Die Philippinen stehen vor erheblichen Herausforderungen dabei zu bestimmen, wie sich Mindestlohnerhöhungen auf die Beschäftigung auswirken, weil es Lücken in den Arbeitsmarktdaten gibt und die Auswirkungen von Lohnanordnungen schwer zu isolieren sind, wie eine neue Studie der School of Economics der University of the Philippines (UP) zeigt.

Nach Ansicht der Forschenden sind belastbare Schätzungen der Beschäftigungseffekte schwer zu erstellen, weil regionale Lohnanordnungen zu unterschiedlichen Zeiten und unter unterschiedlichen Bedingungen umgesetzt werden, während die verfügbaren Umfragedaten Beschäftigte und Unternehmen über die Zeit nicht ausreichend verfolgen können. Damit ist das Thema nicht nur für die akademische Debatte wichtig, sondern auch für politische Diskussionen, die auf Erkenntnissen darüber beruhen, wie Lohnregeln mit den Arbeitsmarktbedingungen in den Regionen zusammenwirken.

Umfang der Studie

Die Studie analysierte 158 historische Lohnanordnungsereignisse anhand gepoolter Daten der Labor Force Survey (LFS) der Philippine Statistics Authority für den Zeitraum vom ersten Quartal 2004 bis zum zweiten Quartal 2025. Die Forschenden untersuchten Veränderungen in der Beschäftigung über verschiedene Lohngruppen hinweg vor und nach Lohnanordnungen, kamen jedoch zu dem Schluss, dass die Daten nicht genügend verlässliche Vergleichsgruppen bieten, um die Auswirkungen von Lohnerhöhungen zu bestimmen.

"The lack of reliable comparison groups or reliable event groups in the data underpowers the causal inference design from the onset, and additional assumptions may further weaken the identification strategy," sagten die Forschenden in der am 16. August veröffentlichten Studie mit dem Titel "Minimum Wages in the Philippines: Stylized Facts, Identification and Estimation Challenges, and a Path Forward."

Regionale Lohnerhöhungen erschweren Vergleiche zusätzlich, so die Forschenden, weil Gebiete, die als Kontrollen dienen könnten, im selben Zeitraum selbst von Lohnanordnungen betroffen sein können. Sie fügten hinzu, dass Lohnerhöhungen zudem bereits vor ihrem Inkrafttreten erwartet werden könnten, was Beschäftigungsergebnisse noch vor der tatsächlichen Umsetzung einer Lohnanordnung beeinflussen könnte.

Grenzen der Labor Force Survey

Die Studie identifizierte außerdem Einschränkungen der LFS-Daten. Da Löhne selbst angegeben werden, könnten Beschäftigte ihre Einkünfte bei der Beantwortung von Umfragen abrunden, was es erschwert, tatsächliche Einhaltung von Mindestlohnvorschriften von Mustern der Umfrageangaben zu unterscheiden.

"Consequently, it becomes impossible to separate true policy compliance from survey rounding, leading to biased estimates of the minimum wage's true impact on employment," sagten die Forschenden.

Die LFS ermögliche es zudem nicht, dieselben Beschäftigten über die Zeit zu verfolgen, merkten die Forschenden an, was die Möglichkeit einschränkt, individuelle Lohn- und Beschäftigungsergebnisse vor und nach einer Lohnerhöhung zu beobachten.

Ausnahmen erschweren die Abdeckung

Rechtliche Ausnahmen von Mindestlohnregeln — insbesondere jene für kleine Unternehmen nach dem Barangay Micro Business Enterprises (BMBE) Act of 2002 — erschweren die Analyse zusätzlich, so die Forschenden. Die LFS identifiziert nicht, welche Unternehmen solche Ausnahmen haben, wodurch es schwierig wird, genau zu bestimmen, welche Beschäftigten von einer Lohnanordnung erfasst sind.

Nach dem BMBE Act of 2002 können registrierte Unternehmen mit einem Gesamtvermögen von höchstens P3 million, ohne Grundstücke, als BMBEs gelten. Das Gesetz befreit registrierte BMBEs von der Mindestlohngesetzgebung, obwohl ihre Beschäftigten weiterhin Anspruch auf Leistungen wie Sozialversicherung und Gesundheitsversorgung haben.

Was die Daten zeigen

Trotz dieser Einschränkungen stellte die Studie fest, dass auf historische Lohnerhöhungen eine Verschiebung der Beschäftigung hin zu Lohngruppen knapp über dem neuen Mindestlohn folgte, statt klarer Hinweise auf großflächige unmittelbare Jobverluste. Die Forschenden erklärten, dieses Muster sei am besten als deskriptives Ergebnis der verfügbaren Daten zu lesen und nicht als endgültiges Maß für die gesamte arbeitsmarktbezogene Wirkung der Politik.

Die Forschenden warnten davor, dies als Beweis dafür zu interpretieren, dass Lohnerhöhungen keine Auswirkungen auf die Beschäftigung hätten, und wiesen darauf hin, dass ihre Analyse deskriptiv und keine kausale Schätzung sei.

Ein Weg nach vorn

Die Studie forderte bessere Arbeitsmarktdaten, damit Forschende die Auswirkungen von Mindestlohnerhöhungen zuverlässiger messen können. Empfohlen wurden die Verknüpfung von Unternehmensdaten auf Betriebsebene mit Steuer- und Sozialversicherungsunterlagen, die Wiederaufnahme einer rotierenden Panelkomponente in der LFS sowie die Aufnahme individueller Beschäftigtenkennungen in die Integrated Survey on Labor and Employment.

Solche Daten würden es Forschenden ermöglichen, Beschäftigte und ihre Löhne über die Zeit zu verfolgen und besser zu bestimmen, wie sich Mindestlohnerhöhungen auf die Beschäftigung auswirken. Detailliertere verknüpfte Datensätze würden auch helfen, klarer zu bestimmen, welche Beschäftigten von Lohnanordnungen erfasst sind — ein wichtiger Punkt, wenn Ausnahmen und Einhaltungsmuster zwischen Unternehmen und Regionen variieren.

"Linking these sources would create a matched employer-employee dataset that would allow for the tracking of wage trajectories and job mobility before and after minimum wage adjustments," sagten die Forschenden.

Die Forschenden warnten außerdem davor, sich stark auf Prognosen zu stützen, die auf Annahmen darüber beruhen, wie Unternehmen und Beschäftigte auf Lohnpolitiken reagieren, bevor diese in Kraft treten.

"One lesson from the literature is the need to read ex-ante projections of minimum wage effects with extreme caution," sagten die Forschenden und bezogen sich dabei auf Schätzungen, die vor der Umsetzung einer Lohnpolitik erstellt wurden. — Mark Joseph M. Sanchez