Der Global Jobs Index bietet harmonisierte, international vergleichbare Schätzungen der Verfügbarkeit und Qualität von Beschäftigung in Ländern und über die Zeit hinweg. Diese Seite beschreibt die Datenquellen, Indikatordefinitionen, den Modellierungsansatz und Einschränkungen.
Die Autoren
Diese Methodik wurde von Impacc und dem Kieler Institut für Weltwirtschaft entwickelt.
Über das Kiel Institut
Das Kiel Institut für Weltwirtschaft ist das führende Forschungsinstitut für internationale Wirtschaftsfragen in Deutschland und zählt zu den angesehensten Einrichtungen in Europa und weltweit. Es verbindet Spitzenforschung auf dem Niveau führender Universitäten mit sichtbarem und nachhaltigem Einfluss auf die nationale und internationale Wirtschaftspolitik. https://www.kielinstitut.de
Tobias Heidland
Tobias Heidland ist Professor für Volkswirtschaftslehre und Forschungsdirektor für Internationale Entwicklung am Kiel Institut für Weltwirtschaft.
Über Impacc
Impacc möchte eine neue Form globaler Hilfe etablieren – eine, die befähigt, statt zu versorgen. Dafür wandelt die gemeinnützige Organisation Spenden in Beteiligungen an afrikanischen Start-ups um. Ziel ist es, nachhaltige Jobs zu schaffen und die Selbstständigkeit vor Ort zu erhöhen. Investiert wird in lokale Gründer:innen mit Ideen für lokale Märkte, begleitet durch finanzielle, technische und operative Unterstützung. Das Modell verbindet somit klassische Entwicklungszusammenarbeit mit Prinzipien des Venture Capital. Gegründet wurde Impacc (https://impacc.org/de/) von einem Team um den früheren Welthungerhilfe-Chef Till Wahnbaeck; der Sitz ist in Hamburg (Deutschland), das Team arbeitet zudem in Kenia und Äthiopien.
Der Datensatz:
Der Global Jobs Index ist ein jährlicher Paneldatensatz für 96 Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen im Zeitraum 2000 bis 2060. Die erfassten Länder hatten 2025 mindestens eine Million Menschen im erwerbsfähigen Alter. Jede Zeile beschreibt ein Land, ein Jahr und ein Szenario. Historische Schätzungen und Projektionen verwenden einheitliche Definitionen von Big Jobs, Gig Jobs und Jobs Gap.
Datenquellen:
Der Global Jobs Index kombiniert Arbeitsmarktschätzungen der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO), nationale Lohnerhebungen und Indikatoren der Weltbank. Historische Schätzungen zur Beschäftigung und zum Haushaltseinkommen bilden den Ausgangspunkt. Lohnerhebungen helfen, den Anteil der Erwerbstätigen oberhalb der nationalen Einkommensschwelle zu bestimmen. Wo keine nationale Erhebung vorliegt, wird dieser Anteil anhand regionaler Muster modelliert. Für die zukünftige Entwicklung von BIP, Bevölkerung und Erwerbsbevölkerung wird der Shared Socio-Economic Pathway SSP3 verwendet.
Definitionen:
Job categories:
- Jobs unterhalb der extremen Armutsgrenze: Erwerbstätige in Haushalten mit weniger als 3,00 US-Dollar pro Person und Tag, gemessen in Kaufkraftparität von 2017. Diese Erwerbstätigen sind Teil des Jobs Gap.
- Gig Jobs: Erwerbstätige in Haushalten mit mehr als 3,00 US-Dollar pro Person und Tag, die die Kriterien für einen Big Job nicht erfüllen.
- Big Jobs: Erwerbstätige, deren Haupttätigkeit mindestens zwei Drittel des nationalen Medianstundenlohns einbringt und deren Haushaltseinkommen über 8,30 US-Dollar pro Person und Tag liegt, gemessen in Kaufkraftparität von 2017. Selbstständige können diese Kriterien erfüllen, mithelfende Familienangehörige nicht. Eine zweite Tätigkeit schließt einen Big Job nicht grundsätzlich aus.
The Jobs Gap (the employment gap):
- Der Jobs Gap umfasst Arbeitslose sowie Erwerbstätige in Haushalten mit weniger als 3,00 US-Dollar pro Person und Tag. Big Jobs, Gig Jobs und Jobs Gap ergeben zusammen die Erwerbsbevölkerung.
- Anteile beziehen sich auf die Erwerbsbevölkerung. Für Regionen und die Welt werden zuerst die Personenzahlen der Länder addiert und danach die Anteile berechnet. Länderanteile werden nicht gemittelt. Weltwerte beziehen sich auf die Länder im Datensatz.
Das Modell:
- Die Daten sind nach Land, Jahr und Szenario geordnet. Karte und Rangliste verwenden die für die Website gewählte Grundlage, anfänglich SSP3. Die Ansichten zum Ländervergleich und zur Situation einzelner Länder bieten drei KI-Wachstumsszenarien: Ohne KI, KI-Wachstumsschub und Beschleunigtes KI-Wachstum. In diesen Liniengrafiken bleibt der historische Zusammenhang zwischen Wachstum und guten Jobs erhalten.
- Ohne KI bedeutet kein zusätzliches Wachstum durch KI. Das Szenario hat derzeit dieselben Werte wie SSP3 und dient als Referenz für KI-Vergleiche. KI-Wachstumsschub nimmt einen starken KI-bedingten Wachstumsschub an, Beschleunigtes KI-Wachstum ein rascheres zusätzliches Wachstum. Eine weitere Einstellung beschreibt, wie viel der historischen Verbesserung bei guten Jobs je Wachstumseinheit in KI-exponierten Tätigkeiten erhalten bleibt: 1 erhält den Zusammenhang, 0,5 die Hälfte davon. Die Einstellung beschreibt nicht den Anteil guter Jobs an allen Arbeitsplätzen.
- Die Grafik zum KI-Nettoeffekt vergleicht die Big Jobs mit dem Szenario Ohne KI bei Einstellung 1. Ihre drei Bestandteile sind der Effekt des zusätzlichen Wachstums, der Effekt eines schwächeren Zusammenhangs beim regulären Wachstum und die Veränderung dieses Effekts durch KI-Wachstum. Der letzte Bestandteil kann positiv oder negativ sein. Die Bestandteile ergeben zusammen die Raute, die die gesamte Veränderung zeigt. Es handelt sich um Unterschiede zwischen Szenarien, nicht um die Zahl der Menschen, die ihren Arbeitsplatz verlieren werden.
Datenverfügbarkeit
Historische Zeitreihen beruhen auf ILO-Schätzungen. Für einige Länder sind frühere Projektionen oder zusätzliche Modellierungen erforderlich, weil die entsprechenden Daten fehlen. Länder ohne nationale Lohnerhebung werden gesondert gekennzeichnet. Daraus folgt nicht, dass alle historischen Datenpunkte der übrigen Länder direkt beobachtet wurden. Alle zukünftigen Werte sind Projektionen unter bestimmten Annahmen, keine Vorhersagen. Die KI-Szenarien werden weiterhin geprüft; ihre Zahlen können sich ändern.
Die Visualisierungen:
Interaktive Karte: Von extrem alarmierend bis sehr gut: Die Karte zeigt die Beschäftigungslücke als Anteil der Erwerbsbevölkerung in Prozent. Die Play-Taste zeigt die Veränderung im Laufe der Zeit. Bewegt man den Cursor über ein Land, erscheinen die Zahlen; ein Klick öffnet die Entwicklung von 2000 bis 2060. Die Karte behält die für die Website gewählte Grundlage bei, wenn in einem anderen Diagramm ein KI-Szenario gewählt wird.
Wer führt die Liste an, wer ist Schlusslicht? Und wie verändern sich die Positionen im Laufe der Zeit? Die Rangliste verwendet die für die Website gewählte Grundlage und die Farbklassifizierung von dunkelrot (extrem alarmierend) bis hellgrün (sehr gut). Sie zeigt Personenzahlen oder Anteile der Erwerbsbevölkerung.
Beschäftigungslücke, Big Jobs, Gig Jobs: Vergleichen Sie Länder und Regionen anhand von Personenzahlen oder Anteilen der Erwerbsbevölkerung. Dieses Diagramm hat eine eigene Auswahl für Ohne KI, KI-Wachstumsschub oder Beschleunigtes KI-Wachstum. Der historische Zusammenhang zwischen Wachstum und Verbesserungen bei guten Jobs bleibt erhalten (Regler 1); die Auswahl verändert weder Karte und Rangliste noch das Einzelländerdiagramm.
Das Einzelländerdiagramm unterscheidet Big Jobs, Gig Jobs und die Beschäftigungslücke. Es hat eine eigene Auswahl für Ohne KI, KI-Wachstumsschub oder Beschleunigtes KI-Wachstum und behält Regler 1 bei. Das separate KI-Nettoeffektdiagramm startet mit Afrika, KI-Wachstumsschub und Regler 0,5. Es vergleicht 2035, 2050 und 2060 mit Ohne KI bei Regler 1 und zeigt zusätzliche gute Jobs durch KI-Wachstum, den Effekt des schwächeren Zusammenhangs beim regulären Wachstum, ihre Wechselwirkung und die gesamte Veränderung. Berechnung und Quellwerte stehen unter dem Diagramm.
KI-Nettoeffekt: Das KI-Nettoeffektdiagramm startet mit Afrika, KI-Wachstumsschub und Regler 0,5. Es vergleicht 2035, 2050 und 2060 mit Ohne KI bei Regler 1 und zeigt zusätzliche gute Jobs durch KI-Wachstum, den Effekt des schwächeren Zusammenhangs beim regulären Wachstum, ihre Wechselwirkung und die gesamte Veränderung. Berechnung und Quellwerte stehen unter dem Diagramm.
Datensatz herunterladen
Der verlinkte historische Datensatz kann als "Heidland, T. and Wahnbaeck, T. (2025). Global Jobs Index, Dataset Release 1.0" zitiert und unter CC-BY 4.0 genutzt werden. Die Downloads unten umfassen den aktuellen SSP3/KI-Websiteexport von 2026 und die frühere Veröffentlichung von 2025. Das KI-Nettoeffektdiagramm bietet eine CSV mit den ausgewählten Quellwerten und Effekten. Wir freuen uns über eine kurze E-Mail zur Verwendung der Daten.