Effet volume ou effet prix? L’impact de la pandémie sur le commerce international canadien
Colin Scarffe
Janvier 2022
Points principaux
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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)Footnote 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 SCPNAFootnote 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)Footnote 3univarié 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 ci-dessous, 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
Version texte
Date | Valeur actuelle | moyenne 2019 |
---|---|---|
Jan-2018 | 46068.9 | 49630.3 |
Feb-2018 | 46806.1 | 49630.3 |
Mar-2018 | 48208.0 | 49630.3 |
Apr-2018 | 49008.9 | 49630.3 |
May-2018 | 49014.3 | 49630.3 |
Jun-2018 | 51684.6 | 49630.3 |
Jul-2018 | 51481.6 | 49630.3 |
Aug-2018 | 50585.9 | 49630.3 |
Sep-2018 | 50664.2 | 49630.3 |
Oct-2018 | 50226.3 | 49630.3 |
Nov-2018 | 47003.3 | 49630.3 |
Dec-2018 | 45412.5 | 49630.3 |
Jan-2019 | 47989.6 | 49630.3 |
Feb-2019 | 48254.6 | 49630.3 |
Mar-2019 | 50298.6 | 49630.3 |
Apr-2019 | 50852.1 | 49630.3 |
May-2019 | 52341.9 | 49630.3 |
Jun-2019 | 49752.0 | 49630.3 |
Jul-2019 | 49431.1 | 49630.3 |
Aug-2019 | 50070.9 | 49630.3 |
Sep-2019 | 49530.4 | 49630.3 |
Oct-2019 | 48881.3 | 49630.3 |
Nov-2019 | 48837.7 | 49630.3 |
Dec-2019 | 49323.5 | 49630.3 |
Jan-2020 | 46883.4 | 49630.3 |
Feb-2020 | 47381.1 | 49630.3 |
Mar-2020 | 43944.3 | 49630.3 |
Apr-2020 | 31639.9 | 49630.3 |
May-2020 | 34227.4 | 49630.3 |
Jun-2020 | 41326.9 | 49630.3 |
Jul-2020 | 45248.6 | 49630.3 |
Aug-2020 | 45024.0 | 49630.3 |
Sep-2020 | 45902.0 | 49630.3 |
Oct-2020 | 46423.8 | 49630.3 |
Nov-2020 | 46834.7 | 49630.3 |
Dec-2020 | 47346.3 | 49630.3 |
Jan-2021 | 51292.2 | 49630.3 |
Feb-2021 | 50060.8 | 49630.3 |
Mar-2021 | 50557.1 | 49630.3 |
Apr-2021 | 50274.3 | 49630.3 |
May-2021 | 49528.4 | 49630.3 |
Jun-2021 | 53268.1 | 49630.3 |
Jul-2021 | 53821.0 | 49630.3 |
Aug-2021 | 53947.5 | 49630.3 |
Sep-2021 | 52801.6 | 49630.3 |
Oct-2021 | 56183.1 | 49630.3 |
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 2019Footnote 4
Version texte
Date | Valeur | Prix | Quantités |
---|---|---|---|
Jan-2019 | -0.035 | -0.029 | -0.006 |
Feb-2019 | -0.029 | 0.005 | -0.035 |
Mar-2019 | 0.015 | 0.025 | -0.010 |
Apr-2019 | 0.025 | 0.030 | -0.005 |
May-2019 | 0.053 | 0.021 | 0.032 |
Jun-2019 | 0.004 | -0.012 | 0.016 |
Jul-2019 | -0.001 | -0.017 | 0.015 |
Aug-2019 | 0.006 | -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-2021 | 0.031 | 0.033 | -0.002 |
Feb-2021 | 0.006 | 0.070 | -0.064 |
Mar-2021 | 0.017 | 0.074 | -0.057 |
Apr-2021 | 0.011 | 0.098 | -0.087 |
May-2021 | -0.002 | 0.113 | -0.116 |
Jun-2021 | 0.071 | 0.143 | -0.072 |
Jul-2021 | 0.081 | 0.150 | -0.069 |
Aug-2021 | 0.084 | 0.141 | -0.058 |
Sep-2021 | 0.061 | 0.161 | -0.100 |
Oct-2021 | 0.127 | 0.195 | -0.068 |
Nov-2021 | 0.165 | 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 pandémieFootnote 5
Quantités | Dates | Variation moyenne non pondérée | Variation médiane | Nombre de prod. ayant eu une augmentation | Nombre de prod. ayant eu une augmentation | IHH de la croissanceFootnote 6 |
---|---|---|---|---|---|---|
Déclin pandémique | 2019 à mai 2020 | -15 % | -15 % | 77 | 22 | 0,14 |
Reprise pandémique | Mai 2020 à jan. 2021 | 33,1 % | 16,3 % | 22 | 77 | 0,11 |
2021 | Jan. 2021 à oct. 2021 | -3,2 % | -3,8 % | 65 | 32 | 0,10 |
Période entière | 2019 à oct. 2021 | -3,9 % | -4,3 % | 64 | 35 | 0,12 |
Prix | ||||||
Déclin pandémique | 2019 à mai 2020 | -3,3% | 1,1 % | 42 | 57 | 0,58 |
Reprise pandémique | Mai 2020 à jan. 2021 | 8,8 % | 0,9 % | 41 | 58 | 0,33 |
2021 | Jan. 2021 à oct. 2021 | 15,8 % | 7,0 % | 22 | 75 | 0,17 |
Période entière | 2019 à oct. 2021 | 17,4 % | 12,3 % | 18 | 81 | 0,08 |
La dynamique des quantités et des prix à l’exportation depuis 2019 peut être décrite comme suit.
Déclin pandémique (moyenne 2019 – mai 2020)
- Baisse généralisée des quantités exportées. Les automobiles et les pièces ont joué un rôle important, mais 77 des 99 produits ont diminué. Aucun produit n’a été le seul responsable de la baisse des quantités.
- Baisse des prix à l’exportation qui est entièrement due à la baisse du prix du pétrole. Hors pétrole, les prix à l’exportation sont restés stables.
Reprise pandémique (mai 2020 à janvier 2021)
- Hausse généralisée des quantités exportées. Le pétrole brut et les automobiles/pièces automobiles ont largement contribué à la reprise, mais ensemble, ils n’ont contribué qu’à un peu plus de la moitié de l’augmentation totale des quantités exportées.
- Hausse généralisée des prix à l’exportation. Le pétrole brut a été responsable de plus de la moitié de la contribution des prix, mais les prix à l’exportation hors pétrole ont également augmenté de manière significative.
2021 (janvier 2021 à octobre 2021)
- Baisse généralisée des quantités. Les deux tiers des exportations ont connu une baisse des quantités exportées par rapport à janvier. Les voitures, camions, pneus et pièces n’ont contribué qu’à un sixième de cette baisse.
- Hausse généralisée des prix.
Période pandémique entière (moyenne 2019 à octobre 2021)
- Baisse généralisée des quantités. L’automobile et les pièces détachées jouent un rôle important, mais ne contribuent qu’à environ un tiers de la baisse totale.
- Hausse généralisée des prix à l’exportation, dont l’ampleur est la plus importante (ou du moins correspond à la plus importante) jamais enregistrée.
- Le prix du pétrole a connu une forte baisse (-75 %) puis une forte hausse (+400 %), annulant ainsi largement la variation et se traduisant par une augmentation encore notable de 31 %.
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 contrefactuelFootnote 7
Version texte
Date | Valeur actuelle | Estimations ponctuelles | Borne inférieure de l'IC | Borne supérieure de l'IC |
---|---|---|---|---|
Jan-2010 | 32347.0 | |||
Feb-2010 | 33103.1 | |||
Mar-2010 | 32714.8 | |||
Apr-2010 | 32888.5 | |||
May-2010 | 33749.6 | |||
Jun-2010 | 33387.2 | |||
Jul-2010 | 33044.1 | |||
Aug-2010 | 33945.2 | |||
Sep-2010 | 33280.8 | |||
Oct-2010 | 34208.7 | |||
Nov-2010 | 34743.7 | |||
Dec-2010 | 36554.0 | |||
Jan-2011 | 37537.7 | |||
Feb-2011 | 35660.6 | |||
Mar-2011 | 36331.9 | |||
Apr-2011 | 36806.3 | |||
May-2011 | 36652.1 | |||
Jun-2011 | 36308.3 | |||
Jul-2011 | 37664.6 | |||
Aug-2011 | 38730.1 | |||
Sep-2011 | 39881.5 | |||
Oct-2011 | 39087.2 | |||
Nov-2011 | 40149.1 | |||
Dec-2011 | 41803.1 | |||
Jan-2012 | 39670.6 | |||
Feb-2012 | 39609.3 | |||
Mar-2012 | 38336.5 | |||
Apr-2012 | 38587.5 | |||
May-2012 | 38523.7 | |||
Jun-2012 | 38187.8 | |||
Jul-2012 | 37517.6 | |||
Aug-2012 | 37988.8 | |||
Sep-2012 | 37852.8 | |||
Oct-2012 | 38287.8 | |||
Nov-2012 | 38471.9 | |||
Dec-2012 | 38476.9 | |||
Jan-2013 | 38594.1 | |||
Feb-2013 | 39491.2 | |||
Mar-2013 | 40031.8 | |||
Apr-2013 | 40565.4 | |||
May-2013 | 39631.3 | |||
Jun-2013 | 39535.4 | |||
Jul-2013 | 38657.9 | |||
Aug-2013 | 40671.8 | |||
Sep-2013 | 41044.8 | |||
Oct-2013 | 40318.5 | |||
Nov-2013 | 40155.0 | |||
Dec-2013 | 40527.5 | |||
Jan-2014 | 40424.8 | |||
Feb-2014 | 43191.7 | |||
Mar-2014 | 44432.5 | |||
Apr-2014 | 43696.7 | |||
May-2014 | 45246.7 | |||
Jun-2014 | 45124.9 | |||
Jul-2014 | 45317.8 | |||
Aug-2014 | 44760.4 | |||
Sep-2014 | 44952.0 | |||
Oct-2014 | 45009.7 | |||
Nov-2014 | 43634.1 | |||
Dec-2014 | 43542.3 | |||
Jan-2015 | 42271.9 | |||
Feb-2015 | 42834.5 | |||
Mar-2015 | 43147.5 | |||
Apr-2015 | 42892.2 | |||
May-2015 | 42493.5 | |||
Jun-2015 | 44835.4 | |||
Jul-2015 | 45566.1 | |||
Aug-2015 | 44755.3 | |||
Sep-2015 | 44345.5 | |||
Oct-2015 | 43348.8 | |||
Nov-2015 | 43055.7 | |||
Dec-2015 | 44499.7 | |||
Jan-2016 | 45518.4 | |||
Feb-2016 | 43349.7 | |||
Mar-2016 | 41507.4 | |||
Apr-2016 | 41552.4 | |||
May-2016 | 40944.8 | |||
Jun-2016 | 41120.5 | |||
Jul-2016 | 43174.4 | |||
Aug-2016 | 44151.3 | |||
Sep-2016 | 44001.0 | |||
Oct-2016 | 44407.9 | |||
Nov-2016 | 46456.4 | |||
Dec-2016 | 46116.7 | |||
Jan-2017 | 46977.1 | |||
Feb-2017 | 46110.4 | |||
Mar-2017 | 46769.3 | |||
Apr-2017 | 47390.3 | |||
May-2017 | 47988.4 | |||
Jun-2017 | 45712.0 | |||
Jul-2017 | 43807.0 | |||
Aug-2017 | 43560.1 | |||
Sep-2017 | 43763.8 | |||
Oct-2017 | 44638.0 | |||
Nov-2017 | 46728.9 | |||
Dec-2017 | 47079.4 | |||
Jan-2018 | 46068.9 | |||
Feb-2018 | 46806.1 | |||
Mar-2018 | 48208.0 | |||
Apr-2018 | 49008.9 | |||
May-2018 | 49014.3 | |||
Jun-2018 | 51684.6 | |||
Jul-2018 | 51481.6 | |||
Aug-2018 | 50585.9 | |||
Sep-2018 | 50664.2 | |||
Oct-2018 | 50226.3 | |||
Nov-2018 | 47003.3 | |||
Dec-2018 | 45412.5 | |||
Jan-2019 | 47989.6 | |||
Feb-2019 | 48254.6 | |||
Mar-2019 | 50298.6 | |||
Apr-2019 | 50852.1 | |||
May-2019 | 52341.9 | |||
Jun-2019 | 49752.0 | |||
Jul-2019 | 49431.1 | |||
Aug-2019 | 50070.9 | |||
Sep-2019 | 49530.4 | |||
Oct-2019 | 48881.3 | |||
Nov-2019 | 48837.7 | |||
Dec-2019 | 49323.5 | |||
Jan-2020 | 46883.4 | 49498.67 | 47473.3 | 51610.46 |
Feb-2020 | 47381.1 | 49674.47 | 46824.54 | 52697.85 |
Mar-2020 | 43944.3 | 49850.89 | 46370.98 | 53591.94 |
Apr-2020 | 31639.9 | 50027.93 | 46017.63 | 54387.72 |
May-2020 | 34227.4 | 50205.6 | 45727.84 | 55121.84 |
Jun-2020 | 41326.9 | 50383.91 | 45482.88 | 55813.05 |
Jul-2020 | 45248.6 | 50562.85 | 45271.68 | 56472.42 |
Aug-2020 | 45024.0 | 50742.42 | 45087.05 | 57107.16 |
Sep-2020 | 45902.0 | 50922.63 | 44924 | 57722.25 |
Oct-2020 | 46423.8 | 51103.48 | 44778.93 | 58321.32 |
Nov-2020 | 46834.7 | 51284.98 | 44649.12 | 58907.08 |
Dec-2020 | 47346.3 | 51467.12 | 44532.46 | 59481.65 |
Jan-2021 | 51226.2 | 51649.9 | 44427.3 | 60046.7 |
Feb-2021 | 49969.1 | 51833.34 | 44332.27 | 60603.59 |
Mar-2021 | 50530.2 | 52017.42 | 44246.29 | 61153.42 |
Apr-2021 | 50221.1 | 52202.16 | 44168.43 | 61697.14 |
May-2021 | 49562.7 | 52387.56 | 44097.9 | 62235.52 |
Jun-2021 | 53332.8 | 52573.61 | 44034.06 | 62769.24 |
Jul-2021 | 53854.4 | 52760.33 | 43976.33 | 63298.87 |
Aug-2021 | 54011.6 | 52947.71 | 43924.22 | 63824.91 |
Sep-2021 | 52782.6 | 53135.75 | 43877.3 | 64347.8 |
Oct-2021 | 56420 | 53324.46 | 43835.19 | 64867.93 |
Nov-2021 | 53513.84 | 43797.56 | 65385.64 | |
Dec-2021 | 53703.9 | 43764.1 | 65901.24 |
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 contrefactuelleFootnote 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
Version texte
Date | Quantités | Estimations ponctuelles | Borne inférieure de l'IC | Borne supérieure de l'IC |
---|---|---|---|---|
Jan-2010 | 77,34 | |||
Feb-2010 | 78,52 | |||
Mar-2010 | 79,42 | |||
Apr-2010 | 81,01 | |||
May-2010 | 81,04 | |||
Jun-2010 | 80,86 | |||
Jul-2010 | 80,51 | |||
Aug-2010 | 81,96 | |||
Sep-2010 | 80,52 | |||
Oct-2010 | 82,36 | |||
Nov-2010 | 82,48 | |||
Dec-2010 | 85,77 | |||
Jan-2011 | 82,99 | |||
Feb-2011 | 79,93 | |||
Mar-2011 | 80,15 | |||
Apr-2011 | 79,60 | |||
May-2011 | 79,93 | |||
Jun-2011 | 78,52 | |||
Jul-2011 | 84,93 | |||
Aug-2011 | 85,67 | |||
Sep-2011 | 85,93 | |||
Oct-2011 | 84,24 | |||
Nov-2011 | 84,99 | |||
Dec-2011 | 89,53 | |||
Jan-2012 | 86,42 | |||
Feb-2012 | 85,62 | |||
Mar-2012 | 83,31 | |||
Apr-2012 | 84,90 | |||
May-2012 | 85,17 | |||
Jun-2012 | 84,56 | |||
Jul-2012 | 84,15 | |||
Aug-2012 | 84,80 | |||
Sep-2012 | 83,91 | |||
Oct-2012 | 83,21 | |||
Nov-2012 | 84,40 | |||
Dec-2012 | 83,96 | |||
Jan-2013 | 84,02 | |||
Feb-2013 | 85,49 | |||
Mar-2013 | 85,98 | |||
Apr-2013 | 87,72 | |||
May-2013 | 86,53 | |||
Jun-2013 | 86,59 | |||
Jul-2013 | 82,99 | |||
Aug-2013 | 86,34 | |||
Sep-2013 | 87,85 | |||
Oct-2013 | 87,00 | |||
Nov-2013 | 87,63 | |||
Dec-2013 | 87,05 | |||
Jan-2014 | 83,31 | |||
Feb-2014 | 86,67 | |||
Mar-2014 | 89,23 | |||
Apr-2014 | 90,17 | |||
May-2014 | 93,60 | |||
Jun-2014 | 93,64 | |||
Jul-2014 | 94,69 | |||
Aug-2014 | 93,57 | |||
Sep-2014 | 94,13 | |||
Oct-2014 | 95,26 | |||
Nov-2014 | 92,53 | |||
Dec-2014 | 95,43 | |||
Jan-2015 | 92,92 | |||
Feb-2015 | 92,26 | |||
Mar-2015 | 93,85 | |||
Apr-2015 | 93,47 | |||
May-2015 | 92,48 | |||
Jun-2015 | 96,53 | |||
Jul-2015 | 97,10 | |||
Aug-2015 | 96,10 | |||
Sep-2015 | 96,00 | |||
Oct-2015 | 94,29 | |||
Nov-2015 | 94,00 | |||
Dec-2015 | 97,69 | |||
Jan-2016 | 99,75 | |||
Feb-2016 | 98,19 | |||
Mar-2016 | 94,95 | |||
Apr-2016 | 94,72 | |||
May-2016 | 91,73 | |||
Jun-2016 | 91,24 | |||
Jul-2016 | 94,07 | |||
Aug-2016 | 97,07 | |||
Sep-2016 | 95,38 | |||
Oct-2016 | 94,57 | |||
Nov-2016 | 98,20 | |||
Dec-2016 | 96,54 | |||
Jan-2017 | 97,75 | |||
Feb-2017 | 96,14 | |||
Mar-2017 | 97,23 | |||
Apr-2017 | 97,96 | |||
May-2017 | 98,81 | |||
Jun-2017 | 96,25 | |||
Jul-2017 | 95,23 | |||
Aug-2017 | 93,95 | |||
Sep-2017 | 94,79 | |||
Oct-2017 | 95,06 | |||
Nov-2017 | 97,00 | |||
Dec-2017 | 96,93 | |||
Jan-2018 | 95,21 | |||
Feb-2018 | 97,16 | |||
Mar-2018 | 98,79 | |||
Apr-2018 | 99,67 | |||
May-2018 | 97,77 | |||
Jun-2018 | 101,29 | |||
Jul-2018 | 100,70 | |||
Aug-2018 | 99,62 | |||
Sep-2018 | 100,67 | |||
Oct-2018 | 100,26 | |||
Nov-2018 | 100,09 | |||
Dec-2018 | 98,90 | |||
Jan-2019 | 99,35 | |||
Feb-2019 | 96,59 | |||
Mar-2019 | 98,97 | |||
Apr-2019 | 99,46 | |||
May-2019 | 103,26 | |||
Jun-2019 | 101,57 | |||
Jul-2019 | 101,55 | |||
Aug-2019 | 101,90 | |||
Sep-2019 | 99,83 | |||
Oct-2019 | 98,88 | |||
Nov-2019 | 98,41 | |||
Dec-2019 | 100,23 | |||
Jan-2020 | 96,20 | 101,046 | 97,76703 | 104,4349 |
Feb-2020 | 100,04 | 101,5289 | 97,48892 | 105,7363 |
Mar-2020 | 96,25 | 101,6575 | 97,291 | 106,22 |
Apr-2020 | 76,35 | 101,866 | 97,4009 | 106,5358 |
May-2020 | 78,08 | 102,0749 | 97,51273 | 106,8505 |
Jun-2020 | 88,31 | 102,2843 | 97,62639 | 107,1643 |
Jul-2020 | 95,21 | 102,494 | 97,74178 | 107,4773 |
Aug-2020 | 92,87 | 102,7042 | 97,85884 | 107,7895 |
Sep-2020 | 94,59 | 102,9148 | 97,97748 | 108,101 |
Oct-2020 | 94,51 | 103,1259 | 98,09765 | 108,4119 |
Nov-2020 | 95,52 | 103,3374 | 98,21927 | 108,7223 |
Dec-2020 | 95,16 | 103,5493 | 98,34229 | 109,0321 |
Jan-2021 | 99,80 | 103,7617 | 98,46665 | 109,3415 |
Feb-2021 | 93,80 | 103,9745 | 98,59232 | 109,6505 |
Mar-2021 | 94,42 | 104,1877 | 98,71924 | 109,9592 |
Apr-2021 | 91,67 | 104,4014 | 98,84738 | 110,2675 |
May-2021 | 89,09 | 104,6155 | 98,97669 | 110,5756 |
Jun-2021 | 93,01 | 104,8301 | 99,10714 | 110,8835 |
Jul-2021 | 93,34 | 105,0451 | 99,2387 | 111,1911 |
Aug-2021 | 94,40 | 105,2605 | 99,37133 | 111,4987 |
Sep-2021 | 90,46 | 105,4764 | 99,50501 | 111,8061 |
Oct-2021 | 93,39648 | 105,6927 | 99,6397 | 112,1134 |
Nov-2021 | 105,9094 | 99,77539 | 112,4206 | |
Dec-2021 | 106,1266 | 99,91205 | 112,7278 |
Version texte
Date | Prix | Estimations ponctuelles | Borne inférieure de l'IC | Borne supérieure de l'IC |
---|---|---|---|---|
Jan-2010 | 84,22 | |||
Feb-2010 | 84,90 | |||
Mar-2010 | 82,94 | |||
Apr-2010 | 81,74 | |||
May-2010 | 83,85 | |||
Jun-2010 | 83,13 | |||
Jul-2010 | 82,62 | |||
Aug-2010 | 83,40 | |||
Sep-2010 | 83,22 | |||
Oct-2010 | 83,61 | |||
Nov-2010 | 84,83 | |||
Dec-2010 | 85,81 | |||
Jan-2011 | 91,08 | |||
Feb-2011 | 89,83 | |||
Mar-2011 | 91,25 | |||
Apr-2011 | 93,09 | |||
May-2011 | 92,32 | |||
Jun-2011 | 93,09 | |||
Jul-2011 | 89,26 | |||
Aug-2011 | 90,96 | |||
Sep-2011 | 93,43 | |||
Oct-2011 | 93,43 | |||
Nov-2011 | 95,04 | |||
Dec-2011 | 94,01 | |||
Jan-2012 | 92,42 | |||
Feb-2012 | 93,16 | |||
Mar-2012 | 92,63 | |||
Apr-2012 | 91,51 | |||
May-2012 | 91,08 | |||
Jun-2012 | 90,93 | |||
Jul-2012 | 89,76 | |||
Aug-2012 | 90,20 | |||
Sep-2012 | 90,83 | |||
Oct-2012 | 92,64 | |||
Nov-2012 | 91,75 | |||
Dec-2012 | 92,25 | |||
Jan-2013 | 92,47 | |||
Feb-2013 | 93,00 | |||
Mar-2013 | 93,74 | |||
Apr-2013 | 93,11 | |||
May-2013 | 92,19 | |||
Jun-2013 | 91,91 | |||
Jul-2013 | 93,78 | |||
Aug-2013 | 94,85 | |||
Sep-2013 | 94,08 | |||
Oct-2013 | 93,33 | |||
Nov-2013 | 92,25 | |||
Dec-2013 | 93,74 | |||
Jan-2014 | 97,68 | |||
Feb-2014 | 100,32 | |||
Mar-2014 | 100,25 | |||
Apr-2014 | 97,60 | |||
May-2014 | 97,33 | |||
Jun-2014 | 96,98 | |||
Jul-2014 | 96,35 | |||
Aug-2014 | 96,31 | |||
Sep-2014 | 96,06 | |||
Oct-2014 | 95,04 | |||
Nov-2014 | 94,95 | |||
Dec-2014 | 91,89 | |||
Jan-2015 | 91,55 | |||
Feb-2015 | 93,50 | |||
Mar-2015 | 92,52 | |||
Apr-2015 | 92,30 | |||
May-2015 | 92,72 | |||
Jun-2015 | 93,65 | |||
Jul-2015 | 94,57 | |||
Aug-2015 | 93,66 | |||
Sep-2015 | 92,83 | |||
Oct-2015 | 92,53 | |||
Nov-2015 | 92,21 | |||
Dec-2015 | 91,71 | |||
Jan-2016 | 91,91 | |||
Feb-2016 | 88,90 | |||
Mar-2016 | 88,03 | |||
Apr-2016 | 88,33 | |||
May-2016 | 89,86 | |||
Jun-2016 | 90,75 | |||
Jul-2016 | 92,40 | |||
Aug-2016 | 91,60 | |||
Sep-2016 | 92,89 | |||
Oct-2016 | 94,57 | |||
Nov-2016 | 95,29 | |||
Dec-2016 | 96,18 | |||
Jan-2017 | 96,77 | |||
Feb-2017 | 96,60 | |||
Mar-2017 | 96,84 | |||
Apr-2017 | 97,38 | |||
May-2017 | 97,78 | |||
Jun-2017 | 95,64 | |||
Jul-2017 | 92,61 | |||
Aug-2017 | 93,38 | |||
Sep-2017 | 92,94 | |||
Oct-2017 | 94,55 | |||
Nov-2017 | 96,99 | |||
Dec-2017 | 97,81 | |||
Jan-2018 | 97,43 | |||
Feb-2018 | 96,98 | |||
Mar-2018 | 98,27 | |||
Apr-2018 | 98,99 | |||
May-2018 | 100,94 | |||
Jun-2018 | 102,74 | |||
Jul-2018 | 102,93 | |||
Aug-2018 | 102,15 | |||
Sep-2018 | 101,31 | |||
Oct-2018 | 100,87 | |||
Nov-2018 | 94,54 | |||
Dec-2018 | 92,45 | |||
Jan-2019 | 97,18 | |||
Feb-2019 | 100,53 | |||
Mar-2019 | 102,53 | |||
Apr-2019 | 103,06 | |||
May-2019 | 102,13 | |||
Jun-2019 | 98,85 | |||
Jul-2019 | 98,35 | |||
Aug-2019 | 98,75 | |||
Sep-2019 | 99,53 | |||
Oct-2019 | 99,28 | |||
Nov-2019 | 99,74 | |||
Dec-2019 | 99,01 | |||
Jan-2020 | 98,03 | 98,66488 | 96,01716 | 101,3856 |
Feb-2020 | 95,36 | 99,06011 | 94,87569 | 103,4291 |
Mar-2020 | 92,12 | 99,046 | 93,97394 | 104,3918 |
Apr-2020 | 83,55 | 99,25964 | 93,33769 | 105,5573 |
May-2020 | 88,20 | 99,34704 | 92,73922 | 106,4257 |
Jun-2020 | 94,44 | 99,50486 | 92,25211 | 107,3278 |
Jul-2020 | 96,28 | 99,62384 | 91,79559 | 108,1197 |
Aug-2020 | 97,45 | 99,76467 | 91,39467 | 108,9012 |
Sep-2020 | 97,20 | 99,89363 | 91,02036 | 109,6319 |
Oct-2020 | 98,68 | 100,0295 | 90,67888 | 110,3443 |
Nov-2020 | 98,57 | 100,1618 | 90,35912 | 111,0279 |
Dec-2020 | 100,16 | 100,2963 | 90,06159 | 111,6941 |
Jan-2021 | 103,32 | 100,4299 | 89,78149 | 112,3412 |
Feb-2021 | 107,24 | 100,5643 | 89,51789 | 112,9737 |
Mar-2021 | 107,73 | 100,6985 | 89,26837 | 113,5921 |
Apr-2021 | 110,29 | 100,8331 | 89,03184 | 114,1985 |
May-2021 | 111,99 | 100,9677 | 88,80687 | 114,7938 |
Jun-2021 | 115,42 | 101,1026 | 88,59252 | 115,3793 |
Jul-2021 | 116,16 | 101,2377 | 88,38783 | 115,9556 |
Aug-2021 | 115,18 | 101,3729 | 88,19204 | 116,5237 |
Sep-2021 | 117,48 | 101,5083 | 88,00446 | 117,0843 |
Oct-2021 | 121,5766 | 101,6439 | 87,8245 | 117,6379 |
Nov-2021 | 101,7797 | 87,6516 | 118,1851 | |
Dec-2021 | 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
Version texte
Date | Valeur actuelle | Moyenne 2019 |
---|---|---|
Jan-2018 | 47927,0 | 51164,4 |
Feb-2018 | 48910,1 | 51164,4 |
Mar-2018 | 51677,2 | 51164,4 |
Apr-2018 | 50496,3 | 51164,4 |
May-2018 | 51479,9 | 51164,4 |
Jun-2018 | 51933,3 | 51164,4 |
Jul-2018 | 51547,0 | 51164,4 |
Aug-2018 | 51086,7 | 51164,4 |
Sep-2018 | 51191,1 | 51164,4 |
Oct-2018 | 50427,9 | 51164,4 |
Nov-2018 | 50126,3 | 51164,4 |
Dec-2018 | 51167,5 | 51164,4 |
Jan-2019 | 51934,4 | 51164,4 |
Feb-2019 | 51430,0 | 51164,4 |
Mar-2019 | 52688,5 | 51164,4 |
Apr-2019 | 51821,0 | 51164,4 |
May-2019 | 52622,6 | 51164,4 |
Jun-2019 | 51035,6 | 51164,4 |
Jul-2019 | 50972,3 | 51164,4 |
Aug-2019 | 51703,5 | 51164,4 |
Sep-2019 | 50404,5 | 51164,4 |
Oct-2019 | 50395,8 | 51164,4 |
Nov-2019 | 49475,2 | 51164,4 |
Dec-2019 | 49489,3 | 51164,4 |
Jan-2020 | 49744,1 | 51164,4 |
Feb-2020 | 50191,5 | 51164,4 |
Mar-2020 | 48579,8 | 51164,4 |
Apr-2020 | 37139,5 | 51164,4 |
May-2020 | 36007,0 | 51164,4 |
Jun-2020 | 43437,0 | 51164,4 |
Jul-2020 | 48482,9 | 51164,4 |
Aug-2020 | 48557,3 | 51164,4 |
Sep-2020 | 49654,0 | 51164,4 |
Oct-2020 | 50544,5 | 51164,4 |
Nov-2020 | 50236,2 | 51164,4 |
Dec-2020 | 49433,9 | 51164,4 |
Jan-2021 | 50073,5 | 51164,4 |
Feb-2021 | 48975,8 | 51164,4 |
Mar-2021 | 51991,5 | 51164,4 |
Apr-2021 | 50121,2 | 51164,4 |
May-2021 | 51537,8 | 51164,4 |
Jun-2021 | 51388,8 | 51164,4 |
Jul-2021 | 53623,1 | 51164,4 |
Aug-2021 | 53079,3 | 51164,4 |
Sep-2021 | 51610,8 | 51164,4 |
Oct-2021 | 54156,2 | 51164,4 |
Nov-2021 | 51164,4 | |
Dec-2021 | 51164,4 |
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
Version texte
Date | Valeur | Prix | Quantités |
---|---|---|---|
Jan-2018 | -0,065 | -0,048 | -0,019 |
Feb-2018 | -0,045 | -0,038 | -0,008 |
Mar-2018 | 0,010 | -0,025 | 0,035 |
Apr-2018 | -0,013 | -0,027 | 0,013 |
May-2018 | 0,006 | -0,023 | 0,028 |
Jun-2018 | 0,015 | 0,000 | 0,014 |
Jul-2018 | 0,007 | 0,006 | 0,001 |
Aug-2018 | -0,002 | 0,007 | -0,010 |
Sep-2018 | 0,001 | 0,009 | -0,009 |
Oct-2018 | -0,014 | -0,001 | -0,014 |
Nov-2018 | -0,020 | 0,004 | -0,025 |
Dec-2018 | 0,000 | 0,015 | -0,016 |
Jan-2019 | 0,015 | 0,010 | 0,002 |
Feb-2019 | 0,005 | -0,005 | 0,011 |
Mar-2019 | 0,029 | 0,004 | 0,026 |
Apr-2019 | 0,013 | 0,010 | 0,004 |
May-2019 | 0,028 | 0,008 | 0,019 |
Jun-2019 | -0,003 | 0,002 | -0,009 |
Jul-2019 | -0,004 | -0,009 | 0,002 |
Aug-2019 | 0,010 | -0,002 | 0,012 |
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 | -0,019 | 0,000 | -0,016 |
Mar-2020 | -0,052 | 0,023 | -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-2021 | 0,016 | -0,020 | 0,035 |
Apr-2021 | -0,021 | -0,001 | -0,020 |
May-2021 | 0,007 | -0,010 | 0,016 |
Jun-2021 | 0,004 | 0,006 | -0,002 |
Jul-2021 | 0,047 | 0,034 | 0,012 |
Aug-2021 | 0,037 | 0,047 | -0,011 |
Sep-2021 | 0,009 | 0,061 | -0,053 |
Oct-2021 | 0,057 | 0,055 | 0,001 |
Nov-2021 | 0,080 | 0,073 | 0,006 |
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
Quantités | Dates | Variation moyenne non pondérée | Variation médiane | Nombre de prod. ayant subi un déclin | Nombre de prod. ayant augmenté | IHH de la croissance |
---|---|---|---|---|---|---|
Déclin pandémique | 2019 à mai 2020 | -14,1 % | -19,3 % | 77 | 22 | 0,10 |
Reprise pandémique | Mai 2020 à jan. 2021 | 77 % | 22,7 % | 19 | 80 | 0,10 |
2021 | Jan. 2021 à oct. 2021 | 20 % | 0,8 % | 46 | 53 | 0,08 |
Période entière | 2019 à oct. 2021 | 1,9 % | 3,7 % | 38 | 61 | 0,05 |
Prix | ||||||
Déclin pandémique | 2019 à mai 2020 | 0,4 % | 2,6 % | 37 | 62 | 0,24 |
Reprise pandémique | Mai 2020 à jan. 2021 | 3,2 % | -2,9 % | 60 | 39 | 0,18 |
2021 | Jan. 2021 à oct. 2021 | 12,2 % | 6,4 % | 23 | 76 | 0,05 |
Période entière | 2019 à oct. 2021 | 13,8 % | 4,7 % | 33 | 66 | 0,05 |
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
Version texte
Date | Valeur actuelle | Estimations ponctuelles | Borne inférieure de l'IC | Borne supérieure de l'IC |
---|---|---|---|---|
Jan-2010 | 31953,0 | |||
Feb-2010 | 33041,9 | |||
Mar-2010 | 33970,6 | |||
Apr-2010 | 32778,9 | |||
May-2010 | 34609,8 | |||
Jun-2010 | 34783,4 | |||
Jul-2010 | 35115,1 | |||
Aug-2010 | 35716,7 | |||
Sep-2010 | 35614,6 | |||
Oct-2010 | 35391,2 | |||
Nov-2010 | 35256,5 | |||
Dec-2010 | 35438,3 | |||
Jan-2011 | 36793,6 | |||
Feb-2011 | 35709,1 | |||
Mar-2011 | 37331,4 | |||
Apr-2011 | 37046,0 | |||
May-2011 | 37738,1 | |||
Jun-2011 | 37422,8 | |||
Jul-2011 | 37515,8 | |||
Aug-2011 | 38521,3 | |||
Sep-2011 | 38783,7 | |||
Oct-2011 | 39927,3 | |||
Nov-2011 | 39573,8 | |||
Dec-2011 | 39682,0 | |||
Jan-2012 | 39705,3 | |||
Feb-2012 | 39610,3 | |||
Mar-2012 | 39498,6 | |||
Apr-2012 | 39328,4 | |||
May-2012 | 39910,3 | |||
Jun-2012 | 40525,6 | |||
Jul-2012 | 40559,6 | |||
Aug-2012 | 39065,1 | |||
Sep-2012 | 38903,9 | |||
Oct-2012 | 38667,1 | |||
Nov-2012 | 40145,2 | |||
Dec-2012 | 38880,9 | |||
Jan-2013 | 39476,7 | |||
Feb-2013 | 40181,6 | |||
Mar-2013 | 40214,9 | |||
Apr-2013 | 40718,5 | |||
May-2013 | 40451,7 | |||
Jun-2013 | 39979,4 | |||
Jul-2013 | 40314,4 | |||
Aug-2013 | 41469,4 | |||
Sep-2013 | 41079,9 | |||
Oct-2013 | 40690,2 | |||
Nov-2013 | 41422,6 | |||
Dec-2013 | 41370,8 | |||
Jan-2014 | 41301,2 | |||
Feb-2014 | 42617,2 | |||
Mar-2014 | 42909,2 | |||
Apr-2014 | 43374,2 | |||
May-2014 | 44679,2 | |||
Jun-2014 | 43496,6 | |||
Jul-2014 | 43622,9 | |||
Aug-2014 | 43837,6 | |||
Sep-2014 | 44366,5 | |||
Oct-2014 | 45201,0 | |||
Nov-2014 | 44430,3 | |||
Dec-2014 | 44824,8 | |||
Jan-2015 | 44695,3 | |||
Feb-2015 | 44556,4 | |||
Mar-2015 | 46561,0 | |||
Apr-2015 | 45273,1 | |||
May-2015 | 45144,3 | |||
Jun-2015 | 45253,0 | |||
Jul-2015 | 46025,6 | |||
Aug-2015 | 46363,1 | |||
Sep-2015 | 46353,1 | |||
Oct-2015 | 45762,2 | |||
Nov-2015 | 46205,6 | |||
Dec-2015 | 46489,2 | |||
Jan-2016 | 46825,3 | |||
Feb-2016 | 46555,0 | |||
Mar-2016 | 44744,3 | |||
Apr-2016 | 44638,7 | |||
May-2016 | 44529,7 | |||
Jun-2016 | 44896,4 | |||
Jul-2016 | 44611,1 | |||
Aug-2016 | 45670,0 | |||
Sep-2016 | 48036,7 | |||
Oct-2016 | 45793,6 | |||
Nov-2016 | 45383,2 | |||
Dec-2016 | 45665,2 | |||
Jan-2017 | 47072,3 | |||
Feb-2017 | 47370,9 | |||
Mar-2017 | 47440,7 | |||
Apr-2017 | 48440,8 | |||
May-2017 | 49569,3 | |||
Jun-2017 | 49270,4 | |||
Jul-2017 | 46754,8 | |||
Aug-2017 | 46485,6 | |||
Sep-2017 | 46931,0 | |||
Oct-2017 | 46322,4 | |||
Nov-2017 | 49354,5 | |||
Dec-2017 | 50011,6 | |||
Jan-2018 | 47927,0 | |||
Feb-2018 | 48910,1 | |||
Mar-2018 | 51677,2 | |||
Apr-2018 | 50496,3 | |||
May-2018 | 51479,9 | |||
Jun-2018 | 51933,3 | |||
Jul-2018 | 51547,0 | |||
Aug-2018 | 51086,7 | |||
Sep-2018 | 51191,1 | |||
Oct-2018 | 50427,9 | |||
Nov-2018 | 50126,3 | |||
Dec-2018 | 51167,5 | |||
Jan-2019 | 51934,4 | |||
Feb-2019 | 51430,0 | |||
Mar-2019 | 52688,5 | |||
Apr-2019 | 51821,0 | |||
May-2019 | 52622,6 | |||
Jun-2019 | 51035,6 | |||
Jul-2019 | 50972,3 | |||
Aug-2019 | 51703,5 | |||
Sep-2019 | 50404,5 | |||
Oct-2019 | 50395,8 | |||
Nov-2019 | 49475,2 | |||
Dec-2019 | 49489,3 | |||
Jan-2020 | 49744,1 | 50018,23 | 48341,44 | 51753,18 |
Feb-2020 | 50191,5 | 50201,52 | 48211,48 | 52273,7 |
Mar-2020 | 48579,8 | 50385,48 | 48123,7 | 52753,56 |
Apr-2020 | 37139,5 | 50570,12 | 48064,32 | 53206,55 |
May-2020 | 36007,0 | 50755,43 | 48025,72 | 53640,3 |
Jun-2020 | 43437,0 | 50941,43 | 48003,18 | 54059,52 |
Jul-2020 | 48482,9 | 51128,1 | 47993,55 | 54467,38 |
Aug-2020 | 48557,3 | 51315,46 | 47994,58 | 54866,12 |
Sep-2020 | 49654,0 | 51503,51 | 48004,62 | 55257,41 |
Oct-2020 | 50544,5 | 51692,24 | 48022,41 | 55642,52 |
Nov-2020 | 50236,2 | 51881,67 | 48046,96 | 56022,43 |
Dec-2020 | 49433,9 | 52071,79 | 48077,48 | 56397,94 |
Jan-2021 | 50073,5 | 52262,61 | 48113,33 | 56769,71 |
Feb-2021 | 48975,8 | 52454,12 | 48153,99 | 57138,26 |
Mar-2021 | 51991,5 | 52646,34 | 48198,99 | 57504,05 |
Apr-2021 | 50121,2 | 52839,26 | 48247,97 | 57867,46 |
May-2021 | 51537,8 | 53032,89 | 48300,61 | 58228,82 |
Jun-2021 | 51388,8 | 53227,23 | 48356,63 | 58588,41 |
Jul-2021 | 53623,1 | 53422,28 | 48415,78 | 58946,49 |
Aug-2021 | 53079,3 | 53618,05 | 48477,86 | 59303,27 |
Sep-2021 | 51610,8 | 53814,53 | 48542,67 | 59658,93 |
Oct-2021 | 54156,2 | 54011,74 | 48610,06 | 60013,66 |
Nov-2021 | 54209,66 | 48679,87 | 60367,61 | |
Dec-2021 | 54408,31 | 48751,97 | 60720,92 |
Version texte
Date | Quantités | Estimations ponctuelles | Borne inférieure de l'IC | Borne supérieure de l'IC |
---|---|---|---|---|
Jan-2010 | 76,04 | |||
Feb-2010 | 77,94 | |||
Mar-2010 | 82,70 | |||
Apr-2010 | 80,34 | |||
May-2010 | 82,37 | |||
Jun-2010 | 83,21 | |||
Jul-2010 | 83,75 | |||
Aug-2010 | 84,67 | |||
Sep-2010 | 84,56 | |||
Oct-2010 | 84,08 | |||
Nov-2010 | 83,66 | |||
Dec-2010 | 84,18 | |||
Jan-2011 | 86,73 | |||
Feb-2011 | 83,94 | |||
Mar-2011 | 87,24 | |||
Apr-2011 | 86,68 | |||
May-2011 | 87,17 | |||
Jun-2011 | 86,27 | |||
Jul-2011 | 87,70 | |||
Aug-2011 | 88,15 | |||
Sep-2011 | 87,12 | |||
Oct-2011 | 89,20 | |||
Nov-2011 | 87,73 | |||
Dec-2011 | 89,49 | |||
Jan-2012 | 89,16 | |||
Feb-2012 | 89,41 | |||
Mar-2012 | 90,23 | |||
Apr-2012 | 89,35 | |||
May-2012 | 89,74 | |||
Jun-2012 | 90,72 | |||
Jul-2012 | 92,08 | |||
Aug-2012 | 89,69 | |||
Sep-2012 | 89,86 | |||
Oct-2012 | 88,71 | |||
Nov-2012 | 91,84 | |||
Dec-2012 | 90,01 | |||
Jan-2013 | 90,82 | |||
Feb-2013 | 91,43 | |||
Mar-2013 | 91,12 | |||
Apr-2013 | 93,16 | |||
May-2013 | 92,73 | |||
Jun-2013 | 90,86 | |||
Jul-2013 | 90,89 | |||
Aug-2013 | 92,91 | |||
Sep-2013 | 91,67 | |||
Oct-2013 | 90,86 | |||
Nov-2013 | 93,32 | |||
Dec-2013 | 91,94 | |||
Jan-2014 | 90,19 | |||
Feb-2014 | 92,19 | |||
Mar-2014 | 91,77 | |||
Apr-2014 | 92,77 | |||
May-2014 | 95,99 | |||
Jun-2014 | 94,09 | |||
Jul-2014 | 94,34 | |||
Aug-2014 | 94,72 | |||
Sep-2014 | 95,31 | |||
Oct-2014 | 96,81 | |||
Nov-2014 | 94,81 | |||
Dec-2014 | 95,77 | |||
Jan-2015 | 94,21 | |||
Feb-2015 | 93,88 | |||
Mar-2015 | 97,07 | |||
Apr-2015 | 94,12 | |||
May-2015 | 94,58 | |||
Jun-2015 | 94,63 | |||
Jul-2015 | 93,36 | |||
Aug-2015 | 94,19 | |||
Sep-2015 | 92,64 | |||
Oct-2015 | 93,28 | |||
Nov-2015 | 93,80 | |||
Dec-2015 | 93,29 | |||
Jan-2016 | 93,38 | |||
Feb-2016 | 94,53 | |||
Mar-2016 | 94,00 | |||
Apr-2016 | 94,42 | |||
May-2016 | 93,50 | |||
Jun-2016 | 93,59 | |||
Jul-2016 | 92,18 | |||
Aug-2016 | 93,94 | |||
Sep-2016 | 99,10 | |||
Oct-2016 | 93,08 | |||
Nov-2016 | 92,23 | |||
Dec-2016 | 93,17 | |||
Jan-2017 | 97,16 | |||
Feb-2017 | 97,07 | |||
Mar-2017 | 95,83 | |||
Apr-2017 | 96,86 | |||
May-2017 | 98,78 | |||
Jun-2017 | 98,81 | |||
Jul-2017 | 96,39 | |||
Aug-2017 | 95,83 | |||
Sep-2017 | 98,24 | |||
Oct-2017 | 96,00 | |||
Nov-2017 | 100,39 | |||
Dec-2017 | 101,73 | |||
Jan-2018 | 98,14 | |||
Feb-2018 | 99,24 | |||
Mar-2018 | 103,52 | |||
Apr-2018 | 101,33 | |||
May-2018 | 102,84 | |||
Jun-2018 | 101,44 | |||
Jul-2018 | 100,10 | |||
Aug-2018 | 99,02 | |||
Sep-2018 | 99,10 | |||
Oct-2018 | 98,56 | |||
Nov-2018 | 97,52 | |||
Dec-2018 | 98,36 | |||
Jan-2019 | 100,21 | |||
Feb-2019 | 101,12 | |||
Mar-2019 | 102,60 | |||
Apr-2019 | 100,39 | |||
May-2019 | 101,88 | |||
Jun-2019 | 99,12 | |||
Jul-2019 | 100,24 | |||
Aug-2019 | 101,23 | |||
Sep-2019 | 98,89 | |||
Oct-2019 | 98,85 | |||
Nov-2019 | 97,77 | |||
Dec-2019 | 97,70 | |||
Jan-2020 | 97,29 | 98,88347 | 95,99835 | 101,8553 |
Feb-2020 | 98,37 | 99,08343 | 95,90724 | 102,3648 |
Mar-2020 | 93,00 | 99,2838 | 95,84008 | 102,8513 |
Apr-2020 | 74,03 | 99,48458 | 95,79166 | 103,3199 |
May-2020 | 70,79 | 99,68576 | 95,75842 | 103,7742 |
Jun-2020 | 86,85 | 99,88735 | 95,73782 | 104,2167 |
Jul-2020 | 95,26 | 100,0893 | 95,72795 | 104,6494 |
Aug-2020 | 96,15 | 100,2917 | 95,72734 | 105,0738 |
Sep-2020 | 97,82 | 100,4946 | 95,73482 | 105,4909 |
Oct-2020 | 99,08 | 100,6978 | 95,74946 | 105,9018 |
Nov-2020 | 99,16 | 100,9014 | 95,7705 | 106,3072 |
Dec-2020 | 98,63 | 101,1055 | 95,7973 | 106,7077 |
Jan-2021 | 99,12 | 101,3099 | 95,82932 | 107,104 |
Feb-2021 | 96,35 | 101,5148 | 95,86611 | 107,4963 |
Mar-2021 | 103,60 | 101,7201 | 95,90727 | 107,8852 |
Apr-2021 | 97,98 | 101,9258 | 95,95248 | 108,2709 |
May-2021 | 101,64 | 102,1319 | 96,00142 | 108,6538 |
Jun-2021 | 99,76 | 102,3384 | 96,05385 | 109,0342 |
Jul-2021 | 101,22 | 102,5454 | 96,10953 | 109,4122 |
Aug-2021 | 98,86 | 102,7527 | 96,16825 | 109,7881 |
Sep-2021 | 94,83 | 102,9605 | 96,22983 | 110,162 |
Oct-2021 | 100,1214 | 103,1687 | 96,29412 | 110,5342 |
Nov-2021 | 103,3774 | 96,36095 | 110,9047 | |
Dec-2021 | 103,5864 | 96,4302 | 111,2737 |
Version texte
Date | Prix | Estimations ponctuelles | Borne inférieure de l'IC | Borne supérieure de l'IC |
---|---|---|---|---|
Jan-2010 | 82,07 | |||
Feb-2010 | 82,80 | |||
Mar-2010 | 80,22 | |||
Apr-2010 | 79,68 | |||
May-2010 | 82,06 | |||
Jun-2010 | 81,64 | |||
Jul-2010 | 81,89 | |||
Aug-2010 | 82,37 | |||
Sep-2010 | 82,26 | |||
Oct-2010 | 82,21 | |||
Nov-2010 | 82,31 | |||
Dec-2010 | 82,23 | |||
Jan-2011 | 82,85 | |||
Feb-2011 | 83,08 | |||
Mar-2011 | 83,59 | |||
Apr-2011 | 83,47 | |||
May-2011 | 84,57 | |||
Jun-2011 | 84,73 | |||
Jul-2011 | 83,56 | |||
Aug-2011 | 85,33 | |||
Sep-2011 | 86,95 | |||
Oct-2011 | 87,42 | |||
Nov-2011 | 88,10 | |||
Dec-2011 | 86,61 | |||
Jan-2012 | 86,98 | |||
Feb-2012 | 86,53 | |||
Mar-2012 | 85,51 | |||
Apr-2012 | 85,98 | |||
May-2012 | 86,85 | |||
Jun-2012 | 87,25 | |||
Jul-2012 | 86,04 | |||
Aug-2012 | 85,07 | |||
Sep-2012 | 84,55 | |||
Oct-2012 | 85,14 | |||
Nov-2012 | 85,38 | |||
Dec-2012 | 84,38 | |||
Jan-2013 | 84,89 | |||
Feb-2013 | 85,83 | |||
Mar-2013 | 86,20 | |||
Apr-2013 | 85,37 | |||
May-2013 | 85,20 | |||
Jun-2013 | 85,93 | |||
Jul-2013 | 86,63 | |||
Aug-2013 | 87,19 | |||
Sep-2013 | 87,53 | |||
Oct-2013 | 87,47 | |||
Nov-2013 | 86,69 | |||
Dec-2013 | 87,89 | |||
Jan-2014 | 89,44 | |||
Feb-2014 | 90,29 | |||
Mar-2014 | 91,32 | |||
Apr-2014 | 91,32 | |||
May-2014 | 90,91 | |||
Jun-2014 | 90,28 | |||
Jul-2014 | 90,31 | |||
Aug-2014 | 90,40 | |||
Sep-2014 | 90,93 | |||
Oct-2014 | 91,21 | |||
Nov-2014 | 91,54 | |||
Dec-2014 | 91,44 | |||
Jan-2015 | 92,69 | |||
Feb-2015 | 92,67 | |||
Mar-2015 | 93,74 | |||
Apr-2015 | 93,98 | |||
May-2015 | 93,29 | |||
Jun-2015 | 93,45 | |||
Jul-2015 | 96,30 | |||
Aug-2015 | 96,25 | |||
Sep-2015 | 97,65 | |||
Oct-2015 | 95,78 | |||
Nov-2015 | 96,17 | |||
Dec-2015 | 97,33 | |||
Jan-2016 | 97,95 | |||
Feb-2016 | 96,19 | |||
Mar-2016 | 92,99 | |||
Apr-2016 | 92,35 | |||
May-2016 | 93,04 | |||
Jun-2016 | 93,71 | |||
Jul-2016 | 94,52 | |||
Aug-2016 | 94,95 | |||
Sep-2016 | 94,69 | |||
Oct-2016 | 96,12 | |||
Nov-2016 | 96,12 | |||
Dec-2016 | 95,75 | |||
Jan-2017 | 94,66 | |||
Feb-2017 | 95,34 | |||
Mar-2017 | 96,71 | |||
Apr-2017 | 97,69 | |||
May-2017 | 98,03 | |||
Jun-2017 | 97,38 | |||
Jul-2017 | 94,71 | |||
Aug-2017 | 94,73 | |||
Sep-2017 | 93,28 | |||
Oct-2017 | 94,24 | |||
Nov-2017 | 96,01 | |||
Dec-2017 | 96,01 | |||
Jan-2018 | 95,35 | |||
Feb-2018 | 96,24 | |||
Mar-2018 | 97,48 | |||
Apr-2018 | 97,32 | |||
May-2018 | 97,76 | |||
Jun-2018 | 99,98 | |||
Jul-2018 | 100,56 | |||
Aug-2018 | 100,74 | |||
Sep-2018 | 100,88 | |||
Oct-2018 | 99,90 | |||
Nov-2018 | 100,38 | |||
Dec-2018 | 101,56 | |||
Jan-2019 | 101,04 | |||
Feb-2019 | 99,53 | |||
Mar-2019 | 100,43 | |||
Apr-2019 | 100,98 | |||
May-2019 | 100,80 | |||
Jun-2019 | 100,24 | |||
Jul-2019 | 99,14 | |||
Aug-2019 | 99,78 | |||
Sep-2019 | 99,50 | |||
Oct-2019 | 99,52 | |||
Nov-2019 | 98,78 | |||
Dec-2019 | 99,02 | |||
Jan-2020 | 99,79 | 99,06605 | 97,40049 | 100,7601 |
Feb-2020 | 99,99 | 99,33914 | 96,83456 | 101,9085 |
Mar-2020 | 102,30 | 99,45889 | 96,55188 | 102,4534 |
Apr-2020 | 98,03 | 99,58112 | 96,36548 | 102,9041 |
May-2020 | 99,03 | 99,74265 | 96,21003 | 103,405 |
Jun-2020 | 97,22 | 99,90879 | 96,07086 | 103,9 |
Jul-2020 | 99,20 | 100,0659 | 95,95098 | 104,3572 |
Aug-2020 | 98,67 | 100,2209 | 95,84985 | 104,7913 |
Sep-2020 | 99,25 | 100,3783 | 95,76369 | 105,2153 |
Oct-2020 | 99,64 | 100,5367 | 95,68922 | 105,6298 |
Nov-2020 | 98,93 | 100,695 | 95,62477 | 106,0341 |
Dec-2020 | 98,04 | 100,8533 | 95,56929 | 106,4294 |
Jan-2021 | 98,67 | 101,0119 | 95,52182 | 106,8174 |
Feb-2021 | 99,27 | 101,1708 | 95,48145 | 107,1991 |
Mar-2021 | 98,00 | 101,3299 | 95,44742 | 107,575 |
Apr-2021 | 99,92 | 101,4893 | 95,41915 | 107,9456 |
May-2021 | 99,03 | 101,6489 | 95,39613 | 108,3116 |
Jun-2021 | 100,60 | 101,8088 | 95,37791 | 108,6734 |
Jul-2021 | 103,47 | 101,969 | 95,36413 | 109,0313 |
Aug-2021 | 104,86 | 102,1294 | 95,35444 | 109,3856 |
Sep-2021 | 106,29 | 102,29 | 95,34854 | 109,7368 |
Oct-2021 | 105,6278 | 102,4509 | 95,34619 | 110,085 |
Nov-2021 | 102,6121 | 95,34714 | 110,4305 | |
Dec-2021 | 102,7735 | 95,3512 | 110,7735 |
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 énergieFootnote 9
Version texte
Date | IPPI ex. énergy | Prix à l'exportation ex. pétrole |
---|---|---|
01-Jan | 0,032337 | 0,073956 |
01-Feb | 0,037372 | 0,062336 |
01-Mar | 0,048113 | 0,09608 |
01-Apr | 0,048621 | 0,115927 |
01-May | 0,035444 | 0,064719 |
01-Jun | 0,046079 | 0,090292 |
01-Jul | 0,043775 | 0,058898 |
01-Aug | 0,050686 | 0,077013 |
01-Sep | 0,048976 | 0,100538 |
01-Oct | 0,03338 | 0,085583 |
01-Nov | 0,031814 | 0,086362 |
01-Dec | 0,020396 | 0,067284 |
01-Jan | 0,018324 | -0,02101 |
01-Feb | 0,01613 | 0,004434 |
01-Mar | 0,010207 | -0,00195 |
01-Apr | 0,006479 | -0,0069 |
01-May | 0,008024 | 0,000667 |
01-Jun | 0,007828 | -0,01298 |
01-Jul | 0,002993 | 0,020879 |
01-Aug | -0,01344 | -0,01431 |
01-Sep | -0,01132 | -0,03324 |
01-Oct | -0,001 | -0,01156 |
01-Nov | 0,000571 | -0,01245 |
01-Dec | 0,006546 | 0,01121 |
01-Jan | 0,002824 | 0,031327 |
01-Feb | 0,002156 | 0,018563 |
01-Mar | 0,004603 | 0,021487 |
01-Apr | 0,000526 | 0,019035 |
01-May | -0,00092 | 0,010431 |
01-Jun | -0,00329 | -0,00266 |
01-Jul | -0,00094 | 0,00789 |
01-Aug | 0,008329 | 0,00919 |
01-Sep | -0,001 | 0,000881 |
01-Oct | -0,00212 | -0,00575 |
01-Nov | -0,00221 | -0,00213 |
01-Dec | 0,001818 | 0,012904 |
01-Jan | 0,014465 | 0,052626 |
01-Feb | 0,018423 | 0,056524 |
01-Mar | 0,024665 | 0,04285 |
01-Apr | 0,02716 | 0,025311 |
01-May | 0,02506 | 0,031247 |
01-Jun | 0,024589 | 0,033929 |
01-Jul | 0,031026 | 0,02369 |
01-Aug | 0,031055 | 0,036979 |
01-Sep | 0,034059 | 0,043136 |
01-Oct | 0,036652 | 0,034666 |
01-Nov | 0,034676 | 0,03975 |
01-Dec | 0,034008 | 0,022883 |
01-Jan | 0,035678 | 0,005345 |
01-Feb | 0,035472 | 0,017576 |
01-Mar | 0,02861 | 0,012355 |
01-Apr | 0,026393 | 0,019901 |
01-May | 0,029546 | 0,016403 |
01-Jun | 0,031087 | 0,029152 |
01-Jul | 0,037749 | 0,054847 |
01-Aug | 0,041583 | 0,060305 |
01-Sep | 0,041797 | 0,063792 |
01-Oct | 0,036112 | 0,054744 |
01-Nov | 0,0313 | 0,039568 |
01-Dec | 0,034622 | 0,048624 |
01-Jan | 0,03593 | 0,045251 |
01-Feb | 0,020489 | -0,00423 |
01-Mar | 0,007761 | -0,01032 |
01-Apr | 0,00173 | -0,01007 |
01-May | 0,007613 | 0,003973 |
01-Jun | 0,007306 | 0,004624 |
01-Jul | 0,008563 | 0,005421 |
01-Aug | 0,001468 | -0,01295 |
01-Sep | 0,003243 | -0,00039 |
01-Oct | 0,009595 | 0,017075 |
01-Nov | 0,021055 | 0,028373 |
01-Dec | 0,011245 | 0,02159 |
01-Jan | 0,001001 | 0,009772 |
01-Feb | 0,011182 | 0,028114 |
01-Mar | 0,033079 | 0,056465 |
01-Apr | 0,045282 | 0,081872 |
01-May | 0,045005 | 0,077956 |
01-Jun | 0,034591 | 0,05359 |
01-Jul | 0,009611 | 0,000726 |
01-Aug | 0,012683 | 0,012087 |
01-Sep | -0,00081 | -0,01318 |
01-Oct | 0,006987 | -0,00576 |
01-Nov | 0,006715 | -0,0007 |
01-Dec | 0,010585 | -0,00368 |
01-Jan | 0,009693 | -0,0062 |
01-Feb | 0,01214 | 0,006266 |
01-Mar | 0,008365 | 0,004731 |
01-Apr | 0,004108 | -0,0065 |
01-May | 0,004045 | -0,00541 |
01-Jun | 0,019798 | 0,027616 |
01-Jul | 0,036107 | 0,061456 |
01-Aug | 0,029813 | 0,047907 |
01-Sep | 0,041201 | 0,051174 |
01-Oct | 0,030724 | 0,040203 |
01-Nov | 0,026811 | 0,037448 |
01-Dec | 0,030395 | 0,039435 |
01-Jan | 0,027985 | 0,035066 |
01-Feb | 0,02065 | 0,034475 |
01-Mar | 0,016107 | 0,029625 |
01-Apr | 0,018582 | 0,020392 |
01-May | 0,008421 | 0,011917 |
01-Jun | -0,00526 | -0,01897 |
01-Jul | -0,0066 | -0,02366 |
01-Aug | 0,004773 | -0,01129 |
01-Sep | 0,003339 | -0,00013 |
01-Oct | 0,000348 | -0,00514 |
01-Nov | 0,000263 | -0,00917 |
01-Dec | -0,00124 | -0,01249 |
01-Jan | 0,002694 | -0,00853 |
01-Feb | 0,010501 | -0,0146 |
01-Mar | 0,01599 | -0,00964 |
01-Apr | 0,012276 | -0,022 |
01-May | 0,018802 | -0,00556 |
01-Jun | 0,01751 | 0,010841 |
01-Jul | 0,029769 | 0,022005 |
01-Aug | 0,033712 | 0,022994 |
01-Sep | 0,048354 | 0,030075 |
01-Oct | 0,04891 | 0,036844 |
01-Nov | 0,043155 | 0,039241 |
01-Dec | 0,050451 | 0,044442 |
01-Jan | 0,064261 | 0,074103 |
01-Feb | 0,081619 | 0,106844 |
01-Mar | 0,085633 | 0,085457 |
01-Apr | 0,109791 | 0,133768 |
01-May | 0,135462 | 0,12901 |
01-Jun | 0,146145 | 0,154218 |
01-Jul | 0,136584 | 0,153767 |
01-Aug | 0,118942 | 0,134708 |
01-Sep | 0,117967 | 0,134987 |
01-Oct | 0,124407 | 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
Version texte
Date | Biens IPC ex. Énergie | IPPI ex. énergy | Prix 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-11 | 0,007491 | 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-11 | 0,000893 | 0,048976 | 0,041706874 |
Oct-11 | -0,00049 | 0,03338 | 0,049476264 |
Nov-11 | 0,002362 | 0,031814 | 0,056510712 |
Dec-11 | -0,00062 | 0,020396 | 0,046825204 |
Jan-12 | 0,00327 | 0,018324 | 0,040833546 |
Feb-12 | 0,001868 | 0,01613 | 0,031982464 |
Mar-12 | -0,01015 | 0,010207 | 0,021863593 |
Apr-12 | 0,002364 | 0,006479 | 0,032925135 |
May-12 | 0,009091 | 0,008024 | 0,027745535 |
Jun-12 | 0,01184 | 0,007828 | 0,032739116 |
Jul-12 | 0,008712 | 0,002993 | 0,033703405 |
Aug-12 | 0,007021 | -0,01344 | -0,008420738 |
Sep-12 | -0,00287 | -0,01132 | -0,029122541 |
Oct-12 | 4,73E-05 | -0,001 | -0,028720773 |
Nov-12 | 0,001359 | 0,000571 | -0,030081709 |
Dec-12 | 0,002914 | 0,006546 | -0,030705783 |
Jan-13 | -0,00117 | 0,002824 | -0,024800532 |
Feb-13 | 0,029127 | 0,002156 | -0,00463225 |
Mar-13 | 0,028296 | 0,004603 | 0,013332442 |
Apr-13 | 0,023462 | 0,000526 | -0,000660226 |
May-13 | 0,020418 | -0,00092 | -0,008489108 |
Jun-13 | 0,022354 | -0,00329 | -0,015195764 |
Jul-13 | 0,02041 | -0,00094 | 0,010456263 |
Aug-13 | 0,021642 | 0,008329 | 0,025398993 |
Sep-13 | 0,024819 | -0,001 | 0,031132973 |
Oct-13 | 0,025475 | -0,00212 | 0,032184087 |
Nov-13 | 0,019521 | -0,00221 | 0,02409486 |
Dec-13 | 0,020921 | 0,001818 | 0,049281399 |
Jan-14 | 0,020788 | 0,014465 | 0,064682983 |
Feb-14 | -0,00139 | 0,018423 | 0,058846086 |
Mar-14 | 0,002889 | 0,024665 | 0,064824056 |
Apr-14 | 0,002947 | 0,02716 | 0,07699807 |
May-14 | 0,0064 | 0,02506 | 0,066316472 |
Jun-14 | 0,013226 | 0,024589 | 0,052604537 |
Jul-14 | 0,011518 | 0,031026 | 0,037208105 |
Aug-14 | 0,012688 | 0,031055 | 0,0428672 |
Sep-14 | 0,016204 | 0,034059 | 0,04972508 |
Oct-14 | 0,016397 | 0,036652 | 0,051940676 |
Nov-14 | 0,024546 | 0,034676 | 0,059638632 |
Dec-14 | 0,031006 | 0,034008 | 0,0530432 |
Jan-15 | 0,045366 | 0,035678 | 0,044322832 |
Feb-15 | 0,037662 | 0,035472 | 0,043052472 |
Mar-15 | 0,041048 | 0,02861 | 0,040990719 |
Apr-15 | 0,042377 | 0,026393 | 0,03419227 |
May-15 | 0,043342 | 0,029546 | 0,031211744 |
Jun-15 | 0,038846 | 0,031087 | 0,044023892 |
Jul-15 | 0,039265 | 0,037749 | 0,077366657 |
Aug-15 | 0,038657 | 0,041583 | 0,07493135 |
Sep-15 | 0,040352 | 0,041797 | 0,084808322 |
Oct-15 | 0,041144 | 0,036112 | 0,056745986 |
Nov-15 | 0,037823 | 0,0313 | 0,058489394 |
Dec-15 | 0,03397 | 0,034622 | 0,069554117 |
Jan-16 | 0,028968 | 0,03593 | 0,067172267 |
Feb-16 | 0,032357 | 0,020489 | 0,040210413 |
Mar-16 | 0,030535 | 0,007761 | -0,001796885 |
Apr-16 | 0,02966 | 0,00173 | -0,007732983 |
May-16 | 0,025048 | 0,007613 | 0,010135265 |
Jun-16 | 0,024194 | 0,007306 | 0,010443443 |
Jul-16 | 0,023578 | 0,008563 | -0,010958929 |
Aug-16 | 0,020606 | 0,001468 | -0,010154847 |
Sep-16 | 0,014888 | 0,003243 | -0,028353195 |
Oct-16 | 0,006469 | 0,009595 | 0,004823953 |
Nov-16 | 0,003095 | 0,021055 | -0,000976779 |
Dec-16 | 0,001137 | 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-17 | 0,000763 | 0,034591 | 0,034341925 |
Jul-17 | 0,003742 | 0,009611 | -0,001997459 |
Aug-17 | 0,003389 | 0,012683 | -0,002432888 |
Sep-17 | 0,003066 | -0,00081 | -0,01615926 |
Oct-17 | 0,007463 | 0,006987 | -0,018738864 |
Nov-17 | 0,010004 | 0,006715 | -0,000961319 |
Dec-17 | 0,014756 | 0,010585 | 0,000674066 |
Jan-18 | 0,006357 | 0,009693 | 0,003235314 |
Feb-18 | 0,006794 | 0,01214 | 0,012112864 |
Mar-18 | 0,004105 | 0,008365 | 0,00939606 |
Apr-18 | 0,011116 | 0,004108 | -0,000244247 |
May-18 | -0,00016 | 0,004045 | -0,004937968 |
Jun-18 | 0,00374 | 0,019798 | 0,026792605 |
Jul-18 | 0,00047 | 0,036107 | 0,062285132 |
Aug-18 | 0,004169 | 0,029813 | 0,053184237 |
Sep-18 | 0,005102 | 0,041201 | 0,076763802 |
Oct-18 | 0,007874 | 0,030724 | 0,057596604 |
Nov-18 | 0,009717 | 0,026811 | 0,043266161 |
Dec-18 | 0,011546 | 0,030395 | 0,060053334 |
Jan-19 | 0,018695 | 0,027985 | 0,062568672 |
Feb-19 | 0,025419 | 0,02065 | 0,036289237 |
Mar-19 | 0,026963 | 0,016107 | 0,026518107 |
Apr-19 | 0,021236 | 0,018582 | 0,036764239 |
May-19 | 0,029683 | 0,008421 | 0,032699283 |
Jun-19 | 0,026912 | -0,00526 | 0,001637127 |
Jul-19 | 0,029328 | -0,0066 | -0,015175071 |
Aug-19 | 0,027751 | 0,004773 | -0,002925828 |
Sep-19 | 0,03258 | 0,003339 | -0,010784879 |
Oct-19 | 0,028673 | 0,000348 | -0,005590265 |
Nov-19 | 0,029088 | 0,000263 | -0,014790508 |
Dec-19 | 0,021897 | -0,00124 | -0,026887322 |
Jan-20 | 0,021737 | 0,002694 | -0,011087787 |
Feb-20 | 0,014998 | 0,010501 | 0,004852979 |
Mar-20 | 0,021108 | 0,01599 | 0,025059057 |
Apr-20 | 0,02384 | 0,012276 | -0,017882062 |
May-20 | 0,017731 | 0,018802 | -0,001459828 |
Jun-20 | 0,019101 | 0,01751 | -0,008269946 |
Jul-20 | 0,016647 | 0,029769 | 0,009364022 |
Aug-20 | 0,012437 | 0,033712 | -0,006301414 |
Sep-20 | 0,007577 | 0,048354 | 0,006318304 |
Oct-20 | 0,013233 | 0,04891 | 0,010005463 |
Nov-20 | 0,012288 | 0,043155 | 0,008537364 |
Dec-20 | 0,008422 | 0,050451 | -0,003844373 |
Jan-21 | 0,007073 | 0,064261 | -0,007921717 |
Feb-21 | 0,006998 | 0,081619 | -0,00590183 |
Mar-21 | 0,002185 | 0,085633 | -0,039846703 |
Apr-21 | 0,005236 | 0,109791 | 0,006775308 |
May-21 | 0,016447 | 0,135462 | -0,01764766 |
Jun-21 | 0,018141 | 0,146145 | 0,012188456 |
Jul-21 | 0,024295 | 0,136584 | 0,03085261 |
Aug-21 | 0,0313 | 0,118942 | 0,059006894 |
Sep-21 | 0,03511 | 0,117967 | 0,059795652 |
Oct-21 | 0,030588 | 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 importésFootnote 10 Footnote 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 documentFootnote 12.
Figure 10 : Termes de l’échange du Canada
Version texte
Date | Calculé termes de l'échange | Termes de l'éechange officiels (trimestriel) | |
---|---|---|---|
Jan-2010 | 102,6084605 | Q1 2010 | 105,5202 |
Feb-2010 | 102,5266556 | Q2 2010 | 103,8217 |
Mar-2010 | 103,3777394 | Q3 2010 | 102,6539 |
Apr-2010 | 102,5714133 | Q4 2010 | 105,2017 |
May-2010 | 102,1698326 | Q1 2011 | 107,8556 |
Jun-2010 | 101,8111939 | Q2 2011 | 108,5987 |
Jul-2010 | 100,8823874 | Q3 2011 | 107,1125 |
Aug-2010 | 101,2401155 | Q4 2011 | 107,5372 |
Sep-2010 | 101,1594304 | Q1 2012 | 107,0064 |
Oct-2010 | 101,6974705 | Q2 2012 | 104,5648 |
Nov-2010 | 103,0580837 | Q3 2012 | 105,5202 |
Dec-2010 | 104,3430892 | Q4 2012 | 107,5372 |
Jan-2011 | 109,9154822 | Q1 2013 | 107,6433 |
Feb-2011 | 108,1125773 | Q2 2013 | 107,2187 |
Mar-2011 | 109,1540581 | Q3 2013 | 106,9002 |
Apr-2011 | 111,5032254 | Q4 2013 | 105,6263 |
May-2011 | 109,1491724 | Q1 2014 | 107,7495 |
Jun-2011 | 109,8496733 | Q2 2014 | 106,1571 |
Jul-2011 | 106,8172873 | Q3 2014 | 105,5202 |
Aug-2011 | 106,5730348 | Q4 2014 | 102,1231 |
Sep-2011 | 107,4393116 | Q1 2015 | 99,15074 |
Oct-2011 | 106,8629414 | Q2 2015 | 99,36306 |
Nov-2011 | 107,8709812 | Q3 2015 | 97,23992 |
Dec-2011 | 108,5271943 | Q4 2015 | 96,07219 |
Jan-2012 | 106,2391332 | Q1 2016 | 94,26752 |
Feb-2012 | 107,64315 | Q2 2016 | 96,60297 |
Mar-2012 | 108,3111291 | Q3 2016 | 97,55839 |
Apr-2012 | 106,4236037 | Q4 2016 | 99,04459 |
May-2012 | 104,8577221 | Q1 2017 | 100,7431 |
Jun-2012 | 104,2082841 | Q2 2017 | 99,36306 |
Jul-2012 | 104,3104594 | Q3 2017 | 99,78769 |
Aug-2012 | 106,0135112 | Q4 2017 | 101,6985 |
Sep-2012 | 107,4196258 | Q1 2018 | 101,8047 |
Oct-2012 | 108,7953552 | Q2 2018 | 102,7601 |
Nov-2012 | 107,4485133 | Q3 2018 | 101,8047 |
Dec-2012 | 109,3187695 | Q4 2018 | 96,70913 |
Jan-2013 | 108,9123463 | Q1 2019 | 99,89384 |
Feb-2013 | 108,3427073 | Q2 2019 | 100,4246 |
Mar-2013 | 108,7354772 | Q3 2019 | 99,46921 |
Apr-2013 | 109,0458128 | Q4 2019 | 100,2123 |
May-2013 | 108,1950688 | Q1 2020 | 95,32909 |
Jun-2013 | 106,9508189 | Q2 2020 | 92,46285 |
Jul-2013 | 108,2483464 | Q3 2020 | 98,30149 |
Aug-2013 | 108,771687 | Q4 2020 | 100,7431 |
Sep-2013 | 107,4709872 | Q1 2021 | 107,2187 |
Oct-2013 | 106,689331 | Q2 2021 | 111,9958 |
Nov-2013 | 106,4055635 | Q3 2021 | 110,1911 |
Dec-2013 | 106,6416713 | ||
Jan-2014 | 109,2040264 | ||
Feb-2014 | 111,0978875 | ||
Mar-2014 | 109,7677631 | ||
Apr-2014 | 106,8677313 | ||
May-2014 | 107,0447854 | ||
Jun-2014 | 107,4096525 | ||
Jul-2014 | 106,6748814 | ||
Aug-2014 | 106,5243941 | ||
Sep-2014 | 105,6277926 | ||
Oct-2014 | 104,1863318 | ||
Nov-2014 | 103,7074594 | ||
Dec-2014 | 100,4835757 | ||
Jan-2015 | 98,76261438 | ||
Feb-2015 | 100,8780622 | ||
Mar-2015 | 98,68947548 | ||
Apr-2015 | 98,20285151 | ||
May-2015 | 99,3761239 | ||
Jun-2015 | 100,2006757 | ||
Jul-2015 | 98,19545517 | ||
Aug-2015 | 97,29803137 | ||
Sep-2015 | 95,05497485 | ||
Oct-2015 | 96,59632497 | ||
Nov-2015 | 95,862869 | ||
Dec-2015 | 94,21541538 | ||
Jan-2016 | 93,8220919 | ||
Feb-2016 | 92,40591594 | ||
Mar-2016 | 94,6627222 | ||
Apr-2016 | 95,63216477 | ||
May-2016 | 96,57379556 | ||
Jun-2016 | 96,83280051 | ||
Jul-2016 | 97,74825623 | ||
Aug-2016 | 96,45556779 | ||
Sep-2016 | 98,08438267 | ||
Oct-2016 | 98,37345203 | ||
Nov-2016 | 99,11566843 | ||
Dec-2016 | 100,446543 | ||
Jan-2017 | 102,223504 | ||
Feb-2017 | 101,3068401 | ||
Mar-2017 | 100,1183875 | ||
Apr-2017 | 99,6681891 | ||
May-2017 | 99,73744835 | ||
Jun-2017 | 98,20048942 | ||
Jul-2017 | 97,76805062 | ||
Aug-2017 | 98,56491591 | ||
Sep-2017 | 99,62255216 | ||
Oct-2017 | 100,3173625 | ||
Nov-2017 | 101,0067552 | ||
Dec-2017 | 101,8605562 | ||
Jan-2018 | 102,1689234 | ||
Feb-2018 | 100,7492933 | ||
Mar-2018 | 100,793429 | ||
Apr-2018 | 101,7082464 | ||
May-2018 | 103,2398301 | ||
Jun-2018 | 102,7478125 | ||
Jul-2018 | 102,3474946 | ||
Aug-2018 | 101,3804811 | ||
Sep-2018 | 100,4109412 | ||
Oct-2018 | 100,9598324 | ||
Nov-2018 | 94,17145074 | ||
Dec-2018 | 91,02036832 | ||
Jan-2019 | 96,16237256 | ||
Feb-2019 | 100,9940961 | ||
Mar-2019 | 102,0696188 | ||
Apr-2019 | 102,0441386 | ||
May-2019 | 101,3052071 | ||
Jun-2019 | 98,59993793 | ||
Jul-2019 | 99,19730081 | ||
Aug-2019 | 98,94831663 | ||
Sep-2019 | 100,0163991 | ||
Oct-2019 | 99,7403787 | ||
Nov-2019 | 100,9614184 | ||
Dec-2019 | 99,97066559 | ||
Jan-2020 | 98,09248584 | ||
Feb-2020 | 95,08811014 | ||
Mar-2020 | 89,68444919 | ||
Apr-2020 | 84,83798657 | ||
May-2020 | 88,95966382 | ||
Jun-2020 | 97,57221371 | ||
Jul-2020 | 97,35314651 | ||
Aug-2020 | 98,87474568 | ||
Sep-2020 | 97,95153497 | ||
Oct-2020 | 99,02315018 | ||
Nov-2020 | 99,70569841 | ||
Dec-2020 | 102,0682229 | ||
Jan-2021 | 104,5650931 | ||
Feb-2021 | 107,8979315 | ||
Mar-2021 | 109,6975632 | ||
Apr-2021 | 110,3775797 | ||
May-2021 | 113,0938645 | ||
Jun-2021 | 114,5436261 | ||
Jul-2021 | 112,1069196 | ||
Aug-2021 | 109,2621882 | ||
Sep-2021 | 109,8103979 | ||
Oct-2021 | 114,3018284 | ||
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.
7. Annexe 1 : Principales contributions à la croissance
Tableau 3 : Principales contributions à la croissance pour les quantités exportées
2019 à mai 2020 | Mai 2020 à octobre 2021 | 2019 à octobre 2021 | |||
---|---|---|---|---|---|
Montant | Produit | Montant | Produit | Montant | Produit |
-22 % | Total | 21 % | Total | -6,2 % | Total |
Contributions positives les plus marquées | |||||
0,3 p.p. | Produits pharmaceutiques | 6,2 p.p. | Automobiles et camionnettes | 0,8 p.p. | Pétrole brut et bitume |
0,3 p.p. | Blé | 3,4 p.p. | Pièces d’automobile | 0,6 p.p. | Produits de fer et d’acier |
0,2 p.p. | Fruits/noix/légumes/légumineuses | 3,2 p.p. | Pétrole brut et bitume | 0,4 p.p. | Biens et fournitures divers |
0,2 p.p. | Autres produits végétaux | 1,3 p.p. | Produits de fer et d’acier | 0,4 p.p. | Produits pharmaceutiques |
0,1 p.p. | Produits alimentaires intermédiaires | 0,7 p.p. | Potasse | 0,3 p.p. | Minerais de fer et concentrés |
0,1 p.p. | Canola | 0,7 p.p. | Autres machines | 0,3 p.p. | Autres produits alimentaires |
0,1 p.p. | Électricité | 0,6 p.p. | Minerais de fer et concentrés | 0,3 p.p. | Potasse |
0,1 p.p. | Asphalte | 0,5 p.p. | Autres produits alimentaires | 0,3 p.p. | Autres produits végétaux |
0,1 p.p. | Minerais de cuivre | 0,5 p.p. | Camions lourds ou de poids moyen | 0,3 p.p. | Résine de plastique |
0,1 p.p. | Aliments pour animaux | 0,5 p.p. | Biens et fournitures divers | 0,2 p.p. | Pièces électroniques et électriques |
Contributions négatives les plus marquées | |||||
-8,3 p.p. | Automobiles et camionnettes | -1,0 p.p. | Blé | -3,5 p.p. | Automobiles et camionnettes |
-2,7 p.p. | Pièces automobiles | -0,9 p.p. | Métaux précieux | -0,9 p.p. | Métaux précieux |
-1,7 p.p. | Pétrole brut et bitume | -0,7 p.p. | Produits énergétiques raffinés | -0,7 p.p. | Produits énergétiques raffinés |
-0,9 p.p. | Autres machines | -0,4 p.p. | Fruits/noix/légumes/légumineuses | -0,5 p.p. | Aéronefs et pièces |
-0,7 p.p. | Aéronefs et pièces | -0,3 p.p. | Électricité | -0,5 p.p. | Blé |
-0,7 p.p. | Camions lourds ou de poids moyen | -0,3 p.p. | Produits alimentaires intermédiaires | -0,4 p.p. | Autres machines |
-0,6 p.p. | Autres ajustements de la BdP | -0,2 p.p. | Minerais de cuivre | -0,3 p.p. | Autres ajustements de la BdP |
-0,4 p.p. | Lubrifiants et autres produits pétroliers | -0,2 p.p. | Nickel et alliages à base de nickel | -0,3 p.p. | Camions lourds ou de poids moyen |
-0,4 p.p. | Bateaux et autres produits de transport | -0,1 p.p. | Transactions spéciales commerciales | -0,3 p.p. | Bateaux et autres produits de transport |
-0,4 p.p. | Meubles et accessoires | -0,1 p.p. | Machinerie et équipement | -0,3 p.p. | Aéronef |
Tableau 4 : Principales contributions à la croissance pour les prix des exportations
2019 à mai 2020 | Mai 2020 à octobre 2021 | 2019 à octobre 2021 | |||
---|---|---|---|---|---|
Montant | Produit | Montant | Produit | Montant | Produit |
-12 % | Total | 37 % | Total | 21 % | Total |
Contributions positives les plus marquées | |||||
1,3 p.p. | Métaux précieux | 19 p.p. | Pétrole brut et bitume | 5,0 p.p. | Pétrole brut et bitume |
0,4 p.p. | Produits de viande | 2,0 p.p. | Gaz naturel | 1,4 p.p. | Bois d’œuvre et autres produits de scierie |
0,2 p.p. | Fruits, noix et légumes | 1,8 p.p. | Charbon | 1,4 p.p. | Gaz naturel |
0,2 p.p. | Autres ajustements de la BdP | 1,5 p.p. | Bois d’œuvre et autres produits de scierie | 1,3 p.p. | Charbon |
0,2 p.p. | Blé | 1,2 p.p. | Produits énergétiques raffinés | 0,9 p.p. | Aluminium et alliages d’aluminium |
0,2 p.p. | Autres produits alimentaires | 1,2 p.p. | Alliages d’aluminium | 0,7 p.p. | Métaux précieux |
0,2 p.p. | Biens et fournitures divers | 0,8 p.p. | Produits de fer et d’acier | 0,7 p.p. | Produits de fer et d’acier |
0,1 p.p. | Bois d’œuvre et autres produits de scierie | 0,8 p.p. | Liquides de gaz naturel, y compris le condensat | 0,6 p.p. | Produits alimentaires intermédiaires |
0,1 p.p. | Minerais de fer et concentrés | 0,7 p.p. | Produits alimentaires intermédiaires | 0,5 p.p. | Déchets et rebuts de métal |
0,1 p.p. | Aéronef | 0,7 p.p. | Déchets et rebuts de métal | 0,5 p.p. | Autres ajustements de la BdP |
Contributions négatives les plus marquées | |||||
-12,1 p.p. | Pétrole brut et bitume | -0,7 p.p. | Métaux précieux | -0,2 p.p. | Produits pharmaceutiques |
-0,9 p.p. | Produits énergétiques raffinés | -0,3 p.p. | Produits pharmaceutiques | -0,1 p.p. | Pièces électroniques et électriques |
-0,4 p.p. | Lubrifiants et autres produits pétroliers | -0,1 p.p. | Aéronefs et pièces | -0,1 p.p. | Pièces automobiles |
-0,4 p.p. | Gaz naturel | -0,1 p.p. | Aéronef | -0,1 p.p. | Tissus, fibres/filés/cuir |
-0,2 p.p. | Charbon | -0,1 p.p. | Équipement médical | 0,0 p.p. | Ordinateurs et pièces d’ordinateur |
-0,2 p.p. | Pâtes et papiers | -0,1 p.p. | Pièces automobiles | 0,0 p.p. | Aéronefs et pièces |
-0,2 p.p. | Asphalte | -0,1 p.p. | Autres produits alimentaires | 0,0 p.p. | Aéronef |
-0,2 p.p. | Résine de plastique | -0,1 p.p. | Pièces électroniques et électriques | 0,0 p.p. | Équipement médical |
-0,2 p.p. | Liquides de gaz naturel, y compris le condensat | -0,1 p.p. | Tissus, fibres/filés/cuir | 0,0 p.p. | Boissons alcoolisées |
-0,2 p.p. | Alliages d’aluminium | -0,1 p.p. | Ordinateurs/pièces | 0,0 p.p. | Pneus |
Tableau 5 : Principales contributions à la croissance pour les quantités importées
2019 à mai 2020 | Mai 2020 à octobre 2021 | 2019 à octobre 2021 | |||
---|---|---|---|---|---|
Montant | Produit | Montant | Produit | Montant | Produit |
-29 % | Total | 41 % | Total | 0,2 % | Total |
Contributions positives les plus marquées | |||||
2,2 p.p. | Métaux précieux | 12,3 p.p. | Automobiles et camionnettes | 0,9 p.p. | Biens et fournitures divers |
0,6 p.p. | Tapis et autres produits textiles | 4,9 p.p. | Pièces automobiles | 0,8 p.p. | Transactions spéciales commerciales |
0,4 p.p. | Autres minerais et concentrés de métaux | 2,4 p.p. | Vêtements, chaussures et accessoires | 0,5 p.p. | Métaux précieux |
0,4 p.p. | Produits semi-ouvrés de métaux non ferreux | 1,7 p.p. | Équipement audio et vidéo | 0,5 p.p. | Ordinateurs et pièces |
0,2 p.p. | Produits pharmaceutiques | 1,7 p.p. | Camions lourds et de poids moyen | 0,5 p.p. | Produits pharmaceutiques |
0,1 p.p. | Pièces de matériel ferroviaire roulant | 1,5 p.p. | Produits énergétiques raffinés | 0,3 p.p. | Composants électriques |
0,1 p.p. | Ordinateurs et pièces | 1,3 p.p. | Biens et fournitures divers | 0,3 p.p. | Automobiles et camionnettes |
0,1 p.p. | Combustible nucléaire et autres produits énergétiques | 1,3 p.p. | Pièces pour les machines et l’équipement | 0,3 p.p. | Pièces électroniques et électriques |
0,1 p.p. | Engrais, pesticides et autres produits chimiques | 1,2 p.p. | Transactions spéciales commerciales | 0,3 p.p. | Électroménagers |
0,1 p.p. | Boissons alcoolisées | 1,2 p.p. | Composants électriques | 0,3 p.p. | Équipement médical |
Contributions négatives les plus marquées | |||||
-8,4 p.p. | Automobiles et camionnettes | -2,4 p.p. | Métaux précieux | -2,0 p.p. | Pièces automobiles |
-5,4 p.p. | Pièces automobiles | -0,8 p.p. | Autres minerais et concentrés de métaux | -1,0 p.p. | Pétrole brut et bitume |
-1,5 p.p. | Camions lourds ou de poids moyen | -0,7 p.p. | Tapis, autres textiles | -0,8 p.p. | Aéronefs et pièces |
-1,4 p.p. | Vêtements, chaussures et accessoires | -0,5 p.p. | Produits semi-ouvrés de métaux non ferreux | -0,4 p.p. | Autres machines |
-1,4 p.p. | Produits énergétiques raffinés | -0,3 p.p. | Pièces de matériel ferroviaire roulant | -0,3 p.p. | Produits de fer et d’acier |
-1,2 p.p. | Autres machines | -0,3 p.p. | Engrais, autres produits chimiques | -0,3 p.p. | Produits énergétiques raffinés |
-1,2 p.p. | Aéronefs et pièces | -0,1 p.p. | Autres produits alimentaires | -0,3 p.p. | Camions lourds ou de poids moyen |
-1,2 p.p. | Équipement audio et vidéo | -0,1 p.p. | Pétrole brut et bitume | -0,3 p.p. | Aéronef |
-0,9 p.p. | Pétrole brut et bitume | -0,1 p.p. | Boissons alcoolisées | -0,3 p.p. | Lubrifiants et autres produits pétroliers |
-0,8 p.p. | Pièces pour les machines et l’équipement | -0,1 p.p. | Teintures et pigments, et produits pétrochimiques | -0,3 p.p. | Autres ajustements de la BdP |
Tableau 6 : Principales contributions à la croissance pour les prix des importations
2019 à mai 2020 | Mai 2020 à octobre 2021 | 2019 à octobre 2021 | |||
---|---|---|---|---|---|
Montant | Produit | Montant | Produit | Montant | Produit |
-1,2 % | Total | 6,7 % | Total | 5,4 % | Total |
Contributions positives les plus marquées | |||||
0,3 p.p. | Autres minerais et concentrés de métaux | 2,2 p.p. | Pétrole brut et bitume | 1,1 p.p. | Produits de fer et d’acier |
0,3 p.p. | Déchets et rebuts de métal | 1,2 p.p. | Produits de fer et d’acier | 0,6 p.p. | Autres minerais et concentrés de métaux |
0,2 p.p. | Produits de nettoyage | 0,8 p.p. | Résine de plastique | 0,6 p.p. | Résine de plastique |
0,1 p.p. | Ordinateurs et pièces | 0,7 p.p. | Produits énergétiques raffinés | 0,4 p.p. | Produits énergétiques raffinés |
0,1 p.p. | Produits de viande | 0,7 p.p. | Lubrifiants et autres produits pétroliers | 0,4 p.p. | Métaux précieux |
0,1 p.p. | Aéronefs et pièces | 0,5 p.p. | Produits semi-ouvrés de métaux non ferreux | 0,3 p.p. | Lubrifiants et autres produits pétroliers |
0,1 p.p. | Fruits/noix/légumes/légumineuses | 0,5 p.p. | Métaux précieux | 0,3 p.p. | Autres ajustements de la BdP |
0,1 p.p. | Pièces automobiles | 0,5 p.p. | Engrais, autres produits chimiques | 0,3 p.p. | Déchets et rebuts de métal |
0,1 p.p. | Produits pharmaceutiques | 0,4 p.p. | Gaz naturel | 0,3 p.p. | Engrais, autres produits chimiques |
0,1 p.p. | Autres machines | 0,4 p.p. | Autres minerais et concentrés de métaux | 0,3 p.p. | Gaz naturel |
Contributions négatives les plus marquées | |||||
-1,9 p.p. | Pétrole brut et bitume | -0,5 p.p. | Automobiles et camionnettes | -0,4 p.p. | Automobiles et camionnettes |
-0,4 p.p. | Produits semi-ouvrés de métaux non ferreux | -0,3 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 | -0,2 p.p. | Équipement médical |
-0,3 p.p. | Produits énergétiques raffinés | -0,3 p.p. | Équipement audio et vidéo | -0,2 p.p. | Composants électriques |
-0,2 p.p. | Résine de plastique | -0,3 p.p. | Composants électriques | -0,2 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 | -0,1 p.p. | Pièces électroniques et électriques |
-0,1 p.p. | Métaux précieux | -0,2 p.p. | Fruit, noix, légumes | -0,1 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 |
8. 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 :
Où pt .qt est le produit interne du vecteur prix et quantité et est équivalent à Σni pit .qit. 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 :
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 :
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 :
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
Version texte
Date | Année de base 2012 | Année de base 2019 |
---|---|---|
Jan-10 | 73,04989 | 77,00008 |
Feb-10 | 74,27831 | 78,17253 |
Mar-10 | 75,17915 | 79,07119 |
Apr-10 | 76,16188 | 80,6594 |
May-10 | 77,3903 | 80,68829 |
Jun-10 | 76,73514 | 80,50824 |
Jul-10 | 76,16188 | 80,159 |
Aug-10 | 77,55408 | 81,60075 |
Sep-10 | 75,91619 | 80,17148 |
Oct-10 | 78,12734 | 81,99995 |
Nov-10 | 78,29114 | 82,11975 |
Dec-10 | 80,82986 | 85,39749 |
Jan-11 | 80,17471 | 82,62731 |
Feb-11 | 77,06272 | 79,58449 |
Mar-11 | 77,47219 | 79,80108 |
Apr-11 | 76,81703 | 79,24738 |
May-11 | 76,81703 | 79,57921 |
Jun-11 | 76,16188 | 78,17482 |
Jul-11 | 80,82986 | 84,56251 |
Aug-11 | 82,05828 | 85,28949 |
Sep-11 | 82,95912 | 85,55649 |
Oct-11 | 81,23933 | 83,87154 |
Nov-11 | 81,97639 | 84,61758 |
Dec-11 | 85,82543 | 89,14231 |
Jan-12 | 82,79533 | 86,03919 |
Feb-12 | 83,12291 | 85,24192 |
Mar-12 | 80,91176 | 82,94383 |
Apr-12 | 82,30396 | 84,53242 |
May-12 | 82,30396 | 84,7924 |
Jun-12 | 81,89449 | 84,19062 |
Jul-12 | 81,56692 | 83,77701 |
Aug-12 | 82,22207 | 84,43224 |
Sep-12 | 81,48502 | 83,53867 |
Oct-12 | 80,42039 | 82,84447 |
Nov-12 | 81,73071 | 84,03428 |
Dec-12 | 82,05828 | 83,59658 |
Jan-13 | 82,05828 | 83,65614 |
Feb-13 | 83,45049 | 85,11671 |
Mar-13 | 83,85996 | 85,6065 |
Apr-13 | 85,41595 | 87,33574 |
May-13 | 84,51511 | 86,15511 |
Jun-13 | 84,02375 | 86,21367 |
Jul-13 | 80,82986 | 82,63206 |
Aug-13 | 83,94186 | 85,96471 |
Sep-13 | 85,33406 | 87,46877 |
Oct-13 | 84,8427 | 86,61558 |
Nov-13 | 85,00648 | 87,24218 |
Dec-13 | 84,6789 | 86,66904 |
Jan-14 | 81,40312 | 82,94767 |
Feb-14 | 84,35133 | 86,29182 |
Mar-14 | 86,97195 | 88,83881 |
Apr-14 | 87,46332 | 89,77487 |
May-14 | 91,23046 | 93,18629 |
Jun-14 | 91,47615 | 93,23033 |
Jul-14 | 92,45889 | 94,28082 |
Aug-14 | 91,47615 | 93,16352 |
Sep-14 | 91,72183 | 93,71795 |
Oct-14 | 92,54078 | 94,84592 |
Nov-14 | 90,08394 | 92,12994 |
Dec-14 | 93,19593 | 95,0117 |
Jan-15 | 90,7391 | 92,51473 |
Feb-15 | 90,08394 | 91,85238 |
Mar-15 | 91,63994 | 93,44329 |
Apr-15 | 91,72183 | 93,06494 |
May-15 | 90,41152 | 92,0725 |
Jun-15 | 94,26056 | 96,10883 |
Jul-15 | 94,75193 | 96,67393 |
Aug-15 | 94,17867 | 95,67551 |
Sep-15 | 94,42435 | 95,58212 |
Oct-15 | 92,1313 | 93,87379 |
Nov-15 | 91,96751 | 93,59132 |
Dec-15 | 95,32519 | 97,2585 |
Jan-16 | 97,61823 | 99,31249 |
Feb-16 | 95,73466 | 97,75781 |
Mar-16 | 92,70457 | 94,53584 |
Apr-16 | 92,1313 | 94,30445 |
May-16 | 89,18311 | 91,32475 |
Jun-16 | 88,69173 | 90,84039 |
Jul-16 | 91,39426 | 93,65966 |
Aug-16 | 95,07951 | 96,64381 |
Sep-16 | 93,27782 | 94,96364 |
Oct-16 | 92,2132 | 94,15369 |
Nov-16 | 96,30792 | 97,76821 |
Dec-16 | 94,75193 | 96,11182 |
Jan-17 | 95,98035 | 97,32255 |
Feb-17 | 94,67004 | 95,71606 |
Mar-17 | 95,65277 | 96,80349 |
Apr-17 | 96,5536 | 97,53388 |
May-17 | 97,45444 | 98,37907 |
Jun-17 | 94,58814 | 95,8271 |
Jul-17 | 94,09677 | 94,81239 |
Aug-17 | 92,45889 | 93,53874 |
Sep-17 | 93,6873 | 94,37807 |
Oct-17 | 94,26056 | 94,64249 |
Nov-17 | 95,57087 | 96,58002 |
Dec-17 | 95,24329 | 96,50542 |
Jan-18 | 94,26056 | 94,43024 |
Feb-18 | 95,48898 | 96,23798 |
Mar-18 | 98,1096 | 98,70609 |
Apr-18 | 99,25613 | 99,81286 |
May-18 | 97,61823 | 98,14173 |
Jun-18 | 100,157 | 100,8021 |
Jul-18 | 99,74749 | 100,3468 |
Aug-18 | 99,41991 | 99,54447 |
Sep-18 | 100,3208 | 100,4122 |
Oct-18 | 100,4026 | 100,3565 |
Nov-18 | 100,7302 | 100,2861 |
Dec-18 | 98,84665 | 98,55183 |
Jan-19 | 99,74749 | 99,80656 |
Feb-19 | 95,98035 | 96,16789 |
Mar-19 | 99,33802 | 99,39081 |
Apr-19 | 99,50181 | 99,38548 |
May-19 | 103,8422 | 104,0745 |
Jun-19 | 101,9586 | 101,4748 |
Jul-19 | 101,6311 | 101,3116 |
Aug-19 | 101,5492 | 101,3921 |
Sep-19 | 98,84665 | 99,27639 |
Oct-19 | 98,84665 | 99,02639 |
Nov-19 | 98,76476 | 98,86588 |
Dec-19 | 99,99317 | 99,82893 |
Jan-20 | 96,71739 | 96,35257 |
Feb-20 | 101,713 | 100,8414 |
Mar-20 | 98,27339 | 96,82265 |
Apr-20 | 79,84713 | 76,07655 |
May-20 | 79,60145 | 77,3713 |
Jun-20 | 88,28226 | 87,70528 |
Jul-20 | 94,99761 | 95,14706 |
Aug-20 | 92,54078 | 92,52689 |
Sep-20 | 94,83382 | 94,35945 |
Oct-20 | 94,34245 | 94,16061 |
Nov-20 | 96,06224 | 95,1461 |
Dec-20 | 96,14413 | 95,20124 |
Jan-21 | 100,2389 | 99,89643 |
Feb-21 | 94,91572 | 93,74117 |
Mar-21 | 95,07951 | 94,40615 |
Apr-21 | 91,80373 | 91,61529 |
May-21 | 89,10121 | 88,82305 |
Jun-21 | 93,44161 | 92,76961 |
Jul-21 | 93,93298 | 93,20233 |
Aug-21 | 95,81656 | 94,78934 |
Sep-21 | 92,95025 | 91,17814 |
Version texte
Date | Année de base 2012 | Année de base 2019 |
---|---|---|
Jan-10 | 88,82261 | 84,23203 |
Feb-10 | 89,38776 | 84,90898 |
Mar-10 | 87,22135 | 82,95088 |
Apr-10 | 86,56201 | 81,74815 |
May-10 | 87,50392 | 83,85664 |
Jun-10 | 87,22135 | 83,13692 |
Jul-10 | 87,03297 | 82,63609 |
Aug-10 | 87,7865 | 83,41308 |
Sep-10 | 87,97488 | 83,23167 |
Oct-10 | 87,88069 | 83,62605 |
Nov-10 | 89,01099 | 84,84257 |
Dec-10 | 90,70644 | 85,81757 |
Jan-11 | 93,90895 | 91,08422 |
Feb-11 | 92,77865 | 89,84064 |
Mar-11 | 94,09733 | 91,26144 |
Apr-11 | 96,07536 | 93,10031 |
May-11 | 95,69859 | 92,32743 |
Jun-11 | 95,60439 | 93,10323 |
Jul-11 | 93,43799 | 89,27469 |
Aug-11 | 94,66248 | 90,96827 |
Sep-11 | 96,35793 | 93,44349 |
Oct-11 | 96,45212 | 93,44425 |
Nov-11 | 98,24176 | 95,05479 |
Dec-11 | 97,67661 | 94,0207 |
Jan-12 | 96,07536 | 92,43363 |
Feb-12 | 95,60439 | 93,16949 |
Mar-12 | 95,03925 | 92,64573 |
Apr-12 | 94,00314 | 91,52039 |
May-12 | 93,90895 | 91,09437 |
Jun-12 | 93,53218 | 90,94125 |
Jul-12 | 92,30769 | 89,77571 |
Aug-12 | 92,68446 | 90,21114 |
Sep-12 | 93,24961 | 90,84753 |
Oct-12 | 95,5102 | 92,65663 |
Nov-12 | 94,37991 | 91,76189 |
Dec-12 | 94,00314 | 92,26453 |
Jan-13 | 94,37991 | 92,47607 |
Feb-13 | 94,94505 | 93,01065 |
Mar-13 | 95,79278 | 93,75332 |
Apr-13 | 95,22763 | 93,11463 |
May-13 | 94,00314 | 92,20354 |
Jun-13 | 94,37991 | 91,92175 |
Jul-13 | 95,98116 | 93,79208 |
Aug-13 | 97,20565 | 94,85629 |
Sep-13 | 96,45212 | 94,08826 |
Oct-13 | 95,32182 | 93,33903 |
Nov-13 | 94,75667 | 92,26173 |
Dec-13 | 95,98116 | 93,75328 |
Jan-14 | 99,56044 | 97,6972 |
Feb-14 | 102,6688 | 100,3356 |
Mar-14 | 102,4804 | 100,26 |
Apr-14 | 100,2198 | 97,61324 |
May-14 | 99,46625 | 97,33898 |
Jun-14 | 98,9011 | 96,99484 |
Jul-14 | 98,33595 | 96,36244 |
Aug-14 | 98,14757 | 96,31829 |
Sep-14 | 98,24176 | 96,06644 |
Oct-14 | 97,58242 | 95,04571 |
Nov-14 | 97,11146 | 94,95757 |
Dec-14 | 93,72057 | 91,89987 |
Jan-15 | 93,43799 | 91,56508 |
Feb-15 | 95,32182 | 93,5069 |
Mar-15 | 94,37991 | 92,52945 |
Apr-15 | 93,72057 | 92,30933 |
May-15 | 94,4741 | 92,73167 |
Jun-15 | 95,60439 | 93,65559 |
Jul-15 | 96,54631 | 94,5828 |
Aug-15 | 95,22763 | 93,66759 |
Sep-15 | 94,00314 | 92,84323 |
Oct-15 | 94,28571 | 92,54594 |
Nov-15 | 93,90895 | 92,21719 |
Dec-15 | 93,62637 | 91,72495 |
Jan-16 | 93,53218 | 91,91919 |
Feb-16 | 90,80063 | 88,90779 |
Mar-16 | 89,76452 | 88,04482 |
Apr-16 | 90,42386 | 88,33822 |
May-16 | 92,11931 | 89,87126 |
Jun-16 | 92,96703 | 90,76282 |
Jul-16 | 94,75667 | 92,40923 |
Aug-16 | 93,15542 | 91,60742 |
Sep-16 | 94,56829 | 92,90143 |
Oct-16 | 96,6405 | 94,57906 |
Nov-16 | 96,7347 | 95,29566 |
Dec-16 | 97,58242 | 96,1993 |
Jan-17 | 98,14757 | 96,78525 |
Feb-17 | 97,67661 | 96,60749 |
Mar-17 | 98,05338 | 96,85031 |
Apr-17 | 98,52433 | 97,38842 |
May-17 | 98,80691 | 97,79156 |
Jun-17 | 96,92308 | 95,64968 |
Jul-17 | 93,3438 | 92,62218 |
Aug-17 | 94,4741 | 93,39288 |
Sep-17 | 93,72057 | 92,95296 |
Oct-17 | 94,94505 | 94,55989 |
Nov-17 | 98,05338 | 97,00011 |
Dec-17 | 99,08949 | 97,81999 |
Jan-18 | 98,14757 | 97,94234 |
Feb-18 | 98,52433 | 97,66914 |
Mar-18 | 98,9011 | 98,29392 |
Apr-18 | 99,74883 | 99,08158 |
May-18 | 101,2559 | 100,5879 |
Jun-18 | 102,763 | 102,1238 |
Jul-18 | 103,4223 | 102,7639 |
Aug-18 | 102,292 | 102,0885 |
Sep-18 | 101,2559 | 101,1108 |
Oct-18 | 100,5965 | 100,5876 |
Nov-18 | 94,37991 | 94,71335 |
Dec-18 | 92,59026 | 92,85962 |
Jan-19 | 97,67661 | 97,53745 |
Feb-19 | 101,6327 | 101,3371 |
Mar-19 | 103,0455 | 102,9003 |
Apr-19 | 103,0455 | 103,0581 |
May-19 | 101,5385 | 101,1887 |
Jun-19 | 97,58242 | 98,03711 |
Jul-19 | 98,33595 | 98,61741 |
Aug-19 | 99,08949 | 99,18784 |
Sep-19 | 100,2198 | 99,74002 |
Oct-19 | 99,18367 | 98,93613 |
Nov-19 | 99,65463 | 99,50801 |
Dec-19 | 98,99529 | 99,09396 |
Jan-20 | 97,58242 | 97,88359 |
Feb-20 | 94,28571 | 95,04701 |
Mar-20 | 90,23548 | 91,52081 |
Apr-20 | 79,40345 | 83,30407 |
May-20 | 85,62009 | 88,06623 |
Jun-20 | 94,00314 | 94,55288 |
Jul-20 | 97,01727 | 96,79357 |
Aug-20 | 97,7708 | 97,77126 |
Sep-20 | 96,92308 | 97,36909 |
Oct-20 | 98,71272 | 98,83796 |
Nov-20 | 97,95918 | 98,80437 |
Dec-20 | 99,18367 | 100,1064 |
Jan-21 | 103,0455 | 103,3287 |
Feb-21 | 106,0597 | 107,2799 |
Mar-21 | 107,0016 | 107,6626 |
Apr-21 | 110,2041 | 110,3642 |
May-21 | 111,8995 | 112,1187 |
Jun-21 | 114,5369 | 115,3654 |
Jul-21 | 115,2904 | 116,1571 |
Aug-21 | 113,5008 | 114,7204 |
Sep-21 | 114,3485 | 116,5155 |
9. 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-KhandakarFootnote 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 différenceFootnote 14 Footnote 15 Footnote 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)Footnote 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 appropriéFootnote 18 Footnote 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 :
Valeurs des exportations : (0,1,0)
Prix des exportations : (1,1,1)
Quantités exportées : (0,1,3)
Valeurs des importations : (0,1,1)
Prix des importations : (2,1,0)
Quantités importées : (0,1,1)
10. Références
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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