Guide de référence sur le revenu, Recensement de la population, 2016Guide de référence sur le revenu, Recensement de la population, 2016

Définitions et concepts

En 2016, pour la première fois, les données administratives ont constitué l'unique source d'information sur le revenu pour le Programme du recensement. L'utilisation de données administratives a non seulement allégé le fardeau de la réponse, mais a aussi accru la qualité et la quantité des données disponibles sur le revenu.

L'intégration des données sur le revenu provenant des dossiers d'impôt et des prestations de l'Agence du revenu du Canada dans le questionnaire abrégé du recensement permet, pour la première fois, la compilation de statistiques sur le revenu pour les personnes au Canada, leurs familles et leurs ménages à des niveaux géographiques détaillés.

Utilisées de pair avec les caractéristiques ethnoculturelles, de scolarité et du travail recueillies sur un questionnaire détaillé du recensement, les données sur le revenu peuvent faire la lumière sur de nombreuses questions socioéconomiques.

Les gouvernements utilisent les statistiques sur le revenu pour évaluer le bien-être économique et élaborer des programmes de soutien du revenu et des services sociaux, comme les programmes de prestation pour enfants, les programmes de l'assurance-emploi, les suppléments de revenu provinciaux et les prestations de bien-être social.

Les entreprises, grandes et petites, peuvent utiliser les statistiques sur le revenu pour situer des magasins près des consommateurs et pour mettre au point de nouveaux produits et services.

Les chercheurs du secteur privé et du secteur public ainsi que les universitaires peuvent aussi utiliser les données sur le revenu pour étudier les marchés du travail et les tendances industrielles, et comparer les revenus entre les quartiers, les villes et les régions.

Les renseignements sur le revenu des particuliers ont été compilés pour la population âgée de 15 ans et plus. Le revenu imposable et non imposable, de nature régulière et récurrente, reçu pendant l'année civile 2015 a été inclus. Les recettes ponctuelles, comme les retraits forfaitaires de régimes enregistrés d'épargne-retraite (REER) et d'autres régimes d'épargne, les règlements forfaitaires d'assurance ou de prestations de retraite, les gains ou pertes en capital, les héritages et les gains de loterie ont été exclus.

Les utilisateurs doivent savoir que les définitions du revenu à Statistique Canada ne correspondent pas toujours aux concepts utilisés par d'autres organisations. Par exemple, la définition du revenu total aux fins du Programme du Recensement de la population ne correspond pas à celle qu'utilise l'Agence du revenu du Canada aux fins de l'impôt sur le revenu.

Les utilisateurs doivent noter également les périodes ou les dates de référence lorsqu'ils analysent les données sur le revenu avec d'autres variables. La période de référence pour les données sur le revenu est l'année civile 2015. Les variables démographiques recueillies dans le questionnaire, comme l'âge et la situation familiale, reflètent les caractéristiques du répondant le jour de référence du recensement, le 10 mai 2016.

Certaines variables de travail du questionnaire détaillé, comme les Heures travaillées à un emploi salarié ou à son compte et Situation d'activité, s'appliquent à l'emploi occupé pendant la semaine de référence du dimanche 1^er mai au samedi 7 mai 2016, et non pas à l'année civile 2015. D'autres variables de travail comme la Catégorie de travailleur, l'Industrie et la Profession s'appliquent à l'emploi occupé pendant la semaine de référence du dimanche 1^er mai au samedi 7 mai 2016 ou à l'emploi le plus récent occupé depuis le 1^er janvier 2015. Par conséquent, le revenu d'emploi de 2015 n'est pas nécessairement celui de l'emploi déclaré.

Trois variables de travail ont la même période de référence pour les données sur le revenu : Semaines travaillées pendant l'année de référence, Semaines travaillées à plein temps ou à temps partiel pendant l'année de référence et Travail pendant l'année de référence.

Dans l'analyse du logement, les données sur le revenu sont utilisées avec les Frais de logement pour calculer la variable de logement – Rapport des frais de logement au revenu. Il y a de légères incompatibilités, car ces variables de frais de logement, de même que leurs composantes (Charges de copropriété, Paiement annuel pour l'électricité, Paiement annuel pour les combustibles, Paiement annuel pour l'eau et les autres services municipaux, Impôt foncier annuel, Paiement hypothécaire mensuel et Loyer mensuel en argent) ont été recueillies soit pour le mois le plus récent soit pour les 12 derniers mois précédant la période de référence, alors que les données sur le revenu l'ont toujours été pour l'année civile précédente.

Toutes les variables observées au recensement sont définies dans le Dictionnaire, Recensement de la population, 2016, n^o 98-301-X au catalogue. On trouvera plus d'information au sujet du recensement dans le Guide du Recensement de la population, 2016, n^o 98-304-X au catalogue.

Le Revenu total peut être divisé en deux grandes catégories : le Revenu du marché et les Transferts gouvernementaux, qui peuvent être subdivisés comme suit pour des analyses plus détaillées du revenu.

Revenu du marché

• Revenu d'emploi
  • Salaires, traitements et commissions
  • Revenu net provenant d'un travail autonome
• Revenu de placements
• Revenu de retraite privée
• Revenu du marché non inclus ailleurs

Transferts gouvernementaux

• Pension de la Sécurité de la vieillesse (SV) et Supplément de revenu garanti (SRG)
  • Pension de la Sécurité de la vieillesse (SV)
  • Supplément de revenu garanti (SRG) et allocation au conjoint
• Prestations du Régime de rentes du Québec (RRQ) et du Régime de pensions du Canada (RPC)
  • Régime de rentes du Québec (RRQ) et Régime de pensions du Canada (RPC) – Prestations de retraite
  • Régime de rentes du Québec (RRQ) et Régime de pensions du Canada (RPC) – Prestations d'invalidité
  • Régime de rentes du Québec (RRQ) et Régime de pensions du Canada (RPC) – Prestations de survivant
• Prestations d'assurance-emploi (AE)
  • Assurance-emploi (AE) – Prestations régulières
  • Assurance-emploi (AE) – Autres prestations
• Prestations pour enfants
  • Prestation fiscale canadienne pour enfants (PFCE) de base
  • Supplément de la prestation nationale pour enfants (SPNE)
  • Prestation universelle pour la garde d'enfants (PUGE)
  • Prestations provinciales et territoriales pour enfants
• Autres transferts gouvernementaux
  • Prestations d'assistance sociale
  • Indemnités pour accidents du travail
  • Prestation fiscale pour le revenu de travail (PFRT)
  • Crédits pour la taxe sur les produits et les services (TPS) et la taxe de vente harmonisée (TVH)
  • Transferts gouvernementaux non inclus ailleurs

Pour une illustration de la structure hiérarchique des composantes du revenu, veuillez consulter la figure à l'annexe 4.1, Composantes du revenu en 2015, ou la Classification des sources de revenu détaillée.

Le Revenu après impôt est une mesure utile des fonds dont dispose le ménage, la famille ou le particulier pour la consommation, l'épargne ou le placement. Il est dérivé par la déduction de l'impôt sur le revenu du revenu total. L'impôt sur le revenu se compose de l'impôt fédéral net et des impôts provinciaux et territoriaux.

Il y a aussi plusieurs variables connexes disponibles pour compléter les concepts de revenu.

• Gains ou pertes en capital nets
• Retenues sur la rémunération, à savoir les cotisations à l'assurance-emploi (AE), les cotisations au Régime de rentes du Québec (RRQ) et au Régime de pensions du Canada (RPC) et les cotisations à des régimes de pension agréés (RPA)
• Cotisations à des comptes d'épargne, comme les cotisations à des comptes d'épargne libres d'impôt (CELI) et les cotisations à des régimes enregistrés d'épargne-retraite (REER)

En plus des concepts qui précèdent et qui sont communs aux questionnaires abrégés et détaillés, les variables relatives au concept de faible revenu dit Mesure du panier de consommation (MPC) élaboré par Emploi et Développement social Canada (EDSC) sont aussi disponibles, mais uniquement pour le questionnaire détaillé du recensement. Le Revenu disponible pour la MPC est le montant du revenu disponible, après l'ajout de la différence observée au chapitre des dépenses des propriétaires n'ayant pas d'hypothèque pour la MPC (tableau 4.6) et après déduction du revenu après impôt des Dépenses obligatoires pour la MPC. Les Dépenses obligatoires pour la MPC comprennent les retenues obligatoires sur la rémunération, les dépenses de soins de santé, les Frais de garde d'enfants payés et les Paiements pour les pensions alimentaires pour les enfants ou le conjoint.

Puisqu'il est possible de regrouper ou partager le revenu pour régler des dépenses comme l'alimentation et le logement, il est souvent utile d'examiner la situation d'une famille ou d'un ménage en faisant la somme du revenu des membres de la famille ou du ménage. Le revenu total et le revenu après impôt ont été dérivés à divers niveaux d'agrégation.

• Revenu total de la famille de recensement
• Revenu total de la famille économique
• Revenu total du ménage

• Revenu après impôt de la famille de recensement
• Revenu après impôt de la famille économique
• Revenu après impôt du ménage

Les définitions de Famille de recensement, Famille économique, Ménage et Ménage privé se trouvent dans le Dictionnaire, Recensement de la population, 2016, n^o 98-301-X au catalogue. La figure 3.1 Appartenance aux familles et situation des particuliers dans ces familles du Dictionnaire du recensement illustre les relations et les classifications des personnes à chaque niveau d'agrégation.

Pour faciliter les comparaisons entre les familles ou les ménages de tailles différentes, on donne aussi les revenus rajustés des familles et des ménages. On les calcule en divisant les revenus des familles et des ménages par un facteur égal à la racine carrée de la taille de la famille ou du ménage (appelé échelle d'équivalence). Ce rajustement pour les différences de taille des familles et des ménages tient compte des économies d'échelle. Il reflète le fait que les besoins d'une famille ou d'un ménage augmentent, mais à taux décroissant, à mesure que croît le nombre de ses membres. Les variables de revenu rajusté de la famille et du ménage sont :

• Revenu total rajusté de la famille économique
• Revenu total rajusté de la personne hors famille économique
• Revenu total rajusté du ménage

• Revenu après impôt rajusté de la famille économique
• Revenu après impôt rajusté de la personne hors famille économique
• Revenu après impôt rajusté du ménage

Des statistiques comme la moyenne ou la médiane peuvent être calculées pour toutes les variables de revenu. On trouvera à l'annexe 4.0 Statistiques dérivées du Dictionnaire,  Recensement de la population, 2016, n^o 98-301-X au catalogue, des notes sur la méthodologie de dérivation de ces statistiques au niveau de la population et à d'autres niveaux d'agrégation.

En 2016, dans le cadre des mesures visant à assurer la non-divulgation de caractéristiques individuelles, les statistiques sur le revenu moyen et agrégé sont seulement disponibles pour la population échantillonnée, c'est-à-dire qu'elles sont tirées des réponses au questionnaire détaillé du recensement. Les statistiques sur le revenu médian constituent la mesure de la tendance centrale qui est disponible pour la totalité de la population (questionnaire abrégé du recensement).

Dans les produits normalisés sur le revenu qui comprennent les données historiques, les montants en dollars ont été convertis, s'il y a lieu, en dollars constants de 2015 à l'aide de l'Indice des prix à la consommation (IPC).

Classifications

On peut transformer les variables quantitatives de revenu en variables qualitatives pour faire des classifications aux fins de totalisation.

Les bénéficiaires de revenu peuvent être classés en fonction de la présence d'une source de revenu donnée. Par exemple, les personnes âgées de 15 ans et plus ayant un revenu d'emploi sont classées comme Salariés ou bénéficiaires d'un revenu d'emploi.

La population peut aussi être catégorisée en groupes de revenu. Une méthode de classification à cet égard est fondée sur les déciles; les particuliers sont classés en dix groupes de revenu contenant des nombres égaux de personnes.

Le concept du décile peut s'appliquer à tout concept de revenu. La variable groupe de décile de revenu après impôt des familles économiques est dérivée du classement du revenu après impôt rajusté de la famille économique et des personnes hors famille économique vivant dans un ménage privé. La variable groupe de décile de revenu total est dérivée du classement du revenu total de la population âgée de 15 ans et plus vivant dans un ménage privé. La variable groupe de décile de revenu d'emploi est dérivée du classement du revenu d'emploi de l'ensemble des bénéficiaires d'un revenu d'emploi vivant dans un ménage privé.

Les personnes, les familles et les ménages peuvent être classés en situation de faible revenu selon différents concepts de faible revenu. Il y a quatre mesures de faible revenu disponibles à partir des questionnaires abrégés et détaillés du recensement : Mesure de faible revenu après impôt (MFR-ApI), Mesure de faible revenu avant impôt (MFR-AvI), Seuils de faible revenu après impôt (SFR-ApI) et Seuils de faible revenu avant impôt (SFR-AvI). La Mesure du panier de consommation (MPC) d'EDSC n'est disponible que pour l'échantillon du questionnaire détaillé.

Ces concepts diffèrent selon la variable de revenu utilisée (revenu avant impôt, revenu après impôt ou revenu disponible pour la MPC), le niveau d'agrégation (familles économiques et personnes hors famille économique ou ménages) et la source du seuil applicable.

Le tableau 4.1 Sommaire des lignes de faible revenu au Programme du Recensement de la population de 2016 résume les différentes caractéristiques de chaque mesure.

Les montants seuils réels pour l'année civile 2015 sont présentés dans les tableaux suivants :

• Tableau 4.2 Seuils des mesures de faible revenu (MFR-ApI et MFR-AvI) pour les ménages privés du Canada, 2015
• Tableau 4.3 Seuils de faible revenu après impôt (SFR-ApI – base de 1992) pour les familles économiques et les personnes hors famille économique, 2015
• Tableau 4.4 Seuils de faible revenu avant impôt (SFR-AvI – base de 1992) pour les familles économiques et les personnes hors famille économique, 2015
• Tableau 4.5 Seuils de la Mesure du panier de consommation (MPC) pour les familles économiques et les personnes hors familles économiques, 2015.

Pour chacune de ces méthodes, une fois que la situation de faible revenu est établie, il est possible de calculer plusieurs indicateurs de faible revenu :

• Fréquence du faible revenu
• Déficit de faible revenu
• Ratio du déficit de faible revenu

Méthodes de collecte

Les variables de revenu ont été construites à l'aide de divers fichiers de l'Agence du revenu du Canada (ARC) concernant l'impôt et les prestations plutôt que recueillies par les questionnaires.

Dans l'intérêt de la plus grande couverture possible des données sur le revenu, les déclarants et les non-déclarants connus de l'agence ont été inclus dans le couplage d'enregistrements entre le recensement et la base de données administrative de l'ARC. Les déclarants étaient ceux qui avaient produit une déclaration de revenus pour l'année civile 2015. Les non-déclarants n'ont pas produit de déclaration de revenus pour 2015, mais certains renseignements administratifs sont disponibles à leur sujet.

Il y avait trois principaux types de données administratives provenant de l'ARC. Le premier provenait des déclarations de revenus et de prestations T1, de telle sorte que cette information ne serait disponible que pour les déclarants. Le deuxième type était associé aux feuillets de renseignements fiscaux émis par les employeurs (p. ex., T4), les institutions financières (p. ex., T3, T4A, T4RIF, T4RSP, T5) et les administrateurs de divers programmes gouvernementaux (p. ex., T4A(P), T4A(OAS), T4E, T5007). Les renseignements des feuillets étaient disponibles pour les déclarants comme pour les non-déclarants. Le troisième type de données, aussi disponible pour les déclarants comme pour les non-déclarants, avait trait aux programmes gouvernementaux administrés par l'ARC, comme le programme de la Prestation universelle pour la garde d'enfants, le programme de la Prestation fiscale canadienne pour enfants et le programme des crédits pour la Taxe sur les produits et services/Taxe de vente harmonisée.

Donc, pour les répondants qui étaient des déclarants, il y avait des renseignements complets pour construire toutes les variables individuelles mentionnées dans la section Définitions et concepts. Pour les répondants qui n'étaient pas des déclarants, il n'y avait que suffisamment de renseignements pour établir certaines variables. Les variables qui ne pouvaient être établies par les données disponibles l'ont été par imputation. Pour les répondants pour lesquels il n'y a pas eu de couplage avec les fichiers administratifs de l'ARC, il n'y avait d'abord aucune donnée; il a fallu procéder par imputation pour établir toutes les variables de revenu. Les détails de la portée et des incidences de l'imputation sont donnés dans la section de Qualité des données.

En plus des données administratives, deux questions ont servi à recueillir des données sur les dépenses obligatoires dans le questionnaire détaillé du recensement pour produire des statistiques relatives au concept de faible revenu dit « Mesure du panier de consommation » (MPC) élaboré par EDSC. La question 48 demandait aux personnes qui avaient travaillé en 2015 de déclarer les Frais de garde d'enfants payés en 2015. La question 49 demandait le montant des Paiements pour les pensions alimentaires pour les enfants ou le conjoint versés à un ex-conjoint ou ex-partenaire en 2015.

Qualité des données pour les estimations établies à partir du questionnaire abrégé

Le Recensement de la population de 2016 a fait l'objet d'une évaluation minutieuse de la qualité des données, semblable à celle effectuée pour les recensements antérieurs. Un certain nombre d'indicateurs de la qualité des données (brièvement décrits ci-dessous) ont été produits et utilisés afin d'évaluer la qualité des données.

L'évaluation de la qualité des données a été effectuée en plus des vérifications régulières de la qualité menées aux étapes clés du recensement. Par exemple, pendant la collecte et le traitement des données, la cohérence des réponses fournies a été vérifiée et les taux de non-réponse ont été analysés pour chaque question. De plus, la qualité des réponses imputées a été évaluée aux étapes du contrôle et de l'imputation des données. Enfin, les chiffres tirés du recensement ont été comparés à ceux d'autres sources et certifiés aux fins de diffusion.

Pour plus de renseignements sur la qualité des données pour la subdivision de recensement de Wood Buffalo, la méthode de collecte de données et l'utilisation de données administratives, veuillez vous reporter à l'annexe 1.4 du Guide du Recensement de la population, 2016, n^o 98-304-X au catalogue.

Les points saillants de cette évaluation concernant les données sur le revenu sont présentés ci-dessous.

Indicateurs de la qualité des données

Un certain nombre d'indicateurs de qualité ont été produits et analysés pendant l'évaluation de la qualité des données du Recensement de la population. Trois de ces indicateurs sont présentés aux utilisateurs, soit le taux global de non-réponse (TGN), l'indicateur de la qualité des données sur le revenu et le taux d'imputation.

Le TGN combine la non-réponse des ménages (ou la non-réponse totale) et la non-réponse aux questions (non-réponse partielle). Il est calculé pour chaque région géographique. Le TGN est le principal critère qui permet de déterminer si les chiffres du recensement sont diffusés ou non pour une région géographique donnée; les données sont supprimées pour les régions géographiques qui présentent un TGN égal ou supérieur à 50 %. Pour en savoir plus sur le TGN, veuillez vous reporter au Guide du Recensement de la population, 2016, n^o 98-304-X au catalogue.

Afin de réduire le fardeau des Canadiens, plutôt que de poser des questions sur le revenu, Statistique Canada a utilisé les renseignements de l'Agence du revenu du Canada en couplant les données des répondants du recensement à celles de dossiers fiscaux et de prestations. Un indicateur de la qualité des données mesurant le pourcentage des données sur le revenu qui n'ont pas été obtenues à partir des fichiers de données administratives a été calculé. L'étendue de l'indicateur de la qualité des données sur le revenu est fournie aux utilisateurs. Les sections ci-dessous sur les taux de couplage et l'indicateur de la qualité des données résument les incidences de l'utilisation des données administratives dans le cadre de la collecte des données sur le revenu. La section sur le contrôle et l'imputation des données examine la mesure dans laquelle certaines variables du revenu ont été imputées en raison d'un manque de renseignements dans les sources administratives.

Certification des chiffres définitifs

Une fois que le traitement, le contrôle et l'imputation des données ont été achevés, les données ont été totalisées de sorte à représenter la population canadienne totale. La certification des chiffres définitifs est la dernière étape dans le processus de validation menant à la recommandation des données en vue de la diffusion de chaque niveau géographique et domaine d'intérêt. Selon l'analyse des indicateurs de la qualité des données et la comparaison des chiffres du recensement à d'autres sources de données, on recommande la diffusion inconditionnelle, conditionnelle ou la non-diffusion pour des raisons de qualité. En cas de diffusion conditionnelle ou de non-diffusion, des notes et des mises en garde appropriées sont incluses dans le présent guide. Plusieurs sources de données ont été utilisées pour évaluer les chiffres du recensement. Toutefois, puisque le risque d'erreur augmente souvent pour les niveaux géographiques inférieurs et les petites populations, et que les sources de données utilisées pour évaluer les résultats à ces niveaux sont moins fiables (ou non disponibles), il peut être difficile de certifier les chiffres à ces niveaux.

Les chiffres du recensement sont également soumis à des règles de confidentialité qui permettent d'empêcher la divulgation de l'identité et des caractéristiques des répondants. Pour en savoir plus sur les règles en matière de confidentialité des données du recensement, veuillez vous reporter au Guide du Recensement de la population, 2016, n^o 98-304-X au catalogue.

Couplage avec les dossiers administratifs – ménages privés

Un couplage adéquat des dossiers fiscaux est indispensable si l'on veut disposer de statistiques fiables sur le revenu. Comme il est mentionné dans la section sur les méthodes de collecte, l'information sur les répondants au recensement pouvait être couplée à deux types de dossiers de l'ARC selon qu'ils étaient : 1) des déclarants, pour lesquels toute l'information sur le revenu pouvait être tirée des déclarations T1, des feuillets fiscaux et des programmes gouvernementaux administrés par l'ARC, et 2) des non-déclarants, pour lesquels seule l'information provenant des feuillets fiscaux et des programmes gouvernementaux administrés par l'ARC était disponible. Le niveau ou taux global de couplage avec les dossiers de l'ARC inclut à la fois le groupe des déclarants et le groupe des non-déclarants, tandis que le niveau ou taux de couplage T1 est établi selon le groupe des déclarants T1.

En 2016, l'information de 94,8 % de la population âgée de 15 ans et plus dans les ménages privés a été couplée à un dossier administratif de l'ARC. Plus précisément, 85,2 % de la population a été couplée à un dossier de déclarant, et 9,6 % a été couplée à un dossier de non-déclarant. En revanche, en 2006, l'information de 73,4 % de la population avait été couplée à un dossier de déclarant. Cette augmentation est attribuable à l'autorisation d'accès aux dossiers fiscaux donnée par 82,4 % de la population et au taux de couplage de 89,1 % de la population en 2016. De plus, en 2006, les non-déclarants n'étaient pas inclus dans le bassin de couplage^{Note 1}.

Les taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 variaient davantage sur le plan géographique que les taux de couplage avec les dossiers de l'ARC. Parmi les provinces, l'Alberta (82,4 %), la Colombie-Britannique (82,9 %) et l'Ontario (83,8 %) affichaient les taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 les plus faibles. Le Québec (89,7 %) affichait le taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 le plus élevé. Dans les trois territoires, les taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 étaient tous en deçà du niveau national : 71,5 % au Nunavut, 76,2 % dans les Territoires du Nord-Ouest et 77,8 % au Yukon. Lorsque l'on tenait compte à la fois des déclarants et des non-déclarants, le taux de couplage augmentait considérablement. Dans chaque province, de 93 % à 96 % de la population a été couplée à un dossier de l'ARC. Le plus faible taux de couplage avec les dossiers de l'ARC pour les territoires s'élevait tout de même à 85,7 % (Nunavut). Les enregistrements qui n'ont été couplés à aucun dossier de l'ARC étaient répartis à peu près moitié-moitié entre les ménages non répondants et les ménages répondants.

Les taux de couplage variaient selon les groupes de population. Par exemple les taux de couplage des femmes étaient légèrement supérieurs à ceux des hommes. Bien que les taux de couplage avec les dossiers de l'ARC étaient plutôt constants d'un groupe d'âge à l'autre, allant de 93,8 % à 95,9 %, les taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 augmentaient avec l'âge. L'écart le plus notable était le faible taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 chez les 15 à 19 ans (42,3 %). Par comparaison, le taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 s'élevait à 84,3 % chez les 20 à 24 ans et à 93,2 % chez les 65 ans et plus. Les personnes vivant dans les réserves ou dans des régions éloignées dénombrées à l'aide du questionnaire 2A-R affichaient également de faibles taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 et les dossiers de l'ARC (63,9 % et 82,2 %, respectivement).

Couplage avec les dossiers administratifs – ménages collectifs

En raison des différences quant à la méthodologie de collecte, la quantité de renseignements sur l'identité recueillis auprès des différents genres de ménages variait. De façon générale, une moins grande quantité de données nécessaires à l'établissement de couplages avec les dossiers administratifs était disponible dans certains genres de ménages collectifs. En conséquence, les ménages collectifs affichaient dans l'ensemble des taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 et les dossiers de l'ARC (71,0 % et 77,4 %) inférieurs à ceux des ménages privés.

Les taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 et les dossiers de l'ARC variaient aussi selon les différents genres de logements collectifs. Près des deux tiers de la population âgée de 15 ans et plus vivant dans un logement collectif vivaient dans un établissement de soins infirmiers ou une résidence pour personnes âgées. Grâce à l'information relativement complète du recensement, les taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 et les dossiers de l'ARC étaient plutôt bons chez les personnes vivant dans ces deux types d'établissements (83,3 % et 86,1 %). Les taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 et les dossiers de l'ARC pour les autres types de logements collectifs réunis étaient de 49,1 % et de 61,9 %. En revanche, les taux de couplage des logements collectifs avec services, qui comprennent les maisons de chambres et les pensions, les hôtels, les motels, les terrains de camping et les parcs, les résidences scolaires et les résidences de centre de formation, et d'autres établissements offrant des services d'hébergement temporaires, affichaient certains des plus bas taux de couplage. Collectivement, leurs taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 et les dossiers de l'ARC s'élevaient respectivement à 20,0 % et à 25,4 %.

Les taux de couplage plus faibles et les différents profils démographiques des ménages collectifs comparativement aux ménages privés, pourraient avoir une incidence sur la qualité des estimations du revenu pour certains ménages collectifs. À ce titre, les estimations du revenu pour les logements collectifs ne sont pas offertes en produits normalisés; elles sont disponibles par commande personnalisée seulement.

Indicateur de la qualité des données sur le revenu

L'indicateur de la qualité des données sur le revenu, calculé à partir des taux de couplage pour la population des ménages privés, révèle la proportion approximative de données sur le revenu qui ne sont pas tirées de sources administratives pour une région géographique donnée. Voici les intervalles choisis pour l'indicateur dans les tableaux de données : « 0 » : < 10 %, « 1 » : de 10 % à 20 %, « 2 » : de 20 % à 30 %, « 3 » : 30 % ou plus. Un indicateur de « 9 » signifie que la plupart des données sur le revenu ne sont pas disponibles pour cette région géographique pour des raisons de confidentialité^{Note 2}. Le tableau 3 présente la répartition selon le type de région géographique.

Les provinces sont toutes marquées d'un indicateur de « 0 », ce qui signifie que moins de 10 % des montants de revenu ont été imputés, alors que les trois territoires ont, chacune, un indicateur de « 1 » (en raison de leurs faibles taux de couplage), ce qui signifie que de 10 % à 20 % des montants de revenu ont été imputés. En ce qui concerne tous les types de régions géographiques de niveau inférieur, sauf les subdivisions de recensement (SDR), 98 % des régions présentant des données sur le revenu (indicateurs de « 0 » à « 3 ») sont marquées d'un indicateur de « 0 » ou de « 1 », ce qui signifie que moins de 20 % des montants de revenu ont été imputés pour ces régions. En outre, 85 % ou plus des régions ont un indicateur de « 0 », ce qui signifie que moins de 10 % des montants de revenu ont été imputés pour ces régions. Les SDR, qui sont souvent des régions moins peuplées, affichent une plus grande variabilité et des taux supérieurs de données sur le revenu non tirées de sources administratives.

Incidence du contrôle et de l'imputation

Compte tenu de la disponibilité des données administratives de l'ARC, la plupart des variables sur le revenu ont pu être compilées en toute confiance. Cela vaut particulièrement pour les répondants qui ont pu être couplés à un dossier de déclarant, car ils présentaient ainsi l'ensemble le plus complet de données administratives sur le revenu. Quant aux répondants qui ont pu être couplés à un dossier de non-déclarant, les renseignements de certains champs sur le revenu pouvaient être tirés directement des dossiers de l'ARC. D'autres champs exigent une certaine imputation en fonction des caractéristiques démographiques et des données auxiliaires corrélées de l'ARC. Le tableau 4 résume les méthodes de compilation des données sur les composantes du revenu et l'impôt sur le revenu pour les répondants couplés. Dans le cas des répondants qui n'ont pu être couplés à aucun dossier de l'ARC, le dossier sur le revenu en entier a été imputé en fonction des caractéristiques démographiques.

Le tableau 5 indique la variation en pourcentage du nombre de bénéficiaires d'un revenu, le montant agrégé reçu de différentes sources de revenu et le montant moyen reçu avant et après le contrôle et l'imputation pour les trois cycles de recensements antérieurs.

Grâce aux hauts taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 et les dossiers de l'ARC, les données sur le revenu ont nécessité une imputation considérablement moins élevée dans le cadre du Recensement de 2016. Le nombre total de bénéficiaires d'un revenu a augmenté de seulement 7,7 % pendant l'imputation, par rapport à plus du tiers lors des deux cycles de recensement précédents. Le montant agrégé du revenu total dans le fichier a augmenté de 6,8 %, un pourcentage qui est également nettement inférieur à ceux de 2006 et de 2011. Le revenu total moyen a affiché un léger recul de 0,9 %.

Les salaires et les traitements, qui représentaient près de 68 % du revenu total agrégé et constituaient une source de revenu pour environ deux tiers de la population cible ayant un revenu, ont connu une hausse de seulement 5,4 % du nombre de bénéficiaires et du montant agrégé. Cela est attribuable à l'utilisation des feuillets T4, qui ont permis de dénombrer un nombre supplémentaire de 1,25 million de personnes touchant des salaires et des traitements, en plus de celles dénombrées à l'aide des fichiers T1 (6,6 % du nombre total de bénéficiaires), ce qui représente 5,3 % du montant agrégé des salaires et des traitements. Environ 40 % des 959 000 enregistrements imputés au moyen des salaires et des traitements provenaient de ménages non répondants, et 60 % provenaient de répondants ne pouvant être couplés aux dossiers de l'ARC.

Même si elle n'est pas aussi élevée qu'en 2011, la variation lors de l'imputation du nombre de bénéficiaires et du montant agrégé pour le revenu net provenant d'un travail autonome non agricole, est supérieure aux valeurs observées pour d'autres sources de revenu. Cette situation est principalement attribuable à l'absence relative de renseignements pouvant orienter l'imputation en l'absence d'une déclaration de revenus puisqu'aucun feuillet correspondant n'est émis par des entités externes. Ainsi, la répartition des montants imputés correspond à peu près à la répartition des déclarants.

La mesure dans laquelle les données sur les prestations pour enfants et d'autres transferts gouvernementaux ont été imputées a diminué considérablement en 2016 par rapport au passé. Cette diminution s'est produite parce que certaines des principales composantes des deux sources ont été extraites des fichiers des prestations pour enfants et des fichiers des crédits pour la TPS/TVH de l'ARC plutôt que d'être calculées de façon déterministe.

L'ampleur de l'imputation effectuée pour d'autres transferts gouvernementaux en 2016 paraît élevée par rapport à d'autres sources gouvernementales, car de nombreux revenus qui ne figuraient pas dans les fichiers de l'ARC ont été calculés ou imputés lors du contrôle et de l'imputation. Certaines des sources ajoutées étaient les suppléments de revenu provinciaux pour les personnes âgées et divers crédits d'impôt provinciaux remboursables. Les montants de ces sources avaient tendance à être plus importants que ceux des crédits pour la TPS/TVH, qui constituaient la plus courante forme de transfert gouvernemental avant l'imputation, ce qui a contribué à une augmentation du montant moyen (19,4 %) attribuable à l'imputation. Lors des cycles de recensement précédents, les montants relativement faibles des crédits pour la TPS/TVH étaient également calculés durant le traitement, d'où le recul du montant moyen pendant le processus d'imputation.

Par rapport aux autres champs, l'impôt sur le revenu a aussi fait l'objet d'une imputation plus importante. Les données relatives à l'impôt sur le revenu provincial pour les résidents vivant au Québec ont dû être imputées de façon déterministe, car l'impôt sur le revenu provincial du Québec est géré de façon indépendante, ce qui fait que les montants de l'impôt sur le revenu n'étaient pas disponibles même si les répondants ont pu être couplés à un dossier de déclarant de l'ARC.

Comparaison avec d'autres sources de données

Comme pour toutes les sources de données produites par Statistique Canada, la qualité de l'information sur le revenu du Recensement de 2016 qui est diffusée a été évaluée à l'interne avant la publication. Dans le cadre de cette évaluation, les données sur le revenu ont été comparées, dans la mesure du possible, avec d'autres sources de données. De nombreux facteurs ont une incidence sur les comparaisons des données sur le revenu d'une source de données à une autre. La comparabilité est notamment influencée par les différences sur le plan des populations cibles, de la période de référence, des méthodes d'échantillonnage et de collecte, et des approches en matière de traitement des données.

Les principales sources de données utilisées pour la comparaison étaient les estimations du revenu de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) (2005 et 2010), l'Enquête canadienne sur le revenu (ECR) (2015) et les Estimations annuelles du revenu des familles de recensement et des particuliers (Fichier des familles T1—FFT1), un fichier de données administratives produit principalement à partir des déclarations de revenus envoyées à l'Agence du revenu du Canada (ARC). Aux fins d'évaluation, les estimations du Recensement de 2016 ont aussi été comparées à celles du Recensement de 2006 et de l'Enquête nationale auprès des ménages (ENM) de 2011.

Le calcul et la compilation des données sur le revenu du Recensement de 2016 sont fondés sur les données des fichiers d'impôt T1, des feuillets fiscaux et des dossiers sur les prestations de l'ARC, tandis que les données sur le revenu de l'EDTR, de l'ECR et du FFT1 sont principalement tirées des fichiers d'impôt T1 et des dossiers sur les prestations fiscales pour enfants.

Toutes les sources qui précèdent ont différents niveaux de couverture, puisqu'elles sont produites au moyen de différentes méthodes. Par exemple les estimations de l'EDTR et de l'ECR comprennent les corrections apportées pour tenir compte du sous-dénombrement net de la population, tandis que les estimations du recensement et du FFT1 ne comprennent pas cette correction.

Les tableaux sur le revenu du recensement de 2016 visent toutes les personnes dans les ménages privés qui vivent habituellement au Canada. Elle comprenait les personnes vivant dans les réserves indiennes et d'autres établissements indiens; les résidents permanents; les résidents non permanents, comme les demandeurs du statut de réfugié; les détenteurs d'un permis de travail ou d'études; et les membres de leur famille vivant avec eux. Dans l'EDTR et l'ECR, les résidents du Yukon, des Territoires du Nord-Ouest et du Nunavut ainsi que les personnes vivant dans les réserves indiennes ont été exclus de la population cible.

Les tableaux sur le revenu de l'ENM et du Recensement de 2016, à l'instar de ceux de l'EDTR et de l'ECR, excluaient également les personnes vivant dans des logements collectifs comme les hôpitaux, les établissements de soins infirmiers et les pénitenciers; les citoyens canadiens vivant à l'étranger; les membres à temps plein des Forces armées canadiennes qui sont en poste à l'extérieur du Canada et les résidents étrangers. Également exclus étaient les résidents des logements collectifs non institutionnels, comme les camps de chantier, les hôtels et motels et les résidences d'étudiants^{Note 3}. Ce dernier groupe de personnes était inclus dans le Recensement de 2006 pour les statistiques sur le revenu au niveau des particuliers, mais pas pour les statistiques sur le revenu au niveau des familles. En raison de la nature administrative du FFT1 et de la quantité limitée d'information sur le type de logement disponible, aucune des exclusions susmentionnées ne s'applique à ce fichier.

Compte tenu de la sensibilité de la plupart des indicateurs de revenu à ces différences méthodologiques, les utilisateurs doivent faire preuve de prudence lorsqu'ils comparent les estimations de revenu du Recensement de 2016 aux données de l'ENM, les données d'autres enquêtes sur le revenu des ménages et de recensements antérieurs ou à des données administratives. Les résultats de quelques exercices de comparaison sont présentés ci-dessous.

Revenu des particuliers selon la source

Les principales statistiques du recensement et les sources de comparaison (FFT1, EDTR et ECR) étaient, pour la plupart, comparables. Comme il existait des différences méthodologiques entre l'ECR (entamée en 2012) et l'EDTR (terminée en 2011), les comparaisons chronologiques ont surtout été effectuées en regard du FFT1. De même, les estimations du revenu tirées de l'Enquête nationale auprès des ménages (ENM) de 2011 à participation volontaire étaient moins directement comparables. Comme il est indiqué dans le Guide de référence sur le revenu, Enquête nationale auprès des ménages, 2011, n^o 99-014-XWE2011006 au catalogue, la croissance de la médiane des salaires et des traitements pour la période de 2005 à 2010 indiquée dans l'ENM était supérieure à celle de l'EDTR et du FFT1. Cette situation a contribué à une croissance plus faible de la médiane des salaires et des traitements entre l'ENM de 2011 et le Recensement de 2016, comparativement à la croissance observée entre les données du FFT1 et celles du Recensement de 2016 sur la période de cinq ans. Pour ces raisons, les comparaisons restantes sur les niveaux et les variations seront établies pour la période de 2005 à 2015.

Pour ce qui est du revenu total, le recensement comptait plus de bénéficiaires (2,5 %) que le FFT1 en 2015; la somme agrégée était aussi supérieure de 2,0 %. Ces écarts mineurs étaient attendus, compte tenu des différentes populations cibles décrites plus haut. Les montants du revenu total médian et moyen étaient pratiquement identiques; les estimations du recensement se situaient dans une fourchette de 1 % de celles du FFT1. Tous les indicateurs susmentionnés montraient des tendances de croissance très similaires de 2005 à 2015, selon les deux sources de données. Par exemple le recensement indiquait une croissance de 12,8 % du revenu médian, alors que le FFT1 affichait une croissance de 13,0 %.

En ce qui concerne le revenu d'emploi, le recensement comptait 4,6 % plus de bénéficiaires que le FFT1. La somme agrégée était supérieure de 4,2 %, selon le recensement. À l'instar des observations relatives au revenu total, les montants du revenu d'emploi médian et moyen des deux sources étaient pratiquement identiques (dans une fourchette de 0,5 %) en 2015. La croissance du revenu d'emploi médian de 2005 à 2015 s'élevait à 6,0 % selon les données du recensement, comparativement à 8,3 % pour le FFT1. La comparaison de l'une des principales composantes du revenu d'emploi, des salaires et des traitements par rapport aux dossiers administratifs T4 a révélé que les médianes étaient beaucoup plus rapprochées en 2015 (35 700 $ selon le fichier d'impôt T4 comparativement à 35 529 $ d'après le recensement) qu'en 2005 (31 600 $ selon le fichier d'impôt T4 comparativement à 33 129 $ d'après le recensement).

Les statistiques relatives à d'autres sources de revenu pourraient révéler des écarts supplémentaires entre le recensement et le FFT1. Ces écarts peuvent être attribuables à des problèmes que l'on peut diviser en deux grandes catégories : les problèmes de couverture et les différences sur les plans du concept et du traitement.

Problèmes de couverture

Dans les tableaux normalisés, le recensement indique un nombre moindre de bénéficiaires de prestations des programmes de sécurité de la vieillesse et des régimes de retraite du Canada et du Québec que le FFT1, principalement en raison des différences de couverture. Dans le FFT1, les données des personnes admissibles à ces prestations durant l'année 2015, y compris celles vivant dans des logements collectifs, comme les résidences pour personnes âgées et les établissements de soins infirmiers, sont recueillies. En revanche, les données publiées du recensement ne couvraient que les personnes qui vivaient toujours dans un ménage privé en mai 2016. Lorsque les personnes vivant dans des logements collectifs étaient incluses, le nombre de bénéficiaires et les montants agrégés étaient beaucoup plus rapprochés entre les deux sources de données. D'un autre côté, les montants médians étaient essentiellement identiques entre le FFT1 et le recensement en 2015, indépendamment de tout rajustement de la couverture.

Différences sur les plans du concept et du traitement

Quatre aspects présentaient des chiffres légèrement différents, surtout en raison des méthodes de classement conceptuel et de traitement des données employées. Tout d'abord, certaines incohérences liées au nombre de bénéficiaires de prestations pour enfants et au montant médian entre le recensement et le FFT1 peuvent être attribuées en grande partie à une stratégie de traitement différente pour ces prestations.

En 2016, les données du recensement sur les prestations pour enfants ont été réparties en fonction des couplages avec les fichiers de paiement administratifs. Dans le cas des familles formant un couple, cette méthode tendait à attribuer tous les types de prestations administrées par le même programme, comme la prestation fiscale canadienne pour enfants (PFCE) et la prestation universelle pour la garde d'enfants (PUGE), à un seul conjoint (généralement la mère).

Toutefois, dans le FFT1, bien que la PFCE était aussi attribuée au bénéficiaire, le montant de la PUGE était extrait directement de la déclaration de revenus T1. Selon les dispositions de l'ARC, le conjoint ayant le revenu le plus faible devait déclarer le montant dans sa déclaration de revenus. Les montants des prestations pour enfants étaient donc davantage répartis entre les conjoints ou les partenaires dans le FFT1 que dans le recensement. Par conséquent, le nombre de bénéficiaires était plus élevé dans le FFT1, et le montant médian des prestations était plus faible dans le FFT1 (3 246 $) que dans le recensement (3 840 $).

En 2005, une stratégie semblable à celle du FFT1 a été appliquée aux données du recensement; de ce fait, la hausse du montant médian au cours de la dernière décennie était beaucoup plus marquée lorsque les estimations des recensements (33,2 %) et du FFT1 (7,5 %) étaient comparées. Il serait préférable d'effectuer l'analyse des tendances de la variable des prestations pour enfants à un niveau différent (variables au niveau de la famille ou du ménage, plutôt qu'au niveau du particulier).

Au fil du temps, la plupart des bourses d'études sont devenues non imposables et indisponibles dans la déclaration de revenus. Dans le cadre du Recensement de 2016, il a été possible de les extraire d'autres feuillets d'information de l'ARC et de les ajouter au revenu du marché non inclus ailleurs. La variation des sources de traitement pourrait expliquer les hausses du nombre de bénéficiaires de cette source (17,0 %) et du montant médian connexe (49,1 %) entre 2005 et 2015. En revanche, cette amélioration n'a pas encore été apportée au programme du FFT1, lequel a donc affiché un recul de 3,4 % du nombre de bénéficiaires et de 4,0 % du montant médian pour cette source au cours de la même période.

Les deux derniers écarts abordés dans cette section ont trait à la classification des composantes d'autres revenus provenant de sources publiques. Les prestations d'assistance sociale et les crédits d'impôt provinciaux remboursables ont également fait l'objet d'un traitement différent dans le recensement et le FFT1 en 2015.

Dans les feuillets d'impôt de l'ARC, les montants des suppléments de revenu provinciaux pour personnes âgées de certaines provinces apparaissaient comme des prestations d'assistance sociale. Dans le cadre du recensement, lorsqu'indiqués, ces montants étaient plutôt considérés comme des crédits d'impôt provincial remboursables et déplacés dans la catégorie des autres revenus de sources publiques non inclus ailleurs. Résultat : moins de prestations d'assistance sociale et de bénéficiaires de prestations ont été observés par rapport au FFT1.

Un autre rajustement a été apporté au Recensement de 2016, à savoir le traitement de certains crédits d'impôt provinciaux au Québec, comme le crédit d'impôt pour frais de garde d'enfants et le crédit d'impôt pour prime au travail. Au lieu de retirer ces montants de crédit de tout impôt sur le revenu provincial, comme cela a été fait dans le FFT1 et dans les cycles de recensement antérieurs, ces crédits ont été inclus à titre de revenu dans la catégorie des transferts gouvernementaux non inclus ailleurs en 2016. Ce changement représente une amélioration dans la classification des sources de revenu, car ces montants constituent bel et bien un revenu et non des impôts en soi. Environ 2,5 milliards de dollars en crédits ont été traités de cette façon; cela représente plus de 55 % des transferts gouvernementaux non inclus ailleurs et 25 % du revenu dans la catégorie des autres revenus provenant de sources publiques au Québec, en 2016. Le montant agrégé des impôts provinciaux était plus élevé dans le recensement que dans le FFT1, en partie parce que les quelque 2,5 milliards de dollars en crédits provinciaux de l'impôt provincial du Québec n'étaient pas compensés dans le Recensement de 2016. Ces 2,5 milliards de dollars en crédits représentaient environ la moitié de l'écart des montants agrégés entre les deux sources.

Aspects régionaux

Le revenu d'emploi médian de 2015 et le revenu total médian de 2015 du recensement et du FFT1 pour les provinces, les territoires, les régions métropolitaines de recensement (RMR) et les agglomérations de recensement (AR) étaient en grande partie comparables. Parmi les provinces et les territoires, les Territoires du Nord-Ouest affichaient l'écart le plus prononcé (9,9 %) entre les deux sources; un examen approfondi a révélé que les différences découlent principalement des personnes incluses dans une source, mais non dans l'autre. En moyenne, les estimations du recensement pour le revenu d'emploi médian et le revenu total médian des provinces et des territoires, sauf les Territoires du Nord-Ouest, se situaient dans une fourchette de 0,7 % et de 1,5 % des estimations du FFT1 respectivement. Les 35 RMR affichaient un revenu d'emploi médian et un revenu total médian compris dans une fourchette de 4 % des estimations du FFT1, et 28 d'entre elles affichaient un écart du revenu total médian de 2 % ou moins. Parmi les AR, la variation moyenne en pourcentage du revenu total médian s'élevait à 2,2 %, et il était très rare que les estimations divergent de plus de 5 % entre les deux sources.

Des données administratives ne sont pas disponibles pour toutes les composantes du revenu total. Par conséquent, certaines composantes sont estimées en se fondant uniquement sur des renseignements disponibles dans le questionnaire abrégé du recensement. Le revenu dans la catégorie « Transferts gouvernementaux non inclus ailleurs » (une nouvelle sous-composante de la composante « Autres transferts gouvernementaux ») est probablement sous-estimé pour les résidents de l'Ontario. Selon d'autres sources administratives et les comptes publics, on estime que les montants agrégés de cette catégorie dans le recensement de 2016 représentent de 65 % à 70 % de la valeur attendue. De même, un autre examen a révélé que les contributions obligatoires aux régimes provinciaux d'assurance maladie de la Colombie-Britannique étaient probablement sous-estimées d'environ 20 %. Les statistiques faisant l'objet de ce genre de sous-estimation devraient donc être interprétées avec prudence.

En résumé, les principales tendances du revenu dégagées du recensement correspondaient à celles du FFT1 de 2005 à 2015. Comme il a été mentionné précédemment, il faut faire preuve de prudence lors de l'évaluation des tendances pour des sources détaillées particulières, comme le revenu du marché non inclus ailleurs ou les prestations pour enfants, en raison des changements aux sources de données et à la méthode de calcul employée. En raison des différences méthodologiques entre le Recensement de 2016 et l'ENM de 2011 en ce qui a trait à la production des estimations de revenu, les produits de données normalisés ne présentent que les données sur le revenu de 2005 et de 2015 dans le cadre de la présentation de l'évolution au fil du temps.

Répartition du revenu des familles

En ce qui concerne les répartitions du revenu des familles, dans l'ensemble, les répartitions de 2015 affichaient une correspondance plus étroite entre les sources de données que les répartitions de 2005.

Pour ce qui est du revenu après impôt au niveau de la famille économique, les estimations du recensement relatives au nombre de familles économiques et de personnes hors famille économique (collectivement appelées unités de famille économique) aux deux extrémités de la répartition étaient relativement plus élevées que celles de l'ECR. Toutefois, les écarts à l'extrémité inférieure de la répartition du revenu étaient moins prononcés en 2015 qu'en 2005 lorsque l'EDTR servait de point de référence.

Étant donné que le FFT1 s'appuie principalement sur l'information fournie dans les déclarations de revenus, les estimations familiales peuvent être calculées uniquement pour les familles de recensement et les personnes hors famille de recensement (on les appellera collectivement unités de famille de recensement). En ce qui concerne le revenu après impôt au niveau de la famille de recensement, les répartitions du recensement et du FFT1 divergeaient le plus pour les unités familiales ayant un revenu après impôt se situant dans la fourchette de 10 000 $ à 29 999 $. Cette tendance a aussi été observée en 2005, mais l'ampleur de l'écart est passée de 2,8 points de pourcentage en 2005 à 1,9 point de pourcentage en 2015.

Faible revenu

La Mesure du faible revenu (MFR) est une mesure utilisée à l'échelle internationale. Le concept qui sous-tend la MFR est le suivant : un ménage a un faible revenu si son revenu représente moins de la moitié du revenu médian de tous les ménages. Le seuil de faible revenu de la MFR demeure le même pour un ménage, quel que soit son lieu de résidence au Canada, et est lui-même dérivé des ménages qui ont répondu au recensement.

Le taux de faible revenu pour le Canada (sauf les territoires) d'après la mesure du faible revenu après impôt (MFR-ApI) était de 14,2 % dans le Recensement de 2016. L'ECR de 2015 révélait exactement le même taux de fréquence du faible revenu. Les taux de faible revenu étaient comparables pour la plupart des provinces. Les écarts les plus prononcés ont été enregistrés au Québec et en Alberta. Au Québec, le taux de faible revenu s'élevait à 14,6 % selon le recensement et à 16,2 % selon l'ECR. En Alberta, le taux de faible revenu était de 9,3 % selon le recensement et de 6,9 % selon l'ECR.

Revenu élevé

La comparaison des données du Recensement de 2016 à celles des sources administratives pour les personnes à revenu élevé révèle qu'elles sont beaucoup plus rapprochées que ce qui avait été observé lors de comparaisons similaires avec les données du revenu de l'ENM de 2011. Cependant, l'évaluation des tendances pour certains des groupes les plus élevés pourrait encore révéler de légers écarts par rapport aux données de 2005.

Selon les estimations du Recensement de 2016, le nombre de personnes ayant un revenu total de 100 000 $ ou plus en 2015 était supérieur de 48 100 personnes, ou 2,1 %, à celui découlant des estimations du FFT1.

Dans l'ensemble, le recensement et le FFT1 présentaient des trajectoires de croissance semblables de 2005 à 2015 pour les personnes à revenu élevé, soit une croissance du nombre de personnes ayant un revenu de 100 000 $ ou plus de 56,2 % et de 54,3 % respectivement.

Alors que le Recensement de 2016 et le FFT1 affichaient pratiquement le même nombre de personnes dans la catégorie de 200 000 $ ou plus, le taux de couverture du recensement diminuait progressivement, par rapport à celui du FFT1, à mesure que les revenus augmentaient. Par exemple alors que le recensement révélait un nombre de personnes ayant un revenu total de 300 000 $ ou plus inférieur d'environ 0,8 % (1 400 personnes) à l'estimation du FFT1, cet écart passait à 3,7 % (700 personnes) dans l'intervalle de revenu de 1 000 000 $ ou plus.

En 2015, les estimations de ces deux sources étaient plus proches qu'elles ne l'ont été au cours de tout autre recensement. Comme cet écart s'est resserré, les estimations de la croissance diffèrent quelque peu selon les sources pour ces groupes de revenu. En ce qui concerne la variation observée de 2005 à 2015, le recensement affichait une augmentation de 32,5 % du nombre de millionnaires, comparativement à 26,6 % pour le FFT1.

Qualité des données pour les estimations établies à partir du questionnaire détaillé

Lorsque l'analyse des données du recensement est faite à partir d'un croisement des données du questionnaire abrégé et du questionnaire détaillé (p. ex. l'analyse d'une variable sur la scolarité et d'une variable sur l'âge ou l'analyse d'une variable sur la scolarité et d'une variable sur le revenu), les utilisateurs doivent tenir compte de certains aspects de la qualité tels que le biais de non-réponse et la variabilité due à l'échantillonnage et à la non-réponse totale.

Biais de non-réponse pour les estimations du questionnaire détaillé

Le biais de non-réponse est une source possible d'erreur pour toute enquête, y compris pour le questionnaire détaillé du recensement. Le biais de non-réponse survient lorsque les caractéristiques des personnes qui participent à une enquête sont différentes des caractéristiques de celles qui ne participent pas.

En général, le risque de biais de non-réponse augmente avec le taux de non-réponse. En ce qui a trait au questionnaire détaillé du Recensement de 2016, Statistique Canada a adapté ses procédures de collecte et d'estimation afin d'atténuer, dans la mesure du possible, l'effet du biais de non-réponse. Pour en savoir plus sur ces stratégies d'atténuation, veuillez vous reporter au Guide du Recensement de la population, 2016, n^o 98-304-X au catalogue.

Variabilité due à l'échantillonnage et à la non-réponse totale pour les estimations du questionnaire détaillé

Le questionnaire détaillé du recensement a pour objectif de produire des estimations sur divers sujets pour un large éventail de régions géographiques, allant des très grandes régions géographiques (comme les provinces et les régions métropolitaines de recensement) aux très petites (comme les quartiers et les municipalités), et ce, pour diverses sous-populations (comme les Autochtones et les immigrants) qui sont généralement désignées sous le nom de « domaines d'intérêt ». Afin d'alléger le fardeau de réponse, le questionnaire détaillé du recensement est distribué à un échantillon aléatoire de ménages.

Cette méthode d'échantillonnage et la non-réponse totale engendrent une variabilité dans les estimations qui doit être prise en considération. Cette variabilité dépend aussi de la taille de la population et de la variabilité des caractéristiques mesurées. De plus, la précision des estimations peut varier considérablement selon le domaine ou la région géographique d'intérêt, en particulier en raison de la variation des taux de réponse. Pour en savoir plus sur la variabilité due à l'échantillonnage et à la non-réponse totale des estimations du questionnaire détaillé du recensement, veuillez vous reporter au Guide du Recensement de la population, 2016, n^o 98-304-X au catalogue.

En vue d'améliorer l'uniformité des estimations établies à partir des réponses au questionnaire abrégé avec celles qui sont établies à partir des réponses au questionnaire détaillé, les renseignements sur le revenu des répondants qui ont rempli le questionnaire détaillé ont été tirés directement de leurs enregistrements correspondants aux questions du questionnaire abrégé. Néanmoins, les estimations sur le revenu établies à partir des réponses au questionnaire détaillé peuvent différer de celles qui sont établies à partir des réponses au questionnaire abrégé en raison de l'incidence de l'échantillonnage associé au questionnaire détaillé du recensement. L'incidence des taux d'imputation plus élevés dans le cas de certaines sous-populations constitue aussi un important facteur à prendre en considération pour les utilisateurs des estimations du revenu établies à partir des réponses au questionnaire détaillé du recensement. La présente section traite de ces deux questions à tour de rôle.

Incidence de l'échantillonnage sur les estimations du revenu

Dans le Recensement de 2016, les questions du questionnaire détaillé ont été posées à un ménage vivant dans un logement privé sur quatre. L'étalonnage des poids d'échantillonnage initiaux a été effectué de sorte que certaines estimations établies à partir des réponses au questionnaire détaillé soient harmonisées, dans la mesure du possible, avec les chiffres obtenus à partir des réponses au questionnaire abrégé. Toutefois, des écarts subsistent entre les estimations du revenu fondées sur les réponses au questionnaire détaillé et celles fondées sur les réponses au questionnaire abrégé en raison de l'erreur d'échantillonnage des estimations provenant du questionnaire détaillé. L'incidence de l'échantillonnage est généralement faible pour des populations de grande taille, mais elle prend de l'importance lorsque les estimations sont fondées sur des populations ou des groupes de plus petite taille présentant des caractéristiques plus précises. Les statistiques sont aussi assujetties à un certain niveau de variabilité, selon la répartition de la variable dans la population^{Note 4}, la nature des statistiques en question et le fait que la variable a été utilisée ou non dans le processus d'étalonnage^{Note 5}.

Les tableaux 9A et 9B présentent la variabilité qui découle de l'échantillonnage pour des estimations sélectionnées. On y remarque que les moyennes étaient généralement assujetties à des erreurs d'échantillonnage plus importantes que les médianes. Par exemple, des 124 estimations du revenu total médian des ménages dans des régions où se trouvaient 50 000 ménages ou plus (première rangée du tableau 9A), 100 % des estimations présentaient des différences de moins de 1 % entre la statistique établie à partir du questionnaire abrégé et celle établie à partir du questionnaire détaillé. Dans le cas de la moyenne (onzième rangée du tableau 9A), 89,5 % des estimations présentaient une différence inférieure à 1 %, 9,7 % présentaient des différences entre 1 % et 2 % de l'estimation et 0,8 % présentaient une différence supérieure à 2 % mais inférieure à 5 %. Les montants médians et moyens des gains et du revenu total étaient souvent moins variables que ceux des transferts gouvernementaux.

Au tableau 9B, le pourcentage de personnes ayant un revenu d'emploi était souvent assujetti à une plus petite variabilité que le pourcentage de personnes recevant des transferts gouvernementaux. Dans le cas des estimations de 1 000 à 4 999 personnes ayant un revenu d'emploi parmi des populations de 5 000 à 9 999 personnes âgées de 15 ans ou plus, pour près des trois-quarts (74,4 %) des 5 802 paires évaluées, les estimations du questionnaire abrégé et celles du questionnaire détaillé différaient de moins de 0,5 points de pourcentage. Pour les transferts gouvernementaux, moins de la moitié (44,6 %) des 6 588 estimations de tailles similaires se trouvaient à l'intérieur de cette même marge.

Incidence de l'imputation des données sur les estimations associées aux sous-populations

Les estimations du revenu des sous-populations à faible revenu qui ont fait l'objet de faibles taux de couplage pourraient être moins fiables et présenter un certain degré d'incohérence. Selon les réponses au questionnaire détaillé de 2016, l'information de 97,1 % de la population âgée de 15 ans et plus, dans les ménages privés, a été couplée à un dossier administratif de l'Agence du revenu du Canada (ARC). Plus précisément, l'information de 87,3 % de la population a été couplée à un dossier de déclarant (T1), et celle de 9,8 % de la population a été couplée à un dossier de non-déclarant. En raison des activités de contrôle et d'imputation, le montant agrégé du revenu total de la population a augmenté de 4,4 % (voir le tableau 10).

Le taux de couplage de l'information de la population d'identité autochtone avec un dossier de l'ARC était de 93,0 %. Plus précisément, l'information de 75,8 % des Autochtones a été couplée à un dossier de déclarant, et celle de 17,1 % des Autochtones a été couplée à un dossier de non-déclarant^{Note 6}. Les taux de couplage plus élevés avec les dossiers de non-déclarants ont permis la collecte de données exactes pour de nombreuses sources de revenus et jeté une fondation solide pour l'imputation des données des sources de revenus manquantes. Le montant agrégé du revenu total de la population autochtone a crû de 9,7 % à la suite des activités de contrôle et d'imputation. Les taux de couplage variaient d'un groupe autochtone à l'autre. Par exemple, l'information de 71,2 % des Premières Nations et de 73,8 % des Inuits a été couplée à un dossier de déclarant, tandis que cette proportion était de 82,7 % chez les Métis. Les taux de couplage globaux de l'information des Premières Nations et des Inuits étaient de 90,6 % et de 87,6 %, respectivement. Chez les Métis, le taux était très près de celui de l'ensemble de la population, soit 96,9 %.

Les taux de couplage moins élevés avec les fichiers d'impôt T1 observés chez la population autochtone par rapport à l'ensemble de la population sont en partie attribuables à la répartition selon l'âge et aux niveaux de revenu plus faibles des Autochtones. En effet, environ 11,8 % des membres de la population autochtone étaient âgés de 15 à 19 ans, comparativement à 7,0 % de l'ensemble de la population. Le revenu total médian des Autochtones (25 527 $) était inférieur à celui de l'ensemble de la population (34 206 $). Les taux de production de déclarations T1 sont habituellement inférieurs chez les jeunes et les personnes à faible revenu, puisque ceux-ci sont moins souvent tenus de produire une déclaration de revenus en raison de leur situation.

En général, les taux de couplage de l'information des personnes appartenant à une minorité visible étaient inférieurs à ceux de l'information des personnes n'appartenant pas à une minorité visible. Les Noirs affichaient le taux de couplage à un dossier de déclarant le plus faible (78,0 %) et le taux de couplage à un dossier de non-déclarant le plus élevé (17,5 %). La répartition selon l'âge de ce groupe constitue l'un des facteurs à l'origine de ces taux; 11,4 % des Noirs étaient âgés de 15 à 19 ans en 2016. Chez les autres minorités visibles, les taux de couplage à un dossier de déclarant allaient de 82,6 % (Japonais) à 87,0 % (Philippins). L'augmentation du montant agrégé du revenu total découlant des activités de contrôle et d'imputation était conforme à ces taux de couplage.

Chez les immigrants et les non-immigrants, les taux de couplage globaux étaient pratiquement identiques, soit environ 97,5 %. L'information des immigrants était plus susceptible d'être couplée à un dossier de déclarant que celle des non-immigrants (90,1 % comparativement à 87,0 %). Toutefois, l'information des immigrants très récents (ceux qui sont arrivés au Canada en 2015 et 2016^{Note 7}) était moins susceptible d'être couplée à un dossier de déclarant et plus susceptible d'être couplée à un dossier de non-déclarant. Chez les personnes qui ont immigré au Canada en 2015, le taux de couplage avec les fichiers d'impôt T1 était de 84,1 %, tandis que le taux de couplage total avec les dossiers de l'ARC était de 96,4 %. Par comparaison, chez les personnes qui ont immigré au Canada en 2016, ces taux étaient respectivement de 41,5 % et de 93,2 %. Les activités de contrôle et d'imputation ont fait croître le montant agrégé du revenu total des personnes qui ont immigré au Canada en 2015 et en 2016 de 10,2 % et de 23,3 %^{Note 8} respectivement. L'augmentation du montant agrégé des transferts gouvernementaux était toutefois plus marquée, ce montant ayant augmenté de 31,5 % et de 65,1 % respectivement. Ces hausses semblent démesurément plus élevées que celles observées pour l'ensemble de la population.

Au cours des 10 dernières années, le nombre de résidents non permanents du Canada a augmenté de façon significative. Selon les données du Recensement de 2016, le Canada comptait en 2016 près de 460 000 résidents non permanents âgés de plus de 15 ans, soit près du double du nombre enregistré en 2006. Au chapitre des données sur le revenu pour 2015, l'information de plus de 60 % des résidents non permanents a pu être couplée à un dossier de déclarant, et celle de plus de 21 % a pu être couplée à un dossier de non-déclarant, ce qui porte le taux de couplage total de cette population à 81,2 %. À la suite des activités de contrôle et d'imputation, le montant agrégé du revenu total des résidents non permanents a augmenté de 28,7 %, tandis que le montant agrégé des transferts gouvernementaux a augmenté de 69,6 %. Ces hausses semblent démesurément plus élevées que celles observées pour l'ensemble de la population. En général, cette population avait un revenu inférieur à celui des autres résidents du Canada vivant dans des ménages privés. Toutefois, en raison du manque d'information sur la durée du séjour des résidents non permanents au Canada en 2015, il serait difficile d'établir des comparaisons entre leur situation de revenu et celle des résidents permanents.

En raison de la situation unique des immigrants qui sont arrivés au Canada en 2015 et en 2016 et des résidents non permanents, les estimations du revenu de ceux-ci pourraient être moins fiables et ne pas être directement comparables avec celui des autres groupes de population. Les utilisateurs devraient faire preuve de prudence au moment d'interpréter ces données pour ces groupes. Pour de plus amples renseignements sur les caractéristiques propres au questionnaire détaillé du recensement, veuillez vous reporter au guide de référence correspondant.

Incohérence entre la présence d'un revenu d'emploi et le travail

Comme c'était le cas pour les données du Recensement de 2006, il semble y avoir certaines incohérences entre la présence d'un revenu d'emploi et le travail dans les données du Recensement de 2016^{Note 9}.

Par exemple, parmi les personnes qui ont travaillé à temps plein pendant toute l'année, près de 259 000 (2,7 %) n'ont pas affiché de gains en 2015. En outre, parmi les personnes qui n'ont pas déclaré de travail en 2015, plus de 1,9 million (20,8 %) ont affiché des gains cette année-là. La majorité de ces derniers cas étaient associés à des gains relativement faibles. Par exemple, quelque 775 000 (40,2 %) de ces 1,9 million de personnes ont affiché des gains de moins de 1 000 $, tandis qu'environ 367 000 (19,0 %) ont présenté des gains supérieurs à 1 000 $, mais inférieurs à 5 000 $ en 2015. (Voir le tableau 11.)

Bien qu'il semble y avoir certaines incohérences entre le revenu d'emploi et le travail, un examen de la source des données sur le revenu révèle que, pour un grand nombre de cas, le revenu d'emploi a été directement tiré de données administratives. Parmi les personnes qui n'ont pas travaillé en 2015, mais qui ont déclaré des gains de moins de 5 000 $, l'information de 86,7 % d'entre elles a été couplée à un dossier de déclarant T1 et l'information de 9,4 % de ces personnes a été couplée à un dossier de non-déclarant, alors que l'information de 3,9 % d'entre elles a été imputée. Dans le cas des personnes qui ont déclaré ne pas avoir travaillé, mais qui ont affiché un revenu de 5 000 $ ou plus, l'information de 68,7 % de ces personnes a été couplée à un dossier de déclarant, alors que l'information de 20,7 % d'entre elles a été imputée à partir de données démographiques de base seulement. Quant aux personnes sans revenu d'emploi qui ont toutefois travaillé à temps plein pendant toute l'année en 2015, une proportion de 87,2 % n'avaient pas de gains selon les fichiers T1 et T4.

Parmi les facteurs qui peuvent donner lieu aux incohérences entre le revenu d'emploi et le travail figurent : les irrégularités conceptuelles, la mémoire des répondants et l'erreur d'imputation.

Il peut se produire des irrégularités conceptuelles dans les gains lorsque la rémunération reçue au cours de la période de référence se rapporte à un emploi exercé pendant une autre période de référence. Ces irrégularités peuvent notamment s'expliquer par des ententes sur les salaires différés, des règlements d'équité salariale, la mise en œuvre de nouvelles conventions collectives et l'administration de paiements rétroactifs. Ces exemples pourraient correspondre à la situation des personnes qui n'ont pas travaillé, mais qui ont touché un certain revenu d'emploi en 2015.

Par ailleurs, il se peut que les répondants ne se rappellent pas un emploi irrégulier et de très courte durée ou qu'ils ne le considèrent pas comme un travail, bien qu'ils aient touché des gains pour les services rendus. Par exemple, en 2015, il y a des personnes qui ont occupé un emploi temporaire à l'appui du travail entourant les élections fédérales générales et les quatre élections provinciales. Il se peut que certains de ces postes aient eu une durée déterminée allant d'une seule journée à tout au plus un mois. Les régimes de travail de ce type peuvent correspondre à la situation des personnes qui ont déclaré ne pas avoir travaillé, mais qui ont affiché un faible revenu d'emploi en 2015. Le profil d'âge confirme également que ce groupe n'est pas principalement composé de personnes du principal groupe d'âge actif; il est donc possible que ce groupe soit moins actif sur le marché du travail. Les personnes de 15 à 24 ans et celles de plus de 60 ans représentent plus de 70 % des personnes appartenant à ce groupe, mais seulement 15,2 % des personnes qui ont travaillé à temps plein pendant toute l'année.

Enfin, en raison des méthodes employées dans le traitement du revenu dans le cadre du Recensement de 2016, l'erreur d'imputation peut expliquer un certain pourcentage des incohérences. Pour assurer une meilleure cohérence entre les estimations du questionnaire abrégé et celles du questionnaire détaillé, seuls les renseignements en commun entre le questionnaire abrégé et le questionnaire détaillé ont été pris en compte aux fins de l'imputation des variables du revenu. Il s'agit ainsi d'éviter d'introduire un biais entre les estimations produites à partir de la population complète et celles provenant de la population échantillonnée. Toutefois, une certaine incohérence peut être introduite entre les divers domaines, et il se pourrait que les estimations du revenu pour certaines caractéristiques du questionnaire détaillé soient susceptibles d'une plus grande erreur non due à l'échantillonnage que lors des cycles précédents. En général, les sous-populations qui ont fait l'objet de faibles taux de couplage des données sur le revenu et qui diffèrent considérablement de la population générale pourraient être plus touchées par la modification de la stratégie de traitement du revenu de 2016.

Indicateur de la qualité des données sur le revenu

Comme cela a été effectué pour les données du questionnaire abrégé, un indicateur de la qualité des données sur le revenu a été calculé à partir des taux de couplage de l'information de la population des ménages privés ayant répondu au questionnaire détaillé. Cet indicateur révèle la proportion approximative de données sur le revenu qui ne sont pas tirées de sources administratives pour une région géographique donnée. Dans les tableaux de données, un indicateur est associé à chaque région géographique et voici les intervalles choisis pour l'indicateur : « 0 » : < 10 %, « 1 » : de 10 % à 20 %, « 2 » : de 20 % à 30 %, « 3 » : 30 % ou plus. Un indicateur de « 9 » signifie que la plupart des données sur le revenu ne sont pas disponibles pour cette région géographique pour des raisons de confidentialité. Le tableau 12 présente la répartition des indicateurs selon le type de région géographique. La répartition des indicateurs affiche une plus grande variabilité dans le cas du questionnaire détaillé que du questionnaire abrégé (présentée au tableau 3). Cela est en partie attribuable à la population plus petite incluse dans l'échantillon pour chaque région dans le cas du questionnaire détaillé, et en partie à la variance découlant des activités de pondération.

Notes