Studenten hängen nach einer Einstellungsprüfung in Lucknow an einer Autorikhaw (Express Photo/Pramod Adhikari)
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Liebe Leserinnen und Leser,
In den letzten ein oder zwei Wochen hat Indien mehrere nicht erbauliche Bilder von Tausenden arbeitslosen Jugendlichen auf den Ende einer Art von Polizeiaktion. Sei es das virale Videos aus Banaskantha in Gujarat [] oder aus Murshidabad in Westbengalen oder auch die landesweiten Proteste in Uttar Pradesh. In allen Fällen war das Hauptproblem die massive Unzufriedenheit aufgrund der Arbeitslosigkeit. Dies sind natürlich nicht die einzigen Beispiele, aber sie weisen auf eine größere Besorgnis hin: Weit verbreitete und hohe Arbeitslosigkeit im ganzen Land.
Anfang des Jahres hatte ExplainSpeaking geschrieben, warum die Arbeitslosigkeit steigt — und nicht das BIP-Wachstum anzukurbeln — wird die größte Herausforderung vor Indien sein.
#WATCH | Westbengalen | Anklage der Polizei gegen Jugendliche, die nicht in einer Warteschlange standen, um Formulare für Stellen im Berhampore-Stadion des Bezirks Murshidabad einzureichen pic.twitter.com/AEuCvyPayA
— ANI (@ANI) 4. Dezember 2021< /p>
Im Laufe des Jahres stellt sich die Frage: Warum erkennen so viele Politiker und Experten das Ausmaß der Arbeitslosigkeit in Indien nicht?
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Die Antwort liegt in der falschen Metrik, die von ihnen und der breiten Öffentlichkeit verwendet wird, um die Arbeitslosigkeit zu bewerten.
Lassen Sie uns dies anhand des Beispiels eines Zustands verstehen — Uttar Pradesh. Ich wähle UP aus zwei Gründen. Erstens ist es der bevölkerungsreichste Staat des Landes. Zweitens, weil die Arbeitslosenquote in UP auf den ersten Blick nicht so hoch ist wie in einigen anderen Bundesstaaten, und daher können wir verstehen, warum mehrere indische Politiker die Schwere dieser Krise unterschätzen.
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Lass uns die Geschichte von vor ein paar Monaten aufgreifen.
Am 17. September erklärte der Ministerpräsident von Uttar Pradesh, Yogi Adityanath, dass die Arbeitslosenquote im Bundesstaat im Jahr 2016 bei über 17 Prozent gelegen habe und nun auf vier bis fünf Prozent gesunken sei.
Natürlich , war der CM sachlich richtig. Laut Daten des Center for Monitoring Indian Economy (CMIE) lag die Arbeitslosenquote von UP im Zeitraum Mai-August 2016 bei 16,82 %. Es stimmt auch, dass die neueste Arbeitslosenquote von UP für den Zeitraum Mai-August 2021 — beträgt 5,41%.
In genau 5 Jahren ist die Arbeitslosenquote von UP also von fast 17% auf 5,41% gesunken.
So beruhigend diese Zahlen auch sind, sie bieten ein unvollständiges Bild.
Zunächst ist es bemerkenswert, dass der UP-CM sich dafür entschieden hat, die aktuelle Arbeitslosenquote mit den Daten aus dem Jahr 2016 zu vergleichen. die BJP-Regierung unter der aktuellen CM kam im März 2017 an die Macht. Die gleichen CMIE-Daten zeigen jedoch, dass die Arbeitslosigkeit von UP im März 2017 nur 3,75% betrug. Mit anderen Worten, wenn man nur die Arbeitslosenquote betrachtet, steht UP heute schlechter da als die aktuelle Regierung die Macht übernommen hat.
Was erklärt den so starken Rückgang der Arbeitslosenquote von UP nur zwischen 2016 und 2017? Wie hat es die vorherige Regierung unter der Samajwadi-Partei (SP) geschafft, die Arbeitslosenquote innerhalb eines Jahres von 17% auf unter 4% zu senken? Ebenso rätselhaft ist, wie die SP trotz einer so massiven Verbesserung der Arbeitslosenquote die Parlamentswahlen verlor?
Der Schlüssel liegt im Verständnis der Erwerbsbeteiligungsquote (oder LFPR).
Die Erwerbsbevölkerung besteht aus Personen, die mindestens 15 Jahre alt sind und einer der folgenden beiden Kategorien angehören:
1. sind angestellt
2. arbeitslos und arbeitswillig sind und aktiv auf Jobsuche sind
Mit anderen Worten, der LFPR gibt im Wesentlichen den Anteil der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter (ab 15 Jahren) an, der einen Arbeitsplatz beantragt Job; es repräsentiert die “Nachfrage” für Arbeitsplätze in einer Volkswirtschaft. Es umfasst Erwerbstätige und Erwerbslose. Die Arbeitslosenquote (UER) ist nichts anderes als der Anteil der Arbeitslosen an der Erwerbsbevölkerung.
Um den starken Rückgang der Arbeitslosenquote in UP in den Jahren 2016 und 2017 zu verstehen, muss man sich also die LFPR während dieses Zeitraums ansehen. Wie sowohl das Diagramm als auch die Tabelle unten zeigen, fiel der LFPR von UP (dargestellt durch die grüne Linie) von 46,32 % auf 38,4 % in dem Zeitraum, in dem die UER (dargestellt durch die blaue Linie) von 17 % auf nur noch 3,75 % sank.
Der Rückgang der Arbeitslosenquote ist im Wesentlichen auf einen Rückgang der Erwerbsbeteiligungsquote zurückzuführen; der säkulare Rückgang der Beschäftigungsquote spiegelt den kombinierten Effekt wider
Der Rückgang der Arbeitslosenquote in Großbritannien ist im Wesentlichen auf einen Rückgang der Erwerbsbeteiligungsquote zurückzuführen
Was bedeutet das?
Was im Wesentlichen passiert ist, ist, dass die Nachfrage nach Jobs in UP zwischen Mai 2016 und April 2017 stark zurückgegangen ist – um fast 8 Prozentpunkte. In absoluten Zahlen bedeutet dies, dass innerhalb von nur 11 Monaten mehr als 1,1 Millionen das Erwerbsleben verlassen haben. Es überrascht nicht, dass die meisten dieser Menschen – die aufhörten, nach Arbeit zu suchen – bis zu ihrem Ausscheiden aus dem Arbeitsmarkt als arbeitslos galten. Mit dem Ausscheiden aus dem Erwerbsleben ging die Zahl der Arbeitslosen um einen fast ähnlichen Betrag zurück – 1 Million. Im Wesentlichen hat dies die Arbeitslosenquote in UP zwischen 2016 und 2017 gesenkt.
Mahesh Vyas, der CEO von CMIE, nickt zustimmend. „Die UER ist gefallen, weil die LFPR gefallen ist. Jedes Mal, wenn die LFPR steigt, steigt auch die UER“, erklärt er das Konzept.
Damit wird auch klar, warum die SP-Regierung unter den Hustings gelitten haben könnte. Mit anderen Worten, der drastische Rückgang der Arbeitslosenquote in UP war nicht auf ein erhöhtes Angebot an neuen Arbeitsplätzen zurückzuführen, sondern auf einen starken Rückgang der Nachfrage nach Arbeitsplätzen, da bestürzte Arbeiter aufhörten, nach Arbeit zu suchen.
Der merkwürdige Fall der niedrigen Arbeitslosenquote von Uttar Pradesh
Es ist wichtig um darauf hinzuweisen, dass dieser fragliche Zeitraum im Wesentlichen die Nachwirkungen der Entscheidung der Modi-Regierung darstellt, am 8. November 2016 hochwertige Banknoten zu entmonetarisieren. Der Schritt traf den informellen Sektor und die Beschäftigung im Agrarsektor, indem dem System die gesamte Liquidität entzogen wurde.< /p>
Zwischen September und Dezember 2016 bis Ende April 2017 sank der LFPR von 46,3 % auf 38,4 % – und führte dabei zu einem Rückgang der UER von 16,8 % auf nur noch 3,75 %.
Tatsächlich seitdem hat sich wenig geändert. Wenn man sich die Daten von UP ansieht, spiegelt die UER die Bewegung des LFPR wider.
Ein weiterer interessanter Fall ist die Covid-Störung im Jahr 2020. Die Daten zeigen, wie der LFPR zwischen September 2019 und April 2020 gestiegen ist und führte auch zu einem Anstieg der UER. Aber als die Covid-Sperre in Kraft trat, fiel die UER stark – nicht überraschend aufgrund des Rückgangs der LFPR.
Tatsächlich ist die Arbeitslosenquote von UP in dem einen Jahr seit Beginn der Covid-Pandemie stark gesunken – von fast 12% im Januar-April 2020 auf weniger als 5% bis April 2021. Aber auch hier war der Rückgang der LFPR der Grund.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass UP niedrigere Arbeitslosenquoten erreicht hat, indem es Arbeitnehmern entmutigt hat, überhaupt ins Erwerbsleben einzutreten – und damit die Nachfrage nach Arbeitsplätzen reduziert – anstatt Millionen neuer Arbeitsplätze zu schaffen.
Hier sind die Clinch-Daten. Vyas weist auf eine andere Variable hin – die Beschäftigungsquote (ER) – die seiner Meinung nach „die wichtigste Variable“ ist.
„Die Beschäftigungsquote (ER) ist eine Kombination aus UER und LFPR“, er angibt, während er die Daten teilt. Der ER bezieht sich auf den Anteil der Erwerbstätigen an der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter.
Die obige Grafik und Tabelle geben ein klares Bild davon, was mit der Erwerbstätigenquote (dargestellt durch die rote Linie) in UP seit 2016 passiert ist. Der Anteil der Erwerbstätigen (in Prozent der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter) ist von 38,4 % gesunken. auf 33 %.
In absoluten Zahlen bedeutet dies, dass die Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter in UP von 146,9 Millionen Anfang 2016 auf 169,2 Millionen im August 2021 gestiegen ist – das ist ein Wachstum von über 15 %. — die Gesamtzahl der Erwerbstätigen ging von 56,4 Millionen auf 55,8 Millionen zurück — ein Rückgang um 1 %.
Wenn wir uns die Daten vom April 2017 ansehen, als die BJP-Regierung die Führung übernahm, bis heute wuchs die Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter von 150,8 Millionen auf 169,2 Millionen – ein Wachstum von über 12 % – während die Gesamtzahl der Erwerbstätigen von 55,7 Millionen auf 55,8 Millionen – ein Wachstum von nur 0,2 %.
Dies zeigt, kurz gesagt, das wahre Bild der Arbeitslosigkeit in UP im Hinblick auf eine weitere Wahl.
Was ist mit Indien?
Wie die Grafik und Tabelle unten zeigen, wiederholt sich die Geschichte auch auf nationaler Ebene. Niedrigere Beschäftigungsquoten signalisieren nicht viele neue Jobs, sondern weniger Nachfrager. Die entscheidende Kennzahl – ER – erfasst dies, indem sie einen langfristigen Rückgang seit Anfang 2016 zeigt – von 42,84 % auf 36,77 %.
Indiens Beschäftigungsquote ist seit 2016 eingebrochen
Indiens Beschäftigungsquote ist seit 2016 gesunken
Aber mehr als die Prozentsätze sind es die absoluten Zahlen, die das Ausmaß der Not deutlicher machen. Die ER-Daten zeigen, dass in den fünf Jahren zwischen Mai-August 2016 und Mai-August 2021, während Indiens Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter um 13 % von 951 Millionen auf 1.071 Millionen gestiegen ist, die Gesamtzahl der Erwerbstätigen in Indien um 3,5 % von 408 Millionen auf 394 Millionen.
Zusammenfassung
Aufgrund der Tatsache, dass Indien eine der niedrigsten Erwerbsquoten der Welt hat und die Schwankungen der LFPR auf die Berechnung der Arbeitslosigkeit haben, ist es irreführend, die Arbeitslosenquoten zu betrachten. Um die Notlage durch Arbeitslosigkeit wirklich zu erfassen, sollten politische Entscheidungsträger die Beschäftigungsquote berücksichtigen.
Die Beschäftigungsquote in Indien hat seit Anfang 2016 einen langfristigen Rückgang verzeichnet
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