3 80,0 80,7 81,4 82,1 82,7 83,4 84,0 84,5 84,7
N.-B. 72,4 73,6 74,4 75,3 76,8 77,9 78,7 78,7 78,4 79,4 80,1 80,8 81,5 82,2 82,9 83,5 84,1 84,6 84,8
Qc 71,9 73,0 74,1 75,5 77,3 79,0 80,1 80,8 80,4 81,1 81,6 82,2 82,7 83,3 84,0 84,4 85,0 85,6 85,7
Ont. 73,3 74,4 75,3 76,8 78,1 79,3 80,3 80,2 80,1 81,0 81,6 82,2 82,8 83,4 84,0 84,5 85,2 85,7 85,8
Man. 73,0 73,9 74,7 75,2 76,4 77,3 77,9 77,7 77,2 78,4 79,2 80,1 80,8 81,6 82,4 83,3 83,9 84,6 84,7
Sask. 73,7 74,5 75,1 75,6 76,5 76,9 77,8 77,7 77,1 78,3 79,1 79,8 80,8 81,7 82,4 83,2 83,9 84,6 84,7
Alb. 73,5 74,5 75,5 76,6 77,6 78,6 79,3 79,2 79,0 80,2 80,9 81,6 82,4 83,0 83,7 84,3 84,9 85,5 85,7
C.-B. 74,0 74,8 75,7 77,4 78,5 79,7 80,5 79,9 80,0 80,9 81,6 82,4 83,0 83,7 84,4 85,0 85,6 86,2 86,3
Yn 69,2 71,0 70,5 73,4 74,7 74,5 76,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 75,5 77,6 78,5 79,4 80,2 80,9 81,8 82,6 83,3 83,9 84,2
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 73,1 74,8 74,2 76,1 75,1 73,6 75,1 76,0 76,9 77,9 78,7 79,3 80,0 80,9 81,6 81,6
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 66,5 68,4 68,8 69,0 68,2 68,3 69,7 71,1 72,1 73,2 74,3 75,5 76,3 77,4 78,4 78,4
Femmes
Canada 79,7 80,5 80,9 81,6 82,4 83,3 83,9 84,1 84,0 84,7 85,3 85,9 86,4 87,0 87,5 88,0 88,5 89,0 89,1
T.-N.-L. 78,6 79,2 80,0 80,0 80,9 81,8 81,4 81,9 81,6 82,2 83,1 83,8 84,3 85,0 85,7 86,3 86,8 87,3 87,5
Î.-P.-É. 80,1 80,9 80,8 80,7 81,7 83,1 83,4 83,7 83,4 84,0 84,6 85,1 85,8 86,3 86,9 87,4 87,8 88,4 88,4
N.-É. 79,1 79,7 80,4 81,1 81,7 82,5 82,6 82,6 82,5 83,2 83,8 84,5 85,2 85,8 86,4 86,9 87,4 87,9 88,0
N.-B. 79,8 80,5 80,9 81,4 82,2 82,8 83,0 82,9 82,7 83,4 84,2 84,9 85,5 86,0 86,6 87,1 87,7 88,2 88,4
Qc 79,5 80,3 80,8 81,6 82,4 83,3 83,9 84,3 84,3 85,0 85,6 86,1 86,7 87,2 87,8 88,2 88,7 89,2 89,3
Ont. 79,7 80,5 80,9 81,7 82,5 83,6 84,3 84,5 84,4 85,1 85,6 86,1 86,7 87,2 87,7 88,2 88,7 89,2 89,2
Man. 80,0 80,5 80,6 80,8 81,3 82,0 82,3 82,1 81,6 82,5 83,2 83,8 84,4 85,3 85,9 86,5 87,1 87,7 87,8
Sask. 80,5 81,3 81,6 81,4 81,9 82,2 82,5 82,6 82,0 82,9 83,4 84,2 84,8 85,4 86,1 86,7 87,4 88,0 88,1
Alb. 80,1 80,8 81,2 81,8 82,4 83,1 83,5 83,9 83,5 84,5 85,1 85,6 86,3 86,8 87,3 87,9 88,3 88,8 89,0
C.-B. 80,6 81,0 81,4 82,4 83,0 83,9 84,7 84,9 84,8 85,4 86,0 86,6 87,2 87,6 88,1 88,6 89,1 89,6 89,7
Yn 75,2 77,1 77,8 78,4 80,0 79,5 81,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,3 82,6 83,2 83,8 84,5 85,1 85,8 86,4 86,9 87,5 87,6
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 78,6 79,0 80,0 79,0 78,9 77,5 78,9 79,6 80,3 81,2 81,6 82,4 83,0 83,8 84,3 84,5
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 70,3 75,1 75,0 73,2 72,7 72,0 72,8 73,9 74,8 75,7 76,4 77,5 78,3 79,1 79,9 80,2

Graphique 1

Tableau de données du graphique 1 
Graphique 1
Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, Canada, historique (1981 à 2019) et projetée (2021 à 2068) selon les hypothèses de mortalité faible, moyenne et forte
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Année (titres de rangée) et Hommes, Femmes, Historique, Mortalité forte, Mortalité faible et Mortalité moyenne, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Année Hommes Femmes
Historique Mortalité forte Mortalité faible Mortalité moyenne Historique Mortalité forte Mortalité faible Mortalité moyenne
en années
1981 72,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1982 72,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1983 72,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1984 72,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1985 73,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1986 73,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1987 73,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1988 73,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1989 73,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1990 74,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1991 74,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1992 74,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1993 74,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1994 74,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1995 75,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1996 75,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1997 75,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1998 76,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1999 76,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2000 76,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2001 76,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2002 77,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2003 77,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2004 77,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2005 77,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2006 78,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2007 78,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2008 78,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2009 78,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2010 79,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2011 79,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2012 79,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2013 79,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2014 79,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2015 79,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2016 79,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2017 79,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2018 79,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2019 79,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2020 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2021 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,6 80,6 80,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,9 84,7 84,3
2022 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,7 81,1 80,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,0 85,1 84,5
2023 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,9 81,4 80,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,2 85,3 84,8
2024 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,2 81,6 80,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,4 85,5 85,0
2025 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,3 81,7 81,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,5 85,7 85,1
2026 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,4 82,0 81,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,7 85,8 85,2
2027 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,6 82,1 81,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,7 86,0 85,4
2028 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,7 82,3 81,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,9 86,1 85,5
2029 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,8 82,5 81,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,0 86,3 85,6
2030 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,0 82,7 81,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,1 86,4 85,8
2031 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,1 82,9 82,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,2 86,6 85,9
2032 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,2 83,0 82,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,3 86,7 86,0
2033 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,4 83,2 82,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,4 86,8 86,2
2034 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,5 83,4 82,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,5 87,0 86,3
2035 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,6 83,5 82,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,7 87,1 86,4
2036 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,7 83,7 82,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,8 87,3 86,5
2037 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,9 83,8 82,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,9 87,4 86,7
2038 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,0 84,0 83,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,0 87,6 86,8
2039 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,1 84,2 83,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,1 87,7 86,9
2040 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,3 84,3 83,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,2 87,8 87,0
2041 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,4 84,4 83,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,3 87,9 87,1
2042 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,5 84,6 83,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,4 88,1 87,3
2043 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,6 84,8 83,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,6 88,2 87,4
2044 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,7 84,9 83,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,7 88,3 87,5
2045 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,9 85,0 84,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,8 88,4 87,6
2046 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,0 85,2 84,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,9 88,5 87,7
2047 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,1 85,3 84,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,0 88,6 87,8
2048 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,3 85,4 84,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,1 88,7 87,9
2049 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,4 85,6 84,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,2 88,9 88,1
2050 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,5 85,7 84,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,3 89,0 88,2
2051 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,7 85,8 84,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,4 89,1 88,3
2052 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,8 86,0 84,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,5 89,2 88,4
2053 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,9 86,1 85,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,6 89,3 88,5
2054 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,0 86,2 85,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,7 89,4 88,6
2055 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,2 86,3 85,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,8 89,5 88,7
2056 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,3 86,5 85,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,9 89,6 88,8
2057 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,4 86,6 85,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,0 89,7 88,9
2058 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,5 86,7 85,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,1 89,8 89,0
2059 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,6 86,8 85,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,2 89,9 89,1
2060 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,7 87,0 85,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,3 90,0 89,2
2061 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,9 87,1 86,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,4 90,1 89,3
2062 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,0 87,2 86,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,5 90,2 89,4
2063 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,1 87,3 86,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,6 90,3 89,5
2064 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,2 87,4 86,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,7 90,4 89,6
2065 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,3 87,6 86,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,8 90,5 89,7
2066 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,5 87,7 86,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,9 90,6 89,8
2067 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,6 87,8 86,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,0 90,7 89,9
2068 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,7 87,9 86,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,1 90,8 90,0

Les hypothèses sur l'espérance de vie projetée au niveau national ont été construites en prenant une moyenne pondérée des hypothèses de mortalité faites au niveau des provinces et des territoires. La fourchette résultante sur l'espérance de vie créée par les hypothèses basses et hautes de mortalité au niveau national est plus grande que celle qui aurait été obtenue si les hypothèses avaient été faites directement au niveau national. Ceci est dû à la parfaite corrélation des trajectoires de l'espérance de vie entre les provinces et les territoires dans une hypothèse donnée.

Au Canada, selon l’hypothèse de mortalité moyenne, l’espérance de vie à la naissance chez les hommes devrait passer de 79,8 ans en 2019 à 83,7 ans en 2043, pour finalement atteindre 86,9 ans en 2068. Selon l’hypothèse de mortalité forte, l’espérance de vie des hommes devrait atteindre 82,6 ans en 2043 et 85,7 ans en 2068. L’espérance de vie des hommes atteindrait 84,8 ans en 2043 et 87,9 ans en 2068 selon l’hypothèse de mortalité faible.

L’espérance de vie des femmes devrait passer de 84,1 ans en 2019 à 87,4 ans en 2043, pour finalement atteindre 90,0 ans en 2068 selon l’hypothèse de mortalité moyenne. Selon l’hypothèse de mortalité forte, l’espérance de vie des femmes atteindrait 86,6 ans en 2043 et 89,1 ans en 2068, comparativement à 88,2 et 90,8 ans, respectivement, selon l’hypothèse de mortalité faible.

3.3- Projection de l’immigration

Aucune composante de la croissance démographique n’a été plus touchée par la pandémie que l’immigration permanente, principalement en raison des restrictions à la frontière et aux voyages. En 2020, l’augmentation de la population due aux migrations internationales était inférieure de plus de 80 % à ce qu’elle était en 2019Note  . Cette situation devait toutefois être temporaire car IRCC visait à accueillir entre 300 000 et 410 000 résidents permanents en 2021, comme le précise son plan pluriannuel des niveaux 2021-2023. Les migrations internationales ont rebondi en 2021, représentant 87,4 % de la croissance démographique du pays en 2021Note  . Au cours des trois derniers mois de 2021, le Canada a accueilli 138 182 immigrants, un sommet trimestriel sans précédentNote  . Plusieurs facteurs peuvent expliquer le rebond après 2020, notamment l’assouplissement des restrictions frontalières liées à la COVID-19 et les nouvelles mesures adoptées par IRCC, comme la voie d’accès à la résidence permanente, qui visait à encourager les travailleurs et les étudiants déjà présents au pays à devenir des immigrantsNote  .

Dans son plan pluriannuel des niveaux de 2021-2023, IRCC propose une hausse des niveaux d’immigration : 431 645 immigrants en 2022, 447 055 en 2023 et 451 000 en 2024Note  . IRCC a également l’intention de continuer d’investir dans un certain nombre de programmes susceptibles de favoriser la régionalisation de l’immigration, comme le Programme pilote d’immigration au Canada atlantique, le Programme pilote d’immigration dans les régions rurales et du Nord, le Programme pilote sur l’agroalimentaire, le Programme des candidats des provinces, le Pilote sur la voie d’accès à la mobilité économique et le Programme des candidats des municipalitésNote  . Au cours du troisième trimestre de 2021, le Canada a également commencé à accueillir des gens de l’Afghanistan à la suite de la récente crise dans ce paysNote  .

Comme dans CCPT2018, les hypothèses sur l’immigration sont formulées en termes de taux d’immigration national et de répartitions par âge, sexe, province et territoire. Le taux d’immigration évolue entre 2021 et 2043 selon les approches à court et à long terme décrites dans Statistique Canada (2019)Note  . Trois hypothèses relatives à l’immigration sont proposées : faible, moyenne et forte. Ces hypothèses s’inspirent grandement de celles qui ont été développées dans CCPT2018, tenant compte des cibles du plus récent plan d’immigration publié par IRCC pour établir des cibles à court terme ainsi que des résultats de « l’Enquête auprès d’experts sur les tendances démographiques futures de 2018 » dans une perspective à long terme.

En ce qui a trait à l’hypothèse d’immigration faible, le nombre d’immigrants de 2022 à 2024 correspond à la borne inférieure de la fourchette du plan d’immigration d’IRCCNote  publié en 2022, soit 360 000 immigrants en 2022, 380 000 en 2023 et 390 000 en 2024. En 2024-2025, ce nombre correspond à un taux d’immigration de 9,9 immigrants pour 1 000 habitants. Pour les années subséquentes, l’hypothèse faible suppose une diminution progressive (logarithmique) du taux d’immigration mesuré en 2024-2025 vers un taux d’immigration qui atteint 6,5 immigrants pour 1 000 habitants en 2042-2043. Les hypothèses moyenne et forte ont été élaborées de façon similaire. Dans l’hypothèse moyenne, les taux projetés sont élaborés de façon à correspondre au nombre cible du plan d’immigration publié en 2022, soit 431 645 immigrants en 2022, 447 055 en 2023 et 451 000 en 2024. Après 2024, le taux d’immigration projeté diminue suivant une interpolation cubique pour atteindre 8,3 immigrants pour 1 000 habitants en 2042-2043. Dans l’hypothèse forte, les taux correspondent à la borne supérieure du plan, soit 445 000 immigrants en 2022, 465 000 en 2023 et 475 000 en 2024, après quoi il est maintenu constant à 12,0 immigrants pour 1 000 habitants jusqu’à la fin de la projection.

Les cibles des experts ont été obtenues dans un contexte où l’immigration était déjà à la hausse, ce qui signifie que les experts ont, globalement, exprimé l’opinion que le taux d’immigration tendrait à retourner à long terme à un niveau plus près des valeurs historiques récentes. Malgré tout, par comparaison aux hypothèses des précédentes projections, la hausse relevée des cibles du plan d’immigration et les besoins de plus en plus manifestes en main-d’œuvreNote  impriment leurs marques en ralentissant la convergence vers la cible à long-terme dans l’hypothèse moyenne et en maintenant la cible de l’hypothèse forte au haut de la fourchette du plus récent plan d’immigration, soit un niveau jamais atteint au cours des dernières décennies.


Tableau 7
Taux d’immigration projetés (pour mille), Canada, (2021-2022 à 2067-2068) selon les hypothèses d’immigration faible, moyenne et forte
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Taux d’immigration projetés (pour mille). Les données sont présentées selon Période (titres de rangée) et Hypothèse, Faible, Moyenne et Forte, calculées selon pour mille unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Période Hypothèse
Faible Moyenne Forte
pour mille
2021-2022 11,5 12,5 12,6
2022-2023 9,6 11,4 11,8
2023-2024 9,9 11,5 12,0
2024-2025 9,9 11,4 12,0
2025-2026 9,1 11,3 12,0
2026-2027 8,6 11,3 12,0
2027-2028 8,3 11,1 12,0
2028-2029 8,0 11,0 12,0
2029-2030 7,8 10,8 12,0
2030-2031 7,7 10,6 12,0
2031-2032 7,5 10,3 12,0
2032-2033 7,4 10,1 12,0
2033-2034 7,2 9,8 12,0
2034-2035 7,1 9,6 12,0
2035-2036 7,0 9,4 12,0
2036-2037 6,9 9,1 12,0
2037-2038 6,9 8,9 12,0
2038-2039 6,8 8,7 12,0
2039-2040 6,7 8,6 12,0
2040-2041 6,6 8,4 12,0
2041-2042 6,6 8,3 12,0
2042-2043 à 2067-2068 6,5 8,3 12,0

La répartition géographique des immigrants a été déterminée en deux étapes. Dans un premier temps, la proportion que chaque province et territoire recevra au cours de l’année projetée 2021-2022 a été calculée en fonction des données disponibles pour cette année (seules les données de juin 2022 s’avéraient manquantes). Ces données récentes montrent l’impact de certains programmes tels que le programme d’immigration de l’Atlantique, qui est la poursuite permanente du projet pilote sur l’immigration dans l’AtlantiqueNote  , et l’augmentation récente du nombre d’immigrants économiques autorisés à venir en Nouvelle-Écosse en 2022Note  . Dans un deuxième temps, les proportions cibles pour l’année 2026-2027 ont été déterminées à l’aide d’une prévision basée sur un modèle de lissage exponentiel avec une valeur de paramètre de lissage de 0,9. Un modèle de lissage exponentiel fournit une prévision unique basée sur les observations passées, attribuant des poids qui diminuent de manière exponentielle au fil du tempsNote  . Avec un paramètre de 0,9, les poids diminuent relativement rapidement, de sorte que la prévision est proche des valeurs observées ces dernières années. Les expériences avec le modèle basé sur des valeurs historiques indiquent que donner un poids important aux observations récentes tend à minimiser les erreurs de prévision. Le modèle a été appliqué aux données pour une période de dix ans jusqu’en 2018-2019 afin d’éliminer tout impact de la pandémie de COVID-19. Les proportions cibles sont atteintes en 5 ans (de 2021-2022 à 2026-2027) en suivant une courbe logarithmique qui suggère une convergence rapide aux valeurs de 2026-2027. Les proportions restent identiques après l’année 2026-2027. Enfin, à l’intérieur de chaque province ou territoire, les immigrants ont été répartis selon l’âge et le sexe selon les proportions observées entre 2011-2012 et 2020-2021. Les données historiques utilisées lors du calcul de la répartition des immigrants ont été ajustées au moyen de facteurs de correction calculées à l’aide de la Base de données longitudinales sur les immigrants (BDIM) reflétant le degré de divergence entre la destination d’un immigrant telle que déclarée avant l’entrée au Canada et la province ou le territoire de résidence où l’immigrant réside au cours de la première année au CanadaNote  .


Tableau 8
Répartition (pourcentage) des immigrants au Canada par province et territoire projetée, 2021-2022 et 2026-2027
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Répartition (pourcentage) des immigrants au Canada par province et territoire projetée. Les données sont présentées selon Province/Territoire (titres de rangée) et 2021-2022 et 2026-2027, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Province/Territoire 2021-2022 2026-2027
pourcentage
Terre-Neuve-et-Labrador 0,47 0,42
Île-du-Prince-Édouard 0,58 0,58
Nouvelle-Écosse 2,33 1,77
Nouveau-Brunswick 1,37 1,39
Québec 11,02 13,14
Ontario 48,22 45,81
Manitoba 3,80 4,63
Saskatchewan 2,87 4,16
Alberta 11,02 13,64
Colombie-Britannique 18,10 14,28
Yukon 0,10 0,07
Territoires du Nord-Ouest 0,10 0,10
Nunavut 0,02 0,01

3.4- Projection de l’émigration

Émigration

La pandémie a eu un impact considérable sur les migrations internationales dans le monde en 2020 et 2021. Au Canada, les restrictions imposées aux frontières internationales ont contribué à une baisse substantielle du nombre de nouveaux immigrants et de résidents non permanents entrant au pays (tableau 4.1)Note  Note  . Le nombre d’émigrants a également considérablement diminué depuis 2018-2019Note  . Au niveau national, le taux brut de migraproduction (TBMP)Note  est passé de 1,11 pour mille en 2018-2019 à 0,69 pour mille en 2020-2021. Cependant, cette baisse semble s’inscrire dans la continuité d’une tendance amorcée avant la pandémie, en 2016-2017. Avant cette période, l’émigration était relativement stable (moyenne de 1,58 pour mille au cours de la période de dix ans se terminant en 2015-2016).

Il est probable que les tendances migratoires reviennent à des niveaux historiques antérieurs à mesure que les restrictions sur la migration s’assoupliront. Cependant, certains craignent qu’un pic de migration, causé par une demande non satisfaite des employeurs dans les pays d’accueil et une demande non satisfaite de migration dans les pays d’origine, ne provoque un sentiment anti-immigration et conduise à la réintroduction de politiques d’immigration restrictives, un résultat prédit sur la base de la théorie et des preuves empiriques passéesNote  . Il n’est pas clair dans quelle mesure cela affecterait spécifiquement les flux migratoires en provenance du Canada à long terme. En outre, la pandémie peut affecter la mobilité non seulement par des restrictions aux frontières, mais aussi en modifiant les aspirations à migrer, dans un monde post-pandémiqueNote  . La contraction de la plupart des économies est susceptible de modifier les modèles de mobilité à court et à moyen terme. Au Canada, une pénurie d’employés dans de nombreux secteurs pourrait avoir un effet de rétention. Cette pénurie pourrait être un facteur dans la diminution du nombre d’émigrants qui a commencé avant la pandémie. Dans l’ensemble, ces tendances font de la projection des tendances futures un exercice périlleux. De plus, il y a toujours une certaine incertitude liée à l’exactitude des estimations les plus récentes des émigrants, car celles-ci sont révisées au cours des deux années suivant leur publication. Il s’agit d’un processus normal où différentes sources sont utilisées pour privilégier l’actualité ou l’exactitudeNote  , mais cette source d’incertitude pourrait ne pas être négligeable compte tenu des grands mouvements observés récemment.

Pour toutes ces raisons, les trois hypothèses distinctes associées à l’émigration proposent maintenant un intervalle d’incertitude plus large, par comparaison à CCPT2018. Toutes les hypothèses proposent un rebond par rapport aux faibles niveaux actuels, et donc une certaine atténuation des effets de la pandémie et des mesures préventives. L’hypothèse de faible émigration propose un rebond relativement lent du TBMP, prenant 10 ans pour atteindre l’objectif à long terme, mais se stabilisant rapidement au début de la projection (modélisée avec une courbe logarithmique suggérant un écart rapide par rapport aux niveaux actuels). La cible à long terme correspond à la valeur historique la plus faible observée dans les années précédant la pandémie, qui est la valeur observée en 2018-2019. Cette hypothèse reconnaît les effets potentiels de la pandémie qui pourraient ralentir la migration à court et à moyen terme (comme l’apparition de nouveaux variants) et la diminution observée au cours des dernières années avant la pandémie. L’hypothèse de forte émigration propose un rebond rapide vers des valeurs élevées du TBMP en seulement cinq ans. À partir de 2026-2027, les TBMP projetés correspondent ceux de l’hypothèse proposée dans CCPT2018Note  . L’hypothèse forte présente une alternative où les taux d’émigration ont tendance à augmenter à l’avenir et les effets de la pandémie disparaissent relativement rapidement. L’hypothèse de moyenne émigration a été conçue comme une voie médiane entre les deux extrêmes que sont les hypothèses faible et forte. Elle correspond simplement à la moyenne de ces hypothèses. Par comparaison à CCPT2018, elle suggère des niveaux d’émigration plus faibles, en particulier dans la première moitié de la projection, où il pourrait y avoir d’autres impacts de la pandémie et une poursuite de la tendance à la baisse observée peu de temps avant la pandémie.


Tableau 9
Estimations des composantes d’émigration et de l’émigration de retour, Canada, 2011-2012 à 2020-2021
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Estimations des composantes d’émigration et de l’émigration de retour. Les données sont présentées selon Période (titres de rangée) et Émigrants et Émigrants de retour, calculées selon nombre unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Période Émigrants Émigrants de retour
nombre
2011-2012 65 393 37 170
2012-2013 62 129 36 994
2013-2014 63 722 36 889
2014-2015 65 837 38 458
2015-2016 67 893 39 660
2016-2017 58 630 39 756
2017-2018 50 580 39 117
2018-2019 47 337 39 091
2019-2020 36 899 54 524
2020-2021 29 677 8 256

Émigration de retour

Depuis le début de la pandémie, il y a eu de fortes fluctuations dans le nombre d’émigrants de retour, avec une forte augmentation en 2019-2020 et une énorme diminution en 2020/2021 (tableau 4.1)Note  . Une explication plausible de ce phénomène est que les Canadiens ont été encouragés à retourner au pays au début de la pandémie. Ceci, ainsi que le ralentissement important du nombre d’émigrants, ont pu ensuite contribuer à réduire le bassin d’émigrants potentiels de retour. Les restrictions aux voyages auraient également pu être un facteur limitant les retours.

Les hypothèses relatives aux émigrants de retour sont semblables à celles de CCPT2018Note  . Précisément, les taux d’émigration de retour sont construits en fonction du rapport entre les émigrants de retour et les émigrants, un chiffre qui tend à être stable au fil du temps. Ce n’est pas surprenant puisqu’un grand nombre d’émigrants de retour sont des émigrants récentsNote  .

Le nombre élevé de retour en 2019-2020 et les faibles niveaux d’émigration en 2020-2021 (selon les comparaisons historiques) pourraient faire en sorte que le bassin de Canadiens à l’étranger susceptibles de revenir au Canada soit assez faible. Pour cette raison, toutes les hypothèses liées au retour de l’émigration partent du point historique bas enregistré en 2020-2021, puis augmentent à des niveaux plus élevés plus proches des valeurs historiques. Dans l’hypothèse faible, le ratio d’émigrants de retour par rapport aux émigrants projeté pour la période 2030-2031, qui correspond à la dixième année projetée, est établi à la même valeur que dans CCPT2018 pour cette année-là. Le TBMP projeté reste ensuite le même pour toutes les années suivantes. Les valeurs de TBMP pour les dix premières années de projections sont interpolées avec une courbe logarithmique, ce qui suggère une augmentation relativement rapide par rapport aux faibles niveaux actuels. Dans l’hypothèse forte, il est prévu que le ratio d’émigrants de retour par rapport aux émigrants atteindrait les niveaux proposés dans CCPT2018 dans cinq ans, avec une augmentation rapide au cours de la première année de projections par rapport aux niveaux actuels. Le ratio projeté demeure identique à celui proposé de CCPT2018 au cours des années suivantes. L’hypothèse moyenne pour l’émigration de retour consiste simplement en la moyenne des hypothèses faible et forte.

Émigration temporaire

Les émigrants temporaires sont des citoyens canadiens ou des immigrants qui vivent temporairement à l’étranger et qui ne possèdent plus de lieu habituel de résidence au Canada. Trois hypothèses distinctes ont été élaborées. Ces trois hypothèses ont le même TBMP cible (0,7 pour mille), lequel est toutefois atteint à différents moments au cours de la projection. Cette cible correspond à la moyenne des TBMP observé entre 2006-2007 et 2015-2016 (soit les deux plus récentes périodes intercensitaires pur lesquelles les données définitives sont disponibles).

Dans l’hypothèse faible, le TBMP cible (0,7 pour mille) est atteint en 10 ans, soit en 2030-2031. Une interpolation logarithmique est utilisée entre le taux observé en 2020-2021 (0,1 pour mille) et le taux cible, suggérant une augmentation rapide au début de la projection. Pour l’hypothèse forte, une interpolation logarithmique est également utilisée, mais le TBMP cible est plutôt atteint en cinq ans, soit en 2025-2026. Quant à l’hypothèse moyenne, il s’agit d’une moyenne entre les taux des hypothèses faible et forte, pour chacune des périodes.


Tableau 10
Taux de migraproduction projetés, composantes de l’émigration, de l’émigration de retour et de l’émigration temporaire, Canada, provinces et territoires, 2042-2043
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Taux de migraproduction projetés. Les données sont présentées selon Région (titres de rangée) et Faible, Moyen, Fort, Émigration, Émigration de retour et Émigration temporaire, calculées selon pour mille unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Région Faible Moyen Fort
Émigration Émigration de retour Émigration temporaire Émigration Émigration de retour Émigration temporaire Émigration Émigration de retour Émigration temporaire
pour mille
Canada 1,11 0,63 0,73 1,72 0,97 0,73 2,33 1,32 0,73
Terre-Neuve-et-Labrador 0,37 0,12 0,20 0,54 0,17 0,20 0,71 0,23 0,20
Île-du-Prince-Édouard 0,53 0,17 0,27 0,71 0,22 0,27 0,89 0,28 0,27
Nouvelle-Écosse 0,49 0,29 0,45 0,96 0,57 0,45 1,44 0,85 0,45
Nouveau-Brunswick 0,35 0,20 0,24 0,56 0,33 0,24 0,78 0,46 0,24
Québec 0,71 0,40 0,48 1,13 0,63 0,48 1,56 0,86 0,48
Ontario 1,31 0,78 0,89 2,04 1,22 0,89 2,77 1,65 0,89
Manitoba 0,73 0,49 0,51 1,15 0,78 0,51 1,58 1,06 0,51
Saskatchewan 0,54 0,30 0,29 0,85 0,47 0,29 1,16 0,63 0,29
Alberta 1,19 0,70 0,74 1,81 1,05 0,74 2,43 1,41 0,74
Colombie-Britannique 1,71 0,86 1,11 2,57 1,30 1,11 3,43 1,73 1,11
Yukon 0,48 0,03 0,28 0,88 0,06 0,28 1,28 0,09 0,28
Territoires du Nord-Ouest 0,14 0,05 0,22 0,18 0,06 0,22 0,23 0,08 0,22
Nunavut 0,00 0,00 0,03 0,00 0,00 0,03 0,00 0,00 0,03

3.5- Projection des résidents non permanents

La pandémie de COVID-19 a grandement affecté les flux de résidents non permanents à l’extérieur du pays. Le nombre de résidents non permanents au Canada a augmenté considérablement au cours des dernières années. Mais l’année 2020 a vu une baisse du nombre de titulaires de permis d’études ou de travail (graphique 2).

Graphique 2

Tableau de données du graphique 2 
Graphique 2
Variation annuelle nette dans le nombre de résidents non permanents, 2010-2011 à 2020-2021, Canada
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Variation annuelle nette dans le nombre de résidents non permanents. Les données sont présentées selon Période (titres de rangée) et Nombre(figurant comme en-tête de colonne).
Période Nombre
2010-2011 14 733
2011-2012 55 414
2012-2013 49 521
2013-2014 32 867
2014-2015 -16 365
2015-2016 35 752
2016-2017 103 243
2017-2018 162 290
2018-2019 168 501
2019-2020 76 349
2020-2021 -42 884

Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada (IRCC) a apporté des changements importants à ses programmes, facilitant ainsi l’admission d’étudiants et de travailleurs étrangers dans des secteurs jugés essentiels ou ayant des besoins urgents sur le marché du travailNote  . Le nombre de titulaires de permis d’études a plus que doublé entre 2013 et 2019Note  . Selon IRCC, en 2019, environ 638 000 personnes avaient un permis d’études valide (au 31 décembre). Ce nombre est tombé à environ 528 000 en 2020, mais a rebondi en 2021 pour atteindre environ 622 000. Le nombre de titulaires de permis dans le cadre du Programme de mobilité internationale est passé de 305 000 à 242 000 en 2020, mais a atteint 313 000 en 2021Note  . De même, le nombre de titulaires de permis dans le cadre du Programme des travailleurs étrangers temporaires est passé de 98 000 en 2019 à 84 000 en 2020, et a rebondi à 104 000 en 2021Note  .

À compter de 2020, IRCC a adopté un certain nombre de mesures temporaires pour atténuer les obstacles à l’admission de résidents non permanents causés par la pandémieNote  . D’autres mesures ont été prises pour remédier aux pénuries de main-d’œuvre dans de nombreux secteurs de l’économie canadienne. Ces mesures touchent principalement les travailleurs étrangersNote  mais aussi les étudiants et les visiteursNote  . Enfin, des programmes ont également été conçus pour accueillir les Ukrainiens prêts à fuir la guerreNote  . Toutes ces mesures ont le potentiel d’augmenter le nombre de résidents non permanents vivant au Canada au cours des prochaines années, bien qu’il soit difficile d’estimer leur impact. Voici quelques exemples des mesures prises :

  • À compter de l’été 2022, les anciens étudiants internationaux au Canada ayant un permis de travail post-diplôme expirant en 2022 auront la possibilité de prolonger leur permis de travail pour une durée maximale de 18 moisNote  .
  • En réponse à l’invasion de l’Ukraine, l’Autorisation de voyage d’urgence Canada-Ukraine a été conçue comme une voie accélérée vers la résidence temporaire au CanadaNote  . Les Ukrainiens et les membres de leur famille immédiate peuvent rester au Canada en tant que résidents temporaires pour une période pouvant aller jusqu’à 3 ans et sont encouragés à demander un permis de travail ouvert de 3 ans en même temps que leur demande de visa.
  • La plupart des mesures touchant les travailleurs étrangers sont proposées dans le cadre de la Feuille de route des solutions pour la main-d’œuvre du Programme des travailleurs étrangers temporairesNote  . Certaines de ces mesures sont les suivantes :
    • L’élimination de la limite du nombre de postes à faible salaire que les employeurs des industries saisonnières peuvent pourvoir et l’augmentation de la durée maximale de ces postes de 180 jours à 270 jours par année.
    • Augmentation de la période de validité pour laquelle les études d’impact sur le marché du travail sont valides à 18 mois (doublement).
    • Prolongation de la durée maximale d’emploi des travailleurs à salaire élevé et des flux de talents mondiaux (de deux à trois ans).
    • Le plafond de la proportion de travailleurs étrangers temporaires à faible salaire qu’un employeur peut embaucher double pour atteindre 20 %. Dans certains (sept) secteurs où des pénuries de main-d’œuvre ont été démontrées, ce plafond atteint 30 %.

Les hypothèses de projection ont été établies en envisageant d’abord les variations annuelles nettes du nombre de résidents non permanents à l’échelle nationale. Le nombre que chaque province et territoire reçoit chaque année suit la répartition observée au cours de la période de cinq ans allant de 2017 à 2021. Enfin, la répartition selon l’âge et le sexe des résidents non permanents correspond également à la distribution observée au cours de la période 2017 à 2021. Trois hypothèses distinctes sont proposées : moyenne, faible et élevée. Ils suggèrent tous que le nombre de résidents non permanents augmentera à l’échelle nationale à court terme.

Dans l’hypothèse moyenne, la variation annuelle nette du nombre de résidents non permanents commence à 145 000, ce qui est la moyenne observée au cours des trois années les plus récentes précédant la pandémie, soit de 2016-2017 à 2018-2019 (graphique 3). Les variations annuelles nettes observées au cours de ces années ont atteint un niveau record. La variation nette annuelle passe à un net de zéro en 10 ans suivant une courbe logarithmique, ce qui suggère une diminution plus rapide au début de la projection et une diminution plus lente vers la fin. À partir de 2031-2032, la variation nette projetée est nulle et le nombre de résidents non permanents demeure inchangé. Cela signifie que pour chaque résident non permanent qui quitte le pays (ou devient un immigrant), un autre y entre. Dans l’ensemble, l’augmentation cumulative du nombre de résidents non permanents est de 536 500 dans l’hypothèse moyenne.

Dans l’hypothèse forte, la variation nette annuelle atteint la valeur la plus élevée observée au cours des dernières années avant la pandémie, 168 500, dès la première année de projection. Cette valeur, observée en 2018-2019, est également la plus élevée jamais enregistrée. La variation nette annuelle passe à un net de zéro dans les 10 années suivant une courbe cubique, ce qui suggère une trajectoire qui, par rapport à une courbe linéaire, diminue plus lentement dans la première moitié de la projection et plus rapidement dans la seconde moitié. L’accroissement du nombre de résidents non permanents dans l’hypothèse forte est de 926 800.

L’hypothèse faible suggère qu’il y aura une augmentation à court terme, mais que le changement cumulatif au cours de la période projetée sera nul au bout du compte. L’hypothèse faible propose une variation nette de 91 900 en début de projection, ce qui consiste en la moyenne des 5 dernières années (à l’exclusion de 2020 et 2021). La variation nette projetée passe à zéro suivant une interpolation logarithmique sur cinq ans. Après ce point, la variation nette devient négative de sorte que les gains cumulés enregistrés au cours de la projection deviennent nuls en 2043. En d’autres mots, dans l’hypothèse faible, le nombre de résidents non permanents en 2043 est le même qu’au début de la projection. Il diminue toutefois en proportion de la population (étant donné que la population canadienne augmente).

Graphique 3

Tableau de données du graphique 3 
Graphique 3
Changement cumulatif projeté dans le nombre de résidents non permanents, Canada, 2022 à 2043
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Changement cumulatif projeté dans le nombre de résidents non permanents. Les données sont présentées selon Année (titres de rangée) et Faible, Moyen et Fort, calculées selon nombre unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Année Faible Moyen Fort
nombre
2022 91 906 144 966 168 501
2023 148 258 248 027 329 343
2024 183 812 326 576 476 398
2025 204 610 387 733 605 072
2026 213 962 435 400 712 300
2027 210 208 472 044 796 550
2028 203 142 499 369 857 823
2029 193 206 518 621 897 651
2030 180 841 530 753 919 096
2031 166 488 536 515 926 755
2032 150 590 536 515 926 755
2033 133 588 536 515 926 755
2034 115 924 536 515 926 755
2035 98 038 536 515 926 755
2036 80 374 536 515 926 755
2037 63 372 536 515 926 755
2038 47 473 536 515 926 755
2039 33 121 536 515 926 755
2040 20 756 536 515 926 755
2041 10 820 536 515 926 755
2042 3 754 536 515 926 755
2043 0 536 515 926 755

3.6- Projection de la migration interne

La migration interprovinciale concerne les mouvements des personnes entre les provinces et les territoires à l’intérieur du pays. Les paramètres de migration interne consistent en des taux de migration interprovinciale selon l’origine et la destination. Les taux sont calculés d’après des données historiques, les divers scénarios reflétant des périodes historiques distinctes. Un ajustement est apporté aux taux de migration en cours de projection pour tenir compte du fait que les flux migratoires n’évoluent qu’en fonction des tailles et des caractéristiques des populations d’origine, sans égard aux populations des régions de destination, et conserver les taux de migration nette projetés près des valeurs observés au cours des périodes de référence choisiesNote  . Afin de tenir compte de la grande incertitude associée à la projection de la migration interne, six hypothèses sont proposées, constituant autant de scénarios.

Les tendances de migration interprovinciale se sont quelque peu transformées au cours des dernières annéesNote  , probablement en grande partie due à la pandémie de COVID-19 et à certaines adaptations dans le monde du travail. Ces changements ont été perçus dans d’autres pays comme en Espagne et en AllemagneNote  Note  . De façon générale, les changements ont avantagé les régions rurales aux dépends des grands centres urbains.

L’hypothèse M1, que l’on peut considérer en quelque sorte comme une hypothèse moyenne, est élaborée à partir de la plus longue période pour laquelle des données sont disponibles pour tous les provinces et territoires (postérieure à la création du Nunavut), soit de 1991-1992 à 2016-2017. À court terme cependant, elle tient compte des changements récents décrits plus haut. Ainsi, les taux de migration de l’hypothèse M1 consistent au cours des dix premières années en une interpolation linaire des taux de migration moyens observés entre 2018-2019 et 2020-2021 vers les taux moyens observés entre 1991-1992 à 2016-2017, taux qui demeurent constants par la suite (après 2030-2031)Note  .

Les hypothèses M2 à M5 reflètent quant à elles des périodes plus courtes, choisies de façon à ce que chaque province et territoire ait au moins une hypothèse représentative d’une période relativement favorable (en termes d’accroissement démographique) et une autre reflétant une période relativement défavorableNote  . L’hypothèse M6 quant à elle reflète les tendances observées au cours de la période très récente 2018-2019 à 2020-2021.


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