Instantané de données sur l’itinérance : Facteurs liés à la durée des séjours dans les refuges

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  © Sa Majesté le Roi du chef du Canada, représenté par le Ministre du Logement et de l'Infrastructure, 2026.

  T94-60/9-2026F-PDF
  ISBN 978-0-662-74906-6

Sur cette page

• Objectif
• Sources de données
• Méthodes
• Résultats
• Conclusion
• Annexe A : Liste des communautés participantes
• Annexe B : Méthodologie
  • Variable dépendante
  • Variables indépendantes
  • Ratio d’abordabilité du logement et décomposition
  • Technique de régression et spécification des modèles
• Pour en savoir plus

Objectif

Figure 1. Sommaire des facteurs liés à la durée des séjours dans les refuges

Partout au Canada, les personnes passent plus de temps dans les refuges qu’auparavant, et une proportion croissante des usagers des refuges sont en situation d’itinérance chronique (voir l' Étude nationale sur les refuges et l' Analyse sur l’itinérance chronique). Bien que ces tendances soient bien documentées, les analyses portant sur la façon dont les conditions générales à l’échelle communautaire contribuent à prolonger les séjours dans les refuges demeurent limitées. Une meilleure compréhension de cette relation pourrait aider les gouvernements et les fournisseurs de services à mieux planifier leurs interventions et à orienter leurs investissements plus efficacement.

Alors que les facteurs individuels concernent les circonstances propres à chaque personne, les facteurs structurels renvoient à des enjeux plus vastes qui touchent un grand nombre de personnes. Ces facteurs peuvent notamment comprendre l’augmentation du coût du logement, la diminution de l’offre de logements, le manque de possibilités d’emploi et le faible niveau d’aide financière gouvernementale. Le présent document examine la façon dont certains facteurs structurels clés, notamment les niveaux d’aide sociale, les coûts des loyers, les taux d’inoccupation et les taux de chômage, influent sur la durée des séjours dans les refuges d’urgence.

Dès lors, une grande partie des recherches existantes sur les facteurs structurels de l’itinérance provient des États-Unis et montre une forte relation entre l’augmentation des loyers et des taux plus élevés d’itinérance.^{Note de bas de page 1Note de bas de page 2Note de bas de page 3Note de bas de page 4} Les recherches canadiennes arrivent à des conclusions similaires, établissant des liens entre les coûts du logement, la capacité des refuges et l’itinérance.^{Note de bas de page 5} Certaines études canadiennes récentes ont également examiné les liens entre les conditions du marché du travail, les mesures de soutien au revenu et les admissions dans les refuges.^{Note de bas de page 6} Toutefois, les analyses portant sur la façon dont l’évolution de ces conditions générales influe sur la durée des séjours dans les refuges demeurent limitées. La présente analyse contribue à combler cette lacune.

Sources de données

Afin d’examiner les séjours dans les refuges, la présente analyse s’appuie sur des données concernant les usagers des refuges entre 2017 et 2024 dans des communautés partout au Canada (voir l’annexe A). Les données ont été recueillies par des fournisseurs de services à l’aide du Système d’information sur les personnes et les familles sans abri (SISA), ainsi que par des partenariats d’échange de données avec des communautés qui ont recours à d’autres systèmes de gestion de l’information sur l’itinérance. L’utilisation des refuges par chaque personne a été suivie sur une période d’un an, ce qui a permis de calculer le nombre total de jours passés dans un refuge ainsi que la durée moyenne des séjours pour chaque communauté.

Le revenu joue un rôle important pour aider les personnes à sortir de l’itinérance, notamment en ce qui concerne leur capacité à se permettre un logement. Comme les données détaillées sur le revenu ne sont pas disponibles pour les usagers des refuges, la présente analyse se fonde sur le montant moyen des prestations d’assurance sociale comme indicateur du revenu. Ces montants de prestations ont été comparés aux loyers moyens afin de mieux comprendre l’abordabilité du logement pour les personnes bénéficiant de l’aide sociale. Les données provinciales sur l’aide sociale pour la période de 2017 à 2024 proviennent des rapports Welfare in Canada de Maytree (en anglais seulement).

D’autres données mettent en évidence l’importance de cette comparaison. Les résultats du Recensement montrent que près de 85 % des personnes séjournant dans des refuges ont un revenu inférieur au seuil de faible revenu au Canada, et que les usagers des refuges sont beaucoup plus susceptibles de dépendre de l’aide sociale que les personnes vivant dans un logement privé.^{Note de bas de page 7} Les recherches montrent également que les prestations d’aide sociale ne sont généralement pas suffisamment élevées pour permettre aux personnes de sortir de la pauvreté dans la plupart des types de ménages.^{Note de bas de page 8}

La disponibilité et l’abordabilité des logements influent également sur la rapidité avec laquelle une personne peut sortir d’un refuge. Dans les marchés où les logements sont rares ou coûteux, les personnes peuvent mettre plus de temps à trouver et à obtenir un logement. Ces conditions ont été mesurées à l’aide des loyers médians et des taux d’inoccupation des logements locatifs provenant de l'Enquête annuelle sur les logements locatifs de la Société canadienne d’hypothèques et de logement.

Enfin, les possibilités d’emploi peuvent contribuer à améliorer le revenu et les options de logement. Les conditions du marché du travail local ont été mesurées à l’aide des taux de chômage annuels, provenant de Statistique Canada, afin de rendre compte de l’évolution de la disponibilité des emplois au fil du temps dans les communautés.

Méthodes

Nous avons utilisé une analyse statistique afin de comprendre comment différents facteurs structurels sont liés à la durée des séjours dans les refuges. Cette approche permet d’examiner l’effet de chaque facteur individuellement, tout en tenant compte des différences entre les communautés et des changements au fil du temps.

L’analyse tient également compte des tendances générales qui touchent l’ensemble des communautés, comme les perturbations liées à la pandémie et à la hausse des coûts attribuable à l’inflation. Afin d’assurer la fiabilité des résultats, plusieurs versions de l’analyse^{Note de bas de page 9} ont été mises à l’essai. Pour obtenir des renseignements techniques supplémentaires, consultez l’annexe B.

Résultats

Lorsque l’abordabilité des loyers, le taux de chômage ou le taux d’inoccupation évoluent dans une communauté, ces changements ont-ils une incidence sur la durée des séjours dans les refuges?

Lorsque l’abordabilité des logements se détériore au fil du temps dans une communauté, les personnes ont tendance à rester plus longtemps dans les refuges. Par exemple, même une augmentation de 100 $ du loyer est associée à des séjours plus longs dans les refuges, mais l’ampleur de cette augmentation varie selon le montant des prestations d’aide sociale. Dans une communauté où les prestations d’aide sociale s’élèvent en moyenne à 1 000 $ pour les individus, cette augmentation correspond à environ dix jours supplémentaires passés dans un refuge.

D’autres facteurs, comme les taux de chômage locaux et les taux d’inoccupation des logements locatifs, n’étaient pas liés à la durée des séjours dans les refuges. Cette constatation concorde avec les résultats de recherches antérieures menées au Canada et aux États-Unis.

Conclusion

L’abordabilité du logement influence les réseaux de refuges locaux de plusieurs façons. Des loyers moins abordables sont non seulement associés à un nombre plus élevé d’admissions dans les refuges^{Note de bas de page 10} et à une prévalence accrue de l’itinérance^{Note de bas de page 1Note de bas de page 2Note de bas de page 3Note de bas de page 4Note de bas de page 11} mais la présente étude montre également qu’ils sont associés à des séjours plus longs dans les refuges.

Ainsi, des entrées plus nombreuses dans les refuges et des durées de séjour plus longues augmentent considérablement la demande globale de services de refuge, ce qui entraîne une hausse du nombre de personnes hébergées chaque nuit. Par conséquent, le taux d’occupation des refuges augmente, exerçant une pression supplémentaire sur des systèmes qui sont déjà soumis à d’importantes contraintes.

Annex A: Liste des communautés participantes

Liste des communautés participantes de 2017 à 2024

Communauté	Année
	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024
Abbotsford	-	-	-	-	x	-	x	x
Barrie-Simcoe	-	-	-	x	x	x	x	x
Brant-Brantford	x	-	-	-	x	x	x	x
Chilliwack	x	-	-	-	-	-	-	-
Région de Durham	x	-	-	-	x	x	x	x
Fredericton	-	-	-	-	x	x	x	x
Halifax	x	x	x	x	x	x	x	x
Hamilton	x	x	x	x	x	x	x	x
Kamloops	x	-	-	x	x	x	x	x
Kelowna	x	x	-	x	x	x	x	x
Kingston	-	-	-	-	x	-	x	x
London	-	-	x	x	x	x	x	x
Moncton	x	-	-	x	-	x	x	x
Nanaimo	x	x	x	x	x	x	x	x
Région de Niagara	-	-	-	-	-	x	x	x
Ottawa	x	x	x	x	x	x	x	x
Peterborough	-	-	-	-	-	x	x	x
Regina	x	-	-	-	-	-	-	-
Saint John	-	-	-	-	-	x	x	x
Sudbury	x	-	-	-	x	-	x	x
Thunder Bay	-	x	-	-	-	x	x	x
Toronto	x	x	x	x	x	x	x	x
Vancouver	x	x	x	-	-	x	x	x
Victoria	x	x	-	-	-	-	-	x
Région de Waterloo	x	x	x	x	-	x	x	x
Wellington-Guelph	-	-	x	x	-	x	x	x
Windsor	-	-	-	-	-	x	x	x
Winnipeg	x	-	-	-	-	x	x	x

Annex B: Méthodologie (détails techniques)

Variable dépendante

La variable dépendante correspondait au nombre cumulatif moyen de jours passés dans un refuge par communauté. Les données sur la durée des séjours dans les refuges ont été recueillies par des fournisseurs de services à l’aide du Système d’information sur les personnes et les familles sans abri (SISA), ainsi que par des partenariats d’échange de données avec des administrations qui utilisent d’autres systèmes de gestion de l’information sur l’itinérance.

Les communautés ont été incluses dans l’analyse si elles présentaient une couverture du système de refuges supérieure à 84 % pendant trois années consécutives. Cette exigence permettait de garantir une couverture suffisante pour saisir avec exactitude l’utilisation des refuges au fil du temps. Ces communautés représentent plusieurs provinces et un éventail de tailles de villes. La liste complète des communautés incluses dans cette analyse se trouve à l’annexe A.

Pour chaque année civile de 2017 à 2024, l’utilisation annuelle des refuges a été calculée à partir du nombre total de jours passés dans les refuges accumulés sur une période d’observation de 365 jours. Les clients ont été inclus dans l’analyse s’ils résidaient dans les communautés sélectionnées et avaient effectué au moins un séjour dans un refuge qui se situait à l’intérieur de l’année civile visée ou qui chevauchait les limites de cette année (du 1er janvier au 31 décembre).

Pour chaque client, la période d’observation correspondait aux 365 jours précédant la dernière date de sortie de refuge enregistrée pour l’année visée. Tous les jours passés dans un refuge enregistrés durant cette période ont été additionnés afin d’obtenir un total pour chaque client. Ces totaux individuels ont ensuite été regroupés à l’échelle des communautés afin de produire la mesure annuelle utilisée dans l’analyse (tableau 1).

Tableau 1 : Nombre de communautés incluses dans l’analyse pour chaque année et étendue des durées moyennes de séjour 

Année	Nombre de communautés	Durée moyenne cumulative des séjours sur une période de 365 jours
		Minimum	Maximum
2017	17	19	100
2018	10	26	103
2019	9	31	117
2020	12	34	137
2021	15	30	137
2022	22	35	155
2023	25	33	169
2024	26	39	188

Variables indépendantes

Le tableau 2 présente un résumé des variables incluses dans les modèles de régression. Ces mesures permettent de saisir les principales caractéristiques du marché du logement, du filet de sécurité sociale et du marché du travail dans chaque administration. Les variables ont été sélectionnées principalement en fonction de la disponibilité de données annuelles à l’échelle des communautés et de leur utilisation dans des recherches antérieures sur les facteurs structurels associés à l’itinérance.

Disponibilité et abordabilité des logements. La disponibilité et l’abordabilité des logements reflètent les défis auxquels les personnes peuvent être confrontées lorsqu’elles tentent de réintégrer le marché du logement. Les marchés où les logements sont moins disponibles et plus coûteux peuvent contribuer à prolonger les séjours dans les refuges. Ces conditions ont été représentées à l’aide des loyers médians et des taux d’inoccupation du marché locatif primaire, selon les données tirées de l'Enquête annuelle sur les logements locatifs de la Société canadienne d’hypothèques et de logement.

Aide sociale. Un faible revenu peut limiter la capacité d’une personne à obtenir un logement autonome. Les analyses du Recensement indiquent que 84,7 % des personnes résidant dans des refuges âgées de 15 ans et plus ont déclaré un revenu après impôt inférieur au seuil de la mesure de faible revenu (MFR). Les personnes résidant dans des refuges étaient également beaucoup plus susceptibles de recevoir de l’aide sociale (54,1 %) que les personnes vivant dans des logements privés (4,6 %).^{Note de bas de page 7} D’autres données indiquent que les montants des prestations d’assurance sociale sont inférieurs au seuil officiel de pauvreté pour 98 % des types de ménages dans l’ensemble des provinces.^{Note de bas de page 8} Bien que ces données ne contiennent pas de renseignements précis sur le revenu des usagers des refuges, les montants moyens des prestations d’assurance sociale constituent un indicateur indirect utile des contraintes liées au revenu. Les données provinciales sur l’aide sociale (2017 à 2024) proviennent des rapports Welfare in Canada de Maytree (en anglais seulement).

Situation du marché du travail. L’emploi constitue également une voie importante vers une augmentation du revenu et une meilleure abordabilité du logement. Les conditions du marché du travail ont été mesurées à l’aide du taux de chômage, qui reflète l’évolution de la disponibilité des possibilités d’emploi au fil du temps. Les taux de chômage annuels à l’échelle des communautés proviennent de l'Enquête sur la population active de Statistique Canada.

Tableau 2 : Variables indépendantes incluses dans l’analyse, sources, échelle géographique et fréquence de déclaration

Point de données	Fréquence	Palier de gouvernement	Source
Taux d’inoccupation historique du marché locatif primaire (%)	Annuel	Municipal	Enquête sur les logements locatifs de la SCHL
Loyer médian historique du marché locatif primaire ($)	Annuel	Municipal	Enquête sur les logements locatifs de la SCHL
Assistance sociale mensuelle (moyenne)	Annuel	Provincial	Rapport Welfare in Canada de Maytree
Année	Annuel	S.O.	S.O.
Taux de chômage	Annuel	Municipal	Statistique Canada. Taux de chômage utilisé dans le cadre du régime d’assurance-emploi, moyenne mobile sur trois mois, désaisonnalisés

Ratio d’abordabilité du logement et décomposition

Afin de saisir la relation entre les mesures de soutien du revenu et les coûts locaux du logement, une seule mesure d’abordabilité du logement a été utilisée : le ratio entre le montant mensuel moyen des prestations d’assurance sociale et le loyer médian historique du marché locatif primaire (plage : 0,34 à 0,99). Ce ratio reflète l’adéquation du soutien du revenu par rapport aux coûts locaux des logements locatifs ; des valeurs plus faibles indiquent une moins grande abordabilité.

Afin d’évaluer la contribution de chaque composante aux écarts d’abordabilité entre les communautés, une analyse de décomposition logarithmique a été réalisée. Cette variance est décomposée comme suit :

Var(log[ratio]) = Var(log[prestations moyennes d’assurance sociale]) + Var(log(loyer médian) − 2Cov(log[prestations moyennes d’assurance sociale], log[loyer médian]) 

Les résultats de la décomposition sont les suivants :

• Contribution de l’aide sociale : 37 % de la variation observée entre les communautés.
• Contribution des loyers : 117 % de la variation observée entre les communautés.
• Contribution de la relation entre les loyers et l’aide sociale : réduction de 57 % de la dispersion observée, puisque les communautés où les loyers sont plus élevés tendent également à offrir des prestations d’aide sociale plus élevées.

Dans l’ensemble, les résultats de la décomposition indiquent que les écarts de loyers entre les communautés constituent le principal facteur expliquant les différences d’abordabilité. Les montants des prestations d’aide sociale contribuent également à ces différences, mais dans une moindre mesure. La relation positive entre les loyers et les montants des prestations d’aide sociale atténue en partie l’effet des loyers, sans toutefois éliminer l’écart d’abordabilité entre les communautés où les loyers sont plus élevés et celles où ils sont plus faibles.

Technique de régression et spécification des modèles

Une régression sur données de panel à effets fixes a été utilisée afin de tenir compte de la structure des données (observations répétées des communautés au fil du temps). Des effets fixes annuels ont été inclus afin de contrôler les facteurs qui touchaient l’ensemble des communautés au cours d’une même année, notamment les perturbations liées à la pandémie et l’inflation.

Comme le panel est non équilibré, plusieurs spécifications du modèle ont été estimées afin de vérifier que les résultats n’étaient pas attribuables à cette structure non équilibrée :

1. Panel non équilibré complet.
2. Panel limité aux communautés disposant d’au moins cinq années de données sur l’utilisation des refuges.
3. Panel équilibré limité aux communautés disposant de huit années de données sur l’utilisation des refuges.

Le tableau 3 présente un résumé des résultats des régressions obtenus pour les différentes spécifications du modèle.

Tableau 3 : Résultats sélectionnés des régressions sur données de panel

Variable	(1) Panel non équilibré complet	(2) Panel comprenant au moins 5 années de données	(3) Panel équilibré (données sur 8 années seulement)
Taux d’inoccupation	0.686	1.164	1.454
Erreur-type (ET)	(1.52)	(1.58)	(0.785)
Ratio du montant mensuel moyen des prestations d’aide sociale par rapport au loyer médian	106.295 **	100.842 **	135.043 **
Erreur-type (ET)	(34.407)	(35.018)	(46.962)
Taux de chômage	-0.707	-0.819	-0.665
Erreur-type (ET)	(1.02)	(1.22)	(3.070)
Effets fixes annuels	Oui	Oui	Oui
Nombre d’observations	119	96	48
Variable de groupe	Communauté	Communauté	Communauté
R² intra-groupes	0.6802	0.6858	0.6447
R² intergroupes	0.2738	0.3510	0.6705
R² global	0.4241	0.4482	0.6037
** Indique que le résultat est statistiquement significatif.

Dans l’ensemble des spécifications, l’association entre l’abordabilité du logement (ratio entre les loyers et les prestations d’aide sociale) et la durée des séjours en refuge est demeurée positive et statistiquement significative, y compris lorsque l’échantillon était limité aux communautés disposant d’au moins cinq années de données et lorsqu’il était restreint au panel équilibré.

Dans le panel non équilibré complet, une augmentation de 0,1 du ratio entre les loyers et les prestations d’aide sociale (c’est-à-dire une diminution de l’abordabilité des loyers par rapport au niveau de soutien du revenu) était associée à une augmentation d’environ 10,6 jours de la durée moyenne des séjours en refuge au sein des communautés au fil du temps. En revanche, le taux de chômage et le taux d’inoccupation n’étaient pas associés de manière statistiquement significative à la durée des séjours en refuge.

Dans l’ensemble, le modèle complet sur panel non équilibré explique 68 % de la variation annuelle de la durée des séjours en refuge au sein des administrations (R² intra-groupes).

Pour en savoir plus

En savoir plus sur la recherche sur l’itinérance dans le cadre de Vers un chez-soi : La stratégie canadienne de lutte contre l'itinérance.

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