Enquête annuelle sur les dépenses en immobilisations : réelles, estimations provisoires et prévisions (EDIR)
Information détaillée pour 2024
Statut :
Active
Fréquence :
Annuelle
Numéro d'enregistrement :
2803
Cette enquête sert à recueillir des données sur les dépenses en immobilisations et réparations au Canada. Les gouvernements et les organismes fédéraux et provinciaux, les associations professionnelles, les universités et les organismes internationaux utilisent ces renseignements pour formuler leurs politiques et comme une mesure de l'activité économique régionale. Les renseignements que vous fournissez pourraient aussi être utilisés par Statistique Canada à d'autres fins statistiques et de recherche.
Date de la parution - 27 février 2024 (perspectives)
- Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration
- Aperçu
- Sources de données et méthodologie
- Exactitude des données
- Documentation
Aperçu
Cette enquête annuelle permet de recueillir des données sur les intentions de dépenses en immobilisations et les dépenses pour les deux années précédentes; occasionnellement, lorsque des changements dans les conditions économiques le justifient, des données sur les intentions révisées sont également recueillies pour l'année en cours. Les données sur les dépenses en immobilisations fournissent des renseignements utiles quant à l'état du marché dans l'économie en général et dans diverses industries. Comme ces dépenses représentent une partie importante et relativement variable des dépenses nationales brutes, l'envergure et la teneur des programmes d'investissements donnent une bonne idée de la demande que les producteurs canadiens ont eu à satisfaire au cours de la période observée. De plus, l'importance relative des immobilisations projetées, au total et dans chaque industrie, permet de savoir ce que prévoient les dirigeants d'entreprise en ce qui a trait à la demande future du marché par rapport à la capacité de production actuelle. Les données recueillies sont utilisées par le Système de comptabilité nationale du Canada, particulièrement par le Produit intérieur brut (PIB) et la Balance des paiements internationaux du Canada. Les gouvernements et les organismes fédéraux et provinciaux, les associations professionnelles, les universités et les organismes internationaux utilisent ces renseignements pour formuler leurs politiques et comme mesure de l'activité régionale.
Activité statistique
L'enquête est menée dans le cadre du Programme intégré de la statistique des entreprises (PISE). Le PISE a été conçu pour intégrer les quelque 200 enquêtes auprès des entreprises dans un même programme d'enquête principal. Le PISE vise à recueillir des données sur les industries et les produits à l'échelle provinciale, tout en évitant les chevauchements entre les différents questionnaires d'enquête. Les questionnaires d'enquête auprès des entreprises ainsi remaniés ont une présentation, une structure et un contenu harmonisé.
L'approche intégrée 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 ainsi pas à remplir des questionnaires dont la présentation, le libellé et même les concepts changent d'une industrie à l'autre. Les résultats combinés donnent des statistiques économiques plus cohérentes et précises.
Période de référence : 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.
Sujets
- Construction
- Construction non résidentielle
- Machines et matériel
- Réparations et entretien
- Services aux entreprises, aux consommateurs et liés à la propriété
- Travaux de génie liés au secteur non résidentiel
Sources de données et méthodologie
Population cible
La population cible comprend l'ensemble des entreprises de toutes les industries et entités gouvernementales au Canada selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord Canada 2022 et au cours de l'année de référence. Les dépenses liées à des immobilisations canadiennes usagées sont exclues puisqu'elles représentent un transfert de biens à l'intérieur du Canada et n'ont aucun effet sur les agrégats du stock national. Les dépenses liées à des biens importés au Canada augmentent le stock national et sont donc incluses.
Élaboration de l'instrument
En janvier 2011, des spécialistes de la conception de questionnaire ont mis les questionnaires à l'essai auprès d'une combinaison variée de répondants.
Échantillonnage
Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.
Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon aléatoire stratifié d'emplacements commerciaux classés géographiquement et selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord Canada 2022, avec un plan transversal.
Sources des données
Il s'agit d'une enquête à participation obligatoire.
Les données sont obtenues directement auprès des répondants, sont tirées de fichiers administratifs et sont dérivées de diverses enquêtes de Statistique Canada et/ou d'autres sources.
Les données sont recueillies principalement au moyen d'un questionnaire électronique, tout en offrant la possibilité de recevoir un questionnaire papier, de répondre par interview téléphonique ou par d'autres méthodes de production électronique. Un suivi des cas de non-réponse et pour la validation des données est effectué par courriel, par téléphone ou par télécopieur.
Les données administratives sont obtenues auprès de l'Agence du revenu du Canada, de l'Institut de la statistique du Québec et de Ressources naturelles Canada.
Les données sont obtenues en vertu de la Loi sur la statistique et sont intégrées directement dans la production des estimations des dépenses en immobilisations.
Voir le(s) Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration.
Détection des erreurs
Lorsque les questionnaires remplis sont reçus, le processus d'assurance de la qualité se poursuit à l'étape de la vérification des données, qui consiste à scruter les données pour détecter les incohérences internes et les anomalies par rapport aux autres enquêtes ou aux autres années.
La détection des erreurs fait partie intégrante des activités de collecte et de traitement des données. Des règles de validation automatisées sont appliquées aux enregistrements de données durant la collecte afin de repérer les erreurs de déclaration et de saisie. Ces règles permettent de repérer les erreurs potentielles d'après les variations d'une année à l'autre des variables clés, des totaux et des ratios qui dépassent les seuils de tolérance, ainsi que les problèmes de cohérence des données recueillies (p. ex., le total d'une variable n'est pas égal à la somme de ses parties). D'autres règles de validation sont utilisées durant le traitement des données afin de détecter automatiquement les erreurs ou les incohérences qui subsistent après la collecte. Ces règles comprennent les contrôles de valeurs (p. ex., CC >= 0, CM >= 0), les contrôles d'égalité linéaire (p. ex., CC + CM = TC), les contrôles d'inégalité linéaire (p. ex., TC >= CC) et les contrôles d'équivalence (p. ex., la somme des actifs en immobilisations reliés à la construction = CC). Les erreurs repérées peuvent être corrigées en suivant le processus de suivi des questionnaires rejetés au contrôle durant la collecte ou par imputation. Les valeurs extrêmes sont aussi signalées comme étant des valeurs aberrantes, à l'aide de méthodes automatisées fondées sur la distribution des renseignements recueillis. Les valeurs détectées font ensuite l'objet d'un examen visant à en évaluer la fiabilité. L'examen manuel d'autres unités peut entraîner la détection d'autres valeurs aberrantes. Ces valeurs sont exclues du calcul des ratios et des tendances utilisés pour l'imputation et durant l'imputation par donneur. En général, tous les efforts ont été déployés pour réduire les erreurs non dues à l'échantillonnage, à savoir les erreurs d'omission, de dédoublement, de classification erronée, de déclaration et de traitement.
La vérification des additions sert à repérer les valeurs déclarées en dollars plutôt qu'en milliers, les pourcentages dont la somme ne correspond pas à 100 % ou les totaux inexacts. La vérification des différences importantes consiste à évaluer la vraisemblance des dépenses déclarées en les comparants aux dépenses déclarées lors des enquêtes antérieures de la même année et d'une autre année. Enfin, la méthode de Hidiroglou-Berthelot est utilisée afin de détecter les données aberrantes.
Imputation
En cas de non-réponse ou de réponses incomplètes au questionnaire, ou lorsque les données déclarées sont considérées comme incorrectes aux étapes de la détection des erreurs, la technique de l'imputation est utilisée pour compléter ou corriger les renseignements. De nombreuses méthodes d'imputation peuvent être utilisées pour compléter un questionnaire, y compris les modifications manuelles apportées par un analyste. Les techniques statistiques automatisées employées pour imputer les données manquantes comprennent l'imputation déterministe et le remplacement par des données historiques (en prenant les données réelles provisoires et celles des perspectives pour une même année de référence, ou celles de l'année précédente, directement). Lorsqu'aucune information historique n'est disponible, la méthode utilisée pour effectuer l'imputation est un ratio qui tient compte de la relation entre le revenu et les données déclarées par le répondant. Notons que les unités pour lesquelles les méthodes d'imputation précédentes n'ont pu être appliquées ont été imputées par la moyenne. En général, les variables clés sont imputées en premier; elles sont ensuite utilisées aux étapes subséquentes pour imputer d'autres variables connexes.
L'imputation permet de produire un fichier de microdonnées complet et cohérent qui couvre toutes les variables d'enquête.
Estimation
La répartition des données est nécessaire lorsque certaines entreprises déclarent leurs données en regroupant un grand nombre d'unités d'échantillonnage situées dans plus d'une province ou d'un territoire, ou appartenant à plus d'un secteur d'activité. Les facteurs fondés sur l'information provenant de sources telles que les fichiers de données fiscales et les profils du Registre des entreprises sont utilisés afin de répartir les données déclarées dans le rapport combiné entre les différentes unités d'estimation où l'entreprise exerce ses activités.
L'échantillon utilisé pour l'estimation résulte d'un processus d'échantillonnage à une phase. Un poids d'échantillonnage initial (le poids déterminé par le plan d'échantillonnage) est calculé pour chaque unité de l'enquête et correspond simplement à la multiplication de l'inverse de la probabilité de sélection à chaque phase. Il est ensuite ajusté pour tenir compte des unités qui auraient pu être mal classées (par exemple grandes unités trouvées dans une strate de petites unités). En outre, les poids d'échantillonnage dérivés sont modifiés et ajustés à l'aide de renseignements à jour provenant des données fiscales. Une technique statistique appelée calage est utilisée pour ajuster l'ensemble final de poids de manière à ce que l'échantillon représente le plus fidèlement possible les données fiscales de la population de l'industrie.
Le poids calculé pour chaque unité d'échantillonnage indique combien d'autres unités elle représente. Les poids finaux sont habituellement égaux ou supérieurs à un. Les unités d'échantillonnage à tirage complet ont un poids d'échantillonnage de 1 et ne représentent qu'elles-mêmes. Les unités ayant des valeurs plus grandes que prévu sont considérées comme mal classées et leur poids est généralement ajusté de sorte qu'elles ne représentent qu'elles-mêmes.
L'unité d'échantillonnage étant l'entreprise, elle peut représenter de nombreux emplacements qui pourraient contribuer à différentes parties de la population (différentes sous-industries, province ou territoire, etc.). Chaque emplacement est considéré comme une unité d'estimation. Les caractéristiques des unités d'estimation sont utilisées pour dériver les domaines d'estimation, y compris la classification des industries et la géographie. L'estimation pour la partie observée de la population se fait par simple agrégation des valeurs pondérées de tous les emplacements échantillonnés qui se trouvent dans le domaine d'estimation. Les estimations sont calculées pour plusieurs domaines d'estimation, tels que les groupes industriels et les provinces ou territoires, en se fondant sur les données de classification les plus récentes disponibles pour l'emplacement et la période de référence de l'enquête. Il est à noter que ces données de classification peuvent différer de la classification d'échantillonnage originale parce que la taille des enregistrements, l'industrie ou l'emplacement pourraient avoir changé. Les changements de classification se reflètent immédiatement dans les estimations.
Dans le cas de la partie inadmissible à l'échantillonnage (aussi appelée partie à tirage nul) de la population cible, un ajustement dérivé à partir de la relation entre deux variables étroitement liées, soit le total des dépenses en immobilisations (TC) recueillies lors de l'enquête et le coût d'acquisition (CoA) disponible à partir des données fiscales, permet de produire un modèle qui est utilisé pour obtenir une estimation de cette portion de la population. L'estimation globale englobe les estimations de la partie observée et de la partie à tirage nul.
Les estimations pour le secteur de la construction (code 23 du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord Canada [SCIAN]) et une partie du secteur de l'agriculture (code 11 du SCIAN) sont générées entièrement à partir des données administratives sur le CoA pour le code 23 du SCIAN et de l'Enquête financière sur les fermes pour la portion du code 11 du SCIAN.
Évaluation de la qualité
Avant la publication des données, les résultats combinés de l'enquête sont analysés afin d'en évaluer la comparabilité. Il s'agit généralement d'un examen détaillé des réponses individuelles (particulièrement pour les grandes entreprises), de la conjoncture économique générale, de la cohérence avec les résultats de l'indicateur économique connexe, des tendances historiques et des renseignements provenant d'autres sources externes (p. ex. associations, publications spécialisées, articles de journaux). Après cette étape, il est possible d'analyser les tendances des diverses industries. Une évaluation des changements annuels (ou en pourcentage) dans chaque industrie est effectuée pour repérer les provinces ou les territoires comportant des industries ou des sous-industries qui présentent une activité inhabituelle. Ce genre d'analyse met aussi en relief les industries qui ont le plus de poids dans les totaux canadiens.
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 y être autorisé par la Loi sur la statistique. 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 recoupements de données reconnaissables.
Afin de prévenir toute divulgation de données, une analyse de confidentialité est faite à l'aide du Système généralisé de contrôle de la divulgation (G-Confid) de Statistique Canada. Ce système est utilisé pour la suppression primaire (divulgation directe), ainsi que pour la suppression secondaire (divulgation par recoupements). Il y a divulgation directe lorsque la valeur dans une cellule de totalisation se compose de peu de déclarants ou que la cellule est dominée par quelques entreprises. Il y a divulgation par recoupements lorsque des renseignements confidentiels peuvent être extraits indirectement en rassemblant des renseignements provenant de différentes sources ou séries de données.
Autorisation de révélation
L'article 17 de la Loi sur la statistique fédérale autorise la révélation de certains renseignements relatifs à une personne, à une entreprise ou à une organisation. Statistique Canada ne révélera des renseignements que lorsqu'il est démontré qu'il existe un besoin à des fins statistiques et pour le bien commun, et lorsque cette révélation ne nuira ni aux personnes, ni aux organisations, ni aux entreprises. Dans le cadre de l'Enquête sur les dépenses en immobilisations et réparations, le statisticien en chef a autorisé la diffusion de données relatives aux transporteurs, aux entreprises d'utilité publique et aux établissements non commerciaux, y compris, mais sans s'y limiter, les hôpitaux, les bibliothèques, les établissements d'enseignement, les entités du gouvernement fédéral et différentes administrations provinciales, territoriales et municipales. Il s'agit notamment de données sur les dépenses en immobilisations et réparations au niveau agrégé.
Révisions et désaisonnalisation
Cette méthodologie ne s'applique pas à cette enquête.
Exactitude des données
Toutes les enquêtes sont sujettes aux erreurs d'échantillonnage et aux erreurs non dues à l'échantillonnage. Les erreurs d'échantillonnage se produisent parce que les estimations proviennent d'un échantillon de la population plutôt que de la population entière. 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 surdénombrement 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.
Des mesures de l'erreur d'échantillonnage sont calculées pour chaque estimation. De plus, lorsqu'il y a de la non-réponse, celle-ci est prise en compte et la qualité est réduite en fonction de son importance dans l'estimation. Sont aussi fournis d'autres indicateurs de la qualité, comme le taux de réponse.
L'erreur d'échantillonnage et le taux de non-réponse sont combinés en un seul code d'évaluation de la qualité. Ce code utilise les lettres de A à F où A signifie que les données sont d'excellente qualité et F signifie qu'elles ne sont pas fiables. Les estimations de qualité F ne sont pas publiées. Ces codes d'évaluation de la qualité peuvent être demandés et doivent toujours être pris en compte.
Documentation
- Modifications aux produits de l'Enquête sur les dépenses en immobilisations et réparations
Dans le cadre d'une initiative commune visant à améliorer la cohérence dans l'ensemble du programme des enquêtes économiques, l'Enquête sur les dépenses en immobilisations et réparations (EDIR), de même que plusieurs autres enquêtes économiques, a été remaniée récemment. Des méthodes et des processus plus cohérents ont été appliqués aux enquêtes remaniées, et les normes les plus récentes pour le codage des industries et des produits ont été mises en oeuvre. L'EDIR fait partie du nouveau modèle d'enquête économique, qui porte le nom de Programme intégré de la statistique des entreprises (PISE).
Le présent rapport comporte deux objectifs principaux. Le premier objectif est d'informer les utilisateurs des données de l'EDIR et d'autres intervenants de l'enquête de tous les changements qui ont été mises en oeuvre dans le cadre de la transition au PISE. Ces changements entreront en vigueur au moment de la diffusion des données de l'année de référence 2013, soit en mai 2015. Le deuxième objectif est de mettre en contexte la façon dont les changements à l'enquête auront une incidence sur les produits de données. - Sources et méthodes - Dépenses en immobilisations et réparations - Réelles, provisoires et perspectives
- Guide de l'utilisateur : Système canadien des comptes macroéconomiques
Ce guide fournit des explications détaillées de la structure, des concepts et de l'histoire du Système canadien des comptes macroéconomiques.
Dernière révision : 22 juin 2018
- Date de modification :