Frais de subsistance supplémentaires et obstacles rencontrés par les familles avec enfants ayant des incapacités : Données tirées de l’Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA – 2006)

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Frais de subsistance supplémentaires et obstacles rencontrés par les familles avec enfants ayant des incapacités : Données tirées de l’Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA – 2006) [PDF - 1 Mo]

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Préface

Rapport technique préparé dans le cadre de l’évaluation de la Subvention canadienne pour l’épargne-invalidité et du Bon canadien pour l’épargne-invalidité

Par: Alexandre Roy et Amina Chahin

Direction de l’évaluation
Direction générale des politiques stratégiques et de service
Emploi et Développement social Canada

Décembre 2016

Les opinions exprimées dans les rapports techniques de la Direction de l’évaluation appartiennent à leurs auteurs et ne reflètent pas nécessairement le point de vue d’Emploi et Développement social Canada ni celui du gouvernement fédéral. Les rapports techniques présentent les résultats de recherches préliminaires servant à appuyer les activités de recherche de la Direction de l’évaluation.

Sommaire

Les régimes enregistrés d’épargne-invalidité (REEI), de même que la Subvention canadienne et le Bon canadien pour l’épargne-invalidité ont été mis en place en 2007 afin d’encourager les Canadiens à épargner pour la sécurité financière à long terme d’une personne handicapée. Le Programme canadien pour l’épargne-invalidité (PCEI) Note de bas de page 1  est offert aux Canadiens depuis décembre 2008. Une évaluation formative du PCEI a été achevée à la fin de 2014. Elle portait sur la pertinence et l’incidence directionnelle initiale du programme Note de bas de page 2.  Cette étude, qui est une composante de l’évaluation sommative visant à évaluer le rendement du programme, se concentre sur la nécessité de maintenir le REEI, la subvention et le bon et sur le rendement du programme. Le présent rapport fait partie d’une série de rapports quantitatifs utilisant les données des enquêtes de Statistique Canada produits aux fins de l’évaluation sommative. Cette étude utilise le fichier de microdonnées de l’Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) de 2006 de Statistique Canada pour recueillir des informations générales concernant les familles avec enfants ayant des incapacités, ainsi que des données sur les frais de subsistance supplémentaires et les problèmes liés à l’emploi auxquels ces familles sont confrontées.

Cette étude utilise un indice élaboré par Statistique Canada pour mesurer le degré de gravité de l’incapacité (comme un indicateur de la population admissible au PCEI). L’analyse fait une comparaison entre les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves (lesquelles sont identifiées comme des incapacités graves ou très graves selon l’indice) et les familles avec enfants ayant des incapacités moins graves (lesquelles sont identifiées comme des incapacités légères ou modérées selon l’indice) Note de bas de page 3

L’analyse révèle ce qui suit :

  • En général, les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves présentent des caractéristiques similaires à celles des familles avec enfants ayant des incapacités moins graves.
  • Dans l’ensemble, les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves sont plus susceptibles d’effectuer des dépenses personnelles (non couvertes par une assurance ou un programme gouvernemental), et leurs dépenses ont tendance à être plus élevées que celles des familles avec enfants ayant des incapacités moins graves pour les médicaments, les équipements spécialisés, les soins de santé, l’aide et le transport.
  • L’étude a permis de cerner plusieurs obstacles à l’emploi pour les parents d’enfants ayant des incapacités, ainsi que de nombreuses conséquences sur leur travail découlant de l’état de santé de leur enfant. L’étude a démontré que, par rapport aux familles avec un enfant ayant une incapacité relativement moins grave, les familles avec un enfant ayant une incapacité plus grave étaient plus susceptibles de ne pas occuper d’emploi, d’avoir cessé de travailler, d’avoir refusé un emploi ou d’avoir travaillé moins d’heures en raison de l’état de santé d’un enfant ayant une incapacité.
  • 30,4 % des familles avec un enfant ayant une incapacité plus grave ont indiqué qu’au cours des 12 derniers mois, elles avaient éprouvé des problèmes financiers en raison de la condition de leur enfant, tandis que 8,6 % des familles avec un enfant ayant une incapacité moins grave ont indiqué vivre ou avoir vécu cette situation.

1. Introduction

Le gouvernement du Canada a annoncé, dans le budget de 2007, l’instauration du Programme canadien pour l’épargne-invalidité (PCEI). L’objectif du PCEI était d'«offrir une aide aux parents et à d’autres personnes pour qu’ils accumulent de l’épargne et assurent ainsi la sécurité financière à long terme de personnes gravement handicapées » Note de bas de page 4 .

Le PCEI a été conçu pour offrir un soutien financier par l’entremise des régimes enregistrés d’épargne-invalidité (REEI). Les composantes du REEI sont le Bon canadien pour l’épargne-invalidité (le bon) et la Subvention canadienne pour l’épargne-invalidité (la subvention). Le bon est offert aux bénéficiaires du REEI ayant un faible revenu familial net, qu’ils cotisent ou non à un REEI. D’autre part, la subvention est une subvention limitée proportionnelle aux cotisations versées dans un REEI, et son niveau est lui aussi établi en fonction du revenu familial net. Plus de détails sur le bon et la subvention sont présentés à la Section 2.

Comme il est énoncé dans la présentation au Conseil du Trésor de 2008 pour lancer le programme, ce dernier sera évalué en conformité avec le cadre de gestion et de responsabilisation axé sur les résultats (CGRR) et le cadre de vérification axé sur les risques (CVAR) du PCEI. Le CGRR/CVAR intégré comprend une stratégie d’évaluation pour le programme qui consiste en une séquence d’activités d’évaluation, y compris : un cadre d’évaluation, une analyse de l’évaluabilité, une évaluation formative et une évaluation sommative. L’étude est donc à la fois pertinente et opportune.

L’évaluation formative du PCEI a été achevée au cours de l’exercice 2014-2015 et l’évaluation sommative du PCEI devrait être terminée au cours de l’année financière 2017-2018. L’évaluation formative a porté sur la pertinence du programme et sur l’incidence directionnelle initiale du programme, tandis que l’évaluation sommative devrait examiner la nécessité de poursuivre les activités entreprises par le PCEI, ainsi que le rendement du programme (c.-à-d. l’efficacité, l’efficience et les économies). Le cadre d’évaluation et l’analyse de l’évaluabilité ont été terminés en 2012.

1.1 Objectifs de l’étude

Cette étude examine les microdonnées de l’EPLA de 2006 dans le but de pallier à certaines limites auxquelles le rapport technique pour l’évaluation formative a été confronté lors de l’analyse du fichier de microdonnées à grande diffusion (FMGD). L’objectif est de mieux comprendre les impacts des dépenses supplémentaires pour les personnes ayant des incapacités, ainsi que le genre d’obstacles auxquels elles font face lorsqu’elles tentent d’épargner. Ainsi, cette étude comprend une analyse portant sur les enfants âgés de moins de 15 ans ayant des incapacités, qui ne sont pas inclus dans la plus récente Enquête canadienne sur l’incapacité de 2012. En outre, l’évaluation formative a noté qu’il existe peu d’informations disponibles sur la situation financière des parents d’enfants ayant des incapacités. Le rapport contient des renseignements sur les parents d’enfants ayant des incapacités et fournit des données sur les deux questions d’évaluation suivantes :

  • Quelles sont les dépenses personnelles et quels sont les coûts pour les familles avec des enfants ayant des incapacités?
  • Quels types d’obstacles (p. ex. engagements financiers continus pour des fournitures médicales, appareils et accessoires fonctionnels, soins à domicile) empêchent les familles avec enfants ayant des incapacités de travailler et d’épargner?

1.2 Limites

La première limite de cette étude est que, de par sa nature, l’EPLA n’inclut aucune information indiquant si les ménages utilisent le REEI ou s’ils ont reçu un incitatif (du bon ou de la subvention) parce qu’elle a été menée avant que le REEI, la subvention et le bon ne soient instaurés.

Une deuxième limite, dont il est question plus en détail dans la Section 2.0, est que les personnes admissibles à ouvrir un REEI sont celles qui sont admissibles au crédit d’impôt pour personnes handicapées (CIPH). Le CIPH est en place dans sa forme actuelle depuis 1988 et un médecin doit attester que la personne a « une déficience grave et prolongée des fonctions physiques ou mentales ». Or, ni l’Enquête canadienne sur l’incapacité ni l’EPLA n’ont identifié les personnes ayant des incapacités ou les enfants ayant des incapacités qui étaient admissibles au CIPH. Cependant, l’EPLA inclut un indice qui classe le degré de gravité de l’incapacité d’une personne (pour plus de détails sur l’indice, voir la Section 3). En utilisant cet indice comme indicateur d’admissibilité au CIPH/REEI, nous pouvons supposer que les personnes ayant une incapacité grave représentent la population de personnes ayant une incapacité qui étaient admissibles au CIPH et qui sont de ce fait admissibles à un REEI. Par conséquent, l’indice est utilisé pour chercher à déterminer si les personnes ayant des incapacités plus graves ont des frais de subsistance supplémentaires et si elles rencontrent plus d’obstacles que les personnes ayant des incapacités moins graves. En dépit de cette conclusion, il est possible qu’une personne ait indiqué avoir des incapacités mineures dans plus d’un domaine, mais qu’elle ait été identifiée comme ayant un degré d’incapacité plus grave qu’une autre personne qui aurait signalé une limitation grave dans un seul domaine, mais qui aurait une incapacité « modérée » en fonction de l’indice. Toutefois, comme il est mentionné dans la section Données et méthodologie (Section 3.0), l’indice cible correctement le degré de gravité des incapacités.

Bien que la question 2 soit liée aux obstacles qui empêchent les familles avec enfants ayant des incapacités d’épargner, les enquêtes ne fournissent pas d’information sur les comportements en matière d’épargne. Néanmoins, les enquêtes fournissent des renseignements sur les obstacles qui pourraient affecter les revenus de ces familles et contribuer à des difficultés financières pour elles. On pourrait en déduire que ces familles pourraient éprouver des difficultés à épargner.

1.3 Aperçu du rapport

La Section 2 du rapport présente un résumé des règles applicables aux REEI, un résumé du programme, notamment les critères d’admissibilité et les cotisations maximales admissibles, ainsi qu’une description de la manière dont les différentes composantes du PCEI ont été mises en œuvre au fil des ans. La Section 3 examine les données et la méthodologie utilisées dans le rapport et fournit des profils sociodémographiques des familles avec enfants ayant des incapacités de différents degrés de gravité. La Section 4 présente des analyses descriptives et statistiques des frais de subsistance supplémentaires (appelés « dépenses personnelles » dans l’enquête et le rapport) pour les familles avec enfants ayant des incapacités de différents degrés de gravité, de même que différents obstacles à l’emploi.

2. Règles applicables au REEI, à la subvention et au bon

L’un des poids les plus importants pour les parents et les grands-parents d’un enfant ayant une incapacité grave est de veiller à ce que la sécurité financière de l’enfant soit assurée lorsque les parents ne seront plus en mesure de le soutenir. En juillet 2006, le ministre des Finances a constitué le Groupe d’experts au sujet de la sécurité financière des enfants gravement handicapés pour étudier cette problématique. En décembre 2006, le groupe a présenté son rapport « Un nouveau départ » Note de bas de page 5 . À la suite du rapport, le REEI, la subvention et le bon ont été présentés dans le budget de 2007 et ont été offerts en 2008 – pour encourager l’épargne à long terme par l’intermédiaire du REEI. Cette section présente les règles générales applicables au REEI, au bon et à la subvention.

2.1 Régimes enregistrés d’épargne-invalidité (REEI)

Un REEI est un outil d’épargne donnant droit à une aide fiscale en vertu des dispositions de la Loi de l’impôt sur le revenu, qui est administrée par l’Agence du revenu du Canada (ARC). Il s’agit d’une entente entre une institution financière et un titulaire (p. ex. le bénéficiaire, ses parents, son tuteur légal ou une institution publique) visant à encourager l’épargne afin d’assurer la sécurité financière à long terme d’une personne ayant une incapacité grave et prolongée. Seuls les résidents du Canada qui sont admissibles au crédit d’impôt pour personnes handicapées (CIPH), qui ont un numéro d’assurance sociale (NAS) et qui sont âgés de moins de 60 ans peuvent être bénéficiaires d’un REEI. Les cotisations au REEI sont limitées à un plafond à vie de 200 000 $.

2.2 Programme canadien pour l’épargne-invalidité (PCEI)

Comme il a été mentionné dans la Section 1.0, le PCEI a été instauré afin d’encourager les Canadiens ayant une incapacité grave et prolongée à épargner grâce à un REEI. Le Programme comporte deux éléments. Le bon est offert aux bénéficiaires du REEI ayant un revenu familial net de faible à modeste, peu importe qu’ils cotisent ou non à un REEI. Les bénéficiaires du REEI avec un revenu familial net de 25 500 $ ou moins (en 2013) ont reçu un bon de 1 000 $. Le montant du bon est réduit à mesure que le revenu familial augmente et n’est pas offert aux bénéficiaires de REEI dont le revenu familial net était de 43 900 $ ou plus. Les seuils de revenu sont indexés annuellement en fonction du taux d’inflation. Il y a une limite cumulative à vie de 20 000 $ sur le bon versé dans un REEI.

La subvention est une subvention de contrepartie. Un compte REEI peut recevoir une subvention maximale de 3 500 $ par année en fonction de la somme cotisée et du revenu familial net du bénéficiaire. Les bénéficiaires de REEI avec un revenu familial net de 87 900 $ ou moins (en 2013) étaient admissibles à recevoir 300 % de la première tranche de 500 $ de cotisations et 200 % de la prochaine tranche de 1 000 $ de cotisations. Si le revenu familial du bénéficiaire était supérieur à 87 900 $, la subvention était de 100 % de la première tranche de 1 000 $ de cotisations. La subvention du gouvernement se limite à un plafond à vie de 70 000 $ par bénéficiaire. Le bénéficiaire d’un REEI est admissible à recevoir à la fois le bon et la subvention jusqu’au 31 décembre de l’année civile au cours de laquelle le bénéficiaire atteint l’âge de 49 ans.

Des améliorations ont été apportées au PCEI depuis son lancement en décembre 2008. Dans le budget de 2010, le gouvernement a annoncé des améliorations au REEI, notamment le report et les dispositions de transfert des fonds d’un REER ou d’un FERR. La disposition de report permet un report sur dix ans des droits inutilisés à la subvention et au bon. Le transfert des fonds d’un REER ou d’un FERR permet de transférer, à l’abri de l’impôt, les prestations d’épargne-retraite d’un individu décédé dans le REEI d’un enfant ou d’un petit-enfant financièrement à charge.

En outre, dans les budgets de 2011 et 2012, le gouvernement a proposé d’autres améliorations pour offrir aux bénéficiaires et à leurs familles une flexibilité accrue pour créer des REEI, y cotiser et accéder à leurs épargnes.

3. Données et méthodologie

L’EPLA était une enquête post-censitaire conçue en vue de recueillir des renseignements sur les adultes et les enfants qui ont une incapacité, c’est-à-dire dont les activités quotidiennes sont limitées à cause d’un état ou d’un problème de santé Note de bas de page 6 . Un questionnaire distinct a été utilisé pour les enfants pour tenir compte du fait que les enfants et les adultes composent de façon différente avec l’incapacité, notamment en raison des différences d’âge ou de circonstances. Cependant, comme le questionnaire pour les adultes, celui pour les enfants a recueilli de l’information sur leurs incapacités. L’EPLA a porté sur les relations qui pourraient exister entre le statut fonctionnel, les activités régulières et la participation à la société du répondant, en recueillant des données sur la nature et la sévérité des limitations d’activités, ainsi que sur les besoins en technologie d’aide, en soutien social et en mesures d’adaptation dans toutes les sphères de la vie. Pour cette étude, un fichier de microdonnées est utilisé pour analyser la situation des familles d’enfants ayant des incapacités. L’échantillon de l’enquête de l’EPLA sur les enfants comprenait 8 954 enfants (personnes de moins de 15 ans) qui ont déclaré au moins une limitation en réponse aux questions du recensement sur les limitations d’activités et qui vivaient au Canada au moment du recensement de 2006. Il est important de préciser que le recensement ne couvre que les ménages et n’inclut pas les foyers de groupe, les milieux institutionnels, les établissements de soins de longue durée et d’autres établissements similaires. Il exclut également les personnes vivant dans des réserves autochtones.

Le plan d’échantillonnage de l’EPLA peut être considéré comme étant un plan stratifié à deux degrés, utilisant l’échantillon du formulaire long du recensement de 2006. À l’étape 1, le recensement a été distribué à environ 1/5 de la population du Canada. L’étape 2 implique la sélection d’individus qui ont déclaré des limitations d’activités lors du recensement de 2006. Le formulaire long contient deux questions-filtres générales sur les limitations d’activité et sur les incapacités de longue durée. L’EPLA de 2006 a sélectionné un échantillon d’individus ayant donné une réponse positive à au moins l’une de ces deux questions. Ces répondants sont identifiés comme ayant une « incapacité » selon le recensement. L’EPLA a utilisé les mêmes questions de sélection que le recensement de 2006. Ces questions sont utilisées pour identifier le type et la gravité de l’incapacité. Les individus qui répondent à la deuxième série de questions se font poser des questions plus précises, afin de cibler les individus qui ne parviennent pas à fournir une réponse positive à la deuxième sélection. Ce procédé vise à déterminer s’ils ont été inclus dans l’échantillon sur la base d’une fausse réponse positive, ou si leur situation a changé, ou si l’examen préliminaire n’a pas saisi leur incapacité. Les données de l’EPLA ont été recueillies entre octobre 2006 et février 2007.

Bien que le questionnaire de l’EPLA cible dix types d’incapacités, ces dernières ont été regroupées aux fins des analyses présentées dans ce rapport. Cependant, le rapport a utilisé l’échelle élaborée dans l’EPLA pour mesurer la sévérité globale de l’incapacité en fonction de l’intensité et de la fréquence des limitations d’activités déclarées par les répondants.

Comme l’indique le rapport technique et méthodologique de l’EPLA, « [u]ne échelle de sévérité a été élaborée à partir des questions portant sur chaque type d’incapacité dans les questionnaires de l’EPLA. Au départ, un score normalisé a été calculé pour chaque type d’incapacité selon la sévérité des incapacités, le maximum de points allant aux gens qui déclarent une incapacité complète. Les questions sur l’intensité et la fréquence des limitations ont été utilisées afin de déterminer la sévérité de l’incapacité. […] Ensuite, nous avons calculé un score global de sévérité en fonction de la moyenne de tous les scores de sévérité normalisés pour chaque type d’incapacité Note de bas de page 7 . »

Puis, les individus ont été répartis en quatre catégories :

  • Catégorie 1 : répondants dont le score global correspond à moins de la moitié du score maximal pour une incapacité – catégorie d’incapacité légère.
  • Catégorie 2 : répondants dont le score global se situe entre la moitié et le score maximal pour une incapacité – catégorie d’incapacité modérée.
  • Catégorie 3 : répondants dont le score global est compris entre le score maximal et le double du score maximal pour une incapacité – catégorie d’incapacité grave. Cette coupure d’échelle a été établie, car elle représente « le score obtenu par une personne ayant le maximum pour une incapacité donnée et aucun point pour les autres types d’incapacité », que certains pourraient qualifier de grave et prolongée.
  • Catégorie 4 : répondants dont le score global est au moins deux fois plus élevé que le score maximal pour une incapacité – catégorie d’incapacité très grave.

Comme il a été mentionné précédemment, le critère d’admissibilité du CIPH est d’avoir une « incapacité grave et prolongée », qui est plus susceptible de correspondre à celle des individus ayant un score sur l’échelle se situant entre un et le score maximal pour une incapacité (au moins une incapacité totale). Néanmoins, comme il a été indiqué précédemment, il est possible pour un individu d’indiquer des difficultés mineures qui touchent de nombreux domaines et de se retrouver quand même avec un degré d’incapacité plus grave, tandis qu’un autre individu atteint d’une grave limitation dans un seul domaine n’a qu’une incapacité « modérée » selon l’indice.

Cependant, l’indice reflète la plupart du temps avec exactitude le degré de gravité des incapacités en question. L’échelle est donc adoptée dans le rapport pour distinguer les groupes de personnes ayant des incapacités plus ou moins graves. L’indice distingue les groupes de personnes ayant une incapacité grave ou très grave (c.-à-d. qui sont plus susceptibles d’être admissibles au CIPH) de celles qui ont une incapacité moins grave, c’est-à-dire légère ou modérée (personnes moins susceptibles d’être admissibles au CIPH).

Notre échantillon d’étude comprenait 7 070 enfants, dont 2 530 enfants qui ont été identifiés comme n’ayant pas d’incapacité et 4 540 enfants présentant des incapacités (2 670 observations pour ceux ayant des incapacités moins graves et 1 870 observations pour ceux ayant des incapacités plus graves).

3.1 Profils sociodémographiques

Dans cette section, le profil sociodémographique des enfants ayant une incapacité est comparé à celui des enfants n’ayant pas d’incapacité.

Comme il est indiqué dans la Section 3.0, le groupe d’enfants ayant des incapacités est divisé en deux sous-groupes selon l’échelle de gravité de l’incapacité, afin de distinguer les groupes (personnes ayant des incapacités moins graves et personnes ayant des incapacités plus graves) Note de bas de page 8.  Le profil sociodémographique de chaque groupe est fourni afin de mieux comprendre les différentes caractéristiques des populations.

Il semble que les garçons soient surreprésentés parmi les enfants ayant des incapacités plus graves (66,8 %), comparativement aux enfants ayant des incapacités moins graves (61,7 %). En ce qui concerne l’âge, les données montrent que les enfants ayant des incapacités ont tendance à être plus âgés que les enfants qui n’ont pas d’incapacité. Néanmoins, il n’y a pas de preuve que la distribution par âge est différente selon le degré de gravité des incapacités, puisque 50 % des personnes avec une incapacité dite moins grave et des personnes avec une incapacité dite plus grave sont âgées de 10 à 14 ans.

Le Tableau 1 montre que 59,6 % des parents n’étaient pas en couple tandis que 18 % étaient en couple. Aucune information n’était fournie pour les 22 % restants. Puisque cela dépasse la portée de la présente analyse, aucune autre déduction ne sera faite. D’autre part, les familles immigrantes étaient significativement moins représentées parmi les familles avec enfants ayant des incapacités (3,8 %) que parmi les familles avec enfants sans incapacités (15,8 %).

La distribution par région indique qu’une proportion légèrement plus élevée de familles avec enfants ayant des incapacités vivait dans des zones urbaines (21,2 %) comparativement à la proportion de familles avec enfants sans incapacités (14,0 %). Cependant, pour la distribution par province, le pourcentage des enfants ayant des incapacités et celui des enfants sans incapacité est similaire dans chaque province. Il semble également que la taille des familles n’explique pas la présence d’enfants ayant des incapacités ni le degré de gravité des incapacités.

Le Tableau 1 montre également que le pourcentage de familles avec enfants ayant des incapacités qui louent leur habitation est semblable au pourcentage des familles avec enfants sans incapacité qui louent leur habitation. Pour ce qui est des revenus moyens, nous pouvons voir (Tableau 1) que les familles avec enfants ayant des incapacités ont, en moyenne, des revenus plus faibles que les familles avec enfants sans incapacité. De plus, au sein des familles d’enfants ayant des incapacités, celles qui ont des enfants ayant une incapacité grave ont, en moyenne, un revenu plus faible, comparativement à celles qui ont des enfants avec des incapacités moins graves. Le degré de gravité des incapacités semble également influer sur le revenu familial.

Deux modèles statistiques ont été élaborés afin de déterminer les caractéristiques sociodémographiques qui distinguent principalement les familles avec enfants sans incapacités des familles avec enfants ayant des incapacités. Ces modèles ont tenté de différencier les familles avec enfants ayant des incapacités moins graves de celles avec enfants ayant des incapacités plus graves, en tenant compte d’autres facteurs. Les deux modèles sont présentés à l’annexe A (Tableaux A-1 et A-2). Le résumé des résultats des modèles a confirmé l’analyse descriptive ci-dessus en illustrant que :

  • les enfants ayant des incapacités étaient plus susceptibles d’être de sexe masculin et d’être plus âgés que les enfants n’ayant pas d’incapacité. Ils étaient aussi plus susceptibles de vivre dans une zone urbaine et d’être non-immigrants ;
  • les enfants ayant des incapacités plus graves étaient plus susceptibles d’être de sexe masculin, d’être âgés de 5 à 9 ans et, dans une certaine mesure, de vivre en milieu rural.

Tableau 1 – Profil sociodémographique des familles qui ont des enfants avec et sans incapacités par degré de gravité des incapacités – 2006
- Enfants n’ayant pas d’incapacité (aucune incapacité) Enfants ayant des incapacités
Tous les enfants ayant des incapacités Moins graves Plus graves
Sexe
féminin 50,6 36,1 38,3 33,2
masculin 49,4 63,9 61,7 66,8
Âge
Moins de 5 ans 32,3 13,6 14,8 12,0
5-9 31,5 36,9 34,4 40,3
10-14 36,3 49,5 50,8 47,8
État civil*
Pas en couple S.O. 59,6 59,6 59,6
Couple S.O. 18,0 16,9 19,5
Aucune information 100,0 22,4 23,6 20,9
Immigrants (parents)
Non 84,2 96,2 96,2 96,3
Oui 15,8 3,8 3,8 3,7
Milieu urbain/rural
Urbain 14,0 21,2 22,8 18,9
Rural 86,0 78,8 77,2 81,1
Provinces
Terre-Neuve-et-Labrador 1,1 1,3 1,7 1,2
Île-du-Prince-Édouard 0,3 0,4 0,5 0,4
Nouvelle-Écosse 2,2 2,8 3,2 3,3
Nouveau-Brunswick 1,6 2,4 3,4 2,1
Québec 14,6 17,0 16,1 21,6
Ontario 46,4 42,5 41,1 38,8
Manitoba 3,2 3,8 4,0 4,4
Saskatchewan 2,2 2,8 3,4 2,9
Alberta 10,6 11,8 13,7 10,7
Colombie-Britannique 17,6 14,8 12,4 14,3
Territoires**  0,3 0,4 0,5 0,4
Nombre de personnes (ménage)
Deux 5,4 6,5 6,2 7,0
Trois 23,4 20,5 20,8 20,1
Quatre 32,0 38,5 37,8 39,5
Cinq 24,4 21,9 22,5 21,0
Six personnes et plus 14,8 12,6 12,7 12,4
Habitation
Location 68,2 68,9 69,9 67,6
Propriétaire 31,8 31,1 30,1 32,4
Revenu du ménage
19 999 $ et moins 11,4 12,4 12,1 12,9
Entre 20 000 $ et 39 999 $ 21,8 20,8 19,5 22,8
Entre 40 000 $ et 59 999 $ 19,1 16,8 17,1 16,2
Entre 60 000 $ et 79 999 $ 15,2 18,5 19,4 17,4
80 000 $ et plus 32,5 31,5 32,0 30,7
Moyenne 73 680 68 940 71 530 65 310
Faible revenu après impôt
Non 78,0 80,8 82,3 78,5
Oui 22,0 19,2 17,7 21,5
Nombre d’observations 2 530 4 540 2 670 1 870
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
  • * L’état civil est dérivé de deux autres variables et doit être utilisé avec prudence.
  • **Les territoires ont été regroupés pour assurer la fiabilité.

Le Tableau 2 présente la répartition en pourcentage de différents types d’incapacités selon la gravité de l’incapacité. Il montre que les incapacités liées à une maladie chronique (67,0 %), à l’apprentissage (59,8 %) et à la parole (38,7 %), ont été identifiées plus fréquemment comme types d’incapacités des enfants ayant des incapacités, alors que les types d’incapacités moins fréquents identifiés par les répondants étaient liés à la vue et au retard de développement. Le Tableau 2 révèle également qu’à l’intérieur de chaque type d’incapacité, une plus grande proportion d’enfants ont des incapacités plus graves. Cette observation est plus susceptible d’être en corrélation avec la façon dont l’échelle du degré de gravité a été élaborée (voir Section 3.0).

Tableau 2 – Proportion des familles avec enfants*  ayant des incapacités selon le type d’incapacité et le degré de gravité de l’incapacité – 2006
Types d’incapacités Enfants ayant des incapacités
Tous les enfants ayant des incapacités Moins graves Plus graves
Audition 11,5 8,7 15,4
Vue 9,7 5,3 15,9
Parole 38,7 17,7 68,1
Mobilité 11,4 5,6 19,6
Agilité 18,4 5,2 36,9
Maladie chronique 67,0 52,6 87,1
Retard de développement 8,2 5,9 11,3
Développement 26,6 9,1 51,1
Apprentissage 59,8 48,3 76,0
Psychologique 29,8 9,7 58,0
Nombre d’observations 4 540 2 670 1 870
  • * Âgé de moins de 15 ans.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
  • Remarque : Une personne peut indiquer plus d’une incapacité.

4. Frais supplémentaires et obstacles pour les personnes ayant des incapacités

Cette section examine l’information concernant les dépenses personnelles supplémentaires pour des enfants ayant des incapacités par type d’incapacité. Elle aborde également les obstacles potentiels qui empêchent les familles avec enfants ayant des incapacités de travailler. Il convient de noter qu’il n’y a pas d’information disponible pour les enfants qui n’ont pas d’incapacité à ces égards, étant donné que ces questions ne concernaient que les enfants ayant des incapacités.

4.1 Frais de subsistance supplémentaires pour les familles avec des enfants ayant des incapacités

Cette section présente une analyse descriptive de la proportion de familles avec enfants ayant des incapacités devant effectuer des dépenses personnelles supplémentaires. Nous avons également comparé la proportion de familles avec des enfants ayant des incapacités devant effectuer des dépenses personnelles supplémentaires selon la gravité de l’incapacité. Il est entendu que les dépenses personnelles peuvent avoir un effet négatif sur l’épargne des familles avec enfants ayant des incapacités. Les dépenses supplémentaires pourraient également signifier le besoin de revenus supplémentaires afin de contribuer à un REEI. Les informations recueillies par l’EPLA sur les frais de subsistance supplémentaires sont décrites comme les dépenses personnelles non remboursées par une assurance ou un programme gouvernemental.

Une série de modèles (6 modèles) a été conçue pour déterminer si la gravité des incapacités a été un indicateur de la présence des différentes dépenses personnelles des personnes ayant des incapacités, en tenant compte d’autres facteurs socioéconomiques. Les modèles pourraient être décrits ainsi :

Présence de dépenses personnelles (variable factice) = X'α + β (gravité des incapacités) + ε

Dans cette équation, « X » a été défini comme un vecteur qui comprend une constante et un ensemble de caractéristiques des enfants ayant des incapacités comme l’âge, le sexe, ainsi que les caractéristiques de la famille, comme l’état civil, le revenu, etc., tandis que « α » est un vecteur de coefficients. Bêta (β) saisit les différences entre ceux qui ont des incapacités moins graves et ceux qui ont des incapacités plus graves, en utilisant une variable factice. Chaque modèle présente les résultats d’un modèle probabiliste (à l’aide de régressions utilisant un modèle probit) afin de déterminer si la gravité des incapacités et les caractéristiques des enfants ayant des incapacités et de leurs familles ont une incidence sur la probabilité d’avoir des dépenses personnelles supplémentaires. Les résultats détaillés des régressions sont présentés dans les Tableaux B-1 à B-6.

Pour ce qui est des dépenses directes pour des médicaments sur ordonnance et des médicaments en vente libre, le Tableau 3 révèle que le pourcentage des personnes qui ont des dépenses personnelles pour des médicaments augmente avec la gravité des incapacités ; 41,4 % des personnes avec des incapacités plus graves ont des dépenses personnelles connexes, comparativement à 34,3 % pour celles qui ont des incapacités moins graves. L’analyse statistique confirme que les personnes avec des incapacités plus graves avaient des dépenses personnelles beaucoup plus fréquentes (9,2 points de pourcentage) que celles ayant des incapacités moins graves, en tenant compte d’autres facteurs. Les autres facteurs importants dans le modèle (voir le Tableau B-1) étaient principalement le sexe et l’âge. Les familles avec de jeunes enfants ayant des incapacités étaient plus susceptibles d’avoir des dépenses personnelles liées aux médicaments, comparativement aux familles avec enfants âgés de 5 ans et plus ayant des incapacités. Les familles qui louent leur habitation ou qui ont un faible revenu étaient également moins susceptibles d’avoir des dépenses personnelles liées aux médicaments par rapport aux familles qui étaient propriétaires de leur habitation ou avaient un revenu plus élevé. Les données actuelles n’abordent pas la raison de ce lien. Le Tableau 3 confirme que les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves avaient des dépenses en médicaments plus élevées (1 000 $ et plus – 22,0 %), comparativement aux familles avec enfants ayant des incapacités moins graves (11,1 %).

Bien qu’un plus faible pourcentage de familles avec enfants ayant des incapacités plus graves (23,5 %) avaient des dépenses personnelles liées à l’achat et à l’entretien d’aides matérielles et d’équipements spécialisés, on a également estimé que la différence de pourcentage entre les deux groupes était statistiquement significative (par 16,5 points de pourcentage – voir Tableau B-2) Note de bas de page 9.  Néanmoins, il est difficile de déterminer si les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves ont déboursé un montant plus élevé que celles ayant des enfants présentant des incapacités moins graves, comme le montre le Tableau 3.

Le Tableau 3 examine si la proportion de familles avec enfants ayant des incapacités qui ont effectué des dépenses personnelles liées aux soins de santé et aux services sociaux a été relativement stable entre les deux différents groupes en fonction de la gravité de l’incapacité (de 19,9 % à 28,2 %). Après avoir pris en compte certains facteurs sociodémographiques, l’analyse statistique révèle que les personnes ayant des incapacités plus graves ont plus souvent eu des dépenses personnelles liées aux soins de santé et aux services sociaux que les personnes ayant des incapacités moins graves, et ce, par 9,3 points de pourcentage. L’analyse statistique dans le Tableau B-3 montre que les familles à revenu plus élevé étaient plus susceptibles d’avoir indiqué des dépenses personnelles que les familles à plus faible revenu. Les familles qui ont des enfants plus âgés (entre 10 et 14 ans) étaient moins susceptibles d’avoir des dépenses personnelles de soins de santé et de services sociaux que celles ayant de plus jeunes enfants. Le Tableau 3 révèle également que les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves ont des dépenses personnelles plus élevées (1 000 $ et plus – 36,7 %) que celles avec enfants ayant des incapacités moins graves (1 000 $ et plus – 22,8 %).

En ce qui concerne les dépenses supplémentaires pour le transport, il semble qu’une plus grande proportion de familles avec enfants ayant des incapacités plus graves (38,2 %) avaient des dépenses personnelles à cet égard par rapport à celles qui ont des enfants avec des incapacités moins graves (18,4 %). La différence dans la proportion moyenne de celles ayant des dépenses personnelles liées aux transports est importante (17,2 points de pourcentage). On constate que pour les autres dépenses personnelles, les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves semblent avoir des dépenses plus élevées que celles avec des enfants ayant des incapacités moins graves.

Le Tableau 3 révèle également que la proportion des familles avec enfants ayant des incapacités qui ont effectué des dépenses personnelles liées à l’aide pour les travaux ménagers quotidiens a sensiblement augmenté avec la gravité de l’incapacité (de 3,6 % à 17,3 %). Toutefois, le Tableau 3 indique que les familles avec enfants ayant des incapacités moins graves avaient des débours plus élevés que les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves.

En regroupant toutes les familles ayant des dépenses personnelles supplémentaires, le Tableau 3 montre qu’environ 95 % des familles avec enfants ayant des incapacités avaient au moins une dépense personnelle, peu importe le degré de gravité de l’incapacité. Les résultats de la régression corroborent cette information en révélant qu’il n’y a pas de différence dans la probabilité d’avoir une dépense personnelle selon le degré de gravité de l’incapacité. Enfin, le Tableau 3 montre également que la proportion de familles avec enfants ayant des incapacités qui ont effectué trois types de dépenses personnelles ou plus était plus élevée chez les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves (25,5 %) que chez les familles avec enfants ayant des incapacités moins graves (9,9 %).


Tableau 3- Dépenses supplémentaires des familles avec enfants ayant une incapacité (liées à l’incapacité), selon le degré de gravité de l’incapacité – 2006

Au cours des 12 derniers mois, avez-vous eu des dépenses personnelles ou directes pour des médicaments sur ordonnance et des médicaments en vente libre? Inclure les montants qui ne sont pas couverts par l’assurance comme les exclusions, les franchises et les sommes qui dépassent le montant admissible. Exclure les paiements pour lesquels vous avez été remboursé ou serez remboursé par l’assurance ou par un programme gouvernemental.
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir B-1 à B-6)
Non, aucune dépense personnelle 62,7 65,7 58,6 -
Oui, des dépenses personnelles de 37,3 34,3 41,4 9,2* 
moins de 100 $ 26,3 32,0 19,6 -
100 $ à moins de 200 $ 21,4 23,2 19,2 -
200 $ à moins de 500 $ 22,3 17,5 27,8 -
500 $ à moins de 1 000 $ 14,0 16,2 11,4 -
1 000 $ à moins de 2 000 $ 10,0 8,1 12,3 -
2 000 $ ou plus 6,1 3,0 9,7 -
  • * significatif à 5 %.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
Au cours des 12 derniers mois, avez-vous eu des dépenses personnelles ou directes pour l’achat et l’entretien d’aides matérielles et d’équipements spécialisés?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir B-1 à B-6)
Non, aucune dépense personnelle 84,6 90,4 76,5 -
Oui, des dépenses personnelles de 15,4 9,6 23,5 16,5* 
moins de 200 $ 24,4 31,9 20,1 -
200 $ à moins de 500 $ 25,3 26,2 24,8 -
500 $ à moins de 1 000 $ 20,8 13,7 24,9 -
1 000 $ à moins de 2 000 $ 13,1 7,4 16,4 -
2 000 $ ou plus 16,4 20,9 13,8 -
  • * significatif à 5 %.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
Au cours des 12 derniers mois, avez-vous eu des dépenses personnelles ou directes pour les soins de santé ou les services sociaux que vous ou l’enfant avez reçus? Inclure les montants qui ne sont pas couverts par l’assurance comme les exclusions, les franchises et les sommes qui dépassent le montant admissible. Exclure les paiements pour lesquels vous avez été remboursé ou serez remboursé par l’assurance ou par un programme gouvernemental.
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir B-1 à B-6)
Non, aucune dépense personnelle 76,6 80,1 71,8 -
Oui, des dépenses personnelles de 23,4 19,9 28,2 9,3* 
moins de 200 $ 21,6 30,1 13,3 -
200 $ à moins de 500 $ 25,5 26,6 24,4 -
500 $ à moins de 1 000 $ 23,1 20,5 25,7 -
1 000 $ à moins de 2 000 $ 12,5 12,0 13,1 -
2 000 $ ou plus 17,2 10,8 23,6 -
  • * significatif à 5 %.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
Vous avez dit plus tôt que vous avez l’habitude de recevoir de l’aide pour les travaux ménagers courants ou de l’aide pour vous permettre d’assister à d’autres activités familiales ou personnelles. Au cours des 12 derniers mois, est-ce que vous ou votre famille avez eu des dépenses personnelles (qui ne sont pas remboursés par aucune source) pour cette aide?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir B-1 à B-6)
Non, aucune dépense personnelle 90,7 96,4 82,7 -
Oui, des dépenses personnelles de 9,3 3,6 17,3 15,7* 
moins de 500 $ 37,8 20,3 42,9 -
500 $ à moins de 1 000 $ 21,0 17,6 21,9 -
1 000 $ à moins de 2 000 $ 14,3 17,4 13,4 -
2 000 $ ou plus 27,0 44,4 21,8 -
  • * significatif à 5 %.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
Au cours des 12 derniers mois, avez-vous eu des dépenses personnelles ou directes pour des déplacements, par exemple des allers-retours pour des traitements, une thérapie ou d’autres services médicaux ou de réadaptation, ou des dépenses additionnelles parce que vous avez dû recourir à des moyens de transport plus coûteux? Inclure les montants qui ne sont pas couverts par l’assurance comme les exclusions, les franchises et les sommes qui dépassent le montant admissible. Exclure les paiements pour lesquels vous avez été remboursé ou serez remboursé par l’assurance ou par un programme gouvernemental.
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir B-1 à B-6)
Non, aucune dépense personnelle 76,6 80,1 71,8 -
Oui, des dépenses personnelles de 23,4 19,9 28,2 9,3* 
moins de 200 $ 21,6 30,1 13,3 -
200 $ à moins de 500 $ 25,5 26,6 24,4 -
500 $ à moins de 1 000 $ 23,1 20,5 25,7 -
1 000 $ à moins de 2 000 $ 12,5 12,0 13,1 -
2 000 $ ou plus 17,2 10,8 23,6 -
  • * significatif à 5 %.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
Avez-vous eu au moins une des dépenses personnelles énumérées ci-dessus?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir B-1 à B-6)
Non 4,7 5,1 4,2 -
Oui 95,3 94,8 95,8 -
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
Combien des dépenses personnelles énumérées ci-dessus avez-vous eues?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir B-1 à B-6)
0 4,7 5,1 4,2 -
1 47,1 55,4 38,4 -
2 30,7 29,6 31,8 -
3 12,6 8,7 16,7 -
4 et plus 4,9 1,3 8,8 -
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).

4.2 Obstacles qui empêchent les parents ou tuteurs d’enfants ayant des incapacités de travailler

La Section 4.1 a montré que les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves ont tendance à avoir plus de dépenses personnelles que les familles avec enfants ayant des incapacités moins graves. Par conséquent, il pourrait être plus difficile pour ces familles de cotiser à un REEI, car elles ont plus de dépenses. En outre, il est essentiel d’examiner s’il y a d’autres obstacles qui les empêchent de cotiser à un REEI.

Ne pas avoir la possibilité de travailler pourrait être un obstacle à cotiser à un REEI (plus de difficultés à épargner). Cette section tente de cerner plusieurs obstacles à l’emploi pour les familles avec enfants ayant des incapacités. Les modèles utilisés dans la Section 4.1 sont détaillés à l’annexe C.

D’après les résultats du Tableau 4, il semble que 26,4 % des familles comptaient un membre qui n’occupait pas d’emploi afin de s’occuper d’enfants ayant des incapacités. En outre, 39,8 % des familles avec des enfants ayant des incapacités plus graves se retrouvaient dans cette situation, comparativement à 16,4 % de celles avec des enfants ayant des incapacités moins graves. De même, 21,6 % des familles avec enfants ayant des incapacités comptaient un membre qui avait quitté son emploi. Cette proportion atteignait 32,9 % chez les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves, soit 18,0 points de pourcentage de plus que chez celles avec des enfants ayant une incapacité moins grave. Les résultats de l’EPLA montrent également que 11,0 % des familles avec enfants ayant des incapacités plus graves comptaient un membre qui avait perdu un emploi en raison de la condition de leur enfant, soit 8 points de pourcentage de plus que pour l’autre groupe.

De nombreuses familles avec enfants ayant des incapacités étaient confrontées à d’autres types de difficultés liées à leur travail. Par exemple, près de 20 % des familles avec enfants ayant des incapacités comptaient un membre qui avait refusé une promotion ou un meilleur emploi en raison de la condition de leur enfant. Par ailleurs, celles qui ont des enfants avec des incapacités plus graves sont plus susceptibles, par 21,0 points de pourcentage, d’avoir refusé une promotion que celles qui ont des enfants avec des incapacités moins graves. Il convient de noter que la plupart des autres facteurs n’ont pas été importants (voir Tableau C-4), à l’exception du revenu.

Environ 50 % des familles avec enfants ayant des incapacités comptaient un membre qui avait dû modifier son horaire de travail. Comme ce fut le cas pour les autres questions, la prévalence était plus élevée chez les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves que chez celles avec des enfants ayant des incapacités moins graves. Comme on pouvait s’y attendre, les familles avec des enfants ayant des incapacités plus graves sont plus susceptibles de réduire leur nombre d’heures de travail que celles qui ont des enfants avec des incapacités moins graves.

Les familles avec enfants ayant des incapacités plus graves ont en moyenne des revenus plus faibles (voir Tableau 1) et font plus souvent face à des conséquences liées au travail. Leur situation peut avoir empêché certaines d’entre elles d’épargner et limité leur capacité à cotiser à un REEI. Le Tableau 4 semble corroborer cette hypothèse, puisque 30,4 % des familles avec enfants ayant des incapacités graves ont eu des problèmes financiers en raison de l’état de santé de leur enfant au cours des 12 derniers mois, alors que 8,6 % des familles avec enfants ayant des incapacités moins graves ont connu cette situation.

Tableau 4 – Incidence de la condition de l’enfant sur l’emploi selon le degré de gravité de l’incapacité – 2006

En raison de l’état ou d’un problème de santé de [L’ENFANT], un membre de votre famille a-t-il : choisi de ne pas occuper d’emploi pour s’occuper de [L’ENFANT]?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir C-1 à C-7)
Oui 26,4 16,4 39,8 21,9*
Non 73,6 83,6 60,2 -
  • * significatif à 95 %. 
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
En raison de l’état ou d’un problème de santé de [L’ENFANT], un membre de votre famille a-t-il : arrêté de travailler (autre que les congés de maternité ou de paternité réguliers)?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir C-1 à C-7)
Oui 21,6 13,2 32,9 18,0*
Non 78,4 86,8 67,1 -
  • * significatif à 95 %. 
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
En raison de l’état ou d’un problème de santé de [L’ENFANT], un membre de votre famille a-t-il : perdu son emploi?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir C-1 à C-7)
Oui 6,2 2,6 11,0 8,0*
Non 93,8 97,4 89,0 -
  • * significatif à 95 %. 
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
En raison de l’état ou d’un problème de santé de [L’ENFANT], un membre de votre famille a-t-il : refusé une promotion ou un meilleur emploi?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir C-1 à C-7)
Oui 19,7 10,5 31,9 21,0*
Non 80,3 89,5 68,1 -
  • * significatif à 95 %. 
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
En raison de l’état ou d’un problème de santé de [L’ENFANT], un membre de votre famille a-t-il : modifié ses heures de travail pour différentes heures du jour ou de la nuit?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir C-1 à C-7)
Oui 36,5 26,9 49,4 23,0*
Non 63,5 73,1 50,6 -
  • * significatif à 95 %. 
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
En raison de l’état ou d’un problème de santé de [L’ENFANT], un membre de votre famille a-t-il : travaillé moins d’heures?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir C-1 à C-7)
Oui 38,4 29,1 50,8 22,3*
Non 61,6 70,9 49,2 -
  • * significatif à 95 %. 
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
En raison de l’état ou d’un problème de santé de [L’ENFANT], un membre de votre famille a-t-il : Qui a le plus été touché par ces problèmes liés au travail?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir C-1 à C-7)
Surtout la mère 64,3 64,4 64,1 -
Surtout le père 8,3 8,9 7,9 -
La mère et le père 24,7 24,8 24,6 -
Autre 2,7 1,9 3,4 -
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).
En raison de l’état ou d’un problème de santé de [L’ENFANT], un membre de votre famille a-t-il au cours des 12 derniers mois, votre famille a-t-elle éprouvé des problèmes financiers attribuables à la condition ou au problème de santé de [L’ENFANT]?
Réponse Total Moins graves Plus graves Différence en points de pourcentage entre moins graves et plus graves
(Voir C-1 à C-7)
Oui 17,9 8,6 30,4 20,3*
Non 82,1 91,4 69,6 -
Nombre d’observations 4 540 2 670 1 870 -
  • * significatif à 95 %. 
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA).

5. Conclusion

Cette étude fait partie d’une série d’études qui appuient l’évaluation sommative du PCEI. Elle a été élaborée afin de recueillir de l’information sur les familles avec enfants ayant des incapacités, ainsi que des faits probants supplémentaires sur les frais de subsistance additionnels et les problèmes liés au travail pour ces familles.

En utilisant le fichier de microdonnées de l’enquête de l’EPLA, l’étude démontre que les familles avec enfants ayant des incapacités graves ont tendance à avoir des dépenses supplémentaires (plus souvent des dépenses personnelles) que les familles avec enfants ayant une incapacité moins grave.

Ces familles ont également fait face à beaucoup plus de problèmes et de défis liés au travail et connu plus de difficultés financières par rapport à celles avec des enfants ayant des incapacités moins graves.

Annexe A – Résultats économétriques (caractéristiques sociodémographiques)

La section suivante aborde les modèles estimés décrits à l’annexe A et à l’annexe B. Les Tableaux A-1 et A-2 font état des résultats à la Section 3.1 et les Tableaux B-1 à B-6 présentent les résultats à l’aide du modèle décrit à la Section 4.1. Le tableau suivant illustre les variables et les formes fonctionnelles utilisées dans le modèle de référence.

Définition des variables :

  • CWDs : variable binaire pour les enfants ayant des incapacités (variable dépendante)
  • Dgree2 : variable binaire pour les enfants ayant des incapacités plus graves (variable dépendante)
  • drugs : variable binaire pour les dépenses en médicaments (variable dépendante)
  • equip : variable binaire pour les dépenses en équipement (variable dépendante)
  • health : variable binaire pour les dépenses en santé (variable dépendante)
  • trans : variable binaire pour les dépenses en transport (variable dépendante)
  • help : variable binaire pour les dépenses associées à la modification de l’habitation (variable dépendante)
  • outofpocket : variable binaire pour les dépenses personnelles de tous types (variable dépendante)
  • sex : variable binaire pour le sexe de l’enfant
  • age1 : variable binaire pour un répondant âgé de moins de 5 ans
  • age2 : variable binaire pour un répondant âgé de 5 à 9 ans
  • age3 : variable binaire pour un répondant âgé de 10 à 14 ans
  • singl : variable binaire pour une personne célibataire, divorcée, séparée ou veuve
  • couple : variable binaire pour un couple (référence)
  • abderr : variable binaire pour les Autochtones
  • immderr : variable binaire pour les immigrants
  • pers2 : variable binaire pour une famille de 2 personnes
  • pers3 : variable binaire pour une famille de 3 personnes
  • pers4 : variable binaire pour une famille de 4 personnes et plus (référence)
  • rural : variable binaire pour la vie en région rurale (référence)
  • RUIndFG : variable binaire pour la vie en milieu urbain
  • tenur : variable binaire pour résident propriétaire (référence)
  • hinc0_20 : variable binaire pour le revenu du ménage entre 0 $ et 19 999 $
  • hinc20_40 : variable binaire pour le revenu du ménage entre 20 000 $ et 39 999 $
  • hinc40_50 : variable binaire pour le revenu du ménage entre 40 000 $ et 59 999 $
  • hinc60_80 : variable binaire pour le revenu du ménage entre 60 000 $ et 79 999 $
  • hinc80&+ : variable binaire pour le revenu du ménage de 80 000 $ et plus

La forme fonctionnelle suivante a été utilisée dans les régressions utilisant un modèle probit.

Enfants ayant des incapacités = F1 (sex, age1, age2, age3, single, coup, RUIndFG, abderr, immder, pers2, pers3, pers4, tenur, hinc0_20, hinc20_40, hinc40_60, hinc60_80, hinc80more)

Tableau A-1 : Bootstrap – Effet marginal des caractéristiques d’un enfant ayant des incapacités, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -4752,1164
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -4284,4489
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -4281,5449
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -4281,5443
  • Log de pseudo-vraisemblance = -4281,5443
    • Nombre d’observations : 7 040
    • Wald chi2(13) : 277,41
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,099
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau A-1 : Bootstrap – Effet marginal des caractéristiques d’un enfant ayant des incapacités, régression utilisant un modèle probit
CWDs dF/dx Erreur-type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
sex* -0,1163 0,0191 -6,08 0,000 -0,1537 -0,0788
age1* -0,2467 0,0241 -10,25 0,000 -0,2938 -0,1995
age3* 0,0370 0,0218 1,69 0,091 -0,0058 0,0798
ruindfg* 0,0881 0,0246 3,58 0,000 0,0398 0,1364
abderr* 0,0733 0,0371 1,98 0,048 0,0006 0,1459
immder* -0,3653 0,0342 -10,69 0,000 -0,4323 -0,2983
pers2* 0,0015 0,0483 0,03 0,975 -0,0932 0,0962
pers3* -0,0190 0,0251 -0,76 0,448 -0,0681 0,0301
tenur* 0,0287 0,0242 1,19 0,236 -0,0188 0,0762
hinc0_20* 0,0629 0,0368 1,71 0,088 -0,0093 0,1350
hinc2~40* 0,0266 0,0305 0,87 0,383 -0,0332 0,0864
hinc6~80* 0,0584 0,0309 1,89 0,059 -0,0022 0,1190
hinc80~e* 0,0122 0,0277 0,44 0,660 -0,0420 0,0663
  • * Le nom de certaines variables a été tronqué.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau A-2 : Bootstrap - Effet marginal d’être un enfant ayant des incapacités plus graves, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -2678,4291
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -2639,113
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -2639,1041
  • Itération 3: s/o
  • Log de pseudo-vraisemblance = -2639,1041
    • Nombre d’observations : 3930
    • Wald chi2(24) : 31,12
    • Prob > chi2 : 0,0011
    • Pseudo R2 : 0,0147
  • Régression utilisant un modèle probit avec report d’effets marginaux
Tableau A-2 : Bootstrap - Effet marginal d’être un enfant ayant des incapacités plus graves, régression utilisant un modèle probit
CWDs dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
sex* -0,0982 0,0281 -3,49 0,000 -0,1533 -0,0430
age1* -0,0890 0,0406 -2,19 0,028 -0,1686 -0,0095
age3* -0,0781 0,0265 -2,95 0,003 -0,1300 -0,0262
ruindfg* -0,0214 0,0305 -0,70 0,483 -0,0813 0,0384
abderr* 0,1033 0,0475 2,17 0,030 0,0101 0,1964
immder* 0,0512 0,0737 0,70 0,487 -0,0931 0,1956
sing* 0,0263 0,0422 0,62 0,532 -0,0563 0,1090
pers2* -0,0231 0,0652 -0,35 0,723 -0,1509 0,1046
pers3* 0,0108 0,0349 0,31 0,756 -0,0576 0,0793
tenur* -0,0081 0,0338 -0,24 0,810 -0,0745 0,0582
hinc0_20* 0,0304 0,0568 0,53 0,593 -0,0810 0,1417
hinc2~40* 0,0331 0,0426 0,78 0,437 -0,0503 0,1166
hinc6~80* 0,0310 0,0428 0,72 0,470 -0,0530 0,1149
hinc80~e* -0,0050 0,0367 -0,14 0,891 -0,0769 0,0668
  • * Le nom de certaines variables a été tronqué.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Annexe B – Résultats économétriques (dépenses personnelles)

La forme fonctionnelle suivante a été utilisée dans les régressions utilisant un modèle probit.

Dépenses personnelles = F1(dgree, sex, age1, age2, age3, age4 age5, divsep, single, coup, RUIndFG, lesshs, hs, trade, colle, univ, nokid, tenurp, work, nowork, prevent, hinc0_10, hinc10_20, hinc20_30, hinc30_40, hinc50_60, hinc60_80, hinc80more)

Tableau  B-1 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles pour des médicaments sur ordonnance et des médicaments en vente libre, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -2589,0296
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -2526,0423
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -2525,9555
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -2525,9555
  • Log de pseudo-vraisemblance = -2525,9555
    • Nombre d’observations : 3910
    • Wald chi2(14) : 50,49
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,0244
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  B-1 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles pour des médicaments sur ordonnance et des médicaments en vente libre, régression utilisant un modèle probit
drugs dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh* 0,0921 0,0250 3,68 0,000 0,0430 0,1411
sex* 0,0376 0,0266 1,41 0,158 -0,0146 0,0898
age1* 0,0757 0,0398 1,9 0,057 -0,0023 0,1536
age3* -0,0094 0,0272 -0,35 0,729 -0,0628 0,0440
ruindfg* 0,0052 0,0287 0,18 0,857 -0,0511 0,0615
abderr* 0,0074 0,0444 0,17 0,868 -0,0797 0,0945
immder* 0,0411 0,0687 0,6 0,550 -0,0937 0,1758
sing* -0,0410 0,0402 -1,02 0,308 -0,1197 0,0378
pers2* 0,2499 0,0615 4,07 0,000 0,1294 0,3704
pers3* 0,0490 0,0360 1,36 0,174 -0,0217 0,1196
tenur* -0,0794 0,0329 -2,41 0,016 -0,1439 -0,0149
hinc0_20* -0,1157 0,0539 -2,15 0,032 -0,2215 -0,0100
hinc2~40* 0,0540 0,0395 1,37 0,172 -0,0235 0,1316
hinc6~80* -0,0087 0,0412 -0,21 0,833 -0,0895 0,0721
hinc80~e* -0,0093 0,0358 -0,26 0,796 -0,0795 0,0610
  • * Le nom de certaines variables a été tronqué.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau B-2 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants**  ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles pour l’achat et l’entretien d’aides matérielles et d’équipements spécialisés, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -1612,6248
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -1510,1018
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -1509,0816
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -1509,081
  • Log de pseudo-vraisemblance = -1509,81
    • Nombre d’observations : 3380
    • Wald chi2(14) : 71,3
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,0642
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau B-2 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants**  ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles pour l’achat et l’entretien d’aides matérielles et d’équipements spécialisés, régression utilisant un modèle probit
equip dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh* 0,1605 0,0212 7,58 0,000 0,1190 0,2020
sex* 0,0432 0,0231 1,87 0,062 -0,0021 0,0885
age3* 0,0392 0,0205 1,91 0,056 -0,0010 0,0794
ruindfg* -0,0064 0,0255 -0,25 0,801 -0,0564 0,0435
abderr* 0,0289 0,0419 0,69 0,490 -0,0533 0,1111
immder* -0,0754 0,0654 -1,15 0,249 -0,2036 0,0527
sing* 0,0231 0,0336 0,69 0,491 -0,0428 0,0891
pers2* 0,0437 0,0528 0,83 0,408 -0,0598 0,1471
pers3* -0,0202 0,0309 -0,65 0,513 -0,0808 0,0403
tenur* -0,0696 0,0304 -2,29 0,022 -0,1291 -0,0101
hinc0_20* -0,0295 0,0500 -0,59 0,555 -0,1275 0,0685
hinc2~40* 0,0044 0,0374 0,12 0,907 -0,0690 0,0777
hinc6~80* 0,0120 0,0336 0,36 0,721 -0,0538 0,0778
hinc80~e* 0,0528 0,0303 1,74 0,081 -0,0065 0,1121
  • * Le nom de certaines variables a été tronqué.
  • ** Cette question a été posée aux familles avec des enfants âgés de plus de 4 ans.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  B-3 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles pour des services de soins de santé et des services sociaux, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -2141,9219
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -2035,7752
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -2034,9688
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -2034,9686
  • Log de pseudo-vraisemblance = -2034,9686
    • Nombre d’observations : 3920
    • Wald chi2(15) : 76,25
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,0499
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau B-3 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles pour des services de soins de santé et des services sociaux, régression utilisant un modèle probit
health dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh* 0,0928 0,0219 4,25 0,000 0,0500 0,1357
sex* 0,0608 0,0230 2,65 0,008 0,0158 0,1058
age1* -0,0167 0,0343 -0,49 0,627 -0,0839 0,0505
age3* -0,0484 0,0229 -2,11 0,035 -0,0932 -0,0035
ruindfg* -0,0559 0,0258 -2,17 0,030 -0,1064 -0,0053
abderr* -0,0038 0,0503 -0,08 0,940 -0,1024 0,0948
immder* 0,0384 0,0605 0,63 0,526 -0,0802 0,1569
sing* 0,0208 0,0373 0,56 0,577 -0,0523 0,0938
pers2* 0,1581 0,0542 2,92 0,004 0,0519 0,2643
pers3* 0,0161 0,0313 0,51 0,608 -0,0453 0,0775
tenur* -0,1146 0,0300 -3,82 0,000 -0,1735 -0,0558
hinc0_20* -0,0218 0,0517 -0,42 0,674 -0,1230 0,0795
hinc2~40* 0,0134 0,0386 0,35 0,728 -0,0622 0,0891
hinc6~80* 0,0819 0,0340 2,4 0,016 0,0151 0,1486
hinc80~e* 0,1012 0,0291 3,48 0,001 0,0442 0,1582
  • * Le nom de certaines variables a été tronqué.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  B-4 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants**  ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles pour des services de transport, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -2061,0068
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -1967,1962
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -1966,9611
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -1966,9611
  • Log de pseudo-vraisemblance = -1966,9611
    • Nombre d’observations : 3330
    • Wald chi2(14) : 75,95
    • Prob > chi2: 0
    • Pseudo R2 :0,0456
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  B-4 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants**  ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles pour des services de transport, régression utilisant un modèle probit
trans dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh* 0,1723 0,0248 6,94 0 0,1236 0,2210
sex* -0,0126 0,0284 -0,44 0,659 -0,0683 0,0432
age3* -0,0468 0,0252 -1,85 0,064 -0,0962 0,0027
ruindfg* 0,0869 0,0294 2,96 0,003 0,0294 0,1444
abderr* 0,0136 0,0468 0,29 0,77 -0,0780 0,1053
immder* 0,1146 0,0701 1,63 0,102 -0,0229 0,2521
sing* 0,0267 0,0426 0,63 0,531 -0,0567 0,1101
pers2* 0,0656 0,0641 1,02 0,306 -0,0600 0,1911
pers3* 0,0410 0,0362 1,13 0,258 -0,0300 0,1120
tenur* -0,0056 0,0327 -0,17 0,863 -0,0696 0,0584
hinc0_20* -0,1133 0,0506 -2,24 0,025 -0,2125 -0,0141
hinc2~40* 0,0442 0,0389 1,14 0,255 -0,0319 0,1204
hinc6~80* -0,0274 0,0424 -0,65 0,518 -0,1104 0,0557
hinc80~e* 0,0064 0,0364 0,18 0,861 -0,0650 0,0778
  • * Le nom de certaines variables a été tronqué.
  • ** Cette question a été posée aux familles avec des enfants âgés de plus de 4 ans.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  B-5 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles liées à l’aide pour des travaux ménagers quotidiens ou pour leur permettre d’assister à d’autres activités familiales ou personnelles, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -602,67565
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -576,07487
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -575,95012
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -575,95009
  • Log de pseudo-vraisemblance = -575,95009
    • Nombre d’observations : 900
    • Wald chi2(15) : 22,56
    • Prob > chi2 : 0,0939
    • Pseudo R2 : 0,0443
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  B-5 : Bootstrap – Effet marginal pour les familles qui ont des enfants ayant des incapacités et qui effectuent des dépenses personnelles liées à l’aide pour des travaux ménagers quotidiens ou pour leur permettre d’assister à d’autres activités familiales ou personnelles, régression utilisant un modèle probit
house dF/dx Erreur- type z P>z x barre [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh* 0,1574 0,0604 2,61 0,009 0,0390 0,2757 0,1574
sex* 0,0009 0,0556 0,02 0,987 -0,1080 0,1099 0,0009
age1* 0,0217 0,0763 0,28 0,776 -0,1279 0,1713 0,0217
age3* 0,0217 0,0607 0,36 0,721 -0,0972 0,1406 0,0217
ruindfg* -0,0452 0,0651 -0,69 0,488 -0,1727 0,0824 -0,0452
abderr* 0,0082 0,0932 0,09 0,93 -0,1745 0,1910 0,0082
immder* -0,1627 0,1671 -0,97 0,33 -0,4902 0,1648 -0,1627
sing* 0,0189 0,0724 0,26 0,794 -0,1231 0,1609 0,0189
pers2* -0,0144 0,1358 -0,11 0,916 -0,2805 0,2517 -0,0144
pers3* 0,0367 0,0660 0,56 0,578 -0,0927 0,1660 0,0367
tenur* -0,1301 0,0685 -1,90 0,057 -0,2644 0,0041 -0,1301
hinc0_20* 0,0488 0,1079 0,45 0,651 -0,1628 0,2603 0,0488
hinc2~40* 0,0054 0,0884 0,06 0,952 -0,1679 0,1787 0,0054
hinc6~80* 0,0787 0,0834 0,94 0,345 -0,0848 0,2423 0,0787
hinc80~e* 0,1249 0,0715 1,75 0,081 -0,0153 0,2651 0,1249
  • * Le nom de certaines variables a été tronqué.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  B-6 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir des dépenses personnelles pour l’un ou l’autre des cinq types, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -422,21998
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -405,57624
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -404,5094
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -404,50661
  • Log de pseudo-vraisemblance = -404,50661
    • Nombre d’observations : 2310
    • Wald chi2(14) : 24,55
    • Prob > chi2 : 0,0393
    • Pseudo R2: 0,042
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  B-6 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir des dépenses personnelles pour l’un ou l’autre des cinq types, régression utilisant un modèle probit
outofpocket dF/dx Erreur- type z P>z x barre [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh* 0,0001 0,0120 0,01 0,993 -0,0234 0,0236 0,0001
sex* -0,0106 0,0111 -0,95 0,341 -0,0324 0,0112 -0,0106
age3* 0,0051 0,0115 0,44 0,658 -0,0174 0,0276 0,0051
ruindfg* 0,0063 0,0133 0,48 0,632 -0,0196 0,0323 0,0063
abderr* -0,0292 0,0261 -1,12 0,263 -0,0803 0,0219 -0,0292
immder* 0,0271 0,0252 1,07 0,282 -0,0223 0,0764 0,0271
sing* -0,0095 0,0216 -0,44 0,659 -0,0518 0,0328 -0,0095
pers2* 0,0467 0,0323 1,45 0,148 -0,0166 0,1101 0,0467
pers3* 0,0069 0,0156 0,44 0,658 -0,0237 0,0376 0,0069
tenur* 0,0144 0,0192 0,75 0,453 -0,0233 0,0521 0,0144
hinc0_20* -0,0579 0,0243 -2,38 0,017 -0,1056 -0,0102 -0,0579
hinc2~40* 0,0022 0,0190 0,12 0,907 -0,0350 0,0394 0,0022
hinc6~80* 0,0192 0,0206 0,93 0,352 -0,0212 0,0596 0,0192
hinc80~e* 0,0085 0,0191 0,44 0,657 -0,0289 0,0458 0,0085
  • * Le nom de certaines variables a été tronqué.
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Annexe C – Résultats économétriques (obstacles à l’emploi)

La section suivante aborde les modèles estimés étant utilisés pour mesurer l’incidence de l’incapacité grave sur les différents obstacles à l’emploi pour les personnes ayant des incapacités. Les Tableaux C-1 à C-9 présentent les résultats en utilisant le même modèle décrit à l’Annexe A, avec une série de nouvelles variables dépendantes liées aux obstacles à l’emploi. Le tableau suivant illustre les variables et les formes fonctionnelles utilisées dans le modèle de référence.

Définition des variables :

  • nojob : variable binaire pour ne pas occuper d’emploi (variable dépendante)
  • quitjob : variable binaire pour avoir quitté un emploi (variable dépendante)
  • lossjob : variable binaire pour avoir perdu un emploi (variable dépendante)
  • noprom : variable binaire pour avoir refusé une promotion ou un meilleur emploi (variable dépendante)
  • changhr : variable binaire pour avoir modifié ses heures de travail (variable dépendante)
  • lesshr : variable binaire pour travailler moins d’heures (variable dépendante)
  • finprob : variable binaire pour avoir des problèmes financiers (variable dépendante)

La forme fonctionnelle suivante a été utilisée dans les régressions utilisant un modèle probit.

Obstacles à l’emploi = F1(dgree, sex, age1, age2, age3, single, coup, RUIndFG, abderr, immder, pers2, pers3, pers4, tenur, hinc0_20, hinc20_40, hinc40_60, hinc60_80, hinc80more)

Tableau  C-1 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui n’a pas accepté un emploi au cours des cinq dernières années en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -2276,4891
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -2107,2418
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -2106,4187
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -2106,4186
  • Log de pseudo-vraisemblance = -2106,4186
    • Nombre d’observations : 3930
    • Wald chi2(15) : 133,8
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,0747
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  C-1 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui n’a pas accepté un emploi au cours des cinq dernières années en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit
nojob dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh 0,2185 0,0198 11,01 0,000 0,1796 0,2574
sex -0,0216 0,0241 -0,90 0,369 -0,0688 0,0255
age1 0,0336 0,0368 0,91 0,361 -0,0385 0,1056
age3 -0,0222 0,0234 -0,95 0,343 -0,0680 0,0237
ruindfg -0,0249 0,0265 -0,94 0,348 -0,0768 0,0271
abderr 0,0074 0,0430 0,17 0,863 -0,0769 0,0917
immder 0,0461 0,0554 0,83 0,405 -0,0625 0,1547
sing -0,0352 0,0355 -0,99 0,322 -0,1048 0,0344
pers2 -0,0741 0,0555 -1,33 0,182 -0,1828 0,0347
pers3 -0,0033 0,0302 -0,11 0,913 -0,0626 0,0560
tenur -0,0130 0,0277 -0,47 0,639 -0,0673 0,0413
hinc0_20 0,0123 0,0445 0,28 0,782 -0,0749 0,0994
hinc20_40 0,1087 0,0345 3,15 0,002 0,0411 0,1762
hinc60_80 -0,0185 0,0361 -0,51 0,609 -0,0891 0,0522
hinc80more -0,0147 0,0322 -0,46 0,649 -0,0778 0,0484
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  C-2 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui a quitté son emploi (autre que dans le cadre d’un congé parental) en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -2058,7148
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -1904,2521
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -1902,9535
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -1902,953
  • Log de pseudo-vraisemblance = -1902,953
    • Nombre d’observations : 3930
    • Wald chi2(15) : 127,72
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,0757
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  C-2 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui a quitté son emploi (autre que dans le cadre d’un congé parental) en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit
quitjob dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh 0,1799 0,0189 9,54 0,000 0,1430 0,2169
sex -0,0508 0,0222 -2,28 0,022 -0,0944 -0,0072
age1 -0,0141 0,0309 -0,46 0,648 -0,0746 0,0464
age3 -0,0543 0,0219 -2,48 0,013 -0,0971 -0,0114
ruindfg -0,0138 0,0241 -0,57 0,566 -0,0611 0,0334
abderr 0,0196 0,0410 0,48 0,632 -0,0608 0,1000
immder 0,0209 0,0648 0,32 0,747 -0,1061 0,1479
sing -0,0120 0,0334 -0,36 0,720 -0,0774 0,0534
pers2 0,0236 0,0498 0,47 0,636 -0,0741 0,1213
pers3 -0,0233 0,0295 -0,79 0,429 -0,0812 0,0345
tenur -0,0195 0,0287 -0,68 0,497 -0,0758 0,0368
hinc0_20 -0,0011 0,0466 -0,02 0,981 -0,0924 0,0902
hinc20_40 0,0345 0,0324 1,06 0,287 -0,0290 0,0980
hinc60_80 -0,0357 0,0339 -1,05 0,292 -0,1022 0,0307
hinc80more -0,0899 0,0301 -2,98 0,003 -0,1490 -0,0309
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  C-3 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui a perdu son emploi en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -914,3074
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -797,46179
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -791,04456
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -790,95371
  • Log de pseudo-vraisemblance = -790,95371
    • Nombre d’observations : 3930
    • Wald chi2(15) : 71,74
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,1349
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  C-3 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui a perdu son emploi en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit
lostjob dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh 0,0797 0,0132 6,02 0,000 0,0538 0,1056
sex 0,0014 0,0131 0,11 0,915 -0,0243 0,0271
age1 -0,0056 0,0202 -0,28 0,782 -0,0452 0,0340
age3 0,0022 0,0126 0,17 0,864 -0,0225 0,0269
ruindfg -0,0084 0,0143 -0,59 0,555 -0,0365 0,0196
abderr 0,0158 0,0243 0,65 0,514 -0,0317 0,0634
immder 0,0090 0,0306 0,29 0,769 -0,0510 0,0691
sing -0,0289 0,0159 -1,82 0,069 -0,0601 0,0022
pers2 0,0201 0,0275 0,73 0,464 -0,0337 0,0740
pers3 0,0209 0,0165 1,27 0,204 -0,0114 0,0532
tenur 0,0524 0,0137 3,82 0,000 0,0255 0,0793
hinc0_20 0,0268 0,0201 1,33 0,183 -0,0126 0,0661
hinc20_40 0,0238 0,0170 1,4 0,161 -0,0095 0,0571
hinc60_80 0,0177 0,0195 0,91 0,365 -0,0206 0,0560
hinc80more -0,0290 0,0189 -1,54 0,124 -0,0660 0,0079
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  C-4 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui a refusé une promotion ou un meilleur emploi en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -1959,5587
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -1773,2617
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -1770,8699
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -1770,8673
  • Log de pseudo-vraisemblance = -1770,8673
    • Nombre d’observations : 3930
    • Wald chi2(15) : 138,97
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,0963
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  C-4 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui a refusé une promotion ou un meilleur emploi en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit
noprom dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh 0,2100 0,0175 11,98 0,000 0,1757 0,2444
sex 0,0185 0,0215 0,86 0,390 -0,0237 0,0607
age1 0,0069 0,0309 0,22 0,823 -0,0537 0,0675
age3 0,0286 0,0222 1,29 0,198 -0,0149 0,0722
ruindfg -0,0191 0,0247 -0,77 0,440 -0,0675 0,0294
abderr 0,0071 0,0428 0,17 0,868 -0,0767 0,0910
immder 0,0874 0,0492 1,78 0,075 -0,0090 0,1838
sing 0,0545 0,0316 1,72 0,085 -0,0075 0,1165
pers2 0,0783 0,0460 1,7 0,089 -0,0118 0,1684
pers3 0,0050 0,0279 0,18 0,857 -0,0497 0,0598
tenur -0,0237 0,0253 -0,94 0,349 -0,0733 0,0259
hinc0_20 -0,1258 0,0397 -3,17 0,002 -0,2036 -0,0479
hinc20_40 -0,0236 0,0309 -0,77 0,443 -0,0841 0,0368
hinc60_80 0,0462 0,0308 1,5 0,133 -0,0140 0,1065
hinc80more 0,0380 0,0270 1,41 0,159 -0,0149 0,0909
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  C-5 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui a changé son horaire de travail en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -2587,0479
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -2412,4047
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -2410,8977
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -2410,8963
  • Log de pseudo-vraisemblance = -2410,8693
    • Nombre d’observations : 3930
    • Wald chi2(15) : 139,08
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,0681
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  C-5 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui a changé son horaire de travail en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit
changhr dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh 0,2299 0,0224 10,26 0,000 0,1860 0,2738
sex -0,0014 0,0260 -0,06 0,956 -0,0525 0,0496
age1 0,0253 0,0378 0,67 0,504 -0,0489 0,0994
age3 0,0010 0,0265 0,04 0,969 -0,0509 0,0529
ruindfg -0,0255 0,0311 -0,82 0,412 -0,0864 0,0354
abderr -0,0112 0,0486 -0,23 0,818 -0,1065 0,0841
immder -0,0557 0,0629 -0,88 0,376 -0,1790 0,0677
sing -0,0048 0,0382 -0,13 0,899 -0,0796 0,0699
pers2 0,0183 0,0623 0,29 0,769 -0,1038 0,1404
pers3 0,0108 0,0336 0,32 0,747 -0,0550 0,0766
tenur 0,0267 0,0314 0,85 0,396 -0,0349 0,0882
hinc0_20 -0,2445 0,0519 -4,71 0,000 -0,3462 -0,1429
hinc20_40 0,0074 0,0383 0,19 0,847 -0,0677 0,0826
hinc60_80 0,0400 0,0384 1,04 0,298 -0,0353 0,1153
hinc80more 0,0798 0,0343 2,32 0,020 0,0125 0,1471
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  C-6 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui travaille moins d’heures en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -2623,3805
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -2440,9934
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -2439,0601
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -2439,0581
  • Log de pseudo-vraisemblance = -2439,0581
    • Nombre d’observations : 3930
    • Wald chi2(15) : 147,69
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R : 0,0703
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  C-6 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir un membre de la famille qui travaille moins d’heures en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit
lesshr dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh 0,2225 0,0227 9,82 0,000 0,1781 0,2669
sex 0,0236 0,0270 0,88 0,381 -0,0292 0,0764
age1 0,0212 0,0386 0,55 0,583 -0,0545 0,0968
age3 0,0066 0,0255 0,26 0,796 -0,0434 0,0566
ruindfg 0,0007 0,0312 0,02 0,981 -0,0605 0,0619
abderr -0,0268 0,0510 -0,53 0,599 -0,1267 0,0731
immder -0,1306 0,0735 -1,78 0,076 -0,2746 0,0134
sing 0,0690 0,0393 1,75 0,080 -0,0082 0,1461
pers2 0,0693 0,0594 1,17 0,243 -0,0471 0,1858
pers3 -0,0511 0,0326 -1,57 0,117 -0,1149 0,0127
tenur -0,0246 0,0322 -0,76 0,445 -0,0877 0,0385
hinc0_20 -0,2245 0,0511 -4,39 0,000 -0,3247 -0,1243
hinc20_40 0,0170 0,0387 0,44 0,660 -0,0588 0,0929
hinc60_80 0,0897 0,0383 2,34 0,019 0,0147 0,1648
hinc80more 0,1157 0,0352 3,29 0,001 0,0467 0,1846
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.

Tableau  C-7 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir eu des problèmes financiers dans les 12 derniers mois en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit

  • Itération 0 : Log de pseudo-vraisemblance = -1849,9646
  • Itération 1 : Log de pseudo-vraisemblance = -1620,0858
  • Itération 2 : Log de pseudo-vraisemblance = -1615,0757
  • Itération 3 : Log de pseudo-vraisemblance = -1615,0621
  • Log de pseudo-vraisemblance = -1615,0621
    • Nombre d’observations : 3920
    • Wald chi2(15) : 190,51
    • Prob > chi2 : 0
    • Pseudo R2 : 0,127
  • Régression utilisant un modèle probit, avec report d’effets marginaux
Tableau  C-7 : Bootstrap – Effet marginal d’avoir eu des problèmes financiers dans les 12 derniers mois en raison de la condition d’un enfant, régression utilisant un modèle probit
finprob dF/dx Erreur- type z P>z [Intervalle de confiance à 95 %]
cwdhigh 0,2033 0,0181 11,26 0,000 0,1679 0,2387
sex 0,0247 0,0205 1,2 0,228 -0,0155 0,0649
age1 0,0449 0,0281 1,6 0,110 -0,0102 0,0999
age3 -0,0247 0,0210 -1,18 0,239 -0,0659 0,0164
ruindfg -0,0288 0,0232 -1,24 0,214 -0,0742 0,0167
abderr 0,0259 0,0359 0,72 0,471 -0,0445 0,0963
immder -0,0311 0,0557 -0,56 0,576 -0,1403 0,0780
sing -0,0246 0,0290 -0,85 0,395 -0,0814 0,0321
pers2 0,0762 0,0452 1,69 0,092 -0,0124 0,1647
pers3 -0,0348 0,0270 -1,29 0,197 -0,0877 0,0181
tenur 0,0475 0,0235 2,02 0,043 0,0015 0,0936
hinc0_20 -0,0048 0,0434 -0,11 0,912 -0,0898 0,0802
hinc20_40 0,0262 0,0291 0,9 0,368 -0,0308 0,0833
hinc60_80 -0,0553 0,0299 -1,85 0,064 -0,1140 0,0033
hinc80more -0,0923 0,0283 -3,26 0,001 -0,1477 -0,0369
  • Source : Statistique Canada – Enquête sur la participation et les limitations d’activités (EPLA) – Tableau RHDCC.
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