WPS7404 Policy Research Working Paper 7404 The Impact of Private Sector Internship and Training on Urban Youth in Kenya Maddalena Honorati Social Protection and Labor Global Practice Group August 2015 Policy Research Working Paper 7404 Abstract This study uses a randomized experiment to evaluate the successful in placing youths in paid jobs and has contrib- impacts of the training and internship program piloted in uted to an increase of 15 percent in current employment Nairobi, Mombasa and Kisumu counties by the Kenya Pri- among male participants. The evaluation also found that vate Sector Alliance and the Government of Kenya with the program has had positive effects on wage earnings, support from the World Bank’s Kenya Youth Empow- especially those of females and among older males, with erment Project. The program provided three months of wages increasing by about K Sh 5,000 for males and by classroom-based technical training coupled with three K Sh 7,500 for females. With a total unit cost of K Sh months of internships in private firms to vulnerable 97,000 per beneficiary, an estimated K Sh 6,768 monthly youths between ages 15 and 29 years, with vulnerable wage for males and K Sh 9,623 monthly wage for females, being defined as those out of school and/or with no per- the program’s benefits exceeded the costs for males and manent job. The analysis in this paper is based on survey females. The program also encouraged youths to participate data collected before the program started (July 2012) and in either (certified) skills training or an internship program, 15 months after the program ended (July 2014). The results and helped to increase the probability of participants’ open- of the impact evaluation show that the program has been ing a bank account and accumulating savings (for females). This paper is a product of the Social Protection and Labor Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at mhonorati@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team The Impact of Private Sector Internship and Training on Urban Youth in Kenya Maddalena Honorati JEL Classification: I28, J24, J68, O12, C93  Keywords: vocational training, internship, active labor market programs, randomized experiment, private provision.  Acknowledgments:  This  paper  reports  findings  from  the  impact  evaluation  study  conducted  jointly  by  the  Kenya  Private  Sector Alliance (KEPSA), Ipsos Synovate, and the World Bank. The team includes Ehud Gachugu  (KYEP Director), Josephine  Otieno  (KEPSA  Project  Monitoring  and  Evaluation  Officer),  Linda  Thompson  (previous  KEPSA  Director),  Cornelia  Tesliuc  (World Bank and current project Task Team Leader), Arvil Van Adams (World Bank), Sara Coll‐Black (World Bank),  Yasser El  Gammal  (original  Task  Team  Leader),  Samuel  Muthoka  (Ipsos),  Joy  Kiiru  (Ipsos),  Isaac  Kamande  (GoK‐Director  of  Youth  Affairs),  and   Alice  Githu  (GoK‐KYEP  Coordinator).   Ipsos  Synovate  carried  out  the  survey  and  the  data  collection  on  which  the  paper  is  based.  Research  assistance  was  provided  by  Andres  Ham  (University  of  Illinois)  and  field  supervision  by  Manuela  Bucciarelli  (World  Bank  consultant).  We  are  extremely  grateful  to  Owen  Ozier,  Julieta  Trias,  Kathleen  Beegle,  Andrew  Brudevold,  Omar  Arias  and  Emanuela  Galasso  for  their  constructive  comments  as  well  as  to  David  Newhouse,  Marcus  Goldstein,  and  Alaka  Holla  for  technical  guidance  during  the  design  stage.  The  findings,  interpretations  and  conclusions  expressed  in  this  paper  are  entirely  those  of  the  author.  They  do  not  necessarily  represent  the  views  of  the  International  Bank  for  Reconstruction  and  Development/World  Bank  and  its  affiliated  organizations  or  those  of  the  Executive Directors of the World Bank, the Government of Kenya, or KEPSA.   I. Introduction Integrating  youths  into  the  labor  market  is  a  major  challenge  for  developing  nations,  particularly  in  Africa (Filmer et al, 2014). Inactivity and under‐employment rates among youths are typically two to  three  times  higher  than  the  rates  for  older  adults.  With  75  million  young  people  in  the  developing  world who are unemployed and hundreds of millions who are underemployed, youth employment is  one  of  the  most  pressing  development  challenges  (World  Bank  2013).  In  Sub‐Saharan  Africa,  youths  living  in  urban  areas  appear  to  be  the  age  group  that  has  the  greatest  difficulty  finding  paid  employment.   In  Kenya,  for  example,  unemployment  is  mainly  a  youth  problem.  According  to  the  Kenya  Economic  Update  (World  Bank  2012),  the  labor  market  prospects  for  youth  are  more  challenging  than  for  adults.  Youth  unemployment  is  rampant  compared  to  adults ‐  particularly  in  urban  areas ‐  and  the  youth  inactivity  rate  is  two  times  higher  than  that  of  adults.  A  recent  analysis  of  unemployment  in  Kenya  by  the  United  National  Development  Program  (UNDP,  2013)  showed  that  youth  unemployment  is  more  a  pronounced  issue  among  those  younger  than  25  years  of  age,  peaking  to  35  percent  compared  to  an  overall  national  unemployment  rate  of  10  percent,  and  in  urban  areas  it  is  as  high  as  50  percent  compared  to  a  rate  of  about  30  percent  in  rural  areas  (for  youths  up  to  the  age of 22).1 Nine percent of youth between the ages of 15 and 24 are inactive, not at a school, being  particularly at risk of being recruited into criminal activity.   Training  programs  aim  to  address  the  insufficient  supply  of  relevant  skills  (technical,  cognitive,  and  non‐cognitive),  which  is  one  of  the  main  barriers  preventing  young  people  from  finding  work  in  developing  countries.2    Skills  constraints  mean  that  individuals  lack  the  appropriate  technical,  cognitive,  and/or  non‐cognitive  skills  to  respond  to  employers’  demand.  Training  programs  represent  a  potential  solution  to  this  problem  for  individuals  who  have  left  the  formal  schooling  system,  unemployed  job  seekers,  and  youths  transitioning  from  school  to  work  who  hold  diplomas  in  subjects  for  which  there  is  not  enough  demand.    Lack  of  business  and  entrepreneurial  skills  is  often a key  constraint, especially for the poorest young people  who want to  become self‐employed.  While  training  programs  can  increase  the  employability  and  productivity  of  young  people,  they  can  be costly and of limited use in situations where there are only limited job opportunities available for  these workers after they have been trained.   Evidence  from  the  World  Bank’s  enterprise  surveys  in  more  than  100  countries  has  shown  that  employers  regard  the  lack  of  job‐relevant  skills  among  workers  as  one  of  the  binding  constraints  to  firm  growth.  In  Kenya,  the  availability  of  educated  workers  represents  the  obstacle  that  firms  perceived  to  have  increased  the  most  between  the  2007  and  2013  rounds  of  the  enterprise  surveys  (World Bank 2014).   1 Estimates are based on the Kenya Household Budget Survey 2005, the latest available in the country as of  today. 2Training programs can also be designed to address other types of constraints limiting the supply of job-relevant skills to match labor demand, such as information asymmetries in the labor market, mobility and credit constraints, and in some contexts social constraints. 2  The  body  of  evidence  from  impact  evaluations  of  training  programs  in  developing  countries  is  growing  but  still  sparse.  While  rigorous  evidence  in  the  United  States  and  European  countries  has  shown  that  job  training  programs  have  had  little  effect  in  terms  of  increasing  employment  rates  (Betcherman et al, 2007 and Card et al, 2011), the few existing impact evaluation studies in low‐ and  middle‐income  countries  have  found  that  such  programs  have  had  a  mixed  impact  on  employment  and earnings overall.  Evidence  shows  that  the  success  of  vocational  and  technical  training  programs  is  closely  related  to  which  skills  they  teach,  how  well  they  serve  the  local  labor  demand  (demand‐driven  design),  and  how  well  they  are  implemented.  Combining  classroom‐based  technical  and  life  skills  training  with  on‐the‐job  training  such  as  internships  or  apprenticeships  proved  to  be  more  effective  than  providing  classroom‐based  vocational  training  alone.  Strong  collaboration  between  the  public  and  private  sectors,  both  in  the  selection  of  the  training  contents  and  in  the  provision  of  workplace  internships,  seems  to  have  been  a  critical  factor  in  the  success  in  the  Jovenes  programs.  Supplementing  the  training  with  personalized  counseling  and  customized  job  search  assistance  is  also associated with successful outcomes (Honorati and McArdle 2013, Almeida et al. 2012).   This type of “integrated” training programs for youths has been implemented in several countries in  Latin  America  (the  Jovenes  programs)  and  has  proved  to  be  effective  in  increasing  the  employability  of  the  participants  (Ibarraran  and  Rosas  Shady,  2009  and  Betcherman  et  al,  2004  and  2007).    For  example, evaluations of the Joventud y Empleo program in the Dominican Republic have shown that  it  has  had  almost  no  impact  on  overall  employment  but  a  positive—though  insignificant—impact  on  individuals’  earnings,  mainly  driven  by  highly  educated  workers  (Card  et  al,  2011).  The  impact  evaluation  of  the  2008‐9  cohort  of  participants  of  the  Joventud  y  Empleo  program  in  Dominican  Republic  (Ibarraran  et  al,  2014)  found  a  17%  increase  in  the  formality  of  jobs  for  men3  and  a  7%  positive  impact  on  monthly  earnings  in  the  short  run  (18  to  24  months  after  graduation)  and  no  impact  on  overall  employment.  Consistently  with  the  short  term  findings,  the  overall  average  impacts  on  employment  and  earnings  of  the  same  2008‐9  cohort  of  participants  remain  close  to  zero  in  size  and  insignificant  in  the  long‐run  (about  4  years  after  graduation),  while  the  positive  impacts  of  the  program  on  the  formality  of  employment  for  men  (measured  by  having  employer  provided health insurance) persisted in the long term (Ibarraran et al, 2015).   In  Colombia,  the  impacts  of  the  vocational  training  and  internships  provided  by  the  Jovenes  en  Accion  were  found  to  be  positive  on  both  earnings  and  employment,  especially  for  women  (Attanasio  et  al,  2011).  The  study  estimated  the  returns  to  have  been  on  the  order  of  a  23  to  33  percent  increase  in  formal  wages  for  participants  compared  to  those  of  the  control  group.  Young  female  participants  had  a  7  percent  higher  probability  of  having  a  paid  job,  three  more  hours  of  work  per  week,  and  20  percent  higher  earnings  than  the  females  in  the  control  group.   In  addition  the  program  was  found  to  complement  formal  education  by  encouraging  participants  to  complete  secondary  school  (28%  increase  in  the  probability  to  graduate  from  secondary  school)  and  enroll  in  tertiary  education  (universities  and  formal  vocational  colleges)  up  to  four  years  after  receiving  the  program  (Kugler  et  al.,  2015)4.  In  Argentina,  researchers  found  the  program  had  had  a  significant  impact but only on female employment (Aedo and Nuñez, 2004).                                                                3 Having a job with health insurance or a written contract are considered as proxies of formality.  4 The study was conducted on the same cohort of applicants (2005) and random assignment used in Attasio et al., 2011  paper.  3    The  Adolescent  Girls  Initiative  (AGI)  interventions  piloted  in  Afghanistan,  Haiti,  Jordan,  Lao  People’s  Democratic  Republic,  Liberia,  Nepal,  Rwanda  and  South  Sudan  offered  skills  training  and  various  ancillary  services  tailored  to  local  context,  such  as  childcare,  mentoring,  job  placement  assistance,  and  links  to  microcredit,  in  order  to  facilitate  young  women’s  transition  to  self‐  and  wage  employment.  Six  of  the  eight  pilots  included  an  experimental  component  and  three  of  the  impact  evaluations  have  reported  results.  The  evaluation  of  the  Jordan  New  Opportunities  for  Women  program  was  the  first  attempt  to  disentangle  the  effect  of  life  skills  training;  the  study  shows  that  the  life  skills  training  had  no  impact  on  employment  in  the  short  term  and  a  weakly  significant  6.1  percent  effect  in  the  medium  term,  a  year  after  the  participants  had  completed  the  program  (Groh  et  al,  2012).  In  contrast,  the  AGI  pilot  in  Liberia,  which  consisted  of  six  months  of  technical  and  life  skills  classroom‐based  training,  followed  by  six  months  of  follow‐up  support,  increased  employment  by 47 percent and earnings by 80 percent for women ages 16‐27 (Adoho et al. 2014). Positive short‐ term  effects  on  employment  were  also  found  in  the  Nepal  pilot;  using  a  quasi‐experimental  approach,  preliminary  findings  show  that  participating  in  skills  training  and  employment  placement  services  generated  an  increase  in  non‐farm  employment  of  16‐17  percentage  points  on  youth  ages  16‐24, and had significant effects on earnings especially among females (Ahmed et al. 2015).    In  India,  the  experimental  impact  evaluation  of  a  subsidized  vocational  training  program  for  women  between ages 18 and 39 in new Delhi slums finds that those who were offered the training  program  are  6  percentage  points  more  likely  to  be  employed,  4  percentage  points  more  likely  to  be  self‐ employed,  work  2.5  additional  hours  per  week,  and  earn  150  percent  more  per  month  than  women  in the control group 6 months after program completion; the study also finds that these impacts are  sustained 18 months after program completion (Maitra and Mani 2014).     Less  encouraging  are  the  results  of  a  recent  impact  evaluation  of  a  large‐scale  vocational  training  program  for  the  general  unemployed  population  (with  no  special  focus  on  youth)  in  Turkey.  This  evaluation  found  that  the  program  had  had  no  significant  effects  on  either  employment  or  earnings  (Hirshleifer  et  al,  2014).  Similarly,  in  Malawi,  Cho  et  al.  (2013)  evaluate  of  the  effects  of  vocational  and  entrepreneurial  training  for  youth.  Results  show  that  the  training  had  no  effects  on  labor  market  outcomes  in  the  short  run,  but  had  positive  effects  on  skills  development,  continued  investment in human capital, and improved well‐being for men.    This  paper  builds  on  this  literature  and  provides  the  first  impact  evaluation  of  a  training  and  internship  program  for  vulnerable  urban  youths  in  the  context  of  a  lower  income  country  in  Africa.  The  paper  uses  an  over‐subscription  design  to  evaluate  the  impact  of  the  training  and  internship  program  piloted  in  Nairobi  and  Mombasa  by  the  KEPSA  and  the  Government  of  Kenya  with  support  from  the  World  Bank’s  Kenya  Youth  Empowerment  Project  (KYEP).  Specifically,  the  evaluation  assesses the impact of: (i) the two‐week life skills training component of the program and (ii) the full  six‐month  program  offering  a  combination  of  different  types  of  classroom‐based  training  including  life  skills  training,  general  business  training,  and  sector‐specific  skills  training  and  12  weeks  of  internships  in  private  firms  in  one  of  the  six  sectors  that  Vision  2030,  the  Kenya  national  development  strategy,  has  identified  as  the  main  growth  drivers.  The  KYEP  program  operates  as  a  public‐private  partnership  in  which  the  Government  of  Kenya  provides  strategic  policy  direction,  financing,  and  oversight  and  the  KEPSA  selects  the  training  providers,  mobilizes  small,  medium,  and  large  firms  in  the  private  sector  to  participate  in  the  program,  matches  youths  with  employers  for  the internships, and manages the overall implementation of the program.   4    The  KYEP  program  was  designed  to  incorporate  the  factors  that  have  been  identified  in  the  international  evidence  as  leading  to  success  of  similar  programs  and  to  adapt  them  to  the  local  context in Kenya. These factors include the combination of classroom‐based and on‐the‐job training,  the  demand‐driven  design  of  skills  training  curricula,  the  key  role  of  the  private  sector  in  the  implementation  of  the  program,  and  the  need  to  take  account  of  the  increasing  importance  of  life  skills in modern job markets. Overall, the KYEP  program was designed to foster  wage employment  –  rather  than  self‐employment  –  by  encouraging  employers  to  retain  the  interns  at  the  end  of  the  six  months  and/or  to  help  them  to  find  another  permanent  job.  However,  some  elements  of  entrepreneurship support were introduced in the design of the program for those youths interested  in  starting  up  a  new  business.  This  consisted  of  three  weeks  of  entrepreneurship  training  as  an  alternative  to  the  sector‐specific  training  and  an  internship  in  a  small  or  micro  enterprise  in  the  Jua  Kali sector.     This  impact  evaluation  finds  that  the  full  program  has  had  significant  positive  results,  specifically  an  increase  of  15  percent  in  current  employment  among  both  male  and  female  participants.  While  the  results  for  males  are  robust  to  the  difference  in  the  attrition  rate  of  males  and  females  by  the  time  of  the  endline  survey,  the  results  for  females  need  to  be  interpreted  with  caution  given  the  high  number  of  female  participants  who  did  not  continue  in  the  endline  survey  sample.  These  positive  current  employment  outcomes  also  translated  into  a  significant  increase  in  the  number  of  hours  worked  per  week  and,  for  males,  in  the  probability  of  having  a  written  contract  compared  to  the  control  group.  The  highest  employment  rates  were  associated  with  those  who  had  been  interns  in  firms  operating  in  the  finance,  ICT,  and  tourism  sectors.  While  the  program’s  impact  on  labor  earnings  was  not  positive,  heterogeneity  analysis  suggests  that  its  impact  was  higher  for  more  educated and older males.  The  outcomes  in  terms  of  both  employment  and  earnings  for  females  were  positive  and  significant,  but  because  of  the  high  attrition  rate  for  female  participants  in  the  endline  survey,  they  need  to  be  interpreted  with  caution.  A  Lee  bounding  approach  was  used  to  test  the  robustness  of  the  results  for females. While the program contributed to a 6.1 percent increase in paid employment, mostly in  the  tourism  sector,  and  an  increase  in  earnings  of  KES  7,500  for  participating  females  compared  to  the control group females, it has to be noted that those estimates may be biased, and the possibility  cannot be excluded that the program had zero impact on participating females.  By  subsidizing  training  and  first  time  work  experience,  the  program  also  proved  successful  in  easing  access  to  job  relevant  skills  training.  High  training  costs  in  Kenya  are  a  barrier  that  prevents  many  young  people  from  accessing  skills  development  programs.  While  youths  assigned  to  the  program  had  a  higher  probability  of  having  completed  a  skills  training  course  and/or  an  internship  than  youths  in  the  control  group,  no  differences  were  observed  in  the  endline  survey  between  the  treatment  and  control  groups  in  the  probability  of  holding  a  tertiary  college  diploma  or  university  degree.  No  significant  effects  were  found  on  the  possession  of  behavioral  skills  such  as  contact  with  clients,  problem  solving,  and  learning  at  work  or  of  personality  traits  such  as  self‐esteem,  extraversion,  and  openness.  Consistent  with  KEPSA’s  efforts  to  get  youths  to  open  bank  accounts  in  order  to  access  their  stipends,  the  evaluation  found  positive  and  significant  results  among  program  participants in the probability of having a bank account and of being less risk‐averse.  Qualitative  evidence  collected  through  focus  groups  and  individual  interviews  with  both  program  beneficiaries  and  employers  yielded  enthusiastic  positive  feedback  on  the  usefulness  and  relevance  5    of  the  life  skills  component  of  the  classroom‐based  training  (compared  to  the  technical  sector‐ specific  and  core  business  training),  which  proved  successful  in  building  confidence  and  improving  communication  and  behavior  in  the  workplace.  Nevertheless,  the  impact  evaluation  estimated  that  impact  of  the  two  weeks  of  life  skills  training  were  not  significant  for  any  outcome  in  the  endline  survey  carried  out  18  months  and  22  months  after  the  participants  had  completed  their  life  skills  training.   The  remainder  of  this  paper  is  structured  as  follows:  Section  2  discusses  the  context  and  content  of  the program, Section 3 presents the experimental design, and Section 4 presents our data collection  and  estimation  methodology.  Section  5  presents  descriptive  statistics  and  discusses  program  take‐ up  rates,  while  Section  6  presents  the  program’s  impact  on  employment,  earnings,  financial  behavior,  and  further  skill  development  and  examines  heterogeneous  effects.   Section  7  discusses  the cost‐effectiveness of the program, and Section 8 presents the conclusions of the paper.   II. Background and Description of the Program In  2010,  the  Government  of  Kenya  with  funding  support  from  the  World  Bank  launched  the  Kenya  Youth  Empowerment  Project  (KYEP)  as  a  pilot  in  Nairobi  and  Mombasa,  as  well  as  in  Kisumu  at  a  later  stage.  The  primary  objective  of  the  KYEP  was  to  increase  the  employability  and  the  earning  potential  of  vulnerable  youths  by  providing  them  with  the  skills  and  work  experience  demanded  by  private  employers.  Between  2011  and  2014,  the  program  trained  approximately  14,000  youths  over  its  first  five  cycles  and  is  expected  to  train  additional  6,000  youths  in  its  sixth  and  final  cycle  by  the  end of September 2015.  The  pilot  training  and  internship  program  was  d e s i g n e d   a n d   implemented  to  address  key  constraints  on  both  demand  and  supply  in  the  labor  market.  On  the  demand  side,  the  program  mobilized  private  employers,  gave  them  incentives  to  accept  interns  and  teach  them  job‐relevant  skills,  and  encouraged  them  to  create  jobs  (and  retain  interns  who  successfully  completed  the  program).  On  the  supply  side,  the  program  aimed  to  reduce  skills  constraints  in  the  six  sectors  where  growth  is  expected  according  to  Vision  2030,  Kenya’s  national  development  strategy,  by  providing youths with job‐relevant skills (technical and life skills) as well as workplace experience.  To ensure private sector ownership of the program and the effectiveness of the program’s demand‐ driven  design,  the  intervention  operated  as  a  private‐public  partnership.  The  Government  of  Kenya  set  the  strategic  vision  for  youth  employment  and  financed  the  program  while  KEPSA,  a  policy  advocacy organization for private employers, defined the competencies needed by employers in the  six  growth  sectors,  mobilized  and  motivated  employers  to  participate  in  the  program,  recruited  training providers on a competitive basis, and managed and implemented the overall program.   The  pilot  program  was  designed  in  response  to  the  issue  raised  by  Kenyan  employers  that  many  youths  who  come  out  of  schools  and  training  centers  lack  the  relevant  work  experience  and  competencies needed for employment. To ensure that the program was demand‐driven, employers’  organizations  in  each  sector  were  invited  to  identify  their  skill  needs  and  to  develop  sector‐specific  training plans.   The program targets vulnerable youths defined as males and females  b e t w e e n   a g e s   15   and   29  years  who  have  a  minimum  of  eight  years  of  schooling,  have  been  out  of  school  for  at  least  one  year, and are not in employment at the time of their application to the program. While not easy to  6    verify,  being  out  of  school  and  being  without  a  permanent  job  at  the  application  stage  were  the  main  characteristics  used  to  identify  vulnerable  youths  or  those  at  risk  of  longer‐term  unemployment  or  of  becoming  stuck  in  low‐productivity  jobs.  The  minimum  of  eight  years  of  schooling  was  included  as  a  way  to  ensure  that  the  participants  would  have  had  a  basic  education  and thus would be able to benefit from further training.    The  KYEP  program  aims  to  equip  youths  with  technical  and  social  skills  and  to  promote  increased  use  of  such  skills  at  work.    The  technical  skills  in  question  include  analytical  skills  specific  to  the  sector, manual skills, and routine processes as well as basic computer skills such as word processing,  use of spreadsheets, and email. The life  skills training  aims to develop basic work‐related behavioral  skills  such  as  communication,  leadership,  self‐esteem,  conflict  resolution,  decision‐making,  and  problem‐solving that are key to whether employers view a job applicant favorably or unfavorably.     The  program  has  been  widely  advertised  in  Nairobi,  Mombasa,  and  Kisumu  counties  to  raise  awareness  of  its  existence  and  to  encourage  young  people  to  submit  applications  to  KEPSA  with  proof  of  identity.    In  fact,  KEPSA  only  verified  the  applicant’s  age  and  residence  eligibility  in  defining  the  pool  of  eligible  applicants.  Given  the  high  number  of  eligible  applications  received,  KEPSA  randomly  selected  a  number  of  eligible  applicants  based  on  the  number  of  internships  that  they  could  offer  per  cycle.    By  design,  the  percentage  of  the  selected  youths  who  held  tertiary  qualifications was capped at 40 percent in each program cycle.  Given the limited absorptive capacity of existing formal labor markets in Kenya, the project provided  internships  in  both  the  formal  and  informal  sectors.  Each  program  cycle  offered   a  combination  of  training  and  work  experience  in  private  sector  firms  in  the  six  growth  sectors  identified  in  Vision  2030,  consisting  of  five  formal  sectors  (energy,  finance,  ICT,  manufacturing,  and  tourism)  and  one  informal sector (Jua Kali).   The  program  was  split  into  three  months  of  training  and  three  months  of  work  experience,  as  follows:  Training.  Classroom‐based  training  courses  were  provided  by  private  training  institutions  and  consisted of three phases:   a) Life  skills  training  (two  weeks)  aimed  at  strengthening  life  and  other  non‐cognitive  skills  (such as conflict resolution and communication skills).   b) Core  business  training  (five  weeks)  focused  on  communication,  customer  care,  entrepreneurship, basic computer use, and office practices, among others.  Interns placed in  firms  operating  in  the  five  formal  sectors  received  the  five  weeks  of  training  while  interns  placed  in  the  informal  sector  received  three  weeks  of  training  coupled  with  a  two‐week  module on entrepreneurship skills training.  c) Sector‐specific  training  to  promote  specific  technical  skills  (five  weeks)  in  each  of  the  five  formal  sectors.  For  interns  placed  in  the  Jua  Kali  sector,  the  training  plan  consisted  of  three  weeks  of  sector‐specific  training  supplemented  by  an  additional  two  weeks  of  work  experience.  Work  experience  (12  weeks)  in  selected  private  firms.   Employers  were  expected  to  provide  on‐the‐ job training and mentoring. In the Jua Kali sector, internships consisted of apprenticeship training by  master  craftsmen.  The  master  craftsmen  had  to  pre‐qualify  to  be  eligible  for  the  program  by  7    participating  in  skills  upgrading  developed  by  the  relevant  sector  organization  for  the  informal  sector under KEPSA.  The  program  offered  a  small  monthly  stipend  of  KES  6,000  to  youths  (equivalent  to  US$70)  to  compensate  them  for  their  transportation  and  food  costs  during  the  six  months  of  the  program.  Employers  were  also  given  monthly  compensation  of  KES  3,000  (equivalent  to  US$35)  to  offset  the  time  spent  overseeing  the  interns  and  to  reimburse  them  for  the  costs  of  materials  during  the  12  weeks of the internships.  III. Impact Evaluation Design The  impact  evaluation  was  carried  out  on  the  second  cohort  of  youths  who  applied  to  the  program  in  May  2012,  and  it  estimated  the  impact  of  the  overall  package  of  services  provided  (training  and  work  experience)  and  specifically  of  the  life  skills  training   on  the  cohort’s  labor  market  outcomes  (the  probability  of  being  employed  and  of  starting  a  new  business,  the  probability  of  having  a  written  contract,  the  number  of  hours  worked,  and  earnings),  socio‐emotional  outcomes,  and  their  subsequent  investments  in  further  skills  development.  A  beneficiary  assessment  for  cycle  2  participants  was  carried  out  to  collect  qualitative  evidence  to  supplement  the  results  of  the  impact  evaluation.   Given  that  the  first  cycle  of  the  program  was  greatly  over‐subscribed,  the  impact  evaluation  randomly  assigned  eligible  youths  to  two  treatment  groups  and  one  control  group.    The  large  number  of  applications  received  validated  the  feasibility  of  randomization  as  a  mechanism  to  assign  the  three  different  interventions.   Randomized  assignment  ensures  that  the  treatment  and  control  groups  are  similar  along  a  broad  range  of  characteristics.  Therefore,  an  unbiased  estimate  of  the  counterfactual  can  be  obtained  by  measuring  the  outcomes  of  the  control  group,  and  an  unbiased  estimate  of  the  program’s  impact  can  be  obtained  by  comparing  the  difference  between  the  outcomes of the treatment and control groups.  Three different groups were randomly selected from a pool of eligible applicants. The first treatment  group  (T1)  was  offered  the  chance  to  participate  in  a  two‐week  life  skills  training  class  only,  the  second  treatment  group  (T2)  was  offered  the  chance  to  participate  in  the  two‐week  life  skills  training  and  then  be  considered  for  the  remaining  training  and  work  experience  components,  while  the third group (C) served as a control group.   While  the  impact  evaluation  of  the  first  treatment  group  (life  skills  only)  was  purely  random,  the  impact  evaluation  of  the  second  treatment  group  (full  program)  departed  from  perfect  randomization  in  that  it  allowed  employers  to  be  involved  in  selecting  their  interns  rather  than  having them assigned directly by KEPSA.  For instance, a key feature of this program is its ownership  and  implementation  by  the  private  sector  of  Kenya  as  coordinated  by  KEPSA.  During  the  program  design  stage,  employers  expressed  a  strong  desire  to  choose  their  own  interns  through  interviews.   This  implied  that,  of  all  those  trainees  who  completed  the  first  two  weeks  of  life  skills  training,  only  those  selected  by  employers  were  expected  to  participate  in  the  business  training,  sector‐specific  training,  and  work  experience.  Thus,  the  employers’  involvement  in  the  selection  of  interns  introduced  a  bias  into  the  randomized  design.  As  a  consequence,  the  evaluation  identification  strategy  to  evaluate  the  full  program  relied  on  an  instrumental  variable  approach  to  estimate  the  average treatment effects on the treatment group (those applicants who were randomly selected to  receive  life  skills  training  and  endogenously  selected  by  employers  to  participate  in  the  internship  8    program),  while  its  design  remained  entirely  experimental  when  estimating  the  impact  of  the  life  skills training only on those in the first treatment group (T1).   To  ensure  that  employers  were  given  a  choice  of  candidates,  the  number  of  candidates  randomly  selected  in  to  be  in  the  T2  group  exceeded  the  number  of  internship  positions  available  by  27  percent.    A  total  of  1,300  internships  were  expected  to  be  created  in  the  second  cycle  –  900  in  Nairobi  and  400  in  Mombasa  –  while  300  was  the  maximum  number  of  applicants  to  receive  life  skills  training  only.   Hence,  300  youths  were  randomly  selected  from  the  pool  of  eligible  applicants  to receive life skills training only (the  T1 group) and 1,650 (1300*(1+0.27) applicants were chosen at  random  (the  T2  group)  to  receive  two  weeks  of  life  skills  training  before  beginning  the  employer  interview  and  selection  process  for  the  business  training  and  internship  component.  Randomly  assigned  waitlists  were  also  established  for  each  of  these  groups  in  case  KEPSA  was  unable  to  contact any of those assigned to the T1 and T2 groups.   Assuming  a  power  of  80  percent  and  significance  of  5  percent,  the  power  calculations  showed  that  approximately 850 individuals were needed in the T2 group in the impact evaluation sample and 850  individuals  in  the  control  group  in  order  to  obtain  a  minimum  effect  of  0.136  on  the  main  outcome  of  interest  (the  probability  of  being  employed).  With  an  expected  attrition  rate  of  15  percent,  the  sample  should  have  been  augmented  by  additional  300  youths,  but  budget  constraints  meant  that  only  100  extra  youths  were  added  to  the  control  group,  accounting  for  an  attrition  rate  of  about  12  percent in the control group.  KEPSA  held  a  semi‐public  lottery  in  its  office  with  the  participation  of  the  main  program  stakeholders, including the Ministry of Youth and Sports, employers’ representatives, and the Kenya  National  Audit  Office  (KENAO).    A  stratified  randomization  approach  was  used  to  select  the  two  treatment groups and the control group to prevent baseline imbalances between the treatment and  control  groups.   In  particular,  the  sample  of  eligible  applicants  was  stratified  by  location  (Nairobi  or  Mombasa),  gender,  and  education  attainment    (primary,  secondary  completed  and  any  post‐ secondary  certificate,  diploma,  or  degree),  variables  for  which  subgroup  analysis  was  desirable  but  also strongly related to outcomes of interest, for a total of 12 strata. In order to meet the cap on the  number  of  tertiary  educated  youths,  no  more  than  40  percent  of  the  youths  selected  during  the  randomized process had a tertiary education.  In  principle,  the  selection  of  participants  to  the  training  and  internship  component  depended  on  them  having  successfully  completed  the  two  weeks  of  life  skills  training  but  also  on  their  education  and  previous  work  experience,  their  own  sector  preferences,  and  their  interview  performance.   In  practice,  KEPSA  managed  this  process  mostly  by  referring  to  the  education  profiles  required  by  the  employers.   The  first  and  main  question  considered  in  this  paper  is  whether  the  training  and  work  experience  that  the  participants  gained  through  the  KYEP  program  increased  their  employment  opportunities  and  earnings.  The  underlying  assumption  is  that  youths  lack  the  appropriate,  job‐relevant  technical,  cognitive,  and/or  non‐cognitive  skills  to  respond  to  labor  demand  and  that  employers  need  to  be  encouraged  to  retain  interns  and/or  create  jobs,  even  for  youths  with  a  post‐secondary  or  tertiary  education who have earned diplomas.    The  second  question  is  whether  the  overall  program  and  the  life  skills  training  component  in  particular  promote  further  skills  development  among  program  graduates  and  other  intermediate  9    outcomes such increased access to savings, greater cognitive skills, and better personality traits such  as  decision‐making  ability  and  grit.  The  study  adopts  the  STEP  skills  measurement  methodology5   to  estimate the use of cognitive skills (such as the use of reading and writing skills at work), computers,  and  job‐related  interpersonal  skills  such  as  contact  with  clients,  solving  problems,  and  learning  at  work.  It  also  uses  the  STEP  methodology’s  big‐five  taxonomy  of  personality  traits  (openness,  conscientiousness, extraversion, agreeableness, and emotional stability). Although it is not shown in  this  paper,  the  evaluation  found  that  the  program  had  no  significant  effects  on  the  use  of  cognitive  skills as measured by STEP or on improving personality traits.6  The  theory  of  change  behind  this  study  is  that  providing  job‐relevant  technical  and  life  skills  combined  with  hands‐on  experience  in  private  sector  firms  increases  the  likelihood  that  unemployed  youths  will  be  retained  by  their  internship  employers,  will  find  a  job  in  an  established  firm  not  owned  by  their  families  (wage  employment),  or  will  start  their  own  new  business  (self‐ employment).    There  are  four  possible  ways  in  which  the  KYEP  program  may  help  to  make  participants  more  employable.  First,  the  core  business  training,  sector‐specific  training,  and  internships  teach  youth  new  technical  and  job‐relevant  skills,  thus  increasing  their  supply  of  technical  skills  and  of  work  experience  (tenure).  Second,  the  entrepreneurship  training  and  actual  work  experience  with  craft‐men  equip  youths  with  the  financial  education  and  core  business  knowledge  to  start  up  a  new  business  (assuming  capital  constraints  are  not  binding).   Third,  the  life  skills  training  teaches  them  better  job  search  strategies  (by  helping  them  to  prepare  their  CVs,  to  prepare  for  interviews,  and  access  job  vacancy  notices)  and  also  appropriate  behavioral  attitudes  in  the  workplace.  Fourth,  the  certification  that  participants  receive  for  completing  the  KYEP  training  and  internship  program  may  act  as  a  signal  for  employers  that  these  young  people  possess  certain  sector‐specific and core business skills.   The  study  assumes  that  the  classroom‐based  technical  training,  the  life  skills  training,  and  the  workplace  experience  are  all  of  sufficient  quality,  relevance,  and  length  to  enable  participants  to  actually  acquire  new  or  consolidated  skills.  The  study  also  rests  on  the  assumption  that  employers  are  willing  to  retain  interns  if  they  perform  well  during  the  internship  and  on  the  existence  of  a  private sector labor market that is able to absorb these skilled youths.  IV. Data Collection Ipsos‐Synovate,  a  global  market  research  firm,  carried  out  a  face‐to‐face  baseline  survey  of  the  program  participants  after  they  had  been  randomly  assigned  to  the  three  groups  (T1,  T2,  and  control)  in  July  and  August  2012.  This  baseline  survey  collected  information  on  the  participants’  educational  backgrounds,  employment  and  self‐employment  history,  saving  behavior,  whether  they  had  already  participated  in  other  training  or  internship  programs,  their  household  composition,  health  status,  and  any  unintended  pregnancies  or  risky  behavior  such  as  drug  or  alcohol  consumption.  It  also  included  a  module  measuring  their  cognitive  skills,  skills  at  work,  and  non‐ cognitive  skills  (adapted  from  the  World  Bank’s  STEP  measurement  survey  instrument),  as  well  as  a  detailed  tracking  module  including  contact  information  for  their  parents  and  their  close  social  network  to  minimize  attrition.  A  face‐to‐face  endline  survey  was  administered  between  November  and  December  2013  approximately  seven  months  after  the  internships  had  been  completed,  using  smart phones (LG E400) to enter data.  The survey instrument was configured on a smart phone and                                                               5http://microdata.worldbank.org/index.php/catalog/step/about. 6 In addition, personality traits are not found to serve as good predictor of employment. 10    all  interviews  were  conducted  by  experienced  team  of  interviewers  trained  by  Ipsos.  Because  of  technical  problems,  data  related  to  the  labor  force  participation  module  of  the  questionnaire  were  not  collected  properly  and  could  not  be  used  in  the  analysis.  Given  the  relevance  of  employment  outcomes  for  the  study,  Ipsos  conducted  a  new  wave  of  phone  call  interviews  in  July  2014  for  just  a  few demographic variables (to confirm the identity of respondents) and for the employment module  seven  months  after  the  first  endline  survey    and  about  14  months  after  the  participants  had  completed the program (Table 1).  Thus,  the  variables  related  to  demographics,  education,  training,  skills,  health,  and  saving  behavior  were  collected  in  the  first  in‐person  endline  survey,  while  the  variables  related  to  employment  and  past  employment  were  collected  in  the  phone  call  interviews  (second  endline).  The  final  sample  for  labor market outcomes included 1,618 youths:  709 in the control group, 657 in the T2 (full program)  group, and 252 in the T1 (life skills only) group.  The  final sample for intermediate outcomes such as  skills  and  socioeconomic  outcomes  includes  1,635  individuals  (Table  2).  The  composition  of  the  final  samples by group assignment, location, and gender is shown in table 3.  To  minimize  the  risk  of  attrition,  Ipsos  collected  detailed  contact  information  in  the  baseline  survey,  including  each  youth’s  physical  address,  email  address,  landline,  and  cell  phone  numbers  as  well  as  the  landline  and  cell  phone  numbers  of  their  parents  and  closest  friends.   All  those  interviewed  in  the  baseline  survey  had  working  cell  phone  numbers.  Follow‐up  telephone  calls  were  made  to  keep  track  of  the  respondents  by  KEPSA  and  through  the  Computer  Assisted  Telephone  Interviews  (CATI)  system  within  Ipsos  to  validate  and  update  this  information  during  the  months  between  baseline  and  endline  surveys.  Ipsos  also  tried  using  the  additional  contact  information  for  relatives  and  friends  that  had  been  collected  in  the  baseline  survey,  but  this  information  did  not  prove  to  be  very  reliable.  However,  there  were  high  attrition  rates  in  both  endline  surveys  (22  percent  and  23  percent  respectively),  mainly  due  to  cell  phone  numbers  being  switched  off,  the  high  internal  mobility  of  youths  within  urban  areas,  and  their  lack  of  interest  in  participating  in  the  endline  survey.    Baseline  statistics  reveal  high  youth  mobility,  with  56  percent  of  youths  having  lived  outside  Nairobi  and  Mombasa  and  almost  half  of  the  sample  having  moved  residence  more  than  twice  in  the  previous  two  years.  Internal  migration  was  particularly  high  in  the  Nairobi  sub‐sample,  where  67  percent  of  the  youths  reported  having  lived  in  another  region  before.  The  highest  migration  was  from  Nyanza  region.  Most  of  the  youths  who  moved  to  Nairobi  came  from  the  Nyanza  and  Central  regions, while most of those who moved to Mombasa came from the Nyanza,  Western, and Eastern  regions.  Almost  40  percent  of  those  migrating  from  other  regions  in  Kenya  reported  having  come  to  either  Nairobi  or  Mombasa  when  they  were  between  18  and  21  years  old.   Very  few  migrated  from  other countries.   The  attrition  rates  recorded  in  both  endline  surveys  (22  percent  and  23  percent)  compare  favorably  to  similar  studies  on  youths  in  urban  areas  in  other  developing  countries,  for  example,  18.5  in  Colombia  (Attanasio  et  al,  2011),  38  percent  in  the  Dominican  Republic  (Card  et  al,  2011),  and  46  percent  in  Malawi  (Cho  et  al,  2013).   More  importantly,  the  treatment  and  control  individuals  had  different  attrition  rates  in  both  of  the  endline  surveys.  Table  4a  shows  that  attrition  rates  were  overall  higher  in  the  control  group  than  in  the  treatment  groups  in  both  cities  and  were  far  higher  among  females  than  males.  Attrition  rates  for  females  assigned  to  the  control  group  were  about  30  percent  in  both  Nairobi  and  Mombasa,  but  differential  attrition  (the  attrition  rate  of  the  control  11    group  minus  the  attrition  rate  of  the  treatment  group)  was  much  lower  in  Mombasa  where  there  were similar attrition rates among females assigned to the treatment and control groups.    Table  8  reports  results  from  regressions  of  the  probability  of  dropping  out  (in  other  words,  not  participating  in  the  endline  surveys)  over  indicators  of  whether  the  person  was  randomly  assigned  to the T1 group (life skills training only) or the T2 group (the full program) and on strata fixed effects  in  Nairobi  and  Mombasa  separately  and  in  the  overall  sample.    Similar  regressions  were  run  that  also  included  baseline  characteristics.  The  results  indicated  that  attrition  was  selectively  related  to  which  group  an  individual  was  assigned  to  in  Nairobi  (which  represented  68  percent  of  the  overall  sample),  with  individuals  who  were  assigned  to  the  control  group  being  significantly  more  likely  to  drop  out  of  both  endline  surveys  than  those  assigned  to  the  treatment  groups.  However,  no  significant  differences  were  found  in  the  probability  of  continuing  to  be  in  the  endline  2  sample  between the treatment and control groups in Mombasa.   Results  for  Nairobi  showed  a  significant  relationship  between  the  probability  of  continuing  in  the  sample  and  being  assigned  to  a  treatment  group,  especially  for  those  assigned  to  the  two  weeks  of  life  skills  training  only  (the  T1  group)  who  were  0.08  more  likely  to  be  interviewed  in  the  endline  surveys.  Those  assigned  to  participate  in  the  full  program  (the  T2  group)  did  not  differ  from  the  control group in the first endline survey (when controlling for the baseline data) but were 0.07 more  likely  to  continue  in  the  second  endline  survey  than  control  group  members.  In  contrast,  individuals  in the T2 group did not differ from those in the control group in the second endline survey but were  0.06  more  likely  to  be  interviewed  in  the  first  endline  in  Mombasa  survey.  These  results  imply  that  the labor market outcome variables collected in the second endline survey in Nairobi are biased and  should  be  interpreted  with  caution  as  well  as  the  skills  and  other  outcome  variables  collected  in  endline  1  in  Mombasa.  When  comparing  baseline  characteristics  between  those  who  dropped  out  and  those  who  continued  (not  reported  in  the  paper),  it  became  clear  that  those  who  dropped  out  were  more  willing  to  work  in  the  next  six  months,  were  more  active  in  searching  for  jobs,  and  were  more  likely  to  have  attended  school  according  to  the  baseline  survey  data.  This  suggests  a  negative  selection in the sample (an upward bias in the estimated impacts). Although the direction of the bias  is  not  known,  baseline  characteristics  suggest  it  might  be  negative  as  those  who  did  not  continue  in  the  sample  might  have  refused  to  participate  in  the  survey  because  they  had  found  jobs  and/or  had  better options.  Ipsos  recorded  that  those  who  did  not  take  part  in  the  endline  surveys  fell  into  three  categories:  (i)  those  who  could  not  be  reached  as  their  contact  numbers  were  wrong  or  their  phones  were  out  of  service;  (ii)  those  who  could  not  be  reached  because  of  sickness  or  death  or  because  they  were  out  of  town  and  or  out  of  the  country;  and  (iii)  those  who  refused  to  participate  in  the  surveys.  A  large  portion of attrition from endline 1 and  2 was due to people refusing to participate in the survey and  was not random (41 percent and 50 percent respectively for the two endline surveys).7 Mobility may  explain some of the attrition if we assume that those who were not reached (because their numbers  were  wrong  or  their  phones  were  off)  were  out  of  the  country  or  in  a  different  region/province  where their phones did not work.                                                                7Among the 478 who did not participate in endline1, 41 percent refused, 46 percent had a phone that was out  of service, and 13 percent could not be reached because of sickness, death, or travel. The main reasons for the  attrition from endline2 were refusals (50 percent), wrong contacts (36 percent), and other reasons (14  percent).  12    V. Sample Statistics and Baseline Randomization The  baseline  and  endline  survey  instruments  collected  detailed  information  on  demographic  characteristics,  education,  participation  in  skills  training  courses,  labor  market  status  and  experience,  earnings,  health  status,  saving  behavior,  household  characteristics,  cognitive  skills,  and  personality  traits.   Some  of  these  variables  are  not  strictly  comparable  because  of  the  differences  in  the  designs  of  the  baseline  and  the  endline  survey  instruments,  particularly  with  regard  to  the  labor  market  variables.8  Therefore,  a  pure  comparison  of  mean  variables  between  before  and  after  the  intervention  is  not  possible  because  of  the  different  collection  methods  and  definitions  used  in  the  baseline and endline surveys.  Table  5b  reports  basic  descriptive  statistics  of  demographic  characteristics  and  main  outcomes  of  interest  before  and  after  the  program  for  both  Nairobi  and  Mombasa.    Labor  market  variables  included  whether  the  person  was  currently  employed,  the  average  number  of  hours  the  person  worked  per  day,  whether  the  person  had  a  written  contract,  whether  the  person  had  a  “formal”  job  (defined  as  receiving  social  security  benefits),  whether  the  person  had  been  actively  searching  for  a  salaried job in the previous month, the  person’s willingness to start working, and his or her  monthly  labor  market  earnings.  The  employed  were  defined  as  those  who  reported  having  worked  in  the  previous  seven  days  for  at  least  an  hour  for  a  wage,  a  salary  (either  in  cash  or  in  kind),  or  for  family  gain.9    Among  those  who  were  employed,  we  distinguished  between  wage  workers  (those  who  worked for somebody who was not a member of their own household) and the self‐employed based  on  their  reported  main  activity.  The  self‐employed  included  those  who  worked  for  at  least  an  hour  in  a  household  enterprise  or  farm  or  on  their  own  business  or  farm  and  occasional  workers  working  on their own’ for example, selling goods in the street or washing cars.    We  also  distinguished  between  earnings  from  wage  employment  (defined  as  earnings  net  of  payroll  taxes  and  social  security  contributions  if  any)  and  from  self‐employment.  Indicators  on  the  average  number of hours worked per day and per week and on whether the individual worked for more than  20 hours per week were based on the number of hours that they worked in different occupations (if  more than one).  All indicators of hours worked and earnings included zeros for those not working.   Women  represent  about  40  percent  of  the  sample.  The  average  age  in  the  sample  before  starting  the program was 24 years old.  More than 20 percent of the sample had children (on average one or  two children) and lived on their own (not with their parents). Interestingly, 10 percent of the sample  in  Nairobi  got  married  in  the  year  between  the  baseline  and  endline  survey,  and  10  percent  more  youths  reported  having  had  children  by  the  endline  survey.   The  prevalent  religion  was  Protestant,  though one‐third of the Mombasa sample was Muslim.   Overall,  the  program  reached  mostly  tertiary  dropouts  rather  than  secondary  dropouts.  About  53  percent  of  candidates  had  some  tertiary  education  (they  had  either  started  or  completed  college  and/or  university),  while  29  percent  of  the  sample  had  completed  secondary  school  and  18  percent                                                               8 The questions related to the number of hours worked and earnings in the baseline survey referred to both  current work and/or past work. Indicators were set equal to zero in the baseline survey for those who did not  work in the previous seven days (current employment).  In addition, the baseline survey only asked about the  average number of hours worked per day.   9The module on labor participation in the endline survey differed from the baseline survey in terms of  structure and how questions were phrased, and as a consequence the pre‐program and post‐program  variables are not fully comparable.  13    had  completed  primary  education  but  had  not  completed  secondary  education.  Only  1  percent  of  the  sample  did  not  complete  primary  school.    The  majority  of  those  with  a  tertiary  education10  (either  partial  or  completed)  were  in  the  field  of  information  technology  and  business  management  (accounting  and  finance).    The  sample  for  the  baseline  survey  had  an  average  of  14  years  of  schooling,  meaning  that  the  program’s  targeting  could  be  improved  to  reach  the  most  vulnerable  youths between 16 and 29 years old.  Only  about  12  percent  of  those  in  the  sample  were  attending  school  before  the  program,  which  validates  one  of  the  program’s  eligibility  conditions  (being  out  of  school).    Most  of    those  who  reported  being  in  school  were  attending  tertiary  schools,  either  a  government  polytechnic  or  teacher training school or a private college or university. The main reason that respondents gave for  having to withdraw from post‐secondary schools was a lack of financial resources.   Gender  disparities  were  evident  at  both  the  lower  level  and  the  highest  level  of  education  in  Nairobi.  While  little  gender  disparity  was  observed  among  those  for  whom  secondary  school  was  the highest level of education achieved, there was a higher prevalence of females among those who  had  only  achieved  a  primary  education  and  who  had  not  completed  secondary  school  and  a  higher  prevalence  of  males  among  those  who  had  completed  tertiary  education,  reflecting  the  gender,  education and city stratification.  Before  the  intervention,  about  30  percent  of  the  sample  reported  having  participated  in  a  work‐ related  or  skills  training  program  that  lasted  at  least  30  hours  in  the  previous  year,  with  the  most  common  fields  being  business  management  (17  percent  of  respondents),  medical  and  health  services  (11  percent),  IT  (10  percent),  and  arts  or  humanities  (7  percent).  In  the  majority  of  cases,  this  training  lasted  from  between  six  months  and  two  and  more  years.  The  probability  of  having  participated  in  a  training  program  in  the  previous  year  had  increased  to  50  percent  in  the  endline  survey.    The  probability  of  being  employed  was  quite  high  in  the  baseline  survey,  about  0.78  in  Nairobi  and  0.70  in  Mombasa,  as  was  the  number  of  hours  worked  (about  30  hours  a  week).  The  probability  of  being  in  wage  employment,  in  other  words,  working  for  somebody  outside  of  the  family,  was  about  double  the  probability  of  self‐employment  in  both  Nairobi  and  Mombasa.    Urban  youth  unemployment  rose  by  the  time  of  the  endline  survey,  with  a  drop  in  the  current  employment  probability  to  0.67  overall  and  a  drop  from  six  to  four  average  hours  worked  per  day.   Similarly,  the  probability of finding a salaried job in  the previous four weeks had decreased  by the endline survey.   The  probability  of  having  a  written  contract  also  fell  from  0.25  to  0.20,  while  the  probability  of  having  a  job  with  social  security  and  a  formal  pension  was  also  high  (13  months  after  program  completion it was 0.27).    While these statistics suggest that labor market participation and activities declined overall between  2012  and  2014,  we  interpret  these  differences  as  mainly  due  to  noise  in  the  data  collection  and  to  the  different  design  of  the  two  surveys.11  The  average  employment  statistics  for  youths  in  the  treatment  groups  were  better  than  those  for  the  control  group  in  the  endline  survey.  Current  employment was higher among treatment groups than the control group in the endline data in both                                                               10 It has to be noted that some of those attending college-level schools may not have completed secondary school if they were at a youth polytechnic. 11 There are no representative data on labor force participation by urban youths over the same period to compare with these survey findings. 14    Nairobi  and  Mombasa,  especially  among  males  (Table  5a)12.    Unemployment  and  inactivity  rates  among  females  were  almost  double  those  of  males,  and  the  20  percent  inactivity  rate  among  females is particularly  concerning as a significant proportion of those who were inactive were not in  education.  The  survey  respondents  reported  their  lack  of  skills  as  the  main  barrier  to  finding  a  job  and  their  lack  of  access  to  finance  as  the  most  binding  constraint  to  opening  up  and  running  a  new  business.  In  the  endline  survey,  average  wage  monthly  earnings  were  low,  at  around  KES  15,000  (US$163  a  month  or  about  US$5  a  day),  with  self‐employment  earnings  being  even  lower,  less  than  KES 3,000 a month.   Baseline balance   The  overall  comparability  between  the  treatment  groups  and  the  control  group  in  the  baseline  survey  data  is  consistent  with  successful  randomization.  Table  6  presents  data  on  the  demographic  characteristics,  labor  market  outcomes,  skills,  and  saving  behavior  of  the  treatment  and  control  groups  in  the  evaluation  sample  both  before  and  after  the  intervention.   Columns  1,2,  and  4  report  the  variables  means  of  the  control,  T1  (life  skills  training  only),  and  T2  (full  program)  groups  respectively,  while  columns  3  and  5  report  the  estimated  difference  between  the  treatment  and  control  groups  with  estimated  standard  errors.   Generally,  the  control  and  treatment  groups  have  similar  outcomes  across  a  wide  range  of  observable  characteristics.  The  only  significant  differences  were  that  the  members  of  the  control  group  seemed  to  be  more  willing  to  start  working  in  the  next  six  months  and  were  performing  better  at  school  (the  group  had  a  higher  share  of  those  who  had  passed  the  Kenya  Certificate  of  Primary  Education  exam)  than  those  in  the  treatment  groups.  However,  those  differences  were  not  very  large.  It  can  be  concluded  that  overall  the  comparability  between  the  treatment  and  control  groups  in  the  baseline  survey  data  is  consistent  with  successful  randomization.  VI. Program Take‐up Combining  survey  data  with  program  administrative  data  (see  Tables  7a  and  7b)  shows  program  participation per component and per assigned sector. About 90 percent of those who were offered a  chance  to  participate  in  either  the  life  skills  training  alone  (T1)  or  in  the  full  program  (T2)  attended  part  of  the  two‐week  life  skills  training,  and  about  78  percent  completed  the  full  two  weeks  of  life  skills  training  (Table  7a).  By  design,  only  a  share  (73  percent)  of  those  who  completed  the  life  skills  training  were  assigned  to  participate  the  rest  of  the  program.    Overall,  63  percent  of  those  in  the  evaluation  sample  who  had  completed  life  skills  training  as  part  of  the  T2  group  were  interviewed  and  placed  in  internships  by  KEPSA  in  consultation  with  employers  (67  percent  in  Mombasa).  Seventy‐six  percent  of  those  who  were  selected  by  employers  to  participate  in  the  full  program  completed  all  of  the  components  including  the  core  business  training,  the  sector‐specific  training,  and  the  three‐month  internships  (compared  with  48  percent  of  those  who  were  assigned  or  intended  to  participate  in  the  full  program).    Compliance  with  the  entire  program  was  higher  in  Mombasa  than  in  Nairobi.  More  dropouts  seemed  to  happen  between  the  sector‐specific  training  and  the  work  experience  component  than  at  any  other  stage.  There  are  no  data  on  internship  attendance  (only  on  graduation  from  internships)  to  show  whether  the  13  percent  of  interns  who  dropped  out  did  so  before  or  during  the  work  experience.  However,  we  attribute  these  dropouts  to  the  time  lag  between  the  end  of  the  training  classes  and  the  start  of  the  internship  as  well  as  to                                                               12 Annex table A1 reports descriptive statistics at endline by assignment group. 15    beneficiaries’  dissatisfaction  with  their  placement.    According  to  a  beneficiary  assessment  conducted  on  a  sample  of  cycle  2  beneficiaries,  some  interns  expressed  dissatisfaction  with  the  placement process and with the fact that their sector‐specific training and internships did not match  their preferences and educational backgrounds.    Table  7b  shows  the  number  of  interns  assigned  to  each  sector  as  a  share  of  the  total  number  of  interns  in  the  program.   The  distribution  of  interns  by  sector  reflects  the  capacity  of  employers  in  each sector to offer internships and their commitment to supervising interns.  Firms operating in the  ICT,  tourism,  and  Jua  Kali  sectors  absorbed  27,  25,  and  21  percent  of  interns  respectively.  These  same  sectors  also  experienced  the  highest  dropout  rates  between  the  time  of  being  placed  with  an  employer  and  the  completion  of  the  internship,  with  about  5  percent  of  interns  dropping  out  in  those  three  sectors  compared  to  only  about  2  percent  in  manufacturing  and  energy.   ICT  absorbed  the most interns in Nairobi, while tourism absorbed the most in Mombasa.      VII. Impact Results This  section  presents  our  estimates  of  the  impact  of  the  full  program  on  different  outcomes  and  goes  on  to  discuss  the  Lee  bounds  estimates  (Manski,  2000  and  Lee,  2008)  that  we  used  to  correct  for  significant  differential  attrition  rates  within  the  treatment  group.  None  of  the  estimated  effects  of the life skills training component alone were significant and so are not presented in this paper.   First,  in  our  empirical  analysis,  we  obtained  intention‐to‐treat  (ITT)  estimates  by  comparing  average  outcomes  for  the  treatment  and  control  groups  in  the  endline  survey  data.13  ITT  estimates  can  be  interpreted  as  the  impact  of  offering  the  program.  Interest  by  policymakers  in  this  impact  may  be  limited as it does not reflect the actual implementation of the program. To obtain ITT estimates, the  following model was estimated using Ordinary Least Squares (OLS):   = α+  +γ  + sj +      (1)    where    was  the  outcome  of  interest  for  individual  i  at  endline,  Ti  was  a  binary  variable  for  being  randomly assigned to the treatment group, Xi was a set of baseline characteristics to control for any  remaining  baseline  imbalances,  sj  were  the  12  strata  fixed  effects,  and  εi  was  a  mean‐zero  error  term.  The  model  was  estimated  with  and  without  controlling  for  baseline  characteristics,  which  included  gender,  age,  education,  marital  status,  employment,  salary  from  wage  employment,  self‐ employment earnings, hours worked per day, and having a written contract.  To  estimate  the  impact  of  actually  receiving  the  program  (δ),  the  following  second  stage  equation  (of a two stage OLS model) was estimated:     = δ Z  +µ  + sj +      (2)    The  randomized  selection  procedure  was  used  as  an  instrument  to  estimate  the  predicted  compliance  (Z)  and  in  turn  the  average  treatment  on  the  treated  (ATT)  effect  δ,  that  is  on  those                                                               13Endline 1 survey data were used to estimate the program’s impact on participants’ skills and saving behavior, while endline 2 survey data were used to estimate the program’s impact on participants’ labor market activities and earnings. 16    applicants  who  were  randomly  selected  to  participate  in  the  full  program  and  who  were  placed  in  (and completed) business training and internships after having completed the life skills training. ATT  estimates  isolate  the  impact  of  actually  participating  in  the  full  program  for  those  interns  who  “complied”  with  their  original  assignment  to  the  treatment  and  control  groups.  In  our  analysis,  compliance  of  youths  with  the  treatment  group  was  defined  either  as  “being  placed  with  an  employer  for  an  internship”  or  more  strictly  as  “having  completed  the  full  program”14  and  their  respective  sector‐specific  training.  In  the  presence  of  full  program  take‐up,  ITT  and  ATT  estimates  would  be  equivalent.  However,  in  this  experiment,  partial  compliance  existed  by  design  as  not  all  applicants  who  were  randomly  assigned  to  the  full  treatment  group  were  expected  to  remain  in  the  program (because of the employers being given the right to choose the candidates that they wanted  as  interns).  The  ATT  impact  was  estimated  for  a  range  of  outcomes  of  interest  by  instrumenting  actual  participation  with  the  randomized  assignment  according  to  the  following  first  stage  regression:    Z  = θ  +   + sj +      (3)    where  Zi  was  an  indicator  based  on  the  program’s  administrative  record  of  whether  the  candidate  had  been  placed  to  employers,  Ti  was  an  indicator  variable  for  randomized  assignment  to  the  treatment  group,  Xi  was  a  set  of  controls,  sj  were  strata  fixed‐effects,  and εi  was  a  mean‐zero  error  term.  The  coefficient θ  indicated  the  causal  effect  of  being  randomly  selected  to  the  full  treatment  group on the likelihood of actually participating in the full program, which reflected the likelihood of  having the education and experience characteristics that employers were looking for (compliance on  the  demand  side).  The  equation  was  also  estimated  with  Zi  serving  as  an  indicator  of  whether  a  candidate  had  successfully  completed  the  full  program  (all  components),  which  also  reflected  the  personal  characteristics  of  a  motivated  youth  who  fully  participated  in  the  program  (compliance  on  the  demand  and  supply  sides).  In  this  last  case,  the  coefficient  θ  represented  the  causal  effect  of  being randomly selected  to the full treatment group on the likelihood of actually completing the full  program.  Those  two  estimates  differ  from  each  other  given  the  dropouts  that  occurred  during  the  core business training, sector‐specific training, and work experience phases and therefore should be  interpreted differently.    Equation  2  was  estimated  in  a  second  stage  that  relied  on  the  predicted  compliance  estimated  in  the  first  stage  for  either  placed  interns  or  graduated  interns  (compliers).  δ  represented  the  ATT  impact  of  actually  participating  in  the  program  for  youths  who  had  characteristics  similar  to  the  interns  who  were  placed  and  /or  graduated.  It  has  to  be  noted  that  ATT  estimates  are  local‐average  treatment  effects  and  should  be  interpreted  carefully.  They  were  estimated  for  the  “compliers”  those  interns  who  were  actually  placed  in  internships  and  who  completed  the  whole  program.  It  is  likely  that  compliers  had  different  characteristics  than  non‐compliers  (who  consist  of  those  applicants  who  were  not  selected  by  employers  and/or  those  interns  selected  by  employers  who  dropped  out).  Even  if  they  were  the  same  in  terms  of  observable  characteristics,  they  may  have  differed  in  terms  of  their  interview  performance,  motivation,  and  other  unobservable  characteristics.  In  this  sense,  our  ATT  estimates  reflect  the  average  impact  on  the  program  on   applicants  who  had  the  characteristics  of  “compliers”  but  do  not  reveal  what  the  program’s  impact  would have been had all randomly selected applicants actually participated fully in the program.                                                                 14This refers to all candidates who completed the different training courses in their respective training plans and also successfully completed the three months of workplace experience. 17    As  anticipated  in  the  data  collection  section,  the  concern  is  whether  the  significant  difference  in  attrition  rates  between  the  control  and  treatment  groups  might  have  biased  both  the  ITT  and  ATT  estimates.  Indeed,  as  discussed  above,  the  descriptive  statistics  and  Table  8  suggests  that  these  differential attrition rates  were significant and that  they  could bias estimates  of the  program’s labor  market impact in the Nairobi sub‐sample and among females.   We used the Lee bounding approach to construct upper and lower bounds for the treatment effects  in  order  to  check  the  robustness  of  our  results  to  these  significant  differential  attrition  rates  by  estimating  effects  for  the  best  and  worst  case  scenarios  (the  situation  in  which  the  control  group  members  who  drop  out  are  all  employed  and  earning).  The  idea  was  to  trim  the  data  by  the  proportion  of  excess  individuals  to  compute  the  largest  and  smallest  possible  effect  for  each  outcome  of  interest.  The  monotonicity  assumption  required  to  implement  the  Lee  bounds  was  satisfied  in  our  sample.  Treatment  group  assignment  affected  the  sample  selection  in  only  one  direction (those in the control group are more likely to drop out), which implies the assumption that  youths  assigned  to  the  treatment  group  would  have  dropped  out  if  they  had  been  assigned  to  the  control  group  and  that  youths  did  not  drop  out  of  the  sample  because  they  were  assigned  to  the  treatment  group.  This  assumption  was  validated  by  the  control  group’s  higher  rate  of  refusing  to  participate in the endline survey as discussed above.     To construct the lower and upper Lee bounds, we trimmed the distribution of the outcome variables  of  the  youths  assigned  to  the  treatment  group  above  and  below  by  the  proportion  of  differential  attrition  (the  difference  in  attrition  rates  between  the  control  and  treatment  groups  over  the  retention  rate  of  the  treatment  group).  In  substance,  the  trimming  procedure  placed  sharp  bounds  on the average treatment effects that were consistent with the observed data.  Table 9 shows the trimming proportion for each sub‐population group (males and females in Nairobi  and Mombasa), the estimated ITT, and the Lee bounds on the treatment effects with the probability  of  being  employed  as  the  outcome  variable  (with  an  indicator  equal  to  one  if  the  respondent  had  been  working  during  the  previous  seven  days).  The  ITT  were  positive  and  significant  for  males  in  Mombasa  and  overall.  Importantly,  the  width  of  the  Lee  bounds  was  reasonably  narrow  in  Mombasa  and  in  the  overall  male  sub‐sample  and  contained  the  ITT  point  estimate.  The  bounds  on  the  Nairobi  and  overall  female  sub‐samples  were  too  wide  (the  width  was  about  0.11  among  all  females  and  0.16  among  Nairobi  females),  which  means  that  we  could  not  rule  out  zero  effects.  Overall  the  evidence  points  toward  the  program  having  positive  and  significant  effects  on  the  male  treatment  group  sub‐sample  and  in  Mombasa  where  the  ITT  point  estimates    were  closer  to  the  upper  bounds  and  even  the  lower  bounds  showed  positive  and  significant  (no  more  than  at  10  percent)  effects.  This  evidence  also  suggests  that  the  ITT  and  ATT  point  estimates  of  the  program’s  impact  on  the  Nairobi  and  female  sub‐samples  cannot  be  interpreted  as  unbiased.  In  other  words,  the  improvement  in  employment  outcomes  among  female  compliers  in  the  Nairobi  program  cannot  be  attributed  to  the  program  and  is  not  supported  by  the  bounds.  In  the  worst  case  scenario  (the  number  of  control  females  who  did  not  continue  in  the  endline  survey  were  all  employed),  the  program  may  have  had  zero  impact.  Given  the  uncertainty  about  the  direction  of  the  selection  bias  introduced  by  the  differential  female  attrition  rates,  our  results  related  to  female  participants  need  to  be  interpreted  with  caution,  whereas  our  analysis  of  the  impact  of  the  full  program  on  the  male  and the Mombasa sub‐samples can be considered as unbiased.  18    To  the  contrary,  the  differential  attrition  rates  between  the  control  group  and  the  T1  group  were  slightly smaller for females than for males (Table 4).  We found that the life skill training component  had  had  no  medium‐term  effects  on  the  labor  supply  and  earnings  outcomes  of  youths  assigned  to  the  T1  group  (not  reported  in  the  tables).  It  may  have  had  some  short‐term  effects  that  had  faded  away  during  the  23  months  between  the  participants’  completed  the  life  skills  training  and  when  they responded to the second endline survey.   Labor Market Supply and Earnings  Table  10  panel  A  presents  ITT  and  ATT  effects  on  several  employment  outcome  variables  for  the  male,  female,  and  Mombasa  sub‐samples,  describing  labor  market  participation,  labor  market  earnings,  and  the  quality  of  jobs.  The  outcome  indicators  include  measures  of  whether  respondents  have  been  working  in  the  previous  seven  days,  in  the  past  month,  whether  they  worked  for  pay,15  whether  they  worked  as  a  wage  worker  (for  somebody  not  in  their  family)  or  were  self‐employed,  the  average  number  of  hours  they  worked  per  week,  whether  they  worked  for  at  least  20 hours  per  week,  whether  they  had  a  written  contract,  whether  they  received  social  security  benefits,  the  number  of  months  they  have  been  working  (tenure),  and  finally  their  monthly  earnings  from  wage  employment  and  self‐employment.  The  ATT  effects  were  estimated  using  both  “being  placed  in  an  internship” and “program graduation” as indicators of compliance in the first stage regression. All of  our  ITT  and  ATT  estimates  are  robust,  with  the  ATT  estimates  being  of  a  larger  magnitude  as  would  be expected as they are locally defined on a smaller group.  The  ATT  and  ITT  effects  of  the  KYEP  program  were  significant  and  comparable  to  those  for  similar  programs  in  other  developing  countries  (for  example,  Colombia’s  Jovenes  en  accion  and  the  Dominican  Republic’s  Joventud  y  Empleo).  Our  ITT  estimates  show  that  the  full  program  increased  current employment by 6.5 percentage points for all males originally assigned to the program about  14  months  after  they  had  completed  the  program,  by  10.8  points  for  those  placed  in  internships  (ATT  estimates),  and  by  14.2  percentage  points  among  males  who  actually  completed  the  program  compared  to  those  in  the  control  group.  Given  that  69  percent  of  males  in  the  control  group  reported  in  the  endline  survey  having  been  employed  in  the  previous  seven  days  and  64  percent  in  the previous  month, the ITT estimates  were equivalent to a 9.5 percent increase in employment  the  previous  week  and  a  10.8  percent  increase  in  employment  the  previous  month,  while  the  ATT  estimates  were  equivalent  to  15.6  and  17.8  percent  increases  respectively.  Our  estimates  of  wage  employment  were  slightly  higher  and  also  significant,  translating  into  an  extra  three  hours  worked  per  week  more  than  the  23  average  hours  worked  per  week  by  the  control  group.   In  addition,  we  found  no  significant  impact  on  tenure,  suggesting  that  being  out  of  the  labor  force  (in  training)  for  three  months  did  not  dramatically  change  the  length  of  job  tenure  for  male  participants  compared  with control males.   Those  effects  were  mainly  driven  by  the  higher  probability  of  wage  employment  among  male  program  participants  rather  than  self‐employment,  which  is  consistent  with  the  program’s  positive  effect  on  the  probability  of  having  a  written  contract.  It  was  also  consistent  with  the  program’s  design,  which  aimed  to  foster  wage  employment  and  to  encourage  employers  to  retain  interns  rather  than  to  support  small‐scale  entrepreneurship.  The  program  designers  anticipated  that  a  certain number of youths would want to start new businesses of their own, so they decided to offer                                                               15This variable was equal to one if the respondent reported having worked in the previous seven days and also  reported having received a salary from that job.  19    those  youths  a  three‐week  entrepreneurship  training  class  as  an  alternative  to  the  sector‐specific  training  coupled  with  an  internship  in  a  small  or  micro  enterprise  in  the  Jua  Kali  sector.  However,  the  program  provided  no  further  business  development  services  to  support  self‐employment  such  as  start‐up  capital,  counseling,  or  networking  services,  all  of  which  are  key  to  successful  business  start‐ups (Cho and Honorati, 2014).    Albeit  positive,  the  change  in  earnings  was  not  significantly  different  from  zero  among  males.  The  wages  of  males  who  had  been  placed  in  internships  increased  by  about  KES  5,116  after  program  graduation , which corresponded to 26 percent of the wage earnings of control group males.  The  program  seems  to  have  had  a  similar  impact  on  the  probability  of  females  being  employed,  which  increased  by  4.5  percentage  points  for  all  females  originally  assigned  to  the  program,  by  6.7  for  those  females  placed  in  training  and  internships,  and  by  8.7  for  those  females  who  completed  the  program.  The  ATT  estimate  for  females  placed  in  training  and  internships  was  equivalent  to  a  15.5 percent increase in employment the previous week and a 15.1 percent increase in employment  in  the  previous  month  (Table  10  panel  B).As  discussed  above,  these  results  need  to  be  interpreted  carefully. The lower bounds suggest that zero effects on employment cannot be ruled out.   The  program  had  a  significant  impact  also  on  the  earnings  of  females,  a  finding  which  appears  to  be  robust  to  Lee  bounding  for  differential  attrition  rates.  Wage  earnings  for  females  increased  by  KES  7,500 which corresponds to 132 percent of the earnings of control group females.    In  Mombasa,  the  program’s  estimated  impact  was  slightly  higher  in  magnitude  than  the  overall  impact.  The  program  increased  the  probability  of  paid  employment  in  the  previous  month  by  7.3  percentage  points  for  those  originally  assigned  to  treatment  group  compared  to  the  control  group  and by 10.8 percentage points for those who were actually placed in internships, which corresponds  to  increases  of  14  and  20  percent  respectively  in  the  probability  of  being  employed  (Table  10  panel  C).  Interestingly,  in  Mombasa  the  program  significantly  increased  the  probability  of  having  worked  for  self  and/or  owned  family  business  in  the  previous  seven  days  by  almost  2.7  percentage  points  for  those  assigned  to  treatment  (ITT)  and  by  4  percentage  points  for  interns  who  were  actually  placed  and  by  5.1  percent  for  interns  who  completed  the  program.  Monthly  earnings  from  wage  employment  increased  significantly  by  almost  KES  5,800  for  youths  originally  assigned  to  the  program,  by  KES  9,000  for  those  who  were  placed  in  internships,  and  by  about  KES  11,424  for  those  who  completed  the  internship  program  compared  to  an  average  of  KES  9,935  for  control  group  youths  in  Mombasa.  This  is  equivalent  to  a  90  percent  increase  in  wage  earnings.  However,  we  found no significant impact on self‐employment earnings for those operating a business.     In  accordance  with  the  design  of  the  endline  survey,  data  on  earnings  were  collected  only  for  those  reporting  to  be  engaged  in  any  economic  activity  in  the  previous  seven  days.  As  a  whole,  the  total  earnings for the treatment group are higher both because they are more likely  to work and because  they are earning more when they do work than controls.  While interviewers asked both the employed and the unemployed what was the lowest monthly net  wage  that  they  would  be  willing  to  accept  for  a  full‐time  job  with  social  security  benefits,  no  significant  differences  were  found  across  groups,  so  the  program  does  not  appear  to  have  changed  expectations about job earnings.  20    As  discussed  before,  youth  were  first  randomly  selected  to  participate  in  the  program,  then,  once  they  had  completed  the  life  skills  training,  they  were  endogenously  “placed  with”  employers  in  the  six  different  sectors  (energy,  finance,  ICT,  manufacturing,  Jua  Kali,  and  tourism)  through  a  matching  process  conducted  by  KEPSA  and  the  employers  providing  the  internships.  Once  the  matching  process  was  completed,  the  selected  youths  participated  in  the  core  business  training,  their  sector‐ specific training, and their internship with the employer with whom they had been matched.   Table  11  presents  the  mean  differences  between  the  interns  in  respective  sectors  and  the  control  group  youths  for  each  outcome  variable  as  well  as  their  significance.  These  statistics  do  not  reflect  the  causal  impact  of  the  program  but  are  indicative  of  the  direction  and  different  magnitudes  of  outcomes  across  sectors.  The  majority  of  male  interns  were  placed  in  the  ICT  and  tourism  sectors.   On  average,  for  male  interns  placed  in  the  finance,  energy,  and  tourism  sectors,  the  probability  of  becoming  a  wage  employee  increased  by  20,  18,  and  18  percent  respectively  compared  to  control  group  males.  In  those  sectors,  the  number  of  hours  worked  by  participating  males  increased  by  9,  12,  and  6  hours  per  week.    In  terms  of  job  quality,  interns  in  the  finance  sector  had  a  higher  probability  of  having  a  written  contract  than  control  group  males,  while  interns  in  the  energy  and  tourism sectors tended to have jobs in which they received social security benefits. The difference in  tenure  had  the  expected  negative  sign,  suggesting  that  on  average  interns  worked  for  two  months  less  than  the  control  youths,  which  is  consistent  with  the  10  weeks  of  classroom‐based  training  received  as  part  of  the  KYEP  program.  Male  interns  in  the  Jua  Kali  sector  also  reported  being  engaged  in  significantly  more  self‐employment  income‐generating  activities  in  the  previous  seven  days  than  control  group  males,  although  the  difference  was  not  significant  for  the  previous  month,  which  suggests  that  their  activities  may  have  been  intermittent.  No  significant  difference  was  found  between  male  interns  working  in  the  ICT  and  manufacturing  sectors  compared  to  males  in  the  control group. The last row of Table 11 suggests that candidates who were randomly assigned to the  program  and  completed  the  life  skills  training  but  were  not  selected  for  the  subsequent  skills  training  and  internships  are  doing  better  in  terms  of  past  month  employment  than  control  group,  They  also  did  better  than  interns  placed  in  the  ICT  and  manufacturing  sectors  but  not  as  well  as  interns placed in the finance sector.  Females  placed  in  the  tourism  sector  had  consistently  better  employment  outcomes  than  the  control  group  females  in  terms  of  labor  supply,  number  of  hours  worked,  and  wage  earnings  (which  were  on  average  KES  11,000  higher  than  the  wages  of  the  control  group  girls).  The  small  number  of  female  interns  in  the  energy  sector  precluded  any  interpretation  of  the  descriptive  statistics.  In  contrast  to  the  outcome  for  males,  females  who  were  not  placed  in  the  training  and  internship  program  (but  who  completed  the  life  skills  training)  did  not  significantly  differ  from  control  group  females in any employment outcome.  Access to Skills Training and Changes in Financial Behavior  By  subsidizing  training  courses  and  three  months  of  initial  job  experience,  the  program  was  also  successful  in  promoting  access  to  job‐relevant  skills  training  programs.  Table  12  presents  program  results  on  intermediate  outcomes  such  as  further  skills  development,  measured  by  having  participated  in  either  (certified)  skills  training  or  in  an  internship  in  the  previous  12  months,  or  by  21    the  probability  of  having  acquired  a  tertiary  diploma  and/or  college  degree.16  Both  our  ITT  and  ATT  estimates  showed  a  significant  positive  increase  in  participation  in  skill  training  and  internship  programs  among  program  participants  compared  to  similar  youths  in  the  control  group,  but  we  found no effect on the probability of holding a tertiary education diploma or college degree.   Table  12  also  presents  results  for  financial  behavior  outcomes,  showing  that  the  program  had  a  positive  impact  on  the  probability  of  opening  a  bank  account  (both  males  and  females)  and  on  accumulating  savings  (females).  Our  assumption  is  that  the  life  skills,  core  business,  and  entrepreneurship  training  delivered  through  the  KYEP  program  informed  the  young  participants  about the usefulness of having a formal bank account to save as well as making them less risk averse  (in  the  case  of  males).   This  result  is  also  consistent  with  KEPSA‘s  efforts  to  encourage  young  people  to open bank accounts to access their stipends.   Differential Impact on Employment by Age and Education Attainment  Impact  evaluations  of  similar  programs  in  Latin  America  found  that  these  programs  had  stronger  effects  on  females  than  males,  including  Colombia’s  Jovenesen  Accion  (Attanasio  et  al,  2011),  Panama’s  PROCAJOVEN  2002,  and  Peru’s  Projoven  (Ibarraran  and  Rosas,  2009).  However,  a  more  recent  evaluation  of  the  ISKUR  training  course  in  Turkey  showed  that  the  course  had  had  the  greatest impact on males aged 25 and over (Hirshleifer et al, 2014).   To  analyze  whether  the  KYEP  program  had  heterogeneous  effects  or  whether  certain  groups  of  beneficiaries  benefitted  more  than  others  from  the  program,  we  estimated  the  following  regression  by  interacting  the  assignment  to  treatment  dummy  based  on  the  lottery  (Ti)  with  education  level  and age separately.    = α+  +γTi*Ci+ δCi+ θ  + sj +      (1)    where  was  the  outcome  of  interest  for  individual  i  at  endline,  Ti  was  a  binary  variable  for  being  randomly  assigned  to  the  treatment  group,  Ci  was  the  interacting  variable  at  the  baseline,  Xi  was  a  set  of  baseline  characteristics  to  control  for  any  remaining  baseline  imbalances,  and  sj  were  the  12  strata fixed effects. Table 13 presents the heterogeneous ITT effects by education levels (used in the  stratification)  and  age  for  the  male  and  Mombasa  sub‐samples  as  these  are  unbiased  and  robust  to  Lee bounds.   In  the  male  sub‐sample,  we  found  differential  effects  by  initial  education  attainment  on  labor  market  activity.  Less  educated  males  (those  with  a  completed  primary  education  or  less)  were  significantly  likely  to  be  engaged  in  self‐employment  activities,  while  more  educated  candidates  (those  with  some  tertiary  education  or  who  had  completed  either  college  or  university)  were  more  likely  to  be  wage  employees  and  to  work  more  hours.  In  the  Mombasa  sub‐sample,  we  found  that  the  program  had  a  significant  impact  on  youths  with  lower  initial  levels  of  education  (those  with  a  completed  primary  education  or  less)  in  terms  of  almost  all  employment  outcomes,  including  both  labor supply and earnings from wage employment.                                                               16We found no impact on the use of cognitive skills measured by different indicators taken from the STEP  survey methodology, including the use of reading and writing skills at work, the use of literacy skills at work,  the use of computers, contact with clients, solving and learning at work, autonomy, and repetitiveness. 22    To  investigate  the  differential  impact  by  age,  we  divided  the  sub‐sample  into  those  older  and  younger  than  24  years  old  (the  median  of  the  age  distribution).  While  no  differential  effect  by  age  was  found  in  the  Mombasa  sub‐sample,  there  is  evidence  that  the  program  had  a  more  significant  impact  on  older  males  (those  over  24  years  old)  than  younger  males  in  terms  of  their  earnings  from  wage employment.  VIII. Cost–Benefit Analysis It  is  important  to  look  not  only  at  the  impact  of  the  program  but  also  at  the  costs  of  the  different  program components to assess the performance of the life skills training and of the full program and  to  draw  conclusions  about  the  program’s  sustainability  and  the  potential  for  scaling  it  up.  Cost‐ benefit  analysis  is  crucial  to  evaluation  the  potential  policy  impact  of  the  study  and  to  inform  the  Government of Kenya about the most efficient ways to allocate resources. Unfortunately, the design  of  the  impact  evaluation  did  not  make  it  possible  for  us  to  disentangle  the  impact  of  each  component of the KYEP program. It was designed to assess the impact of the full program and of the  life  skills  training  alone  (which  we  found  had  had  an  insignificant  impact).  As  such,  a  cost‐benefit  analysis could only be carried out on the program as a whole.  Our  analysis  of  costs  took  into  account  service  delivery  costs  and  the  recurrent  administrative  costs  (including  staff  and  operating  overhead  costs)  that  could  be  attributed  to  cycle  2  only.  To  quantify  the  administrative  costs,  we  made  assumptions  about  the  percentage  of  staff  time  and  overhead  expenses  (transport,  telephone,  and  workshops)  attributable  to  cycle  2.17  Administrative  data  on  beneficiaries’  attendance,  their  completion  of  each  of  the  program  components,  and  reports  on  the  stipends  paid  to  trainees  and  the  compensation  paid  to  employers  were  gathered,  monitored,  and  reported in a new program management information system developed within KEPSA.   By  comparing  the  shares  of  the  weekly  service  delivery  costs  per  beneficiary  among  the  different  program  components,  internship  costs  accounted  for  26  percent  of  total  training  and  internship  delivery  costs,  sector‐specific  training  accounted  for  about  23  percent,  life  skills  training  for  21  percent, core business training for 17 percent, and entrepreneurship training and stipends for about  14 percent.   Table  14  presents  the  unit  costs  (per  participant)  of  the  program  by  component,  including  administrative  costs.  The  total  cost  per  beneficiary  was  about  KES  84,000  (US$1,000)  excluding  administrative costs and about KES 97,000 (US$1,150) including administrative costs.18 This unit cost                                                               17  Operating overhead costs were approximately 50 percent of total 2012/2013 operating costs and included  100 percent of the amounts paid for the impact evaluation, the beneficiary assessment, and the M&E  consultancies. The staff costs attributable to cycle 2 included 100 percent of staff costs as of May to  September 2012, 50 percent of total staff costs between March and April 2012, and 50 percent of total staff  costs between October 2012 and May 2013.  18 We calculated the unit costs for each type of training based on the number of participants, defined as those  who attended at least one day of training. We calculated the stipends and employers fees per participant  based on the number of interns who started internships. We calculated the staff and overhead costs per  participant based on the total number of candidates who confirmed their participation in cycle 2 and attended  at least one day of life skills training (2,431), including the additional 300 experimental candidates added to  cycle 2 to test the life skills training component alone. 23    –  not  adjusted  for  inflation  –  is  similar  to  that  of  a  similar  program,  Jovenesen  Accion,  in  Colombia  which cost US$750 per person in 2005.   We  calculated  the  monetary  benefits  of  the  program  based  on  the  ATT  estimate  of  its  impact  on  monthly earnings for interns who completed the full program (see Table 10).These estimates show a  KES  6,768  gain  for  males  (although  this  is  statistically  insignificant)  and  a  gain  of  KES  9,623  for  females (however, a zero impact on female earnings cannot be ruled out).  This implies that it would  take about 14 months to  offset the  costs of the program in the case of males and only 10 months in  the  case  of  females.  A  new  wave  of  data  collection  would  be  needed  to  confirm  whether  the  program’s  impact  on  paid  employment  is  persisting  and,  if  not,  how  long  it  lasted.  Assuming  that  these  monetary  gains  are  sustained  over  time  for  more  than  a  year  (or  14  months),  which  is  not  an  unrealistic  assumption,  we  can  conclude  that  the  benefits  of  the  program  exceeded  the  costs  for  both males and females, resulting in a positive internal rate of return.   The  12  weeks  of  classroom‐based  training  provided  by  the  program  did  not  represent  a  positive  opportunity  cost  and  were  not  factored  in  as  the  estimated  loss  in  tenure  due  to  the  program  was  never  significant.  However,  it  has  to  be  noted  that  the  gains  do  not  take  into  account  the  non‐ monetary  benefits  of  having  a  job  in  a  private  firm  and  that  the  direct  costs  of  delivering  the  program  do  not  include  any  possible  displacement  effects  in  the  Nairobi  and  Mombasa  labor  markets on non‐participants. The impact evaluation survey and program administrative data did not  make  it  possible  to  measure  general  equilibrium  effects  to  quantify  whether  the  program  firms  did  not  hire  as  many  workers  as  they  would  have  done  if  they  had  not  had  the  services  of  the  program  interns  for  free.19  If  the  program  interns  crowded  out non‐participants  from  jobs,  then  we  have  underestimated  the  costs.  However,  as  the  size  of  the  KYEP  pilot  (about  730  graduates  in  Nairobi  and  300  in  Mombasa  in  cycle  2)  was  negligible  compared  to  the  share  of  the  youth  population  of  working age in both cities, it seems reasonable to assume that these displacement effects may be of  second‐order.  However,  the  concern  about  displacement  effects  may  be  more  important  if  the  program is scaled up to the point of being large relative to the labor market.  IX. Conclusions The  KYEP  training  and  internship  program  that  is  being  piloted  in  Nairobi  and  Mombasa  provides  three months of classroom‐based technical training coupled with three‐month internships in private  firms to vulnerable youths between  the ages of 17  and 29 years  old, defined  as those who were out  of  school  and/or  had  no  permanent  job  in  the  previous  year.  These  are  considered  to  be  youths  at  risk  of  having  only  low‐productivity  jobs  and  of  depreciating  their  skills  at  an  early  stage  of  their  lifecycle.  A  minimum  of  eight  years  of  education  is  one  of  the  eligibility  conditions  for  the  program  to  ensure  that  participants  have  the  basic  skills  and  capacity  to  absorb  the  technical  and  life  skills  taught during the program.   The  demand‐driven  design  of  the  program  is  very  similar  to  the  approach  taken  in  other  programs  that  have  been  implemented  and  evaluated  in  developing  countries  in  Latin  America.  For  instance,  the  core business, sector‐specific, and life skills taught to the KYEP  interns were  those in  demand by  employers.  As  such  the  KYEP  pilot  represented  an  opportunity  to  evaluate  the  effectiveness  of                                                               19To measure displacement effects would require comparing employment outcomes in the cities, districts, and sectors where the program was not implemented with cities, districts, and sectors where the program was implemented and between participant and non-participants. 24    providing  combined  training  and  internship  programs  to  urban  youths  in  a  low‐income  country.  To  our knowledge, this study is the first impact evaluation based on experimental design of this type of  program in Africa or in a country with limited capacity.   Descriptive  statistics  show  that  the  program  benefitted  more  educated  youths  than  expected  and  that  about  75  percent  of  youths  assigned  to  the  program  were  engaged  in  an  economic  activity  at  baseline.  Overall,  the  program  seems  to  have  reached  mostly  tertiary  dropouts  rather  than  secondary  dropouts,  as  18  percent  of  the  sample  had  not  completed  secondary  education,  almost  29  percent  had  completed  secondary  school,  and  53  percent  had  some  tertiary  education,  having  either  started  or  completed  college  and/or  university.  The  sample  at  the  baseline  had  an  average  of  14  years  of  schooling,  meaning  that  the  program’s  targeting  could  be  improved  to  reach  the  most  vulnerable youths in the 16‐29 years old age range.   The  evaluation  analyzed  the  impact  of  the  life  skills  training  component  (two  weeks)  and  of  the  overall  program  (classroom‐based  and  on‐the‐job  training)  on  participants’  labor  supply  and  labor  earnings  (the  main  outcomes  of  interest)  as  well  as  on  their  further  skill  development  and  financial  behavior.  While  the  life  skills  training  component  was  found  to  have  had  no  significant  impact  on  any  of  these  variables,  the  overall  training  and  internship  program  had  positive  and  significant  effects  on  participants’  employment  outcomes  and  in  their  access  to  training  courses  and  internships.   Our  results  show  that  the  KYEP  program  had  a  substantial  positive  impact  for  males  on  the  probability  of  having  paid  wage  employment  with  a  written  contract,  which  also  translated  into  a  significant  increase  in  the  number  of  hours  worked  per  week.  Given  that  64  percent  of  males  in  the  control  group  had  paid  employment  at  the  time  of  the  endline  survey  the  ATT  estimates  for  interns  were  equivalent  to  a  15  percent  increase  in  paid  employment  in  the  previous  month.  Descriptive  statistics  show  that,  on  average,  wage  employment  among  male  interns  in  the  finance,  energy,  and  tourism  sectors  increased  by  20,  18,  and  18  percent  respectively  compared  to  control  group  males.  Albeit  positive,  the  change  in  wage  earnings  was  not  significantly  different  from  zero  among  males  overall but was significant for older males (those older than 24 years old). Wages increased by about  KES 5,000 among males placed in internships, which corresponds to 26 percent of the wage earnings  of control group males and by KES 12,000 among older males.  Overall no effects were found on the probability of starting up a new business, being self‐employed,  or  working  for  a  family  business.  This  suggests  that  training  alone  is  not  sufficient  to  foster  self‐ employment  and  that  it  needs  to  be  complemented  with  measures  to  ease  access  to  start‐up  capital.  While  the  program  offered  an  entrepreneurship  training  course  coupled  with  internships  in  a  small  or  micro  enterprise  as  an  alternative  to  the  sector‐specific  training  for  those  interested  in  starting or running a small business, no other business development service was provided to support  self‐employment  such  as  start‐up  capital,  counseling,  networking  services,  or  micro  credit,  all  of  which are critical for supporting small‐scale entrepreneurship. Descriptive statistics from the surveys  also  show  that  the  most  binding  constraints  to  business  start‐ups  are  a  lack  of  capital  and  a  skills  mismatch.  The  program  reduced  constraints  to  self‐employment  only  in  so  far  as  it  built  the  basic  business  skills  of  participants.  Extending  the  program  to  include  components  designed  to  ease  access  to  capital  and  link  beneficiaries  to  business  development  services  would  improve  this  outcome.  25    However,  the  program  had  a  significant  impact  on  self‐employment  among  lower  educated  youths  (those  for  whom  primary  was  the  highest  level  of  education  attained)  and  in  Mombasa.  In  Mombasa,  the  program  significantly  increased  the  probability  that  program  interns  would  work  for  themselves  and/or  for  their  own  family’s  business  by  4  percentage  points  relative  to  the  young  people in the control group, which represents a 20 percent increase in self‐employment.    Given  the  considerable differential attrition between assignment  groups among females, our results  related  to  females  are  biased  and  need  to  be  interpreted  with  caution.  Our  results  showed  that  the  program  had  a  positive  effect  on  the  probability  of  a  female  participant  having  a  paid  job  after  graduating  and  that  it  increased  labor  earnings  among  females  by  KES  9,600  a  month.  While  Lee  bounds  cannot  rule  out  a  zero  impact,  the  impact  on  earnings  seems  to  be  robust,  being  closer  to  the  estimated  upper  bound.  Specifically,  female  interns  placed  in  the  tourism  sector  had  better  employment  and  earnings  outcomes  than  those  placed  in  other  sectors.  In  contrast  with  our  results  for  males,  less  educated  females,  especially  in  Mombasa,  benefitted  more  than  better  educated  females from the program.  The  program  also  had  positive  effects  on  having  participated  in  either  (certified)  skills  training  or  in  an internship in the previous 12 months for both males and females, but we found no effects on the  probability  of  having  acquired  a  tertiary  diploma  and/or  college  degree.  The  program  helped  to  change  the  financial  behavior  of  participants  measured  by  the  probability  of  them  opening  a  bank  account  and  accumulating  savings  (for  females),  both  of  which  increased.    Our  assumption  is  that  the  life  skills,  core  business,  and  entrepreneurship  training  delivered  through  the  KYEP  program   educated  youths  about  using  formal  bank  accounts  to  save  as  well  as  making  them  less  risk  averse  (for males).     These  results  are  at  the  basis  of  a  cost‐benefit  analysis.  With  a  total  estimated  cost  of  KES  97,000  per  beneficiary  and  an  estimated  KES  6,768  monthly  gain  for  males  (although  this  is  statistically  insignificant)  and  a  KES  9,623  monthly  gain  for  females,  the  benefits  of  the  program  exceed  the  costs  for  both  males  and  females  if  we  assume  the  gains  were  sustained  for  at  least  14  months,  which  does  not  seem  to  be  a  unrealistic  assumption.  Thus,  if  we  ignore  any  potential  displacement  effects  to  program  non‐participants,  the  pilot  program  proved  to  be  cost‐effective.  However,  possible  spillover  effects  need  to  be  taken  into  account  and  may  prove  be  particularly  important  should the KYEP program be scaled up to be large enough relative to the labor market.              26    References    Adoho, Franck, Shubha Chakravarty, Dala T. Korkoyah Jr.,  Mattias Lundberg, and AfiaTasneem.2014.  "The  Impact  of  an  Adolescent  Girls  Program:  The  EPAG  Project  in  Liberia".  World  Bank  Policy  Research Working Paper No. 6832.  Ahmed,  A.,  S.  Chakravarty,  M.  Lundberg  and  P.  Nikolov.  2015.  “The  Role  of  Training  Programs  for  Youth Employment in Nepal: Impact Evaluation Report on the Employment Fund”, mimeo.  Aedo,  C.,  and  S.  Nuñez.  2004.  “The  Impact  of  Training  Policies  in  Latin  America  and  the  Caribbean:  The  Case  of  ProgramaJoven,”  Research  Network  Working  Paper  #R‐483,  Inter‐American  Development Bank.  Almeida,  R.  Arbelaez,  J.,  Honorati,  M.,  Kuddo,  A.,  Lohmann,  T.,  Ovadiya,  T.M.  Pop,  M.L.  Sanchez  Puerta,  and  M.  Weber.  2012b.  “Improving  Access  to  Jobs  and  Earnings  Opportunities:  The  Role  of  Activation  and  Graduation  Policies  in  Developing  Countries,”  Social  Protection  and  Labor Discussion Paper No. 1204, World Bank, Washington, D.C.  Attanasio,  O.  P.,  A.  D  Kugler.,  and  C.  Meghir.  2011.  "Subsidizing  Vocational  Training  for  Disadvantaged  Youth  in  Developing  Countries:  Evidence  from  a  Randomized  Trial,"  American  Economic Journal: Applied economics 3:188‐220.  Betcherman,  G.,  K.  Olivas,  and  A.  Dar.  2004.  “Impacts  of  Active  Labor  Market  Programs:  New  Evidence  from  Evaluations  with  Particular  Attention  to  Developing  and  Transition  Countries,”  SP Discussion Paper 0402, World Bank, Washington, D.C.  Betcherman, G., M. Godfrey, S. Puerto, F. Rother, and A. Stavreska. 2007. “A Review of Interventions  to  Support  Young  Workers:  Findings  of  the  Youth  Employment  Inventory”  Social  Protection  Discussion Paper 0715, World Bank, Washington, D.C.  Card,  D.,  P.  Ibarraran,  F.  Regalia,  D.  Rosas‐Shady,Y.  Soares.  2011.    “The  Labor  Market  Impacts  of  Youth Training in the Dominican Republic”. Journal of Labor Economics, vol. 29, no. 2.  Cho,  Y.,  and  M.  Honorati.  2014.  “Entrepreneurship  programs  in  Developing  Countries:    A  Meta  Regression Analysis”, Labor Economics Vol. 24.  Cho,  Y.,  D.  Kalomba,  M.  Mobaraq,  and  V.  Orozco.  2013.  “Gender  Differences  in  the  Effects  of  Vocational  Training:  Constraints  on  Women  and  Drop‐Out  Behavior”.  World  Bank  Policy  Research Working Paper 6545.  Filmer  D.  and  L.  Fox.  2014.   “Youth  Employment  in  Sub‐Saharan  Africa”.  World  Bank,  Washington,  DC.  Groh  M,  N.  Krishnan,  D.  McKenzie,  and  T.  Vishwanath.  2012.  “The  Impact  of  Training  and  Wage  Subsidy  Programs  on  Female  Youth  Employment  in  Jordan,”  Policy  Research  Working  Paper  No. 6141, World Bank, Washington, D.C.  27    Honorati,  M.  and  T.P.  McArdle.  2013.  “The  Nuts  and  Bolts  of  Designing  and  Implementing  Training  Programs  in  Developing  Countries”  Social  Protection  and  Labor  Discussion  paper  No.  1304.  World Bank, Washington, DC.  Ibarraran,  P.,  and  D.  Rosas  Shady.  2009.  “Evaluating  the  Impact  of  Job  Training  Programs  in  Latin  America:  Evidence  from  IDB  Funded  Operations,”  Journal  of  Development  Effectiveness  1(2):  195–216.  Ibarraran,  P.,  L.  Ripani,  B.  Tapoada,  J.  M.  Villa,  and  B.  Garcia.  2014.  “Life  Skills,  Employability  and  Training  for  Disadvantaged  Youth:  Evidence  from  a  Randomized  Evaluation  Design,”  IZA  Discussion Paper No. 6617.  Ibarraran,  P.,  J.  Kluve,  L.  Ripani,  D.  Rosas  Shady.  2015.  “Experimental  evidence  on  the  long  term  impacts of a youth training program” mimeo.  Hicks,  J.H.,  M.  Kremer,  I.  Mbiti,  E.  Miguel.  2011.  “Vocational  Education  Voucher  Delivery  and  Labor  Market  Returns:  A  Randomized  Evaluation  Among  Kenyan  Youth”.  Report  for  Spanish  Impact  Evaluation Fund (SIEF) Phase II.  Hirshleifer, S., D. McKenzie, R. Almeida, and C. Ridao‐Cano (2014). The impact of vocational training  for the unemployed: Experimental evidence from turkey. IZA Discussion Paper No. 8059.  Honorati,  M.  “The  Impact  of  Private  Sector  Internships  and  Training  on  Urban  Youth  in  Kenya”,  World Bank Policy Research Working Paper series, forthcoming.  Ibarraran,  P.,  and  D.  Rosas  Shady.  2009.  “Evaluating  the  Impact  of  Job  Training  Programs  in  Latin  America:  Evidence  from  IDB  Funded  Operations,”  Journal  of  Development  Effectiveness  1(2):  195–216.  Ibarraran,  P.,  L.  Ripani,  B.  Tapoada,  J.  M.  Villa,  and  B.  Garcia.  2014.  “Life  Skills,  Employability  and  Training  for  Disadvantaged  Youth:  Evidence  from  a  Randomized  Evaluation  Design,”  IZA  Journal of labor and Development 3, 1‐24.   Kugler,  A.,  M.  Kugler,  J.E.  Saavedra,  and  L.O.  Herrera.  2015.  “Job  Training  and  Formal  Education  Complementarities: Experimental Evidence,” mimeo.  Maitra,  P.  and  S.  Mani.  2014.  “Learning  and  Earning:  Evidence  from  a  Randomized  Evaluation  in  India“ IZA Discussion Paper No. 8552.    UNDP. 2013. Kenya’s Youth Employment Challenge. Discussion Paper, January 2013.   Vezza,  E.,  B.  García,  G.  Cruces  and  J.  Amendolaggine.  2014.  “Youth  and  Employment  Program,  Dominican Republic” Impact Evaluation Report for the 2008‐2009 Cohorts. Mimeo.    World  Bank.  2010.  Kenya  Youth  Empowerment  Project.  Project  Appraisal  Document.  Report  No:  53090‐KE.  World  Bank.  2012.  “Kenya  at  work.  Energizing  the  economy  and  creating  jobs”.  Kenya  Economic  Update, December 2012. Edition No. 7.  28    World Bank. 2013. World Development Report: Jobs. World Bank, Washington, DC.  World Bank.  2014. “Anchoring High Growth. Can Manufacturing Contribute More?”. Kenya  Economic Update, December 2014. Edition No. 11.  29    Table 1: Timeline of Activities    Application process  May 2012  Randomization/ lottery  June 28, 2012  Baseline data collection  July 2012  Program implementation   August 2012‐May 2013  o Life skills training   August 2012  o Core business training  October‐November 2012   Entrepreneurship  November 2012  o Sector‐specific training  November‐December 2012  o Work experience  January‐April 2013  Endline data collection (1)    November‐December 2013  Endline data collection (2)    July  2014    Table 2: Groups assignment and IE Sample Composition    Randomly selected to  Randomly  Baseline IE  End 1  Endline2 IE     participate in the program  selected  in the  sample*  IE sample*  sample*  (sampling frame)  IE sample    T1  300  300  229  189  187  T1 waitlist  400    84  69  65  T2  1,650  850    686  535  545  T2 waitlist  700    144  121  111  C  950  950    763  560  562  C waitlist   2,952    207  162  148    Total   6,952  2100  2,113  1,636  1,618  Note: *This includes successfully completed interviews excluding observations that do not comply with the experiment.  Specifically 80 observations were removed: 73 youths randomly assigned to treatment were never reached by the  program and offered to participate, 6 youths assigned to control group did participate in the program and one survey was  not completed successfully.   Table 3: Final Sample Composition by Gender and Location    Endline 1 Endline 2 C T1 T2 TOTAL C T1 T2 TOTAL Nairobi Male 262 142 239 643 254 146 246 646 Female 179 116 171 466 182 106 183 471 Mombasa Male 160 0 155 315 157 0 150 307 Female 120 0 91 211 116 0 78 194 Total 721 258 656 1,635 709 252 657 1,618     30    Table 4a: Attrition Rates by Gender and Assignment Group  Nairobi  Mombasa  Control  T1  T2  Control  T2  Male  25%  16%  18%  23%  21%  Female  31%  24%  20%  29%  28%    Table 4.b: Sample Attrition  Do not drop out by  in  endline 2  Drop out by endline 2  Total  Do not drop out by endline 1  1,431  204  1,635  Drop out by endline 1  187  291  478  Total  1,618  495  2,113        Table 5a: Labor Force Composition       Male  Female     C  T2  T1  C  T2  T1  Employed  69%  75%  73%  43%  48%  54%  Wage employee  46%  53%  50%  28%  31%  34%  Self‐employed  23%  22%  23%  16%  17%  19%  Employed (unpaid)  5%  4%  6%  5%  5%  6%  Unemployed  21%  18%  21%  38%  30%  31%  Inactive  10%  7%  6%  18%  22%  15%  Inactive student  5%  2%  3%  3%  8%  3%  Inactive non‐student  5%  5%  3%  15%  14%  12%                Source:  Data from endline surveys.  31    Table 5b: Descriptive Statistics from the Baseline and Endline Surveys  All Nairobi Mombasa Before After Before After Before After Labor supply and earnings Worked    i n  l a s t 7 da ys * 0.756 0.668 0.780 0.634 0.703 0.583 Wa ge  empl oyee* 0.482 0.415 0.509 0.433 0.423 0.373 Sel f‐empl oyed* 0.274 0.253 0.271 0.201 0.279 0.210 Pa i d  work    i n  l a s t 7 da ys 0.588 0.603 0.557 Worked    l a s t month* 0.583 0.603 0.549 Looked  for wa ge   empl oyment i n  l a s t month 0.784 0.570 0.794 0.568 0.762 0.577 Months  s ea rchi ng for  job* 15.031 6.819 14.385 6.626 16.561 7.242 Hours  worked  per week* 43.125 30.897 44.425 31.529 40.226 29.489 Empl oyed  for  20+ hours * 0.698 0.543 0.721 0.561 0.649 0.503 Ha s  contra ct* 0.253 0.197 0.255 0.217 0.248 0.152 Forma l   work/Ha s   s oci a l  i ns ura nce  benefi t* 0.271 0.272 0.000 0.269 Wi l li ng  to  work  i n  next 6 months 0.988 0.932 0.987 0.926 0.990 0.946 Wi l li ng  to  work  wi thout s oci a l  i ns ura nce   benefi t 0.788 0.535 0.805 0.543 0.750 0.515 Res erva ti on  wa ge 16,361 24,024 16,798 25,458 15,388 20,826 Wa ge  worker  ea rni ngs   (monthl y)* 7,301 15,150 7,524 16,078 6,610 13,081 Sel f‐empl oyment  ea rni ngs   (monthl y)* 1,136 2,748 1,216 2,976 959 2,600 Ever empl oyed  s i nce   the  a ge   of 15* 0.908 0.698 0.911 0.705 0.900 0.685 Previ ous  job  wa s  s a la ri ed* 0.781 0.564 0.787 0.572 0.766 0.545 Previ ous  job  wa s  s elf‐empl oyed* 0.096 0.111 0.090 (0.107) 0.110 (0.120) Training & education Recei ved   tra i ni ng  i n  pa s t 12 months 0.292 0.498 0.307 0.515 0.260 0.464 Ha d  a n  i nterns hi p  i n  pa s t 12  months 0.291 0.324 0.293 0.319 0.287 0.335 Currentl y a ttendi ng  s chool 0.117 0.837 0.122 0.174 0.108 0.141 Pri ma ry compl ete  or l es s 0.128 0.104 0.126 0.096 0.133 0.122 Seconda ry compl ete  or l es s 0.532 0.365 0.505 0.342 0.589 0.413 Some  col l ege  or uni vers i ty* 0.185 0.138 0.198 0.142 0.156 0.127 Col l ege  or uni vers i ty  compl ete 0.155 0.394 0.170 0.420 0.122 0.338 Demographic characteristics Ma l es 0.589 0.586 0.581 0.581 0.595 0.595 Age 24.055 25.408 24.024 25.408 24.119 25.408 Ma rri ed 0.150 0.234 0.169 0.265 0.112 0.169 Hous ehol d   s i ze 3.780 3.414 3.505 3.182 4.361 3.903 Number of dependents 1.165 1.878 1.216 1.933 1.057 1.762 Ha s  chi l dren 0.228 0.329 0.256 0.384 0.169 0.213 N. of chi l dren  condi ti ona l  on  ha vi ng  chi l dren 1.349 1.861 1.351 1.967 1.341 1.455 Moved  from  home  to  new  l oca ti on   0.448 0.306 0.473 0.319 0.395 0.279 Li ved  outs i de  Na i robi 0.560 0.674 0.319 Savings and assets Ha s  Sa vi ngs   0.464 0.619 0.454 0.629 0.483 0.597 Ha s  ba nk  a ccount 0.461 0.539 0.484 0.555 0.413 0.504 Note: variables  labeled  with an  asterisk (*)  are  not fully comparable between  the baseline and  the endline surveys  because of differences in  the design of the two surveys.      32    Table 6: Baseline Balance by Assignment Groups     Control  T1  Difference  T2  Difference     (i)  (ii)  (ii)‐(i)  (iii)  (iii)‐(i)  Labor Supply and Earnings                 Worked  in previous 7 days  0.753  0.745  ‐0.007  0.763  0.010     (0.010)  (0.024)  (0.033)  (0.007)  (0.015)  Wage employee  0.484   0.500   0.017   0.474   (0.010)     (0.012)  (0.011)  (0.019)  (0.013)  (0.025)  Self‐employed  0.269  0.245  ‐0.024  0.290  0.020     (0.019)  (0.032)  (0.049)  (0.013)  (0.031)  Looked for wage employment in previous month  0.788   0.750   (0.038)  0.794   0.006      (0.014)  (0.029)  (0.041)  (0.008)  (0.020)  Months searching for job  14.894  17.983  3.090  14.066  ‐0.828     (0.467)  (1.200)  (1.457)*  (0.516)  (0.880)  Hours worked per day  6.164   6.178   0.014   6.150   (0.014)     (0.104)  (0.233)  (0.296)  (0.106)  (0.191)  Has contract  0.263  0.239  ‐0.024  0.248  ‐0.015     (0.013)  (0.023)  (0.033)  (0.010)  (0.021)  Willing to work in next 6 months  0.994  0.984  ‐0.010  0.983  ‐0.011     (0.002)  (0.008)  (0.009)  (0.003)  (0.004)**  Willing to work informally/without social insurance  benefit  0.775   0.806   0.031   0.795   0.020      (0.013)  (0.023)  (0.031)  (0.013)  (0.024)  Reservation wage  16,447  16,530  83  16,203  ‐244     (276.425)  (311.146)  (532.605)  (239.817)  (506.435)  Monthly wage (net payment after tax and  contributions)  7,512  7,227  ‐285  7,101  ‐411     (227.915)  (484.126)  (621.636)  (231.384)  (423.320)  Self‐employment earnings (monthly)  1,163  849  ‐313  1,218  55     (129.923)  (177.019)  (269.108)  (119.371)  (241.408)  Ever employed since the age of 15  0.895  0.921  0.026  0.917  0.021     (0.010)  (0.012)  (0.021)  (0.008)  (0.018)  Previous job was salaried  0.771  0.790  0.020  0.788  0.017     (0.013)  (0.022)  (0.030)  (0.013)  (0.025)  Previous job was self‐employed  0.093  0.095  0.002  0.100  0.007     (0.005)  (0.017)  (0.018)  (0.008)  (0.012)  Training and Education                 Received training in previous 12 months  0.288  0.256  ‐0.032  0.312  0.024     (0.010)  (0.040)  (0.041)  (0.020)  (0.028)  Had an internship  0.289  0.293  0.005  0.293  0.004     (0.011)  (0.031)  (0.037)  (0.013)  (0.021)  Previous KEPSA applicant  0.117  0.091  ‐0.026  0.118  0.001     (0.007)  (0.018)  (0.022)  (0.008)  (0.014)  Currently attending school  0.120  0.099  ‐0.020  0.122  0.003     (0.008)  (0.013)  (0.019)  (0.008)  (0.016)  Ever had to withdraw from school  0.508   0.487   (0.020)  0.499   (0.009)     (0.016)  (0.019)  (0.030)  (0.015)  (0.030)  Years of education*  13.632  13.835  0.203  13.543  ‐0.089     (0.056)  (0.116)  (0.142)  (0.067)  (0.115)  Primary complete or less  0.141   0.115   (0.026)  0.120   (0.021)     (0.010)  (0.017)  (0.027)  (0.006)  (0.015)  Secondary complete or less  0.526  0.499  ‐0.028  0.552  0.025     (0.014)  (0.019)  (0.030)  (0.013)  (0.026)  Some college or university  0.180   0.189   0.009   0.188   0.008      (0.012)  (0.008)  (0.013)  (0.014)  (0.026)  College or university complete  0.153   0.197   0.044   0.140   (0.012)     (0.009)  (0.015)  (0.016)**  (0.013)  (0.021)  Passed KCPE exam  0.823   0.782   (0.041)  0.774   (0.049)     (0.014)  (0.031)  (0.040)  (0.014)  (0.026)*  Passed KCSE exam (at least C+ grade)  0.298  0.298  0.000  0.291  ‐0.007     (0.007)  (0.024)  (0.021)  (0.015)  (0.021)  33    Demographic Characteristics                 Males  0.590  0.575  ‐0.015  0.593  0.003     (0.004)  (0.009)  (0.012)  (0.004)  (0.008)  Age  24.120  24.308  0.188  23.883  ‐0.237     (0.093)  (0.069)  (0.127)  (0.101)  (0.193)  Married  0.145   0.228   0.083   0.126   (0.020)     (0.010)  (0.024)  (0.027)**  (0.014)  (0.022)  Catholic  0.265  0.287  0.022  0.296  0.031     (0.009)  (0.022)  (0.028)  (0.009)  (0.015)*  Protestant  0.597  0.584  ‐0.013  0.591  ‐0.006     (0.013)  (0.026)  (0.033)  (0.014)  (0.024)  Muslim  0.134   0.125   (0.009)  0.109   (0.025)     (0.007)  (0.006)  (0.009)  (0.008)  (0.015)  Mother with primary complete or less  0.486   0.442   (0.043)  0.480   (0.006)     (0.010)  (0.035)  (0.037)  (0.017)  (0.023)  Mother with secondary complete or less  0.345  0.369  0.024  0.337  ‐0.008     (0.013)  (0.028)  (0.033)  (0.016)  (0.028)  Mother with incomplete or complete college  0.170   0.189   0.019   0.183   0.014      (0.006)  (0.010)  (0.013)  (0.006)  (0.011)  Father with primary complete or less  0.366   0.333   (0.033)  0.360   (0.007)     (0.013)  (0.032)  (0.042)  (0.011)  (0.020)  Father with secondary complete or less  0.338  0.324  ‐0.014  0.341  0.003     (0.019)  (0.048)  (0.064)  (0.012)  (0.027)  Father with incomplete or complete college  0.296   0.343   0.047   0.300   0.004      (0.008)  (0.034)  (0.038)  (0.013)  (0.017)  Mother alive  0.838   0.835   (0.003)  0.847   0.009      (0.013)  (0.029)  (0.039)  (0.009)  (0.020)  Father alive  0.678   0.675   (0.002)  0.691   0.013      (0.014)  (0.013)  (0.020)  (0.016)  (0.029)  Lives with mother  0.298  0.298  0.000  0.313  0.015     (0.012)  (0.018)  (0.026)  (0.012)  (0.023)  Lives with father  0.199  0.181  ‐0.018  0.211  0.012     (0.012)  (0.023)  (0.023)  (0.017)  (0.028)  Household size  3.782  3.712  ‐0.070  3.806  0.024     (0.045)  (0.143)  (0.145)  (0.079)  (0.114)  Number of dependents  1.095   1.358   0.263   1.166   0.071      (0.057)  (0.124)  (0.174)  (0.036)  (0.085)  Has children  0.224  0.266  0.042  0.217  ‐0.007     (0.016)  (0.021)  (0.030)  (0.017)  (0.033)  No. of children conditional on having children  1.347  1.442  0.095  1.299  ‐0.048     (0.037)  (0.037)  (0.059)  (0.043)  (0.077)  Moved from home to new location   0.447   0.425   (0.023)  0.459   0.012      (0.012)  (0.025)  (0.034)  (0.011)  (0.022)  Lived outside Nairobi  0.568  0.550  ‐0.017  0.556  ‐0.012     (0.015)  (0.025)  (0.036)  (0.014)  (0.027)  Savings and Assets                 Has savings   0.459   0.473   0.014   0.465   0.007      (0.012)  (0.016)  (0.024)  (0.012)  (0.023)  Has bank account  0.443  0.510  0.067  0.462  0.019     (0.011)  (0.017)  (0.021)***  (0.012)  (0.022)  Has a loan  0.283   0.277   (0.005)  0.327   0.044      (0.013)  (0.028)  (0.032)  (0.017)  (0.028)  Currently rents dwelling  0.751   0.778   0.027   0.773   0.022      (0.014)  (0.024)  (0.028)  (0.018)  (0.030)  Has a mobile phone   0.960   0.954   (0.005)  0.973   0.013      (0.007)  (0.006)  (0.010)  (0.008)  (0.015)  House has electricity  0.849   0.866   0.016   0.831   (0.018)     (0.005)  (0.007)  (0.009)  (0.006)  (0.010)  House has a TV  0.714   0.736   0.022   0.697   (0.017)     (0.013)  (0.012)  (0.021)  (0.012)  (0.025)  House has piped water  0.576  0.555  ‐0.021  0.544  ‐0.032     (0.014)  (0.025)  (0.037)  (0.010)  (0.023)  Household expenditure  14,155   13,643   (512)  13,616   (539)     (383.891)  (604.265)  (854.788)  (374.437)  (725.069)  34    Health                 Has health insurance  0.258  0.293  0.035  0.244  ‐0.014     (0.012)  (0.030)  (0.039)  (0.011)  (0.020)  Smoker  0.016  0.025  0.009  0.023  0.006     (0.004)  (0.013)  (0.016)  (0.002)  (0.004)  Drinks  0.259  0.240  ‐0.018  0.241  ‐0.017     (0.009)  (0.011)  (0.016)  (0.009)  (0.018)  35    Table 7a: Program Take‐up by Treatment and Control Group and Location  Total Nairobi Mombasa T1 T2 T1 T2 T2 Tota l Compl i e d Sha re Tota l Compl i e d Sha re Tota l Compl i e d Sha re Tota l Compl i ed Sha re Tota l Compl i e d Sha re A   Overall Conta cte d 252 252 1.000 657 657 1.000 252 252 1.000 429 429 1.000 228 228 1.000 Atte nde d  LST 252 231 0.917 657 590 0.898 252 231 0.917 429 379 0.883 228 211 0.925 Compl e te d   LST 252 200 0.794 657 503 0.766 252 200 0.794 429 312 0.727 228 191 0.838 I nte rvi e we d  a nd  pl a ce d 657 415 0.632 429 262 0.611 228 153 0.671 Atte nde d  core   bus i ne s s  T 657 390 0.594 429 242 0.564 228 148 0.649 Atte nde d  s e ctor s pe ci fi c  T 657 372 0.566 429 225 0.524 228 147 0.645 Atte nde d  e ntre pre ne urs hi p   T 657 248 0.377 429 145 0.338 228 103 0.452 I nte rns hi p  compl e te d 657 318 0.484 429 196 0.457 228 122 0.535 B Conditional on being  selected  by  employers (placed) Atte nde d  core   bus i ne s s  T 415 390 0.940 262 242 0.924 153 148 0.967 Atte nde d  s e ctor s pe ci fi c  T 415 372 0.896 262 225 0.859 153 147 0.961 Atte nde d  e ntre pre ne urs hi p   T 415 248 0.598 262 145 0.553 153 103 0.673 I nte rns hi p  compl e te d 415 318 0.766 262 196 0.748 153 122 0.797     Table 7b: Program Take‐up by Sector (as share of interns placed)  Energy Fi na nce ICT Ma nufa cturi ng MSE (Jua  Ka l i ) Touri s m Tota l Total Intervi ewed  a nd  pl a ced 34 8.2% 43 10.4% 111 26.7% 34 8.2% 88 21.2% 105 25.3% 413 Attended  core  bus i nes s  T 31 7.5% 40 9.6% 108 26.0% 32 7.7% 82 19.8% 97 23.4% 389 Attended  s ector s peci fi c  T 31 7.5% 36 8.7% 105 25.3% 30 7.2% 77 18.6% 93 22.4% 370 Attended  entrepreneurs hi p  T 18 4.3% 18 4.3% 66 15.9% 19 4.6% 61 14.7% 66 15.9% 248 Interns hi p  compl eted 25 6.0% 28 6.7% 91 21.9% 26 6.3% 66 15.9% 82 19.8% 317 Nairobi Intervi ewed  a nd  pl a ced 15 5.7% 29 11.1% 71 27.1% 20 7.6% 64 24.4% 63 24.0% 261 Attended  core  bus i nes s  T 13 5.0% 28 10.7% 68 26.0% 18 6.9% 59 22.5% 56 21.4% 241 Attended  s ector s peci fi c  T 12 4.6% 24 9.2% 65 24.8% 16 6.1% 55 21.0% 53 20.2% 224 Attended  entrepreneurs hi p  T 4 1.5% 11 4.2% 38 14.5% 9 3.4% 45 17.2% 38 14.5% 145 Interns hi p  compl eted 11 4.2% 17 6.5% 57 21.8% 16 6.1% 47 17.9% 48 18.3% 195 Mombasa Intervi ewed  a nd  pl a ced 19 12.4% 14 9.2% 40 26.1% 14 9.2% 24 15.7% 42 27.5% 152 Attended  core  bus i nes s  T 18 11.8% 12 7.8% 40 26.1% 14 9.2% 23 15.0% 41 26.8% 148 Attended  s ector s peci fi c  T 19 12.4% 12 7.8% 40 26.1% 14 9.2% 22 14.4% 40 26.1% 146 Attended  entrepreneurs hi p  T 14 9.2% 7 4.6% 28 18.3% 10 6.5% 16 10.5% 28 18.3% 103 Interns hi p  compl eted 14 9.2% 11 7.2% 34 22.2% 10 6.5% 19 12.4% 34 22.2% 122 36    Table 8: Probability of Attrition by Treatment and Control Groups  Total Nairobi Mombasa  Attrition to endline 1  Attrition to endline 2  Attrition to endline1  Attrition to endline 2  Attrition to endline 1  Attrition to endline 2 5  6  7  8  1  2  3  4  5  6  7  8  Assigned to treatment 1  ‐0.088** ‐0.081** ‐0.077*** ‐0.069** ‐0.093*** ‐0.089** ‐0.068*** ‐0.063** (0.039)  (0.039)  (0.025)  (0.029)  (0.035)  (0.035)  (0.023)  (0.025)  Assigned to treatment 2  ‐0.037*  ‐0.035  ‐0.081*** ‐0.078*** ‐0.048*** ‐0.049*** ‐0.061*** ‐0.060*** ‐0.066** ‐0.067** ‐0.027  ‐0.021 (0.023)  (0.023)  (0.017)  (0.017)  (0.018)  (0.018)  (0.016)  (0.016)  (0.030)  (0.032)  (0.024)  (0.028)  Baseline characteristics No Yes  No Yes  No Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  Observation 2,113  2,113  2,113  2,113  1,445  1,445  1,445  1,445  668  668  668  668  Note: Standard errors marked by asterisks (*, **, ***) indicate significance at the 10, 5, and 1 percent levels respectively.    Table 9: Lee Bounds on Training and Internship Program Treatment Effects  (dependent variable = being employed in previous  7 days)  Total Nairobi  Mombasa Male Female  Male Female  Male Female  Trimming proportion  0.06  0.10  0.06  0.11  0.03 0.02 N. obs  (T2+C) at endline 2  814  559  500  365  307  194  N. obs trimmed  47  56  31 40  9  4  Dependent variable: Employed  ITT estimate  0.066*  0.042  0.029  0.060  0.129*** 0.006  (0.039)  (0.032)  (0.044)  (0.041) (0.031)  (0.042)  Lower Lee bound  0.051  ‐0.012  0.011  ‐0.015  0.116**  ‐0.005  (0.034)  (0.051)  (0.041)  (0.065) (0.056)  (0.085)  Upper Lee bound  0.112*** 0.101**  0.092*  0.145**  0.144**  0.019  (0.042)  (0.050)  (0.053)  (0.064) (0.068)  (0.082)  Note: Standard errors marked by asterisks (*, **, ***) indicate significance at the 10, 5, and 1 percent levels respectively.        37    Table 10: Impact of Training and Internships on Employment Outcomes  Job  has      Monthl y  Worked    Worked       Hours   Empl oyed   s oci a l   earni ngs       Monthl y  i n  l a s t 7  l a s t  Wa ge   Sel f ‐ worked  per  for 20+     Ha s  a   i ns urance   Tenure   (wa ge   earni ngs  (s el f‐ days month Pai d  work   worker empl oyed week hours contra ct benefi ts (months ) empl oyees ) empl oyed) Panel A: Male ITT 0.065* 0.070** 0.069* 0.072* ‐0.006 3.130** 0.043* 0.046* ‐0.014 0.285 3,108 ‐656 (0.038) (0.032) (0.040) (0.037) (0.039) (1.231) (0.024) (0.027) (0.041) (0.903) 3,560 858 Lower Lee  bound 0.051 0.051 0.052 0.048 ‐0.057 0.282 0.020 0.006 ‐0.051 ‐2.715** ‐8,787 ‐2,667 (0.034) (0.035) (0.035) (0.040) (0.041) (2.489) (0.041) (0.040) (0.042) (1.077) 3,860 862 Upper Lee  bound 0.112*** 0.112*** 0.113*** 0.109*** 0.003 5.183** 0.080** 0.067** 0.010 0.472 5,602 ‐374 (0.042) (0.042) (0.042) (0.041) (0.031) (2.151) (0.039) (0.031) (0.036) (1.071) 4,166 749 ATT (pl a ced) 0.108* 0.115** 0.114* 0.118** ‐0.010 5.151*** 0.070* 0.076* ‐0.023 0.469 5,116 ‐1,080 (0.058) (0.049) (0.061) (0.056) (0.060) (1.878) (0.037) (0.042) (0.065) (1.403) 5,485 1,342 ATT (compl eted) 0.142* 0.152** 0.151* 0.156** ‐0.013 6.815*** 0.093* 0.101* ‐0.030 0.621 6,768 ‐1,428 (0.076) (0.064) (0.080) (0.075) (0.080) (2.438) (0.049) (0.057) (0.086) (1.851) 7,212 1,792 Control  mean 0.69 0.64 0.65 0.46 0.23 23.03 0.41 0.20 0.33 10.94 19,278 4,132 Number of obs erva ti ons 808 808 808 808 808 808 808 808 808 808 808 808 Panel B: Female ITT 0.045* 0.042** 0.045*** 0.029 0.016 2.199 0.033 0.046 ‐0.005 0.553 5,035.457* 201 (0.026) (0.020) (0.016) (0.042) (0.022) (2.410) (0.040) (0.033) (0.022) (1.072) (2674) (238) Lower Lee  bound ‐0.012 ‐0.020 ‐0.014 ‐0.043 ‐0.082 ‐3.566 ‐0.042 ‐0.040 ‐0.097* ‐2.220*** ‐3,311** ‐1,135.464*** (0.051) (0.052) (0.052) (0.053) (0.052) (2.994) (0.053) (0.051) (0.053) (0.774) (1346) (315) Upper Lee  bound 0.101** 0.093* 0.099** 0.070 0.031 4.307* 0.071* 0.073** 0.016 1.267 6,443** 246.157 (0.050) (0.050) (0.050) (0.044) (0.034) (2.348) (0.042) (0.033) (0.037) (1.016) (2592) (423) ATT (pl a ced) 0.067* 0.063** 0.067*** 0.044 0.024 3.271 0.049 0.069 ‐0.007 0.823 7,489** 298 (0.037) (0.028) (0.023) (0.058) (0.030) (3.360) (0.055) (0.047) (0.031) (1.490) (3678) (331) ATT (compl eted) 0.087* 0.081** 0.086*** 0.056 0.031 4.203 0.063 0.089 ‐0.009 1.057 9,623.228* 383.241 (0.050) (0.040) (0.032) (0.078) (0.037) (4.507) (0.074) (0.064) (0.040) (1.938) (4,942.472) (413.402) Control  mean 0.43 0.42 0.41 0.28 0.16 14.23 0.24 0.12 0.21 8.76 5,654 1,252 Number of obs erva ti ons 558 558 558 558 558 558 558 558 558 558 558 558 Note:  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Stra ta  fi xed  effects  i ncl uded. Regres s i ons  control  for ba s el i ne  cha ra cteri s ti cs . Ba s el i ne  chara cteri s ti cs  i ncl ude  a ge,mari ta l  s ta tus ,  educa ti on  a tta i nment,  empl oyment, wage  ea rni ngs , s el f‐empl oyment ea rni ngs , havi ng  a  contra ct, hours  worked  per da y. ATT es ti mates  us e  "pl a ced  i n  i nterns hi ps "  and  "i nterns hi p  compl eted" as  i ns truments  i n  the   fi rs t s tage  (not reported) res pecti vel y.    38    Table 10: Impact of Training and Internship on Employment Outcomes (continued)  Panel C:  Mombasa Job  has      Monthl y  Worked    Worked       Hours   Empl oyed   s oci a l   ea rni ngs       Monthl y  i n  l a s t 7  l a s t  Wa ge   Sel f ‐ worked  per  for 20+     Ha s  a   i ns urance   Tenure   (wa ge   ea rni ngs  (s el f‐ days month Pai d  work   worker empl oyed week hours contra ct benefi ts ) (months ) empl oyees ) empl oyed) ITT 0.075** 0.073** 0.082** 0.048 0.027* 2.503 0.019 0.026 0.054 1.100 5,840*** 511 (0.036) (0.030) (0.038) (0.043) (0.016) (1.537) (0.019) (0.047) (0.037) (1.617) (1704) (495) Lower Lee  bound 0.078 0.075 0.085* 0.045 0.002 1.912 0.019 0.002 0.048 ‐0.800 ‐1,347 ‐794 (0.048) (0.049) (0.048) (0.052) (0.052) (3.761) (0.052) (0.051) (0.052) (2.777) (11660) (1236) Upper Lee  bound 0.109** 0.106** 0.116** 0.076 0.033 4.489* 0.049 0.033 0.078* 1.394 7,428*** 638 (0.053) (0.053) (0.053) (0.048) (0.039) (2.640) (0.046) (0.034) (0.043) (1.400) (4206) (748) ATT (pl a ced) 0.111** 0.108** 0.121** 0.071 0.040* 3.698* 0.029 0.038 0.080 1.625 9,004*** 617 (0.050) (0.043) (0.053) (0.058) (0.021) (2.152) (0.025) (0.062) (0.051) (2.169) (2644) (655) ATT (compl eted) 0.141** 0.137** 0.153** 0.090 0.051** 4.691* 0.036 0.048 0.102 2.062 11,424*** 782 (0.067) (0.056) (0.071) (0.076) (0.025) (2.737) (0.033) (0.081) (0.064) (2.690) (3542) (822) Control  mean 0.54 0.51 0.51 0.34 0.20 18.01 0.31 0.14 0.24 5.68 9,935 2,350 Number of obs erva ti ons 501 501 501 501 501 501 501 501 501 501 501 501 Note:  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Stra ta  fi xed  effects  i ncl uded. Regres s i ons  control  for ba s el i ne  cha ra cteri s ti cs . Ba s el i ne  chara cteri s ti cs  i ncl ude  a ge,mari ta l  s ta tus ,  educa ti on  a tta i nment,  empl oyment, wage  ea rni ngs , s el f‐empl oyment ea rni ngs , havi ng  a  contra ct, hours  worked  per da y. ATT es ti mates  us e  "pl a ced  i n  i nterns hi ps "  and  "i nterns hi p  compl eted" as  i ns truments  i n  the   fi rs t s tage  (not reported) res pecti vel y.  39    Table 11: Mean Differences in Employment Outcomes by Sector of Internship or Training  N. of  Job  ha s  s oci al      Monthl y     Monthl y  i nterns Worked   i n   Worked   l a s t  Sel f‐    Hours  worked   Empl oyed  for     Ha s  a   i ns urance   Tenure   earni ngs   (wa ge   earni ngs  (s el f ‐ l a s t 7 da ys month Pai d  work   Wage  worker empl oyed per week 20+ hours contra ct benefi ts (months ) empl oyees ) empl oyed) Panel A: Male Control  mea n 0.688 0.643 0.655 0.456 0.233 23.028 0.405 0.197 0.326 7.451 19,278 4,132 ENERGY 29 0.161** 0.108 0.155* 0.176*** -0.015 12.117*** 0.180** 0.111 0.197* 1.516 4,489.659 -1,238.101 (0.078) (0.129) (0.079) (0.065) (0.082) (4.074) (0.073) (0.123) (0.106) (2.164) (8,548.106) (1,773.588) FINANCE 25 0.138** 0.143*** 0.095 0.205*** -0.068*** 9.399* 0.174*** 0.145*** 0.031 -0.314 -1,864.844 1,318.356 (0.060) (0.044) (0.091) (0.055) (0.015) (5.490) (0.050) (0.054) (0.057) (2.315) (4,031.849) (2,064.977) ICT 70 0.006 0.021 0.000 -0.005 0.011 -1.270 -0.018 0.001 -0.121*** -2.245* -9,397.675*** -98.227 (0.037) (0.041) (0.049) (0.062) (0.081) (1.839) (0.055) (0.105) (0.027) (1.330) (1,887.249) (2,232.186) MANUFACTURING 20 0.052 0.096 0.084 0.126 -0.074 6.807 0.070 0.083 -0.076 -1.230 17,924.292 -2,258.424 (0.102) (0.098) (0.106) (0.106) (0.088) (7.438) (0.109) (0.084) (0.054) (3.521) (13,309.632) (1,501.771) MSE (Jua  Ka l i ) 44 0.124** 0.104 0.154*** 0.007 0.117*** -0.983 -0.013 -0.034 -0.065 0.358 6,510.437 933.847 (0.053) (0.078) (0.044) (0.079) (0.041) (6.849) (0.097) (0.088) (0.078) (2.419) (5,221.224) (1,334.524) TOURISM 50 -0.020 -0.013 0.017 0.177*** -0.197*** 5.977*** 0.110*** -0.014 0.094** -2.056** 14,206.256 -2,870.149*** (0.055) (0.071) (0.055) (0.038) (0.047) (0.681) (0.028) (0.050) (0.046) (0.914) (16,196.450) (399.059) Not pl a ced   153 0.080 0.088** 0.075 0.047 0.033 2.773 0.024 0.081*** -0.020 1.533 3,866.565 -384.853 (0.055) (0.042) (0.059) (0.056) (0.046) (2.056) (0.044) (0.022) (0.069) (0.999) (2,794.773) (1,128.607) Panel A: Female Control  mea n 0.435 0.418 0.408 0.277 0.158 14.230 0.243 0.120 0.205 3.812 5,654 1,252 ENERGY 5 0.442*** 0.461*** 0.472*** 0.604*** -0.162*** 21.052*** 0.436*** 0.324 0.182 3.473* 13,361.226** -1,649.330*** (0.058) (0.056) (0.058) (0.043) (0.018) (5.746) (0.151) (0.258) (0.322) (2.062) (5,887.960) (338.926) FINANCE 18 0.095 0.112 0.013 0.050 0.045 4.053 0.082 0.128** -0.097* -2.035** 6,558.961 -381.828 (0.086) (0.090) (0.101) (0.099) (0.043) (5.522) (0.099) (0.061) (0.050) (0.854) (5,741.480) (446.479) ICT 41 -0.060 -0.068 -0.033 -0.041 -0.020 -0.216 -0.037 -0.011 -0.034 -2.216*** -2,918.532* 711.596 (0.078) (0.062) (0.069) (0.064) (0.025) (2.641) (0.055) (0.058) (0.044) (0.849) (1,721.165) (954.201) MANUFACTURING 14 -0.023 -0.077 -0.070 -0.019 -0.004 0.479 0.015 -0.007 -0.002 -1.315 192.384 -1,197.364*** (0.177) (0.159) (0.158) (0.121) (0.056) (7.344) (0.119) (0.072) (0.126) (2.177) (7,875.789) (318.592) MSE (Jua  Ka l i ) 44 0.021 0.037 0.024 0.006 0.015 0.226 -0.007 0.041 -0.020 2.053 7,644.216 -192.610 (0.089) (0.091) (0.070) (0.073) (0.062) (4.142) (0.074) (0.076) (0.030) (2.133) (5,001.849) (361.217) TOURISM 55 0.061*** 0.061*** 0.072*** 0.061* 0.000 3.362*** 0.072** 0.034 0.051 0.426 11,642.802*** -155.864 (0.021) (0.021) (0.016) (0.037) (0.026) (0.903) (0.033) (0.049) (0.037) (2.099) (4,240.714) (433.445) Not pl a ced 89 0.065 0.049 0.070 0.017 0.048 1.488 0.014 0.049 -0.012 1.928 2,832.054 493.468 (0.068) (0.038) (0.064) (0.060) (0.071) (3.318) (0.055) (0.057) (0.032) (1.847) (3,750.999) (910.225) Note:  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Stra ta  fi xed  effects  i ncl uded. Tabl e  s hows  the  di fference  i n  mea ns  between  control  and  youth  a s s i gned  to  core  , s ector s peci fi c trai ni ng  by the  s ector where  the  i nterns hi p  fi rm   operates . "Not pl a ced" refer to  youth  a s s i gned  to  the  progra m  who  were  not s el ected  by empl oyers  to  pa rti ci pa te  i n  the  i nterns hi ps , core  a nd  s ector s peci fi c tra i ni ng. 40    Table 12: Impact of Training and Internship on Saving Behavior and Further Skills Development  Received training  Some  Has  a   in past 12   Had an  college,  Has   bank  Risk  months internship diplomas savings account averse Panel A: Male ITT 0.472*** 0.452*** 0.020 0.014 0.039** ‐0.038** (0.033) (0.024) (0.032) (0.014) (0.017) (0.017) Lower  Lee bound 0.471*** 0.452*** ‐0.011 ‐0.012 ‐0.001 ‐0.051 (0.035) (0.036) (0.042) (0.039) (0.041) (0.034) Upper Lee bound 0.539*** 0.519*** 0.057 0.056 0.067 0.017 (0.045) (0.040) (0.044) (0.045) (0.045) (0.044) ATT (placed) 0.779*** 0.746*** 0.032 0.024 0.065** ‐0.062** (0.043) (0.027) (0.053) (0.023) (0.027) (0.028) ATT (completed) 1.025*** 0.982*** 0.043 0.031 0.086** ‐0.082** (0.065) (0.040) (0.070) (0.030) (0.035) (0.036) Control  mean 0.27 0.12 0.53 0.67 0.58 0.79 Number  os  observations 948 948 948 948 948 948 Panel B: Female ITT 0.434*** 0.465*** 0.024 0.075*** 0.133*** ‐0.024 (0.035) (0.032) (0.031) (0.025) (0.029) (0.037) Lower  Lee bound 0.431*** 0.435*** ‐0.040 0.014 0.094* ‐0.055 (0.046) (0.047) (0.056) (0.054) (0.055) (0.042) Upper Lee bound 0.570*** 0.574*** 0.099* 0.153*** 0.232*** 0.084 (0.058) (0.054) (0.057) (0.059) (0.057) (0.059) ATT (placed) 0.634*** 0.680*** 0.035 0.109*** 0.194*** ‐0.035 (0.037) (0.039) (0.044) (0.034) (0.040) (0.054) ATT (completed) 0.795*** 0.853*** 0.044 0.137*** 0.244*** ‐0.043 (0.035) (0.012) (0.057) (0.044) (0.055) (0.069) Control  mean 0.26 0.13 0.48 0.50 0.38 0.80 Number  os  observations 687 687 687 687 687 687 Note:  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Stra ta  fi xed  effects  i ncl uded. Regres s i ons  control  for ba s el i ne  cha ra cteri s ti cs . Ba s el i ne   cha ra cteri s ti cs  i ncl ude  a ge,ma ri ta l  s ta tus ,  educa ti on  a tta i nment, empl oyment, wa ge  ea rni ngs , s el f ‐empl oyment ea rni ngs , ha vi ng  a   contra ct, hours  worked  per da y. ATT es ti ma tes  us e  "pl a ced  i n  i nterns hi ps "  a nd  "i nterns hi p  compl eted" a s  i ns truments  i n  the  fi rs t  s ta ge  (not reported)  res pecti vel y.      41    Table 13: Differential Intention‐to‐treat Impact of Training and Internship Program by Education and Age     Monthl y  Worked       Hours   Empl oyed      Monthl y  ea rni ngs   Assignment to treatment  i n  l a s t 7  Wa ge   Sel f ‐ worked  per  for 20+  Tenure      Ha s  a   ea rni ngs   (wa ge   (s el f ‐ interacted with: da ys Pa i d  work   worker empl oyed week hours (months ) contra ct empl oyees ) empl oyed) Panel A: Male Pri ma ry 0.085 0.106 ‐ 0.027 0.111*** 0.757 ‐ 0.064 6.411 ‐ 0.071 ‐ 797 2,488 (0.103) (0.096) (0.101) (0.042) (6.348) (0.107) (4.108) (0.075) (9886) (1905) Seconda ry  ‐ 0.075 ‐ 0.067 ‐ 0.065 ‐ 0.011 ‐ 4.575 ‐ 0.077 ‐ 4.087* ‐ 0.019 1,358 ‐ 1,327 (0.050) (0.049) (0.047) (0.026) (2.960) (0.052) (2.454) (0.043) (7774) (1590) Terti a ry 0.046 0.027 0.084*** ‐ 0.038 4.762*** 0.114*** 1.679 0.053 ‐ 1,157 363 (0.035) (0.038) (0.018) (0.038) (1.656) (0.026) (3.143) (0.052) (9565) (1323) Age ‐ 0.004 ‐ 0.005 0.002 ‐ 0.006 0.490 0.003 ‐ 0.325* 0.009 1,294 ‐ 258 (0.009) (0.007) (0.011) (0.008) (0.414) (0.009) (0.192) (0.009) (1036) (288) Ol der (>24) ‐ 0.024 ‐ 0.044 0.011 ‐ 0.036 0.793 0.022 ‐ 0.666 0.062 12,604*** ‐ 1,969 (0.045) (0.041) (0.072) (0.050) (3.362) (0.068) (1.693) (0.058) (4204) (1365) Control  mea n: pri ma ry 0.713 0.704 0.417 0.296 22.146 0.352 7.491 0.093 16,009 4,509 Control  mea n: s econda ry 0.678 0.641 0.454 0.224 22.503 0.380 7.685 0.164 20,893 3,719 Control  mea n: terti a ry 0.794 0.764 0.583 0.212 29.408 0.531 8.077 0.380 20,919 4,010 Ol er men 0.779 0.754 0.527 0.253 27.322 0.473 8.921 0.285 20,483 4,530 Sample size 952 952 952 952 952 952 952 952 952 952 Panel B: Mombasa Ma l e 0.088** 0.096** 0.097** ‐ 0.008 2.238 0.015 0.022 ‐ 0.002 3,898 193 (0.043) (0.040) (0.049) (0.033) (2.067) (0.034) (3.648) (0.094) (3260) (865) Pri ma ry 0.248*** 0.204*** 0.181*** 0.067*** 12.550*** 0.129*** 11.789*** ‐ 0.052 9,096*** 1,021 (0.055) (0.067) (0.060) (0.009) (2.152) (0.037) (1.776) (0.072) (2867) (1634) Seconda ry  ‐ 0.035 ‐ 0.028 ‐ 0.058 0.023** ‐ 8.118* ‐ 0.099 ‐ 6.307*** 0.106* 1,786 ‐ 758 (0.102) (0.094) (0.102) (0.012) (4.654) (0.074) (1.423) (0.055) (4657) (1855) Terti a ry ‐ 0.099 ‐ 0.082 ‐ 0.034 ‐ 0.065** 2.591 0.045 0.856 ‐ 0.098 ‐ 7,298* 327 (0.105) (0.087) (0.109) (0.032) (5.129) (0.094) (2.380) (0.073) (3756) (1553) Age 0.006 0.010 0.009 ‐ 0.002 0.963 0.009 0.178 0.001 ‐ 358 252 (0.015) (0.015) (0.017) (0.017) (0.855) (0.013) (0.306) (0.011) (1318) (458) Ol der (>24) ‐ 0.039 ‐ 0.023 0.011 ‐ 0.049 3.062 0.052 1.394 0.004 3,860 ‐ 426 (0.113) (0.096) (0.133) (0.093) (6.909) (0.112) (2.751) (0.097) (9117) (2498) Control  mea n: pri ma ry 0.627 0.612 0.299 0.328 16.642 0.239 6.478 0.090 17,527 3,454 Control  mea n: s econda ry 0.554 0.526 0.366 0.188 18.332 0.310 6.617 0.132 14,800 2,119 Control  mea n: terti a ry 0.619 0.592 0.422 0.197 23.917 0.395 5.340 0.218 7,696 3,150 Ol er men 0.628 0.599 0.380 0.248 20.481 0.339 6.818 0.165 12,103 3,220 Sample size 501 501 501 501 501 501 501 501 501 501 Note:  Robus t s ta nda rd  error i n  pa renthes i s . *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Stra ta  fi xed  effects  i ncl uded. Ea ch  row  s hows  the  coeffi ci ent a nd  s ta nda rd  errors  of  the   i ntera cti on  term  between  the  a s s i gnment to  tra tment dummy a nd  the  va ri a bl e  i n  the  row;  regres s i ons  i ncl ude  the  l evel  of  teh  i ntera cted  va ri a bl e  a nd  ba s el i ne   cha ra cteri s ti cs  (a ge,ma ri ta l  s ta tus ,  educa ti on  a tta i nment, empl oyment, wa ge  ea rni ngs , s el f ‐ empl oyment ea rni ngs , ha vi ng  a  contra ct, hours  worked  per da y).    42    Table 14: Costs per Participant  KES  US$ Delivery of training  Life skills training  5,972 71 Core business training 12,446 148 Entrepreneurship training 5,836 69 Sector‐specific training 16,040 190 Delivery of internship    Stipends to interns  34,639 411 Compensation to employers 9,227 109 Total cost  per participant  84,160 999 Administrative costs  Staff costs 8,472 101 Operating overhead costs 4,479 53 Total costs per participant (including admin.) 97,112 1,152 Note: Numbers refer to total costs for both Nairobi and Mombasa. Participants are those who attended at least one day of training. Per participant stipends and compensation of employers’ costs are  calculated based on the number of youths who were placed in internships. Per participant staff cost  and overhead are calculated based on the total number of candidates who confirmed their participation in  cycle 2 and attended at least one day of life skills training (2,431). 43    Annex Table A.1: Descriptive Statistics by Treatment and Control Groups [from Endline  Surveys]  C T1 T2 Labor supply and earnings  Worke d   i n  l a s t 7 da ys 0.584 0.647 0.644 Wa ge  e mpl oye e 0.382 0.433 0.443 Se l f ‐ e mpl oye d 0.202 0.214 0.201 Looke d  for wa ge  e mpl oyme nt i n  l a s t month 0.584 0.560 0.560 Hours  worke d  pe r we e k 28.91 34.01 31.85 Empl oye d  for  20+ hours 0.511 0.579 0.565 Ha s  contra ct 0.165 0.230 0.218 Forma l  work/Ha s  s oci a l  i ns ura nce  be ne fi t 0.276 0.262 0.269 Wi l l i ng  to  work  i n  ne xt 6 months 0.939 0.913 0.932 Wi l l i ng  to  work  wi thout  s oci a l  i ns ura nce   be ne fi t 0.543 0.532 0.527 Re s e rva ti on  wa ge 23,473 25,060 24,221 Wa ge  worke r  e a rni ngs  (monthl y) 13,667 10,955 18,359 Se l f ‐ e mpl oyme nt e a rni ngs  (monthl y)* 2,946 3,155 2,653 Past  employment Eve r e mpl oye d  s i nce  the  a ge  of  15 0.681 0.687 0.721 Pre vi ous  job  wa s  s a l a ri e d 0.556 0.563 0.572 Pre vi ous  job  wa s  s e l f ‐ e mpl oye d 0.111 0.079 0.123 Number of observations Training and education Re ce i ve d  tra i ni ng  i n  pa s t 12 months 0.262 0.593 0.721 Re ce i ve d  l i te ra cy/nume ra cy tra i ni ng  i n  pa s t  12 months 0.104 0.159 0.143 Da ys  of  tra i ni ng  re ce i ve d 74.000 27.020 80.257 Tra i ni ng  i s  ce rti fi e d 0.534 0.856 0.837 Ha d  a n  i nte rns hi p 0.121 0.240 0.581 Tra i ne d  by KEPSA 0.046 0.465 0.634 Curre ntl y a tte ndi ng  s chool 0.158 0.190 0.159 Pri ma ry compl e te  or l e s s 0.117 0.081 0.099 Se conda ry compl e te  or l e s s 0.372 0.341 0.366 Some  col l e ge  or uni ve rs i ty 0.143 0.143 0.130 Col l e ge  or uni ve rs i ty compl e te 0.369 0.434 0.405 Demographic characteristics Ma l e s 0.587 0.550 0.598 Age 25.502 25.708 25.187 Ma rri e d 0.226 0.302 0.216 Pa s s e d  KCPE e xa m 0.825 0.802 0.785 Pa s s e d  KCSE e xa m  (a t l e a s t C+ gra de ) 0.285 0.336 0.281 Hous e hol d  s i ze 3.494 3.264 3.386 Numbe r of  de pe nde nts 1.904 1.965 1.816 Ha s  chi l dre n 0.315 0.426 0.306 N. of  chi l dre n  condi ti ona l  on  ha vi ng  chi l dre n 1.868 2.009 1.771 Pre gna nt 0.131 0.129 0.159 Savings and assets Ha s  Sa vi ngs   0.601 0.628 0.636 Ha s  ba nk  a ccount 0.499 0.558 0.575 Ha s  a  l oa n 0.351 0.411 0.338 Re ce i ve s  s oci a l  a s s i s ta nce /a i d 0.100 0.099 0.084 Curre ntl y re nts  dwe l l i ng 0.714 0.775 0.721 Hous e hol d  e xpe ndi ture 12,988 14,126 13,653 Ha s  he a l th  i ns ura nce 0.295 0.419 0.343 Number of observations 721 258 656   44