Ein soziales Register, das Aadhaar mit Wohnortinformationen verknüpft, kann während einer Pandemie gezielt Hilfe für Bedürftige leisten

Aadhaar-Verknüpfungen von Einzelpersonen und Bankkonten existieren bereits. Wenn die Wohninformationen in der Aadhaar-Datenbank effizient strukturiert werden können, würde dies eine geografische Ausrichtung ermöglichen.

Jedes soziale Register, das als potenzielle Nutznießerplattform für Sicherheitsnetze dienen kann, läuft von Natur aus Gefahr, die Privatsphäre des Einzelnen zu verletzen. (Datei Foto)

Der US-Kongress hat Ende März eilig gehandelt, um wegen derCOVID-19an arme und mittelständische Personen und zur Ankurbelung der Wirtschaft durch die Verabschiedung eines Coronavirus Aid, Relief and Economic Security (CARES) Act, der jedem Einzelnen unter der Einkommensschwelle von 75.000 US-Dollar 1.200 US-Dollar überweist. Dennoch, wie die Washington Post berichtete, hatten Millionen von Haushalten selbst im Oktober noch keine Konjunkturzahlungen erhalten. Worauf ist dies zurückzuführen und was sind die Lehren aus dieser Erfahrung für Indien oder andere Länder, die versuchen, robuste soziale Sicherheitsnetze aufzubauen?

Was geschah, war einfach: Die mit der Auszahlung der Gelder beauftragten Finanzbehörden wussten nicht, wie die Schecks verschickt werden sollten. Für Steuerzahler, die in den Jahren 2018 und 2019 Erstattungen auf ihren Bankkonten erhalten haben, lagen Kontoinformationen bei den Behörden vor. Aber die Armen – deren Einkommen unter der Einkommensgrenze lagen oder der Regierung Geld schuldeten – mussten mehrere Hürden überwinden, um an dieses Geld zu kommen, und das Computersystem machte es ihnen nicht leicht, ihren Anspruch zu registrieren. Berichten zufolge könnte es in einigen Bundesstaaten bis Januar 2021 dauern, den Rückstand beim Senden von Stimulus-Checks zu beseitigen. Ein solcher Ausschluss aus Sicherheitsnetzen ist bei rassischen und ethnischen Minderheiten besonders groß. Eine Studie des National Opinion Research Center (NORC) der University of Chicago zeigt, dass zwischen April und Juni 2020 zwar 24 Prozent der weißen Amerikaner Arbeitslosengeld erhielten, aber nur 13 Prozent der schwarzen Amerikaner.

Im Gegensatz dazu erhielten 23 Prozent der in Delhi-NCR lebenden Inder innerhalb von drei Wochen nach Ausrufung der Sperrung eine Zahlung von 500 Rs auf ihren Jan Dhan-Konten. Die für PM-KISAN registrierten Landwirte erhielten ebenfalls sofort 2.000 Rupien auf ihren Konten. Obwohl die Verwendung früherer Register eine schnelle Auszahlung der Mittel ermöglichte, ist nicht klar, ob das Geld die am stärksten gefährdeten Haushalte erreicht hat. Beispielsweise gehörten die Empfänger von PM-KISAN weder zu den ärmsten Haushalten noch waren dies die Haushalte, die am stärksten von der COVID-bedingten Sperrung betroffen waren. Daten aus Runde 3 der NCAER Delhi Coronavirus Telephonic Survey (DCVTS-3), die eine Stichprobe von 3.466 Haushalten im Juni im NCR-Gebiet von Delhi umfassten, deuten darauf hin, dass 21 Prozent der landwirtschaftlichen Haushalte Überweisungen über PM-KISAN erhielten. Allerdings gehörten 42 Prozent dieser Haushalte zum reichsten Drittel der Stichprobe, weitere 28,5 Prozent zum mittleren Drittel. Der PM-Kisan Yojana gilt für Landbesitzer und schließt damit Landarbeiter sowie die am stärksten von der Sperrung betroffenen städtischen Arbeiter des informellen Sektors aus.



In ähnlicher Weise erfassen BPL- und Nicht-BPL-Haushalte für die PMJDY-Zahlung ähnliche Quittungstransfers. Diese Ergebnisse stimmen mit Schätzungen von Anmol Somanchi sowie von Rohini Pande, Simone Schaner, Charity Troyer Moore und Elena Stacy überein, die feststellen, dass fast die Hälfte der armen Frauen keine PMJDY-Transfers erhalten wird.

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Diese Beobachtungen skizzieren die zwei Herausforderungen bei der Gestaltung sozialer Sicherheitsnetze, die die Schwächsten erreichen und im Katastrophenfall wirksam aktiviert werden können. Sofern kein Register mit Daten über Einzelpersonen und deren Bankkonten existiert, können Gelder nicht zügig überwiesen werden. Auf bestimmten Kriterien basierende Register (z. B. identifizierte BPL-Haushalte) identifizieren jedoch möglicherweise nicht die am stärksten krisengefährdeten Personen. Anhand von Daten des Indian Human Development Survey (IHDS) finden Amit Thorat, Reeve Vanneman, Sonalde Desai und Amaresh Dubey Beweise dafür, dass sich Faktoren, die zur Linderung der Armut beitragen, von denen unterscheiden können, die die Menschen dazu drängen Betroffene als Reaktion auf Schocks. Etwa 40 Prozent der Armen wurden 2012 durch besondere Umstände in die Armut gedrängt und wären aufgrund ihrer Verhältnisse von 2005 nicht als arm eingestuft worden.

Solche Ausschlussfehler können sich bei großen Katastrophen bei der Nutzung bereits vorhandener Datenbanken verstärken, da viele Menschen durch einen gesamtwirtschaftlichen negativen Schock in Armut geraten und zu Erfassungsfehlern führen können. Jüngste Schätzungen der Weltbank deuten darauf hin, dass im Jahr 2020 88 bis 115 Millionen Menschen in die Armut abrutschen könnten, was eine gewaltige Herausforderung für die Zielgruppe der Sozialhilfeempfänger darstellt. Außerdem wird die Notwendigkeit einer erneuten Validierung einer bestehenden Datenbank für soziale Registrierungen nach einer Katastrophe betont.

Diese Beobachtungen legen nahe, dass wir uns im Katastrophenfall nicht auf Register verlassen können, die auf individuellen Merkmalen basieren, um Begünstigte zu identifizieren. Leider können universelle Leistungen bei einer landesweiten Ausweitung schwerwiegende fiskalische Auswirkungen haben. Die meisten Katastrophen sind jedoch geografisch gruppiert. Überschwemmungen oder Erdbeben verwüsten oft einen Teil von Bezirken; Pandemien können dicht besiedelte Städte stärker treffen als Dörfer. Wenn es für uns eine Möglichkeit gibt, soziale Register einzurichten, die Einzelpersonen, ihren Wohnort und ihre Bankkonten identifizieren, können diese Verknüpfungen verwendet werden, um schnell Geld an alle im betroffenen Gebiet lebenden Personen zu überweisen. Aadhaar-Verknüpfungen von Einzelpersonen und Bankkonten existieren bereits. Wenn die Wohninformationen in der Aadhaar-Datenbank effizient strukturiert werden können, würde dies ein geografisches Targeting ermöglichen.

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Jedes soziale Register, das als potenzielle Nutznießerplattform für Sicherheitsnetze dienen kann, läuft von Natur aus Gefahr, die Privatsphäre des Einzelnen zu verletzen. Soweit solche sozialen Register nur grundlegende Informationen wie den Standort speichern, anstatt sensibler Identifikatoren wie den Armutsstatus, ist es unwahrscheinlich, dass sie die Privatsphäre verletzen, dienen aber dennoch dem Zweck, im Falle eines plötzlichen Auftretens eine Liste potenzieller Begünstigter bereitzustellen Schock. Während wir versuchen, zukünftige Wohlfahrtsprogramme katastrophensicher zu machen, sind dies einige der Überlegungen, die Aufmerksamkeit verdienen.

Dieser Artikel erschien erstmals in der Printausgabe am 28. November 2020 unter dem Titel „Löcher im Wohlfahrtsnetz stopfen“. Choudhuri ist Fellow und Desai ist Professor und Zentrumsleiter des NCAER National Data Innovation Centre. Ansichten sind persönlich.

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