HOW LARGE IS THE PRIVATE SECTOR IN AFRICA? EVIDENCE FROM NATIONAL ACCOUNTS AND LABOUR MARKETS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the private sector has been recognised as a key engine of A frica's economic development. Yet, very little is known about its size and characteristics. We present novel estimates for 50 A frican countries and show that the private sector accounts for about two thirds of total investments, four fifths of total consumption and three fourths of total credit. Countries with small private sectors include a sample of oil exporters and some of the poorest countries in the continent. Surprisingly, the size of the private sector does not appear to be significantly correlated with growth performance. Labour market data reinforce the idea of a large private sector, which provides about 90% of total employment opportunities. However, most of this labour is informal and characterised by low productivity: permanent wage jobs in the private sector account on average for only 10% of total employment. S outh A frica is the notable exception, with formal wage employment in the private sector representing 46% of total employment. Finally, we find evidence of negative private sector earning premiums (−13% on the average), suggesting that market distortions abound. These are likely to prevent the efficient allocation of human resources and to reduce the overall productivity of the A frican economies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».