Historischer Ansatz

Einer der ersten Erklärungsansätze von Ernst Ravenstein ging vom empirischen Befund der Wanderung selbst aus. Er veröffentlichte in der zweiten Hälfte der 1880er Jahre seine Wanderungsgesetze, die er aus der Auswertung von Daten von Volkszählungen gewonnen hatte. Diese Gesetzmäßigkeiten weckten das Interesse weiterer Forscher, die die Ravensteinschen Gesetze teilweise bestätigten und ergänzten. Sinngemäß lauten diese Theoreme:

1. Die Mehrzahl der Wanderungsvorgänge erfolgt über kurze Distanzen,
2. Wanderungen über größere Distanzen verlaufen häufig in Etappen (Kettenwanderung),
3. Bei Wanderungen über größere Distanzen werden große Industrie- und Hafenstädte als Zielorte bevorzugt,
4. Wanderungsströme bestehen stets aus zwei gegenläufigen Komponenten,
5. Die Landbevölkerung ist in Wanderungsströmen überrepräsentiert,
6. Frauen wandern eher über kürzere, Männer eher über längere Distanzen,
7. Die Mehrzahl der Migranten sind Alleinstehende,
8. Die Bevölkerungszunahme in Städten ist mehr durch Wanderungsgewinne als durch natürliche Bevölkerungsbewegungen bedingt,
9. Das Wanderungsvolumen steigt synchron mit der industriellen und verkehrstechnischen Entwicklung,
10. Die meisten Wanderungsvorgänge werden durch ökonomische Anlässe ausgelöst.

Ein weiterer grundlegender Ansatz zur Erklärung von Wanderungen ist Zelinskis Modell des Mobilitätsübergangs (1971), das das Mobilitätsverhalten einer Gesellschaft mit ihrem sozioökonomischen Entwicklungsstand in Verbindung bringt. In Analogie zum Modell des demographischen Übergangs werden fünf Entwicklungsphasen unterschieden.

Distanz- und Gravitationsmodelle

Bei der empirischen Betrachtung von Wanderungsprozessen zwischen einem Quellort und verschiedenen, unterschiedlich weit entfernten Zielorten über einen längeren Zeitraum wird ein starker Zusammenhang zwischen Wanderungsvolumen und Distanz deutlich, wie bereits von Ravenstein erkannt. Bei der Suche nach einem geeigneten Modell für die Erklärung dieses Zusammenhangs erkannten Geographen (Kant 1946; Stewart 1941; Zipf 1949) Gemeinsamkeiten mit dem physikalischen Gravitationsgesetz von Newton. Der Zusammenhang zwischen dem mit der Distanz zwischen Quell- und Zielort abnehmenden Wanderungsvolumen lässt sich gut mit diesem Distanzmodell beschreiben (dem jedoch noch die „Masse“ als Eigenschaften von Quell- und Zielort fehlt, siehe unten):

${\displaystyle F_{ij}={k \over {d_{ij}^{b}}}}$

Hierbei ist F die Wanderungsrate zwischen den Orten i und j, d die Distanz zwischen i und j, k eine empirisch ermittelte Konstante (zumeist = 1) und b ein die Distanz gewichtender Exponent (zumeist = 2). Wenn k=1 und b=2, dann nimmt ein gegebenes Wanderungsvolumen mit der Verdoppelung der Distanz auf ein Viertel des Ausgangsvolumens ab (quadratische Abnahme). Während dieses Modell bei geeigneter Anpassung von k und b gut beobachtete Wanderungsströme modellieren kann, sagt es nichts über die Motive und Ursachen von Wanderungsprozessen aus.

Beim Vergleich zwischen empirisch und mathematisch ermittelten Werten fällt auf, dass das obige Modell die Wanderungsvolumina für kurze Distanzen überschätzt. G. Zipf und J. Stewart entwickelten daher die im Modell enthaltene Ausgangsüberlegung weiter und erweiterten es zu einer für Zwecke der Demografie geeigneten Abwandlung des Newton'schen Gravitationsgesetzes.

${\displaystyle F_{ij}={k\times {{M_{i}\times M_{j}} \over {d_{ij}^{b}}}}}$

wobei ${\displaystyle M_{i}}$ die „Masse“ des Ortes i und ${\displaystyle M_{j}}$ die „Masse“ des Ortes j ist.

Zumeist wird „Masse“ mit den Bevölkerungszahlen gleichgesetzt, die sich leicht der amtlichen Statistik entnehmen lassen. Damit wird das Wanderungsvolumen also nicht nur ansteigen, wenn die Distanz ${\displaystyle d_{ij}}$ verringert wird, sondern auch wenn die Masse von zwei betrachteten Regionen größer ist als die Masse anderer Regionen. Sicherlich wird allein die Bevölkerungszahl keine befriedigende Modellierung ergeben, denn unterschiedliche Bevölkerungszusammensetzungen in den betrachteten Regionen wirken ebenfalls auf die Wanderungsströme ein. Eine bevölkerungsreiche Region, in der eine hohe Arbeitslosigkeit herrscht, hat sicherlich eine geringere Anziehungskraft und damit Masse, als eine gleich große Region mit einer sehr niedrigen Arbeitslosigkeit. Ein Vorschlag (Haggett 1991) lautet daher, die Masse als das Produkt aus Bevölkerungszahl und Durchschnittseinkommen zu bestimmen.

Gravitationsmodelle können Wanderungen zwar gut beschreiben, aber nicht vollständig erklären. Als einzige Eigenschaften von Quell- und Zielgebiet gehen in diese Modelle Bevölkerung und Distanz ein. Neben der Masse von interagierenden Regionen gibt es aber noch eine Vielzahl weiterer Merkmale, die die vom einzelnen Individuum als positiv oder negativ empfundenen Eigenschaften (push- und pull-factors) bestimmen und Wanderungsvorgänge ebenso beeinflussen, wie die zwischen den Regionen liegenden Zwischenräume, die entweder eine Wanderung hemmen (intervening obstacles) oder ablenken (intervening opportunities) können.

Push- und Pull-Faktoren

Die Sogtheorie erklärt am Push-and-Pull-Modell das Zustandekommen eines Migrationsdruckes aus dem ökonomischen Gefälle zwischen zwei Ländern. Im Ursprungsland wirken Druckfaktoren wie Arbeitslosigkeit, niedriges Lohnniveau, Armut und das Aufnahmeland bietet Sogfaktoren wie Arbeitsplätze, höhere Gehälter und soziale Sicherheit. Auch beeinflussen die Berichterstattung über das Zielland sowie Erfahrungsaustausch mit bereits Ausgewanderten oder ihren daheim gebliebenen Angehörigen die Wanderungsentscheidung. Letztere Anreize bewirken laut Treibel eine Gruppenmigration.

Bei Wanderarbeitern steht die „materielle Deprivation“ im Vordergrund. Die Migrationsentscheidung ist eng verknüpft mit Konflikten des Auswanderungswilligen und seiner näheren Umgebung, mit der er sich auseinanderzusetzen und zu verhandeln hat. Die positive Entscheidung zur Auswanderung stellt sich somit nach Thomae stets als Konfliktlösung dar. Oft sind daran Verpflichtungen des Emigranten gekoppelt wie die Verpflichtung zur Rückkehr „als eine Art Gleichgewichtssicherung zwischen motivationalem und kognitivem System“.

Das Paradigma des Push and Pull entspricht jedoch keinem eigenständigen theoretischen Ansatz, sondern suggeriert eher die Zusammenhänge, da trotz der plausiblen Annahme von Sogfaktoren und Druckfaktoren die Annahmen auf den Einzelnen bezogen rein hypothetischer Natur sind. Der mikrotheoretische Ansatz des Push and Pull kommt im makrotheoretischen Ansatz zum Einsatz, um die individuellen Migrationsentscheidungen zu erklären.

Die wichtigsten Gründe für Migrationen von Mexiko in die USA waren beispielsweise:

• Push-Faktoren
  • Prekärer Arbeitsmarkt
  • Mangelnde Grundstoffe
  • Niedrige Löhne
  • Kinder als Altersversorgung
  • Gefahr eines Umsturzes des politischen Systems
  • Mangelhaftes Bildungssystem
  • Mangelhaftes Gesundheitssystem
  • Starke soziale Gefälle
• Pull-Faktoren
  • Bessere humanitäre Versorgung
  • Sicherer Arbeitsplatz
  • Hohe Löhne
  • Besseres Bildungssystem
  • Besseres Gesundheitssystem
  • Chancen für sozialen Aufstieg
  • Sicheres politisches System
  • Finanzielle Unterstützung
  • Bessere Perspektiven für Kinder
  • Nähe zur Heimat

Theorien der Arbeitsmarktsegmentierung

Michael Piore geht davon aus, dass Industriegesellschaften eine permanente Nachfrage nach gering qualifizierten Arbeitskräften haben, deren Ursache die Segmentierung der Arbeitsmärkte der Zielländer sind. Dass Migranten bereit sind, auch schlecht bezahlte und instabile Jobs anzunehmen, begründet er damit, dass sie target earner seien, also auf ein bestimmtes monetäres Ziel hin arbeiteten und nicht an einem gehobenen Status interessiert seien. Er kann damit das Nebeneinander von Arbeitslosigkeit und Zuwanderung, aber nicht das Verweilen der Zuwanderer im Zielland und ihren sozialen Aufstieg erklären.

George J. Borjas (1999) zeigte, dass durch Migration in die USA das Qualifikationsniveaus seit den 1960er Jahren gesunken war und die Ungleichheit in der Einkommensverteilung zugenommen hatte. Doch wirke der Migrationsanreiz weiter durch wohlfahrtsstaatliche Leistungen.

Migrationssystemtheorie

Der nigerianische Soziogeograph Akin Mabogunje und Mary Kriz, Lin Leam Lim und Hania Slotnik begründeten die Theorie der Migrationssysteme. Dabei werden verschiedene Sozialräume und Subsysteme abgegrenzt, die sich nach Art und Herkunft der Migration unterscheiden (z. B. Migration aus früheren Kolonien in die Mutterländer Frankreich, Großbritannien; aus der Türkei, aus Osteuropa und vom Balkan nach Deutschland; aus Lateinamerika, Marokko, Rumänien nach Spanien) bzw. innerhalb welcher die Binnenmigration besonders hoch ist (z. B. innerhalb Skandinaviens).

Individualisierte Sogtheorie

1972 individualisierte Lee das makrotheoretische Paradigma des Push and Pull und erkennt in Migrationen vier ursächliche und gleichzeitig wirksame Schichten:

• Merkmale bezüglich der Herkunftsregion
• Faktoren bezüglich des Zielgebietes
• Blockadefaktoren
• individuelle Parameter

Die gebietsbezogenen Merkmale beinhalten nicht nur Lohnhöhe und Arbeitslosenquote, sondern sind verfeinert um strukturelle Faktoren wie Klima, Wohnqualität, öffentliche Sicherheit, Bildungszugang und die Qualität der medizinischen Versorgung. Als Blockadefaktor gilt nicht mehr die Distanz als entscheidend, sondern intervenierende Hindernisse wie der Bau der Berliner Mauer oder eine restriktive Einwanderungsgesetzgebung.

Neben den objektiven und rein strukturellen Merkmalen finden sich auch individuelle Parameter. Zu den individuellen Merkmalen zählen etwa Geschlecht, Alter, Bildungsstand, Beruf oder ethnische Herkunft. Darunter fällt auch die Frage der persönlichen Wahrnehmung der anderen Faktoren. Zum Beispiel meiden Alleinstehende oft ländliche Zonen wegen langer Anfahrtswege und geringen Freizeitangebots, während Familien diese Umgebung schätzen, soweit die Umwelt intakt ist und die Schulen zufriedenstellen.

Nach E. S. Lee fällt ein Migrant die Wanderungsentscheidung erst nach einem Vergleich all dieser Merkmale. Demnach lässt sich dieses Modell nicht in eine allgemeingültige Formel überführen.

Lowry verknüpft 1966 das ältere Gravitationsmodell mit wesentlichen ökonomischen Faktoren, um das Migrationsverhalten zu berechnen.

${\displaystyle M_{i\rightarrow j}=k*{\frac {U_{i}}{U_{j}}}*{\frac {W_{j}}{W_{i}}}*{\frac {L_{i}*L_{j}}{D_{ij}}}+e_{ij}}$

mit

${\displaystyle M_{i\rightarrow j}}$ als Anzahl der Migranten von i nach j

${\displaystyle {\frac {U_{i}}{U_{j}}}}$ jeweilige Arbeitslosenquoten (unemployment)

${\displaystyle {\frac {W_{j}}{W_{i}}}}$ das jeweilige Lohnniveau (wages)

${\displaystyle {L_{i}*L_{j}}}$ Personen im nichtlandwirtschaftlichen Bereich

${\displaystyle {D_{ij}}}$ Entfernung zwischen i und j (distance)

${\displaystyle e_{ij}}$ als Fehlerterm

Somit wächst die Zahl der Wanderungswilligen von i nach j, je mehr Arbeitslose, je höher die Beschäftigung und je unattraktiver die Löhne in i ausfallen und je näher sich die beiden Orte sind.

Humankapitalmodell

1962 entwickelte L.A. Sjaastad das sogenannte Humankapitalmodell der Migrationstheorie (siehe Humankapital). Er fokussierte in seiner Human Capital Migration Theory die individuelle Qualifikation der Migrierenden, die ihre Skills und andere Eigenschaften als Investitionen betrachten und nutzenmaximierend einsetzen wollen. Auch eine Wanderung ist gleichbedeutend mit einer persönlichen Investition in Humankapital. Die Migration ist in dieser Betrachtungsweise eine Bilanz mit Ausgaben und Einnahmen, welche jeweils geldwert sein können.

• Monetäre Ausgaben fallen an für einen Umzug oder alternativ lange Anfahrtswege.
• Nichtmonetäre Ausgaben stehen für den Verzicht auf Familie und Freundeskreis.
• Monetäre Einnahmen entstehen etwa durch höhere Löhne.
• Nichtmonetäre Erträge ergeben sich z. B. aus einem besseren Klima.

Das Modell unterstellt keine sofortige Realisierung der Erträge, sondern berücksichtigt auch eine Wanderungsentscheidung wegen einer beruflichen Perspektive durch die Hoffnung auf bessere Aufstiegschancen, wie sie viele Behörden oder Konzerne anbieten.

Formal finden die nichtmonetären Aspekte zwar Berücksichtigung, erfahren jedoch eine weit geringere Gewichtung als die monetären Parameter.

${\displaystyle \sum _{j=1}^{N}{\frac {Y_{d\,j}-Y_{o\,j}}{(1+r)^{j}}}-T}$

mit

${\displaystyle Y_{d\,j}}$ und ${\displaystyle Y_{o\,j}}$ Einkünfte in der Zielregion (destination) bzw. in der Stammregion (origin)

T = Kosten der Migration

N = Zahl der Jahre, bis Vorteile zu erwarten sind

r = Rate zur Abzinsung des erwarteten Einkommens

Die Einkünfte stehen hier für die subjektiven Einschätzungen des zu erwartenden Einkommens.

Der Formel entsprechend kommt es eher zur Wanderungsentscheidung

• je höher das Lohnniveau in der anderen Region,
• je mehr Zeit bis zum Ende des Erwerbslebens ansteht und
• je weniger Kosten die Wanderung verursacht oder je weniger Assets im Ursprungsland zurückgelassen werden müssen.

Somit erfasst das Modell auch verschieden motiviertes Migrationsverhalten unterschiedlicher sozialer Gruppierungen, da die verschiedenen Parameter sich auf individuelle Faktoren wie Beruf, Alter und Geschlecht beziehen können. Allerdings ist bei der Analyse von Migrationsentscheidungen nicht nur das Bruttoeinkommen, sondern auch der Effekt staatlicher Umverteilungsmaßnahmen durch Steuern, Sozialabgaben usw. zu berücksichtigen.

Das Modell wurde später von Borjas durch die Berücksichtigung der unterschiedlichen ökonomischen Bewertung von sichtbaren (z. B. zertifizierter Schulbildung) und weniger leicht sichtbaren Merkmalen im Herkunfts- und Zielland mehrfach verfeinert. Demnach würde ein Anstieg der Schulbildung in einem Herkunftsland den Pull-Effekt verstärken. Außerdem zeigte Borjas, dass die jüngeren Einwandererkohorten in die USA weniger in das Erlernen der neuen Sprache und in Ausbildung investierten als frühere Generationen von Einwanderern und so nur geringere Einkommen erzielten. Allerdings bestreitet Chiswick diese Befunde: Was Borjas als sinkende „Qualität“ bezeichne, sei in Wirklichkeit auf die abnehmende Übertragbarkeit der Fähigkeiten der neuen Zuwanderer zurückzuführen, die aus kulturell weiter entfernten Ländern kämen. Doch geht in jedem Fall wohl der Grenznutzen zusätzlicher Investitionen in Humankapital bei steigenden Einwandererzahlen, also einer zunehmenden Zahl von potenziellen Mitbewerbern, zurück. Damit lassen die Bildungsanstrengungen der Migranten nach und die Zahl der Schulabbrecher steigt an. Andere Autoren führen diesen Effekt auch auf das Sinken von Migrations- und Informationskosten durch die Unterstützung ausgedehnter kinship networks im Zielland zurück. Das verringere den Druck auf die Migranten zu zusätzlichen Investitionen in das Humankapital und reduziere die Lohn- bzw. Verzinsungserwartungen, die mit solch hohen Investitionen verbunden seien.

Barry Chiswick versuchte zu zeigen, dass sich Migration nur für hoch qualifizierte, hoch motivierte Menschen lohnt, die über eine lange Zeit eine niedrige Verzinsung ihrer Humankapitalinvestitionen in Kauf nehmen. Sie erwarten erst etwa nach 10 bis 15 Jahren das Durchschnittseinkommen der einheimischen Bevölkerung zu erreichen.

Den Versuch der Zusammenfassung dieser Theorien und einer einheitlichen humankapitaltheoretischen Begründung von Wanderungsbewegungen liefern Bodvarson und Van den Berg.

Betrachtet man die Migration selbst als eine Investition, die sorgfältig vorbereitet und (oft kollektiv) vorfinanziert werden muss, so lässt sich aus der Humankapitaltheorie auch die Schlussfolgerung ziehen, dass in den Abwanderungsregionen erst ein gewisser Einkommens- und damit Bildungsstandard erreicht sein muss, um die Abwanderung überhaupt finanzieren zu können. Demzufolge kann die Abwanderung auch bei einer Annäherung an das Lohnniveau des Ziellandes zunächst zunehmen, um bei Erreichung eines relativen Wohlstands mit einem Pro-Kopf-Einkommen von durchschnittlich vielleicht 20.000 US-Dollar wieder abzunehmen.

Allerdings leiden auch die elaboriertesten Ansätze darunter, dass sie nicht berücksichtigen, dass Migrationsentscheidungen oft Haushaltsentscheidungen sind. So ist oft nicht die Erwartung eines individuell höheren Lohns seitens der Migrierenden selbst, sondern ihre Hoffnung auf höhere Bildungs- und Einkommenschancen ihrer Kinder ausschlaggebend für die Migrationsentscheidung. Dem versucht die Werterwartungstheorie Rechnung zu tragen, die auch Haushaltsentscheidungen berücksichtigt.

Werterwartungstheorie

Der Ansatz des Subjective Expected Utility (SEU, subjektiv zu erwartender Nutzen, Werterwartungstheorie) stellt den Versuch dar, die verschiedenen theoretischen Migrationsmodelle zu vereinen. Das Modell stützt sich auf die Werterwartungstheorie und verbindet die subjektiven Merkmale mit klassischen sozioökonomischen Beweggründen. Klassische makrotheoretische Beweggründe wie Klima und Lohnhöhe nehmen Einfluss auf die Formel, doch bestimmen persönliche Wahrnehmung und Abwägung das Zustandekommen der Migrationsentscheidung.

Die Kosten-Nutzen-Analyse geht stillschweigend davon aus, dass die Entscheidungsträger bevorzugt die Möglichkeiten auswählen, welche ihnen den größten Vorteil bringen, um den persönlichen erwarteten Gesamtnutzen (SEU) zu maximieren. Eventuelle Ausgaben gehen wiederum als negativer Vorteil in die Berechnung ein (Evaluation). Auch die persönliche Erwartung, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Handlung gelingt, findet Eingang in die Gesamtbewertung.

${\displaystyle {\text{SEU}}(i)=\sum p_{ij}\cdot U_{j}}$

Konfrontiert mit variablen Möglichkeiten, erfolgt somit die Auswahl der Aktion, welche den höchsten Wert SEU(i) vorweist. Liegt der SEU über dem der Sesshaftigkeit, dann erfolgt die Migrationsentscheidung.

Den Kern des Modells bildet eine Nutzenmaximierung nach individualistischen und rationalen Erwägungen. Es berücksichtigt also nur Einzelpersonen. Geht es um die komplexe Wanderungsentscheidung mehrerer Beteiligter wie ganzer Haushalte, dann sprengt die gemeinsame Entscheidung den rein egoistisch aufgebauten Erklärungsansatz. So können bei Haushaltsentscheidungen die Interessen und Nutzenvorteile der jeweils Beteiligten sich untereinander widersprechen. So gilt es als erwiesen, dass die meisten Haushaltsentscheidungen zuungunsten der Karriere des weiblichen Partners stattfinden.

Entscheidungstheoretische Wanderungsmodelle

Die bisher vorgestellten Modelle dienen zur Beschreibung und Erklärung von summarischen Wanderungseffekten. Auf der Mikroebene der Entscheidungen einzelner Individuen lassen sich mathematische Kausalbeziehungen jedoch nicht formulieren. Wanderungsentscheidungen lassen sich hier – wie alle individuellen Entscheidungen – lediglich auf wahrscheinlichkeitstheoretischer Basis (Probabilistik) vorhersagen. Probabilistische Modelle berücksichtigen bei Standortentscheidungen den unterschiedlichen Informationsgrad der Wandernden.

Den Prozess der Informationsgewinnung und -bewertung, der (möglicherweise) zu einer Standortverlagerung führt, versuchen entsprechende Modelle abzubilden. Die Informationen, die in eine Entscheidung für oder gegen eine Wanderung einfließen, entstammen zumeist dem typischen, wöchentlichen Aktionsradius (activity space) einer Person oder eines Haushaltes. Eine Unzufriedenheit mit der Ausgangssituation kann dabei auf unterschiedlichen Faktoren beruhen, die sich nach den Daseinsgrundfunktionen (Wohnen, Arbeiten, Versorgung, Bildung, Erholung) gliedern lassen. Aus jedem Faktorenbereich können einzelne Umweltreize als Stressoren die Bewertung des gegenwärtigen Wohnstandortes beeinflussen.

Die Modelle bilden – meist in Form von Flussdiagrammen – die Entscheidungsalternativen des Individuums/Haushaltes ab, die jeweils zufällig, jedenfalls nichtdeterministisch getroffen werden. Grundsätzlich lassen sich vier Handlungsalternativen beim Auftreten von Stressoren unterscheiden:

1. Durch Erhöhung der Toleranzgrenze passt sich das Individuum/der Haushalt an die Gegebenheiten an.
2. Durch aktive Beeinflussung wird versucht, die Stressoren abzubauen (z. B. Engagement für eine höhere Umweltqualität).
3. Es setzt eine aktive Suche nach einem neuen Wohnstandort ein.
4. Es wird eine prinzipielle Entscheidung für einen Standortwechsel gefällt, der jedoch erst bei einer günstigen Gelegenheit tatsächlich vollzogen wird und möglicherweise durch verschiedene externe Faktoren zusätzlich beeinflusst wird.

Außerdem kann man die individuell unterschiedliche Risikoneigung der Akteure in wahrscheinlichkeits- und spieltheoretische Modelle einbeziehen.