Enquête sur l'innovation dans l'industrie de la transformation des aliments

Information détaillée pour 2018

Statut :

Active

Fréquence :

Irrégulière

Numéro d'enregistrement :

5072

L'objectif de cette enquête est de recueillir de nouvelles données statistiques sur la nature et la portée de l'innovation des produits, des processus, de la commercialisation et des organisations dans l'industrie canadienne de la transformation des aliments ainsi que sur d'autres questions émergentes dans l'industrie de la transformation des aliments.

Date de la parution - 12 décembre 2019

Aperçu

Statistique Canada mène l'Enquête sur l'innovation dans l'industrie de la transformation des aliments en collaboration avec Agriculture et Agroalimentaire Canada pour recueillir de nouvelles données statistiques sur l'industrie de la transformation des aliments.
La collecte de données se concentre sur :
- la nature, la portée, les défis et les avantages de l'innovation dans l'industrie canadienne de la transformation des aliments;
- l'utilisation des programmes de soutien du gouvernement et les efforts pour réunir des capitaux à des fins d'innovation;
- les activités de recherche et de développement dans l'industrie;
- les parties non comestibles des aliments et les produits alimentaires invendables;
- les régimes de certification privés.

Une innovation est la mise en oeuvre d'un produit (bien ou service) ou d'un procédé nouveau ou considérablement amélioré, d'une nouvelle méthode de commercialisation ou d'une nouvelle méthode organisationnelle dans les pratiques de l'entreprise, l'organisation du lieu de travail ou les relations extérieures.

Aux fins de cette enquête par innovation, on entend une nouveauté au sein de cette entreprise, même si cette nouveauté existe déjà sur l'un de ses marchés. Cela comprend les produits, les processus et les méthodes mis au point par votre entreprise et ceux adoptés au sein de votre entreprise ou par d'autres entreprises ou organisations.
L'industrie de la transformation des aliments est avant tout associée à la fabrication et à la production d'aliments pour la consommation humaine et animale, à l'exception de la fabrication de boissons et de tabac.

Les résultats de cette enquête pourraient être utilisés par des entreprises et des associations commerciales dans le cadre d'études sur le rendement de l'industrie, par les ministères et les organismes gouvernementaux, dont Agriculture et Agroalimentaire Canada, pour contribuer à l'élaboration des politiques, et par la communauté universitaire, à des fins de recherche.

Sujets

  • Aliments, boissons et tabac
  • Fabrication
  • Innovation
  • Sciences et technologie

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible de l'Enquête sur l'innovation dans l'industrie de la transformation des aliments comprend tous les établissements actifs qui ont au moins un employé, qui sont classés sous le code 311 « Fabrication d'aliments » du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) et qui ont eu des recettes de 1 million de dollars ou plus au cours de l'année civile 2018. Le sous-secteur 311 du SCIAN comprend les classes suivantes :
- SCIAN 3111 Fabrication d'aliments pour animaux,
- SCIAN 3112 Mouture de céréales et de graines oléagineuses,
- SCIAN 3113 Fabrication de sucre et de confiseries,
- SCIAN 3114 Mise en conserve de fruits et de légumes et fabrication de spécialités alimentaires,
- SCIAN 3115 Fabrication de produits laitiers,
- SCIAN 311611 Abattage d'animaux (sauf les volailles),
- SCIAN 311614 Fonte des graisses animales et transformation de la viande provenant de carcasses,
- SCIAN 311615 Transformation de la volaille,
- SCIAN 3117 Préparation et conditionnement de poissons et de fruits de mer,
- SCIAN 3118 Boulangeries et fabrication de tortillas et
- SCIAN 3119 Fabrication d'autres aliments.
La population visée comprenait environ 2 877 établissements.

Élaboration de l'instrument

Le questionnaire de 2018 de l'Enquête sur l'innovation dans l'industrie de la transformation des aliments a été élaboré à partir du questionnaire de l'enquête de 2004. Des questions ont été ajoutées ou modifiées principalement pour intégrer des questions et des concepts émergents dans les secteurs de l'innovation et de la transformation des aliments. Le Centre des projets spéciaux sur les entreprises (CPSE) a examiné et révisé le questionnaire de 2018 de l'Enquête sur l'innovation dans l'industrie de la transformation des aliments en collaboration avec Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) en vue d'intégrer les commentaires du Centre de ressources en conception de questionnaires (CRCQ) de Statistique Canada, de la Division de l'investissement, des sciences et de la technologie ainsi que des partenaires externes.

Échantillonnage

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

Le Registre des entreprises (RE) de Statistique Canada a servi à l'élaboration de la base de sondage.

La population cible a été stratifiée selon le code SCIAN de quatre chiffres et selon six régions (Alberta, région de l'Atlantique, Colombie Britannique et territoires, Ontario, Prairies et Québec).

Un code d'accès sécurisé a été envoyé par courrier ou par courriel à chaque répondant en leur demandant de répondre au questionnaire électronique.

L'échantillon final regroupait 2 217 unités.

Sources des données

Collecte des données pour cette période de référence : 2019-02-27 à 2019-06-03

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

Les données sont obtenues directement auprès des répondants.

Les données ont été recueillies au moyen d'un questionnaire électronique (QE), et il y avait un suivi des cas de non-réponse et un suivi des questionnaires rejetés au contrôle pour les questions prioritaires.

Des données administratives (T2, PD7 et données des exportateurs) ont été utilisées aux fins de validation des données et pour faciliter l'imputation seulement.

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

Détection des erreurs

Pour relever, minimiser et corriger les erreurs, les mesures de contrôle de la qualité suivantes ont été appliquées aux données :

- Une vérification manuelle a été effectuée pour s'assurer que l'enchaînement des questions s'était déroulé comme prévu et que les réponses aux questions étaient complètes.

- Les données ont fait l'objet d'une vérification électronique. Ces contrôles sont conçus pour s'assurer que les liens comptables sont respectés et que les variables qui s'y rapportent sont déclarées de façon cohérente.

- Toutes les données qui semblaient comporter des valeurs anormales ont été relevées, à des fins de confirmation et de validation auprès des répondants ayant déclaré ces données.

- S'il était impossible de confirmer des renseignements auprès des répondants, des ratios ont été calculés ou des sources électroniques ont été utilisées pour valider les données. Si les valeurs étaient considérées comme invalides, une imputation a été effectuée.

Imputation

Après la vérification des microdonnées, on a créé une variable pour chacune des variables de l'enquête afin de déterminer celles qui avaient échoué aux règles de vérification ou dont les valeurs étaient manquantes. Deux catégories d'unités ont été créées : les cas de non-réponse totale et les cas de non-réponse partielle. Les unités de non-réponse totale ont été traitées au moyen d'une pondération, les poids des unités déclarantes de la même strate homogène ayant été corrigés de façon que les unités de non-réponse soient aussi représentées. Le traitement des unités de non-réponse partielle a été effectué par imputation.

Les données manquantes ont été imputées à l'aide de la méthode du voisin le plus proche. Pour l'approche du plus proche voisin, on utilise la fonction de distance minimax pour trouver le donneur le plus proche. La fonction de distance minimax détermine le donneur le plus proche comme étant celui dont la valeur des variables d'appariement présente la plus petite différence maximale absolue par rapport à celle des variables d'appariement du receveur. Pour la plupart des variables, l'appariement utilisé était des groupes SCIAN. L'imputation a été effectuée au sein de groupes d'unités appelés « catégories d'imputation ». Ces catégories d'imputation ont été formées d'unités de taille (emploi), de géographie et d'industrie identiques.

Un nombre minimal d'unités a été requis dans chaque catégorie d'imputation. Quand les catégories d'imputation étaient trop petites, on en a créé de plus grandes en combinant plusieurs catégories.

Aux fins de la cohérence interne (cohérence entre les variables du même enregistrement), la valeur des variables manquantes ou incohérentes a été imputée selon l'ordre dans lequel elles figuraient dans le questionnaire. De cette façon, si une question posée à une certaine étape du questionnaire a donné lieu à une imputation, on a pu s'en servir comme variable d'appariement pour une question située plus loin dans le questionnaire.

La plupart des imputations de données d'enquête ont été faites de façon automatisée à l'aide de BANFF, un système généralisé conçu par Statistique Canada.

Estimation

Les valeurs de réponse des unités échantillonnées sont multipliées par un poids final calibré en vue d'obtenir une estimation pour la population cible. L'erreur d'échantillonnage est mesurée au moyen de l'erreur-type (ET), pour les proportions, et du coefficient de variation (CV), pour les variables quantitatives, qui représente la proportion de l'estimation provenant de la variabilité qui lui est associée. Le Système généralisé d'estimation (G-Est) sert à calculer les estimations ainsi que la variance (calculée à l'aide d'une linéarisation par série de Taylor). Les ET et les CV sont présentés dans les tableaux de données selon l'indicateur de qualité (lettre A à F; « A » indiquant une qualité très élevée et « F », une qualité très faible).

Évaluation de la qualité

Pour assurer la qualité des données, Statistique Canada a pris en compte et a appliqué tout au long du processus d'enquête les six aspects du contrôle de la qualité des données qui font partie du mandat de l'organisme, à savoir la pertinence, l'exactitude, l'actualité, l'accessibilité, la possibilité d'interprétation et la cohérence des données.

Statistique Canada a effectué la validation des données pour les questions qualitatives en s'assurant que les flux du questionnaire étaient respectés afin de s'assurer que chaque question était répondue, pour assurer de la cohérence à l'intérieur d'une même question ou entre questions d'un même module thématique et pour assurer de la cohérence entre les questions dans le questionnaire

La confrontation des données a consisté à examiner différentes parties du questionnaire qui couvraient des questions directement ou indirectement liées pour s'assurer que les réponses correspondaient à ce qui était observé dans la pratique. La confrontation des données consiste à comparer la réponse du répondant à d'autres sources de renseignement sur un même répondant ou par rapport à d'autres établissements d'un même secteur.

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 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 recoupement de données reconnaissables.

Révisions et désaisonnalisation

Ce type de méthodologie ne s'applique pas à ce programme d'enquête.

Exactitude des données

Puisqu'elles sont toutes fondées sur des résultats d'échantillon, les estimations faites dans le cadre de l'Enquête sur le financement et la croissance des petites et moyennes entreprises sont sujettes à l'erreur d'échantillonnage. Cette erreur peut s'exprimer comme le coefficient de variation (CV) et l'erreur-type (ET). Le CV est utilisé pour les estimations exprimées en tant que nombre et l'ET est utilisée pour les estimations exprimées en tant que pourcentage. Le CV et l'ET sont inclus à proximité des estimations dans les tableaux publiés.

Code de qualité A - Excellente (Coefficient de variation : jusqu'à 5 %; erreur-type pour les pourcentages : jusqu'à 2,5 %)
Code de qualité B - Bonne (Coefficient de variation : plus de 5 % à 10 %; erreur-type pour les pourcentages : plus de 2,5 % à 5 %)
Code de qualité C - Moyenne (Coefficient de variation : plus de 10 % à 15 %; erreur-type pour les pourcentages : plus de 5 % à 7,5 %)
Code de qualité D - Médiocre (Coefficient de variation : plus de 15 % à 25 %; erreur-type pour les pourcentages : plus de 7,5 % à 10 %)
Code de qualité E - Faible, à utiliser avec prudence (Coefficient de variation : plus de 25 % à 35 %; erreur-type pour les pourcentages : plus de 10 % à 15 %)
Code de qualité F - Non fiable, ne pas utiliser (Coefficient de variation : plus de 35 %; erreur-type pour les pourcentages : plus de 15 %)

Le taux de réponse à l'Enquête sur l'innovation dans l'industrie de la transformation des aliments a été de 74,7 %.

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