Janvier 2019: cinquième actualisation de l’indice des prix à la consommation (2013 = 100)

• Actualisation de l'indice des prix à la consommation en 2019 sur la base d'un avis unanime de la Commission de l'Indice, approuvé par le ministre de l'Économie.
• À partir de 2019, les indices de quatre groupes de produits supplémentaires seront publiés. Le panier de l'indice est élargi avec 9 témoins : loyer de chambre d'étudiant, tarif horaire d'un couvreur, remplacement d'une serrure de porte, compresses thermiques, voitures d'occasion, livres de cuisine, consultation d'un diététicien, tatouage et voiture d'enfant.
• Une méthodologie spécifique a été conçue pour deux nouveaux témoins (loyer de chambre d'étudiant et achat de voitures d'occasion) et la méthode de calcul a été adaptée pour trois témoins existants (billets d'avion, villages de vacances et services bancaires).
• La part de la collecte de données effectuée à l'aide des scanner data et du webscraping pour l'indice des prix à la consommation augmente en 2019 de 23,0 % à 26,6 %.
• Tous les poids du panier de l'indice ont été actualisés à l'année 2018 afin de refléter le comportement d'achat actuel des consommateurs.

Pourquoi l'indice des prix à la consommation est-il actualisé annuellement ?

L'indice des prix à la consommation (IPC) ayant pour année de référence 2013 = 100, qui est entré en vigueur en janvier 2014, est actualisé annuellement en janvier. Il s'agit donc de la cinquième actualisation annuelle consécutive. Les actualisations annuelles doivent maintenir la représentativité de l'indice au fil du temps et faire en sorte que l'inflation mesurée ne soit pas biaisée à mesure que l'indice vieillit. Ces actualisations peuvent se faire par le biais d'une actualisation du panier de produits, un ajustement des méthodes de calcul, l'intégration de nouvelles sources de prix et le maintien de la représentativité de l'échantillon de magasins.

L'année de base ou de référence change-t-elle aussi ?

Lors de la dernière réforme de l'indice en janvier 2014, l'indice à base fixe a été remplacé par un indice en chaîne. L'année de référence reste toujours 2013 = 100 et reste d'application pour les années à venir. Les actualisations annuelles ne nécessitent donc pas de modifier l'année de référence choisie.

La méthode de l'indice en chaîne revient à comparer les prix des 12 mois de l'année en cours avec les prix de décembre de l'année précédente. En multipliant ces indices à court terme entre eux (pour former une chaîne), on obtient une série à long terme avec une période de référence fixe. Les indices partiels sont agrégés avec les poids qui reflètent le comportement d'achat de l'année précédente.

Quels ajustements ont été apportés au panier de l'indice ?

4 nouveaux groupes et 9 nouveaux témoins sont ajoutés au panier. En principe, aucun témoin n'est supprimé, mais en fonction de la transition vers le webscraping - où, comme pour les scanner data, la notion traditionnelle de " témoin " n'existe plus - un total de 13 témoins disparaissent du panier en ce qui concerne les chaussures (10), les voyages à forfait (2) et les chambres d'hôtel (1) en Belgique.

Toutefois, la suppression de ces 13 témoins est plus que compensée par le webscraping. En fait, le contenu/la définition de 5 groupes de la COICOP au cinquième niveau (niveau le plus détaillé publié) est modifié(e) ou élargi(e), et les 13 témoins supprimés sont intégrés dans les groupes COICOP supérieurs. Ils continuent donc en principe de faire partie de l'indice.

Les définitions de 3 témoins sont par ailleurs modifiées; les billets d'avion, les services bancaires et les villages de vacances. Le tableau ci-dessous fournit un aperçu des modifications apportées au panier de l'indice.

Aucun indice n'est publié au niveau des témoins, mais à la suite de l'introduction des quatre nouveaux témoins suivants:

• 04.1.2.1.01 Loyer de chambre d'étudiant
• 04.3.2.5.01 Tarif horaire d'un couvreur
• 04.3.2.9.01 Remplacement d'une serrure de porte
• 07.1.1.2.01 Véhicules d'occasion

des indices pour 4 groupes COICOP supplémentaires seront publiés à partir de janvier 2019:

• groupe 04.1.2.1. Loyers effectivement payés par les locataires pour des résidences secondaires
• groupe 04.3.2.5. Services de menuisiers
• groupe 04.3.2.9. Autres services d'entretien et de réparation du logement
• groupe 07.1.1.2. Voitures d'occasion.

Quels critères sont utilisés pour supprimer ou ajouter des témoins ?

L'ajout de témoins ne s'effectue bien sûr pas de manière arbitraire. Différentes raisons justifient cette décision :

• extension sur la base de l'importance relative du groupe de produits dans lequel se trouve le produit : s'il existe relativement peu de témoins dans le panier pour un poids élevé, des témoins peuvent être ajoutés. C'est notamment le cas pour le groupe 06.1.2.9 "autres appareils et matériel thérapeutiques" (un groupe hétérogène), qui ne comptait auparavant que deux témoins (pansements adhésifs et thermomètre) et auquel on ajoute maintenant le témoin "compresses thermiques";
• ajout sur la base du comportement d'achat du consommateur: c'était par exemple le cas des témoins "consultation d'un diététicien" et "tatouage" qui ont été ajoutés au groupe 12.1.1.3 "soins de beauté corporels", qui ne contenait jusqu'à présent que trois témoins (abonnement solarium, sauna et pédicure);
• certains groupes ayant un poids significatif qui n'étaient jusqu’à présent pas suivis ; c'était par exemple le cas pour le groupe 04.1.2.1 "loyers effectivement payés par les locataires pour des résidences secondaires" avec le témoin "chambre d'étudiants" et le groupe 07.1.1.2 "voitures automobiles d'occasion" avec le témoin "voitures automobiles d'occasion".

Quelles modifications méthodologiques ont été apportées à l'indice?

Des modifications méthodologiques ont été apportées pour les billets d'avion, les villages de vacances et les services bancaires.

Billets d’avion

En ce qui concerne les billets d'avion, 30 destinations sont suivies. Jusque fin 2018, on effectuait pour chacune de ces destinations une réservation virtuelle, 4 mois avant la date de départ. À partir de 2019, le nombre de périodes de réservation passera de une à trois: les prix des billets pour les réservations effectuées deux mois et deux semaines avant le départ seront également suivis.

Villages de vacances

L'échantillon de villages de vacances est fortement élargi et chacun des villages de vacances présents dans le calcul de l'indice se voit attribuer un poids sur la base des statistiques du tourisme. Par ailleurs, les prix par semaine par village de vacances sont désormais agrégés à l'aide d'une moyenne géométrique au lieu d'une moyenne arithmétique. Cela reflète plus correctement l'évolution des prix, étant donné que les prix varient fortement en fonction du type de logement au sein des villages de vacances.

Services bancaires

Jusqu'à présent, la méthode de calcul des services bancaires dans l'indice des prix à la consommation était basée sur les frais d'un compte à vue dans les cinq plus grandes banques. Une nouvelle méthodologie a été conçue afin de mieux cerner l'évolution des prix des services bancaires. Le nouveau calcul est basé sur les comptes à vue et/ou paquets d'opérations des huit plus grandes banques.

Le calcul se fait à l'aide de quatre profils d'utilisateur:

• un profil électronique avec carte de crédit;
• un profil électronique sans carte de crédit;
• un profil traditionnel avec carte de crédit;
• un profil traditionnel sans carte de crédit.

Chaque profil est caractérisé par un certain nombre d'opérations:

• retraits d'argent au distributeur d'autres banques;
• retraits d'argent au guichet;
• virements papier.

Pour le calcul, chaque compte à vue ou paquet d'opérations est attribué à un ou plusieurs profils d'utilisateur. Le nombre de clients par compte à vue (et option carte de crédit) est fourni chaque année par le secteur bancaire. En combinant ces données aux tarifs, on peut calculer un prix moyen par profil. Les quatre profils sont ensuite agrégés via le nombre de comptes par profil. On obtient finalement l'indice agrégé pour les services bancaires.

À quoi ressemble le nouveau schéma de pondération ?

Le graphique ci-dessous fournit la répartition des poids (sur mille) des douze groupes principaux pour les années 2017, 2018 et 2019.

L'IPC général est le premier niveau. Sous le deuxième niveau de la classification COICOP composé de douze groupes principaux (représentés ci-dessus), on trouve encore trois classifications de groupes sous-jacentes. Enfin, le sixième niveau est celui des témoins. Le schéma de pondération est systématiquement publié jusqu'au niveau inférieur des groupes de la classification COICOP.

Comment le schéma de pondération est-il établi concrètement et pourquoi est-il actualisé annuellement?

Classification of Individual Consumption by Purpose (CIOCOP)’ européenne se compose de douze groupes principaux. Pour obtenir le schéma de pondération de 2019, les nouveaux témoins et les nouveaux groupes ont été intégrés au panier de 2018.

L'objectif poursuivi est évidemment de calquer au maximum le schéma de pondération de l'indice des prix à la consommation sur le comportement d'achat d'un ménage moyen. On se base sur l'enquête sur le budget des ménages, une enquête bisannuelle qui sonde le comportement d'achat des ménages. Les pondérations sont basées, comme l'année dernière, sur l'enquête sur le budget des ménages de 2016. Il s'agit de l'enquête la plus récente, dont les résultats ont été publiés en septembre 2017. Ces pondérations, qui renvoient à 2016, ont été actualisées à 2018 au moyen d'une actualisation des prix. Étant donné qu'un indice en chaîne est utilisé, dans lequel les prix des douze mois de l'année en cours sont comparés systématiquement avec le mois de décembre de l'année précédente, il faut adapter annuellement le schéma de pondération à l'année du mois de référence, et ce, au moyen de l'évolution des prix avec l'année pour laquelle les valeurs sont exprimées. La littérature spécialisée qualifie cette méthode d'actualisation des prix (price update) du schéma de pondération. Comme le schéma de pondération est basé sur l'enquête sur le budget des ménages de 2016, les poids ont été actualisés à décembre 2018 afin de pouvoir mesurer correctement l'évolution des prix en 2019.

Concrètement, l'actualisation des prix dans le schéma de pondération signifie que les valeurs du schéma de pondération basé sur les dépenses des ménages en 2016 sont actualisées à décembre 2018, et ce, au moyen de l'évolution de l'indice de chaque groupe, puisque décembre 2018 constitue le nouveau mois de référence. Cela s'effectue en multipliant les poids au niveau le plus détaillé par l'évolution des prix mesurée entre décembre 2018 et l'année 2016 (c'est-à-dire le rapport entre l'indice de décembre 2018 et l'indice moyen de 2016). Pour les groupes de produits présentant de fortes fluctuations de prix saisonnières, on utilise les moyennes annuelles des indices de 2016 et 2018 pour la mise à jour des prix.

Après cette opération suit une remise à l'échelle pour ramener le poids total à 1000‰. Et enfin, les niveaux supérieurs sont recalculés sur la base des poids sous-jacents remis à l'échelle ainsi obtenus.

Concrètement, l'actualisation des prix dans le schéma de pondération signifie que ce dernier est actualisé au moyen de l'évolution de l'indice de chaque groupe, ce qui assure l'utilisation systématique du comportement d'achat actuel des ménages pour le calcul de l'indice.

Dans quelle mesure les "big data" sont-elles utilisées dans le calcul de l'indice?

Depuis 2015, Statbel utilise des ‘big data’ comme source de données pour l'indice des prix à la consommation. Dans ce contexte, cela concerne les prix qui sont obtenus via les scannerdata et le webscraping. Voir également nos publications sur les scannerdata et le webscraping pour plus d'informations. Au total, l'évolution des prix de 27% du poids du panier de l'indice sera mesurée en 2019 à l'aide de big data. En 2018, ce chiffre n'était encore que de 23 %. L'utilisation de scanner data et du webscraping améliore la précision de l'IPC. En effet, l'indice des prix d'un groupe de produits ne doit plus être basé sur un échantillon de produits relativement limité, mais on peut traiter les prix d'une multitude de produits vendus. Grâce à ces nouvelles sources de données, l'indice reflète plus fidèlement le comportement d'achat réel des consommateurs.

Les scanner data ont été introduites progressivement dans l'IPC depuis 2015. La part du poids du panier, suivie à l'aide de scanner data, s'élève à 22,5 % en 2019. Il s'agit des données scannées aux caisses des plus grands supermarchés. Ces scanner data sont complétées par des relevés de prix traditionnels en magasin (exemple: boulanger, boucher,...).

En plus des scanner data, des tarifs, des prix catalogue et des relevés de prix en magasin, les prix sont également collectés par webscraping. Le webscraping est une technique qui permet d'extraire automatiquement des données de pages internet (‘to scrap’). Les données des pages web sont collectées et traitées de manière structurée, de sorte qu'elles puissent être utilisées à des fins statistiques. Vu l'importance croissante des boutiques en ligne et des ventes en ligne des "magasins classiques", il est indiqué d'inclure ces données dans le calcul des indices des prix.

L'utilisation des big data permet également d'améliorer l'efficacité de la collecte des données. En outre, cela améliore la représentativité des indices de prix, étant donné que les prix d'un grand nombre de produits sont suivis par rapport aux relevés de prix classiques.

En 2018, des résultats basés sur le webscraping ont déjà été intégrés dans l'indice pour les DVD, les disques Blu-ray, les jeux vidéo et les billets de train internationaux. Ces résultats couvraient un poids total de 0,2 % du panier. À partir de janvier 2019, le nombre de relevés de prix via webscraping augmente fortement en raison de l'introduction de cette technique pour les segments suivants:

• chaussures (groupe de produits existant avec initialement 10 témoins)
• week-end dans les Ardennes et à la mer (témoin existant)
• chambres d'hôtel (villes) (témoin existant).

Par ailleurs, à partir de janvier 2019, deux des nouveaux segments seront également suivis par webscraping, à savoir:

• loyer de chambre d'étudiant
• voitures d'occasion.

En raison de cette extension, en 2019, la part de pondération des groupes de produits suivis par webscraping s'élèvera à 4,1 %.

Le tableau ci-dessous donne un aperçu des groupes de produits suivis au moyen des scanner data ou du webscraping, ainsi que leur poids dans le panier de l'indice.

Comment effectuer le calcul des indices sur la base du webscraping en pratique?

Chaussures

Pour les chaussures, des données sont extraites par webscraping des sites web des plus grands magasins de chaussures en Belgique. Il s'agit d'entreprises possédant à la fois des magasins physiques et un magasin en ligne. Plusieurs fois par semaine, on effectue un webscraping en masse. Cela signifie qu'un scraping est effectué sur tous les produits du site web et qu'aucune sélection (ou limitation) n'a été faite à l'avance. Le nettoyage et la sélection des données ont été réalisés pendant la phase d'analyse.

Pour chaque retailer, une stratification est d'abord effectuée pour les chaussures pour femmes, hommes et enfants. Ensuite, chaque segment est subdivisé selon le type de chaussures. On utilise pour cela la classification prévue par les sites internet des retailers, car l'offre peut varier d'un site à l'autre. Un indice de Jevons simple est calculé à ce niveau le plus bas pour tous les articles. Avec un indice de Jevons, les prix relatifs (qui reflètent le rapport de prix des mêmes produits entre deux mois) sont agrégés au sein d'un segment de consommation au moyen d'une moyenne géométrique.

De cette manière, on obtient un indice par retailer pour les chaussures pour hommes, femmes et enfants, sur la base duquel on calcule un indice global pour chacune des trois catégories à l'aide du chiffre d'affaires des chaînes de retailers respectives. Pour obtenir les poids, qui sont une mesure du chiffre d'affaires, on utilise les comptes annuels ou les déclarations à la TVA des différentes chaînes.

Hôtels

Avec la méthode traditionnelle de recherche manuelle des prix, utilisée jusqu'en 2018, les prix étaient enregistrés une fois par mois pour un séjour de week-end de deux nuits en chambre double. Il s'agit des prix obtenus au moyen de réservations virtuelles quatre semaines avant l'arrivée. La sélection était un échantillon pour la côte, les Ardennes et un certain nombre de villes. Un prix par hôtel était calculé.

Par contre, la méthode du webscraping, utilisée à partir de janvier 2019, note les prix quotidiens des réservations effectuées 4 et 8 semaines avant l'arrivée. Il s'agit à chaque fois d'un séjour de week-end de deux nuits en chambre double. Il y a une stratification selon la région, la destination, le moment de la réservation et le niveau de confort (nombre d'étoiles). Un prix par strate est calculé. Les indices qui en résultent sont ensuite agrégés en un indice "Week-end à la mer ou dans les Ardennes" et un indice "Chambres d'hôtel" qui remplaceront les témoins correspondants à partir de janvier 2019.

Chambres d'étudiants

L'indice ne reprenait pas encore la location d'une chambre d'étudiants. Il s'agit d'un groupe COICOP distinct, dont le poids, en l'absence de témoin, était ajouté au groupe 04.1.1.0 Loyers effectivement payés par les locataires. A partir de 2019, ce nouveau témoin sera inclus dans le panier de l'indice sous le groupe COICOP 04.1.2.1. Loyers effectivement payés par les locataires pour des résidences secondaires.

Il est très difficile en pratique et coûteux de mener une enquête traditionnelle sur les loyers des chambres d'étudiants, étant donné les courtes périodes de location et le faible taux de réponse auquel il faut s'attendre. Les loyers de ce nouveau témoin sont dès lors collectés par webscraping. Les prix collectés par webscraping sur divers sites internet concernent les villes universitaires d'Anvers, Gand, Louvain, Hasselt, Bruxelles, Louvain-la-Neuve, Mons, Namur et Liège.

Les données collectées sont nettoyées, géocodées et stratifiées selon des segments homogènes par ville, en utilisant des caractéristiques telles que la superficie et le type de chambre (chambre ou studio). Le calcul est effectué séparément pour chacune des 9 villes : pour chaque strate, un indice de Jevons est calculé (moyenne géométrique des prix d'une strate de l'année J par rapport à la moyenne géométrique des prix de la même strate de l'année J-1). Les indices qui en résultent sont agrégés en un indice par ville, où le poids de chaque strate est la somme des prix de l'année précédente dans cette strate. Enfin, les indices des 9 villes sont agrégés en un seul indice pour les chambres d'étudiants sur la base du nombre d'étudiants dans les 9 villes universitaires. L'indice est calculé une fois par an et est incorporé dans l'indice des prix à la consommation d'octobre.

Voitures d'occasion

L'achat de voitures d'occasion n'était jusqu'à présent pas repris dans l'indice. Le poids de cette dépense avait donc été ajouté au groupe 07.1.1.1. Voitures automobiles neuves. A partir de 2019, ce nouveau témoin, avec son poids correspondant, sera repris dans le groupe COICOP 07.1.1.2 Voitures automobiles d'occasion. Les données sont collectées par webscraping. Le webscraping s'effectue sur les sites internet les plus populaires de vente de voitures d'occasion. L'échantillon est basé sur une base de données du SPF Mobilité et Transports (DIV) et contient les marques et types de voitures d'occasion les plus populaires.

Comme l'offre de voitures d'occasion varie selon le modèle et la période, il convient non seulement d'effectuer un webscraping des prix des marques/modèles, mais aussi des caractéristiques, afin que la dépréciation puisse être correctement intégrée dans l'indice. Pour ce segment, le calcul de l'indice doit en effet être corrigé pour tenir compte de la différence systématique des voitures d'occasion proposées entre les deux périodes. L'âge, le nombre de kilomètres, le type de carburant,... est différent pour chaque type de voiture. En plus de la marque, du modèle et du prix, toutes ces caractéristiques des véhicules proposés sont collectées par webscraping pour un échantillon spécifique de véhicules d'occasion.

A l'aide de ces caractéristiques, une régression dite hédonique peut être appliquée pour effectuer un calcul d'indice. Une régression hédonique suppose que le prix d'un produit peut être exprimé en fonction de ses caractéristiques. Les caractéristiques n'ont pas de marché et sont encore moins vendues séparément. Elles ne peuvent donc pas être observées séparément. Implicitement, une caractéristique contribue évidemment au prix d'un bien via la loi de l'offre et de la demande. Ces contributions implicites peuvent être estimées au moyen de techniques de régression. Il s'agit d'une estimation de ce que serait le prix d'un nouveau modèle pendant la période de base ou d'un modèle disparu à la période actuelle.

Quel est le rôle de la Commission de l'Indice et du ministre de l'Économie à cet égard ?

La Commission de l'Indice est une commission paritaire composée d'un président et de 21 membres représentant le monde académique et les organisations de travailleurs et d'employeurs. La Commission bénéficie du soutien de statisticiens de Statbel. Cette Commission conseille le ministre de l'Économie sur l'ensemble des questions relatives à l'indice des prix à la consommation et émet chaque mois un avis sur l'indice calculé par Statbel.

Le 21 décembre 2018, la Commission de l'Indice a rendu un avis unanime sur cette actualisation au ministre de l'Économie. Le ministre a également décidé d'approuver la méthode de travail proposée par la Commission de l'Indice pour la composition et le calcul de l'indice en 2019. L'administration calcule ensuite l'indice à partir de janvier 2019 selon les nouvelles modalités.