Roads, Electricity, and Jobs: Evidence of Infrastructure Complementarity in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Evidence for road expansion and electrification as drivers of job creation is limited and mixed, with most studies having considered either one or the other, and only in isolation. This paper estimates the average and heterogeneous impacts of road and electricity investments and the interaction of the two on job creation over the past two decades in 27 countries of sub-Saharan Africa. Exploiting the exogenous location of ancestral ethnic homelands, a new instrumental variable is created for road accessibility, inspired by post-independence leaders' agenda of building roads to extend authority over the entire expanse of their country, and to promote nation building. Topography and lightning strikes—a key source of damage to electric lines and disruption of service—are used to instrument electricity supply. The paper finds positive and significant effects on employment from enhancing proximity to roads and to electric grids. Moreover, the interaction of the two enhances the effects, making them complementary investments. The impacts of both individual and bundled investments are positive, but with differences between men and women, workers of various ages, and countries at different stages of development. In urban areas, better access to roads and electricity promotes all types of employment. In rural areas, greater access induces a transition from low- to high-skilled occupations. These differential effects suggest that the structural transformation brought about by road and electricity expansion is primarily a rural phenomenon.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».