Togolese Informal Sector Workers’ Willingness to Pay for Access to Social Protection
Notice bibliographique
Résumé
In Togo, the informal sector accounts for 84% of the workforce with an annual growth rate of 5%. Despite the importance of the informal sector workers in the Togolese productive activity, they do not benefit from social protection. To address this situation, Act No. 2011-006 was adopted by the Togolese National Assembly in 2011 to provide social security to informal sector workers. However, this was not applied, which means they are still not covered by social protection. This paper seeks to estimate the willingness-to-pay (WTP) of informal workers to have access to social protection services offered by National Social Security Fund (CNSS) and to analyse determinants of WTP. Data was obtained from a cross-sectional representative households’ survey involving 7,346 households in rural and urban CBMS sites in Togo. We used contingent valuation (CV) method in order to estimate the WTP. A logistic regression was used to analyse determinants of WTP. The results indicate that 84.5% of jobs in the areas studied were informal. It reveals that a significant proportion of women were engaged in informal employment wherein 88.7% were in urban areas and 94.2% were in rural areas. Also, it was interesting to note that 90.9% of informal sector workers were willing to subscribe to social protection services. Though many were willing, about 49.8% mentioned that they were only interested if the fee is below USD 2.55 per month. Moreover, it was observed that men were willing to pay for higher contribution than women. Further, more than half of the informal sector workers were interested to have occupational disease insurance while 81.9% were interested in accident work insurance. Meanwhile, a logit regression was used to estimate the relationship between the individual’s WTP and the explanatory variables, which include income, household size, age, education, gender, location, and health status. Overall, the results indicate that income and education were the key determinants of households’ WTP.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».