Modélisation des flux d’envois de fonds avec le web scraping

La crise du COVID-19 a eu des effets extraordinaires sur la mobilité humaine et les flux migratoires internationaux à court terme. Alors qu’au début de mars 2020, seulement 1 pour cent des couloirs de voyage bilatéraux de pays à pays étaient affectés par des restrictions à la mobilité, celles-ci sont actuellement appliquées dans 43 pour cent des itinéraires. Les effets que ces obstacles au voyage peuvent avoir sur les envois de fonds sont incertains, car la réduction des flux migratoires a conduit à une diminution des expéditeurs potentiels d’envois de fonds, mais peut avoir affecté le comportement de transfert des migrants actuels. Les données existantes sur les conséquences de la crise sur la taille des transferts monétaires envoyés par les migrants sont en effet mitigées. En avril 2020, la Banque mondiale a prédit une baisse d’environ 20% des envois de fonds dans le monde au cours de l’année écoulée. Les prévisions de la Banque mondiale pour 2021 reflètent toujours un volume d’envois de fonds mondiaux inférieur de 14% à celui de 2019. Les expériences de chaque pays au cours de l’année écoulée ont été très différentes: de nombreuses économies signalent une diminution significative de l’afflux de fonds, tandis que d’autres, comme le Pakistan ou le Bangladesh, ont vu une augmentation des transferts des migrants.

Les envois de fonds contribuent au développement socio-économique de plusieurs manières différentes, au niveau des ménages, de la communauté et du pays. En particulier, leur effet en tant que catalyseur de la réduction de la pauvreté est largement reconnu. L’Objectif 10 des Objectifs de développement durable identifie explicitement les envois de fonds comme un instrument pour parvenir au développement économique au niveau des ménages et des communautés dans les pays d’accueil. La cible 10.c des objectifs de développement durable vise à réduire les coûts de transaction des envois de fonds des migrants à moins de 3% et à éliminer les couloirs d’envoi de fonds dont les coûts sont supérieurs à 5%. Pour atteindre cet objectif grâce à la conception de politiques efficaces fondées sur des données factuelles qui facilitent la réduction des coûts des envois de fonds, il faut disposer de données sur les emplacements particuliers des opérateurs de transfert d’argent à un niveau de détail spatial désagrégé. D’une part, ces informations sont nécessaires pour évaluer le degré de concurrence (spatiale) sur le marché des transferts d’argent et expliquer ainsi les différences de prix et de coûts de transaction entre les pays et à l’intérieur de ceux-ci. D’autre part, la combinaison des données sur la localisation géographique des agents de transfert d’argent avec des cartes de population et d’autres sources d’informations géocodées devrait aider à identifier les communautés potentiellement sous-approvisionnées et les contraintes d’infrastructure aux activités de transfert de fonds.

Ces données n’existaient que récemment et ont maintenant été développées dans le cadre d’un partenariat de chercheurs du World Data Lab, de l’Université d’économie et de commerce de Vienne et de Developing Markets Associates avec l’Union européenne et le Fonds international de développement agricole ( FIDA) par le biais du programme de facilités de financement des envois de fonds (FFR). En utilisant des sources de données alternatives basées sur le web scraping, des informations sur la localisation géographique des agents de transfert d’argent ont été collectées et cartographiées en combinaison avec des données démographiques géocodées pour neuf pays d’Afrique subsaharienne. Les sites Web des principaux fournisseurs de services de transfert de fonds ont la fonctionnalité de rechercher tous les agents de transfert d’argent et de fournir des informations (imparfaites) sur leur emplacement dans un rayon d’une coordonnée géographique donnée. En utilisant des grilles de recherche hexagonales sur la zone du pays d’intérêt, le projet a abouti à de nouveaux ensembles de données sur les emplacements géocodés des agents de transfert d’argent sur le continent africain, qui peuvent ensuite être combinés avec des informations sur la densité de population (voir la figure 1 pour le Kenya). Cet exercice de reconstruction des données nous permet d’identifier les populations sous-approvisionnées en termes d’accès physique aux agents monétaires et peut être utilisé pour éclairer les politiques visant à faciliter l’inclusion financière en tant qu’instrument de lutte contre la pauvreté. Au Kenya, près de 13 millions de personnes, soit un quart du pays, vivent à plus de 10 kilomètres des prestataires de services d’envoi de fonds. Ces parties mal desservies de la population se trouvent partout au Kenya, en particulier dans le nord.

Figure 1. Le centre et l’ouest du Kenya sont bien servis par les agents de transfert d’argent

Figure 1. Le centre et l'ouest du Kenya sont bien desservis par les agents de transfert d'argent

Source: Estimations du World Data Lab.
Remarque: Combinaison de la distance de chaque cellule de grille de 3 km à l’emplacement de l’agent de transfert d’argent le plus proche avec la densité de population géocodée. Le code couleur représente les niveaux conjoints de densité de population et d’éloignement des agents de transfert d’argent (voir légende).

L’accès à l’infrastructure financière est un facteur déterminant de réduction des coûts pour les expéditeurs et les destinataires des envois de fonds, et cet effort a été inscrit dans la réalisation de l’Objectif de développement durable (ODD) 10.c pour aider à réduire les coûts de transaction des envois de fonds des migrants et éliminer couloirs d’envoi de fonds. Les efforts actuels pour atteindre cet ODD sont confrontés à plusieurs défis. L’identification des populations à risque d’exclusion financière est la première étape vers la conception de politiques efficaces pour augmenter la pénétration des points d’accès pour recevoir de l’argent liquide dans les régions infranationales qui en ont besoin. La réduction des coûts des envois de fonds devrait contribuer de manière significative à la réduction de la pauvreté et à l’autonomisation des travailleurs migrants en tant qu’agents de changement dans les communautés locales. Les nouveaux développements dans les applications de la science des données présentés ici peuvent aider à stimuler l’inclusion financière et contribuer au développement économique durable sur le continent africain.

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