Enquête mensuelle sur le commerce de gros (EMCG)
Information détaillée pour février 2014
Statut :
Active
Fréquence :
Mensuelle
Numéro d'enregistrement :
2401
Cette enquête fournit des renseignements sur la performance du secteur du commerce de gros et lorsque combinés à d'autres statistiques, constituent un indicateur important de l'économie canadienne.
Date de la parution - 22 avril 2014
- Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration
- Aperçu
- Sources de données et méthodologie
- Exactitude des données
- Documentation
Aperçu
Cette enquête fournit des renseignements sur la performance du secteur du commerce de gros et constitue un indicateur important de la santé de l'économie canadienne. Le milieu des affaires utilise aussi les données pour analyser le comportement du marché.
Cette enquête fournit des estimations mensuelles des ventes et des stocks des marchands en gros pour le Canada dans son ensemble, ainsi que pour chaque province et territoire.
Divers organismes, associations sectorielles et administrations utilisent l'information. Les données de l'enquête aident les administrations à comprendre le rôle des grossistes dans l'économie (de 5 % à 6 % du produit intérieur brut, selon l'année), ce qui facilite l'élaboration des politiques et des encouragements fiscaux.
Période de référence : mois
Période de collecte : La collecte des données débute environ sept jours ouvrables après la fin du mois de référence et se poursuit pendant tout le mois en question.
Sujets
- Commerce de détail et de gros
- Ventes et stocks de grossistes
Sources de données et méthodologie
Population cible
La population cible de l'enquête mensuelle de commerce de gros comprend tous les établissements statistiques figurant dans le Registre des entreprises (RE) qui sont classés dans le secteur du commerce de gros conformément au Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN 2012).
Le RE est une liste structurée d'entreprises productrices de biens et de services au Canada.
Un établissement statistique est l'entité de production ou le plus petit groupe d'entités de production qui produit un ensemble de biens ou de services homogènes, dont les activités ne débordent pas les frontières provinciales/territoriales, et qui est en mesure de fournir des données sur la valeur de la production, ainsi que sur le coût des matières utilisées et le coût et l'importance de la main-d'oeuvre affectée à la production.
Le SCIAN est le cadre commun reconnu pour la production de statistiques comparables par les organismes statistiques du Canada, du Mexique et des États-Unis. Le SCIAN est fondé sur un cadre conceptuel axé sur la production, ou l'offre. La fourchette de codes du SCIAN pour le secteur du commerce de gros varie de 410000 à 419999.
Sont exclus de la population cible les établissements auxiliaires (producteurs de services de soutien de l'activité de production de biens et services destinés au marché de plus d'un établissement au sein de l'entreprise, et qui sont considérés comme un centre de coûts ou un centre de dépenses discrétionnaires pour lequel les données sur tous les coûts, y compris la main-d'oeuvre et l'amortissement, peuvent être déclarées par l'entreprise), les futurs établissements, les établissements pour lesquels les signaux économiques indiquent un revenu manquant ou nul, et les établissements appartenant aux catégories du SCIAN non couvertes qui suivent :
- 41112 (graines oléagineuses et céréales)
- 412 (produits pétroliers)
- 419 (agents et courtiers du commerce de gros)
Élaboration de l'instrument
Le questionnaire est conçu pour recueillir mensuellement auprès d'un échantillon de grossistes des données sur les ventes en gros, sur le nombre d'emplacements d'affaires par province ou territoire et sur les stocks de biens possédés et destinés à la revente. Lors du remaniement de 2004, à part l'inclusion du Nunavut, la plupart des questionnaires n'ont subi que des changements de présentation. Les modifications ont été discutées avec les intervenants et les répondants ont eu l'occasion de faire des commentaires avant que le nouveau questionnaire ne soit finalisé. Si d'autres modifications devaient être apportées à l'un des questionnaires, les changements proposés seraient soumis à un comité d'examen et ferait l'objet d'un essai sur le terrain auprès de répondants et d'utilisateurs des données pour s'assurer de leur pertinence.
Échantillonnage
Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.
L'échantillon de l'EMCG est formé de 7 500 groupes d'établissements (grappes) classés dans le secteur du commerce de gros et sélectionnés à partir du Registre des entreprises de Statistique Canada. Par définition, une grappe d'établissements comprend tous les établissements appartenant à une entreprise statistique qui font partie d'un même groupe industriel et d'une même région géographique. L'EMCG est fondée sur un plan d'échantillonnage stratifié avec sélection d'un échantillon aléatoire simple dans chaque strate. La stratification est faite selon des groupes industriels (majoritairement, mais non exclusivement des SCIAN à quatre chiffres) et selon la région géographique, c'est-à-dire selon la province ou le territoire. Ensuite, la population est stratifiée selon la taille de l'établissement. La mesure de taille est créée en combinant des données provenant d'enquêtes indépendantes et trois variables administratives, à savoir le revenu annuel profilé, les ventes assujetties à la Taxe sur les produits et services (TPS) exprimées sur une base annuelle et le revenu de la déclaration d'impôt (T1 ou T2).
Les strates de taille comptent une strate à tirage complet (recensement), au plus deux strates à tirage partiel (échantillonnées partiellement) et une strate à tirage nul (non échantillonnée). La strate à tirage nul est destinée à réduire le fardeau de réponse en excluant les entreprises les plus petites de la population observée. Ces entreprises représentent, en principe, au plus 10 % du total des ventes. Au lieu d'envoyer un questionnaire à ces entreprises, on produit les estimations d'après des données administratives.
L'échantillon est réparti de façon optimale afin d'atteindre les coefficients de variation cibles au niveau du Canada dans son ensemble, de la province ou du territoire, de l'industrie et des groupes industriels selon la province ou le territoire. On procède aussi à un suréchantillonnage pour tenir compte des unités disparues, non répondantes ou classées incorrectement.
L'EMCG est une enquête répétée avec maximisation du chevauchement des échantillons mensuels. On retient l'échantillon d'un mois à l'autre et, chaque mois, on y ajoute de nouvelles unités (naissances). Pour découvrir les nouvelles unités visées par l'EMCG, c'est-à-dire les nouvelles grappes d'établissement(s), on examine chaque mois l'univers le plus récent du RE. On stratifie ces nouvelles unités conformément aux mêmes critères que ceux appliqués à la population initiale, puis on les échantillonne conformément à la fraction d'échantillonnage de la strate à laquelle elles appartiennent et on les ajoute à l'échantillon mensuel. Des disparitions d'entité surviennent également chaque mois. Une entité disparue peut être une grappe d'établissements qui ont arrêté leurs activités (fermeture) ou dont les activités principales ne se rattachent plus au commerce de gros (hors du champ). La situation de ces entreprises est mise à jour dans le RE d'après des renseignements de source administrative et les commentaires reçus lors des enquêtes, y compris ceux des entreprises prenant part à l'EMCG. Les méthodes suivies pour traiter les unités disparues et les unités classées incorrectement font partie des procédures d'échantillonnage et de mise à jour de la population.
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.
La collecte des données est réalisée par les bureaux régionaux de Statistique Canada. Ces derniers envoient un questionnaire aux répondants ou communiquent avec ceux-ci par téléphone afin d'obtenir les valeurs de leurs ventes et de leurs stocks, et de confirmer l'ouverture ou la fermeture des emplacements d'affaires. Ils effectuent aussi un suivi auprès des non-répondants. La collecte des données débute environ sept jours ouvrables après la fin du mois de référence et se poursuit pendant tout le mois en question.
Les entités qui participent à l'enquête pour la première fois reçoivent une lettre d'introduction en vue d'informer le répondant qu'un représentant de Statistique Canada l'appellera. Cet appel a pour but de présenter l'enquête, de confirmer l'activité de l'entreprise, d'établir et de commencer la collecte des données, et de répondre à toutes questions que le répondant pourrait avoir.
Beaucoup d'efforts sont déployés en vue de réduire au minimum la non-réponse durant la collecte. Les méthodes utilisées incluent des techniques d'interview, comme l'utilisation de questions d'approfondissement et des techniques de persuasion, la replanification répétée des appels téléphoniques pour obtenir l'information et la mise en place de procédures indiquant aux intervieweurs comment s'y prendre avec les répondants qui refusent de participer à l'enquête.
Si les données demandées ne sont pas disponibles au moment de la collecte, la meilleure estimation fournie par le répondant est acceptée et est révisée par la suite, quand les données réelles sont disponibles.
Pour réduire au minimum la non-réponse totale pour toutes les variables, des réponses partielles sont acceptées. En outre, les questionnaires sont personnalisés pour la collecte de certaines variables, comme les stocks, de sorte que la collecte ait lieu durant les mois où les données sont disponibles.
Enfin, pour établir un climat de confiance entre les intervieweurs et les répondants, les cas sont généralement affectés au même intervieweur chaque mois. L'intervieweur peut ainsi établir une relation personnelle avec le répondant et renforcer la confiance de ce dernier.
Utilisation de données administratives
Réduire le fardeau de réponse est un défi important pour Statistique Canada. Afin d'alléger le fardeau des répondants et de réduire les coûts reliés à l'enquête, notamment en ce qui a trait aux petites entreprises, l'EMCG réduit le nombre d'établissements simples de l'échantillon qui sont enquêtés directement et dérive plutôt les chiffres de ventes pour ces établissements à partir des fichiers de la TPS en utilisant un modèle statistique. Le modèle explique les différences entre les ventes et les recettes déclarées aux fins de la TPS, ainsi que le décalage entre la période de référence de l'enquête et celle de la TPS.
Les stocks des entreprises dont les ventes sont tirées du fichier de la TPS sont imputés par le système d'imputation de l'EMCG. L'imputation se rapporte aux chiffres du mois précédent, aux variations de mois-en-mois et d'année-en-année, pour des entreprises enquêtées de même taille.
Pour en savoir plus sur la méthode utilisée lors de la modélisation des ventes tirées de fichiers administratifs, veuillez consulter le document intitulé « Enquête mensuelle sur le commerce de gros - Utilisation de données administratives ».
Voir le(s) Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration.
Détection des erreurs
La vérification des données est l'application de contrôles pour déceler les entrées manquantes, invalides ou incohérentes, ou pour repérer les enregistrements de données susceptibles d'être erronés. Durant le processus d'enquête de l'EMCG, les données sont vérifiées à deux moments distincts.
Premièrement, une vérification est faite durant la collecte des données. Les contrôles réalisés durant la collecte des données, appelés contrôles sur le terrain, comprennent généralement des contrôles de validité et certains contrôles de cohérence simples.
Tout enregistrement de données rejeté lors des contrôles préliminaires fait l'objet d'un suivi auprès du répondant afin de valider les données soupçonnées d'être incorrectes. Une fois validées, les données recueillies sont transmises de façon régulière au Bureau central à Ottawa.
Deuxièmement, après la collecte, les données sont soumises à une vérification statistique. On exécute la vérification statistique avant l'imputation, afin de repérer les données qui serviront de base pour l'imputation de valeurs pour les non-répondants. Les valeurs aberrantes très élevées risquant de perturber une tendance mensuelle ne pourront servir de base à l'étape de l'imputation. Il convient de souligner qu'aucun ajustement n'est fait à cette étape pour corriger les valeurs extrêmes déclarées.
Les contrôles sont fondés sur la méthode d'Hidiroglou-Berthelot qui consiste à examiner le rapport des données du mois courant fournies par un répondant à des données historiques (c.-à-d. dernier mois ou même mois l'année précédente) ou administratives. Si le rapport calculé pour le répondant diffère significativement de ceux obtenus pour des répondants dont les caractéristiques sont comparables en ce qui concerne le groupe industriel et/ou la région géographique, la réponse est considérée comme une valeur extrême. Les données jugées extrêmes ne sont pas incluses dans les modèles d'imputation (ceux fondés sur les ratios).
Les données modélisées de la TPS sont également assujetties à une phase de vérification approfondie. Chaque fichier sur lequel les données modélisées sont fondées est vérifié de même que les valeurs modélisées. Les vérifications sont effectuées au niveau agrégé (industrie, géographie) afin de détecter les fichiers qui dévient de la norme (soit en exhibant des différences d'un mois à l'autre trop importantes ou qui diffèrent considérablement des autres unités. Toutes les données qui faillissent ces étapes de contrôle sont sujettes à une vérification manuelle, et si nécessaire, à une action corrective.
Imputation
Le processus d'imputation de l'EMCG a pour but de remplacer les données manquantes par des valeurs imputées. Des valeurs sont attribuées aux enregistrements pour lesquels la vérification a révélé des valeurs manquantes afin de s'assurer que les estimations soient de haute qualité et d'établir une cohérence interne plausible. Pour des raisons de fardeau de réponse, de coût et d'actualité des données, il est généralement impossible de réaliser auprès des répondants tous les suivis nécessaires pour résoudre les problèmes de réponses manquantes. Puisqu'il est souhaitable de produire un fichier de microdonnées complet et cohérent, on recourt à l'imputation pour traiter les cas persistants de données manquantes.
Dans le cas de l'EMCG, on peut fonder l'imputation des valeurs manquantes sur des données historiques ou sur des données administratives. Le choix de la méthode appropriée dépend de l'existence de données historiques ou de données administratives et (ou) du mois de référence en question.
Il existe trois méthodes d'imputation d'après des données historiques. La première est l'application d'une tendance générale qui s'appuie sur une source unique de données historiques (données recueillies pour le mois précédent, pour le mois suivant ou pour le même mois l'année précédente). La deuxième est un modèle de régression dans lequel sont utilisées simultanément les données provenant du mois précédent et celles provenant du même mois l'année précédente. La troisième méthode consiste à remplacer directement les valeurs manquantes par des données historiques. Selon le mois de référence, il existe, pour le choix de la méthode, un ordre de préférence en vue d'assurer une imputation de haute qualité. Le troisième type de méthode d'imputation historique est toujours la dernière option considérée pour chaque mois de référence.
La méthode d'imputation fondée sur des données administratives est sélectionnée automatiquement lorsqu'on ne dispose pas de données historiques pour un non-répondant. Des tendances sont alors appliquées à la source de données administratives (mesure de taille mensuelle) selon que la structure est simple (entreprises ne comptant qu'un seul établissement) ou complexe.
En dernier lieu, on doit noter que les stocks des entreprises dans l'EMCG dont les ventes sont tirées des données mensuelles de la TPS sont également imputés par le système d'imputation de l'EMCG. Les valeurs imputées sont calculées par le même système d'imputation qui existe pour remplacer les données manquantes dues à la non-réponse.
Estimation
L'estimation est un processus qui consiste à calculer une valeur approximative des paramètres de population inconnus en utilisant uniquement la partie de la population qui est incluse dans un échantillon. Des inférences sont ensuite faites au sujet des paramètres inconnus en utilisant les données d'échantillon et les renseignements connexes sur le plan de sondage. Cette étape fait usage du Système généralisé d'estimation (SGE) de Statistique Canada.
Pour les ventes des marchands en gros, la population est divisée en une partie observée (strates à tirage complet et à tirage partiel) et une partie non observée (strate à tirage nul). D'après l'échantillon tiré à partir de la partie observée, on calcule une estimation pour la population au moyen d'un estimateur d'Horvitz-Thompson où les réponses concernant les ventes sont pondérées par l'inverse des probabilités d'inclusion des unités échantillonnées. Ces poids (appelés poids d'échantillonnage) peuvent être interprétés comme étant le nombre de fois que chaque unité échantillonnée devrait être répétée pour représenter la population complète. Les valeurs pondérées des ventes ainsi calculées sont totalisées par domaine pour produire une estimation du total des ventes pour chaque combinaison groupe industriel/région géographique. Un domaine est défini comme correspondant aux valeurs de classification les plus récentes disponibles dans le RE pour l'unité et la période de référence de l'enquête. Les domaines peuvent différer des strates d'échantillonnage originales, parce que les unités peuvent avoir changé de taille, d'industrie ou d'emplacement. Les changements de classification sont reflétés immédiatement dans les estimations et ne sont pas cumulés au cours du temps. Pour la partie non observée de la population, les ventes sont estimées à l'aide de modèles statistiques exploitant les ventes assujetties à la TPS exprimées sous forme mensuelle.
Pour les stocks des marchands en gros, on se sert de l'échantillon sélectionné pour estimer les ventes pour calculer l'estimation au moyen d'un estimateur d'Horvitz-Thompson pour la partie observée de la population. Puis, on utilise un ratio fondé sur l'échantillon pour produire l'estimation pour la partie non observée et on obtient l'estimation du total des stocks en additionnant les estimations obtenues pour les parties observée et non observée.
Ventes en volume : La valeur du commerce de gros est mesurée de deux façons : par la prise en compte des effets de la variation des prix sur la valeur des ventes et par l'élimination des effets de la variation des prix. La première mesure est la valeur des ventes de gros en dollars courants et la seconde, la valeur des ventes de gros en volume. Pour calculer l'estimation en dollars courants, on agrège la valeur des ventes pondérées de tous les points de vente de gros. Pour calculer l'estimation en volume, il faut d'abord rajuster la valeur des ventes par rapport à une année de base en utilisant des indices de prix, puis additionner les valeurs résultantes. Voir à ce sujet le document « Les ventes en volume pour le commerce de gros » (sous « Documentation » ci-dessous).
La variance est la mesure de précision utilisée dans le cas de l'EMCG pour évaluer la qualité de l'estimation des paramètres de population et pour obtenir des inférences valides. Pour la partie observée de la population, la variance est calculée directement à partir d'un échantillon aléatoire simple stratifié sans remise.
Les estimations d'échantillon peuvent différer de la valeur prévue des estimations. Cependant, puisque l'estimation est fondée sur un échantillon probabiliste, il est possible d'évaluer la variabilité de l'estimation de l'échantillon par rapport à sa valeur prévue. La variance d'une estimation est une mesure de la précision de l'estimation d'échantillon qui est définie comme étant la moyenne, sur tous les échantillons possibles, de l'écart quadratique de l'estimation par rapport à la valeur prévue.
Évaluation de la qualité
Avant la publication, 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 celles des grandes entreprises), de la conjoncture économique générale et des tendances historiques.
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.
Révisions et désaisonnalisation
Les données brutes sont révisées, sur une base mensuelle, pour le mois précédant immédiatement le mois de référence en cours qui fait l'objet de la publication. C'est donc dire que lorsque les données pour décembre sont publiées pour la première fois, on procédera aussi à des révisions, au besoin, à l'égard des données brutes pour novembre. En outre, des révisions sont effectuées une fois par année, au moment de la première publication des données de février, pour tous les mois de l'année précédente. On vise ainsi à corriger tout problème important que l'on ait décelé, qui s'applique pour une période prolongée. La période de révision proprement dite dépend de la nature du problème décelé, mais elle dépasse rarement trois ans. Toutefois, la période de révision peut être plus longue lors de révisions historiques ou de restratification.
Depuis avril 2008, les données de l'Enquête mensuelle sur le commerce de gros sont désaisonnalisées en utilisant la méthode X12-ARIMA. Cette technique consiste à extrapoler une année de données brutes avec des modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées) et à désaisonnaliser la série brute. Ensuite, les données désaisonnalisées sont ajustées aux totaux annuels des données brutes.
Les séries de données désaisonnalisées sont des données chronologiques qui ont été modifiées pour éliminer l'effet des influences saisonnières et du calendrier. Pour cette raison, la désaisonnalisation des données permet des comparaisons plus significatives des conditions économiques d'un mois à l'autre. Les données désaisonnalisées doivent aussi être révisées. Elles doivent notamment rendre compte des révisions déterminées pour les données brutes. Par ailleurs, les estimations désaisonnalisées sont calculées à partir de X-12-ARIMA, et la tendance est sensible aux valeurs les plus récentes déclarées dans les données brutes. C'est pourquoi, au moment de la diffusion de nouvelles données pour chaque mois, les valeurs désaisonnalisées pour les trois mois précédents sont révisées.
Une fois par année, les options de désaisonnalisation sont révisées afin d'intégrer les données les plus récentes. Des estimations désaisonnalisées révisées pour chacun des mois des années civiles précédentes sont diffusées en même temps que la révision annuelle des données brutes. La période exacte de révision dépend de la période de révision des données brutes.
Pour obtenir plus de renseignements sur la désaisonnalisation, voir « La désaisonnalisation et le repérage des tendances économiques » (http://www5.statcan.gc.ca/olc-cel/olc.action?ObjId=11-010-X201000311141&ObjType=47&lang=fr&limit=0) et « Données désaisonnalisées - Foire aux questions » (http://www.statcan.gc.ca/dai-quo/btd-add/btd-add-fra.htm).
Exactitude des données
La méthodologie de l'enquête a pour objectif de contrôler les erreurs et de réduire leurs effets éventuels sur les estimations. Les résultats de l'enquête peuvent néanmoins contenir des erreurs dont l'erreur d'échantillonnage n'est que l'une des composantes. L'erreur d'échantillonnage survient lorsque les observations sont faites uniquement sur un échantillon et non sur l'ensemble de la population.
Toutes les autres erreurs commises aux diverses phases de l'enquête sont appelées erreurs non dues à l'échantillonnage. Des erreurs de ce type peuvent survenir, par exemple, quand un répondant fournit des renseignements incorrects ou qu'il ne répond pas à certaines questions, quand une unité hors du champ de l'enquête y est incluse erronément ou que des erreurs sont commises lors du traitement des données, comme des erreurs de codage ou de saisie. Bien que l'effet des erreurs non dues à l'échantillonnage soit difficile à évaluer, certaines mesures, comme les taux de réponse et d'imputation, peuvent donner une idée du niveau éventuel de ce type d'erreur.
Les coefficients de variation (CV) et les taux de réponse sont d'importantes mesures de la qualité des données qui permettent de valider les résultats de l'EMCG.
Le coefficient de variation, défini comme étant l'erreur type divisée par l'estimation d'échantillon, est une mesure de la précision relative. Puisque le coefficient de variation est calculé d'après les réponses des unités individuelles, il mesure aussi certaines erreurs non dues à l'échantillonnage.
Documentation
- Enquête mensuelle sur le commerce de gros (EMCG) - Énoncé de la qualité des données
- Enquête mensuelle sur le commerce de gros - Utilisation de données administratives
- Enquête mensuelle sur le commerce de gros (EMCG) - Les ventes en volume
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