MANILA – Die Philippine Statistics Authority (PSA) hat erstmals nach ihrer neuen nationalen Methodik gemessen, wie viele Filipinos nicht nur wegen eines niedrigen Einkommens, sondern gleichzeitig in mehreren grundlegenden Lebensbereichen benachteiligt sind. – klajoo.com – Nach dem Multidimensional Poverty Index (MPI) lebten 2024 rund 12,8 Prozent der Bevölkerung in Haushalten, die als multidimensional arm eingestuft wurden.
Was der neue Index überhaupt misst
Der MPI ergänzt die gewöhnliche einkommensbasierte Armutsstatistik. Er betrachtet 17 einzelne Indikatoren in vier Bereichen: Bildung, Gesundheit und Ernährung, Wohnen einschließlich Wasser und Sanitärversorgung sowie Beschäftigung. Ein Haushalt gilt als multidimensional arm, wenn seine gewichteten Benachteiligungen den festgelegten Schwellenwert von 25 Prozent überschreiten. Alle Mitglieder eines Haushalts erhalten dabei denselben Deprivationswert.
Auf Haushaltsebene waren nach den 2024 erhobenen Community-Based-Monitoring-System-Daten 12,4 Prozent multidimensional arm. Auf Personenebene waren es 12,8 Prozent. Die durchschnittliche Intensität der Benachteiligungen lag bei den betroffenen Personen bei 34,7 Prozent. Das bedeutet: Wer in diese Gruppe fällt, ist typischerweise nicht nur an einer Stelle benachteiligt, sondern gleichzeitig in mehreren gewichteten Bereichen.
Bildung trägt am stärksten zum Gesamtindex bei
Die größte relative Bedeutung innerhalb des nationalen MPI hatte Bildung mit 40,7 Prozent. Danach folgten Wohnen, Wasser und Sanitärversorgung mit 31,3 Prozent, Gesundheit und Ernährung mit 18,5 Prozent sowie Beschäftigung mit 9,5 Prozent. Besonders häufig trugen ein zu niedriger Bildungsabschluss und problematische Wohnmaterialien zur multidimensionalen Armut bei.
Auch einzelne Indikatoren zeigen, warum die neue Messung einen anderen Blick auf Armut ermöglicht. In der Gesamtbevölkerung waren 38,7 Prozent beim Indikator Wohnmaterialien benachteiligt, 26,4 Prozent beim Internetzugang, 24,1 Prozent bei Sanitär- beziehungsweise Toiletteneinrichtungen und 21,8 Prozent beim Besitz bestimmter Haushaltsgüter. Das bedeutet nicht, dass all diese Menschen automatisch multidimensional arm sind. Erst das Zusammentreffen ausreichend gewichteter Benachteiligungen führt zur Einstufung im MPI.
Die 12,8 Prozent sind nicht die normale Armutsquote
Die neue Zahl darf deshalb nicht mit der einkommensbasierten Armutsquote verwechselt werden. Ein Haushalt kann oberhalb der offiziellen Einkommensarmutsgrenze liegen und trotzdem beispielsweise wegen schlechter Wohnverhältnisse, fehlendem Zugang zu Wasser, geringer Bildung und unzureichender Beschäftigung multidimensional arm sein. Umgekehrt kann ein einkommensarmer Haushalt beim MPI anders eingeordnet werden, wenn die übrigen Indikatoren weniger stark betroffen sind.
Ein direkter Vergleich mit älteren philippinischen MPI-Zahlen ist ebenfalls nur eingeschränkt sinnvoll. Die PSA hat die Methodik 2025 neu beschlossen; der jetzige Index arbeitet mit 17 Indikatoren in vier Dimensionen und einem neu festgelegten Schwellenwert. Ältere Veröffentlichungen verwendeten eine andere Struktur.
Vier Großstädte fehlen noch in der nationalen Auswertung
Bei der Interpretation gibt es zudem eine wichtige Einschränkung: Las Piñas, Pasay, Iloilo City und General Santos City sind in der aktuellen nationalen Schätzung noch nicht enthalten, weil deren lokal erhobene Daten noch validiert werden. Die PSA kündigt an, die Stadtwerte später nachzuliefern. Auch in anderen Gebieten war die Erhebung teilweise nicht vollständig.
Der neue Index ist damit vor allem ein zusätzliches Werkzeug: Er zeigt, wo Armut nicht allein durch Einkommen entsteht. Für die praktische Politik wird entscheidend, ob die künftig verfügbaren Stadt- und Gemeindedaten tatsächlich genutzt werden, um sehr unterschiedliche lokale Probleme – von Schulabschluss über Wasser und Toiletten bis Internetzugang – gezielter zu behandeln. – RM
Quellen:
- Philippine Statistics Authority – 12.8% of Filipinos are Multidimensionally Poor in 2024
- Philippine Statistics Authority – PSA Board approves national MPI methodology
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