Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière (EAMEF)

Information détaillée pour 2011

Cette enquête recueille les renseignements en matière de finances et de produits qui servent à établir les statistiques des secteurs de la fabrication et de l'exploitation forestière au Canada.

Date de la parution - 3 avril 2013 (premier d'une série de communiqués. Veuillez référer au menu lattéral de gauche, sous la rubrique "Le Quotidien")

• Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration
• Aperçu
• Sources de données et méthodologie
• Exactitude des données

Aperçu

L'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière (EAMEF) est une enquête des secteurs de la fabrication et de l'exploitation forestière au Canada. Elle est destinée à couvrir tous les établissements dont l'activité principale est la fabrication ou l'exploitation forestière, ainsi que les bureaux de vente et les entrepôts se rattachant à ces établissements.

Les données recueillies incluent les principales statistiques industrielles (revenus, emploi, salaires et traitements, coût des matières premières et fournitures utilisées, coût en énergie et en approvisionnement en eau, stocks, etc.), ainsi que des renseignements au sujet des produits fabriqués et consommés. 

Les données recueillies par l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière sont importantes, car elles aident en mesurant la production des secteurs de la fabrication et des ressources primaires au Canada, en plus de fournir un indice de la bonne santé de chaque industrie faisant l'objet de l'enquête et de sa contribution à l'économie canadienne. Au sein de Statistique Canada, les données sont utilisées par le Système de comptabilité nationale du Canada, l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (numéro d'enregistrement 2101) et les programmes de la Division des prix. Les données sont également utilisées par le monde des affaires, les associations commerciales, les ministères fédéraux et provinciaux, ainsi que les organisations et associations internationales dans le but de tracer un profil des secteurs de la fabrication et de l'exploitation forestière, d'entreprendre des études de marché, de prévoir la demande et de mettre sur pied des politiques en matière de droit tarifaire et de commerce.

Activité statistique

L'enquête est menée dans le cadre du programme de l'Enquête unifiée auprès des entreprises (EUE). Le programme de l'EUE a été conçu pour intégrer, au fil du temps, les quelques 200 enquêtes auprès des entreprises dans un même programme d'enquête principal. L'EUE vise à recueillir des données plus détaillées qu'auparavant sur les industries et les produits au niveau provincial, tout en évitant les chevauchements entre différents questionnaires. La restructuration des questionnaires d'enquête sur les entreprises a permis plus d'harmonie en ce qui a trait à la présentation, à la structure et au contenu, ce qui donne dans l'ensemble des statistiques économiques plus cohérentes et précises. L'approche unifiée rend la déclaration plus facile pour les entreprises ayant des activités dans différentes industries puisqu'elles peuvent ainsi fournir des renseignements similaires pour chaque succursale. Elles n'ont donc pas à remplir des questionnaires, dont la présentation, la formulation et même les concepts changent d'une industrie à l'autre.

Période de référence : La période de déclaration correspond à l'exercice financier de 12 mois se terminant entre le 1er avril de l'année de référence et le 31 mars de l'année suivante.

Période de collecte : janvier à septembre de l'année suivant l'année de référence

Sujets

• États financiers et rendement
• Fabrication
• Rendement des entreprises et propriété

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible inclut tous les établissements dont l'activité principale est la fabrication ou l'exploitation forestière. À compter de 2007, la classification de l'industrie de fabrication est basée sur le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) 2007. En vertu du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), les établissements forestiers sont classés dans SCIAN 1133 et les établissements manufacturiers dans les secteurs SCIAN 31, 32 et 33.

• Documentation complémentaire

Élaboration de l'instrument

L'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière utilise un seul questionnaire détaillé sur papier visant à recueillir des données auprès des répondants. Ce questionnaire est envoyé à tous les établissements situés au-dessus de certains seuils qui varient selon la province, l'industrie et l'année de l'enquête.

Cent quatre-vingt-cinq « modèles » différents ont été élaborés sur la base du questionnaire de l'EAMEF; un pour chaque niveau d'industrie à 5 chiffres défini dans le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Chaque modèle contient des questions demandant des données financières standard ainsi que des données sur les produits que chaque établissement d'une industrie donnée a consommés ou fabriqués durant l'année de référence. Cette liste comprend les produits formant en général la plus grande part de la production et des intrants utilisés par les industries du niveau à 5 chiffres du SCIAN. Ces modèles sont disponibles sur demande.

Le questionnaire a été préparé en collaboration avec les utilisateurs de données dans le but de répondre à leurs besoins statistiques. Les répondants et les associations industrielles ont également été consultés par l'entremise de groupes de discussion et de rencontres individuelles, de façon à assurer que les renseignements demandés soient disponibles et que le questionnaire puisse être rempli dans un délai raisonnable.

Échantillonnage

Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.

L'échantillonnage se fait à partir du Registre des entreprises de Statistique Canada. L'unité statistique est l'établissement. La population observée inclut tous les établissements manufacturiers et de l'exploitation forestière supérieurs à certains seuils qui varient selon la province, l'industrie et l'année de référence.

Un échantillon d'établissements est sélectionné à partir des unités de la population observée, et ce, en fonction d'un plan d'échantillonnage probabiliste à une phase. Les établissements sont stratifiés selon la province, l'industrie et le revenu. Les unités à tirage complet sont choisies en fonction de leur complexité, de leur taille et de leur importance dans leur industrie. On sélectionne également un échantillon à tirage partiel. Toutes les unités échantillonnées reçoivent les questionnaires.

Les données financières pour les unités non échantillonnées de la population cible sont tirées de fichiers administratifs. Les proportions des données recueillies via un questionnaire ou extraites des fichiers administratifs varient selon la province, l'industrie et l'année de référence. Ces proportions varient en fonction de l'enveloppe budgétaire et de la couverture visée par l'enquête à l'échelle nationale, provinciale et industrielle. Le recours à des fichiers administratifs permet de réduire, dans la mesure possible, le fardeau de réponse ainsi que les coûts de collecte des données, et de conserver le niveau d'exactitude requis.

Sources des données

Il s'agit d'une enquête à participation obligatoire.

Les données sont obtenues directement auprès des répondants et sont tirées de fichiers administratifs.

Les données sont recueillies chaque année à l'aide d'un questionnaire envoi/retour par la poste. Les répondants doivent retourner les questionnaires remplis dans un délai de trente jours après réception. Dès réception, les questionnaires remplis sont mis en image et les données qu'ils contiennent sont saisies à l'aide d'une technologie de saisie image électronique. Une première vérification est également faite afin d'assurer la validité des données recueillies. Un suivi sur les non-réponses et pour la validation des données est effectué par téléphone ou télécopieur.

Des priorités sont établies parmi les unités échantillonnées à des fins de suivi et de vérification, à l'aide d'un outil appelé « fonction de pointage ». Cette fonction divise les unités en trois catégories (priorités 1, 2 et 3) en grande partie selon une valeur estimative de leurs ventes. Dans le cas des unités de priorité 1, on communique de nouveau avec elles lorsqu'elles n'ont pas répondu et on fait tous les efforts possibles pour obtenir leur réponse, car leur participation est essentielle aux estimations de l'enquête (pointage). Dans le cas des unités de priorité 2, on décide s'il faut communiquer de nouveau avec elles selon leurs résultats, en communiquant d'abord avec les unités ayant obtenu les meilleurs résultats. Les unités qui sont comprises dans cette catégorie sont interchangeables. Les unités de priorité 2 avec lesquelles il a été impossible de communiquer à des fins de suivi sont omises et on effectue un suivi auprès de l'unité ou des unités suivantes ayant obtenu les meilleurs résultats dans le même groupe. L'unité ou les unités de remplacement doivent représenter la même contribution que la couverture visée de collecte de l'unité omise. Des vérifications complètes sont appliquées à toutes les unités de priorité 1 et 2 requises afin d'atteindre le niveau de couverture visée pour la collecte. Les autres répondants et non-répondants (certaines unités de priorité 2 et toutes les unités de priorité 3) ne font l'objet que d'un suivi minimal de collecte et de vérifications.

Voir le(s) Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration .

Détection des erreurs

La détection des erreurs fait partie intégrante des activités de collecte et de traitement des données. Deux paliers de vérifications automatisées sont appliqués aux dossiers de données au cours de la collecte dans le but de déceler les erreurs de rapport et de saisie. Le premier palier de vérifications est appliqué à tous les dossiers recueillis tout de suite après la saisie des données et a pour but de signaler les erreurs grossières qui peuvent généralement être rectifiées sans communiquer avec les répondants. Ces vérifications permettent de repérer les erreurs possibles selon des variations d'une année à l'autre à l'égard de variables, totaux et ratios clés (total des recettes par rapport aux dépenses, etc.) qui dépassent des seuils de tolérance; elles permettent également de repérer des problèmes au niveau de la cohérence des données recueillies (p. ex., les dépenses totales ne correspondent pas à la somme des dépenses détaillées). Ces vérifications repèrent également les problèmes de codage dans les données fournies par les répondants. Le deuxième palier de vérifications de la collecte est semblable au premier, quoique les tolérances d'erreur sont plus étroitement définies et le nombre de vérifications est plus important. Ces vérifications s'appliquent seulement aux dossiers de données qui sont requises afin d'atteindre le niveau de couverture visé pour la collecte. En général, ces dossiers ont la plus grande incidence sur les estimations finales de l'enquête. Tous les rejets à la vérification sont examinés.

Avant l'imputation, les spécialistes utilisent divers moyens afin de déterminer et de résoudre les valeurs aberrantes des variations d'une année à l'autre et dans les rapports entre les variables des finances et des produits parmi les données de l'enquête et les données administratives. Il s'agit d'un examen sélectif des micro données concentré sur les dossiers qui peuvent avoir une incidence importante sur les estimations finales de l'enquête, soit à cause de l'étendue de leur contribution à un agrégat d'une industrie ou d'une province, soit à cause de leur usage lors de l'imputation. Les problèmes reliés aux données financières sont résolus à l'aide de données historiques et administratives, de données provenant d'autres enquêtes connexes, de renseignements commerciaux spécifiques provenant de sources externes (rapports annuels, revues professionnelles), et de la moyenne actuelle ou historique pour des entreprises de la même industrie. En ce qui concerne les données sur les marchandises, il faut d'abord, avant de passer à l'imputation, s'assurer que les marchandises avec d'importantes valeurs sont codées correctement.

Après l'imputation, les spécialistes comparent les estimations de l'enquête pour l'EAMEF avec celles de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM). Lorsque les estimations sont différentes, les données pour toutes les unités comparables entre l'EAMEF et à l'EMIM sont examinées afin d'assurer que les entreprises incluses dans les deux enquêtes soumettent des déclarations de façon constante. Également, les valeurs aberrantes dans les variations d'une année à l'autre dans les estimés pour les variables clés et les ratios pour certaine variables sont identifiées dans la classe SCIAN à 6 chiffres au niveau provincial. Les analystes peuvent « approfondir » ces estimés au besoin afin de rectifier tout problème de données parmi les enregistrements les plus importantes. Une approche descendante similaire est adoptée pour les variables sur les marchandises.

Imputation

L'imputation sert à déterminer les valeurs plausibles pour toutes les variables qui sont manquantes ou incohérentes dans les données recueillies et les données administratives qui englobent la population cible de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière. Plusieurs techniques statistiques servent dans ce but en utilisant des données recueillies au cours du cycle actuel, ainsi que des sources d'information auxiliaires. Ces sources auxiliaires incluent des données d'enquête d'un cycle précédent (données historiques) et des données administratives. Les variables en matière de finances et de produits pour l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière sont imputées séparément.

Un certain nombre de démarches différentes servent à imputer des variables financières manquantes ou incohérentes pour l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière. La technique la plus simple consiste à utiliser un groupe de règlements déterministes et de cohérence qui régissent les rapports acceptables parmi les variables et calculent les valeurs manquantes de façon résiduelle. Par exemple, un règlement peut stipuler que « A plus B donne C ». Si A est 20 et C est 100, la valeur manquante B doit être imputée comme étant 80. Les variables manquantes sont également imputées en appliquant les ratios entre les variables et les tendances historiques observées dans les dossiers de données des répondants avec renseignements partiels. Le remplacement direct de variables manquantes par des données administratives ou historiques est une autre méthode d'imputation. Pour terminer, l'imputation par donneur est également utilisée. Ceci implique l'identification d'un dossier de répondant qui est similaire au dossier d'un non-répondant, selon l'information disponible pour les deux entreprises. Les données disponibles pour le répondant sont ensuite utilisées afin d'obtenir les données du non-répondant.

L'imputation par tendance historique et l'imputation par enregistrement donneur (pour les unités nouvelles à l'EAMEF) sont utilisées pour produire des renseignements manquants sur les marchandises. Aucun renseignement administratif n'est disponible aux fins de l'imputation des données sur les marchandises.

L'imputation génère un dossier complet et cohérent de micro données qui englobent les variables financières pour toutes les unités au sein de la population cible de l'enquête ainsi que les variables de produits pour un échantillon d'unités. Des règlements ont été mis en place afin d'assurer une cohérence entre les données sur les finances et les produits de l'enquête.

Estimation

Pour ce qui est des variables financières de l'EAMEF, un fichier contenant l'ensemble de micro donnée complet est créé pour tous les établissements de la partie visée par l'enquête de la population cible, soit dans l'échantillon ou hors de l'échantillon. Les sources de ces données pour ces unités incluent les réponses d'enquêtes et/ou les renseignements administratifs, ce qui explique pourquoi chaque établissement de la partie visée par l'enquête de la population cible se représente elle-même. Cela signifie que le poids de chaque établissement est de un. L'estimation des variables financières est effectuée par simple agrégation de ces micros enregistrements, pour les entreprises constituées ou non en société du secteur la fabrication et de l'exploitation forestière. Les totaux sont produits et publiés au niveau de l'industrie, à l'échelle provinciale ou nationale.

Les variables sélectionnées sont estimées à partir des dossiers administratifs pour les établissements de la population cible qui ne sont pas visés par l'enquête.

L'estimation des variables sur les marchandises est fondée sur l'échantillon. Un échantillon d'établissements est sélectionné de la partie enquête de la population cible. Chaque établissement échantillonné à partir d'une strate représente un certain nombre d'autres établissements de la strate (une strate est définie selon la province, l'industrie et le revenu). Un poids d'échantillonnage est calculé pour chaque établissement afin d'indiquer combien d'autres établissements ce poids représente dans la strate. Le poids d'échantillonnage d'un établissement est soit de un ou supérieur à un. Le poids d'échantillonnage des établissements qui sont à « tirage complet » est de un, tandis que ceux à « tirage partiel » ont un poids d'échantillonnage supérieur à un. Pour ce qui est des variables sur les marchandises de l'EAMEF, les micro données complètes ne sont disponibles que pour les établissements inclus dans l'échantillon. Avant l'estimation, les poids d'échantillonnage sont ajustés de façon à ce que les estimations des marchandises consommées correspondent, aux niveaux de l'industrie et de la province, à l'estimés financier correspondant pour les entrées totales, et que les estimations des marchandises produites correspondent, aux niveaux de l'industrie et de la province, à l'estimés financier correspondant pour les sorties totale de la population de l'enquête.

Les estimations des marchandises sont obtenues en regroupant les produits dont les poids ont été ajustés selon la valeur de la marchandise donnée, et ce, pour toutes les unités de l'échantillon qui ont déclaré ou on été imputées avec la marchandise donnée. Aux fins de publication générale, les estimations des marchandises sont produites par province et pour le Canada. Toutes les estimations sur les marchandises représentent seulement la partie enquête de la population cible.

Évaluation de la qualité

Les estimations de l'enquête sont analysées à des fins de comparabilité avec des tendances observées au sein de la série de données historiques pour l'industrie manufacturière et l'exploitation forestière, avec des tendances observées dans la série de données de Statistique Canada (p. ex., Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (numéro d'enregistrement 2101), enquêtes infra-annuelles sur les produits manufacturés) et avec des renseignements provenant de sources externes (p. ex., associations, revues professionnelles, articles de journaux).

Contrôle de la divulgation

La loi interdit à Statistique Canada de divulguer toute information recueillie qui pourrait dévoiler l'identité d'une personne, d'une entreprise ou d'un organisme sans leur permission ou sans en être autorisé par la loi. Diverses règles de confidentialité s'appliquent à toutes les données diffusées ou publiées afin d'empêcher la publication ou la divulgation de toute information jugée confidentielle. Au besoin, des données sont supprimées pour empêcher la divulgation directe ou par recoupement de données reconnaissables.

Afin de prévenir la divulgation d'information, l'analyse de la confidentialité des variables financières et de marchandises est effectuée au moyen du Système G-CONFID. G-CONFID est utilisé pour l'analyse primaire de la confidentialité ainsi que pour la suppression secondaire (divulgation par recoupement). La divulgation directe ou la confidentialité primaire peut se produire lorsque la valeur dans une cellule de totalisation se compose de peu de déclarants ou lorsque la cellule est dominée par quelques entreprises. La divulgation par recoupement peut se produire lorsque des renseignements confidentiels peuvent être extraits indirectement en rassemblant des renseignements provenant de différentes sources ou séries de données.

Révisions et désaisonnalisation

Les données annuelles les plus récentes font l'objet d'une politique de révision d'une année.

Exactitude des données

Pour les variables financières, l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière (EAMEF) fournit des données pour chaque unité de la population. Pour ce qui est des variables de marchandises, des données ne sont disponibles que pour les unités faisant partie de l'échantillon. Ces données sont tirées de l'enquête et de fichiers administratifs ou sont imputées. La qualité des données relatives aux variables financières et aux variables de marchandises est évaluée selon des mesures des erreurs d'échantillonnage et des erreurs non dues à l'échantillonnage. Les erreurs d'échantillonnage se manifestent en raison de l'utilisation d'un échantillon de population. Les erreurs non dues à l'échantillonnage ne sont pas liées à l'échantillonnage et peuvent survenir pour différentes raisons au cours de la collecte et du traitement des données. La non-réponse, par exemple, est une source importante d'erreurs non dues à l'échantillonnage. Le sous dénombrement ou le sur dénombrement de la population, les écarts dans l'interprétation des questions ainsi que les erreurs d'enregistrement, de codage et de traitement des données sont d'autres exemples d'erreurs non dues à l'échantillonnage. Dans la mesure du possible, ces erreurs sont réduites au minimum par la conception minutieuse du questionnaire d'enquête, la vérification des données de l'enquête et le suivi auprès des non répondants afin de maximiser les taux de réponse.

En ce qui a trait aux variables de marchandises, les mesures de la qualité des données sont fondées sur les coefficients de variation (une mesure d'erreur d'échantillonnage) et sur l'étendue de l'erreur non due à l'échantillonnage résultant des cas de non-réponse et de l'imputation. Pour une variable de marchandise publiée, un coefficient de variation bas et un faible taux d'imputation fournissent une indication de la grande qualité des données. En revanche, un coefficient de variation et des taux de non-réponse élevés indiquent une faible qualité des données. Les indicateurs de qualité et leurs lignes directrices sont diffusés avec les estimations des marchandises.

En ce qui concerne les variables financières, les indicateurs de qualité dans le tableau ci-dessous (recettes totales selon la source) sont des mesures des erreurs non dues à l'échantillonnage résultant des cas de non-réponse et de l'imputation des données financières. Ces mesures sont fondées sur les estimations des recettes totales publiées pour l'année de référence actuelle. La réponse permet de mesurer la proportion des recettes totales à partir des données déclarées. L'imputation permet de mesurer la proportion des recettes totales à partir des données imputées.

Par rapport à d'autres variables, le revenu total est généralement bien rapporté et facilement accessible à partir de sources administratives. La qualité de cette variable est donc relativement élevée. Cependant, la répartition de la valeur par source peut varier grandement selon les variables, industries et provinces. Cette variabilité est en fonction des taux de réponse et de la disponibilité des données administratives. Les répartitions proportionnelles pour toutes les variables publiées par industrie et province sont disponibles sur demande.

• Documentation complémentaire