Rund 15 Jahre nach dem Fall des Eisernen Vorhangs leben in den heutigen EU-Ländern (EU-15) knapp 1 Mill. Personen aus den zehn mittel- und osteuropäischen Beitrittsländern (MOEL-10) ^[1], etwa 60 % von ihnen in Deutschland. ^[2] Mit weitem Abstand folgen Italien
(107 000 Personen) und Österreich (79 000 Personen). ^[3]

Dass die Zuwanderung aus den MOEL-10 bislang moderat geblieben ist, ist auch auf gesetzliche und administrative Wanderungsbarrieren zurückzuführen. Die Aufhebung der Wanderungsbarrieren ist deshalb eine der wichtigsten institutionellen Veränderungen der EU-Osterweiterung. Allerdings wurden in den Beitrittsverhandlungen, ähnlich wie bereits bei der Süderweiterung, Übergangsregelungen für die Zuwanderung aus den Beitrittsländern vereinbart. Diese sehen vor, dass jedes Mitgliedsland der EU die Freizügigkeit für bis zu sieben Jahre aussetzen kann. ^[4] Deutschland und Österreich können während der Übergangszeit zusätzlich die Dienstleistungsfreiheit für bestimmte wirtschaftliche Aktivitäten ^[5] einschränken.

Angesichts der bestehenden Wanderungsrestriktionen sowie des beträchtlichen Einkommensgefälles zwischen den bisherigen und den neuen EU-Mitgliedern ist die Ungewissheit über den Umfang des Migrationspotentials hoch. Tatsächlich ist das Einkommensgefälle bei einem Bruttoinlandsprodukt (BIP) pro Kopf in den Beitrittsländern von rund 45 % des EU-Niveaus (zu Kaufkraftparitäten gerechnet; bezogen auf die laufenden Wechselkurse sind es rund 20 %) deutlich größer als in vergangenen Erweiterungsrunden. ^[6] Es ist allerdings vergleichbar mit dem Einkommensgefälle zwischen Deutschland und den späteren EU-Mitgliedern aus Südeuropa in der Phase der Gastarbeiteranwerbung (60er und frühe 70er Jahre).

Entgegen den Erwartungen zahlreicher Beobachter hatte die Süderweiterung der EU nicht zu einem Anstieg der Migration geführt. Im Falle Spaniens und Portugals ist seit Einführung der Freizügigkeit sogar eine Nettorückwanderung zu beobachten. Allerdings spricht ein wichtiger Umstand dagegen, dass sich diese Erfahrung bei der EU-Osterweiterung wiederholen wird: Bei der Süderweiterung hatte sich bereits ein erheblicher Teil der Bevölkerung aus den Beitrittsländern in anderen Mitgliedstaaten der EU niedergelassen. Der Anteil der Auswanderer an der Bevölkerung dürfte deshalb bereits vor Einführung der Freizügigkeit sein Gleichgewichtsniveau, das durch die ökonomischen Bedingungen in den Ziel- und Sendeländern determiniert wird, erreicht haben.

Die meisten Studien schätzen das langfristige Migrationspotential aus den MOEL für die EU-15 auf 2 bis 4 % der Bevölkerung in den Herkunftsländern. ^[7] Allerdings kommen einige Studien auch zu deutlich höheren ^[8] oder niedrigeren Schätzergebnissen. ^[9] Angesichts der Unterschiede zwischen den Prognosen wurden vom DIW Berlin in einer Studie für die EU-Kommission unterschiedliche Schätzverfahren auf ihre Prognosequalität untersucht und frühere eigene Schätzungen aktualisiert. ^[10]

Diese Studie kommt zu dem Ergebnis, dass länderspezifische Faktoren wie geographische Lage, Sprache oder Kultur einen erheblichen dauerhaften Einfluss auf die Migration haben. Schätzverfahren, die länderspezifische Effekte ausklammern, führen deshalb zu verzerrten und inkonsistenten Schätzungen der Parameter und haben auch eine erheblich schlechtere Prognosequalität als Schätzverfahren, die länderspezifische Faktoren berücksichtigen. Extreme Ergebnisse, die das langfristige Migrationspotential für Deutschland auf 6 bis 9 % der Bevölkerung in den MOEL schätzen, beruhen auf Fehlspezifizierungen der Schätzmodelle (vgl. Kasten).

Die Aktualisierung der Schätzungen des DIW Berlin ergab, dass die aus den MOEL-10 stammende Bevölkerung in Deutschland von gegenwärtig 600 000 auf langfristig 2,0 bis 2,8 Mill. Personen (2,3 Mill. im Basisszenario) steigen wird. ^[11] Dies würde etwa 20 Jahre nach Einführung der Freizügigkeit erreicht. Im ersten Jahr nach Einführung der Freizügigkeit wird die Nettozuwanderung aus den MOEL-10 auf 155 000 bis 220 000 Personen (180 000 Personen im Basisszenario) und aus den acht MOEL der ersten Erweiterungsrunde auf 116 000 bis 160 000 Personen (134 000 Personen im mittleren Szenario) geschätzt. Auf dem Höhepunkt, also etwa zwei Jahre nach Einführung der Freizügigkeit, würde die jährliche Nettozuwanderung aus den MOEL-10 190 000 bis 270 000 Personen (im Basisszenario 224 000 Personen) und aus den MOEL-8 155 000 bis 214 000 Personen (im Basisszenario 178 000 Personen) betragen. Die Zuwanderung würde innerhalb von zehn Jahren auf 30 % der anfänglichen Zuwanderung fallen, vor allem deshalb, weil das Migrationspotential der wanderungswilligen Bevölkerung in den Herkunftsländern mehr und mehr abgebaut wird (Tabelle 1). Etwa die Hälfte der Zuwanderer sind Erwerbspersonen.

Eine Verschiebung der Einführung der Freizügigkeit um sieben Jahre würde unter sonst gleichen Bedingungen die anfängliche Migration nur um wenige tausend Personen verringern. Allerdings könnte die sofortige Öffnung der Arbeitsmärkte in anderen EU-Ländern die Umlenkung eines Teils des Migrationspotentials bewirken. ^[12] Dies dürfte angesichts der Auflagen für die Zuwanderung höher qualifizierte Arbeitskräfte überproportional betreffen. Eine Quantifizierung dieser Umlenkungseffekte ist derzeit nicht möglich.

Aus theoretischer Perspektive hängen die Effekte der Wanderung auf Wachstum, Einkommensverteilung und Beschäftigung davon ab, welche Annahmen über die Anpassungsmechanismen getroffen werden. In dem einfachsten Fall einer ansonsten geschlossenen Volkswirtschaft trägt der Arbeitsmarkt die gesamte Anpassungslast der Zuwanderung: Die Einkommen von Produktionsfaktoren, die komplementär zur zugewanderten Arbeit sind, steigen, während die Einkommen von Produktionsfaktoren, die durch die zugewanderte Arbeit substituiert werden, fallen. Insgesamt ergibt sich für die Einwanderungsländer ein Nettogewinn und für die Auswanderungsländer ein Nettoverlust, sofern Rückübertragungen von Einkommen der Migranten in ihre Herkunftsländer nicht berücksichtigt werden. Wenn sich die Löhne in den Zielländern an das zusätzliche Arbeitsangebot nicht anpassen, kann es dort zu einem Anstieg der Arbeitslosigkeit und damit auch zu Nettoeinkommensverlusten der dort lebenden Bevölkerung kommen.

Offene Volkswirtschaften können sich durch Veränderungen der Handels- und Produktionsstrukturen an die Zuwanderung anpassen. Nach dem klassischen Modell der Außenwirtschaftstheorie, dem Heckscher-Ohlin-Samuelson-Modell, würde die Zuwanderung von Arbeit zur Ausweitung der Produktion arbeitsintensiver Güter führen sowie eine Verringerung von Importen arbeitsintensiver und eine Verringerung der Exporte kapitalintensiver Güter bewirken. Falls die Zuwanderung nicht so groß ist, dass durch sie die Preise auf den Weltmärkten beeinflusst werden, hat sie keine Auswirkungen auf Löhne und Arbeitslosigkeit im Einwanderungsland. ^[13]

Simulationen des DIW Berlin auf Grundlage von berechenbaren Gleichgewichtsmodellen ergaben, dass eine Zuwanderung von 1 % der Erwerbsbevölkerung - das entspräche in Deutschland einer Zuwanderung von 800 000 Personen bzw. etwa 400 000 Arbeitskräften - zu einem Anstieg des BIP um 0,5 % führen würde. Unter realistischen Annahmen über die Flexibilität der Arbeitsmärkte würde der Lohn je Arbeitnehmer um rund 0,5 % fallen und die Arbeitslosenquote um 0,1 Prozentpunkte steigen. ^[14] Demgegenüber kommen ökonometrische Studien zu dem Ergebnis, dass die Lohn- und Beschäftigungseffekte der Zuwanderung geringer sind. Gerade jüngere Analysen finden häufig heraus, dass sich die Migration neutral auf Löhne und Beschäftigung von einheimischen Arbeitskräften auswirkt. ^[15]

Insgesamt sind also nach den vorliegenden empirischen Erkenntnissen die Lohn- und Beschäftigungseffekte der Zuwanderung sehr viel geringer, als in der Öffentlichkeit häufig angenommen wird. Allerdings sprechen diese Erkenntnisse dafür, dass die Wanderung zu erheblichen Wohlfahrtsgewinnen für die EU-25 führen kann: Die Wanderung von 1 % der Erwerbsbevölkerung aus den MOEL-10 in die entwickelten Volkswirtschaften der EU-15 dürfte das gemeinsame Sozialprodukt um 0,15 % bis 0,3 % erhöhen. Rund 80 % bis 90 % dieser Einkommensgewinne entfallen auf die Migranten selbst.

Im Falle der Zuwanderung aus den MOEL-10 dürfte die fiskalische Bilanz besser ausfallen als bei der bisherigen Zuwanderung. Das formale Ausbildungsniveau der Zuwanderer aus den MOEL-10 ist gegenwärtig ebenso hoch oder höher als das der einheimischen Bevölkerung in der EU-15. ^[17] Angesichts des hohen Ausbildungsniveaus in den MOEL-10 dürfte auch künftig das Qualifikationsniveau der Zuwanderer aus den MOEL-10 deutlich höher als das traditioneller Zuwanderergruppen sein. Nach den Ergebnissen aller vorliegenden empirischen Studien verbessert sich die fiskalische Bilanz der Zuwanderung mit dem Ausbildungsniveau; der Beitrag zu Steuern und Abgaben steigt, während die Arbeitslosigkeits- und Sozialhilferisiken sinken. Es ist folglich mit einer deutlich besseren fiskalischen Bilanz der Zuwanderung aus den MOEL-10 als im Durchschnitt der bisherigen Zuwanderung nach Deutschland zu rechnen.

Die Zuwanderung aus den MOEL-10 wird die Alterung der Bevölkerung in Deutschland nur geringfügig mildern. In Deutschland ist in der laufenden Dekade eine Nettozuwanderung von jährlich rund 200 000 Personen notwendig, um das Erwerbspersonenpotential konstant zu halten. In den folgenden Dekaden müsste die Zuwanderung doppelt bis dreimal so hoch ausfallen, um dieses Ziel zu erreichen. Die Zuwanderung aus den MOEL-10 kann deshalb nur einen begrenzten Beitrag zur Entlastung der umlagefinanzierten Sozialversicherungssysteme leisten.

Angesichts des hohen Einkommens- und Wohlfahrtsgefälles in der EU sind von der Migration erhebliche Gewinne für das Sozialprodukt in der erweiterten Gemeinschaft zu erwarten. Eine restriktive Anwendung der Übergangsregelungen für die Freizügigkeit wird deshalb potentielle Wohlfahrtsgewinne in der erweiterten EU reduzieren.

Auf ökonometrische Schätzungen gestützte Projektionen des Migrationspotentials stehen vor dem Problem, dass die Wanderungsneigung nicht nur über die Zeit, sondern auch zwischen einzelnen Ländern variieren kann. Die in der Literatur verwendeten Schätzansätze verwenden in der Regel ähnliche erklärende Variablen wie das Pro-Kopf-Einkommen, die Beschäftigungsraten in den Ziel- und Herkunftsländern, EU-Mitgliedschaft und Freizügigkeit; sie unterscheiden sich aber im Hinblick auf die Schätzmodelle. Die Unterschiede zwischen den Schätzmodellen liegen im Wesentlichen in den Annahmen, die über die Bedeutung länderspezifischer Faktoren getroffen werden. Diese Annahmen haben erhebliche Auswirkungen auf die Höhe des geschätzten Migrationspotentials. Grundsätzlich lassen sich drei verschiedene Methoden der Schätzung des Migrationspotentials unterscheiden:

• Erstens sind dies Modelle, in denen angenommen wird, dass die Konstante und die Steigungsparameter für alle Länder gleich sind. Diese Modelle beruhen auf der Annahme, dass alle konstanten Faktoren, die die Migration beeinflussen, aber nicht als Variablen vom Modell berücksichtigt werden, keinen Einfluss auf die Migrationsneigung haben. Solche Faktoren sind u. a. Kultur, Sprache, Geographie und Geschichte. Wenn die obige Annahme nicht zutrifft, dann ergibt sich in dynamischen Modellen eine verzerrte und inkonsistente Schätzung aller übrigen Parameter. Ein solches Modell mit einer gemeinsamen Konstanten wurde vom ifo-Institut geschätzt. ^[1] Nach diesen Schätzungen ergäbe sich ein langfristiges Migrationspotential von 6,4 bis 8,6 % der Bevölkerung in den Heimatländern für Deutschland. ^[2] Allerdings lehnen statistische Tests die Hypothese einer gemeinsamen Konstanten mit einer Wahrscheinlichkeit von über 99 % ab. Auch sind die Schätzungen des langfristigen Migrationspotentials für die Länder innerhalb der Stichprobe wenig plausibel: So ergibt sich auf Basis des ifo-Modells ein langfristiges Migrationspotential aus Griechenland, Italien, Portugal und Spanien von 2,0 bis 2,4 Mill. Personen in Deutschland, ^[3] während es sich am Ende der Schätzperiode tatsächlich nur auf rund 1,2 Mill. Personen belief und seitdem fast konstant geblieben ist.

• Zweitens werden in der Literatur Schätzmodelle verwendet, in denen davon ausgegangen wird, dass sich die Konstanten zwischen den Ländern unterscheiden, während die Steigungsparameter für die erklärenden Variablen gleich sind. Diese Modelle haben den Vorteil, dass nationale Faktoren durch länderspezifische Konstanten ("fixe Effekte") berücksichtigt werden. Sie haben jedoch den Nachteil, dass die Parameter überwiegend über die Zeitdimension identifiziert werden und damit die Varianz zwischen den Ländern nicht für die Identifikation der Steigungsparameter für Variablen wie den Einkommensunterschieden genutzt werden kann. Spezifikationstests sprechen eindeutig für die Relevanz länderspezifischer fixer Effekte. Schließlich besteht das Problem, dass die Beitrittsländer aufgrund der Wanderungsrestriktionen vor und nach dem Fall des Eisernen Vorhangs nicht in die Stichprobe einbezogen werden können. Folglich können auch keine länderspezifischen Effekte für sie geschätzt werden. Für die Projektionen werden in der Literatur die fixen Effekte durch eine zweite Regression mit konstanten Variablen wie geographische Lage, Sprache u. Ä. erklärt. ^[4] Auf der Grundlage von Modellen mit fixen Effekten wurde das langfristige Migrationspotential in Deutschland auf 2,0 bis 2,8 % der Bevölkerung aus den MOEL-10 geschätzt. ^[5]

• Drittens handelt es sich um Modelle, in denen angenommen wird, dass sich sowohl die Konstanten als auch die Steigungsparameter für erklärende Variablen wie das Einkommensdifferential zwischen Ländern unterscheiden. Somit würde auch die Schätzung von Modellen mit fixen Effekten zu verzerrten Ergebnissen führen. In diesem Fall könnten die Daten unterschiedlicher Länder nicht zusammengeführt werden, und es müssten Regressionen für jedes Land einzeln gerechnet werden. Für die Prognose außerhalb der Länderstichprobe könnte der Durchschnittswert der ermittelten Parameter herangezogen werden. ^[6] Allerdings haben diese heterogenen Schätzverfahren den Nachteil, dass sie in kleinen Stichproben zu instabilen Schätzergebnissen führen können. Standardmodelle mit homogenen Steigungsparametern können deshalb bei kleinen Stichproben eine bessere Prognosequalität erreichen. ^[7] In der Migrationsliteratur wurden heterogene Schätzverfahren bislang nicht angewendet, obwohl Spezifikationstests dafür sprechen, dass sich auch die Steigungsparameter zwischen Ländern unterscheiden.

Das DIW Berlin hat mehr als 20 Schätzverfahren, die auf diesen drei Schätzansätzen beruhen, auf ihre Prognosequalität hin analysiert. Dabei wurde untersucht, wie hoch der Prognosefehler fünf und zehn Jahre nach dem Ende der Schätzperiode ist (vgl. Tabelle 2). Es zeigt sich, dass (a) Schätzverfahren mit fixen Effekten einen geringeren Prognosefehler als die anderen untersuchten Schätzverfahren haben, (b) Schätzverfahren mit einer gemeinsamen Konstanten einen rund doppelt so hohen Prognosefehler wie Schätzverfahren mit fixen Effekten haben, (c) Schätzverfahren, die auf individuellen Regressionen beruhen, zwar einen relativ geringen Prognosefehler haben, aber (d) die durchschnittlichen Parameterwerte dieser Schätzverfahren den höchsten Prognosefehler von allen Schätzverfahren aufweisen.

[1] Sinn et al., a. a. O., S. 1-17.

[2] Nach eigenen Berechnungen auf Grundlage der geschätzten Parameter und der Angaben über die Einkommensunterschiede in der ifo-Studie für das Jahr 1997. Die ifo-Studie schätzt das Migrationspotential nur für Polen, Rumänien, die Slowakei, die Tschechische Republik und Ungarn. Aufgrund eines höheren BIP in den Beitrittsländern würde das Migrationspotential heute etwas geringer ausfallen.

[3] Nach eigenen Berechnungen auf Grundlage der Schätzparameter des ifo-Modells und des Einkommensdifferentials von 1997.

[4] Boeri, Brücker et al., a. a. O.; Fertig, a. a. O.; Alvarez-Plata, a. a. O.

[5] Alvarez-Plata, a. a. O., Boeri, Brücker et al., a. a. O., Brücker, a. a. O, 2001.

[6] Bei ausreichenden Beobachtungen für die Länder- und die Zeitdimension des Datensatzes ergäbe dies eine unverzerrte und konsistente Schätzung. Vgl. M. Hashem Pesaran und Ron Smith: Estimating Long-Run Relationships from Dynamic Heterogenous Panels. In: Journal of Econometrics, 68, 1995, S. 79-113.

[7] Vgl. B. H. Baltagi, J. M. Griffin und W. Xiong: To Pool or Not to Pool: Homogeneous versus Heterogeneous Estimators Applied to Cigarette Demand. In: Review of Economics and Statistics, 82, 2000, S. 117-126.