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Effet volume ou effet prix? L’impact de la pandémie sur le commerce international canadien

Janvier 2022

Table des matières

Points principaux

  1. En octobre 2021, la valeur des exportations de marchandises du Canada était de 13 % supérieure à la moyenne de 2019 (avant la pandémie). Toutefois, ceci est le résultat de deux tendances compensatoires.
    • La première est que les prix à l’exportation ont bondi en 2021 et sont supérieurs de 21 % à leur niveau prépandémique.
    • La seconde est que les volumes d’exportation ont chuté en 2021 et sont inférieurs de 6,2 % à leur niveau prépandémique.
    • Ce scénario n’est apparu qu’en 2021, une fois que les prix et les volumes se sont redressés après le creux de la pandémie.
  2. En octobre 2021, les importations canadiennes de marchandises dépassent de 5,7 % les niveaux prépandémiques représentant une version atténuée des exportations. Les prix à l’importation sont de 5,4 % supérieurs à leur niveau prépandémique, tandis que les volumes d’importation sont de 0,2 % supérieurs à leur niveau prépandémique.
  3. Les prix des exportations canadiennes de marchandises évoluent presque au même rythme que les prix des produits industriels canadiens; les prix des produits industriels (hors énergie) et les prix des exportations (hors pétrole) ont augmenté de près de 15 % d’une année sur l’autre.
  4. Les importations canadiennes de marchandises (hors pétrole) ont augmenté plus modestement de 5 % sur douze mois en octobre 2021, tandis que le prix des biens de consommation (hors énergie) a augmenté de 3 % sur douze mois. Bien que les prix à l’importation soient corrélés avec les prix à la consommation et les prix des produits industriels, la corrélation est plutôt faible, ce qui suggère que d’autres facteurs nationaux peuvent être plus importants que les prix à l’importation.
  5. La hausse des prix à l’exportation ayant été plus rapide que celle des prix à l’importation, les termes de l’échange du Canada se sont améliorés. En règle générale, cette amélioration des termes de l’échange indique que les changements de prix ont représenté un avantage net pour l’économie canadienne, car les exportateurs canadiens reçoivent un meilleur rendement pour leurs exportations par rapport à l’augmentation des coûts pour les importateurs.

1. Introduction

Depuis deux ans, la pandémie de COVID-19 est en grande partie responsable de la volatilité du commerce de marchandises du Canada et dans le monde entier. Les fermetures d’entreprises pour contrôler la propagation du virus, les changements dans les habitudes de dépenses, la volatilité des prix des produits de base et les problèmes persistants des chaînes d’approvisionnement ont tous contribué aux perturbations du commerce. Entre février 2020 et mai 2020, les importations et les exportations canadiennes ont toutes deux chuté de 29 %. Avec l’assouplissement progressif des restrictions liées à la pandémie, l’adoption d’une politique monétaire plus accommodante, la concrétisation des mesures de soutien budgétaire et la transition des Canadiens vers le travail en ligne, le commerce canadien a rebondi. En octobre 2021, les importations canadiennes de marchandises étaient supérieures de 5,7 % aux niveaux moyens de 2019 (prépandémie), tandis que les exportations canadiennes de marchandises étaient supérieures de 13 % aux niveaux prépandémiques. Cependant, la complexité de la chute et de la reprise subséquente du commerce canadien ne permet pas d’affirmer que la situation est revenue à la normale. En général, deux éléments déterminent la valeur du commerce canadien : le volume des marchandises échangées et le prix payé pour ces marchandises. L’examen des variations de volume et de prix au cours des deux dernières années apporte des nuances sur ce qui a réellement changé pendant la pandémie et contribue à une meilleure compréhension des nouvelles tendances du commerce de marchandises.

2. Données et méthodologie

Les données présentées dans ce document ne couvrent que le commerce de marchandises et proviennent de Statistique Canada. Le tableau 12-10-0121-01 présente la valeur mensuelle du commerce canadien selon les produits du Système de classification des produits de l’Amérique du Nord (SCPAN) (101 produits à l’agrégation la plus détaillée).Note de bas de page 1 Le tableau 12-10-0128-01 fournit des renseignements mensuels sur les prix et les volumes (ci-après les quantités) du commerce canadien de marchandises selon les produits du SCPNA.Note de bas de page 2 Il y a deux choix à faire avec les données : les désaisonnaliser ou les utiliser sur la base douanière ou de la balance des paiements (BdP). Étant donné que la période d’examen est mesurée en mois plutôt qu’en années, les données désaisonnalisées sont le choix naturel; les données de la balance des paiements ont été choisies, car elles sont plus couramment rapportées par Statistique Canada. Un ajustement manuel a été effectué sur les données de quantité et de prix afin de se refléter l’année de base à 2019. Les détails de l’ajustement, ainsi que les détails des autres calculs des indices, se trouvent dans la deuxième annexe. Au moment de la rédaction de ce rapport, les dernières données disponibles étaient celles d’octobre 2021.

Pour de nombreuses séries, un niveau contrefactuel est utilisé aux fins de comparaison. Il existe plusieurs façons de générer un contrefactuel; la première est d’utiliser un niveau de référence, tel que la moyenne de 2019 comme niveau « normal ». Le problème est que ce simple point de référence ne tient pas compte du fait que les échanges commerciaux augmentent généralement avec le temps, et donc que le niveau « normal » pour la fin de 2021 devrait être supérieur à celui de 2019. La deuxième option consiste à utiliser une tendance précédente pour effectuer une extrapolation linéaire pour 2020 et 2021. Une troisième option consiste à utiliser un modèle autorégressif à moyennes mobiles intégré (ARIMA)Note de bas de page 3 univarié pour générer une prédiction pour 2020 et 2021. Bien que l’estimation ARIMA ne soit pas contrainte ex ante à être linéaire, dans ce document, toutes les estimations ARIMA ont produit une tendance linéaire - les extrapolations linéaires et les estimations ARIMA sont donc similaires. Dans le présent rapport, le niveau moyen de 2019 et l’estimation ARIMA seront utilisés comme points de référence. Les détails de la procédure ARIMA se trouvent à la section 9, troisième annexe.

3. Exportations

La valeur des exportations canadiennes de marchandises a diminué de près de 34 % entre février et avril 2020; toutefois, le creux a été de courte durée, les exportations ayant récupéré la moitié de leur valeur en juin 2020 et ayant dépassé les niveaux moyens de 2019 en janvier 2021. Comme le montre la figure 1 cidessous, les exportations ont connu une croissance régulière, indépendamment du point de départ. Même si aucune indulgence n’est accordée pour la pandémie, les exportations canadiennes de marchandises ont augmenté de près de 15 % entre octobre 2019 et octobre 2021. Ce taux est équivalent à un taux de croissance annuel de 7,2 %, alors que le taux de croissance annuel des exportations entre 2010 et 2019 n’était que de 4,3 %.

Figure 1 : Valeur mensuelle des exportations canadiennes de marchandises

Figure 1 : Valeur mensuelle des exportations canadiennes de marchandises
Version texte - Figure 1
DateValeur actuelleMoyenne 2019
Jan-201846 068,949 630,3
Feb-201846 806,149 630,3
Mar-201848 208,049 630,3
Apr-201849  008,949630,3
May-201849 014,349 630,3
Jun-201851 684,649 630,3
Jul-201851 481,649 630,3
Aug-201850 585,949 630,3
Sep-201850 664,249 630,3
Oct-201850 226,349 630,3
Nov-201847 003,349 630,3
Dec-201845 412,549 630,3
Jan-201947 989,649 630,3
Feb-201948 254,649 630,3
Mar-201950 298,649 630,3
Apr-201950 852,149 630,3
May-201952 341,949 630,3
Jun-201949 752,049 630,3
Jul-201949 431,149 630,3
Aug-201950 070,949 630,3
Sep-201949 530,449 630,3
Oct-201948 881,349 630,3
Nov-201948 837,749 630,3
Dec-201949 323,549 630,3
Jan-202046 883,449 630,3
Feb-202047 381,149 630,3
Mar-202043 944,349 630,3
Apr-202031 639,949 630,3
May-202034 227,449 630,3
Jun-202041 326,949 630,3
Jul-202045 248,649 630,3
Aug-202045 024,049 630,3
Sep-202045 902,049 630,3
Oct-202046 423,849 630,3
Nov-202046 834,749 630,3
Dec-202047 346,349 630,3
Jan-202151 292,249 630,3
Feb-202150 060,849 630,3
Mar-202150 557,149 630,3
Apr-202150 274,349 630,3
May-202149 528,449 630,3
Jun-202153 268,149 630,3
Jul-202153 821,049 630,3
Aug-202153 947,549 630,3
Sep-202152 801,649 630,3
Oct-202156 183,149 630,3
Nov-2021  
Dec-2021  

Cependant, l’examen de la valeur des exportations en soi ne dit pas tout. La figure 2 décompose la variation des exportations (par rapport au niveau moyen de 2019) en variations des quantités exportées et en variations des prix des exportations. La figure 2 montre que la croissance des exportations en 2021 est entièrement due à l’augmentation des prix, alors que les quantités des biens exportés a en fait freiné la croissance.

Figure 2 : Contribution des prix et des quantités à la croissance de la valeur des exportations de marchandises par rapport à 2019Note de bas de page 4

Figure 2 : Contribution des prix et des quantités à la croissance de la valeur des exportations de marchandises par rapport à 2019
Version texte - Figure 2
DateValeurPrixQuantités
Jan-2019-0,035 %-0,029 %-0,006 %
Feb-2019-0,029 %0,005 %-0,035 %
Mar-20190,015 %0,025 %-0,010 %
Apr-20190,025 %0,030 %-0,005 %
May-20190,053 %0,021 %0,032 %
Jun-20190,004 %-0,012 %0,016 %
Jul-2019-0,001 %-0,017 %0,015 %
Aug-20190,006 %-0,013 %0,019 %
Sep-2019-0,006 %-0,005 %-0,002 %
Oct-2019-0,019 %-0,007 %-0,011 %
Nov-2019-0,019 %-0,003 %-0,016 %
Dec-2019-0,008 %-0,010 %0,002 %
Jan-2020-0,059 %-0,020 %-0,039 %
Feb-2020-0,047 %-0,047 %0,000 %
Mar-2020-0,120 %-0,082 %-0,038 %
Apr-2020-0,450 %-0,180 %-0,270 %
May-2020-0,373 %-0,126 %-0,247 %
Jun-2020-0,182 %-0,057 %-0,124 %
Jul-2020-0,087 %-0,038 %-0,049 %
Aug-2020-0,100 %-0,026 %-0,074 %
Sep-2020-0,084 %-0,028 %-0,056 %
Oct-2020-0,070 %-0,013 %-0,056 %
Nov-2020-0,060 %-0,014 %-0,046 %
Dec-2020-0,048 %0,002 %-0,050 %
Jan-20210,031 %0,033 %-0,002 %
Feb-20210,006 %0,070 %-0,064 %
Mar-20210,017 %0,074 %-0,057 %
Apr-20210,011 %0,098 %-0,087 %
May-2021-0,002 %0,113 %-0,116 %
Jun-20210,071 %0,143 %-0,072 %
Jul-20210,081 %0,150 %-0,069 %
Aug-20210,084 %0,141 %-0,058 %
Sep-20210,061 %0,161 %-0,100 %
Oct-20210,127 %0,195 %-0,068 %
Nov-20210,165 %0,199 %-0,034 %

Il convient de noter que les quantités ont dépassé le niveau moyen de 2019 en janvier 2021. Bien que la baisse récente des quantités puisse encore être due à la pandémie, il s’agit d’une nouvelle tendance qui se distingue de la chute initiale d’avril 2020. Si les quantités étaient restées en dessous des niveaux de 2019 pendant toute cette période, on pourrait en conclure qu’ils tardent à se rétablir, ou peut-être que le Canada a complètement perdu cette capacité. Cependant, puisque les quantités ont dépassé le niveau de 2019, aucune de ces descriptions ne correspond aux données.

L’étude plus approfondie des tendances passe par la décomposition de la croissance des prix et des quantités en 101 composantes du SCPAN. En décomposant les agrégats en composantes, il est possible de déduire si la tendance observée est le résultat d’une seule composante, et par conséquent non représentative de l’économie en général, ou si elle est générale, et donc représentative de la conjoncture économique. Les tableaux 3 et 4 de la première annexe présentent les 10 composantes qui ont le plus contribué à la croissance, tant négative que positive, des prix et des quantités d’exportation. Le tableau 1 présente les principales statistiques sommaires des différentes composantes pour diverses périodes de la pandémie.

Tableau 1 : Statistiques sommaires des composantes tout au long de la pandémieNote de bas de page 5

QuantitésDatesVariation moyenne non pondéréeVariation médianeNombre de prod. ayant eu une augmentationNombre de prod. ayant eu une augmentationIHH de la croissance6
6 La croissance signifie contribution à la croissance. L’indice de Herfindahl-Hirschman (IHH) est une mesure courante de la concentration du marché et, dans ce cas, il est utilisé pour déterminer si la variation porte sur une seule composante ou si elle est généralisée. Voir Scarffe (2019) pour en savoir plus sur l’IHH. Dans ce cas, certaines composantes ont eu une part positive et d’autres une part négative, selon que la série a augmenté ou diminué. Seules les composantes ayant une part positive (c’est-à-dire ayant contribué positivement à une augmentation ou négativement à une diminution) ont été comptabilisées dans l’IHH.
Déclin pandémique2019 à mai 2020-15,0 %-15,0 %77220,14
Reprise pandémiqueMai 2020 à jan. 202133,1 %16,3 %22770,11
2021Jan. 2021 à oct. 2021-3,2 %-3,8 %65320,10
Période entière2019 à oct. 2021-3,9 %-4,3 %64350,12
Prix
Déclin pandémique2019 à mai 2020-3,3 %1,1 %42570,58
Reprise pandémiqueMai 2020 à jan. 20218,8 %0,9 %41580,33
2021Jan. 2021 à oct. 202115,8 %7,0 %22750,17
Période entière2019 à oct. 202117,4 %12,3 %18810,08

La dynamique des quantités et des prix à l’exportation depuis 2019 peut être décrite comme suit.

Déclin pandémique (moyenne 2019 – mai 2020)

Reprise pandémique (mai 2020 à janvier 2021)

2021 (janvier 2021 à octobre 2021)

Période pandémique entière (moyenne 2019 à octobre 2021)

Pour résumer la période 2021, il n’y a pas une seule exportation, ou un seul groupe d’exportations, qui soit responsable de l’augmentation des prix ou de la diminution des quantités. L’augmentation des prix est due à la hausse des prix de la plupart des produits dans le monde, et les exportateurs canadiens vendent leurs produits à des prix plus élevés. De même, aucune exportation n’est responsable à elle seule de la baisse des quantités d’exportation. Les exportateurs canadiens ont du mal à exporter leurs produits. Cela ne veut pas dire que les exportateurs canadiens sont devenus incapables d’exporter; ce sont plutôt des contraintes d’approvisionnement qui limitent les entreprises canadiennes. Le fait que la hausse des prix et la baisse des quantités soient généralisées signifie qu’aucune cause unique - comme une pénurie de semi-conducteurs - ne peut expliquer cette situation; la hausse des prix et la baisse des quantités sont simplement une caractéristique des conditions économiques générales.

Le dernier élément de l’analyse du côté des exportations consiste à examiner comment le niveau actuel des données se compare aux estimations contrefactuelles. La raison pour laquelle une comparaison contrefactuelle est nécessaire est qu’elle fournit un contexte pour les faits ci-dessus. Il ne fait aucun doute que les prix ont stimulé la croissance des exportations tandis que les quantités l’ont freinée, mais si les prix à l’exportation sont élevés alors que les quantités sont plus normales, le fait que les quantités exportées soient plus faibles ne serait pas un problème important. Inversement, si les quantités sont faibles alors que les prix sont normaux, cela change la donne, car le choc n’est peut-être pas aussi important qu’on le pensait. Comme ci-dessus, avant d’examiner les prix et les quantités, la figure 3 présente la valeur des exportations comparée à son contrefactuel.

Figure 3 : Valeur mensuelle des exportations et contrefactuelNote de bas de page 7

Figure 3 : Valeur mensuelle des exportations et contrefactuel
Version texte - Figure 3
DateValeur actuelleEstimations ponctuellesBorne inférieure de l'ICBorne supérieure de l'IC
Jan-201032 347,0   
Feb-201033 103,1   
Mar-201032 714,8   
Apr-201032 888,5   
May-201033 749,6   
Jun-201033 387,2   
Jul-201033 044,1   
Aug-201033 945,2   
Sep-201033 280,8   
Oct-201034 208,7   
Nov-201034 743,7   
Dec-201036 554,0   
Jan-201137 537,7   
Feb-201135 660,6   
Mar-201136 331,9   
Apr-201136 806,3   
May-201136 652,1   
Jun-201136 308,3   
Jul-201137 664,6   
Aug-201138 730,1   
Sep-201139 881,5   
Oct-201139 087,2   
Nov-201140 149,1   
Dec-201141 803,1   
Jan-201239 670,6   
Feb-201239 609,3   
Mar-201238 336,5   
Apr-201238 587,5   
May-201238 523,7   
Jun-201238 187,8   
Jul-201237 517,6   
Aug-201237 988,8   
Sep-201237 852,8   
Oct-201238 287,8   
Nov-201238 471,9   
Dec-201238 476,9   
Jan-201338 594,1   
Feb-201339 491,2   
Mar-201340 031,8   
Apr-201340 565,4   
May-201339 631,3   
Jun-201339 535,4   
Jul-201338 657,9   
Aug-201340 671,8   
Sep-201341 044,8   
Oct-201340 318,5   
Nov-201340 155,0   
Dec-201340 527,5   
Jan-201440 424,8   
Feb-201443 191,7   
Mar-201444 432,5   
Apr-201443 696,7   
May-201445 246,7   
Jun-201445 124,9   
Jul-201445 317,8   
Aug-201444 760,4   
Sep-201444 952,0   
Oct-201445 009,7   
Nov-201443 634,1   
Dec-201443 542,3   
Jan-201542 271,9   
Feb-201542 834,5   
Mar-201543 147,5   
Apr-201542 892,2   
May-201542 493,5   
Jun-201544 835,4   
Jul-201545 566,1   
Aug-201544 755,3   
Sep-201544 345,5   
Oct-201543 348,8   
Nov-201543 055,7   
Dec-201544 499,7   
Jan-201645 518,4   
Feb-201643 349,7   
Mar-201641 507,4   
Apr-201641 552,4   
May-201640 944,8   
Jun-201641 120,5   
Jul-201643 174,4   
Aug-201644 151,3   
Sep-201644 001,0   
Oct-201644 407,9   
Nov-201646 456,4   
Dec-201646 116,7   
Jan-201746 977,1   
Feb-201746 110,4   
Mar-201746 769,3   
Apr-201747 390,3   
May-201747 988,4   
Jun-201745 712,0   
Jul-201743 807,0   
Aug-201743 560,1   
Sep-201743 763,8   
Oct-201744 638,0   
Nov-201746 728,9   
Dec-201747 079,4   
Jan-201846 068,9   
Feb-201846 806,1   
Mar-201848 208,0   
Apr-201849 008,9   
May-201849 014,3   
Jun-201851 684,6   
Jul-201851 481,6   
Aug-201850 585,9   
Sep-201850 664,2   
Oct-201850 226,3   
Nov-201847 003,3   
Dec-201845 412,5   
Jan-201947 989,6   
Feb-201948 254,6   
Mar-201950 298,6   
Apr-201950 852,1   
May-201952 341,9   
Jun-201949 752,0   
Jul-201949 431,1   
Aug-201950 070,9   
Sep-201949 530,4   
Oct-201948 881,3   
Nov-201948 837,7   
Dec-201949 323,5   
Jan-202046 883,449 498,6747 473,351 610,46
Feb-202047 381,149 674,4746 824,5452 697,85
Mar-202043 944,349 850,8946 370,9853 591,94
Apr-202031 639,950 027,9346 017,6354 387,72
May-202034 227,450 205,645 727,8455 121,84
Jun-202041 326,950 383,9145 482,8855 813,05
Jul-202045 248,650 562,8545 271,6856 472,42
Aug-202045 024,050 742,4245 087,0557 107,16
Sep-202045 902,050 922,6344 92457 722,25
Oct-202046 423,851 103,4844 778,9358 321,32
Nov-202046 834,751 284,9844 649,1258 907,08
Dec-202047 346,351 467,1244 532,4659 481,65
Jan-202151 226,251 649,944 427,360 046,7
Feb-202149 969,151 833,3444 332,2760 603,59
Mar-202150 530,252 017,4244 246,2961 153,42
Apr-202150 221,152 202,1644 168,4361 697,14
May-202149 562,752 387,5644 097,962 235,52
Jun-202153 332,852 573,6144 034,0662 769,24
Jul-202153 854,452 760,3343 976,3363 298,87
Aug-202154 011,652 947,7143 924,2263 824,91
Sep-202152 782,653 135,7543 877,364 347,8
Oct-202156 42053 324,4643 835,1964 867,93
Nov-2021 53 513,8443 797,5665 385,64
Dec-2021 53 703,943 764,165 901,24

Ce simple contrefactuel ne vise pas à fournir une prévision précise - peut-être les exportations canadiennes devraient-elles être beaucoup plus élevées ou beaucoup plus faibles qu’elles ne le sont actuellement, compte tenu de la conjoncture économique. Une meilleure prévision nécessiterait un modèle plus puissant qui n’entre pas dans la portée de ce rapport. Le contrefactuel peut plutôt être interprété comme un retour approximatif (ou supérieur) des exportations canadiennes sur la même trajectoire de croissance qu’avant la pandémie. Les exportations ont dépassé le contrefactuel (le taux de croissance tendanciel entre janvier 2010 et décembre 2019) en juin 2021. En octobre 2021, les exportations étaient de 2,8 milliards de dollars (soit environ 5 %) supérieures à l’estimation contrefactuelle.Note de bas de page 8 Ensuite, la figure 4 présente la quantité d’exportations et les prix à l’exportation comparés à leurs contrefactuels respectifs.

Figure 4 : Quantités et prix mensuels et estimations contrefactuelles pour les exportations

Figure 4 : Quantités et prix mensuels et estimations contrefactuelles pour les exportations
Version texte - Figure 4
DateQuantités exportées et contrefactuelPrix des exportations et contrefactuel
QuantitésEstimations ponctuellesBorne inférieure de l'ICBorne supérieure de l'ICPrixEstimations ponctuellesBorne inférieure de l'ICBorne supérieure de l'IC
Jan-1077,34 %   84,22 %   
Feb-1078,52 %   84,9 %   
Mar-1079,42 %   82,94 %   
Apr-1081,01 %   81,74 %   
May-1081,04 %   83,85 %   
Jun-1080,86 %   83,13 %   
Jul-1080,51 %   82,62 %   
Aug-1081,96 %   83,4 %   
Sep-1080,52 %   83,22 %   
Oct-1082,36 %   83,61 %   
Nov-1082,48 %   84,83 %   
Dec-1085,77 %   85,81 %   
Jan-1182,99 %   91,08 %   
Feb-1179,93 %   89,83 %   
Mar-1180,15 %   91,25 %   
Apr-1179,6 %   93,09 %   
May-1179,93 %   92,32 %   
Jun-1178,52 %   93,09 %   
Jul-1184,93 %   89,26 %   
Aug-1185,67 %   90,96 %   
Sep-1185,93 %   93,43 %   
Oct-1184,24 %   93,43 %   
Nov-1184,99 %   95,04 %   
Dec-1189,53 %   94,01 %   
Jan-1286,42 %   92,42 %   
Feb-1285,62 %   93,16 %   
Mar-1283,31 %   92,63 %   
Apr-1284,9 %   91,51 %   
May-1285,17 %   91,08 %   
Jun-1284,56 %   90,93 %   
Jul-1284,15 %   89,76 %   
Aug-1284,8 %   90,2 %   
Sep-1283,91 %   90,83 %   
Oct-1283,21 %   92,64 %   
Nov-1284,4 %   91,75 %   
Dec-1283,96 %   92,25 %   
Jan-1384,02 %   92,47 %   
Feb-1385,49 %   93 %   
Mar-1385,98 %   93,74 %   
Apr-1387,72 %   93,11 %   
May-1386,53 %   92,19 %   
Jun-1386,59 %   91,91 %   
Jul-1382,99 %   93,78 %   
Aug-1386,34 %   94,85 %   
Sep-1387,85 %   94,08 %   
Oct-1387 %   93,33 %   
Nov-1387,63 %   92,25 %   
Dec-1387,05 %   93,74 %   
Jan-1483,31 %   97,68 %   
Feb-1486,67 %   100,32 %   
Mar-1489,23 %   100,25 %   
Apr-1490,17 %   97,6 %   
May-1493,6 %   97,33 %   
Jun-1493,64 %   96,98 %   
Jul-1494,69 %   96,35 %   
Aug-1493,57 %   96,31 %   
Sep-1494,13 %   96,06 %   
Oct-1495,26 %   95,04 %   
Nov-1492,53 %   94,95 %   
Dec-1495,43 %   91,89 %   
Jan-1592,92 %   91,55 %   
Feb-1592,26 %   93,5 %   
Mar-1593,85 %   92,52 %   
Apr-1593,47 %   92,3 %   
May-1592,48 %   92,72 %   
Jun-1596,53 %   93,65 %   
Jul-1597,1 %   94,57 %   
Aug-1596,1 %   93,66 %   
Sep-1596 %   92,83 %   
Oct-1594,29 %   92,53 %   
Nov-1594 %   92,21 %   
Dec-1597,69 %   91,71 %   
Jan-1699,75 %   91,91 %   
Feb-1698,19 %   88,9 %   
Mar-1694,95 %   88,03 %   
Apr-1694,72 %   88,33 %   
May-1691,73 %   89,86 %   
Jun-1691,24 %   90,75 %   
Jul-1694,07 %   92,4 %   
Aug-1697,07 %   91,6 %   
Sep-1695,38 %   92,89 %   
Oct-1694,57 %   94,57 %   
Nov-1698,2 %   95,29 %   
Dec-1696,54 %   96,18 %   
Jan-1797,75 %   96,77 %   
Feb-1796,14 %   96,6 %   
Mar-1797,23 %   96,84 %   
Apr-1797,96 %   97,38 %   
May-1798,81 %   97,78 %   
Jun-1796,25 %   95,64 %   
Jul-1795,23 %   92,61 %   
Aug-1793,95 %   93,38 %   
Sep-1794,79 %   92,94 %   
Oct-1795,06 %   94,55 %   
Nov-1797 %   96,99 %   
Dec-1796,93 %   97,81 %   
Jan-1895,21 %   97,43 %   
Feb-1897,16 %   96,98 %   
Mar-1898,79 %   98,27 %   
Apr-1899,67 %   98,99 %   
May-1897,77 %   100,94 %   
Jun-18101,29 %   102,74 %   
Jul-18100,7 %   102,93 %   
Aug-1899,62 %   102,15 %   
Sep-18100,67 %   101,31 %   
Oct-18100,26 %   100,87 %   
Nov-18100,09 %   94,54 %   
Dec-1898,9 %   92,45 %   
Jan-1999,35 %   97,18 %   
Feb-1996,59 %   100,53 %   
Mar-1998,97 %   102,53 %   
Apr-1999,46 %   103,06 %   
May-19103,26 %   102,13 %   
Jun-19101,57 %   98,85 %   
Jul-19101,55 %   98,35 %   
Aug-19101,9 %   98,75 %   
Sep-1999,83 %   99,53 %   
Oct-1998,88 %   99,28 %   
Nov-1998,41 %   99,74 %   
Dec-19100,23 %   99,01 %   
Jan-2096,2 %101,046 %97,76703 %104,4349 %98,03 %98,66488 %96,01716 %101,3856 %
Feb-20100,04 %101,5289 %97,48892 %105,7363 %95,36 %99,06011 %94,87569 %103,4291 %
Mar-2096,25 %101,6575 %97,291 %106,22 %92,12 %99,046 %93,97394 %104,3918 %
Apr-2076,35 %101,866 %97,4009 %106,5358 %83,55 %99,25964 %93,33769 %105,5573 %
May-2078,08 %102,0749 %97,51273 %106,8505 %88,2 %99,34704 %92,73922 %106,4257 %
Jun-2088,31 %102,2843 %97,62639 %107,1643 %94,44 %99,50486 %92,25211 %107,3278 %
Jul-2095,21 %102,494 %97,74178 %107,4773 %96,28 %99,62384 %91,79559 %108,1197 %
Aug-2092,87 %102,7042 %97,85884 %107,7895 %97,45 %99,76467 %91,39467 %108,9012 %
Sep-2094,59 %102,9148 %97,97748 %108,101 %97,2 %99,89363 %91,02036 %109,6319 %
Oct-2094,51 %103,1259 %98,09765 %108,4119 %98,68 %100,0295 %90,67888 %110,3443 %
Nov-2095,52 %103,3374 %98,21927 %108,7223 %98,57 %100,1618 %90,35912 %111,0279 %
Dec-2095,16 %103,5493 %98,34229 %109,0321 %100,16 %100,2963 %90,06159 %111,6941 %
Jan-2199,8 %103,7617 %98,46665 %109,3415 %103,32 %100,4299 %89,78149 %112,3412 %
Feb-2193,8 %103,9745 %98,59232 %109,6505 %107,24 %100,5643 %89,51789 %112,9737 %
Mar-2194,42 %104,1877 %98,71924 %109,9592 %107,73 %100,6985 %89,26837 %113,5921 %
Apr-2191,67 %104,4014 %98,84738 %110,2675 %110,29 %100,8331 %89,03184 %114,1985 %
May-2189,09 %104,6155 %98,97669 %110,5756 %111,99 %100,9677 %88,80687 %114,7938 %
Jun-2193,01 %104,8301 %99,10714 %110,8835 %115,42 %101,1026 %88,59252 %115,3793 %
Jul-2193,34 %105,0451 %99,2387 %111,1911 %116,16 %101,2377 %88,38783 %115,9556 %
Aug-2194,4 %105,2605 %99,37133 %111,4987 %115,18 %101,3729 %88,19204 %116,5237 %
Sep-2190,46 %105,4764 %99,50501 %111,8061 %117,48 %101,5083 %88,00446 %117,0843 %
Oct-2193,39648 %105,6927 %99,6397 %112,1134 %121,5766 %101,6439 %87,8245 %117,6379 %
Nov-21 105,9094 %99,77539 %112,4206 % 101,7797 %87,6516 %118,1851 %
Dec-21 106,1266 %99,91205 %112,7278 % 101,9157 %87,48531 %118,7263 %

Il n’est peut-être pas surprenant, compte tenu de la décomposition de la figure 2, que la valeur des exportations se situant au milieu de la fourchette « normale » soit le produit de deux événements anormaux qui se compensent. Les prix à l’exportation sont supérieurs de 18,4 % à la tendance contrefactuelle, tandis que les quantités exportées sont inférieures de 11,2 % à la tendance contrefactuelle. Ces deux événements s’inscrivent dans le scénario commun qui émerge à la suite de la pandémie de COVID-19. Une évolution vers une plus grande consommation de biens entraîne une augmentation de la demande, ce qui exerce une pression à la hausse sur les prix, tandis que l’offre limitée maintient les quantités effectivement échangées à un niveau bas. Au final, le résultat est presque nul en termes de valeur, mais il se traduit par une hausse des prix payés pour les marchandises et une baisse des quantités exportées.

Un dernier point sur les exportations : renforçant le constat de la décomposition de la figure 2, ces tendances sont toutes apparues en 2021. En janvier 2021, les prix à l’exportation étaient parfaitement conformes à l’estimation ponctuelle et légèrement supérieurs à 100, soit le niveau moyen de 2019. De même, les quantités étaient inférieures à l’estimation ponctuelle, mais supérieures à la limite inférieure de l’intervalle de confiance et légèrement supérieures à 100. Ainsi, pour les exportations canadiennes de marchandises, la hausse des prix et la baisse des quantités constituent un phénomène pandémique différent de la baisse initiale et une tendance distincte pour 2021.

4. Importations

Tout au long de la pandémie, les importations du commerce canadien de marchandises ont affiché un rendement similaire à celui des exportations, mais de façon plus atténuée, et les tendances en matière de valeur, de prix et de quantités sont moins distinctes. Les exportations et les importations de marchandises ont chuté de 29 % entre février et mai 2020, avril marquant le creux de la vague pour les exportations et mai celui des importations. La figure 5 présente la valeur mensuelle des importations canadiennes de marchandises et la moyenne de 2019.

Figure 5 : Valeur mensuelle des importations canadiennes de marchandises

Figure 5 : Valeur mensuelle des importations canadiennes de marchandises
Version texte - Figure 5
DateValeur actuelleMoyenne 2019
Jan-201847 927,051 164,4
Feb-201848 910,151 164,4
Mar-201851 677,251 164,4
Apr-201850 496,351 164,4
May-201851 479,951 164,4
Jun-201851 933,351 164,4
Jul-201851 547,051 164,4
Aug-201851 086,751 164,4
Sep-201851 191,151 164,4
Oct-201850 427,951 164,4
Nov-201850 126,351 164,4
Dec-201851 167,551 164,4
Jan-201951 934,451 164,4
Feb-201951 430,051 164,4
Mar-201952 688,551 164,4
Apr-201951 821,051 164,4
May-201952 622,651 164,4
Jun-201951 035,651 164,4
Jul-201950 972,351 164,4
Aug-201951 703,551 164,4
Sep-201950 404,551 164,4
Oct-201950 395,851 164,4
Nov-201949 475,251 164,4
Dec-201949 489,351 164,4
Jan-202049 744,151 164,4
Feb-202050 191,551 164,4
Mar-202048 579,851 164,4
Apr-202037 139,551 164,4
May-202036 007,051 164,4
Jun-202043 437,051 164,4
Jul-202048 482,951 164,4
Aug-202048 557,351 164,4
Sep-202049 654,051 164,4
Oct-202050 544,551 164,4
Nov-202050 236,251 164,4
Dec-202049 433,951 164,4
Jan-202150 073,551 164,4
Feb-202148 975,851 164,4
Mar-202151 991,551 164,4
Apr-202150 121,251 164,4
May-202151 537,851 164,4
Jun-202151 388,851 164,4
Jul-202153 623,151 164,4
Aug-202153 079,351 164,4
Sep-202151 610,851 164,4
Oct-202154 156,251 164,4
Nov-2021 51 164,4
Dec-2021 51 164,4

Ensuite, la figure 6 ci-dessous décompose la variation des importations en croissance des prix et des quantités. Certaines caractéristiques de la figure 6 sont similaires à la décomposition des exportations de la figure 2, à savoir le grand creux au début de la pandémie et la récente augmentation des prix des importations. Toutefois, cela ne signifie pas que les importations ont connu le même scénario que les exportations. Les prix ont joué un rôle moins important dans la baisse initiale des importations (bien que, du côté des exportations, la baisse des prix était entièrement due au pétrole) et, par conséquent, les quantités ont joué un rôle plus important du côté des importations. La deuxième différence est que jusqu’en mai 2021, les prix à l’importation étaient inférieurs au niveau moyen de 2019. Cette situation est sensiblement différente de celle des exportations, où les prix sont supérieurs au niveau moyen de 2019 depuis décembre 2020, soit six mois avant les importations. Enfin, en octobre 2021, les quantités importées étaient légèrement supérieures au niveau moyen de 2019, bien qu’elles ne diffèrent guère du niveau prépandémique. Cette situation est encore très différente de celle des exportations, où les quantités ont considérablement freiné la croissance.

Figure 6 : Contribution des prix et des quantités à la croissance de la valeur des importations par rapport à 2019

Figure 6 : Contribution des prix et des quantités à la croissance de la valeur des importations par rapport à 2019
Version texte - Figure 6
DateValeurPrixQuantités
Jan-2018-0,065-0,048-0,019
Feb-2018-0,045-0,038-0,008
Mar-20180,010-0,0250,035
Apr-2018-0,013-0,0270,013
May-20180,006-0,0230,028
Jun-20180,0150,0000,014
Jul-20180,0070,0060,001
Aug-2018-0,0020,007-0,010
Sep-20180,0010,009-0,009
Oct-2018-0,014-0,001-0,014
Nov-2018-0,0200,004-0,025
Dec-20180,0000,015-0,016
Jan-20190,0150,0100,002
Feb-20190,005-0,0050,011
Mar-20190,0290,0040,026
Apr-20190,0130,0100,004
May-20190,0280,0080,019
Jun-2019-0,0030,002-0,009
Jul-2019-0,004-0,0090,002
Aug-20190,010-0,0020,012
Sep-2019-0,015-0,005-0,011
Oct-2019-0,015-0,005-0,012
Nov-2019-0,034-0,012-0,023
Dec-2019-0,033-0,010-0,023
Jan-2020-0,028-0,002-0,027
Feb-2020-0,0190,000-0,016
Mar-2020-0,0520,023-0,073
Apr-2020-0,320-0,020-0,301
May-2020-0,351-0,010-0,346
Jun-2020-0,164-0,028-0,141
Jul-2020-0,054-0,008-0,049
Aug-2020-0,052-0,013-0,039
Sep-2020-0,030-0,008-0,022
Oct-2020-0,012-0,004-0,009
Nov-2020-0,018-0,011-0,008
Dec-2020-0,034-0,020-0,014
Jan-2021-0,022-0,013-0,009
Feb-2021-0,044-0,007-0,037
Mar-20210,016-0,0200,035
Apr-2021-0,021-0,001-0,020
May-20210,007-0,0100,016
Jun-20210,0040,006-0,002
Jul-20210,0470,0340,012
Aug-20210,0370,047-0,011
Sep-20210,0090,061-0,053
Oct-20210,0570,0550,001
Nov-20210,0800,0730,006

Le tableau 2 ci-dessous présente les statistiques sommaires des différentes composantes tout au long de la pandémie. Par souci de cohérence, les mêmes périodes sont utilisées, mais sur la base des contributions à la croissance des importations dans la figure 6, il n’y a pas de changement de tendance clair après janvier 2021.

Tableau 2 : Statistiques sommaires des composantes tout au long de la pandémie

QuantitésDatesVariation moyenne non pondéréeVariation médianeNombre de prod. ayant subi un déclinNombre de prod. ayant augmentéIHH de la croissance
Déclin pandémique2019 à mai 2020-14,1 %-19,3 %77220,10
Reprise pandémiqueMai 2020 à jan. 202177,0 %22,7 %19800,10
2021Jan. 2021 à oct. 202120,0 %0,8 %46530,08
Période entière2019 à oct. 20211,9 %3,7 %38610,05
Prix
Déclin pandémique2019 à mai 20200,4 %2,6 %37620,24
Reprise pandémiqueMai 2020 à jan. 20213,2 %-2,9 %60390,18
2021Jan. 2021 à oct. 202112,2 %6,4 %23760,05
Période entière2019 à oct. 202113,8 %4,7 %33660,05

En général, les contributions des prix et des quantités d’importations à la croissance ont été généralisées tout au long de la pandémie. Au cours du déclin pandémique et de la reprise qui a suivi, les contributions des prix à l’importation ont été légèrement concentrées, mais étant donné la variation relativement faible des prix, ce chiffre est moins important pour le rapport. Une période à noter est que la baisse des quantités en août et septembre 2021 (les deux barres violettes en dessous de 0 vers le côté droit dans la figure 6) était entièrement due à une baisse pour les automobiles et les pièces automobiles. Pour le reste, tous les autres mouvements ont été largement généralisés.

Ensuite, la figure 7 présente les trois séries - valeur, quantités et prix - avec leurs contrefactuels respectifs. Ces figures montrent clairement que les prix sont supérieurs à la tendance et que les quantités sont inférieures à la tendance, même si ce n’est que légèrement. Ainsi, bien que le chemin parcouru pour arriver à octobre 2021 soit différent de celui des exportations, les importations présentent un bilan similaire - bien que plus léger - à celui des exportations, à savoir que les prix sont en hausse alors que les quantités sont en baisse.

Figure 7 : Valeur, quantité et prix des importations et leurs contrefactuel

Figure 7 : Valeur, quantité et prix des importations et leurs contrefactuel
Version texte - Figure 7
DateValeur mensuelle des importantions et contrefactuelQuantités importées et contrefactuelPrix des importantions et contrefactuel
Valeur actuelleEstimations ponctuellesBorne inférieure de l'ICBorne supérieure de l'ICQuantitésEstimations ponctuellesBorne inférieure de l'ICBorne supérieure de l'ICPrixEstimations ponctuellesBorne inférieure de l'ICBorne supérieure de l'IC
Jan-1031 953,00   76,04 %   82,07 %   
Feb-1033 041,90   77,94 %   82,80 %   
Mar-1033 970,60   82,70 %   80,22 %   
Apr-1032 778,90   80,34 %   79,68 %   
May-1034 609,80   82,37 %   82,06 %   
Jun-1034 783,40   83,21 %   81,64 %   
Jul-1035 115,10   83,75 %   81,89 %   
Aug-1035 716,70   84,67 %   82,37 %   
Sep-1035 614,60   84,56 %   82,26 %   
Oct-1035 391,20   84,08 %   82,21 %   
Nov-1035 256,50   83,66 %   82,31 %   
Dec-1035 438,30   84,18 %   82,23 %   
Jan-1136 793,60   86,73 %   82,85 %   
Feb-1135 709,10   83,94 %   83,08 %   
Mar-1137 331,40   87,24 %   83,59 %   
Apr-1137 046,00   86,68 %   83,47 %   
May-1137 738,10   87,17 %   84,57 %   
Jun-1137 422,80   86,27 %   84,73 %   
Jul-1137 515,80   87,70 %   83,56 %   
Aug-1138 521,30   88,15 %   85,33 %   
Sep-1138 783,70   87,12 %   86,95 %   
Oct-1139 927,30   89,20 %   87,42 %   
Nov-1139 573,80   87,73 %   88,10 %   
Dec-1139 682,00   89,49 %   86,61 %   
Jan-1239 705,30   89,16 %   86,98 %   
Feb-1239 610,30   89,41 %   86,53 %   
Mar-1239 498,60   90,23 %   85,51 %   
Apr-1239 328,40   89,35 %   85,98 %   
May-1239 910,30   89,74 %   86,85 %   
Jun-1240 525,60   90,72 %   87,25 %   
Jul-1240 559,60   92,08 %   86,04 %   
Aug-1239 065,10   89,69 %   85,07 %   
Sep-1238 903,90   89,86 %   84,55 %   
Oct-1238 667,10   88,71 %   85,14 %   
Nov-1240 145,20   91,84 %   85,38 %   
Dec-1238 880,90   90,01 %   84,38 %   
Jan-1339 476,70   90,82 %   84,89 %   
Feb-1340 181,60   91,43 %   85,83 %   
Mar-1340 214,90   91,12 %   86,20 %   
Apr-1340 718,50   93,16 %   85,37 %   
May-1340 451,70   92,73 %   85,20 %   
Jun-1339 979,40   90,86 %   85,93 %   
Jul-1340 314,40   90,89 %   86,63 %   
Aug-1341 469,40   92,91 %   87,19 %   
Sep-1341 079,90   91,67 %   87,53 %   
Oct-1340 690,20   90,86 %   87,47 %   
Nov-1341 422,60   93,32 %   86,69 %   
Dec-1341 370,80   91,94 %   87,89 %   
Jan-1441 301,20   90,19 %   89,44 %   
Feb-1442 617,20   92,19 %   90,29 %   
Mar-1442 909,20   91,77 %   91,32 %   
Apr-1443 374,20   92,77 %   91,32 %   
May-1444 679,20   95,99 %   90,91 %   
Jun-1443 496,60   94,09 %   90,28 %   
Jul-1443 622,90   94,34 %   90,31 %   
Aug-1443 837,60   94,72 %   90,40 %   
Sep-1444 366,50   95,31 %   90,93 %   
Oct-1445 201,00   96,81 %   91,21 %   
Nov-1444 430,30   94,81 %   91,54 %   
Dec-1444 824,80   95,77 %   91,44 %   
Jan-1544 695,30   94,21 %   92,69 %   
Feb-1544 556,40   93,88 %   92,67 %   
Mar-1546 561,00   97,07 %   93,74 %   
Apr-1545 273,10   94,12 %   93,98 %   
May-1545 144,30   94,58 %   93,29 %   
Jun-1545 253,00   94,63 %   93,45 %   
Jul-1546 025,60   93,36 %   96,30 %   
Aug-1546 363,10   94,19 %   96,25 %   
Sep-1546 353,10   92,64 %   97,65 %   
Oct-1545 762,20   93,28 %   95,78 %   
Nov-1546 205,60   93,80 %   96,17 %   
Dec-1546 489,20   93,29 %   97,33 %   
Jan-1646 825,30   93,38 %   97,95 %   
Feb-1646 555,00   94,53 %   96,19 %   
Mar-1644 744,30   94,00 %   92,99 %   
Apr-1644 638,70   94,42 %   92,35 %   
May-1644 529,70   93,50   93,04   
Jun-1644 896,40   93,59 %   93,71 %   
Jul-1644 611,10   92,18 %   94,52 %   
Aug-1645 670,00   93,94 %   94,95 %   
Sep-1648 036,70   99,10 %   94,69 %   
Oct-1645 793,60   93,08 %   96,12 %   
Nov-1645 383,20   92,23 %   96,12 %   
Dec-1645 665,20   93,17 %   95,75 %   
Jan-1747 072,30   97,16 %   94,66 %   
Feb-1747 370,90   97,07 %   95,34 %   
Mar-1747 440,70   95,83 %   96,71 %   
Apr-1748 440,80   96,86 %   97,69 %   
May-1749 569,30   98,78 %   98,03 %   
Jun-1749 270,40   98,81 %   97,38 %   
Jul-1746 754,80   96,39 %   94,71 %   
Aug-1746 485,60   95,83 %   94,73 %   
Sep-1746 931,00   98,24 %   93,28 %   
Oct-1746 322,40   96,00 %   94,24 %   
Nov-1749 354,50   100,39 %   96,01 %   
Dec-1750 011,60   101,73 %   96,01 %   
Jan-1847 927,00   98,14 %   95,35 %   
Feb-1848 910,10   99,24 %   96,24 %   
Mar-1851 677,20   103,52 %   97,48 %   
Apr-1850 496,30   101,33 %   97,32 %   
May-1851 479,90   102,84 %   97,76 %   
Jun-1851 933,30   101,44 %   99,98 %   
Jul-1851 547,00   100,10 %   100,56 %   
Aug-1851 086,70   99,02 %   100,74 %   
Sep-1851 191,10   99,10 %   100,88 %   
Oct-1850 427,90   98,56 %   99,90 %   
Nov-1850 126,30   97,52 %   100,38 %   
Dec-1851 167,50   98,36 %   101,56 %   
Jan-1951 934,40   100,21 %   101,04 %   
Feb-1951 430,00   101,12 %   99,53 %   
Mar-1952 688,50   102,60 %   100,43 %   
Apr-1951 821,00   100,39 %   100,98 %   
May-1952 622,60   101,88 %   100,80 %   
Jun-1951 035,60   99,12 %   100,24 %   
Jul-1950 972,30   100,24 %   99,14 %   
Aug-1951 703,50   101,23 %   99,78 %   
Sep-1950 404,50   98,89 %   99,50 %   
Oct-1950 395,80   98,85 %   99,52 %   
Nov-1949 475,20   97,77 %   98,78 %   
Dec-1949 489,30   97,70 %   99,02 %   
Jan-2049 744,1050 018,2348 341,4451 753,1897,29 %98,88 %96,00 %101,86 %99,79 %99,07 %97,40 %100,76 %
Feb-2050 191,5050 201,5248 211,4852 273,7098,37 %99,08 %95,91 %102,36 %99,99 %99,34 %96,83 %101,91 %
Mar-2048 579,8050 385,4848 123,7052 753,5693,00 %99,28 %95,84 %102,85 %102,30 %99,46 %96,55 %102,45 %
Apr-2037 139,5050 570,1248 064,3253 206,5574,03 %99,48 %95,79 %103,32 %98,03 %99,58 %96,37 %102,90 %
May-2036 007,0050 755,4348 025,7253 640,3070,79 %99,69 %95,76 %103,77 %99,03 %99,74 %96,21 %103,41 %
Jun-2043 437,0050 941,4348 003,1854 059,5286,85 %99,89 %95,74 %104,22 %97,22 %99,91 %96,07 %103,90 %
Jul-2048 482,9051 128,1047 993,5554 467,3895,26 %100,09 %95,73 %104,65 %99,20 %100,07 %95,95 %104,36 %
Aug-2048 557,3051 315,4647 994,5854 866,1296,15100,2995,73105,0798,67100,2295,85104,79
Sep-2049 654,0051 503,5148 004,6255 257,4197,82 %100,49 %95,73 %105,49 %99,25 %100,38 %95,76 %105,22 %
Oct-2050 544,5051 692,2448 022,4155 642,5299,08 %100,70 %95,75 %105,90 %99,64 %100,54 %95,69 %105,63 %
Nov-2050 236,2051 881,6748 046,9656 022,4399,16 %100,90 %95,77 %106,31 %98,93 %100,70 %95,62 %106,03 %
Dec-2049 433,9052 071,7948 077,4856 397,9498,63 %101,11 %95,80 %106,71 %98,04 %100,85 %95,57 %106,43 %
Jan-2150 073,5052 262,6148 113,3356 769,7199,12 %101,31 %95,83 %107,10 %98,67 %101,01 %95,52 %106,82 %
Feb-2148 975,8052 454,1248 153,9957 138,2696,35 %101,51 %95,87 %107,50 %99,27 %101,17 %95,48 %107,20 %
Mar-2151 991,5052 646,3448 198,9957 504,05103,60 %101,72 %95,91 %107,89 %98,00 %101,33 %95,45 %107,58 %
Apr-2150 121,2052 839,2648 247,9757 867,4697,98 %101,93 %95,95 %108,27 %99,92 %101,49 %95,42 %107,95 %
May-2151 537,8053 032,8948 300,6158 228,82101,64 %102,13 %96,00 %108,65 %99,03 %101,65 %95,40 %108,31 %
Jun-2151 388,8053 227,2348 356,6358 588,4199,76 %102,34 %96,05 %109,03 %100,60 %101,81 %95,38 %108,67 %
Jul-2153 623,1053 422,2848 415,7858 946,49101,22 %102,55 %96,11 %109,41 %103,47 %101,97 %95,36 %109,03 %
Aug-2153 079,3053 618,0548 477,8659 303,2798,86 %102,75 %96,17 %109,79 %104,86 %102,13 %95,35 %109,39 %
Sep-2151 610,8053 814,5348 542,6759 658,9394,83 %102,96 %96,23 %110,16 %106,29 %102,29 %95,35 %109,74 %
Oct-2154 156,2054 011,7448 610,0660 013,66100,12 %103,17 %96,29 %110,53 %105,63 %102,45 %95,35 %110,09 %
Nov-21 54 209,6648 679,8760 367,61 103,38 %96,36 %110,90 % 102,6 %195,35 %110,43 %
Dec-21 54 408,3148 751,9760 720,92 103,59 %96,43 %111,27 % 102,77 %95,35 %110,77 %

5. Incidence des prix à l’exportation et à l’importation sur l’économie canadienne

Il y a deux raisons pour lesquelles les prix à l’exportation et à l’importation sont importants pour l’économie canadienne. La première est que les prix à l’exportation et à l’importation ont une incidence sur les prix intérieurs. Si les exportateurs canadiens sont des preneurs de prix, le mécanisme est relativement simple. Lorsque le prix mondial augmente, il est plus rentable pour les exportateurs de vendre leurs produits sur le marché mondial plutôt que sur le marché intérieur. Le marché intérieur s’ajuste par la suite au nouveau prix mondial. De même, lorsque le prix mondial baisse, les marchandises devraient devenir moins chères sur le marché intérieur. Les mécanismes sont plus compliqués si les exportateurs canadiens fixent les prix plutôt que de les accepter, mais en général, des prix à l’exportation plus élevés sont associés à des prix intérieurs plus élevés. Bien qu’il n’y ait pas une grande corrélation entre les prix à l’exportation et les prix à la consommation, la figure 8 montre que les prix des produits industriels, mesurés par l’indice des prix à la production industrielle (IPPI), et les prix à l’exportation évoluent presque à égalité. L’inflation des prix à la consommation a fait les gros titres récemment en atteignant son point le plus élevé depuis les années 1990 et frôlant les 5 %. Cependant, l’inflation des prix industriels est en fait beaucoup plus élevée et, comme les prix industriels ont augmenté de 12,4 % en glissement annuel au mois d’octobre, l’inflation des prix à la consommation est plus élevée.

Figure 8 : Prix à l’exportation hors pétrole et IPPI hors énergieNote de bas de page 9

Figure 8 : Prix à l’exportation hors pétrole et IPPI hors énergie
Version texte - Figure 8
DateIPPI ex. énergyPrix à l'exportation ex. pétrole
Jan-20110,032337 %0,073956 %
Feb-20110,037372 %0,062336 %
Mar-20110,048113 %0,09608 %
Apr-20110,048621 %0,115927 %
May-20110,035444 %0,064719 %
Jun-20110,046079 %0,090292 %
Jul-20110,043775 %0,058898 %
Aug-20110,050686 %0,077013 %
Sep-20110,048976 %0,100538 %
Oct-20110,03338 %0,085583 %
Nov-20110,031814 %0,086362 %
Dec-20110,020396 %0,067284 %
Jan-20120,018324 %-0,02101 %
Feb-20120,01613 %0,004434 %
Mar-20120,010207 %-0,00195 %
Apr-20120,006479 %-0,0069 %
May-20120,008024 %0,000667 %
Jun-20120,007828 %-0,01298 %
Jul-20120,002993 %0,020879 %
Aug-2012-0,01344 %-0,01431 %
Sep-2012-0,01132 %-0,03324 %
Oct-2012-0,001 %-0,01156 %
Nov-20120,000571 %-0,01245 %
Dec-20120,006546 %0,01121 %
Jan-20130,002824 %0,031327 %
Feb-20130,002156 %0,018563 %
Mar-20130,004603 %0,021487 %
Apr-20130,000526 %0,019035 %
May-2013-0,00092 %0,010431 %
Jun-2013-0,00329 %-0,00266 %
Jul-2013-0,00094 %0,00789 %
Aug-20130,008329 %0,00919 %
Sep-2013-0,001 %0,000881 %
Oct-2013-0,00212 %-0,00575 %
Nov-2013-0,00221 %-0,00213 %
Dec-20130,001818 %0,012904 %
Jan-20140,014465 %0,052626 %
Feb-20140,018423 %0,056524 %
Mar-20140,024665 %0,04285 %
Apr-20140,02716 %0,025311 %
May-20140,02506 %0,031247 %
Jun-20140,024589 %0,033929 %
Jul-20140,031026 %0,02369 %
Aug-20140,031055 %0,036979 %
Sep-20140,034059 %0,043136 %
Oct-20140,036652 %0,034666 %
Nov-20140,034676 %0,03975 %
Dec-20140,034008 %0,022883 %
Jan-20150,035678 %0,005345 %
Feb-20150,035472 %0,017576 %
Mar-20150,02861 %0,012355 %
Apr-20150,026393 %0,019901 %
May-20150,029546 %0,016403 %
Jun-20150,031087 %0,029152 %
Jul-20150,037749 %0,054847 %
Aug-20150,041583 %0,060305 %
Sep-20150,041797 %0,063792 %
Oct-20150,036112 %0,054744 %
Nov-20150,0313 %0,039568 %
Dec-20150,034622 %0,048624 %
Jan-20160,03593 %0,045251 %
Feb-20160,020489 %-0,00423 %
Mar-20160,007761 %-0,01032 %
Apr-20160,00173 %-0,01007 %
May-20160,007613 %0,003973 %
Jun-20160,007306 %0,004624 %
Jul-20160,008563 %0,005421 %
Aug-20160,001468 %-0,01295 %
Sep-20160,003243 %-0,00039 %
Oct-20160,009595 %0,017075 %
Nov-20160,021055 %0,028373 %
Dec-20160,011245 %0,02159 %
Jan-20170,001001 %0,009772 %
Feb-20170,011182 %0,028114 %
Mar-20170,033079 %0,056465 %
Apr-20170,045282 %0,081872 %
May-20170,045005 %0,077956 %
Jun-20170,034591 %0,05359 %
Jul-20170,009611 %0,000726 %
Aug-20170,012683 %0,012087 %
Sep-2017-0,00081 %-0,01318 %
Oct-20170,006987 %-0,00576 %
Nov-20170,006715 %-0,0007 %
Dec-20170,010585 %-0,00368 %
Jan-20180,009693 %-0,0062 %
Feb-20180,01214 %0,006266 %
Mar-20180,008365 %0,004731 %
Apr-20180,004108 %-0,0065 %
May-20180,004045 %-0,00541 %
Jun-20180,019798 %0,027616 %
Jul-20180,036107 %0,061456 %
Aug-20180,029813 %0,047907 %
Sep-20180,041201 %0,051174 %
Oct-20180,030724 %0,040203 %
Nov-20180,026811 %0,037448 %
Dec-20180,030395 %0,039435 %
Jan-20190,027985 %0,035066 %
Feb-20190,02065 %0,034475 %
Mar-20190,016107 %0,029625 %
Apr-20190,018582 %0,020392 %
May-20190,008421 %0,011917 %
Jun-2019-0,00526 %-0,01897 %
Jul-2019-0,0066 %-0,02366 %
Aug-20190,004773 %-0,01129 %
Sep-20190,003339 %-0,00013 %
Oct-20190,000348 %-0,00514 %
Nov-20190,000263 %-0,00917 %
Dec-2019-0,00124 %-0,01249 %
Jan-20200,002694 %-0,00853 %
Feb-20200,010501 %-0,0146 %
Mar-20200,01599 %-0,00964 %
Apr-20200,012276 %-0,022 %
May-20200,018802 %-0,00556 %
Jun-20200,01751 %0,010841 %
Jul-20200,029769 %0,022005 %
Aug-20200,033712 %0,022994 %
Sep-20200,048354 %0,030075 %
Oct-20200,04891 %0,036844 %
Nov-20200,043155 %0,039241 %
Dec-20200,050451 %0,044442 %
Jan-20210,064261 %0,074103 %
Feb-20210,081619 %0,106844 %
Mar-20210,085633 %0,085457 %
Apr-20210,109791 %0,133768 %
May-20210,135462 %0,12901 %
Jun-20210,146145 %0,154218 %
Jul-20210,136584 %0,153767 %
Aug-20210,118942 %0,134708 %
Sep-20210,117967 %0,134987 %
Oct-20210,124407 %0,14851 %

Les prix à l’importation ont également une corrélation positive avec les prix intérieurs canadiens. Lorsque le prix mondial des importations augmente, les Canadiens et les entreprises canadiennes doivent soit payer le nouveau prix mondial pour ces biens, soit se tourner vers un fournisseur national, soit utiliser un bien de substitution. Avec seulement quelques hypothèses économiques légères, dans chaque cas, le prix payé pour les biens augmente. Comme le montre la figure 9, par rapport aux prix à l’exportation et aux prix des produits industriels, les prix à l’importation et les prix à la consommation ont connu une augmentation beaucoup plus faible au cours de la dernière année.

Figure 9 : Prix à l’importation hors pétrole, IPPI hors énergie et biens entrant dans l’IPC hors énergie

Figure 9 : Prix à l’importation hors pétrole, IPPI hors énergie et biens entrant dans l’IPC hors énergie
Version texte - Figure 9
DateBiens IPC ex. ÉnergieIPPI ex. énergyPrix à l'exportation ex. pétrole
Jan-10   
Feb-10   
Mar-10   
Apr-10   
May-10   
Jun-10   
Jul-10   
Aug-10   
Sep-10   
Oct-10   
Nov-10   
Dec-10   
Jan-11-0,00231 %0,032337 %0,00209973 %
Feb-11-0,00484 %0,037372 %-0,005618758 %
Mar-110,007491 %0,048113 %0,023432698 %
Apr-11-0,00188 %0,048621 %0,027871389 %
May-11-0,0052 %0,035444 %0,011042676 %
Jun-11-0,01196 %0,046079 %0,022128025 %
Jul-11-0,00619 %0,043775 %0,003177648 %
Aug-11-0,00469 %0,050686 %0,023898616 %
Sep-110,000893 %0,048976 %0,041706874 %
Oct-11-0,00049 %0,03338 %0,049476264 %
Nov-110,002362 %0,031814 %0,056510712 %
Dec-11-0,00062 %0,020396 %0,046825204 %
Jan-120,00327 %0,018324 %0,040833546 %
Feb-120,001868 %0,01613 %0,031982464 %
Mar-12-0,01015 %0,010207 %0,021863593 %
Apr-120,002364 %0,006479 %0,032925135 %
May-120,009091 %0,008024 %0,027745535 %
Jun-120,01184 %0,007828 %0,032739116 %
Jul-120,008712 %0,002993 %0,033703405 %
Aug-120,007021 %-0,01344 %-0,008420738 %
Sep-12-0,00287 %-0,01132 %-0,029122541 %
Oct-120.0000473 %-0,001 %-0,028720773 %
Nov-120,001359 %0,000571 %-0,030081709 %
Dec-120,002914 %0,006546 %-0,030705783 %
Jan-13-0,00117 %0,002824 %-0,024800532 %
Feb-130,029127 %0,002156 %-0,00463225 %
Mar-130,028296 %0,004603 %0,013332442 %
Apr-130,023462 %0,000526 %-0,000660226 %
May-130,020418 %-0,00092 %-0,008489108 %
Jun-130,022354 %-0,00329 %-0,015195764 %
Jul-130,02041 %-0,00094 %0,010456263 %
Aug-130,021642 %0,008329 %0,025398993 %
Sep-130,024819 %-0,001 %0,031132973 %
Oct-130,025475 %-0,00212 %0,032184087 %
Nov-130,019521 %-0,00221 %0,02409486 %
Dec-130,020921 %0,001818 %0,049281399 %
Jan-140,020788 %0,014465 %0,064682983 %
Feb-14-0,00139 %0,018423 %0,058846086 %
Mar-140,002889 %0,024665 %0,064824056 %
Apr-140,002947 %0,02716 %0,07699807 %
May-140,0064 %0,02506 %0,066316472 %
Jun-140,013226 %0,024589 %0,052604537 %
Jul-140,011518 %0,031026 %0,037208105 %
Aug-140,012688 %0,031055 %0,0428672 %
Sep-140,016204 %0,034059 %0,04972508 %
Oct-140,016397 %0,036652 %0,051940676 %
Nov-140,024546 %0,034676 %0,059638632 %
Dec-140,031006 %0,034008 %0,0530432 %
Jan-150,045366 %0,035678 %0,044322832 %
Feb-150,037662 %0,035472 %0,043052472 %
Mar-150,041048 %0,02861 %0,040990719 %
Apr-150,042377 %0,026393 %0,03419227 %
May-150,043342 %0,029546 %0,031211744 %
Jun-150,038846 %0,031087 %0,044023892 %
Jul-150,039265 %0,037749 %0,077366657 %
Aug-150,038657 %0,041583 %0,07493135 %
Sep-150,040352 %0,041797 %0,084808322 %
Oct-150,041144 %0,036112 %0,056745986 %
Nov-150,037823 %0,0313 %0,058489394 %
Dec-150,03397 %0,034622 %0,069554117 %
Jan-160,028968 %0,03593 %0,067172267 %
Feb-160,032357 %0,020489 %0,040210413 %
Mar-160,030535 %0,007761 %-0,001796885 %
Apr-160,02966 %0,00173 %-0,007732983 %
May-160,025048 %0,007613 %0,010135265 %
Jun-160,024194 %0,007306 %0,010443443 %
Jul-160,023578 %0,008563 %-0,010958929 %
Aug-160,020606 %0,001468 %-0,010154847 %
Sep-160,014888 %0,003243 %-0,028353195 %
Oct-160,006469 %0,009595 %0,004823953 %
Nov-160,003095 %0,021055 %-0,000976779 %
Dec-160,001137 %0,011245 %-0,018667016 %
Jan-17-0,00159 %0,001001 %-0,038587388 %
Feb-17-0,0025 %0,011182 %-0,018021613 %
Mar-17-0,00516 %0,033079 %0,030757471 %
Apr-17-0,00901 %0,045282 %0,046312477 %
May-17-0,00183 %0,045005 %0,047080116 %
Jun-170,000763 %0,034591 %0,034341925 %
Jul-170,003742 %0,009611 %-0,001997459 %
Aug-170,003389 %0,012683 %-0,002432888 %
Sep-170,003066 %-0,00081 %-0,01615926 %
Oct-170,007463 %0,006987 %-0,018738864 %
Nov-170,010004 %0,006715 %-0,000961319 %
Dec-170,014756 %0,010585 %0,000674066 %
Jan-180,006357 %0,009693 %0,003235314 %
Feb-180,006794 %0,01214 %0,012112864 %
Mar-180,004105 %0,008365 %0,00939606 %
Apr-180,011116 %0,004108 %-0,000244247 %
May-18-0,00016 %0,004045 %-0,004937968 %
Jun-180,00374 %0,019798 %0,026792605 %
Jul-180,00047 %0,036107 %0,062285132 %
Aug-180,004169 %0,029813 %0,053184237 %
Sep-180,005102 %0,041201 %0,076763802 %
Oct-180,007874 %0,030724 %0,057596604 %
Nov-180,009717 %0,026811 %0,043266161 %
Dec-180,011546 %0,030395 %0,060053334 %
Jan-190,018695 %0,027985 %0,062568672 %
Feb-190,025419 %0,02065 %0,036289237 %
Mar-190,026963 %0,016107 %0,026518107 %
Apr-190,021236 %0,018582 %0,036764239 %
May-190,029683 %0,008421 %0,032699283 %
Jun-190,026912 %-0,00526 %0,001637127 %
Jul-190,029328 %-0,0066 %-0,015175071 %
Aug-190,027751 %0,004773 %-0,002925828 %
Sep-190,03258 %0,003339 %-0,010784879 %
Oct-190,028673 %0,000348 %-0,005590265 %
Nov-190,029088 %0,000263 %-0,014790508 %
Dec-190,021897 %-0,00124 %-0,026887322 %
Jan-200,021737 %0,002694 %-0,011087787 %
Feb-200,014998 %0,010501 %0,004852979 %
Mar-200,021108 %0,01599 %0,025059057 %
Apr-200,02384 %0,012276 %-0,017882062 %
May-200,017731 %0,018802 %-0,001459828 %
Jun-200,019101 %0,01751 %-0,008269946 %
Jul-200,016647 %0,029769 %0,009364022 %
Aug-200,012437 %0,033712 %-0,006301414 %
Sep-200,007577 %0,048354 %0,006318304 %
Oct-200,013233 %0,04891 %0,010005463 %
Nov-200,012288 %0,043155 %0,008537364 %
Dec-200,008422 %0,050451 %-0,003844373 %
Jan-210,007073 %0,064261 %-0,007921717 %
Feb-210,006998 %0,081619 %-0,00590183 %
Mar-210,002185 %0,085633 %-0,039846703 %
Apr-210,005236 %0,109791 %0,006775308 %
May-210,016447 %0,135462 %-0,01764766 %
Jun-210,018141 %0,146145 %0,012188456 %
Jul-210,024295 %0,136584 %0,03085261 %
Aug-210,0313 %0,118942 %0,059006894 %
Sep-210,03511 %0,117967 %0,059795652 %
Oct-210,030588 %0,124407 %0,049242417 %

Les prix à l’importation semblent n’avoir qu’une corrélation moyenne avec les prix à la consommation (mesurés par l’indice des prix à la consommation) et les prix des produits industriels. Il est important de noter que cela ne veut pas dire que les prix à l’importation n’ont pas d’incidence sur les prix intérieurs. Les prix à l’importation doivent éventuellement se refléter dans les prix intérieurs. Cela signifie qu’il existe des facteurs autres que les prix à l’importation qui entrent dans la détermination des prix intérieurs. Bien que cette affirmation puisse sembler banale, elle met en évidence l’étroitesse de la corrélation entre les prix des produits industriels et les prix à l’exportation dans la figure 8. Non seulement les prix à l’exportation et les prix des produits industriels intérieurs évoluent ensemble, mais il ne semble pas y avoir beaucoup de place pour que d’autres facteurs jouent un rôle dans la détermination des prix des produits industriels. Cette corrélation étroite est peut-être attendue, car les exportations de marchandises sont un sous-ensemble de la production industrielle, alors que seulement 25% environ des biens de l’IPC sont importés.Note de bas de page 10 Note de bas de page 11 Bien que deux graphiques ne constituent pas une preuve suffisante pour faire des affirmations générales sur la détermination des prix dans l’économie canadienne, ils suggèrent l’existence d’un mécanisme rigoureux.

La deuxième raison pour laquelle les prix du commerce sont importants est le prix des exportations par rapport au prix des importations, connu sous le nom de termes de l’échange. Si le prix des exportations augmente plus rapidement que celui des importations, ce qui correspond à une appréciation des termes de l’échange, les Canadiens sont en mesure de consommer davantage d’importations pour la même quantité d’exportations. Autrement dit, si les quantités exportées restent constantes, une appréciation des termes de l’échange entraîne une augmentation de l’utilité pour les Canadiens. Inversement, si le prix des importations augmente plus rapidement que celui des exportations, ce qui correspond à une dépréciation des termes de l’échange, les Canadiens doivent réduire leur consommation d’importations (ce qui entraîne une diminution de l’utilité) ou exporter une plus grande quantité pour compenser la baisse des prix. La figure 10 présente les termes de l’échange officiels tirés des comptes nationaux (sur une base trimestrielle) ainsi que les termes de l’échange impliqués par les séries mensuelles de prix des marchandises utilisées dans le présent document.Note de bas de page 12

Figure 10 : Termes de l’échange du Canada

Figure 10 : Termes de l’échange du Canada
Version texte - Figure 10
DateCalculé termes de l'échangeTrimestrielTermes de l'éechange officiels (trimestriel)
Jan-2010102,6084605 %Q1 2010105,5202 %
Feb-2010102,5266556 %Q2 2010103,8217 %
Mar-2010103,3777394 %Q3 2010102,6539 %
Apr-2010102,5714133 %Q4 2010105,2017 %
May-2010102,1698326 %Q1 2011107,8556 %
Jun-2010101,8111939 %Q2 2011108,5987 %
Jul-2010100,8823874 %Q3 2011107,1125 %
Aug-2010101,2401155 %Q4 2011107,5372 %
Sep-2010101,1594304 %Q1 2012107,0064 %
Oct-2010101,6974705 %Q2 2012104,5648 %
Nov-2010103,0580837 %Q3 2012105,5202 %
Dec-2010104,3430892 %Q4 2012107,5372 %
Jan-2011109,9154822 %Q1 2013107,6433 %
Feb-2011108,1125773 %Q2 2013107,2187 %
Mar-2011109,1540581 %Q3 2013106,9002 %
Apr-2011111,5032254 %Q4 2013105,6263 %
May-2011109,1491724 %Q1 2014107,7495 %
Jun-2011109,8496733 %Q2 2014106,1571 %
Jul-2011106,8172873 %Q3 2014105,5202 %
Aug-2011106,5730348 %Q4 2014102,1231 %
Sep-2011107,4393116 %Q1 201599,15074 %
Oct-2011106,8629414 %Q2 201599,36306 %
Nov-2011107,8709812 %Q3 201597,23992 %
Dec-2011108,5271943 %Q4 201596,07219 %
Jan-2012106,2391332 %Q1 201694,26752 %
Feb-2012107,64315 %Q2 201696,60297 %
Mar-2012108,3111291 %Q3 201697,55839 %
Apr-2012106,4236037 %Q4 201699,04459 %
May-2012104,8577221 %Q1 2017100,7431 %
Jun-2012104,2082841 %Q2 201799,36306 %
Jul-2012104,3104594 %Q3 201799,78769 %
Aug-2012106,0135112 %Q4 2017101,6985 %
Sep-2012107,4196258 %Q1 2018101,8047 %
Oct-2012108,7953552 %Q2 2018102,7601 %
Nov-2012107,4485133 %Q3 2018101,8047 %
Dec-2012109,3187695 %Q4 201896,70913 %
Jan-2013108,9123463 %Q1 201999,89384 %
Feb-2013108,3427073 %Q2 2019100,4246 %
Mar-2013108,7354772 %Q3 201999,46921 %
Apr-2013109,0458128 %Q4 2019100,2123 %
May-2013108,1950688 %Q1 202095,32909 %
Jun-2013106,9508189 %Q2 202092,46285 %
Jul-2013108,2483464 %Q3 202098,30149 %
Aug-2013108,771687 %Q4 2020100,7431 %
Sep-2013107,4709872 %Q1 2021107,2187 %
Oct-2013106,689331 %Q2 2021111,9958 %
Nov-2013106,4055635 %Q3 2021110,1911 %
Dec-2013106,6416713 %  
Jan-2014109,2040264 %  
Feb-2014111,0978875 %  
Mar-2014109,7677631 %  
Apr-2014106,8677313 %  
May-2014107,0447854 %  
Jun-2014107,4096525 %  
Jul-2014106,6748814 %  
Aug-2014106,5243941 %  
Sep-2014105,6277926 %  
Oct-2014104,1863318 %  
Nov-2014103,7074594 %  
Dec-2014100,4835757 %  
Jan-201598,76261438 %  
Feb-2015100,8780622 %  
Mar-201598,68947548 %  
Apr-201598,20285151 %  
May-201599,3761239 %  
Jun-2015100,2006757 %  
Jul-201598,19545517 %  
Aug-201597,29803137 %  
Sep-201595,05497485 %  
Oct-201596,59632497 %  
Nov-201595,862869 %  
Dec-201594,21541538 %  
Jan-201693,8220919 %  
Feb-201692,40591594 %  
Mar-201694,6627222 %  
Apr-201695,63216477 %  
May-201696,57379556 %  
Jun-201696,83280051 %  
Jul-201697,74825623 %  
Aug-201696,45556779 %  
Sep-201698,08438267 %  
Oct-201698,37345203 %  
Nov-201699,11566843 %  
Dec-2016100,446543 %  
Jan-2017102,223504 %  
Feb-2017101,3068401 %  
Mar-2017100,1183875 %  
Apr-201799,6681891 %  
May-201799,73744835 %  
Jun-201798,20048942 %  
Jul-201797,76805062 %  
Aug-201798,56491591 %  
Sep-201799,62255216 %  
Oct-2017100,3173625 %  
Nov-2017101,0067552 %  
Dec-2017101,8605562 %  
Jan-2018102,1689234 %  
Feb-2018100,7492933 %  
Mar-2018100,793429 %  
Apr-2018101,7082464 %  
May-2018103,2398301 %  
Jun-2018102,7478125 %  
Jul-2018102,3474946 %  
Aug-2018101,3804811 %  
Sep-2018100,4109412 %  
Oct-2018100,9598324 %  
Nov-201894,17145074 %  
Dec-201891,02036832 %  
Jan-201996,16237256 %  
Feb-2019100,9940961 %  
Mar-2019102,0696188 %  
Apr-2019102,0441386 %  
May-2019101,3052071 %  
Jun-201998,59993793 %  
Jul-201999,19730081 %  
Aug-201998,94831663 %  
Sep-2019100,0163991 %  
Oct-201999,7403787 %  
Nov-2019100,9614184 %  
Dec-201999,97066559 %  
Jan-202098,09248584 %  
Feb-202095,08811014 %  
Mar-202089,68444919 %  
Apr-202084,83798657 %  
May-202088,95966382 %  
Jun-202097,57221371 %  
Jul-202097,35314651 %  
Aug-202098,87474568 %  
Sep-202097,95153497 %  
Oct-202099,02315018 %  
Nov-202099,70569841 %  
Dec-2020102,0682229 %  
Jan-2021104,5650931 %  
Feb-2021107,8979315 %  
Mar-2021109,6975632 %  
Apr-2021110,3775797 %  
May-2021113,0938645 %  
Jun-2021114,5436261 %  
Jul-2021112,1069196 %  
Aug-2021109,2621882 %  
Sep-2021109,8103979 %  
Oct-2021114,3018284 %  
Nov-2021   
Dec-2021   

Les données calculées et officielles révèlent des situations identiques. Les termes de l’échange du Canada se sont détériorés au milieu des années 2010, correspondant à la baisse du prix du pétrole, avant de rebondir partiellement dans la seconde moitié de la décennie. Pendant la pandémie, les prix à l’exportation ont chuté davantage que les prix à l’importation, et ont remonté en flèche. Selon les statistiques officielles, les termes de l’échange au deuxième trimestre de 2021 étaient à leur plus haut niveau depuis le deuxième trimestre de 2008, et le deuxième plus haut niveau jamais atteint. La complexité tient au fait que les quantités exportées ne sont pas restées constantes; quoi qu’il en soit, les prix commerciaux actuels sont en soi favorables aux Canadiens; chaque unité d’exportation permet d’acheter davantage d’importations.

6. Conclusion

Ce document a étudié comment les prix et les quantités des échanges commerciaux ont évolué au cours de la pandémie de COVID-19. En valeur, les exportations de marchandises ont rebondi après le creux de la vague enregistré au début de la pandémie et sont supérieures de 13 % aux niveaux prépandémiques. Toutefois, cela est dû au fait que les prix à l’exportation sont supérieurs de 21 % à leur niveau d’avant la pandémie et que les quantités exportées sont inférieures de 6 % à leur niveau d’avant la pandémie. L’augmentation des prix à l’exportation et la diminution des quantités exportées ne sont pas la conséquence d’un bien en particulier, mais sont plutôt d’ordre général. Il est important de noter que les prix élevés et les faibles quantités ne sont pas la continuation de la chute initiale de la pandémie; ces deux tendances ne sont apparues qu’en 2021. La situation des importations est moins grave; les prix sont supérieurs de 5 % aux niveaux prépandémiques, tandis que les quantités importées sont à peu près égales à leur niveau prépandémique.

Les prix des exportations ont augmenté davantage que ceux des importations, ce qui a entraîné une appréciation des termes de l’échange et l’un des niveaux de termes de l’échange les plus élevés jamais enregistrés. Il s’agit d’un avantage net, car les Canadiens peuvent consommer davantage d’importations tout en produisant la même quantité d’exportations. L’augmentation des prix à l’importation entraîne une hausse des prix pour les consommateurs et les entreprises du Canada. Cependant, la corrélation n’est que légère, ce qui suggère que des facteurs autres que les prix à l’importation jouent un rôle important dans la détermination des prix intérieurs. Les prix à l’exportation, par contre, ont une corrélation étroite avec les prix des produits industriels, ce qui suggère que lorsque les prix mondiaux des exportations canadiennes augmentent, les prix des produits industriels canadiens augmentent presque dans les mêmes proportions.

Annexe

Annexe 1 : Principales contributions à la croissance

Tableau 3 : Principales contributions à la croissance pour les quantités exportées

Produit (2019 à mai 2020)MontantProduit (Mai 2020 à octobre 2021)MontantProduit (2019 à octobre 2021)Montant
Total-22 %Total21 %Total-6,20 %
Contributions positives les plus marquées
Produits pharmaceutiques0,3 p.p.Automobiles et camionnettes6,2 p.p.Pétrole brut et bitume0,8 p.p.
Blé0,3 p.p.Pièces d’automobile3,4 p.p.Produits de fer et d’acier0,6 p.p.
Fruits/noix/légumes/légumineuses0,2 p.p.Pétrole brut et bitume3,2 p.p.Biens et fournitures divers0,4 p.p.
Autres produits végétaux0,2 p.p.Produits de fer et d’acier1,3 p.p.Produits pharmaceutiques0,4 p.p.
Produits alimentaires intermédiaires0,1 p.p.Potasse0,7 p.p.Minerais de fer et concentrés0,3 p.p.
Canola0,1 p.p.Autres machines0,7 p.p.Autres produits alimentaires0,3 p.p.
Électricité0,1 p.p.Minerais de fer et concentrés0,6 p.p.Potasse0,3 p.p.
Asphalte0,1 p.p.Autres produits alimentaires0,5 p.p.Autres produits végétaux0,3 p.p.
Minerais de cuivre0,1 p.p.Camions lourds ou de poids moyen0,5 p.p.Résine de plastique0,3 p.p.
Aliments pour animaux0,1 p.p.Biens et fournitures divers0,5 p.p.Pièces électroniques et électriques0,2 p.p.
Contributions négatives les plus marquées
Automobiles et camionnettes-8,3 p.p.Blé-1,0 p.p.Automobiles et camionnettes-3,5 p.p.
Pièces automobiles-2,7 p.p.Métaux précieux-0,9 p.p.Métaux précieux-0,9 p.p.
Pétrole brut et bitume-1,7 p.p.Produits énergétiques raffinés-0,7 p.p.Produits énergétiques raffinés-0,7 p.p.
Autres machines-0,9 p.p.Fruits/noix/légumes/légumineuses-0,4 p.p.Aéronefs et pièces-0,5 p.p.
Aéronefs et pièces-0,7 p.p.Électricité-0,3 p.p.Blé-0,5 p.p.
Camions lourds ou de poids moyen-0,7 p.p.Produits alimentaires intermédiaires-0,3 p.p.Autres machines-0,4 p.p.
Autres ajustements de la BdP-0,6 p.p.Minerais de cuivre-0,2 p.p.Autres ajustements de la BdP-0,3 p.p.
Lubrifiants et autres produits pétroliers-0,4 p.p.Nickel et alliages à base de nickel-0,2 p.p.Camions lourds ou de poids moyen-0,3 p.p.
Bateaux et autres produits de transport-0,4 p.p.Transactions spéciales commerciales-0,1 p.p.Bateaux et autres produits de transport-0,3 p.p.
Meubles et accessoires-0,4 p.p.Machinerie et équipement-0,1 p.p.Aéronef-0,3 p.p.

Tableau 4 : Principales contributions à la croissance pour les prix des exportations

Produit (2019 à mai 2020)MontantProduit (Mai 2020 à octobre 2021)MontantProduit (2019 à octobre 2021)Montant
Total-12 %Total37 %Total21 %
Contributions positives les plus marquées
Métaux précieux1,3 p.p.Pétrole brut et bitume19 p.p.Pétrole brut et bitume5,0 p.p.
Produits de viande0,4 p.p.Gaz naturel2,0 p.p.Bois d’œuvre et autres produits de scierie1,4 p.p.
Fruits, noix et légumes0,2 p.p.Charbon1,8 p.p.Gaz naturel1,4 p.p.
Autres ajustements de la BdP0,2 p.p.Bois d’œuvre et autres produits de scierie1,5 p.p.Charbon1,3 p.p.
Blé0,2 p.p.Produits énergétiques raffinés1,2 p.p.Aluminium et alliages d’aluminium0,9 p.p.
Autres produits alimentaires0,2 p.p.Alliages d’aluminium1,2 p.p.Métaux précieux0,7 p.p.
Biens et fournitures divers0,2 p.p.Produits de fer et d’acier0,8 p.p.Produits de fer et d’acier0,7 p.p.
Bois d’œuvre et autres produits de scierie0,1 p.p.Liquides de gaz naturel, y compris le condensat0,8 p.p.Produits alimentaires intermédiaires0,6 p.p.
Minerais de fer et concentrés0,1 p.p.Produits alimentaires intermédiaires0,7 p.p.Déchets et rebuts de métal0,5 p.p.
Aéronef0,1 p.p.Déchets et rebuts de métal0,7 p.p.Autres ajustements de la BdP0,5 p.p.
Contributions négatives les plus marquées
Pétrole brut et bitume-12,1 p.p.Métaux précieux-0,7 p.p.Produits pharmaceutiques-0,2 p.p.
Produits énergétiques raffinés-0,9 p.p.Produits pharmaceutiques-0,3 p.p.Pièces électroniques et électriques-0,1 p.p.
Lubrifiants et autres produits pétroliers-0,4 p.p.Aéronefs et pièces-0,1 p.p.Pièces automobiles-0,1 p.p.
Gaz naturel-0,4 p.p.Aéronef-0,1 p.p.Tissus, fibres/filés/cuir-0,1 p.p.
Charbon-0,2 p.p.Équipement médical-0,1 p.p.Ordinateurs et pièces d’ordinateur0,0 p.p.
Pâtes et papiers-0,2 p.p.Pièces automobiles-0,1 p.p.Aéronefs et pièces0,0 p.p.
Asphalte-0,2 p.p.Autres produits alimentaires-0,1 p.p.Aéronef0,0 p.p.
Résine de plastique-0,2 p.p.Pièces électroniques et électriques-0,1 p.p.Équipement médical0,0 p.p.
Liquides de gaz naturel, y compris le condensat-0,2 p.p.Tissus, fibres/filés/cuir-0,1 p.p.Boissons alcoolisées0,0 p.p.
Alliages d’aluminium-0,2 p.p.Ordinateurs/pièces-0,1 p.p.Pneus0,0 p.p.

Tableau 5 : Principales contributions à la croissance pour les quantités importées

Produit (2019 à mai 2020)MontantProduit (Mai 2020 à octobre 2021)MontantProduit (2019 à octobre 2021)Montant
Total-29 %Total41 %Total0.20 %
Contributions positives les plus marquées
Métaux précieux2,2 p.p.Automobiles et camionnettes12,3 p.p.Biens et fournitures divers0,9 p.p.
Tapis et autres produits textiles0,6 p.p.Pièces automobiles4,9 p.p.Transactions spéciales commerciales0,8 p.p.
Autres minerais et concentrés de métaux0,4 p.p.Vêtements, chaussures et accessoires2,4 p.p.Métaux précieux0,5 p.p.
Produits semi-ouvrés de métaux non ferreux0,4 p.p.Équipement audio et vidéo1,7 p.p.Ordinateurs et pièces0,5 p.p.
Produits pharmaceutiques0,2 p.p.Camions lourds et de poids moyen1,7 p.p.Produits pharmaceutiques0,5 p.p.
Pièces de matériel ferroviaire roulant0,1 p.p.Produits énergétiques raffinés1,5 p.p.Composants électriques0,3 p.p.
Ordinateurs et pièces0,1 p.p.Biens et fournitures divers1,3 p.p.Automobiles et camionnettes0,3 p.p.
Combustible nucléaire et autres produits énergétiques0,1 p.p.Pièces pour les machines et l’équipement1,3 p.p.Pièces électroniques et électriques0,3 p.p.
Engrais, pesticides et autres produits chimiques0,1 p.p.Transactions spéciales commerciales1,2 p.p.Électroménagers0,3 p.p.
Boissons alcoolisées0,1 p.p.Composants électriques1,2 p.p.Équipement médical0,3 p.p.
Contributions négatives les plus marquées
Automobiles et camionnettes-8,4 p.p.Métaux précieux-2,4 p.p.Pièces automobiles-2,0 p.p.
Pièces automobiles-5,4 p.p.Autres minerais et concentrés de métaux-0,8 p.p.Pétrole brut et bitume-1,0 p.p.
Camions lourds ou de poids moyen-1,5 p.p.Tapis, autres textiles-0,7 p.p.Aéronefs et pièces-0,8 p.p.
Vêtements, chaussures et accessoires-1,4 p.p.Produits semi-ouvrés de métaux non ferreux-0,5 p.p.Autres machines-0,4 p.p.
Produits énergétiques raffinés-1,4 p.p.Pièces de matériel ferroviaire roulant-0,3 p.p.Produits de fer et d’acier-0,3 p.p.
Autres machines-1,2 p.p.Engrais, autres produits chimiques-0,3 p.p.Produits énergétiques raffinés-0,3 p.p.
Aéronefs et pièces-1,2 p.p.Autres produits alimentaires-0,1 p.p.Camions lourds ou de poids moyen-0,3 p.p.
Équipement audio et vidéo-1,2 p.p.Pétrole brut et bitume-0,1 p.p.Aéronef-0,3 p.p.
Pétrole brut et bitume-0,9 p.p.Boissons alcoolisées-0,1 p.p.Lubrifiants et autres produits pétroliers-0,3 p.p.
Pièces pour les machines et l’équipement-0,8 p.p.Teintures et pigments, et produits pétrochimiques-0,1 p.p.Autres ajustements de la BdP-0,3 p.p.

Tableau 6 : Principales contributions à la croissance pour les prix des importations

Produit (2019 à mai 2020)MontantProduit (Mai 2020 à octobre 2021)MontantProduit (2019 à octobre 2021)Montant
Total-1,20 %Total6,70 %Total5,40 %
Contributions positives les plus marquées
Autres minerais et concentrés de métaux0,3 p.p.Pétrole brut et bitume2,2 p.p.Produits de fer et d’acier1,1 p.p.
Déchets et rebuts de métal0,3 p.p.Produits de fer et d’acier1,2 p.p.Autres minerais et concentrés de métaux0,6 p.p.
Produits de nettoyage0,2 p.p.Résine de plastique0,8 p.p.Résine de plastique0,6 p.p.
Ordinateurs et pièces0,1 p.p.Produits énergétiques raffinés0,7 p.p.Produits énergétiques raffinés0,4 p.p.
Produits de viande0,1 p.p.Lubrifiants et autres produits pétroliers0,7 p.p.Métaux précieux0,4 p.p.
Aéronefs et pièces0,1 p.p.Produits semi-ouvrés de métaux non ferreux0,5 p.p.Lubrifiants et autres produits pétroliers0,3 p.p.
Fruits/noix/légumes/légumineuses0,1 p.p.Métaux précieux0,5 p.p.Autres ajustements de la BdP0,3 p.p.
Pièces automobiles0,1 p.p.Engrais, autres produits chimiques0,5 p.p.Déchets et rebuts de métal0,3 p.p.
Produits pharmaceutiques0,1 p.p.Gaz naturel0,4 p.p.Engrais, autres produits chimiques0,3 p.p.
Autres machines0,1 p.p.Autres minerais et concentrés de métaux0,4 p.p.Gaz naturel0,3 p.p.
Contributions négatives les plus marquées
Pétrole brut et bitume-1,9 p.p.Automobiles et camionnettes-0,5 p.p.Automobiles et camionnettes-0,4 p.p.
Produits semi-ouvrés de métaux non ferreux-0,4 p.p.Équipement médical-0,3 p.p.Équipement audio et vidéo-0,3 p.p.
Lubrifiants et autres produits pétroliers-0,3 p.p.Ordinateurs et pièces-0,3 p.p.Équipement médical-0,2 p.p.
Produits énergétiques raffinés-0,3 p.p.Équipement audio et vidéo-0,3 p.p.Composants électriques-0,2 p.p.
Résine de plastique-0,2 p.p.Composants électriques-0,3 p.p.Biens et fournitures divers-0,2 p.p.
Gaz naturel-0,2 p.p.Biens et fournitures divers-0,2 p.p.Ordinateurs et périphériques-0,2 p.p.
Engrais, autres produits chimiques-0,2 p.p.Produits pharmaceutiques-0,2 p.p.Pièces électroniques et électriques-0,1 p.p.
Métaux précieux-0,1 p.p.Fruit, noix, légumes-0,2 p.p.Produits minéraux non métalliques-0,1 p.p.
Produits de fer et d’acier-0,1 p.p.Pièces électroniques et électriques-0,1 p.p.Produits pharmaceutiques-0,1 p.p.
Teintures et pigments, et produits pétrochimiques-0,1 p.p.Produits minéraux non métalliques-0,1 p.p.Électroménagers-0,1 p.p.

Annexe 2 : Indices

Une brève description de la méthodologie des indices de prix et de quantité sera donnée, car elle est nécessaire pour comprendre certains des arguments avancés dans le présent document. Le problème de base des indices consiste à décomposer la variation de valeur, entre la période t-1 et la période t, en une variation de quantité et une variation de prix. Formellement :

Math 1

Où 𝑝𝑡 ⋅𝑞𝑡 est le produit interne du vecteur prix et quantité et est équivalent à ∑ 𝑝𝑖 𝑡𝑞𝑖 𝑡 𝑛 𝑖 . Une forme fonctionnelle est alors nécessaire pour la formule de prix ou de quantité, puis l’autre est déterminée implicitement. Statistique Canada choisit d’utiliser la formule de Laspeyres, avec l’année de base 2012, pour l’indice de quantité, et une formule de Paasche pour l’indice de prix. Formellement :

Math 2

Math 3

Le problème de l’utilisation des indices de Laspeyres et de Paasche est qu’ils ignorent l’effet de substitution. Plus l’année de base est éloignée, plus l’effet a tendance à être important. Pour comprendre pourquoi il s’agit d’un problème, l’indice de quantité de Laspeyres peut être réécrit comme une moyenne pondérée par les parts des quantités relatives :

Math

Math 4

L’utilisation des parts des échanges de 2012 pour calculer les effets commerciaux en 2021 pourrait conduire à des résultats trompeurs. Par exemple, le Pétrole brut et bitume représentait 15,6 % des exportations canadiennes en 2012; en 2019, cette part avait chuté à 14,1 %. En utilisant la part de 2012, l’indice surestimerait l’effet du pétrole brut sur les quantités, tout en sous-estimant d’autres éléments. De même, l’indice de prix de Paasche peut être écrit comme la moyenne harmonique pondérée de la part de la période en cours des prix relatifs :

Math

Math 5

Afin de fournir des résultats plus pertinents pour 2020, l’année de base a été modifiée de 2012 à 2019. Par rapport aux indices réguliers de prix et de quantité, les valeurs rebasées sont différentes, bien que fortement corrélées comme prévu, comme le montre la figure 11. Un problème persistant est que les séries ne sont pas complètement rebasées à 2019. Dans la construction des indices de prix et de quantité, il y a deux étapes d’agrégation. La première consiste à prendre les données brutes (c’est-à-dire les prix réels et les quantités réelles vendues de divers biens) et à les agréger à l’aide d’un indice élémentaire qui n’utilise pas de pondérations du panier. Nous n’avons pas accès à ces données. Ce n’est pas un problème en soi. Cependant, le problème se pose une fois que les pondérations sont introduites. Pour la première série, la catégorie la plus détaillée disponible est celle des « animaux vivants ». En soi, cela nécessiterait une agrégation préliminaire à partir des indices élémentaires. Par exemple, une certaine combinaison de toutes les exportations d’animaux vivants se combine pour faire cette série. Là est le problème, les pondérations pour créer le niveau le plus détaillé disponible ne sont pas disponibles et ne peuvent donc pas être mises à jour en 2019. Ainsi, les composantes sous-jacentes utiliseront toujours des parts obsolètes. Quoi qu’il en soit, la mise à jour des pondérations lorsque cela est possible constitue probablement une amélioration par rapport aux calculs par défaut de Statistique Canada.

Figure 11 : Comparaison de différentes années de base dans la série des exportations

Figure 11 : Comparaison de différentes années de base dans la série des exportations
Version texte - Figure 11
DateComparaison de la séries des quantités exportéesComparaison de la séries des prx à l'exportation
Année de base 2012Année de base 2019Année de base 2012Année de base 2019
10-Jan73,04989 %77,00008 %88,82261 %84,23203 %
10-Feb74,27831 %78,17253 %89,38776 %84,90898 %
10-Mar75,17915 %79,07119 %87,22135 %82,95088 %
10-Apr76,16188 %80,6594 %86,56201 %81,74815 %
10-May77,3903 %80,68829 %87,50392 %83,85664 %
10-Jun76,73514 %80,50824 %87,22135 %83,13692 %
10-Jul76,16188 %80,159 %87,03297 %82,63609 %
10-Aug77,55408 %81,60075 %87,7865 %83,41308 %
10-Sep75,91619 %80,17148 %87,97488 %83,23167 %
10-Oct78,12734 %81,99995 %87,88069 %83,62605 %
10-Nov78,29114 %82,11975 %89,01099 %84,84257 %
10-Dec80,82986 %85,39749 %90,70644 %85,81757 %
11-Jan80,17471 %82,62731 %93,90895 %91,08422 %
11-Feb77,06272 %79,58449 %92,77865 %89,84064 %
11-Mar77,47219 %79,80108 %94,09733 %91,26144 %
11-Apr76,81703 %79,24738 %96,07536 %93,10031 %
11-May76,81703 %79,57921 %95,69859 %92,32743 %
11-Jun76,16188 %78,17482 %95,60439 %93,10323 %
11-Jul80,82986 %84,56251 %93,43799 %89,27469 %
11-Aug82,05828 %85,28949 %94,66248 %90,96827 %
11-Sep82,95912 %85,55649 %96,35793 %93,44349 %
11-Oct81,23933 %83,87154 %96,45212 %93,44425 %
11-Nov81,97639 %84,61758 %98,24176 %95,05479 %
11-Dec85,82543 %89,14231 %97,67661 %94,0207 %
12-Jan82,79533 %86,03919 %96,07536 %92,43363 %
12-Feb83,12291 %85,24192 %95,60439 %93,16949 %
12-Mar80,91176 %82,94383 %95,03925 %92,64573 %
12-Apr82,30396 %84,53242 %94,00314 %91,52039 %
12-May82,30396 %84,7924 %93,90895 %91,09437 %
12-Jun81,89449 %84,19062 %93,53218 %90,94125 %
12-Jul81,56692 %83,77701 %92,30769 %89,77571 %
12-Aug82,22207 %84,43224 %92,68446 %90,21114 %
12-Sep81,48502 %83,53867 %93,24961 %90,84753 %
12-Oct80,42039 %82,84447 %95,5102 %92,65663 %
12-Nov81,73071 %84,03428 %94,37991 %91,76189 %
12-Dec82,05828 %83,59658 %94,00314 %92,26453 %
13-Jan82,05828 %83,65614 %94,37991 %92,47607 %
13-Feb83,45049 %85,11671 %94,94505 %93,01065 %
13-Mar83,85996 %85,6065 %95,79278 %93,75332 %
13-Apr85,41595 %87,33574 %95,22763 %93,11463 %
13-May84,51511 %86,15511 %94,00314 %92,20354 %
13-Jun84,02375 %86,21367 %94,37991 %91,92175 %
13-Jul80,82986 %82,63206 %95,98116 %93,79208 %
13-Aug83,94186 %85,96471 %97,20565 %94,85629 %
13-Sep85,33406 %87,46877 %96,45212 %94,08826 %
13-Oct84,8427 %86,61558 %95,32182 %93,33903 %
13-Nov85,00648 %87,24218 %94,75667 %92,26173 %
13-Dec84,6789 %86,66904 %95,98116 %93,75328 %
14-Jan81,40312 %82,94767 %99,56044 %97,6972 %
14-Feb84,35133 %86,29182 %102,6688 %100,3356 %
14-Mar86,97195 %88,83881 %102,4804 %100,26 %
14-Apr87,46332 %89,77487 %100,2198 %97,61324 %
14-May91,23046 %93,18629 %99,46625 %97,33898 %
14-Jun91,47615 %93,23033 %98,9011 %96,99484 %
14-Jul92,45889 %94,28082 %98,33595 %96,36244 %
14-Aug91,47615 %93,16352 %98,14757 %96,31829 %
14-Sep91,72183 %93,71795 %98,24176 %96,06644 %
14-Oct92,54078 %94,84592 %97,58242 %95,04571 %
14-Nov90,08394 %92,12994 %97,11146 %94,95757 %
14-Dec93,19593 %95,0117 %93,72057 %91,89987 %
15-Jan90,7391 %92,51473 %93,43799 %91,56508 %
15-Feb90,08394 %91,85238 %95,32182 %93,5069 %
15-Mar91,63994 %93,44329 %94,37991 %92,52945 %
15-Apr91,72183 %93,06494 %93,72057 %92,30933 %
15-May90,41152 %92,0725 %94,4741 %92,73167 %
15-Jun94,26056 %96,10883 %95,60439 %93,65559 %
15-Jul94,75193 %96,67393 %96,54631 %94,5828 %
15-Aug94,17867 %95,67551 %95,22763 %93,66759 %
15-Sep94,42435 %95,58212 %94,00314 %92,84323 %
15-Oct92,1313 %93,87379 %94,28571 %92,54594 %
15-Nov91,96751 %93,59132 %93,90895 %92,21719 %
15-Dec95,32519 %97,2585 %93,62637 %91,72495 %
16-Jan97,61823 %99,31249 %93,53218 %91,91919 %
16-Feb95,73466 %97,75781 %90,80063 %88,90779 %
16-Mar92,70457 %94,53584 %89,76452 %88,04482 %
16-Apr92,1313 %94,30445 %90,42386 %88,33822 %
16-May89,18311 %91,32475 %92,11931 %89,87126 %
16-Jun88,69173 %90,84039 %92,96703 %90,76282 %
16-Jul91,39426 %93,65966 %94,75667 %92,40923 %
16-Aug95,07951 %96,64381 %93,15542 %91,60742 %
16-Sep93,27782 %94,96364 %94,56829 %92,90143 %
16-Oct92,2132 %94,15369 %96,6405 %94,57906 %
16-Nov96,30792 %97,76821 %96,7347 %95,29566 %
16-Dec94,75193 %96,11182 %97,58242 %96,1993 %
17-Jan95,98035 %97,32255 %98,14757 %96,78525 %
17-Feb94,67004 %95,71606 %97,67661 %96,60749 %
17-Mar95,65277 %96,80349 %98,05338 %96,85031 %
17-Apr96,5536 %97,53388 %98,52433 %97,38842 %
17-May97,45444 %98,37907 %98,80691 %97,79156 %
17-Jun94,58814 %95,8271 %96,92308 %95,64968 %
17-Jul94,09677 %94,81239 %93,3438 %92,62218 %
17-Aug92,45889 %93,53874 %94,4741 %93,39288 %
17-Sep93,6873 %94,37807 %93,72057 %92,95296 %
17-Oct94,26056 %94,64249 %94,94505 %94,55989 %
17-Nov95,57087 %96,58002 %98,05338 %97,00011 %
17-Dec95,24329 %96,50542 %99,08949 %97,81999 %
18-Jan94,26056 %94,43024 %98,14757 %97,94234 %
18-Feb95,48898 %96,23798 %98,52433 %97,66914 %
18-Mar98,1096 %98,70609 %98,9011 %98,29392 %
18-Apr99,25613 %99,81286 %99,74883 %99,08158 %
18-May97,61823 %98,14173 %101,2559 %100,5879 %
18-Jun100,157 %100,8021 %102,763 %102,1238 %
18-Jul99,74749 %100,3468 %103,4223 %102,7639 %
18-Aug99,41991 %99,54447 %102,292 %102,0885 %
18-Sep100,3208 %100,4122 %101,2559 %101,1108 %
18-Oct100,4026 %100,3565 %100,5965 %100,5876 %
18-Nov100,7302 %100,2861 %94,37991 %94,71335 %
18-Dec98,84665 %98,55183 %92,59026 %92,85962 %
19-Jan99,74749 %99,80656 %97,67661 %97,53745 %
19-Feb95,98035 %96,16789 %101,6327 %101,3371 %
19-Mar99,33802 %99,39081 %103,0455 %102,9003 %
19-Apr99,50181 %99,38548 %103,0455 %103,0581 %
19-May103,8422 %104,0745 %101,5385 %101,1887 %
19-Jun101,9586 %101,4748 %97,58242 %98,03711 %
19-Jul101,6311 %101,3116 %98,33595 %98,61741 %
19-Aug101,5492 %101,3921 %99,08949 %99,18784 %
19-Sep98,84665 %99,27639 %100,2198 %99,74002 %
19-Oct98,84665 %99,02639 %99,18367 %98,93613 %
19-Nov98,76476 %98,86588 %99,65463 %99,50801 %
19-Dec99,99317 %99,82893 %98,99529 %99,09396 %
20-Jan96,71739 %96,35257 %97,58242 %97,88359 %
20-Feb101,713 %100,8414 %94,28571 %95,04701 %
20-Mar98,27339 %96,82265 %90,23548 %91,52081 %
20-Apr79,84713 %76,07655 %79,40345 %83,30407 %
20-May79,60145 %77,3713 %85,62009 %88,06623 %
20-Jun88,28226 %87,70528 %94,00314 %94,55288 %
20-Jul94,99761 %95,14706 %97,01727 %96,79357 %
20-Aug92,54078 %92,52689 %97,7708 %97,77126 %
20-Sep94,83382 %94,35945 %96,92308 %97,36909 %
20-Oct94,34245 %94,16061 %98,71272 %98,83796 %
20-Nov96,06224 %95,1461 %97,95918 %98,80437 %
20-Dec96,14413 %95,20124 %99,18367 %100,1064 %
21-Jan100,2389 %99,89643 %103,0455 %103,3287 %
21-Feb94,91572 %93,74117 %106,0597 %107,2799 %
21-Mar95,07951 %94,40615 %107,0016 %107,6626 %
21-Apr91,80373 %91,61529 %110,2041 %110,3642 %
21-May89,10121 %88,82305 %111,8995 %112,1187 %
21-Jun93,44161 %92,76961 %114,5369 %115,3654 %
21-Jul93,93298 %93,20233 %115,2904 %116,1571 %
21-Aug95,81656 %94,78934 %113,5008 %114,7204 %
21-Sep92,95025 %91,17814 %114,3485 %116,5155 %

Annexe 3 : Générer les contrefactuels

Comme indiqué dans le corps du document, les contrefactuels et les intervalles de confiance ont été générés à l’aide d’un modèle ARIMA sur la période allant de janvier 2010 à décembre 2019. La procédure de sélection du modèle ARIMA approprié a suivi de près l’algorithme de Hyndman-Khandakar.Note de bas de page 13 Tout d’abord, toutes les séries ont été transformées par leur logarithme naturel. Ensuite, en utilisant à la fois le test de Dickey-Fuller augmenté et le test de KPSS, toutes les séries ont été déterminées comme étant stationnaires après la première différence.Note de bas de page 14 Note de bas de page 15 Note de bas de page 16 Ensuite, 16 estimations ARIMA ont été effectuées pour chaque série, toutes spécifiées en utilisant des données I(1). En permettant au terme autorégressif de varier entre 0 et 3, et en permettant à la composante moyenne mobile de varier entre 0 et 3, et toutes les combinaisons de ces éléments. Les modèles ont été comparés à l’aide du critère d’information d’Akaike avec correction pour petits échantillons (ou AIC).Note de bas de page 17 Puis, le paramètre de chaque modèle a été examiné pour détecter les racines unitaires. Si l’un des termes AR, la somme des termes AR, l’un des termes MA ou la somme des termes MA était exactement égal à 1 ou -1, le modèle était rejeté pour cause de racine unitaire et le meilleur modèle suivant (basé sur l’AIC) était sélectionné. Ce modèle a ensuite fait l’objet d’une vérification des racines unitaires. On a procédé ainsi jusqu’à ce que l’un des modèles ne présente aucun signe de racines unitaires. La prévision linéaire et l’intervalle de confiance ont ensuite été générés à l’aide de l’ensemble de prévision de R sur le modèle ARIMA approprié.Note de bas de page 18 Note de bas de page 19 La dernière étape a consisté à décomposer et à représenter graphiquement les séries et les intervalles de confiance.

Les modèles ARIMA suivants ont été sélectionnés :

Références

Brouillette, D., & Savoie-Chabot, L. (2017). Facteurs mondiaux et inflation au Canada (No. 2017-17). Banque du Canada.

Dickey, D. A., et Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American statistical association, 74(366a), 427-431.

Hurvich, C. M., & Tsai, C. L. (1993). A corrected Akaike information criterion for vector autoregressive model selection. Journal of time series analysis, 14(3), 271-279.

Hyndman R, Athanasopoulos G, Bergmeir C, Caceres G, Chhay L, O’Hara-Wild M, Petropoulos F, Razbash S, Wang E, Yasmeen F (2021). forecast: Forecasting functions for time series and linear models. R package version 8.15, https://pkg.robjhyndman.com/forecast/.

Hyndman RJ, Khandakar Y (2008). Automatic time series forecasting: the forecast package for R. Journal of Statistical Software, 26(3), 1–22. https://www.jstatsoft.org/article/view/v027i03.

Kwiatkowski, D., Phillips, P. C., Schmidt, P., & Shin, Y. (1992). Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root: How sure are we that economic time series have a unit root?. Journal of econometrics, 54(1-3), 159-178.

Scarffe, C. (2019). Diversité géographique des exportations canadiennes, Affaires mondiales Canada.

Statistique Canada. Tableau 12-10-0121-01, Commerce international de marchandises par classification des produits, mensuel (x 1 000 000).

Statistique Canada. Tableau 12-10-0128-01, Commerce international de marchandises par produit et indices de prix et de volumes, mensuel (x 1 000).

Statistique Canada. Tableau 18-10-0004-01, Indice des prix à la consommation mensuel, non désaisonnalisé.

Statistique Canada. Tableau 18-10-0265-01, Indice des prix des produits industriels, par principaux groupes de produits, mensuel.

Statistique Canada. Tableau 36-10-0105-01, Revenu national brut et revenu intérieur brut, indices et statistiques connexe, trimestriel.

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