Comparative Analysis of Unemployment Dynamics in Developed EU Countries and Developing African Countries

Kosam Chishimba Chola

Master's thesis

Abstract:

Tato práce představuje srovnávací analýzu dynamiky nezaměstnanosti v regionech Africké unie (AU) a Evropské unie (EU), se zaměřením na klíčové makroekonomické a demografické faktory, jako je růst hrubého domácího produktu (HDP), nezaměstnanost mladých lidí a účast na trhu práce. Pomocí panelových datových modelů (fixní efekty, náhodné efekty a zobecněná metoda momentů) studie zjistila, že zatímco růst HDP významně snižuje nezaměstnanost v obou regionech, dopad je silnější v EU. Nezaměstnanost mladých lidí je hlavním faktorem celkové nezaměstnanosti v obou regionech, avšak v Africe vede vysoká míra zápisu na terciární vzdělávání překvapivě spojena s vyšší nezaměstnaností kvůli nesouladu mezi dovednostmi a požadavky pracovního trhu. Kromě těchto klíčových zjištění analýza zdůrazňuje roli efektivního využití bohatství, které měří, jak efektivně jsou přírodní zdroje přeměňovány na ekonomický výstup, při snižování nezaměstnanosti v Africe. To naznačuje, že efektivní správa zdrojů může podpořit tvorbu pracovních míst. Studie rovněž odhaluje, že nezaměstnanost v EU je trvalá, přičemž předchozí úrovně významně ovlivňují aktuální míru nezaměstnanosti, což zdůrazňuje význam dlouhodobých a udržitelných politických opatření. Kromě toho se zdá, že otevřenost v Africe zvyšuje nezaměstnanost, pravděpodobně kvůli krátkodobým narušením na místních trzích práce, zatímco migrace v EU přispívá k nezaměstnanosti, což poukazuje na problémy s integrací migrujících pracovníků. Doporučení zahrnují cílené iniciativy pro zaměstnávání mladých lidí a reformy vzdělávání v zemích AU a flexibilní politiky trhu práce a strategie přizpůsobení technologiím v EU.

Abstract:

The paper presents a comparative analysis of unemployment dynamics in the African Union (AU) and European Union (EU) regions, focusing on key macroeconomic and demographic factors such as Gross Domestic Product (GDP) growth, youth unemployment, and labour market participation. Using panel data models (Fixed Effects, Random Effects and Generalised Method of Moments), the study finds that while GDP growth significantly reduces unemployment in both regions, the impact is stronger in the EU. Youth unemployment is a major driver of overall unemployment in both regions, but in Africa, high tertiary education enrolment is surprisingly associated with higher unemployment due to a mismatch between skills and job market demands. In addition to these key findings, the analysis highlights the role of wealth utilisation which measures how effectively natural resources are converted into economic output to lower unemployment in Africa, suggesting that efficient resource management can drive job creation. The study also reveals that unemployment in the EU is persistent, with past levels strongly influencing current rates, underscoring the importance of sustained, long-term policy measures. Moreover, trade openness in Africa appears to increase unemployment, likely due to short-term disruptions in local labour markets, while immigration in the EU contributes to unemployment, pointing to challenges in integrating immigrant workers. Policy recommendations include targeted youth employment initiatives and educational reforms in AU countries, and flexible labour market policies and technological adaptation strategies in the EU.

Keywords

vícenásobná imputace, Nezaměstnanost, hrubý domácí produkt, spotřebitelská inflace, přírodní kapitál, tvorba hrubého kapitálu, heterogenita, využití bohatství, chybějící hodnoty, produktivita práce

Keywords

Unemployment, Labour Productivity, Gross Domestic Product, Consumer Inflation, Natural Capital, Gross Capital Formation, Heterogeneity, Wealth Utilisation, Multiple Imputation, Missing Values

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 28. 11. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 3. 2. 2025
• Supervisor: Tomáš Formánek
• Reader: Jindřich Lacko

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Economic Data Analysis / Data Analysis and Modeling