ExplainSpeaking: Der kuriose Fall von Indiens sinkender Arbeitslosenquote

Der jüngste PLFS-Bericht zeigt, dass die Arbeitslosenquoten in einem Jahr sinken, in dem das BIP-Wachstum einen Tiefpunkt erreicht hat. Dieser überraschende Trend geht aus einer Berechnungsmethode hervor; eine zweite Methode zeigt, dass die Arbeitslosigkeit nicht wirklich gesunken ist.

Arbeiter mit Schutzmasken sitzen an ihren Terminals in einem Callcenter in Uttar Pradesh (Express-Foto: Vishal Srivastav)

Am Freitag hat die Regierung den neuesten Jahresbericht der Periodischen Arbeitskräfteerhebung (PLFS) veröffentlicht. Die Daten beziehen sich auf die 12 Monate (oder vier Quartale) zwischen Juli 2019 und Juni 2020. Sie zeigen zwei überraschende Trends. Erstens war die Arbeitslosenquote (UER) Indiens in diesem Zeitraum gesunken. Zweitens war die Erwerbsbeteiligungsquote (LFPR) gestiegen.

Warum sind diese Ergebnisse überraschend?

In den letzten zehn Jahren waren die hohen UER- und die niedrigen LFPR-Werte in der Wirtschaft zwei der größten Sorgen der indischen Politik.

Der LFPR ist der Anteil der Inder, die an der Wirtschaft teilhaben wollen. In der jüngsten Vergangenheit lag Indiens LFPR bei weniger als 40 % – weit unter der globalen Norm (rund 60 %) oder sogar der Norm in den meisten asiatischen Ländern wie China (76 %) und Indonesien (69 %). Mit anderen Worten, von 100 kommen nur 40 auf die Suche nach Arbeit in Indien, während die vergleichbare Zahl anderswo bei etwa 60 liegt.

Die UER ist der Prozentsatz der Erwerbstätigen, die keine Beschäftigung finden. Auch hier hat sich Indiens UER in den letzten Jahren um rund 6% (oder höher) bewegt – weit mehr als die globale oder regionale Norm. Mit anderen Worten, von den 40 Personen, die sich für die Teilnahme an der Wirtschaft entschieden haben, fanden mindestens 6% keine Arbeit.

Quelle: PLFS 2019-20

Eine Kombination aus niedrigem LFPR und hohem UER impliziert dann zweierlei. Erstens nutzt Indien einen viel kleineren Teil seiner Bevölkerung für produktive Zwecke. Zweitens ist die Wirtschaftslage so beschaffen, dass sie diesem relativ kleineren Teil der Erwerbsbevölkerung keine Arbeitsplätze bieten kann.

Die Ergebnisse sind überraschend, da sie einer Zeit entsprechen, in der sich Indiens BIP-Wachstumsrate stark verlangsamte; 2019-20 waren es 4,2 %. Danach ruinierten die Covid-induzierten Lockdowns die Wachstums- und Beschäftigungsaussichten weiter.

Auch der Kontext dieses Ergebnisses ist wichtig. Die erste Ausgabe von PLFS – für das Jahr 2017-18 – hatte viele Kontroversen ausgelöst, als sie zeigte, dass Indiens Arbeitslosenquote ein 45-Jahres-Hoch erreicht hatte. Die Regierung versuchte, diese Ergebnisse vor einer nationalen Wahl im Jahr 2019 herunterzufahren, akzeptierte die Daten jedoch schließlich nach den Wahlen.

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Wie haben sich Erwerbsbeteiligung und Arbeitslosenquote in einem Jahr verbessert, als sich das Wachstum so stark verlangsamte?

Um dies auszupacken, muss man zunächst verstehen, wie das PLFS Daten sammelt.

Das PLFS ist eine jährliche Erhebung, die vom Nationalen Statistikamt (NSO) durchgeführt wird. Es wurde 2017 gestartet und bildet im Wesentlichen die Beschäftigungslage ab. Dabei werden Daten zu Variablen wie der Höhe der Arbeitslosigkeit, den Beschäftigungsarten und ihren jeweiligen Anteilen, den Löhnen aus verschiedenen Beschäftigungsarten usw. erhoben. Früher wurde diese Aufgabe von Beschäftigungs-Arbeitslosigkeitserhebungen erledigt, aber diese wurden alle fünf Jahre einmal durchgeführt.

Wie berechnet das PLFS die Arbeitslosigkeit?

Es gibt zwei Möglichkeiten, die sich in Bezug auf den Bezugszeitraum unterscheiden, in dem sich die Befragten daran erinnern müssen, ob sie berufstätig waren oder nicht.

Quelle: PLFS 2019-20

Einer wird als gewöhnlicher Status (US) bezeichnet. Bei diesem Ansatz wird ermittelt, ob eine Person in den 365 Tagen vor der Erhebung genügend Tage beschäftigt war. Der zweite Ansatz heißt Current Weekly Status (CWS). Dabei versucht die Befragung herauszufinden, ob eine Person in den 7 Tagen vor der Befragung ausreichend beschäftigt war.

Normalerweise ist die am häufigsten genannte NSO-Arbeitslosenzahl diejenige, die auf dem üblichen Status basiert. Dieser Ansatz ist jedoch weder mit der globalen Norm (z. B. der von der Internationalen Arbeitsorganisation verfolgten) noch mit der Praxis des Privatsektors (wie den Erhebungen des Center for Monitoring Indian Economy oder CMIE) vergleichbar. Das CWS ist näher an der globalen Norm.

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Wie hilft das, das Rätsel zu lösen?

Santosh Mehrotra, der mit dem Center for Development der University of Bath (UK) verbunden ist und die neuesten Daten genau studiert hat, bietet zwei Möglichkeiten, diese Trends in Einklang zu bringen.

Erstens sagt er, dass der Anstieg der LFPR und der Rückgang der UER mit Bezug auf die auf dem üblichen Status basierenden Daten beide durch den Anstieg der Not erklärt werden. Mehrotra sagte, dass, wenn man sich die anderen Tabellen im Jahresbericht ansieht, man feststellt, dass die LFPR steigt, weil die Arbeitsmöglichkeiten geschrumpft sind und die Einkommen gesunken sind. Er sagte, dass die Menschen gezwungen seien, eine selbständige Tätigkeit aufzunehmen – oft in der Art, die als Helfer in Haushaltsunternehmen bezeichnet wird – selbst wenn der relative Anteil der Lohnarbeit (oder der Lohnarbeit) sinkt.

Zweitens wies Mehrotra auf die Arbeitslosenzahlen auf der Grundlage von CWS hin. Es zeigt keinen Rückgang, sagte er (Grafik 2). Die CWS-Methode zeigt, dass die Arbeitslosigkeit nicht wirklich gesunken ist.

Verschiedene Umfragen haben unterschiedliche Metriken und daher sind CMIE-Daten nicht mit PLFS-Daten vergleichbar. Aber auch wenn die Größenordnung von Umfrage zu Umfrage unterschiedlich sein kann (d. h. eine Umfrage stellt eine höhere Arbeitslosigkeit fest als die andere), bleibt die Richtung jedoch dieselbe. Der [UER basiert auf] dem üblichen Status [in der neuesten PLFS] ist der einzige, der eine Umkehr des Arbeitslosigkeitstrends zeigt, sagte er.

Quelle: PLFS 2019-20

Aber ist es ratsam, sich auf CWS im Vergleich zu den USA zu konzentrieren?

Mehrotra sagte, es gebe mehrere Gründe, warum Indien den aus CWS abgeleiteten Arbeitslosenzahlen mehr Bedeutung beimessen sollte.

Zum einen sei der Gedächtnisabruf bei CWS viel besser, sagte er. Der Rückruf ist über längere Zeiträume weniger zuverlässig. Darüber hinaus hat sich die Natur der indischen Wirtschaft verändert. Der einjährige Bezugszeitraum des Usual Status war sinnvoller, wenn die Wirtschaft überwiegend agrarisch war. Heute ist es nicht. Immer mehr Menschen suchen nach Jobs, die keinem einjährigen Zeitplan folgen. Der CWS ist auch deshalb relevanter, weil NSO diesen Ansatz verwendet, um die vierteljährlichen Veränderungen der Arbeitslosigkeit zu verstehen.

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Wie verändert sich das Bild, wenn wir uns CWS-Daten anschauen?

Die unter Verwendung des CWS-Ansatzes zusammengestellten UER- und LFPR-Trends zeigen ein Bild, das entweder mit den Daten von CMIE oder tatsächlich allen anderen Indikatoren der breiteren Wirtschaft übereinstimmt (Tabelle 3).

Wir stellen fest, dass die LFPR im Laufe des Jahres trotz des nachlassenden BIP-Wachstums weiter zurückging, als sich die Arbeitslosenquote verschlechterte. Dies gilt insbesondere für das Quartal von April bis Juni 2020, als die indische Wirtschaft durch eine der strengsten Sperren der Welt lahmgelegt wurde. Die letzte Spalte ist besonders bemerkenswert, da sie die Arbeitslosenquote unter der indischen Jugend zeigt. Jeder fünfte Jugendliche hat keinen Job bekommen – und das vor der Pandemie.

Schreiben Sie dem Autor unter udit.misra@expressindia.com

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