Dans son avis du 8 septembre 2026, l’Autorité de la statistique publique (ASP) renouvelle la labellisation des séries statistiques portant sur les retraités du régime général. Celles-ci sont produites par la Direction des statistiques, de la prospective et de la recherche (DSPR) de la Caisse nationale de l’Assurance retraite.
Ainsi, sont labellisées pour cinq ans :
- les séries portant sur le « stock » : retraités du régime général en paiement au 31 décembre ;
- les séries portant sur le « flux » : nouveaux retraités de l’année, définis par la date d’effet de la pension.
Ce renouvellement fait suite à l’audition le 8 juillet 2026 par l’ASP de la directrice de la DSPR et de la responsable du pôle Production statistique nationale. Il confirme la qualité méthodologique, la robustesse et l’intérêt général des statistiques produites par la Caisse nationale de l’Assurance retraite.
Le renouvellement intègre également l’extension du périmètre labellisé à de nouvelles séries portant sur les montants du minimum vieillesse et de l’allocation supplémentaire d’invalidité (ASI), ainsi qu’une évolution des séries relatives aux bénéficiaires de ces dispositifs.
Le Comité du label a par ailleurs mentionné quelques recommandations concernant :
- la démarche d’harmonisation avec les séries produites par la Drees ;
- la coordination des séries statistiques produites par l’ensemble des régimes de retraite ;
- l’amélioration de l’accessibilité et de la valorisation des données, notamment à travers les projets de modernisation de l’open data et de la datavisualisation.
Pourquoi des séries statistiques labellisées ?
L’ASP labellise certaines séries statistiques afin de garantir aux utilisateurs qu’elles présentent à la fois un intérêt général et une qualité statistique reconnue. Concrètement, la labellisation vise à vérifier que les statistiques sont produites dans le respect de principes fondamentaux :
- l’indépendance professionnelle ;
- l’objectivité et l’impartialité ;
- la pertinence pour le débat public ;
- la qualité méthodologique des données ;
- la transparence des méthodes utilisées ;
- l’accessibilité des données et de la documentation.