Se estima que 23,6 millones de jóvenes africanos (de entre 15 y 35 años) están desempleados:uno de cada 22 (4,5%). Dado que se prevé que esta cifra aumente a 27 millones para 2030, la necesidad de empleo es crítica. Pero la clave para buenas políticas de creación de empleo son buenos datos.
En este contexto, el World Data Lab (una empresa de datos que produce estimaciones de gasto y demografía) y la Fundación Mastercard han lanzado el Reloj del Empleo Juvenil de África, una herramienta para monitorear el crecimiento del empleo juvenil y pronosticar las tendencias del empleo juvenil hasta 2030.
Moina Spooner, de The Conversation Africa, preguntó a la científica de datos Katharina Fenz, quien desarrolló la metodología y el modelado de datos para el reloj, sobre sus hallazgos clave y lo que esperan lograr.
El Reloj de Empleo Juvenil de África proporciona información en tiempo real sobre la situación laboral de las personas de entre 15 y 35 años en todo el continente. Esto significa que las cifras de empleo siempre cambian y muestran nuevas predicciones cada día. Esto incluye la situación laboral de los jóvenes y si están estudiando o capacitándose.
El reloj funciona agregando y analizando datos sobre el mercado laboral y la educación de diversas fuentes para presentar una imagen integral de la dinámica del empleo juvenil. Las fuentes incluyen datos nacionales y datos de la Organización Internacional del Trabajo.
Hasta dónde se remontan los datos depende de los datos disponibles del país. Encontramos y utilizamos datos consistentes para 54 países africanos. Si faltaban datos nacionales, llenamos los vacíos utilizando valores estimados de puntos de datos conocidos o promedios regionales. Elegimos el método que parecía mejor para los datos de cada país.
También proporcionamos pronósticos de las tendencias del empleo juvenil en todo el continente hasta 2030. Lo hacemos combinando datos nacionales sobre la proporción de la fuerza laboral nacional ocupada por jóvenes, la proporción del empleo juvenil por sector y las cifras absolutas de población a nivel nacional. No solo combinamos datos de diferentes fuentes, sino que también creamos un modelo que considera tanto las tendencias históricas como el crecimiento económico futuro esperado.
Estos son datos a nivel de país para todos los países africanos. Para algunos países seleccionados, como Kenia y Ruanda, que son los países de enfoque de la Fundación Mastercard, se proporcionan datos subnacionales.
Los datos se desglosan por género, nivel educativo y sector. Esto proporciona información matizada sobre los desafíos y oportunidades que enfrentan los jóvenes en el mercado laboral. Muestra qué grupos de jóvenes necesitan más apoyo; por ejemplo, si hay más hombres o mujeres desempleados o cómo se relaciona el nivel educativo con el desempleo.
El reloj tiene datos de los años 2015 a 2030. Según el análisis que realizamos en el World Data Lab, han surgido varias tendencias clave a partir de los datos proporcionados por el reloj.
Una tendencia notable es la disminución del empleo agrícola en todos los países del continente, lo que indica un cambio en los patrones de empleo hacia la industria y los servicios.
En particular, basándose tanto en datos como en previsiones anteriores, las proyecciones sugieren un aumento significativo de las oportunidades laborales en el sector de la construcción, como se vio en Kenia.
Los datos también destacan variaciones en el nivel educativo entre los jóvenes en diferentes países. Los datos sobre los niveles educativos provienen del Instituto Internacional de Análisis de Sistemas Aplicados y el Centro Wittgenstein. Kenia superó el promedio continental en este puntaje:el 80% de los jóvenes kenianos han alcanzado la educación secundaria en comparación con el 46% en toda África.
Ideas como estas son invaluables para los formuladores de políticas, las empresas y las instituciones educativas que desean alinear las iniciativas de desarrollo de habilidades con las demandas cambiantes del mercado laboral.
Varios merecen atención.
Una de las principales preocupaciones es el número persistentemente elevado de jóvenes que no trabajan, ni estudian ni reciben formación en muchos países africanos.
En 2024, 111,6 millones de jóvenes africanos (lo que corresponde al 21,2% de todos los jóvenes africanos) estaban fuera de la fuerza laboral. Las personas desempleadas y las personas fuera de la fuerza laboral son dos grupos diferentes. Los desempleados son aquellos que actualmente no tienen trabajo, pero están buscando uno. Las personas fuera de la fuerza laboral tampoco tienen trabajo, pero no lo buscan. Por ejemplo, es posible que estén cuidando a miembros de la familia a tiempo completo.
Esperamos que la proporción de jóvenes fuera de la fuerza laboral se mantenga casi constante hasta 2030, mientras que esperamos que el número absoluto aumente a 129,8 millones de personas. Cuando se analizan datos específicos de cada país, la proporción de jóvenes fuera de la fuerza laboral oscila entre el 3,8% y el 40,5%.
Esto indica que los países enfrentan un desafío importante para lograr que los jóvenes participen y se mantengan en actividades productivas.
Además, una proporción considerable de los jóvenes empleados todavía vive en la pobreza:el 40% de los jóvenes empleados en África vive en la pobreza extrema. Esto pone de relieve la prevalencia de la pobreza laboral:la proporción de la población empleada que vive en la pobreza a pesar de estar empleada. Esto significa que sus ingresos relacionados con el empleo no son suficientes para sacarlos a ellos y a sus familias de la pobreza y garantizar condiciones de vida dignas. Los jóvenes que viven con menos de 2,15 dólares al día se consideran extremadamente pobres, mientras que los que viven con entre 2,15 y 3,65 dólares al día se consideran moderadamente pobres. Los jóvenes que viven con más de 3,65 dólares al día no se consideran pobres.
Esto demuestra que se necesitan medidas urgentes para abordar las barreras estructurales al empleo y la educación de los jóvenes. Las autoridades también deben garantizar que el crecimiento económico se traduzca en mejores medios de vida para los jóvenes. Además, las disparidades en el nivel educativo entre países y géneros señalan la necesidad de intervenciones específicas.
Los datos presentados por el Reloj del Empleo Juvenil de África pueden ser fundamentales para informar intervenciones políticas basadas en evidencia.
En primer lugar, los formuladores de políticas pueden utilizar conocimientos para priorizar iniciativas que aumentarán los logros educativos. Por ejemplo, las ONG podrían identificar qué países necesitan más apoyo. Al mismo tiempo, las ideas podrían señalar oportunidades. Los datos sobre las tendencias sectoriales del empleo también pueden conducir a la expansión de las oportunidades laborales en sectores emergentes, como la construcción.
Esto podría permitir a los responsables de la formulación de políticas garantizar que haya suficientes jóvenes con las habilidades necesarias en ese sector.
Las inversiones en educación y programas de desarrollo de habilidades pueden ayudar a preparar a los jóvenes para garantizar oportunidades de empleo decente. A medida que las economías se alejan de la agricultura hacia la industria y los servicios, las empresas necesitan más mano de obra calificada que cumpla con los estándares internacionales.
Además, la tecnología está adquiriendo cada vez más importancia en muchos puestos de trabajo. Las empresas buscarán personas con habilidades en tecnologías de la información y matemáticas. Estas habilidades a menudo solo son alcanzables por personas con al menos algo de educación secundaria.
En segundo lugar, los esfuerzos específicos para reducir el número de jóvenes que no trabajan, ni estudian ni reciben capacitación pueden basarse en los datos geográficos y demográficos disponibles a través del reloj.
En tercer lugar, las partes interesadas pueden utilizar los datos sobre las tendencias sectoriales del empleo para promover el crecimiento económico que genera un aumento de la riqueza y las oportunidades que beneficia a todos los miembros de la sociedad.
Proporcionado por The Conversation
Este artículo se vuelve a publicar desde The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original. 
