DeZIM Institute

In the midst of the Covid19 pandemic, forecasters in all fields become painfully aware of how difficult it is to predict and prepare for major events. In the realm of migration forecasting, the crisis demonstrates that these shocks have important implications for the international movement of people, certainly changing but potentially even reversing existing global migration trends and patterns.
Accelerated by the influx of refugees to Europe in 2015, politicians’ and policymakers’ interest in ways to predict future migration flows has been mounting. Various stakeholders including think tanks, international organizations and research institutions rushed to meet this demand. Consequently, there is a large pool of migration forecasts using very different qualitative and quantitative approaches and therefore come to vastly different results. This briefing note attempts to shed light on and assess the different quantitative migration forecasting methods and emphasize the importance of transparency for both consumers and
producers of such forecasts.
This briefing note is structured as follows. First, four types of uncertainty in migration forecasting are discussed. Then, three major forecasting tools (Bayesian Statistical Modelling, Gravity Models, and Structural Equation Models) and their strengths and weaknesses are briefly introduced. Afterwards, the differences of these models and their according outcomes are illustrated by three examples for migration forecasts for Germany. The briefing note concludes with a call for a careful usage of forecasts by users and a call for transparency among producers of forecasts. For this purpose, a short users’ guide is provided.

Aufgrund ihres Herkunftslandes haben viele Asylsuchende in Deutschland eine „geringe Bleibeperspektive“. Dadurch werden sie während des Asylverfahrens von Teilhabeleistungen ausgeschlossen. Stattdessen wird den Betreffenden frühzeitig eine freiwillige Rückkehr nahegelegt, die von der Bundesregierung finanziell und organisatorisch unterstützt wird. Auf Grundlage neuer Forschungserkenntnisse aus dem TRANSMIT-Projekt erklärt diese DeZIMinute am Beispiel von Menschen aus Gambia, weshalb die bestehenden Rückkehrförderprogramme
für die Zielgruppe jedoch kaum attraktiv und wenig erfolgreich sind.

Die Zusammenführung von Ergebnissen einer
Korrespondenzteststudie und der IAB-SOEPMigrationsstichprobe zeigen zwei zentrale Befunde:
1. Experimentell gemessene Diskriminierungsraten können zum Teil Unterschiede im realen Arbeitsmarkterfolg von Gruppen erklären.
2. Das in Befragungen erhobene Ausmaß subjektiv wahrgenommener Diskriminierung kann experimentell bestätigt werden.

Auch dreißig Jahre nach der Wiedervereinigung sind Ostdeutsche mit 10,1 Prozent seltener in Elitepositionen vertreten, als es ihrem Anteil von 19,4 Prozent an der Bevölkerung entspräche.
Zwischen einzelnen gesellschaftlichen Bereichen gibt es dabei große Unterschiede. In der Politik sind Ostdeutsche ihrem Anteil an der Bevölkerung entsprechend gut in Elitepositionen vertreten. In Wirtschaft und Wissenschaft, Justiz und Verwaltung sowie in Kultur und Medien sind sie hingegen stark unterrepräsentiert.
Menschen mit Migrationshintergrund (MMig) sind mit 9,2 Prozent noch seltener in Elitepositionen vertreten, als es ihrem Anteil von 26 Prozent an der Bevölkerung entspräche. Auch hier gibt es große Unterschiede zwischen verschiedenen gesellschaftlichen Bereichen – allerdings andere Unterschiede als bei Ostdeutschen. So sind Menschen mit Migrationshintergrund in den Bereichen Religion und Kultur kaum bzw.
nur leicht unterrepräsentiert. Auch in Wirtschaft und Medien sind Menschen mit Migrationshintergrund seltener in Elitepositionen vertreten, als es ihrem Anteil an der Bevölkerung entspräche. Ostdeutsche sind aber noch stärker unterrepräsentiert.

Menschen mit Migrationshintergrund stellen rund ein Viertel aller Beschäftigten in systemrelevanten Berufen. Das entspricht ihrem Anteil an der erwerbstätigen Bevölkerung in Deutschland. In bestimmten Berufsgruppen, insbesondere im Dienstleis-tungs- und Pflegebereich, sind sie jedoch überproportional vertreten. Das gilt etwa für Reinigungsberufe und die Altenpflege, für Post und Zustellung sowie die Fahr-zeugführung im Straßenverkehr. Die Mehrheit der Beschäftigten mit Migrationshintergrund in diesen Berufsgruppen ist im Ausland geboren und selbst eingewandert. Der Niedriglohnsektor in Deutschland ist in den vergangenen Jahren stark angewachsen. Migrant*innen, die im Ausland geboren wurden, arbeiten besonders oft zu Niedriglöhnen. Dies gilt insbesondere für systemrelevante Berufe: Migrant*innen arbeiten dort noch häufiger zu prekären Konditionen als in nicht systemrele-vanten Berufen. Diese Entwicklung spiegelt die Veränderungen auf dem deutschen Arbeitsmarkt wider: Neue Stellen werden zunehmend in prekären Beschäftigungsverhältnissen geschaffen. Dies trifft auf viele systemrelevante Berufe in besonderem Maße zu. Zugleich steigt in Deutschland die Zahl an Migrant*innen, die in den vergangenen Jahren eingewandert sind. Da Migrant*innen häufig unter schwierigeren Startbedin-gungen in den Arbeitsmarkt einsteigen, sind sie eher bereit, Beschäftigungen unter prekären Bedingungen aufzunehmen. Die Startbedingungen von Migrant*innen, die nach Deutschland kommen, sollten verbessert werden. Außerdem sollten prekäre Beschäftigungsverhältnisse verringert werden. Das gilt insbesondere für systemrelevante Berufe. Die Arbeit in systemrelevanten Berufen sollte besser entlohnt werden. Davon würden Migrant*innen stark profitieren.