Guide de l'utilisateur du fichier transversal de
microdonnées à grande diffusion
Enquête sur la dynamique du travail et du revenu
(EDTR)
Année de référence : 2000
TABLE DES MATIÈRES
5. LIGNES DIRECTRICES POUR L'APPLICATION DES POIDS
6. LIGNES DIRECTRICES POUR LA DIFFUSION (QUALITÉ DES
DONNÉES ET ARRONDISSEMENT)
7. CONFIDENTIALITÉ DES MICRODONNÉES À GRANDE DIFFUSION
8. SOURCES, MÉTHODES ET PROCÉDURES D'ESTIMATION
10. PRODUITS ET SERVICES CONNEXES
Le fichier
transversal de microdonnées à grande diffusion de l’Enquête sur la dynamique du
travail et du revenu (EDTR) est un recueil de variables dans les domaines du
revenu, du travail et de la famille sur les personnes au Canada et leur
famille. L’EDTR est une enquête auprès des ménages couvrant la population des
dix provinces canadiennes, à l’exception des réserves indiennes, des résidents
d’établissements et des casernes militaires.
Dans le
cadre de l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu, on a commencé à
recueillir des données pour l’année de référence 1993. Au départ, l’EDTR a été
conçue pour être avant tout une enquête longitudinale portant principalement
sur le travail et le revenu, ainsi que sur les relations entre ces données et
la composition des familles. Deux versions des fichiers de microdonnées à
grande diffusion de l’EDTR ont été publiées précédemment : le premier ensemble
couvrant l’année de référence 1993, et le deuxième, les années de référence
1993 et 1994. Dans les deux cas, des fichiers transversaux et longitudinaux à
grande diffusion ont été publiés.
Par la
suite, on a décidé d’élargir les objectifs de l’EDTR, de façon qu’elle soit la
principale source de données transversales sur les revenus des ménages. Les
données sur le revenu recueillies par l’EDTR étaient du même genre que celles
de l’ancienne enquête sur les revenus des ménages (Enquête sur les finances des
consommateurs), la principale exception étant que les répondants à l’EDTR
avaient le choix entre subir une interview traditionnelle sur le revenu et
accorder la permission à Statistique Canada d’utiliser les données de l’impôt
tirées des T1.
Pendant de nombreuses années, l’Enquête sur les
finances des consommateurs a permis de produire des fichiers de microdonnées à
grande diffusion (FMGD) répondant aux besoins des utilisateurs de données
transversales sur le revenu des ménages. Les FMGD de l’EFC ont été publiés
jusqu’à l’année de référence 1997 inclusivement. Pour ce qui est des
publications courantes, Statistique Canada a décidé de passer de l’EFC à l’EDTR
entre 1995 et 1996. Par conséquent, les FMGD transversaux de l’EDTR sont
publiées depuis l'année de référence 1996. Les fichiers de l'EDTR ont été
conçus pour être analogues à ceux produits pour l'EFC.
Comment citer l'EDTR dans les publications
Lors de la publication
de tout renseignement basé sur les fichiers de microdonnées sur CD-ROM de
l'EDTR (75M0010XCB), il est recommandé d'utiliser la citation suivante :
« Cette analyse est fondée sur les microdonnées à
grande diffusion de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu de
Statistique Canada, qui comprennent des données recueillies de façon anonyme
dans le cadre de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. Tous les
calculs effectués à l'aide de ces microdonnées sont la responsabilité de (nom
de l'utilisateur). L'utilisation et l'interprétation de ces données sont
uniquement la responsabilité des auteurs ».
Bien qu’il soit souvent désigné comme un seul fichier,
le FMGD de l’EDTR comporte quatre fichiers plats distincts : clé,
personne, famille économique et famille de recensement. Les structures de
fichier utilisées pour les FMGD de l’EFC ont été en grande partie conservées.
Dans le fichier personne, il y a un
enregistrement par personne de 16 ans et plus de l’échantillon. Les
caractéristiques de l’emploi, comme la branche d'activité, le taux de
traitement et l’horaire de travail, sont comprises dans le fichier de la
personne et ont trait au principal emploi de celle‑ci pendant l’année de
référence (l’emploi auquel la personne a consacré le plus d’heures de travail
pendant l’année). Bien que l’EDTR recueille des données sur tous les emplois
occupés par chaque personne âgées de moins de 70 ans pendant l’année, les
caractéristiques de tous les autres emplois ne sont pas comprises dans le FMGD
de l’EDTR.
Le fichier personne comprend des
identificateurs qui permettent à un chercheur de regrouper les personnes en
ménages, en familles économiques et en familles de recensement.
Les fichiers à grande diffusion de 2000 ont les
tailles suivantes :
|
Fichiers |
Nombre d’enregistrements |
Nombre de variables |
Longueur de l’enregistrement
(octets) |
|
Fichier clé |
13 |
41 |
|
|
Fichier personne |
131 |
500 |
|
|
Fichier famille
économique |
30 212 |
73 |
401 |
|
Fichier famille de
recensement |
33 616 |
70 |
398 |
Des fichiers additionnels
sont fournis pour aider les utilisateurs des fichiers de microdonnées à grande
diffusion de l'EDTR. Pour chacun des quatre fichiers de données (clé, personne,
famille économique et famille de recensement) un cliché d'enregistrement, un
dictionnaire des données et une distribution unidimensionnelle sont fournis.
Ces fichiers sont organisés par thèmes et, dans certains cas, par sous‑thèmes.
Une description de la
structure des fichiers additionnels figure ci‑après.
A. Colonnes du cliché
d'enregistrement
Nom de variable. Il s'agit du nom de variable attribué pour le
fichier de microdonnées.
Nom dans le dictionnaire de données. Il s'agit du nom de la variable dans la base de
données interne de l'EDTR. Il a une longueur maximale de huit éléments binaires
et est conforme aux règles de désignation des variables du SAS. Les chiffres
qui se trouvent à la fin ou à proximité de la fin du nom de la variable
renvoient au tableau source dans la base de données principale de l'EDTR.
Type. Le type indique si la variable est numérique
(utilisable dans les opérations mathématiques) ou alphabétique.
Position de début. Il s'agit de l'emplacement de la variable
dans le fichier à grande diffusion.
Format. Le format désigne à la fois la longueur (le nombre d'espaces,
y compris le signe décimal, dans le cas où il y a des décimales) et le nombre
de décimales, le cas échéant. Ainsi, le format d'une variable qui peut avoir
une valeur allant de zéro (00,0) à 99,9 sera exprimé de la façon suivante :
4,1. Le format d'une variable qui peut avoir une valeur allant de zéro (00) à
99 sera exprimé de la façon suivante : 2.
Année de référence. Il s'agit de l'année de référence de la
variable.
Nom de variable long. Un nom normalisé comporte au maximum 26 caractères
et peut être utilisé pour identifier rapidement les variables, étiqueter les
tableaux, etc. Tout en étant encore passablement encryptés, ces caractères sont
considérablement plus révélateurs que le nom de la variable. Toutefois, ce nom
plus long exclut évidemment beaucoup de renseignements importants compris dans
la description de la variable qui figurent dans le dictionnaire de données.
Bref, les analystes doivent être prudents lorsqu'ils font des hypothèses
concernant la définition de la variable en se basant sur le nom de variable
long.
Nombre de catégories. Il s'agit du nombre de catégories que
renferme l'ensemble des valeurs relatives à la variable en question. Cette
colonne s'applique uniquement aux variables de type « alphabétique ».
Les variables numériques comportent des intervalles, qui sont précisés dans le
dictionnaire des données.
B. Dictionnaire des
données
Le dictionnaire des
données fournit des renseignements complets au sujet de chaque variable de
l'enquête comprise dans les quatre fichiers. Il fournit, pour chacune d'elles :
le nom ainsi que la description ou la définition de la variable, des listes de
codes avec des descriptions ou encore la gamme de valeurs qui peuvent être
attribuées à la variable, le type de variable, sa longueur (ou son format), et
la population à laquelle elle se rapporte, c'est‑à‑dire à laquelle
elle s'applique.
C. Distributions
unidimensionnelles
Ces distributions
sont fournies aux utilisateurs des fichiers des microdonnées à grande diffusion
afin qu'ils puissent vérifier leurs totalisations. Ces distributions se
rapportent aux fichiers à grande diffusion et non à la base de données interne.
Les distributions sont semblables, mais non identiques, du fait des méthodes de
traitement qui sont utilisées pour assurer la confidentialité des fichiers à
grande diffusion.
Pour les variables
alphabétiques, les fréquences pondérées et non pondérées pour chaque code,
incluant les codes réservés, sont fournies. Pour les variables numériques, les
valeurs sont divisées en plusieurs tranches, et les fréquences pondérées et non
pondérées sont fournies pour chaque tranche. Les valeurs minimum, les valeurs
maximum ainsi que la moyenne pondérée sont aussi fournies (à l'exception des
codes réservés).
Valeurs manquantes et codes réservés
Quelques catégories
de valeurs sont absentes du fichier à grande diffusion. Dans le cadre de l'EDTR, des codes réservés ayant une
signification particulière ont été adoptés. Il est important de tenir compte de
ces codes réservés dans le cadre des analyses, notamment dans le cas des
variables numériques. Si vos calculs de moyennes ou d'agrégations donnent des
résultats qui semblent trop élevés, vérifiez que les codes réservés n'ont pas
été inclus dans vos calculs. Les codes réservés correspondent, à quelques
exceptions près, aux valeurs les plus élevées qu'une variable peut prendre. Les
codes réservés font l'objet d'une brève explication ci‑dessous.
Si la population
admissible de la variable ne s'étend pas à un sous‑groupe particulier de
population, il n'y a pas de valeur valide pour ce sous‑groupe, et les
valeurs fournies prennent la forme suivante : 9, 99, 9,9 et ainsi de suite, ce
qui indique que la variable ne s'applique pas. La couverture de chaque variable
du fichier est appelée « population » dans le dictionnaire des
données.
Des valeurs peuvent
être absentes de certains enregistrements, du fait qu'aucune valeur valide
n'est disponible, même si la variable s'applique. Il se peut que le répondant
n'ait pas fourni les renseignements, ou encore que ceux‑ci aient été
rejetés en cours de traitement, et que la valeur n'ait pas été imputée. Ces
valeurs manquantes comportent un code réservé de 7, 97, 9,7 et ainsi de suite,
selon le format. Pour certaines variables, le nombre de valeurs manquantes a
été réduit grâce à l'imputation. Les valeurs manquantes relatives aux variables
sur le revenu ont été entièrement imputées, mais la plupart des autres
variables comportent des valeurs manquantes.
Enfin, on a attribué
à quelques valeurs le code 8, 98, 9,8, etc. Il s'agit des refus de répondre à
certaines questions de l'interview. Le traitement des valeurs manquantes de
cette dernière catégorie dépend du type d'analyse effectué et de la portée des
données manquantes. Même si la solution finale pourrait consister à exclure de
l'analyse les enregistrements auxquels il manque des valeurs, on devrait tout
d'abord procéder à un examen pour évaluer les répercussions des valeurs
manquantes sur la représentativité globale des données. Se peut‑il qu'un
biais découle des données manquantes, par exemple, les (autres)
caractéristiques des personnes pour lesquelles il manque des valeurs diffèrent‑elles
de celles de la partie observée de l'échantillon? Il peut être nécessaire de
tenir compte, d'une façon ou d'une autre, des répercussions possibles. Dans
tous les cas, lorsque les analystes publient leurs résultats, ils devraient
indiquer pour quelles variables les enregistrements qui ont des valeurs
manquantes ont été exclus.
Cette section passe
en revue les définitions des principaux concepts de revenu et de leurs
composantes. Pour faire ressortir les rapports qui existent entre les divers
concepts, la section est organisée selon la « Classification des sources
de revenu », qui figure ci-après sous forme de tableau à la rubrique
« Revenu total ».
Revenu total
Revenu de toute
provenance, y compris les transferts gouvernementaux, avant déduction des
impôts fédéral et provincial. Le revenu total est aussi appelé revenu avant impôt
(mais après transferts). Toutes les sources de revenu sont classées dans deux
catégories : revenu du marché ou transferts gouvernementaux.
Tableau A
Classification des sources de revenu
Revenu total
Revenu
du marché
Gains
Salaires
et traitements
Revenu
provenant d’un emploi autonome
Agricole
Non
agricole
Revenu
de placements
Pensions
de retraite
Autre
revenu
Transferts
gouvernementaux
Prestation de la Sécurité de la
vieillesse et Supplément de revenu garanti/Allocation au conjoint
Prestations du
Régime de pensions du Canada/Régime de rentes du Québec
Prestations
fiscales pour enfants
Prestations
d’assurance-emploi
Indemnités
pour accidents du travail
Crédit
pour TPS/TVH
Crédits
d’impôt provinciaux/territoriaux
Assistance
sociale
Autres
transferts gouvernementaux
Bien que nous ne
présentions pas la motivation sous-jacente au choix de la définition de revenu,
nous aborderons quelques inclusions et exclusions importantes.
·
Le
concept de revenu englobe les revenus que touche un résident du Canada ou qui
sont pertinents aux fins de l’impôt sur le revenu au Canada. Le revenu étranger
est exclu en partie mais non en totalité.
·
Le revenu de retraite sous forme de prestations ou de
rentes touchées sur une base régulière durant la retraite est inclus;
toutefois, les retraits de régimes privés de pension, notamment de régimes
enregistrés d’épargne-retraite (REER), qui sont faits avant la retraite, sont
exclus.
·
Les gains en capital réalisés sur des investissements
sont exclus.
·
Dans le SCNC et la présente classification, l’impôt
sur les gains en capital est inclus dans l’impôt sur le revenu, tout comme,
d’ailleurs, l’impôt sur les retraits d’un REER. Les gains en capital (part
imposable) et les retraits d’un REER sont pris en compte dans le calcul de
l’impôt, mais ils ne sont pas inclus dans le revenu total aux fins du SCNC ou
de la présente classification.
·
Cette classification englobe tous les crédits d’impôt et
prestations fiscales remboursables, y compris ceux qui ne font pas partie du
revenu total aux fins de l’impôt sur le revenu, notamment les prestations
fiscales pour enfants, le crédit pour taxe sur les produits et services/taxe de
vente harmonisée, ainsi que les autres crédits d’impôt provinciaux ou
territoriaux. Il y a d’autres petites différences entre le revenu total tel que
défini ici et le revenu total aux fins de l’impôt sur le revenu (voir
« Autre revenu » et « Autres transferts gouvernementaux »).
·
Les cotisations versées dans le cadre de deux
programmes fédéraux (assurance-emploi et Régime de pensions du Canada/Régime de
rentes du Québec) ne sont pas incluses dans l’impôt sur le revenu et ne sont
pas non plus déduites du revenu pour déterminer le revenu après impôt.
Cependant, le Système de comptabilité nationale du Canada a récemment révisé sa
définition des impôts sur la production, afin d’y inclure ces cotisations
sociales, conformément aux recommandations internationales touchant la comptabilité
nationale.
Revenu du marché
Le revenu du marché
est la somme des gains (provenant d’un travail salarié ou autonome), du revenu
de placements, du revenu de retraite (régime privé de pension) et des éléments compris
dans « Autre revenu ». Il correspond au revenu total moins les transferts
gouvernementaux. Le revenu du marché est aussi appelé revenu avant impôt et
transferts.
Gains
Sont inclus autant
les gains découlant d’un travail salarié (salaires et traitements) que ceux
provenant d’un travail autonome.
Salaires et traitements
Gains bruts provenant
de tous les emplois occupés à titre d’employé, avant les déductions salariales
telles que l'impôt sur le revenu, les cotisations à l'assurance-emploi, les cotisations
aux régimes de pension, etc. Les salaires et traitements comprennent les gains
des propriétaires d’entreprises constituées en société, même si certaines
sommes sont déclarées à titre de revenu de placements. Sont aussi inclus dans
les salaires et traitements le revenu de commissions versées aux commis
vendeurs ainsi que le salaire occasionnel gagné en gardant des enfants, en
livrant des journaux, en faisant des ménages, etc. La rémunération des heures
supplémentaires est un autre élément inclus.
Revenu net provenant
d’un emploi autonome, c'est‑à‑dire après déduction des dépenses.
Les montants négatifs (pertes) sont inclus. Cela comprend le revenu tiré d'un
emploi autonome à son compte, à titre d’associé dans une entreprise non
constituée en société ou comme professionnel indépendant. Le revenu provenant
de l’hébergement de chambreurs et de pensionnaires (sauf les personnes
apparentées) est inclus. En raison des diverses inclusions, le fait de déclarer
un revenu provenant d’un emploi autonome ne signifie pas nécessairement que le
déclarant a bel et bien occupé un emploi.
Le revenu provenant
d’un emploi autonome se décompose en deux éléments : le revenu d’un emploi autonome
agricole et le revenu d’un emploi autonome non agricole. Les personnes qui
exploitent leur propre ferme ou une ferme louée, que ce soit à leur compte ou à
titre d’associés, doivent déclarer le revenu provenant d’un emploi autonome du
secteur agricole. Ce revenu inclut toutes les rentrées de fonds découlant de la
vente de produits agricoles, ainsi que les paiements d’assistance ou d’appoint
de l’État. Sont exclus les revenus en nature.
Revenu de placements
Sont compris
dans cette source de revenu les intérêts perçus sur les obligations, les dépôts
et les certificats d’épargne de source canadienne ou étrangère, les dividendes
découlant d’actions de sociétés canadiennes ou étrangères, les dividendes en
espèces provenant de polices d’assurance, le revenu de location net provenant
de l’immobilier ou d’exploitations agricoles, l’intérêt sur les prêts et les
hypothèques, le revenu normal provenant d’une succession ou d’un fonds en
fiducie, ainsi que les autres revenus de placements. Les gains en capital réalisés
sur la vente de biens sont exclus. Les montants négatifs sont inclus.
Pensions de retraite
Pensions de retraite
de toute source privée — principalement d’un régime d’employeur. Les paiements
peuvent prendre diverses formes : rentes, pensions de retraite ou versements
d’un FERR (fonds enregistré de revenu de retraite). Les pensions de retraite ne
comprennent pas les retraits d’un REER (régime enregistré d’épargne-retraite);
cependant, ces retraits sont pris en compte lorsque cela est nécessaire pour
estimer certains transferts gouvernementaux et impôts. Dans le cas des données
provenant des dossiers administratifs, les sommes retirées d’un REER avant
l’âge de 65 ans sont considérées comme des retraits d’un REER, tandis que les
montants retirés d’un REER après l’âge de 65 ans sont assimilés à des pensions
de retraite. Les pensions de retraite peuvent aussi être appelées revenu de
retraite.
Transferts gouvernementaux
Tous les
transferts directs faits aux particuliers et aux familles par les administrations
fédérale, provinciales et municipales. Voir le tableau « Classification
des sources de revenu » pour la
liste des transferts gouvernementaux désignés séparément au cours de la
dernière année de référence. À noter que beaucoup d’éléments du régime fiscal
ont rapport à divers volets de la politique sociale, mais ne constituent pas à
proprement parler des transferts gouvernementaux. Le régime fiscal prévoit des
déductions et des crédits d’impôt non remboursables, par exemple, pour réduire
le montant de l’impôt à payer, sans que cela constitue un revenu direct.
Prestations fiscales pour enfants
Instituées en 1993,
les prestations fiscales pour enfants remplacent deux anciens programmes
fédéraux, soient les allocations familiales et le crédit d’impôt pour enfants.
Depuis, plusieurs programmes provinciaux et territoriaux ont vu le jour, en
plus des allocations familiales du Québec qui existaient déjà avant 1993. Pour
être admissible, une personne doit avoir la responsabilité première de veiller
aux besoins et à l’éducation d’un ou de plusieurs enfants de moins de 18 ans.
La plupart des prestations sont calculées en fixant un montant maximum par
famille ou par enfant et en réduisant cette somme selon un certain pourcentage
du revenu net de la famille. Sont pris en compte explicitement dans les données
de 2000 les programmes suivants : la
prestation de base fédérale, le Supplément à la prestation nationale pour
enfants (ces deux programmes connus sous le nom de la prestation fiscale
canadienne pour enfants), la prestation pour enfants de
Terre-Neuve-et-Labrador, la prestation pour enfants de la Nouvelle-Écosse, la
prestation fiscale pour enfants du Nouveau-Brunswick, le supplément du revenu
gagné du Nouveau-Brunswick, l'allocation familiale du Québec, l'allocation à la
naissance du Québec, l'Ontario Child Care Supplement for Working Families, la
prestation pour enfants de la Saskatchewan, le crédit d'impôt à l'emploi
familial de l'Alberta, la prestation familiale de la Colombie-Britannique, et
le supplément du revenu gagné de la Colombie-Britannique.
Prestations de la Sécurité de la vieillesse
(SV)
Les prestations de la
Sécurité de la vieillesse (SV) sont versées aux résidents du Canada âgés de 65 ans
ou plus. Les prestataires de la SV dont le revenu est faible ou nul peuvent
aussi recevoir le Supplément de revenu garanti (SRG) fédéral, tandis que leurs
conjoints qui sont âgés de 60 à 64 ans (et qui ne sont pas encore admissibles
eux-mêmes à la prestation de la SV ou au SRG) touchent l’Allocation au
conjoint.
Prestations du Régime de pensions du Canada
(RPC) et du Régime de rentes du Québec (RRQ)
Le RPC et le RRQ sont
des régimes d’assurance sociale à contribution obligatoire qui constituent une
source de revenu de retraite et qui protègent les travailleurs et leur famille
en cas de perte de revenu causée par l’invalidité ou le décès.
Prestations d’assurance-emploi
L’assurance-emploi est
un programme fédéral comportant les types de prestations suivants : prestations
ordinaires d’assurance-emploi, prestations de maladie, prestations de maternité
ou parentales et prestations destinées aux personnes qui suivent des cours de
formation reconnus ou qui participent à des programmes de création d’emplois ou
de partage de postes. Pour être admissible, le prestataire ne doit plus toucher
de revenu d’emploi et doit avoir accumulé un nombre minimal de semaines ou
d’heures d’emploi assurable au cours de la période précédente.
Assistance sociale
Englobe les nombreux
suppléments de revenu provinciaux et municipaux destinés aux particuliers et
aux familles. Ces suppléments sont habituellement accordés dans les cas où on
ne peut faire appel à aucune autre source d’aide publique.
Indemnités pour accidents du travail
Ce programme vise à
protéger tous les travailleurs à temps plein ou à temps partiel contre la perte
de salaire causée par un accident du travail ou une maladie professionnelle et
à les aider à acquitter les frais médicaux et autres.
Crédit pour taxe sur les produits et services /taxe de vente harmonisée
Institué en 1990, en
même temps que la taxe sur les produits et services, ce crédit vise à compenser
la TPS/TVH que paient les familles et personnes à faible revenu. En
Nouvelle-Écosse, au Nouveau-Brunswick et à Terre-Neuve-et-Labrador, le crédit
est appelé crédit pour taxe de vente harmonisée depuis avril 1997, date à
laquelle le volet administratif de la TPS a été fusionné avec la taxe de vente
provinciale.
Crédits d’impôt provinciaux/territoriaux
Tous les crédits
d’impôt remboursables, sauf les crédits d’impôt pour enfants (ces derniers
étant inclus dans les prestations fiscales pour enfants). Certains de ces
crédits sont destinés à aider les familles et les personnes à faible revenu à
payer les taxes foncières, les taxes pour l’éducation, le loyer et les frais de
subsistance, etc. Sont inclus les crédits pour taxe de vente comme le Crédit
pour taxe de vente du Québec et le crédit pour TVH de Terre-Neuve-et-Labrador. L’abattement du Québec, bien que
remboursable, n’est pas inclus dans les crédits d’impôt provinciaux, mais
plutôt dans l’impôt sur le revenu.
Autres transferts gouvernementaux
Transferts
gouvernementaux non inclus ailleurs. Il s’agit principalement de tous les
autres transferts non imposables. Aux fins de l’EDTR, ces montants sont inclus
dans « Autre revenu », en raison notamment de la faible couverture,
en vertu du régime fiscal, de tout transfert non imposé. Dans les interviews,
il se peut qu’il y ait sous-déclaration de ces transferts, pour lesquels les
données sont recueillies au moyen d’une question ouverte. Néanmoins, les types
de transfert qui relèvent de cette rubrique sont les suivants : paiements au
titre des programmes de formation non déclarés ailleurs, pension d’ancien
combattant, pensions destinées aux aveugles et aux personnes handicapées,
paiements reçus de façon régulière des régimes provinciaux
d’assurance-automobile (sauf les paiements forfaitaires) et prestations
destinées aux employés de l’industrie des pêches.
Autre revenu
Tous les autres
éléments du revenu du marché non inclus ailleurs. Il s'agit notamment des
paiements de soutien reçus (aussi appelés pensions alimentaires et pensions
alimentaires pour enfants). La couverture des autres éléments dépend, jusqu’à
un certain point à tout le moins, de la méthode de collecte des données sur le
revenu (dossiers administratifs de l’impôt sur le revenu ou interviews). Ces
éléments, inclus à la ligne 130 de la déclaration de revenus T1, sont bien
couverts. Ils comprennent notamment les allocations de retraite (indemnités de
départ/cessation d’emploi), les bourses d’études, les paiements forfaitaires
d’un régime de pension ou de participation différée aux bénéfices reçus au
moment du retrait du régime, la part imposable des prestations de décès autres
que celles du RPC ou du RRQ, ainsi que les prestations supplémentaires
d’assurance-emploi non comprises dans les salaires et traitements.
Impôt sur le revenu
Somme des impôts
fédéral et provincial sur le revenu (dus) pour l’année d’imposition. Sont
inclus l’impôt sur le revenu, l’impôt sur les gains en capital et l’impôt sur
les retraits d’un REER, une fois pris en compte les exemptions, les déductions,
les crédits d’impôt non remboursables et l’abattement du Québec remboursable.
Dans le cadre de l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu, les
données sont puisées à même les dossiers administratifs ou estimées à partir de
données globales provenant des dossiers administratifs; on obtient de cette
façon de meilleurs résultats que lorsqu’on procède à des interviews.
Revenu après impôt
Revenu total, y
compris les transferts gouvernementaux moins l’impôt sur le revenu.
Logement
D’une façon générale, un logement est un
ensemble de pièces d’habitation. Un logement privé est un ensemble distinct de
pièces d’habitation ayant une entrée privée. Un logement collectif peut être à
caractère institutionnel, communautaire ou commercial. Parmi les différents
types de logements collectifs, seuls les logements à caractère communautaire
sont visés par l’EDTR.
Ménage
Un ménage est constitué d’une personne ou d’un
groupe de personnes vivant dans un même logement.
Famille économique
Une
famille économique est constituée d’un groupe de deux personnes ou plus qui
partagent un même logement et qui sont apparentées par le sang, par alliance ou
par adoption ou qui vivent en union libre.
Personne seule
Une personne seule est une personne qui vit seule
ou avec d’autres personnes avec lesquelles elle n’a aucun lien de parenté, par
exemple, un compagnon ou une compagne de chambre ou un pensionnaire.
Famille de recensement
La « famille de recensement »
correspond à ce qui est couramment appelé la « famille nucléaire » ou
« famille immédiate ». D’une façon générale, elle se compose d’un
époux et d’une épouse (un couple marié) ou d’un couple vivant en union libre
avec ou sans enfants, ou d'un parent seul avec un ou plusieurs enfants; de
plus, aucun conjoint ni enfant d’un enfant inclus dans la famille de
recensement ne vit dans le même ménage.
Une personne « hors famille de
recensement » peut être une personne vivant seule, vivant avec des
personnes non apparentées, ou vivant avec des personnes apparentées, mais sans
être unie par des liens conjugaux ou par des liens de parent-enfant (y compris
des liens de tutelle).
Par définition, toutes les personnes qui sont
membres d’une famille de recensement sont également membre de la même famille
économique.
Adulte
L’EDTR définit un adulte comme étant une
personne âgée de 16 ans et plus au 31 décembre de l’année de
référence.
Revenu de la famille
Le revenu
de la famille se compose de l’ensemble des revenus de chacun des adultes de la
famille, selon les définitions figurant ci‑dessus. De même, le revenu du
ménage se compose de l’ensemble des revenus de tous les adultes du ménage.
L’appartenance à une famille ou à un ménage est définie à un point particulier
dans le temps, tandis que le calcul du revenu est fondé sur l’année civile
complète. Les membres ou « la composition » de la famille peuvent
avoir changé durant l’année de référence, mais aucun ajustement n’est apporté
au revenu de la famille pour tenir compte de tels changements.
L’EDTR
définit ménage et famille en fonction des conditions de logement au
31 décembre de l’année de référence.
Soutien économique principal
Cette caractéristique
est importante pour la détermination de types de familles détaillés. Dans
chaque ménage et dans chaque famille, la personne qualifiée de soutien
économique principal est celle dont le revenu avant impôt est le plus élevé,
sauf dans un cas : un enfant qui vit dans la même famille de recensement que
son ou ses parent(s) ne peut être désigné comme soutien économique principal de
la famille de recensement (cette exception ne s’applique pas aux familles
économiques).
Dans le cas des
personnes dont le revenu total avant impôt est négatif, la valeur absolue du
revenu s’applique, afin de tenir compte du fait qu’une telle valeur négative
découle habituellement de pertes encourues sur le marché qui ne sont pas
censées se reproduire. Dans les rares cas où deux personnes touchent exactement
le même revenu, l’aîné devient le soutien économique principal.
Tableau B
Classification des types de famille
Familles économiques (ou familles de
recensement), deux personnes ou plus
Familles
de personnes âgées
Couples
mariés
Autres
familles de personnes âgées
Familles
autres que de personnes âgées
Couples
mariés
Aucune
personne gagnant un revenu
Une
personne gagnant un revenu
Deux
personnes gagnant un revenu
Familles
biparentales avec enfants
Aucune
personne gagnant un revenu
Une
personne gagnant un revenu
Deux
personnes gagnant un revenu
Trois
personnes ou plus gagnant un revenu
Couples
mariés avec d’autres personnes apparentées
Familles
monoparentales
Un
homme à leur tête
Une
femme à leur tête
Deux
personnes ou plus gagnant un revenu
Ensemble
des familles autres que de personnes âgées
Personnes seules
Hommes
âgés
Ne
gagnant pas de revenu
Gagnant
un revenu
Femmes
âgées
Ne
gagnant pas de revenu
Gagnant
un revenu
Autres
hommes que des hommes âgés
Ne
gagnant pas de revenu
Gagnant
un revenu
Autres femmes que des femmes âgées
Ne
gagnant pas de revenu
Gagnant
un revenu
Aux fins
de la présente classification, les définitions suivantes s’appliquent :
Familles de personnes
âgées : Le soutien économique principal est âgé de 65 ans et plus.
Couples
mariés/conjoints : Les couples mariés, y compris les couples légalement
mariés, les personnes vivant en union libre et les couples du même sexe, où le
soutien économique principal est l’une des deux personnes qui forment le couple
marié.
Enfants : Le ou
les enfants (naturels, par adoption, par alliance ou en foyer nourricier) du
soutien économique principal qui sont âgés de moins de 18 ans. D’autres
personnes apparentées peuvent aussi faire partie de la famille.
Famille
monoparentale : Famille qui comprend au moins un enfant selon la
définition ci-dessus. Les familles dont le parent est âgé de 65 ans et
plus sont exclues.
Personne
apparentée : Personne apparentée au soutien économique principal, par le
sang, par alliance ou par adoption, ou qui vit en union libre avec cette
personne.
Autre personne
apparentée : Une ou plusieurs personnes de la famille économique qui n’est
ni le soutien économique principal, ni son conjoint, ni un de ses enfants âgés
de moins de 18 ans.
Dollars courants par rapport à dollars
constants
On entend
par « dollars courants » leur valeur à la période courante.
L'expression « dollars constants » renvoie aux dollars de plusieurs
années exprimés selon leur valeur (« pouvoir d'achat ») au cours
d'une année, appelée l'année de base. On effectue ce genre de rajustement en
vue d'éliminer les effets des changements de prix généralisés. Les dollars
courants sont convertis en dollars constants au moyen d'un indice des fluctuations des prix. L'indice
dont on se sert le plus souvent pour le revenu des ménages ou le revenu
familial, à condition qu'aucune utilisation spécifique du revenu ne soit
précisée, est l’indice des prix à la consommation (IPC), qui reflète les
habitudes de dépenses moyennes des consommateurs au Canada.
Le tableau suivant
présente les taux annuels de l'indice des prix à la consommation. Si vous
voulez convertir les dollars courants de n'importe quelle année en dollars
constants, vous devez les diviser par l'indice de l'année en question et les
multiplier par l'indice de l'année de base que vous avez choisie (n'oubliez pas
que le numérateur renferme la valeur de l'indice de l'année à laquelle vous
voulez convertir les dollars courants). Par exemple, selon l'indice, une somme
de 10 000 $ en 1997 correspondrait à une somme de 10 548 $
en dollars constants de 2000 (10 000 $ × 113,5/107,6 =
10 548 $).
Tableau C
Indice des prix à la consommation, taux
annuels, 1992=100
1980 52,4 1989 89,0 1998 108,6
1981 58,9 1990 93,3 1999 110,5
1982 65,3 1991 98,5 2000 113,5
1983 69,1 1992 100,0 2001 116,4
1984 72,1 1993 101,8
1985 75,0 1994 102,0
1986 78,1 1995 104,2
1987 81,5 1996 105,9
1988 84,8 1997 107,6
Soutien économique/bénéficiaire d'un revenu
Le soutien
économique est une personne qui a touché un revenu d'un emploi (traitements et
salaires) ou d'un travail autonome durant l'année de référence. On entend habituellement
par bénéficiaire d'un revenu une personne qui a reçu un revenu positif (ou
négatif) donné.
Revenu moyen
Le revenu
moyen correspond au revenu total ou « global » divisé par le nombre
d'unités de la population. Il permet de suivre facilement la tendance du revenu
agrégé, y compris les corrections apportées pour tenir des changements de la
taille de la population.
L'utilisation
du revenu moyen à des fins d'analyse comporte deux inconvénients. D'abord,
comme le revenu de tout le monde est calculé, la moyenne est sensible aux
valeurs extrêmes : des valeurs inhabituelles de revenus élevés auront un
impact majeur sur l'estimation du revenu moyen, tandis que des valeurs
inhabituelles de faible revenu, c'est-à-dire des valeurs hautement négatives, le
feront baisser. (Voir aussi « Bénéficiaires par rapport à
non-bénéficiaires » et « Valeurs négatives ».) De plus, cela ne
donne aucune indication de la répartition du revenu entre les membres de la
population. À cette fin, on peut utiliser des mesures comme les quintiles, les
déciles ou les coefficients de Gini.
Bénéficiaires par rapport à non-bénéficiaires
(valeurs de zéro)
Pour
chaque tableau indiquant des revenus moyens, on doit se demander si les
non-bénéficiaires de ce genre de revenu sont inclus ou exclus de la population.
Dans le cas du revenu total de la famille, il importe peu d'inclure ou
d'exclure les unités dont le revenu est de zéro, étant donné le faible nombre
de familles touchées. Cependant, pour ce qui est du montant moyen des gains tirés
d'un travail autonome, la valeur ne sera pas du tout la même si l'on inclut les
personnes qui n'étaient pas des travailleurs autonomes. Les valeurs de zéro
sont incluses dans tous les tableaux portant sur les trois principaux concepts
de revenu (revenu du marché, revenu total et revenu après impôt), les
transferts gouvernementaux ou les impôts.
Valeurs négatives
Les sommes
négatives déclarées comme revenu peuvent provenir de deux sources : les
pertes nettes découlant d'un travail autonome (les dépenses excèdent les
recettes) ou les pertes nettes sur placements (les pertes excèdent les gains).
Comme pour les valeurs de zéro, les valeurs négatives peuvent considérablement
influer sur les résultats. En général, dans les tableaux de revenu publiés, on
traite les valeurs négatives comme les valeurs positives. Il y a toutefois
quelques exceptions : pour le calcul des coefficients de Gini et de
l'écart de faible revenu, les valeurs négatives sont converties à zéro, tandis
que pour la détermination du principal soutien économique d'une famille ou d'un
ménage, on retient plutôt la valeur absolue (voir « Soutien économique
principal » sous la rubrique « Définitions de la famille »).
Quintiles et déciles
Les quintiles et
déciles de revenu constituent une façon appropriée de catégoriser les unités
d'une population donnée, du revenu le plus bas au revenu le plus élevé, afin de
tirer des conclusions concernant la situation relative des personnes qui se
situent aux extrémités ou au milieu de l'échelle. Plutôt que d'utiliser des
tranches de revenu fixes, comme c'est le cas dans une répartition typique du
revenu, c’est la taille de chaque groupe de population qui reste fixe.
D'abord,
toutes les unités de la population, qu'il s'agisse de personnes ou de familles,
sont classées, de la plus faible à la plus élevée, selon la valeur de leur
revenu d'un type particulier, comme le revenu après impôt. Puis, la population
est divisée en cinq groupes comprenant un nombre égal d'unités appelées
quintiles. De même, la répartition de la population selon le revenu en 10
groupes – chaque groupe comprenant le même nombre d'unités – produit des
déciles.
La plupart des analyses doivent porter sur les personnes appartenant à différents
quintiles au sein d’une distribution de la population. On doit être prudent
quand on fait des comparaisons entre des quintiles qui proviennent de
distributions différentes, parce que le concept de population ou de revenu
utilisé pour classer les unités peut avoir un effet important. Il est probable
que les tranches de revenu représentées par chaque quintile et les personnes
qui composent chaque quintile seront différentes.
Revenu médian
Le revenu
médian est la valeur au dessus et au dessous de laquelle se situent la moitié
des unités de la population qui ont des revenus inférieurs et la moitié qui ont
des revenus supérieurs. Pour calculer la valeur médiane du revenu, les unités
sont classées de la plus faible à la plus élevée selon leur revenu, puis
séparées en deux groupes de même taille. La valeur qui sépare ces groupes est
le revenu médian. Elle correspond au 50e centile.
Parce que
le revenu médian correspond exactement au milieu de la distribution de revenu,
il n'est pas, contrairement à la moyenne, touché par les valeurs de revenu
extrêmes. En ce sens la médiane est utile, car elle permet de minimiser l’effet
de valeurs anormalement élevées qui correspondent à un nombre relativement
faible de personnes.
Comme les
distributions de revenu sont en général asymétriques vers la gauche – autrement
dit, concentrées dans la partie inférieure de l'échelle – le revenu médian est
habituellement inférieur au revenu moyen.
Taux implicite des transferts gouvernementaux
ou impôts
Le taux implicite des transferts ou des impôts, selon le cas, permet de
montrer l’importance relative des transferts reçus ou des impôts payés à l
’égard de personnes ou de familles différentes. Ce concept est semblable au
taux effectif d’imposition, mais non identique. Pour une personne ou une
famille donnée, le taux effectif est le montant des transferts ou des impôts
exprimé en pourcentage du revenu de cette personne ou de cette famille,
habituellement le revenu du marché, le revenu total ou le revenu après impôt.
Le taux implicite pour une population donnée est le montant moyen (ou agrégé)
des transferts/impôts exprimé en pourcentage du revenu moyen (ou agrégé) de
cette population.
Ajustement selon la taille de la famille
(échelle d'équivalence)
Quand on
compare les revenus des familles pour étudier des éléments comme le revenu
adéquat ou le statut socio-économique, on tient souvent compte de la taille de
la famille. Fondamentalement, il ne suffit pas de connaître la somme déclarée
comme revenu pour avoir un portrait du bien-être économique d'une famille, il
faut aussi connaître le nombre de personnes qui la compose. On a analysé le
revenu de la famille à partir de deux approches. La première consiste à
produire des données selon des types détaillés de familles, de sorte que pour
un type de famille donné, les différences dans la taille de la famille ne sont
pas significatives. De fait, de nombreuses mesures du revenu ont été recoupées
selon le type détaillé de famille dans les tableaux publiés.
On peut aussi
rajuster le montant du revenu pour tenir compte de la taille de la famille, à
des fins d'analyse seulement. Le principal défi de cette approche consiste à
sélectionner un facteur de rajustement approprié. Même si aucune méthode ne se
démarque comme étant la meilleure, il vaut quand même mieux appliquer un
certain facteur de rajustement que de ne pas rajuster du tout.
La méthode
la plus simple consiste à utiliser le revenu par habitant, c'est-à-dire, de
diviser le revenu de la famille par la taille de la famille. Le revenu par
habitant a toutefois des limites : il a tendance à sous-estimer le
bien-être économique des grandes familles comparativement à celui des petites
familles. Il en est ainsi parce que le revenu par habitant suppose que le coût
de la vie est le même pour chaque membre de la famille, alors que certains
coûts, principalement ceux liés au logement, diminuent proportionnellement
selon la taille de la famille (ils peuvent aussi être moins élevés pour les
enfants que pour les adultes). Par exemple, on peut soutenir que les frais de
logement pour un couple d'adultes mariés sans enfants ne sont pas supérieurs à
ceux d'un adulte vivant seul.
Pour tenir compte de
telles économies d'échelle, on se sert fréquemment d'une « échelle
d'équivalence » qui permet de rajuster le revenu de la famille. Elle ne
suppose pas implicitement des coûts égaux pour les autres membres de la
famille, comme c'est le cas selon l'approche du revenu par habitant, mais
constitue plutôt un ensemble de facteurs décroissants attribués au premier
membre, au deuxième membre, etc. Le montant du revenu rajusté pour la famille
est calculé en divisant la valeur du revenu par la somme des facteurs attribués
à chaque membre.
Il n'y a
pas d'échelle d'équivalence unique au Canada. Celle dont on se sert dans les
tableaux de revenu publiés et dans des concepts comme la mesure de faible
revenu (MFR) est toutefois largement acceptée. Dans cette échelle
d'équivalence, les facteurs sont les suivants :
·
la personne la plus âgée de la famille reçoit un
facteur de 1,0;
·
la personne suivante en âge reçoit un facteur de 0,4;
·
tous les autres membres de la famille âgés de 16 ans
et plus reçoivent chacun un facteur de 0,4;
·
tous les autres membres de la famille de moins de 16
ans reçoivent un facteur de 0,3.
Par
exemple, cela se traduit en un facteur total pour la division du revenu de
seulement 1,4 pour un couple marié plutôt que de 2,0 (la taille de la famille).
Une famille dont le revenu total est de 56 000 $ serait considérée
comme ayant un niveau de vie équivalent à celui d'un adulte vivant seul dont le
revenu est de 40 000 $, comparativement à un adulte dont le revenu
est de 28 000 $ selon le calcul par habitant.
Coefficient de Gini
Le
coefficient de Gini mesure le degré d'inégalité dans une distribution de
revenus. Les coefficients de Gini sont publiés pour diverses mesures du revenu,
comme le revenu du marché, le revenu total et le revenu après impôt, et ils
servent à comparer l'uniformité de la répartition du revenu entre différents
concepts de revenu au sein de diverses populations ou à l'intérieur de la même
population au fil du temps.
Les
valeurs du coefficient de Gini peuvent varier de 0 à 1. Une valeur de zéro
indique que le revenu est divisé également entre les membres de la population,
toutes les unités recevant exactement le même montant de revenu. À l'extrême
opposé, un coefficient de Gini de 1 dénote une distribution parfaitement
inégale au sein de laquelle une unité possède l'ensemble du revenu de
l'économie. Une diminution de la valeur du coefficient de Gini peut, dans une
large mesure, être interprétée comme une diminution de l'inégalité, et vice
versa. En règle générale, lorsque l'on utilise les données de l'EDTR à l’échelle
du Canada, une différence de 0,01 ou plus entre deux coefficients de Gini est
considérée statistiquement significative.
Seuils de faible revenu (SFR)
Les seuils
de faible revenu (SFR) sont établis au moyen de données tirées de l’Enquête sur
les dépenses des familles, maintenant appelée Enquête sur les dépenses des
ménages. Ces seuils indiquent à quel niveau de revenu une famille peut se
trouver dans le besoin parce qu’elle doit consacrer une proportion plus grande
de son revenu à l’achat de nécessités que la famille moyenne de taille
similaire. De façon plus particulière, le seuil est défini comme étant le
revenu en deçà duquel une famille est susceptible de dépenser une proportion de
20 points de plus de son revenu pour la nourriture, le logement et
l’habillement que la famille moyenne. Il existe des seuils distincts pour sept
tailles de famille – de la personne vivant seule aux familles comptant sept
membres ou plus – ainsi que pour cinq tailles de région de résidence – des
régions rurales aux régions urbaines comptant une population supérieure à
500 000 habitants.
Calcul des seuils de faible revenu
La
première étape dans la production d’une série de seuils de faible revenu
consiste à calculer la proportion du revenu qu’une famille consacre en moyenne
à la nourriture, au logement et à l’habillement. L’Enquête sur les dépenses des
familles de 1992 a révélé que, en moyenne, les familles dépensent 44 % de
leur revenu après impôt (et 35 % de leur revenu total « avant impôt »)
pour l’achat de ces nécessités. On ajoute ensuite 20 points, ce qui donne
64 % du revenu après impôt. Ce calcul est effectué en fonction de
l’hypothèse selon laquelle une famille qui dépense plus que cette proportion de
son revenu pour l’achat de nécessités se trouve en bien plus mauvaise posture
que la moyenne des familles. La dernière étape consiste à examiner la
répartition du revenu selon les dépenses et à déterminer, au moyen d’une droite
de régression, le niveau de revenu à partir duquel une famille a tendance à
dépenser une proportion de 20 points de plus que la moyenne pour les nécessités
comme la nourriture, le logement et l’habillement.
Mise à jour des seuils de faible revenu et
changement de l’année de base
Deux années
de référence jouent un rôle dans le calcul d’une série de seuils de faible
revenu : l’année de base et l’année de référence du revenu. L’année de
base fournit le montant dépensé en moyenne pour la nourriture, le logement et
l’habillement. Ce montant en pourcentage est utilisé pour calculer un ensemble
de seuils pouvant être utilisés avec les données sur le revenu de l'année en
question. On peut obtenir des seuils pour d’autres années de référence du
revenu en appliquant le taux d’inflation de l’indice des prix à la consommation
(IPC) correspondant à l'ensemble de base des seuils.
L’utilisation
de l’IPC pour effectuer une mise à jour des seuils permet de tenir compte de
l’inflation, mais elle ne rend compte d'aucun changement qui pourrait être
survenu dans les dépenses moyennes au titre des nécessités. Pour mesurer ces
changements, Statistique Canada a mis au point un nouvel ensemble de seuils des
dépenses moyennes après chaque Enquête sur les dépenses des familles. On se
réfère à ces seuils comme à des « bases », parce que les dépenses
moyennes pour des nécessités au cours de cette année de base ont servi au
calcul des seuils. Les deux plus récentes années de base utilisées sont 1992 et
1986. Les seuils fondés sur 1992 sont ceux qui sont le plus couramment utilisés
par nos utilisateurs, et ils sont disponibles pour les années de référence du
revenu à partir de 1980.
Taux de faible revenu
Les taux
de faible revenu peuvent être calculés pour des personnes ou des familles. Dans
l’un ou l’autre cas, le revenu qui est comparé au seuil est le revenu de
l'ensemble de la famille économique. L’expression « personnes à faible
revenu » devrait être interprétée comme désignant les personnes faisant
partie d’une famille à faible revenu et les personnes vivant seules dont
le revenu se situe sous le seuil de faible revenu. De la même façon, par
« enfants à faible revenu », on entend les « enfants qui vivent
dans des familles à faible revenu ». Autrement dit, tous les membres d’une
famille économique ont le même statut de faible revenu, mais ils sont comptés
séparément au moment du calcul des taux de faible revenu basés sur des
personnes.
Dans le
calcul des taux de faible revenu, on utilise la taille de la famille et la
taille de la collectivité pour trouver le seuil approprié. Le revenu de la
famille est ensuite comparé à ce seuil. Si on calcule le taux de faible revenu
de la famille, la famille est considérée comme à faible revenu si son revenu
est inférieur à ce seuil. Dans le cas où l’unité d’analyse est la personne, on
considère chacun des membres d’une famille comme étant à faible revenu si le
revenu de la famille est inférieur à ce seuil.
Utilisation des SFR après impôt et avant impôt
La part
moyenne du revenu que les familles consacrent à la nourriture, au logement et à
l’habillement occupe une place prépondérante dans le calcul des seuils de
faible revenu et constitue sans aucun doute une mesure utile du bien-être
économique, quel que soit le concept de revenu utilisé. La décision d’opter
pour le revenu après impôt ou le revenu total – ou même le revenu du marché –
dépend de si l’on désire tenir compte ou non du pouvoir d’achat additionnel que
confèrent les transferts gouvernementaux et de la réduction de ce pouvoir
d’achat découlant de la nécessité de payer des impôts.
Dans le
passé, Statistique Canada a produit deux séries de seuils de faible revenu et
les taux correspondants : ceux fondés sur le revenu total (c’est-à-dire le
revenu incluant les transferts gouvernementaux, avant la déduction de l’impôt
sur le revenu) et ceux fondés sur le revenu après impôt.
On a
choisi de mettre en évidence les taux après impôt, pour deux raisons
principales. D’une part, l’impôt sur le revenu et les transferts constituent
deux mécanismes de redistribution du revenu. Les taux de faible revenu calculés
avant impôt ne reflètent qu’en partie l’incidence totale de la redistribution
découlant du système fiscal et de transferts du Canada, puisqu’ils incluent
l’effet des transferts, mais non l’effet de l’impôt sur le revenu. D’autre
part, étant donné que l’achat de nécessités est effectué avec des dollars après
impôt, il est logique d’utiliser le revenu après impôt des personnes pour tirer
des conclusions au sujet de leur bien-être économique global.
Une note
au sujet du calcul des seuils de faible revenu avant impôt par rapport aux
seuils après impôt : le calcul de chaque ensemble de seuils est effectué
de façon indépendante. Il n’y a pas de relation simple, comme le montant moyen
de l'impôt à payer, qui distingue les deux niveaux. On effectue plutôt le
calcul total des seuils à deux reprises – à la fois sur une base avant impôt,
puis après impôt.
Différences dans les taux après impôt et avant
impôt
Les seuils
de faible revenu après impôt ainsi que les taux après impôt qui en résultent
ont été publiés à partir de 1980. Le nombre de personnes se situant sous ces
seuils est toujours demeuré plus faible sur une base après impôt qu’avant
impôt. Ce résultat peut sembler illogique à première vue, étant donné que le
revenu après impôt ne peut pas être supérieur à celui avant impôt, puisque tous
les transferts, y compris les crédits d’impôts remboursables, sont inclus dans
la définition du revenu total « avant impôt ». Toutefois, avec une
mesure relative du faible revenu comme le SFR, un tel résultat est prévisible
dans le cadre de tout système d’imposition dans lequel les contribuables ayant
des revenus plus élevés sont imposés à un taux supérieur à celui qui s’applique
aux personnes dont le revenu est plus faible. En effet, les taux d’imposition
« progressifs », comme on les appelle souvent, engendrent une
distribution du revenu plus comprimée. Par conséquent, certaines familles se
situant dans la catégorie du faible revenu avant que l’on tienne compte des
impôts se retrouvent en relativement meilleure
position lorsque le calcul est basé sur le revenu après impôt et, selon ce
critère, ne figurent pas parmi les familles à faible revenu.
Écart de faible revenu
L’écart de faible
revenu, appelé antérieurement « revenu déficitaire » représente le manque à
gagner d’une famille à faible revenu par rapport au seuil de faible revenu
pertinent. Pour les fins du calcul de cet écart, les revenus négatifs sont
traités comme s'ils étaient de zéro.
Par exemple, une
famille ayant un revenu de 15 000 $ et dont le seuil de faible revenu
pertinent est de 20 000 $ aurait un écart de faible revenu de 5 000
$. En termes de pourcentage, il s'agit d'un écart de 25 %. L'écart moyen
pour une population donnée, exprimé en dollars ou en pourcentage, correspond à
la moyenne de ces valeurs calculées pour chaque unité.
Mesure fondée sur un panier de consommation
(MPC)
Développement des ressources humaines
Canada travaille en collaboration avec les ministères des services sociaux des
provinces et des territoires à établir une « mesure fondée sur un panier
de consommation » (MPC). Cette approche vise à établir le coût d’un panier
de consommation de biens et de services nécessaires, qui comprend notamment la
nourriture, le logement, l’habillement et le transport, ainsi qu’un
multiplicateur pour couvrir d’autres biens essentiels. Les résultats obtenus
serviront à définir les niveaux de revenu nécessaires pour couvrir le coût du
panier de consommation.
Le même
argument utilisé pour justifier l’utilisation des taux de faible revenu après
impôt peut également servir à légitimer ce choix du revenu après impôt pour
comparer les seuils établis au moyen de la mesure fondée sur le panier de
consommation. C’est-à-dire qu’une mesure du bien‑être devrait tenir
compte du montant qui est réellement disponible pour les dépenses. Le concept
de revenu proposé aux fins de la comparaison avec les seuils de la mesure
fondée sur le panier de consommation va même plus loin que celui du revenu
après impôt, du fait qu'il comporte également une déduction des autres dépenses
obligatoires, comme les pensions alimentaires, les frais de garde d’enfants
liés au travail et les cotisations de l’employé à des régimes de pension et à l’assurance-emploi.
Statistique Canada a commencé à recueillir certaines données qui seraient
nécessaires pour produire des taux basés sur la mesure fondée sur le panier de
consommation.
Ce type de
mesure est souvent qualifié de mesure « absolue » même si, de toute
évidence, il est nécessaire de faire preuve de jugement lorsqu’il s’agit de
préciser le contenu du panier de biens et de services. Néanmoins, le seuil est
absolu dans le sens où il ne dépend pas directement de la répartition du
revenu.
À propos de la pauvreté et du faible revenu
Ivan P.
Fellegi
Statisticien
en chef du Canada
Depuis quelque temps, les médias traitent
abondamment des seuils de faible revenu de Statistique Canada et de leur lien
avec la mesure de la pauvreté. L’utilisation des seuils de faible revenu comme
seuils de pauvreté est au centre du débat, même si Statistique Canada affirme
clairement depuis leur diffusion, il y a plus de 25 ans, que ce n'est pas le
cas. Étant donné la grande attention accordée à cette question depuis quelque
temps, Statistique Canada saisit l’occasion de réitérer sa position sur le
sujet.
Bien des
personnes et des organisations, tant au Canada qu’à l’étranger, veulent tout
naturellement savoir combien de personnes et de familles vivent dans la
« pauvreté » et comment leur nombre évolue. Devant ce besoin,
différents groupes ont, à divers moments, élaboré des mesures diverses qui sont
supposées diviser la population en deux groupes : les gens pauvres et ceux qui
ne le sont pas.
Malgré ces
efforts, il n'existe pas encore de définition de la pauvreté acceptée à
l’échelle internationale, contrairement à d’autres mesures, comme celles de
l’emploi, du chômage, du produit intérieur brut, des prix à la consommation et
du commerce international notamment. Cela n’est pas surprenant étant donné
l’absence d’un consensus à l’échelle internationale sur ce qu’est la pauvreté
et sur la façon de la mesurer. Un tel consensus a précédé l’établissement de
toutes les autres normes internationales.
L’absence
d’une définition acceptée à l’échelle internationale indique en outre qu’on ne
sait pas bien si une définition internationale normalisée devrait permettre de
faire des comparaisons du bien-être entre les pays par rapport à une telle
norme, ou s’il y aurait lieu de fixer des seuils de pauvreté selon les normes
en vigueur dans chaque pays.
Parmi les
seuils de pauvreté proposés, on note des mesures relatives (vous êtes pauvre si
vos moyens sont modestes comparativement à ceux d’autres personnes au sein de
votre population) et des mesures absolues (vous êtes pauvre si vous n’avez pas
les moyens d’acheter un panier particulier de biens et services jugés
essentiels). Les deux approches font appel à la subjectivité et aboutissent
forcément à des choix arbitraires.
Dans le
cas du revenu relatif, la décision fondamentale à prendre consiste à déterminer
à quelle fraction du revenu global moyen ou médian correspond la pauvreté. La
moitié? Le tiers? Une autre proportion? Dans le cas du revenu absolu, on doit
se poser un nombre beaucoup plus grand de questions pour établir un seuil de
pauvreté. Avant de calculer le revenu nécessaire à l’achat des
« nécessités » de la vie, il faut d’abord décider de ce qui est une
« nécessité » en matière de nourriture, d’habillement et de logement
et d’une multitude d’autres achats allant des déplacements aux livres.
La difficulté sous-jacente tient au fait
que la notion de pauvreté est intrinsèquement liée à l’atteinte d’un consensus social
à un moment particulier dans un pays donné. Une personne qui s’en tire
passablement bien selon les normes d’un pays en développement pourrait très
bien être considérée comme désespérément pauvre au Canada. Et même à
l’intérieur d’un pays, la perspective change avec le temps. Ainsi, un niveau de
vie jugé acceptable au siècle dernier pourrait très bien sembler inacceptable
aujourd’hui.
C’est le
processus politique qui permet aux sociétés démocratiques d'arriver à des
consensus sociaux sur des questions de nature intrinsèquement subjective. Or,
ce processus ne relève certainement pas du bureau national de la statistique du
Canada, qui est fier de son objectivité et dont la crédibilité repose sur la
mise en pratique de cette objectivité.
Au Canada,
le Groupe de travail fédéral‑provincial‑territorial sur la
recherche et l’information dans le domaine du développement social a été mis
sur pied pour instaurer une façon de définir et de mesurer la pauvreté. Ce
groupe, qui a été créé par Développement des ressources humaines Canada et les
ministres des services sociaux de divers secteurs de compétence, a proposé une
mesure préliminaire de la pauvreté fondée sur un panier de consommation — un
panier dont les biens et services ont un prix sur le marché. Le seuil de
pauvreté se fonderait sur le revenu nécessaire pour acheter les articles
contenus dans ce panier.
Lorsque
les gouvernements auront formulé une définition, Statistique Canada s’emploiera
à estimer le nombre de personnes dites pauvres selon cette définition. Il va
sans dire que cette tâche devra respecter son mandat et son souci
d’objectivité. Entre-temps, Statistique Canada ne mesure pas et ne peut pas
mesurer le seuil de « pauvreté » au Canada.
Depuis bon
nombre d’années, Statistique Canada publie une série de mesures appelées seuils
de faible revenu. Nous soulignons régulièrement les grandes différences qui
existent entre ces seuils et les mesures de la pauvreté. Les seuils de faible
revenu s’obtiennent à l’aide d’une méthodologie logique et bien définie qui
permet de déterminer les personnes qui s’en tirent beaucoup moins bien que la
moyenne. Bien entendu, s’en tirer beaucoup moins bien que la moyenne ne
signifie pas nécessairement qu’on soit pauvre.
Néanmoins,
en l’absence d’une définition acceptée de la pauvreté, ces statistiques ont été
utilisées par de nombreux analystes pour étudier les caractéristiques des
familles qui, toutes proportions gardées, sont les plus démunies au Canada. Ces
mesures nous ont permis de signaler d’importantes tendances, comme la
composition changeante de ce groupe au fil des ans. Par exemple, les personnes
âgées étaient de loin le groupe le plus fortement représenté dans la catégorie
des personnes à « faible revenu », il y a 20 ou 30 ans, alors que,
plus récemment, les familles monoparentales ayant à leur tête une femme ont vu
leur proportion s’accroître de façon importante.
Nombreux
sont ceux, à l'intérieur et à l’extérieur de la fonction publique, qui
considèrent ces faits et d’autres renseignements comme utiles. Par conséquent,
à l’issue d’une vaste consultation publique tenue par Statistique Canada il y a
10 ans, c’est presque à l’unanimité qu’on nous a demandé de continuer à publier
nos analyses du faible revenu. De plus, en l’absence d’une méthodologie de
rechange généralement acceptée, la majorité des personnes consultées ont
insisté pour que nous continuions à utiliser nos définitions actuelles.
À défaut
de consensus social, sanctionné par l’appareil politique, relativement aux
personnes qui devraient être considérées comme « pauvres », certains
groupes et individus utilisent les seuils de faible revenu de Statistique
Canada comme une définition de facto de la pauvreté. Nous n’avons rien à redire
tant et aussi longtemps que cela représente leur propre opinion de la façon
dont la pauvreté devrait être définie au Canada : tout le monde a droit à ses
idées. Mais cela ne représente certainement pas le point de vue de Statistique
Canada sur la façon dont il conviendrait de définir la pauvreté.
5. LIGNES DIRECTRICES POUR L'APPLICATION DES POIDS
Les microdonnées des
fichiers à grande diffusion ne sont pas pondérées. Il est du ressort des
utilisateurs des données d'appliquer les poids appropriés, compte tenu des
résultats qu'ils veulent produire. Si l'on n'applique pas les poids appropriés,
les estimations effectuées à partir des microdonnées ne peuvent être
considérées comme représentatives de la population observée, et elles ne
correspondront pas à celles que produirait Statistique Canada. On retrouve les
poids sous la variable « contrôle
de l'échantillon ». Dans le FMGD de l'EDTR, la variable de poids est
ICSWT26.
6. LIGNES DIRECTRICES POUR LA DIFFUSION (QUALITÉ DES DONNÉES ET ARRONDISSEMENT)
Les utilisateurs
de microdonnées devraient appliquer les règles d'évaluation de la qualité des
données figurant ci-dessous à toutes les estimations qu'ils produisent et ne
devraient retenir que celles qui répondent aux critères s'appliquant à la
diffusion. Les estimations qui ne répondent pas à ces critères ne sont pas
fiables.
Introduction
Les lignes
directrices pour la diffusion et la publication s'appuient sur le concept de
variabilité d'échantillonnage, afin de déterminer si les estimations tirées des
microdonnées sont fiables. La variabilité d'échantillonnage peut être définie
comme l'erreur dans les estimations qui découle du fait qu'on effectue
l'enquête auprès d'un échantillon plutôt que de l'ensemble de la population. Le
concept d'erreur-type et les mesures connexes du coefficient de variation et de
l'intervalle de confiance fournissent une indication de l'ampleur de la
variabilité d'échantillonnage.
L'erreur-type et le
coefficient de variation ne servent pas à mesurer les biais systématiques des
données d'enquêtes qui pourraient avoir des répercussions sur les estimations.
Ils sont plutôt fondés sur l'hypothèse que les erreurs d'échantillonnage
suivent une distribution normale de probabilités.
Sous réserve de
cette hypothèse, il est possible d'estimer dans quelle mesure les divers
échantillons qui ont le même plan et le même nombre d'observations pourraient
aboutir à des résultats différents. Cela donne une idée de la marge d'erreur
susceptible d'être comprise dans les estimations dérivées de notre échantillon
unique.
Pour une description
plus complète des mesures de la variabilité d'échantillonnage, voir A. Satin et
W. Shastry, L'échantillonnage : un guide
non mathématique, Statistique Canada, no 12-602F au catalogue.
Tailles minimum des estimations destinées à la diffusion
De façon générale,
plus l'échantillon est petit, plus la variabilité d'échantillonnage est grande.
Par conséquent, les estimations concernant de petits sous-groupes de population
sont moins fiables que celles relatives à des sous-groupes importants. La
taille minimum admise des estimations, aussi appelée seuil de diffusion, permet
de déterminer rapidement si une estimation peut être diffusée, avant
d'appliquer les tests plus rigoureux qui reposent sur le coefficient de
variation. Les seuils de diffusion sont calculés spécialement pour l'Enquête
sur la dynamique du travail et du revenu, selon la taille et le plan de
l'échantillon.
On doit respecter les
seuils pour le nombre non pondéré et le nombre pondéré.
·
Nombre non pondéré : Le nombre d'observations doit être d'au moins 25. Si le nombre non
pondéré est inférieur à 25, l'estimation pondérée ne devrait pas être diffusée,
peu importe la valeur de son coefficient de variation.
·
Nombre pondéré : Le tableau figurant ci-dessous montre
les niveaux minimum des nombres pondérés selon la région géographique. Dans le
cas d'une estimation obtenue à partir d'un variable numérique, comme une
moyenne, on compare le seuil avec l'estimation de la population à laquelle la
valeur s'applique (par exemple, le nombre total d'heures travaillées par les
travailleurs rémunérés s'applique à la population de ces derniers).
|
CANADA |
13 000 |
|
Terre-Neuve-et-Labrador |
2 500 |
|
1 500 |
|
|
Nouvelle-Écosse |
4 000 |
|
Nouveau-Brunswick |
2 500 |
|
Québec |
14 000 |
|
Ontario |
14 500 |
|
Manitoba |
6 500 |
|
Saskatchewan |
2 500 |
|
Alberta |
6 000 |
|
Colombie-Britannique |
11 000 |
Valeurs agrégées et moyennes par province
Il faut
tenir compte, lors de la tabulation de valeurs agrégées et de moyennes par
province, que pour un petit nombre d'observations, le code indiquant la
province a été supprimé. Par conséquent, il y aura un léger biais dans les
estimations provinciales.
Lignes directrices pour l'arrondissement
Une fois qu'il a été
déterminé que les résultats obtenus sont fiables, le niveau d'arrondissement
correspond au niveau de précision des données. Les lignes directrices qui
suivent devraient être utilisées pour l'arrondissement.
·
Toutes les estimations devraient être arrondies pour
ne comporter que trois chiffres significatifs au maximum.
·
Les estimations de sous‑groupes de population devraient
être arrondies à la centaine près.
·
Les taux et les pourcentages devraient être arrondis à
la décimale près.
Il convient de
souligner que tous les calculs doivent être faits à partir d'éléments non
arrondis, puis arrondis au moyen de la technique d'arrondissement classique.
Dans la technique
d'arrondissement, si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 0
et 4, le dernier chiffre à conserver ne change pas. Si le premier ou le seul
chiffre à supprimer se situe entre 5 et 9, on augmente de 1 la valeur du
dernier chiffre à conserver. Par
exemple, selon la technique d'arrondissement classique à la centaine
près, une estimation de 49 448 serait arrondie à 49 400, et une estimation de
49 252, à 49 300. Le chiffre 1,78 % serait arrondi à 1,8 %.
Test d'hypothèse compris dans les progiciels statistiques
Nous rappelons aux utilisateurs de microdonnées
que les résultats des test d'hypothèse (p.ex., valeurs de p accompagnant les
statistiques t ou statistiques
de Pearson) fournis automatiquement par la plupart des progiciels statistiques
courants sont erronés lorsque les données analysées proviennent d'enquêtes
complexes comme l'EDTR. Ces progiciels supposent au départ qu'on a procédé à un
échantillonnage aléatoire simple. C'est donc dire qu'ils ne tiennent pas compte
des caractéristiques spéciales du plan de sondage de l'EDTR, comme la
stratification, la mise en grappes et les probabilités inégales de sélection.
Même si nombre de progiciels courants acceptent des probabilités inégales de
sélection dans la production d'estimations, du fait qu'ils permettent le
recours à la pondération pour la production des estimations, ils ne prennent
pas correctement en considération le plan de sondage lors du calcul des
estimations de la variance, un élément essentiel pour la plupart des tests
statistiques.
Pour effectuer des tests d'hypothèses, il existe une méthode en deux
étapes qui utilise les progiciels statistiques courants pour calculer les
paramètres du test. Il s'agit d'abord d'estimer les caractéristiques d'intérêt
(des comptes ou des moyennes) en se servant des poids fournis dans les fichiers
de microdonnées, puis d'obtenir des estimations de la variance approximative de
ces caractéristiques, grâce au même progiciel que celui servant à produire les
estimations des caractéristiques, mais en appliquant cette fois un poids ajusté
correspondant au quotient du poids original par la moyenne des poids originaux
de l'ensemble des observations utilisées pour les calculs. L'erreur‑type
peut être calculée à partir de l'estimation et de l'estimation simulée de la
variance. Ces valeurs prises en combinaison (l’estimé, la variance, et l’erreur-type) peuvent servir ensuite à formuler des tests
sur les statistiques. Il convient cependant de noter que cette méthode ne donne
que des estimations approximatives de la variance.
Il convient de
souligner que les utilisateurs du FMGD de l'EDTR ne peuvent pas obtenir
facilement de meilleures estimations de la variance fondée sur le plan de
sondage en utilisant des progiciels conçus spécifiquement pour les données
d'enquête. Les informations sur le plan de sondage qui seraient nécessaires à
cette fin ne sont en effet toujours pas disponibles dans les fichiers de
données de l'EDTR pour des raisons de confidentialité. Toutefois, on peut
obtenir de Statistique Canada, contre recouvrement des coûts, de meilleures
estimations de la variance.
7. CONFIDENTIALITÉ DES MICRODONNÉES À GRANDE DIFFUSION
La production d'un fichier de microdonnées à grande diffusion comprend de
nombreuses mesures de protection visant à éviter l'identification d'une
personne. Les enquêtes longitudinales comportent un défi supplémentaire du
point de vue de la confidentialité, étant donné que des données sont
recueillies pour une même personne pendant plusieurs années. C'est pour cette
raison que Statistique Canada planifie de ne diffuser que des fichiers à grande
diffusion transversaux de l'EDTR. Le nombre de sujets compris dans l'EDTR
augmente aussi le traitement supplémentaire requis pour assurer la
confidentialité. La confidentialité du fichier à grande diffusion est assurée
principalement par la réduction du nombre de données, c'est-à-dire la
suppression de variables complètes ou de certains détails qu'elles comprennent,
ou encore le regroupement de ces détails.
Dans le cadre de l'EDTR, on utilise un certain nombre de techniques pour
assurer la confidentialité.
·
Le fichier à grande diffusion de l'EDTR consiste en un
échantillon des ménages sélectionnés de façon aléatoire à partir de
l'échantillon complet de l'EDTR.
·
Toutes les variables permettant l'identification
directe de personnes sont évidemment supprimées du fichier. Il s'agit du nom, du numéro de téléphone et d'autres données
utilisées pour la collecte.
·
Regroupement de catégories. Cette méthode est
appliquée aux variables catégoriques (c'est-à-dire qualitatives).
·
Codage supérieur et inférieur. Les valeurs très élevées et très faibles sont généralement rares
ou uniques au sein d'une population. De telles valeurs extrêmes sont remplacées
par la valeur d’un seuil supérieur ou inférieur.
·
Arrondissement. Certaines variables, particulièrement
celles de nature pécuniaire, sont arrondies.
·
Suppression de caractéristiques. Dans certain cas, les
combinaisons de variables peuvent poser un problème. On a examiné des
totalisations croisées détaillées des caractéristiques, afin de repérer ces
cas, puis on a supprimé ou regroupé certaines des valeurs.
·
Les enregistrements et les variables imputés du
fichier ne sont pas identifiés comme tels.
·
Ajout de « bruit » (perturbation). Certaines
valeurs numériques ont peut-être été rajustées de façon aléatoire à la hausse
ou à la baisse selon des montants et des proportions inégaux, tout en
maintenant l'intégrité des données, afin de permettre la production de
statistiques exactes et précises.
8. SOURCES, MÉTHODES ET PROCÉDURES D'ESTIMATION
Contenu de l’enquête
L’EDTR
vise à saisir les changements survenus dans le bien-être économique des
personnes et des familles au fil du temps et les facteurs déterminants des
changements qui touchent le marché du travail et le revenu. L’enquête permet
l’analyse des fluctuations de la population active d’après le cycle de vie ou
le cycle économique; des répercussions des événements familiaux sur l'activité
sur le marché du travail et sur la rémunération; des facteurs contribuant à
l’instabilité du revenu; ou de ce qui provoque le début ou la fin d’un épisode
de faible revenu; des changements relatifs à la composition du revenu au fil du
temps. Comme l’EDTR comporte en plus une vaste sélection de variables du
capital humain, on s’en sert aussi pour des études portant sur des sujets comme
les écarts de salaires et de gains entre les sexes.
Les principaux thèmes de l’EDTR sont illustrés dans le
graphique ci-dessous.
Graphique A
Organisation du contenu
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PERSONNE |
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TRAVAIL |
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REVENU ET PATRIMOINE |
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ÉTUDES |
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CARACTÉRISTIQUES PERSONNELLES |
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MODÈLES
D'ACTIVITÉ SUR LE MARCHÉ DU TRAVAIL |
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SOURCES
DE REVENU |
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ACTIVITÉS
ÉDUCATIVES |
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DONNÉES |
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EXPÉRIENCE
DE TRAVAIL |
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PRESTATIONS MENSUELLES D'a.-e./ D'ind. des acc. du
travail/ de l'AC |
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NIVEAU
DE SCOLARITÉ |
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DONNÉES
CULTURELLES |
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PÉRIODES
DE CHÔMAGE |
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INVALIDITÉ |
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DONNÉES SUR L’EMPLOI |
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RENSEIGNEMENTS SUR LES ENFANTS
DE LA PERSONNE |
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RÉGION
GÉOGRAPHIQUE |
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CARACTÉRISTI-QUES DE L’EMPLOI |
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ABSENCES DU TRAVAIL |
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CARACTÉRISTIQUES DE L’EMPLOYEUR |
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RENSEIGNEMENTS
SUR LA FAMILLE/LE MÉNAGE |
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Univers de l’enquête
L’EDTR couvre toutes
les personnes au Canada, à l’exclusion des résidents du Yukon, des Territoires
du Nord-Ouest et du Nunavut, des personnes qui résident en établissement et des
personnes vivant dans des réserves indiennes. Dans l’ensemble, ces exclusions représentent
moins de 3 % de la population.
Les échantillons de
l’EDTR sont sélectionnés à partir de l’Enquête sur la population active (EPA),
une enquête mensuelle, ce qui fait qu’ils partagent le même plan de sondage que
cette dernière. L’échantillon de l’EPA est prélevé à partir d’une base
aréolaire et se fonde sur un plan stratifié à plusieurs degrés qui s’appuie sur
l’échantillonnage probabiliste. L’échantillon est composé de six échantillons
indépendants. On les appelle des groupes de renouvellement, parce que tous les
mois, un sixième de l’échantillon (soit un groupe de renouvellement) est
remplacé.
L’échantillon de
l’EDTR est composé de deux panels. Chacun d’eux comprend deux groupes de
renouvellement de l’EPA et englobe près de 15 000 ménages. Les membres
d’un panel sont suivis pendant une période de six années consécutives. Un
nouveau panel est introduit tous les trois ans. Par conséquent, deux panels se
chevauchent toujours. Le diagramme suivant illustre comment et quand les panels
se recoupent.
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1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
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Panel 1 |
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Panel 2 |
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Panel 3 |
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Panel 4 |
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Collecte des données
Chaque ménage
échantillonné dans le cadre de l’EDTR est interviewé jusqu’à 12 fois sur une
période de six ans. Tous les ans, en janvier, les intervieweurs recueillent des
données sur les expériences des répondants sur le marché du travail durant
l’année civile précédente. On recueille par la même occasion des renseignements
sur les relations familiales et les activités éducatives. Les caractéristiques
démographiques des membres des familles et des ménages représentent un
instantané de la population à la fin de chaque année civile.
Chaque année, en mai,
on recueille des données sur le revenu auprès des mêmes ménages échantillonnés.
L’interview sur le revenu est reportée jusqu’en mai pour tirer parti de la
période de déclaration de revenus, moment où les répondants sont plus au fait
de leur situation financière. Comme dans l’EFC, la période de référence pour le
revenu est l’année civile précédente.
Pour réduire le
fardeau de réponse, les répondants peuvent autoriser Statistique Canada, aux
fins de l’EDTR, à consulter leur formulaire T1. Plus de 80 % des
répondants de l’EDTR consentent à ce qu’on utilise leurs dossiers
administratifs. Ils ne sont donc pas contactés en mai pour l'interview sur le
revenu.
Les interviews de
l’EDTR sont administrées par téléphone et assistées par ordinateur (IAO).
L’intervieweur lit les questions qui apparaissent à l’écran et entre les
données déclarées. Dans le logiciel de collecte, des enchaînements de questions
et des mécanismes de vérification permettent aux intervieweurs de déceler et de
régler immédiatement les incohérences dans les réponses. La collecte des
données concernant des dates (p. ex., les périodes d’emploi, les périodes de
chômage, les interruptions de travail) est grandement améliorée grâce à
l’utilisation d’une telle technique interactive de saisie des données. En outre,
l’IAO permet à l’intervieweur de relire aux répondants les renseignements
qu’ils ont fournis lors de l’interview précédente. Cet outil aide donc les
répondants à mieux se rappeler des événements passés.
Les réponses par
personne interposée sont acceptées dans le cadre de l’EDTR. Ainsi, un membre du
ménage peut répondre au nom de n’importe quel autre membre du ménage, à
condition qu’il le veuille et qu’il soit bien informé.
Qualité des données
Il y a deux genres
d’erreurs inhérentes aux données d'enquête : les erreurs d’échantillonnage
et les erreurs non dues à l’échantillonnage. La fiabilité des estimations
d’enquête repose sur l’incidence combinée des erreurs d’échantillonnage et des
erreurs non dues à l’échantillonnage.
Erreurs d’échantillonnage
Des erreurs
d’échantillonnage se produisent parce que l’on tire des conclusions pour
l’ensemble de la population sur la base de données obtenues auprès de seulement
un échantillon de la population. Les résultats ainsi obtenus diffèrent
généralement de ceux que l’on obtiendrait si les renseignements avaient été
recueillis auprès de l’ensemble de la population. Les erreurs attribuables à
l’application à l’ensemble de la population des conclusions relatives à un
échantillon sont appelées erreurs d’échantillonnage. Le plan de sondage, la
variabilité des caractéristiques de la population que l’enquête mesure, de même
que la taille de l’échantillon déterminent l’ampleur de l’erreur
d’échantillonnage. De plus, pour un plan de sondage donné, l’importance de
l’erreur d’échantillonnage variera selon les méthodes d’estimation employées.
Erreur‑type et coefficient de variation
Une mesure commune de
l’erreur d’échantillonnage est l’erreur‑type (e.‑t.). L’erreur type
mesure le degré de variation dans les estimations selon qu’on sélectionne un
échantillon donné plutôt qu’un autre de même taille et ayant un plan de sondage
identique. L’erreur‑type sert également à calculer les intervalles de
confiance associés à une estimation (Y). Les intervalles de confiance servent à
exprimer la précision de l’estimation. Il a été prouvé mathématiquement que, si
l’échantillonnage était répété plusieurs fois, la valeur de la population
réelle s’inscrirait dans l’intervalle de confiance Y ± 2ET, 95 fois sur 100 et
dans l’intervalle de confiance plus restreint défini par Y ± ET, 68 fois sur 100. Une autre mesure
importante de l’erreur d’échantillonnage est le coefficient de variation, qui
est calculé comme la valeur en pourcentage de l’erreur‑type sur
l’estimation Y (c’est-à-dire 100 x ET / Y).
L’exemple
suivant illustre les rapports entre l’erreur‑ type, les intervalles de
confiance et le coefficient de variation. Supposons que le revenu moyen estimé
d’une source donnée est de 10 000 $ et que l’erreur‑type
correspondante est de 200 $. Le coefficient de variation est donc égal à
2 %. L’intervalle de confiance de 95 % estimé à partir de cet
échantillon varie de 9 600 $ à 10 400 $, c’est-à-dire,
10 000 $ ± 400 $. Cela signifie qu’avec un degré de confiance de
95 %, on peut affirmer que le revenu moyen de la population cible se situe
entre 9 600 $ et 10 400 $.
Les erreurs‑types
correspondant aux estimations de l'EDTR sont calculées selon la méthode
bootstrap. Pour plus de détails sur les erreurs types et les coefficients de
variation, voir la publication de Statistique Canada intitulée Méthodologie de l’Enquête sur la population
active (no 71-526-XPB au catalogue).
Les erreurs‑types
et les coefficients de variations des estimations produites à partir de ce
fichier sont disponibles sur demande. Une méthode pour obtenir des
approximations est fournie à la section 6 de cette publication.
Erreurs non dues à l’échantillonnage
Les erreurs non dues
à l’échantillonnage sont le fait habituellement d’erreurs humaines, comme les
erreurs d’inattention, les malentendus et les interprétations erronées. Les
erreurs qui se produisent de façon aléatoire auront très peu d’effet sur un
grand nombre d’observations. En revanche, les erreurs systématiques peuvent
influer considérablement sur la fiabilité des estimations. Dans le cadre de
l’EDTR, énormément de temps et d’efforts sont consacrés à la réduction des
erreurs non dues à l’échantillonnage.
Les erreurs non
dues à l’échantillonnage peuvent provenir de diverses sources, comme que les
erreurs de couverture, de réponse, de non-réponse et de traitement.
Il y a erreur de
couverture quand les unités de la
base de sondage ne représentent pas exactement
la population cible. On peut avoir omis des unités de la base de sondage
(sous-dénombrement), inclus des unités qui n’appartiennent pas à la population
cible (surdénombrement) ou inclus les mêmes unités plus d’une fois (unités en
double). Le problème le plus commun est celui du sous-dénombrement.
Le taux de
glissement constitue une mesure de l’erreur de couverture de l’enquête. On le
définit comme étant la différence en pourcentage entre les totaux de contrôle
(tirés des estimations démographiques) et les chiffres d’échantillon pondérés.
Les taux de glissement dans le cas des enquêtes auprès des ménages sont
habituellement positifs, compte tenu du problème relativement plus fréquent de
sous-dénombrement de la population. Par exemple, selon les chiffres présentés
ci-dessous, l’EDTR couvrait en 2000 87,36 % de sa population cible.
Tableau E
Taux de glissement pour l’EDTR
|
Année |
1999 |
2000 |
|||
|
Canada
(%) |
12,02 |
12,64 |
|
|||
Des taux sont aussi
disponibles sur demande pour des regroupements selon le sexe, la province et
l’âge.
Les erreurs de
réponse peuvent être attribuables à de nombreux facteurs, comme un
questionnaire mal conçu, une interprétation erronée des questions de la part
des intervieweurs ou des répondants ou une déclaration erronée des répondants.
On s’efforce énormément de réduire l’existence de l’erreur de réponse dans
l’EDTR. Parmi les mesures prises pour minimiser ce type d’erreur, mentionnons
le recours à des intervieweurs hautement qualifiés et bien formés, de même que
la supervision des intervieweurs, afin de déceler les cas d'interprétation
erronée des instructions ou des problèmes à l’égard du plan de questionnaire.
Malgré tout, les répondants peuvent introduire une erreur s’ils ont,
volontairement ou non, donné une mauvaise réponse.
Les
données sur le revenu sont particulièrement sujettes à des déclarations
erronées, vu qu’il s’agit d’un sujet délicat à multiples volets, avec lequel
les répondants ne sont pas toujours familiers. Pour obtenir des renseignements
plus exacts, les données sur le revenu recueillies dans le cadre de l’EDTR le
sont après la période de déclaration de revenus, au moment où les répondants
connaissent mieux leur dossier d’impôt. Les répondants reçoivent de
l’information relative à l’interview sur le revenu avant l’appel téléphonique
de l’intervieweur. Ils disposent ainsi de temps pour consulter leurs documents
et avoir en main les renseignements voulus au moment de l’interview. Pour les
répondants qui autorisent Statistique Canada à consulter leurs fichiers d’impôt
(soit la plupart des répondants), les données de l’EDTR sur le revenu sont
puisées à même les dossiers administratifs. Cette procédure minimise le nombre
de déclarations erronées de revenu dans le cadre de l’EDTR.
Dans une certaine mesure, il peut y
avoir des erreurs dues à la non-réponse dans toute enquête, notamment lorsque
les membres du ménage sont en vacances durant la période d’interview ou
refusent de communiquer les renseignements demandés, malgré les tentatives de
l’intervieweur d’obtenir une réponse complète auprès des unités échantillonnées.
Pour ces personnes, les données manquantes sont imputées soit explicitement, en
attribuant des données à chaque non-répondant selon l’enregistrement d’un
répondant similaire, soit implicitement, en redistribuant le poids du
non-répondant entre les autres répondants. Le biais associé à la non-réponse
augmente en fonction de la différence entre les caractéristiques des répondants
et des non-répondants. Les méthodes employées pour compenser la non-réponse et,
du coup, pour tenter de minimiser le biais, s’appuient sur les renseignements
disponibles à l’égard des répondants et des non-répondants.
Les
erreurs de traitement peuvent se
produire à diverses étapes de l’enquête : la saisie, la vérification, le
codage, la pondération ou la totalisation. La méthode de collecte assistée par
ordinateur dont on se sert pour l’EDTR réduit les risques d’erreurs de saisie,
parce que le logiciel effectue un contrôle de la cohérence et de l'intégrité
des données. Pour minimiser les erreurs de codage, de pondération ou de totalisation,
on effectue périodiquement des tests de diagnostic. Ces tests comprennent des
comparaisons des résultats avec d’autres sources de données.
Représentativité transversale de l’EDTR
Chaque échantillon longitudinal
ou « panel » dans l’EDTR est au départ un échantillon transversal représentatif
de la population. Cependant, parce que la population réelle varie d’une année à
l’autre, alors que, par définition, l’échantillon longitudinal reste le même,
l’échantillon doit être rajusté de manière à bien refléter les changements dans
la composition de la population. On y parvient en ajoutant à l’échantillon
toutes les nouvelles personnes qui vivent avec les répondants initiaux (et en
les supprimant s’ils quittent le ménage). Inversement, on attribue aux répondants
originaux qui quittent la population cible (parce qu'ils s'installent à
l’étranger, qu'ils vont vivre dans un établissement, etc.) un poids de zéro aux
fins de l’échantillon transversal. Ainsi, l’échantillon transversal, qui est
composé des répondants originaux moins ceux qui ont quitté la population cible
plus ceux qui s’y sont greffés, est pratiquement entièrement représentatif de
la population à chaque période. Le groupe manquant est composé de personnes qui
viennent tout juste de s’ajouter à la population cible et qui ne vivent pas
avec quelqu’un qui faisait partie de la population cible au moment de la
sélection du panel le plus récent. Comme l’EDTR lance un nouveau panel tous les
trois ans, ce groupe est toutefois assez petit.
Taux de réponse
La qualité
des données de toute enquête repose sur des taux de réponse élevés. C’est
pourquoi on encourage fortement les répondants à participer pleinement à
l’EDTR.
Les taux
de réponse à l’EDTR sont relativement élevés. Le taux de réponse transversal de
l’EDTR variait de 79,2 % pour l’année de
référence 2000 à 86,0 % pour l’année de référence 1996. Le taux de réponse
est fondé sur la réponse des ménages à l’EDTR. Aux fins du calcul des taux de
réponse transversaux dans l'EDTR, les ménages sont définis sur la base de leur
composition en janvier. Le calcul du taux de réponse au niveau du ménage est
fondé sur les codes de réponse des personnes qui composent le ménage, y compris
les répondants longitudinaux et les cohabitants. Un ménage répondant est défini
comme un ménage comportant au moins un répondant. Une personne est définie
comme répondante si elle a répondu à l'interview sur le travail ou à celle sur
le revenu.
Les
ménages répondants sont divisés selon qu'ils répondent entièrement ou
partiellement aux questions. Les ménages qui répondent partiellement sont
pondérés, et leurs données manquantes sur le revenu sont imputées.
Tableau F
Taux de
réponse à l’EDTR (1996-2000)
|
Année |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
|
Taux de réponse (%) |
86,0 |
84,1 |
82,8 |
82,7 |
79,2 |
Imputation de données en cas de non-réponse
Dans
certains cas, les données sur le revenu de l’EDTR sont imputées selon la
méthode du « plus proche voisin », qui consiste à identifier une autre personne
ayant des caractéristiques comparables à la personne qui n’a pas répondu aux
questions et à l'utiliser comme donneur.
L’EDTR
utilise aussi d’autres techniques d’imputation. En fait, pour les données sur
le revenu, on s’appuie d’abord sur les données de l’année précédente, mises à
jour selon les circonstances. Ce n’est qu’en l’absence de telles données que
l’on recourt à la technique du « plus proche voisin » pour l’imputation
des données sur le revenu.
Les sommes
reçues dans le cadre de programmes gouvernementaux, comme la prestation fiscale
pour enfants, le crédit pour la taxe sur les produits et services/taxe de vente
harmonisée, et le supplément de revenu garanti, sont aussi calculées à partir
d’autres renseignements recueillis dans le cadre de l'EDTR. Les données
obtenues à partir des dossiers d’impôt sont considérées comme complètes. Elles
ne nécessitent donc pas d’imputation.
L’organisation
du contenu de l’EDTR a déjà été présentée dans ce document. Les thèmes sont
regroupés sous les rubriques travail, revenu et richesse, études et
caractéristiques personnelles, y compris certaines des variables qu’ils
contiennent. La présente section fournit plus de détails sur le contenu de
l'EDTR selon le thème. Les variables qui se trouvent dans le fichier à grande
diffusion sont signalées par un astérisque (*).
·
principale activité pendant l’année *
·
périodes d’emploi et de chômage (dates de début et de
fin, durées)
·
situation mensuelle vis‑à-vis de
l’activité *
·
nombre total de semaines d’emploi, de chômage et
d’inactivité par année *
·
périodes de cumul d’emplois
·
périodes d’absence du travail
·
années de travail à temps plein et à temps partiel
·
années d’expérience en équivalents d’années de travail
à temps plein *
·
recherche d’emploi pendant la période
·
dates des périodes sans emploi
·
désir de travailler
·
motifs pour ne pas chercher du travail
Caractéristiques de l’emploi (toutes les caractéristiques sont mises à jour
chaque année, et les dates des modifications sont consignées; les données sont
recueillies pour six emplois par année au maximum)
·
dates de début et de fin, date à laquelle le travail
pour cet employeur a commencé pour la première fois
·
rémunération *
·
horaire de travail (heures et type) *
·
avantages sociaux *
·
affiliation syndicale *
·
profession *
·
tâches de supervision et de gestion
·
catégorie de travailleurs *
·
ancienneté
·
façon dont l’emploi a été obtenu
·
raison de la cessation d’emploi
Caractéristiques des absences du travail qui durent une semaine ou plus (recueillies pour la première et la dernière
absences de chaque année, pour chacun des employeurs)
·
dates de l’absence
·
motif
·
absence rémunérée ou non
·
secteur d’activité *
·
taille de l’entreprise *
·
secteur privé ou public *
·
données annuelles sur 15 sources de revenu *
·
revenu total *
·
impôts versés *
·
revenu après impôt *
Prestations touchées (prestations reçues de chacune des sources et, le cas échéant,
pendant quels mois)
·
Assurance-emploi * – oui/non seulement dans
les fichiers à grande diffusion
·
aide sociale * – oui/non seulement dans les fichiers
à grande diffusion
·
indemnisation des accidentés du travail * –
oui/non seulement dans les fichiers à grande diffusion
·
inscription à un programme donnant droit à des
crédits, nombre de mois
·
type d’établissement d’enseignement *
·
étudiant à temps plein ou à temps partiel *
·
certificats obtenus (le cas échéant) *
Niveau de scolarité (mis à jour annuellement)
·
années de scolarité *
·
degrés et diplômes *
·
principal domaine d’études
·
année de naissance / âge *
·
sexe *
·
durée de la situation matrimoniale actuelle
·
année/âge au premier mariage
·
origine ethnique
·
membre d’un groupe désigné aux fins de l’équité en
matière d’emploi
·
langue maternelle
·
date de l’immigration
·
pays de naissance
·
scolarité des parents et lieu de naissance
·
données annuelles sur les limitations de l’activité et
leurs répercussions sur le travail
·
satisfaction au travail
·
nombre d’enfants nés et élevés
·
année et âge de la personne à la naissance du premier
enfant
·
région économique ou région métropolitaine de
recensement du lieu de résidence actuel
·
taille de la collectivité
·
déménagements pendant l’année
·
dates des déménagements
·
raison des déménagements
·
nature des déménagements (tout le ménage/éclatement du
ménage)
Données sur le ménage, la famille économique et la
famille de recensement (données annuelles sommaires, p. ex., taille, type)
·
caractéristiques clés des autres personnes du
ménage/de la famille (p. ex., âge, sexe, relation, revenu, nombre d’heures
de travail)
·
seuil de faible revenu pertinent
·
événements familiaux (mariage, séparation, décès,
naissance)
·
type de logement et mode d’occupation du
logement *
10. PRODUITS ET SERVICES CONNEXES
Données statistiques disponibles à partir d’Internet
Voici les données
disponibles gratuitement dans le site Web de Statistique Canada (www.statcan.ca) :
·
Revenu moyen du marché selon certains types de
famille, Canada
·
Revenu moyen total selon le genre de famille, Canada
·
Revenu moyen après impôt selon le genre de famille,
Canada
·
Transfert gouvernementaux et impôt sur le revenu selon
les quintiles de revenu après impôt
·
Personnes à faible revenu avant impôt, Canada
·
Personnes à faible revenu après impôt, Canada
Pour télécharger ces
tableaux, il suffit de cliquer successivement sur « Le Canada en
statistiques », « La société », « Familles, ménages et logement » et «
Revenu ».
·
Gains moyens selon le sexe et l'activité
professionnelle, Canada
·
Nombre estimatif de personnes gagnant un revenu, selon
le sexe et l'activité professionnelle, Canada
Pour télécharger ces
tableaux, il suffit de cliquer successivement sur « Le Canada en
statistiques », « La société », « Travail, emploi et
chômage » et « Rémunération ».
Le revenu au Canada (version
électronique), no 75-202-XIF (34 $)
Pour télécharger la
version électronique de ce document, il suffit de cliquer successivement sur
« Nos produits et services » , « Publications
téléchargeables » et « Le revenu au Canada, no 75-202-XIF ».
Tendances du revenu au Canada, no 13F0022XCB
(195 $)
L'EDTR est une enquête longitudinale – les mêmes
personnes sont interviewées chaque année pendant six années consécutives – qui
a débuté en 1993.
On trouve
dans l'EDTR un vaste choix de variables retraçant l'évolution de la situation
des Canadiens au niveau professionnel, du revenu et de la famille. Cette
enquête ouvre donc de nouvelles pistes de recherche qui permettront de répondre
à d'importantes questions, et notamment de savoir combien de Canadiens
demeurent sous le seuil de faible revenu pendant de longues périodes, et ce qui
permet à certains de mettre fin aux épisodes de faible revenu.
Paradoxalement, la richesse des données de l'EDTR
rendant cette enquête si précieuse complique la tâche de Statistique Canada,
qui doit en garantir la confidentialité.
Afin de se
conformer aux dispositions rigoureuses de la Loi sur la statistique, l'organisme a donc opté pour de nouveaux
modes de diffusion desdites données.
·
Accès à distance : Les clients conçoivent leurs
programmes de traitement informatique et les transmettent par voie électronique
à Statistique Canada qui soumet les données à ces programmes en appliquant les
mesures visant à en préserver la confidentialité. Au besoin, certaines données sont supprimées
du fichier de sortie. Les responsables
de l'enquête retournent ensuite les résultats aux clients.
·
Accès sur place : Les chercheurs liés à Statistique Canada au moyen
d’un contrat ont accès aux différents centres régionaux de consultation au
pays. Là, le personnel met à leur
disposition des outils d'extraction de données et applique des procédures
visant à préserver la confidentialité.
·
Centres de données de recherche : Des centres seront ouverts en 2000 dans
certaines universités canadiennes. Ces
centres constitueront en quelque sorte des filiales de Statistique Canada; les
données y seront accessibles aux chercheurs et la confidentialité de celles-ci
sera assurée.
Documents de recherche ou de travail
Statistique Canada
publie divers documents de recherche ou de travail, qui sont disponibles
gratuitement dans son site Web (www.statcan.ca).
Voici quelques-uns des documents les plus récents, destinés aux personnes qui
s'intéressent aux tendances en matière de revenu. Plusieurs autres rapports
sont également disponibles.
·
Effets de l'incapacité autoévaluée et de l'état de
santé subjectif sur la cessation d'emploi (750002MIE2002001)
·
Développements récents relativement aux seuils de
faible revenu (750002MIE2001003)
·
Devrait-on revoir les seuils de faible revenu? Un
sommaire des commentaires reçus en réponse au document de discussion de
Statistique Canada (75F0002MIE2000011)
·
Dans quelle mesure les Canadiens sont‑ils
exposés au faible revenu? (75F0002MIE1999001)
·
L'écart persistant : nouvelle évidence empirique
concernant l'écart salarial entre les hommes et les femmes au Canada
(75F0002MIE1999008)
·
Comparaison des résultats de l'Enquête sur la
dynamique du travail et du revenu (EDTR) et de l'Enquête sur les finances des
consommateurs (EFC) 1993-1997 : Mise à jour (75F002MIE1999007)
·
Intensité des faibles revenus au cours des
années 90 : le rôle de la croissance économique, des revenus d'emploi
et des transferts sociaux (11F0019MIE2003172)
·
Progression de la rémunération des travailleurs peu
qualifiés au Canada d'après l'EDTR (1993 à 1998) (11F0019MIE2002194)
·
Mariage, maternité et rémunération : le choix du
moment importe‑t‑il? (11F0019MIE2002186)
·
Le marché du travail canadien des années 1990
(11F0019MIE2000148)
Pour télécharger ces documents, il suffit de cliquer successivement sur
« Nos produits et services » et « Parcourir les publications
Internet (gratuites) ».
Documentation relative à l'EDTR à l'intention des chercheurs
·
Aperçu de l'enquête – Enquête sur la dynamique du
travail et du revenu (75F0011XIF)
·
Guide de l'utilisateur des microdonnées de l'Enquête
sur la dynamique du travail et du revenu (75M0001GIF)
·
Dictionnaire électronique des données de l'EDTR (75F0026XIB)
·
Questionnaire de l'EDTR (75F0002MIE1999003,
75F0002MIE1999004, 75F0002MIE1999005)
Pour télécharger ces documents, il suffit de cliquer successivement sur
« Nos produits et services » et « Parcourir les publications
Internet (gratuites) », puis d'entrer le numéro inscrit au catalogue.
L'emploi et le revenu en perspective, no 75-001-XPF
Cette publication
trimestrielle contient des analyses sur les toutes dernières tendances en
matière d'emploi et de revenu. On y
trouve également le résumé d'études et de rapports publiés récemment par
Statistique Canada. L'abonnement à L'emploi et le revenu en perspective permet de se tenir à jour toute
l'année!
Si
vous avez des questions ou des commentaires au sujet des données que contient
ce CD-ROM, vous pouvez communiquer avec la Division de la statistique du
revenu.
No
de téléphone : 1 888 297-7355 ou (613) 951-7355
No
de télécopieur : (613) 951-3012
Internet
: revenu@statcan.ca
Division
de la statistique du revenu
Statistique
Canada
Ottawa
(Ontario)
K1A
0T6