1.1 – Une population très jeune qui continue de croitre rapidement

7D’après le dernier recensement de 2017 [4], Mayotte compte 256 500 habitants. La population mahoraise a doublé en l’espace de vingt ans. Sa croissance démographique moyenne est de 3,8% par an, ce qui place l’île en tête des départements français, devant la Guyane. Sa densité de population est également particulièrement élevée : avec 690 habitants au km² en 2017, le département est le septième plus dense de France. En revanche, la répartition de sa population reste très inégale sur son territoire puisque sa capitale économique, Mamoudzou, accueille quasiment un tiers de la population totale. A l’instar de la plupart des pays en développement, Mayotte a également une population très jeune. Un Mahorais sur deux a moins de 17 ans, ce qui en fait le département le plus jeune de France (contre 23 ans en Guyane et 39 ans en France métropolitaine). A l’inverse, les 60 ans et plus ne représentent que 4 % de la population (graphique 1), soit six fois moins qu’en France métropolitaine (24 %). Enfin, l’espérance de vie à Mayotte (en moyenne 76,3 ans) est plus faible qu’en métropole (en moyenne 82,4 ans), surtout pour les femmes (9 ans de moins).

Graphique 1

Pyramide des âges à Mayotte (2012 et 2017) et en France métropolitaine (2017)

Pyramide des âges à Mayotte (2012 et 2017) et en France métropolitaine (2017)

Lecture : En 2017, pour 1 000 habitants de Mayotte, 8,3 sont des hommes de 18 ans et 9,1 sont des femmes de 18 ans.

1.2 – Des flux exceptionnels d’immigration et de départs

8Mayotte compte près d’un habitant sur deux de nationalité étrangère en 2017. Les flux migratoires entrants et sortants depuis et vers l’extérieur de l’île se sont nettement intensifiés entre 2012 et 2017 (Besson et Merceron, 2020). Le solde migratoire est fortement excédentaire pour les natifs de l’étranger, avec l’arrivée de nombreuses personnes, en particulier de jeunes femmes comoriennes et de leurs enfants. A l’inverse, le solde migratoire est déficitaire pour les natifs de Mayotte. En effet, les Mahorais sont parmi les domiens les plus mobiles (Demougeot et al., 2021) et de nombreux jeunes de 15 à 24 ans migrent de plus en plus vers la métropole et La Réunion pour poursuivre leurs études ou s’insérer poursuivre leurs études ou s’insérer professionnellement, ce qui souligne le peu de débouchés offerts à la nouvelle génération et plus généralement la situation économique et sociale difficile de Mayotte.

1.3 – Une population majoritairement pauvre qui peine à s’insérer

9La moitié des habitants vit avec moins de 260 euros par mois en 2018. Le taux de pauvreté (calculé par rapport au seuil national) atteint 77 % des habitants de l’île, soit cinq fois plus qu’en métropole (Merceron, 2020).

10D’après le recensement de la population en 2017 à Mayotte, moins d’un tiers des personnes de 15 ans ou plus sorties du système scolaire possèdent un diplôme qualifiant, contre 72% en métropole. C’est la région de France avec le moins de diplômés.

11Encore loin des standards métropolitains, les conditions de logement sont difficiles. L’habitat reste précaire avec des constructions fragiles (40% des logements recensés en 2017) et dépourvues du confort sanitaire de base (60% des logements). L’électricité n’est pas généralisée, puisqu’absente dans un logement sur dix. Les étrangers sont les plus exposés à cette précarité puisque 65 % d’entre eux habitent dans une maison en tôle, contre 25 % des Français natifs de l’île (Thibault, 2019).

12Même si l’emploi est la principale source de revenus des populations pauvres, peu de Mahorais ont accès à l’emploi. Au deuxième trimestre 2017, seuls 39% des Mahorais ont un emploi au sens du Bureau International du Travail (BIT ; graphique 2), même si le taux d’emploi à Mayotte a fortement progressé depuis 2009 (première année pour laquelle cette donnée est disponible). Comme dans les autres départements ultramarins, les jeunes de 15 à 29 ans ont un taux d’emploi qui reste faible : il atteint 15 % seulement, contre 45 % pour les jeunes de la métropole. Au deuxième trimestre 2017, le taux de chômage s’établit à 26 %. Un an plus tard (au 2^ème trimestre 2018), le taux de chômage s’est encore aggravé (35 %), la baisse du nombre de personnes en emploi se conjuguant à une croissance démographique toujours soutenue [5]. Mayotte est le département français avec le taux de chômage le plus élevé (9 % en métropole en 2017, entre 18 % et 23 % dans les autres DOM).

Graphique 2

Pyramide des âges à Mayotte (2012 et 2017) et en France métropolitaine (2017)

Pyramide des âges à Mayotte (2012 et 2017) et en France métropolitaine (2017)

13Les caractéristiques de la société mahoraise synthétisées ci-dessus témoignent ainsi de spécificités fortes par rapport aux autres départements français, même ultramarins. La précarité de l’habitat, le faible niveau scolaire et le taux de pauvreté rappellent des constats faits dans beaucoup de pays africains. Le mode de vie (relations familiales, poids des traditions) de la société mahoraise s’en rapproche également même si de profonds changements sont en cours. Côté emploi, celui-ci reste très faible à Mayotte, ce qui pose la question de l’état, de la composition et des besoins du tissu économique mahorais.

2.1 – Mise en place d’un système statistique adapté à la mesure des enjeux

15Au début des années 2010, la direction régionale de l’Insee s’est intéressée à la question de l’informel pour deux raisons principales :

• La première raison était conjoncturelle, les résultats de la première enquête emploi à Mayotte (2009) faisant état d’un taux de chômage faible (17,6%) au regard des attentes compte tenu des difficultés d’insertion de la population active sur le territoire (Daudin, 2010), et donc difficile à expliquer. L’informel est vite apparu comme un candidat privilégié pour résoudre cet apparent paradoxe, d’autant que des travaux de terrain, bien que partiels et de nature plus qualitative, avaient montré son importance (ADIE, 2008 ; Rivière, 2010).
• La seconde raison était plus structurelle, liée à l’urgence de développer un système statistique capable de capter le tissu économique mahorais dans sa globalité ; cette urgence était renforcée par le changement de statut de Mayotte, devenu département en 2011 puis Région Ultra Périphérique (RUP) européenne depuis le 1er janvier 2014. Ce double changement de statut imposait la construction d’un système statistique robuste, conforme aux standards métropolitains. En tant que RUP, Mayotte bénéficie ainsi de fonds structurels européens et doit pour les obtenir, répondre aux exigences communautaires. Un critère important d’éligibilité est basé sur le PIB moyen par habitant, lequel doit être calculé selon plusieurs approches et en intégrant des comptes de branches. En France et dans les DOM historiques, la mesure du PIB repose sur l’existence de fichiers administratifs robustes (impôts sur les sociétés et déclarations d’emploi notamment) complétés par des enquêtes auprès des entreprises. Un tel dispositif n’a pas encore pu être mis en place à Mayotte car son système administratif n’est pas suffisamment exhaustif et nécessite encore des ajustements.

16En effet, le tissu économique mahorais peine encore à être capté dans sa globalité. Produire des statistiques sur les secteurs formel et informel est un enjeu de taille pour construire les comptes régionaux. Dans les autres DOM, comme en France métropolitaine, la notion de secteur informel n’a pas cours dans la mesure où on considère que toutes les entreprises ont une existence légale. Faire de même pour Mayotte n’est pas satisfaisant : du fait des caractéristiques de son économie proches d’un pays africain, les méthodologies utilisées dans les pays en développement semblent les plus pertinentes à adapter au cas de Mayotte.

17Une première enquête expérimentale auprès des entreprises du secteur formel [6] a été conduite en 2012 par la direction régionale de l’Insee (enquête postale). 8 600 entreprises potentiellement actives ont été identifiées à partir de différentes sources : le répertoire Sirene (encadré 2) mais aussi des fichiers administratifs et fiscaux. Parmi ces entreprises, 1 300 (soit 15 % d’entre elles) n’étaient alors pas présentes dans le répertoire Sirene. Par ailleurs, en raison de l’absence pendant longtemps d’un répertoire centralisé, certaines entreprises pouvaient avoir jusqu’à trois numéros Siren différents et être ainsi présentes plusieurs fois dans la base. Certains doublons pouvaient également être générés par des problèmes d’état civil [7] (homonymes nés à la même date, favorisés par des dates de naissance approximatives qui s’accumulent au 1^er janvier de chaque année). De plus, beaucoup d’entreprises avaient probablement cessé leur activité sans que l’on ne puisse en estimer le nombre. Cette enquête a permis de tirer les enseignements suivants :

1. Il est difficile d’organiser une enquête postale à Mayotte en raison d’un adressage encore très partiel, et d’un service de distribution du courrier défaillant. Ainsi, le taux de retour de courrier non distribué s’est élevé à 22 %, et le taux de non-distribution du courrier était potentiellement encore plus important.
2. Le taux de réponse a été relativement faible (14 %), mais il était impossible de faire la différence entre une entreprise non-répondante et une entreprise hors champ de l’enquête (car ayant cessé son activité par exemple), ce qui rendait les traitements post-collecte particulièrement délicats.
3. Les entreprises déposant des liasses fiscales ont eu un taux de réponse spontanée satisfaisant et une qualité de réponse jugée bonne.
4. A l’inverse, les entreprises ne déposant pas de liasses fiscales ont eu beaucoup de difficultés à remplir le questionnaire qui leur était envoyé, notamment parce que, ne tenant pas de comptabilité, elles ne disposaient pas des éléments demandés.

18À l’issue de cette expérimentation, il est donc apparu qu’il n’était pas possible, avec des enquêtes auprès des entreprises classiques comme celles menées en métropole, d’évaluer correctement le nombre d’entreprises actives du secteur formel à Mayotte et d’estimer les agrégats habituels (par exemple, le total de la valeur ajoutée, du chiffre d’affaires ou des effectifs par grands secteurs).

19En outre, les difficultés que l’on avait pour estimer les activités du secteur formel à Mayotte et les doutes quant à la qualité des données administratives (notamment en termes d’exhaustivité) renforçaient la crainte qu’il existe un nombre important de sociétés non connues de l’administration et donc que le poids de l’informel soit important.

20Ainsi, les spécificités du territoire de Mayotte avec un adressage encore très partiel et l’hypothèse d’un nombre important d’entreprises informelles ont conduit à se tourner vers la méthodologie des enquêtes 1-2-3 pour essayer de bâtir un système d’information adapté à la réalité du terrain (Roubaud, 1991).

21Cette première expérience a également permis d’engager une nouvelle opération qualité sur le répertoire Sirene afin de le rendre le plus exhaustif possible.

2.2 – Une demande en matière de politiques publiques

22En parallèle et indépendamment de la demande du système statistique, émergeait également une demande issue d’instances chargées d’accompagner les politiques publiques pour répondre aux difficultés économiques structurelles de Mayotte par le biais de deux institutions : l’Agence Française de Développement (AFD) et la Direction des Entreprises, de la Concurrence, de la consommation, du travail et de l’emploi (Dieccte) de Mayotte.

23Alors que le tissu économique de Mayotte peine à créer suffisamment d’emplois pour absorber l’ensemble de la main-d’œuvre disponible, l’AFD est engagée dans des projets visant à dynamiser l’économie à travers le soutien aux grands investissements du territoire [8]. L’AFD est également impliquée dans l’insertion professionnelle et la création d’emplois via le soutien au microcrédit avec l’Association pour le droit à l’initiative économique (ADIE) et l’insertion professionnelle des personnes handicapées avec l’association Messo. Cette enquête était donc pour l’AFD l’occasion unique d’établir un lien entre ses activités dans les territoires ultramarins et dans les pays en développement, en approfondissant sa connaissance des freins à la création et à la croissance des activités génératrices de revenus et des enjeux du secteur informel. Ces connaissances sont importantes pour améliorer les interventions de l’Agence et identifier de nouveaux leviers, notamment dans l’océan Indien. Cette convergence régionale est apparue d’autant plus pertinente que deux enquêtes 1-2-3 venaient d’être menées aux Comores et à Madagascar, où l’AFD intervient également.

24Du côté de l’administration d’État (la Dieccte), les motivations étaient du même ordre. En charge de dynamiser l’activité économique de Mayotte, le projet d’enquête de l’Insee et la perspective de collaborations plus étroites avec l’AFD sont apparus comme une opportunité exceptionnelle d’ouvrir une nouvelle piste à ce stade inexplorée et d’améliorer la collaboration avec les acteurs publics œuvrant sur le territoire.

25Dans cette perspective, la convergence d’intérêts exprimés par plusieurs institutions publiques françaises à Mayotte confirmait la pertinence de réaliser une enquête sur le secteur informel. Celle-ci a été menée par l’Insee dans le cadre d’un partenariat avec la Direction générale des Outre-mer (DGOM) du ministère de l’Outre-mer.

2.3 – Alternatives et choix méthodologiques adaptés au cas mahorais : l’enquête 1-2-3

26Le manuel statistique sur le secteur informel et l’emploi informel élaboré par le BIT (2013) en réponse à la Résolution concernant les statistiques de l’emploi dans le secteur informel adoptée par la 15^e CIST propose une liste de méthodologies de mesure du secteur informel, dont l’utilisation passe par l’adaptation préalable dans chaque pays de la définition générale du secteur informel proposée dans le manuel.

27Dans le cas de Mayotte, il était donc primordial d’appliquer une méthodologie spécifique à la définition du secteur informel et aux normes métropolitaines. Mayotte devait cependant développer un système compatible avec la France métropolitaine et les autres DOM pour produire des statistiques comparables et faciliter la compilation de ses données.

28Les chercheurs de l’IRD-DIAL ont développé une classe particulière d’enquêtes mixtes, les enquêtes 1-2-3 (encadré 3), qui vise à mesurer le secteur informel dans ses multiples relations avec le reste de l’économie, aussi bien en matière d’emploi que de demande et d’offre de produits informels. Ils ont appuyé la mise en œuvre de ces enquêtes dans de nombreux pays.

29Ces enquêtes mixtes modulaires ont l’avantage d’estimer sans biais le nombre d’entreprises informelles et d’estimer leur part dans la valeur ajoutée et les revenus. Leur stratégie s’appuie sur l’expérience terrain des chercheurs de l’IRD-DIAL selon laquelle les unités de production informelles sont plus faciles à saisir par les emplois des personnes travaillant dans le secteur informel que par l’identification des locaux dans lesquels se tient l’activité (Razafindrakoto et alii, 2009).

30Enfin, les entreprises informelles sont inconnues de l’administration et peuvent difficilement remplir un questionnaire comptable classique. Elles ne tiennent en effet généralement pas de comptabilité de leurs activités économiques et ne peuvent donc pas facilement transmettre d’information sur leur production ou leur consommation intermédiaire (Séruzier, 2009). Le dispositif d’enquêtes 1-2-3 contient un module spécifique qui permet à l’enquêteur d’aider le responsable de l’entreprise informelle à reconstituer sa comptabilité.

3.1 – Un dispositif d’enquêtes hérité des conclusions de l’enquête expérimentale

31Forts des constats et difficultés mesurés lors de la première enquête expérimentale, l’Insee a décidé de mettre en place un système d’enquêtes auprès des entreprises, appelé « Enquête sur les entreprises mahoraises ». L’objectif de ce dispositif est de mesurer l’activité économique des entreprises de Mayotte, formelles et informelles, et de permettre la construction de comptes économiques ventilés par branche. L’Enquête sur les entreprises mahoraises comprend en fait deux enquêtes différentes :

32- Une première enquête porte sur les entreprises formelles. Les entreprises formelles sont définies de la façon suivante dans le cadre de Mayotte. Il s’agit des entreprises ayant déposé une liasse fiscale au cours d’au moins un des trois exercices précédents. Elles sont interrogées par courrier et font l’objet de relances téléphoniques le cas échéant. Comme ces entreprises ont déjà déposé une liasse fiscale, elles tiennent une comptabilité et sont donc en mesure de répondre à un questionnaire de type comptable. Cette première enquête a été réalisée sur les exercices fiscaux 2013, 2015 et 2016 et a été renouvelée ensuite tous les ans.

33- Une seconde enquête, réalisée sur un échantillon et selon une méthodologie différente (inspirée des enquêtes 1-2-3) porte sur le champ des entreprises ne répondant pas aux caractéristiques décrites ci-dessus, que l’on qualifie donc d’entreprises informelles dans le cadre de Mayotte. Cette enquête est confrontée à deux difficultés, à savoir identifier les entreprises informelles, qui ne sont généralement pas présentes dans les répertoires administratifs, et les interroger.

3.2 – Une enquête sur les entreprises formelles qui a produit des résultat robustes et nouveaux sur son champ

34L’enquête sur les entreprises formelles a été menée pour la première fois en 2014 sur l’exercice 2013. La base de sondage de l’enquête a été constituée des entreprises ayant déposé au moins une liasse fiscale entre 2011 et 2013 et appartenant à l’ensemble des secteurs hors agriculture, banques et assurances. L’ensemble du champ a été interrogé exhaustivement dans cette enquête. Ce champ est équivalent au champ des enquêtes structurelles d’entreprises menées en métropole et dans les autres DOM, dont un des objectifs et de fournir les données nécessaires à la comptabilité nationale.

351 705 entreprises ont ainsi été interrogées, 1 180 ont répondu dont 120 qui se sont révélées hors champ de l’enquête (essentiellement des entreprises ayant cessé leur activité). Cela représente un taux de réponse de 69 % en nombre d’entreprises et de 90 % en chiffre d’affaires déclaré aux impôts, soit un taux de réponse équivalent à l’enquête structurelle annuelle réalisée auprès des entreprises à La Réunion.

36Cette première photographie des entreprises privées mahoraises a représenté un pas important dans la connaissance de l’économie de ce territoire. Elle ne couvrait cependant qu’une partie de l’activité privée : celle des entreprises les plus formelles, déposant une liasse fiscale aux services des impôts. Afin d’avoir une mesure complète de l’activité économique de Mayotte, cette mesure se devait d’être complétée d’une mesure de l’activité informelle. C’est l’objectif de l’enquête sur les entreprises informelles mise en œuvre en 2016.

3.3 – Une enquête sur les entreprises informelles à la méthodologie inspirée des enquêtes 1-2-3

37L’enquête sur les entreprises informelles visait à mesurer l’activité économique de toutes les entreprises inconnues des services fiscaux, définies comme les entreprises informelles. Ce sont des entreprises pour lesquelles on ne dispose d’aucune information comptable depuis 3 ans et que l’on ne peut repérer facilement sur le terrain. Mener une enquête de ce type avait pour objectif de permettre à l’Insee de mesurer la richesse créée par ces entreprises et d’en déduire des coefficients d’extrapolation par secteur à appliquer aux résultats des enquêtes annuelles sur les entreprises formelles plusieurs années de suite, afin notamment de calculer un PIB régional pour Mayotte. L’objectif de l’enquête était ainsi à la fois d’estimer le nombre d’unités de production informelles (UPI) et leur poids économique, ainsi que de caractériser au mieux le secteur informel.

38La suite de cette partie présente la méthodologie utilisée pour la mise en œuvre de l’enquête sur les entreprises informelles, inspirée des enquêtes 1-2-3.

3.4 – L’enquête filtre utilisée : enquête sur les migrations, la famille et le vieillissement

39L’enquête Migrations, famille et vieillissement (MFV) qui vise à mesurer les mutations démographiques et appréhender leurs conséquences socioéconomiques a été réalisée auprès de 5600 ménages mahorais entre décembre 2015 et avril 2016. La stratégie mise en place a consisté à utiliser le module qui précède le questionnaire propre à l’enquête MFV afin de servir de filtre pour identifier les responsables des unités de production informelles (UPI), qui feront ensuite l’objet d’une interrogation spécifique. Ont été considérés comme éligibles à l’enquête spécifique deux catégories d’individus âgés de 15 à 79 ans : d’une part les actifs occupés exerçant leur emploi à compte propre (question « Actuellement, <prénom> exerce cette profession… 1- à son compte 2- comme salarié 3- comme aide familial »), d’autre part les personnes inactives au moment de l’enquête MFV mais ayant déclaré avoir exercé une activité professionnelle à leur compte au cours des six derniers mois précédant l’enquête. Les résultats de l’enquête ont permis d’établir une liste de 477 unités de production à interroger dans le cadre de l’enquête auprès des entreprises informelles.

3.5 – Un questionnaire largement inspiré de l’enquête 1-2-3 malgache

40Le questionnaire utilisé a été très largement repris de celui de l’enquête 1-2-3 (phase 2 correspondant à l’enquête auprès des entreprises informelles) mise en place à Madagascar et ailleurs. Il a été raccourci pour limiter le temps de collecte. Les questions sur la concurrence, sur le financement, ainsi que le module sur les problèmes et les perspectives ont été écartées, car elles ont été jugées peu pertinentes par l’Insee au regard soit des objectifs de l’enquête (établissement de comptes d’entreprises), soit des spécificités du territoire.

41L’enquête a été préparée en collaboration avec l’Institut de statistiques de Madagascar, qui a aidé l’Insee à mettre en place le questionnaire, a fourni et adapté l’outil de saisie, et a formé les enquêteurs lors du test. Les chercheurs de l’IRD-DIAL ont également fourni un appui méthodologique tout au long de l’enquête, et ont participé à différentes phases terrain.

42Au final, le questionnaire tient sur deux feuilles A3 et comporte les sept modules suivants :

• Un premier module caractéristiques de l’entreprise (local, équipement, ancienneté…)
• Un module main-d’œuvre qui liste les personnes travaillant pour l’entreprise et récupère le détail de leur rémunération
• Un module production qui liste l’ensemble des produits et services vendus par l’entreprise
• Un module dépenses et charges qui liste les coûts supportés par l’entreprise (pour produire les biens et services listés dans le module production). En effet, pour simplifier le questionnaire, les stocks ne sont pas pris en compte
• Un module rythme d’activité visant à permettre de passer de données mensuelles à des données annuelles (voir plus bas)
• Un module clients et fournisseurs
• Un module équipement qui permet notamment de calculer l’investissement.

43Ces modules spécifiques sont précédés de questions filtre (régime fiscal, type de comptabilité, statut juridique, branche d’activité, adresse) qui servent à vérifier que les personnes identifiées lors de l’enquête MFV correspondent au champ d’application de l’enquête auprès des entreprises informelles. Le principe du questionnaire est de reconstruire une comptabilité annuelle pour l’unité de production en partant du principe que l’enquêté ne tient pas de comptabilité, et qu’on doit donc se baser, au moins en partie, sur sa mémoire.

3.6 – La collecte et son bilan

44La collecte des données a été réalisée auprès de 477 chefs d’unités de production sur quatre semaines par douze enquêteurs de l’Insee à Mayotte. Compte-tenu du caractère innovant de l’enquête, un effort important a été apporté à la formation et au suivi des enquêteurs. Une organisation des travaux sur le terrain a été mise en place avec un chronogramme détaillé des activités à réaliser.

45Les taux de réponses ont été satisfaisants, sur les 477 questionnaires traités, on compte 58% de réponse. Moins d’un enquêté sur dix (7%) a refusé de répondre à l’enquête ou simplement était absent. Le taux élevé de questionnaires considérés comme hors champ (35%) est dû au problème de filtre de l’enquête MFV qui a identifié à tort des personnes comme étant des chefs d’unités de production. Enfin, parmi ceux ayant répondu à l’enquête, 8% ont déclaré tenir une comptabilité, aussi n’ont-ils pas poursuivi le remplissage du questionnaire. Après vérification auprès des listes fiscales fournies par la direction régionale des finances publiques (DRFiP), ils ont été intégrés dans l’enquête réalisée auprès des entreprises formelles quelques mois plus tard par courrier postal.

46Pour une grande majorité des chefs d’unités de production informelles exerçant leur activité professionnelle à leur domicile ou à proximité immédiate, la crainte de buter sur des difficultés de repérage s’est avérée infondée, d’autant que les chefs d’unités avaient été enquêtés auparavant dans le cadre de l’enquête MFV.

47Une des principales difficultés a porté sur l’établissement des comptes d’exploitation mensuels des unités de production informelles notamment pour les entreprises commerciales (boutiques), pour lesquelles le prix d’achat des produits était manquant. En effet, de nombreux responsables de petits magasins ne connaissaient pas le prix d’achat des marchandises qu’ils vendaient. Or sans prix d’achat, il devenait impossible de calculer les soldes intermédiaires de gestion comme la marge commerciale, la valeur ajoutée, etc. La solution a consisté d’abord à récupérer dans les questionnaires incomplets le maximum d’informations sur les produits dont le prix d’achat était inconnu (magasin, conditionnement, marque). Ensuite, à collecter les prix de ces mêmes produits dans les grandes surfaces (où généralement les petits commerçants vont s’approvisionner plutôt que chez les grossistes). Ce processus renforcé a permis de récupérer 44 % des prix manquants et ainsi de réduire d’autant le volume de non-réponse partielle à traiter. Les cas où l’information faisait défaut pour identifier le produit ont fait l’objet d’une imputation statistique (cf. annexes).

3.7 – La phase de traitement aval et ses difficultés

48La phase d’apurement est indispensable avant la constitution des fichiers d’analyse car les contrôles réalisés au cours de la saisie ne suffisent pas à éliminer la totalité des erreurs de terrain et aussi de saisie. Il s’agissait notamment d’expertiser les données, de prendre en compte la saisonnalité des activités informelles permettant ensuite de calculer les principaux agrégats annuels, de traiter les valeurs manquantes, d’étudier les biais de collecte, et de traiter la non-réponse totale pour calculer enfin la pondération. Nous présentons en détail chacune de ces étapes en annexes.