Economics & Development

L’Agence nationale pour l’Emploi (AnpE) du Bénin met en œuvre depuis novembre 2021 un dispositif intégré d’offres de services d’emploi au profit des jeunes peu ou pas instruits (PPI), c’est-à-dire les jeunes en dehors du système scolaire dont le niveau d’éducation n’excède pas le Brevet d’Etudes du Premier Cycle (BEPC) ou son équivalent. Ce dispositif, dénommé Azôli, prévoit, entre autres, de doter les jeunes bénéficiaires des compétences numériques de base nécessaires à leur insertion sur le marché de l’emploi. En effet, la plupart des études conduites à l’échelle internationale révèlent que les compétences numériques deviennent de plus en plus critiques pour entrer sur le marché de l’emploi. Or, les analyses effectuées montrent que la plupart des jeunes PPI visés par le dispositif Azôli ainsi que les jeunes en apprentissage manquent des compétences numériques de base. Pour les jeunes PPI, il y a ainsi une double fracture : d’une part, celle liée faible niveau de scolarisation, et d’autre part, la fracture numérique, qui ne leur est pas spécifique car elle concerne une grande frange de la population. Ce rapport s’inscrit dans ce contexte. Des expériences internationales sont présentées avec comme objectif d’informer sur les approches et stratégies mis en place dans d’autres pays pour développer les compétences (de base) numérique pour améliorer l’employabilité de groupes vulnérables et de groupes avec un faible niveau d’instruction. Une revue documentaire fut réalisée afin d’apporter des éléments comparatifs internationaux. Deux études de cas approfondies ont été menés sur les exemples de l’Inde et du Bangladesh. L’inde est connue pour sa spécialisation en compétences numériques et a mis en place plusieurs grands programmes pour développer des compétences numériques de base d’une grande partie de la population rurale et marginalisée. Le cas du Bangladesh, une économie moins développée que l’Inde, est pertinent car ce pays a également mis en place de grands programmes d’alphabétisation numérique de la population et pour cela est d’un grand intérêt pour le Bénin. D’autres exemples de pays Africains (Afrique du Sud, Côte d’Ivoire, Ghana, Sénégal, Tanzanie, et Tunisie) et autres pays asiatiques, et pays européens ont été collectés. En ce qui concerne le Sénégal, des interviews supplémentaires ont été menés. La suite de ce rapport est structurée en deux grandes parties. La première partie rappelle l’importance des compétences numériques pour l’emploi et indique les défis à développer ces compétences pour la population peu et pas instruite. Dans ce contexte cette partie cherche à définir les compétences numériques et identifier les compétences numériques pertinentes pour l’employabilité, notamment des personnes peu et pas instruite. La seconde partie présente des exemples de stratégies, initiatives, programmes et mesures pour développer les compétences numériques en lien avec l’emploi, surtout pour la main d’œuvre peu et pas instruite, mis en place dans d’autres pays.

This paper uses a rich set of geo-coded administrative and remotely sensed data on more than 1 million agricultural land transactions in Ukraine to explore how informality, size, and recent land reforms affect land prices. Three main findings are highlighted. First, absence of registered rights generates large negative externalities, the size of which plausibly exceeds the cost of registering all land. By contrast, informality of lease contracts is a choice that may enable owners to evade regulatory obstacles that prevent them from renegotiating contracts to obtain more favorable terms. Second, while land market liberalization generated significant indirect benefits, gains are unevenly distributed. Furthermore, competition in sales markets remains limited, pointing to scope for measures—including reducing the transaction costs of selling land and accessing mortgage finance, improving publicity of pending land sales, and use of electronic auctions—to enhance the reforms’ impact on efficiency and equity. Third, size at the parcel, field, and farm levels is associated with higher per hectare prices, pointing to scope for market-based land consolidation and growth of medium-size farms to increase land values and productivity. Achieving this potential will require measures to limit speculative land acquisition and exercise of market power by making local land markets more competitive and using market-based land valuation as a basis for taxing land on a recurrent basis and any capital gains due to land appreciation.

This paper summarizes the approach used to estimate monetary poverty for Pakistan in 2019–20 at the district level. The small area estimation method is used to impute welfare from the Household Income and Expenditure Survey 2018–19 into the Pakistan Social and Living Standard Measurement Survey 2019–20. This application differs from the standard small area estimation implementations that use a survey-to-census method because the two surveys are household surveys. Using surveys instead of a census as the target data offers additional information for modeling poverty, but it also comes at the expense of noise due to sampling. Monetary poverty rates are estimated for 126 districts in Punjab, Sindh, Khyber Pakhtunkhwa, and Balochistan, including, for the first time, the districts of the former Federal Administered Tribal Areas and the former Frontier Regions. Using the Census Empirical Best method, the analysis obtains poverty estimates with higher precision and accuracy than those of the methodology previously implemented in Pakistan.