[PDF] Lestimation de lemploi à partir de la distribution des établissements

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Tous droits r€serv€s HEC Montr€al, 2000 This document is protected by copyright law. Use of the services of 'rudit (including reproduction) is subject to its terms and conditions, which can be viewed online. This article is disseminated and preserved by 'rudit. 'rudit is a non-profit inter-university consortium of the Universit€ de Montr€al, promote and disseminate research. https://www.erudit.org/en/Document generated on 10/25/2023 4:26 a.m.L'Actualit€ €conomique

€tablissements par tailleEstimating the Number ofJobs from the Size-distribution ofEstablishments

Andr€ Lemelin

Volume 76, Number 2, juin 2000URI: https://id.erudit.org/iderudit/602325arDOI: https://doi.org/10.7202/602325arSee table of contentsPublisher(s)HEC Montr€alISSN0001-771X (print)1710-3991 (digital)Explore this journalCite this article

€tablissements par taille.

L'Actualit€ €conomique

76
(2), 299...318. https://doi.org/10.7202/602325ar

Article abstract

The scarcity of data is a widespread problem in applied regional and metropolitan economic research. This note discusses three pragmatic methods to estimate employment from the size-distribution of establishments: the class-interval mid-point method (MP method), lognormal smoothing, and log-logistic smoothing. The methods are compared using data from two sources: the 1996 (Banque de Donn€es et d"Information urbaine, INRS-Urbanisation and Ville de

Montr€al), and Statistics Canada two-digit

Standard Industrial Classification

(SIC) manufacturing industry data for Qu€bec in 1995. Results show that the smoothing models are clearly superior to the simple MP method, partly because of that method's inherent upward bias. L'Actualité économique, Revue d'analyse économique, vol. 76, n° 2, juin 2000

L'ESTIMATIO

N D E

L'EMPLO

I PARTI R D E L A

DISTRIBUTIO

N DE S

ÉTABLISSEMENT

S PA R

TAILLE

Andr

LEMELI

N INRS'

Urbanisation

RÉSUM

L a raret de s donnée s es t u n problèm e endémiqu e dan s le s recherche s

écono

miques appliquées à l'échelle régionale, a fortiori à l'échelle inframétropolitaine. Cet article

discut e troi s méthode s pragmatique s d'estimatio n d e l'emplo i parti r d e l a distributio n de s

établissement

s pa r taill e l a méthod e d u poin t milie u d e l'intervall e (méthod e PM) l e lis sage lognormal et le lissage log-logistique. On compare les méthodes au moyen de deux ensemble s d e donnée s celle s d u

Recensement

des

établissements

et de l'emploi de

Montréal

de 1996
(Banqu e d e

Donnée

s e t d'Informatio n urbaine

INRS-Urbanisatio

n e t Vill e d e

Montréal

e t celle s d e

Statistiqu

e Canad a su r le s industrie s manufacturière s deu x chiffre s de la Classification Type des Industries (CTI) au Québec en 1995. Les résultats montrent qu e le s modèle s lognorma l e t logistiqu e son t nettemen t supérieur s l a méthod e PM notammen t caus e d u biai s l a hauss e inhéren t cett e méthode . ABSTRACT - Estimating the Number ofJobsfrom the Size-distribution of Establishments. Th e scarcit y o f dat a i s a widesprea d proble m i n applie d régiona l an d metropolita n

éco

nomi e research Thi s not e discusse s thre e pragmati c method s t o estimat e employmen t fro m th e size-distributio n o f establishments th e class-interva l mid-poin t metho d (M P method), lognormal smoothing, and log-logistic smoothing. The methods are compared usin g dat a fro m tw o sources th e 199
6

Recensement

des

établissements

et de l'emploi de

Montréal

(Banqu e d e

Donnée

s e t d'Informatio n urbaine

INRS-Urbanisatio

n an d Vill e d e

Montréal)

an d

Statistic

s Canad a two-digi t

Standard

Industrial

Classification

(SIC) manu -facturing industry data for Québec in 1995. Results show that the smoothing models are clearl y superio r t o th e simpl e M P method partl y becaus e o f tha t method' s inhéren t upwar d bias Cett e recherch e a bénéfici d e l'appu i d u

Consei

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