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Räumliche Muster der Zuwanderung

Regionale Verteilung und städtische Segregation von MigrantInnen in Deutschland

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Handbuch Migrationssoziologie

Zusammenfassung

In dem Beitrag wird untersucht, wie sich die jüngere Zuwanderung auf die regionalen und städtischen Verteilungen von MigrantInnen und deren Nachkommen in Deutschland niederschlägt. Es wird gezeigt, dass die großräumigen Siedlungsmuster hinsichtlich der Disparitäten zwischen Stadt und Land sowie alten und neuen Bundesländern etwas in Bewegung geraten sind. Für die Großstädte werden eine abnehmende ethnische Segregation und die Herausbildung multiethnischer Stadtteile mit hohen Konzentrationsgraden als Haupttrends beleuchtet.

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Notes

  1. 1.

    Mittels des sogenannten Königssteiner Schlüssels wird die Quote berechnet, wonach die in Deutschland ankommenden (Spät-) AussiedlerInnen und AsylbewerberInnen auf die einzelnen Bundesländer verteilt werden. Berücksichtigt werden dabei die Bevölkerungsgröße (zu einem Drittel) und das Steueraufkommen (zu zwei Dritteln) der Bundesländer (Gans und Schlömer 2014, S. 156). Bundesländer mit höherer Bevölkerungszahl und/oder höheren Steuereinnahmen bekommen einen entsprechend größeren Anteil jener Zuwanderungsgruppen zugewiesen.

  2. 2.

    In dem Beitrag werden Karten gezeigt, die auf dem Internetportal des Statistischen Bundesamts nicht verfügbar sind (bis auf die Karte zu den AusländerInnen insgesamt für das Jahr 2017). Auf dem Portal finden sich Karten u. a. nach Merkmalen der Staatsangehörigkeit, des Aufenthalts- und Schutzstatus (Destatis 2019b).

  3. 3.

    Zu ethnischer Diskriminierung auf dem Wohnungsmarkt vgl. auch Hinz und Auspurg 2016.

  4. 4.

    Im Unterschied zu nichtdeutschen StaatsbürgerInnen liegen für Personen mit Migrationshintergrund auf der Maßstabsebene von Landkreisen oder Gemeinden keine flächendeckenden Daten für Deutschland vor. Die auf Grundlage des Mikrozensus erstellten Daten sind wegen zu kleiner Fallzahlen bereits auf Kreisebene nicht repräsentativ, insbesondere in den neuen Bundesländern (SÄBL 2013, S. 6). Die Aggregation der Daten zu den Personen mit Migrationshintergrund auf Gemeindegrößenklassen ist jedoch möglich (vgl. Abb. 7).

  5. 5.

    StaatsbürgerInnen aus Syrien und dem Irak sind die zahlenmäßig stärksten Gruppen der ZuwanderInnen aus Vorderasien (Destatis 2019b, S. 28–31). Folgende Staaten gehören zu der Kategorie: Jemen, Armenien, Bahrain, Aserbaidschan, Georgien, Irak, Iran, Israel, Jordanien, Katar, Kuwait, Libanon, Oman, Palästinensische Gebiete, Vereinigte Arabische Emirate, Saudi-Arabien und Syrien.

  6. 6.

    Der Anteil von Personen mit Migrationshintergrund steigt im selben Zeitraum in den neuen Bundesländern von 4,7 auf 7,3 und in den alten Bundesländern von 21,9 auf 26,5 Prozent (Destatis 2010, S. 104–105, 2018, S. 127), eigene Berechnung.

  7. 7.

    Vgl. zum Datensatz der Innerstädtischen Raumbeobachtung (IRB) und seiner Entwicklung Sturm (2007) und BBSR (2019a).

  8. 8.

    Die Bedeutung lässt sich an folgendem Beispiel veranschaulichen: Für den letzten Armuts- und Reichtumsbericht der Bundesregierung hat eine Studie auf Basis von Geodaten des kommerziellen Anbieters MICROM diagnostiziert, dass die soziale Segregation von 2005 bis 2013 in Deutschland weitgehend konstant bleibt (Goebel und Hoppe 2016). Die amtlichen Daten der IRB legen für denselben Zeitraum dagegen eine kontinuierlich wachsende soziale Segregation nahe (Keller 2018; Helbig und Jähnen 2018). Das Beispiel verdeutlicht die generelle Bedeutung räumlich valider, wissenschaftlich nachvollziehbarer Daten und der Datengenerierung. Bei kommerziellen Anbietern wie MICROM oder SINUS schließt das Geschäftsmodell eine transparente Nachvollziehbarkeit der Datengenerierung aus.

  9. 9.

    Daten zu den Anteilen von Personen mit Migrationshintergrund liegen für die IRB-Städte nicht vollständig vor und sind aufgrund unterschiedlicher Berechnungsmethoden nur eingeschränkt vergleichbar.

  10. 10.

    Die Staaten der Gruppe „EU (2004) Osteuropa“ sind die Baltischen Staaten, die Visegrád-Staaten sowie Slowenien.

  11. 11.

    Vorder- und Westasien entspricht der m49 Standard Zuordnung „Western Asia“ (United Nations Statistics Division o. J.). Siehe auch Fußnote 6.

  12. 12.

    Friedrichs (2008, S. 388 f.) sowie Helbig und Jähnen (2018, S. 11–12, 135–137) geben eine teils komplementäre Übersicht bisheriger Studien zur Entwicklung der ethnischen Segregation in deutschen Städten.

  13. 13.

    Die Erhöhung der Werte kann verschiedene Gründe haben: Entweder verteilen sich die zusammengefassten Gruppen gleichmäßiger und/oder auf mehr Stadtteile einer Stadt, so dass sich bei deren Differenzierung der SI der Einzelgruppen erhöht, da sie sich ungleichmäßiger und/oder auf weniger Stadtteile verteilen. Oder es liegen unterschiedlich hohe SIs der Einzelgruppen vor, wie es sich besonders bei der Differenzierung der StaatsbürgerInnen aus der Türkei, Griechenland, Italien und dem ehemaligen Jugoslawien zeigt.

  14. 14.

    Ehem. Anwerbeländer sind Türkei, Italien, Griechenland und Jugoslawien. In unseren Darstellungen auf IRB Basis werden nur StaatsbürgerInnen der jugoslawischen Nationalitäten, die nicht in der EU sind (sowie zusätzlich albanische StaatsbürgerInnen) als jugoslawisch gezählt.

  15. 15.

    Staatsbürger aus Frankreich, GB, BENELUX, Irland, Österreich, Schweden, Finnland und Dänemark.

  16. 16.

    Bermuda, Kanada, Grönland, USA, Saint Pierre und Miquelon; die Länder wurden nach m49 Standard zugewiesen (United Nations Statistics Division o. J.).

  17. 17.

    Es existieren eigene Indizes zur Messung von Konzentration (Massey und Denton 1988).

  18. 18.

    Im Durchschnitt hat im IRB-Sample eine Person im Jahr 2016 39,26 m2 Wohnfläche zur Verfügung. Vgl. allgemeiner zur Wohnungsversorgung Friedrich (2008), die zeigt, dass Personen mit Migrationshintergrund neben einer durchschnittlich geringeren Wohnfläche auch höhere Mieten zahlen und seltener im Eigentum wohnen.

  19. 19.

    Parallel zur sinkenden Wohnfläche steigt mit dem Konzentrationsgrad auch die ohnehin überdurchschnittliche Fluktuation und das Durchschnittsalter nimmt von 38 auf 34 Jahre ab.

  20. 20.

    Armut operationalisieren wir hier und im Folgenden über den SGB II-Bezug, da Einkommensdaten nicht zur Verfügung stehen.

  21. 21.

    Das Zusammentreffen einer hohen ethnischen und sozialen Segregation in einer Stadt erlaubt keine Aussage darüber, in welchen Stadtteilen sich statusschwache und nichtdeutsche BewohnerInnen konzentrieren, ob in denselben oder verschiedenen. Das Verhältnis zwischen Segregation und Konzentration ist bisher wenig erforscht.

  22. 22.

    Bei der Segregation der SGB II-EmpfängerInnen zeigt sich folgender Zusammenhang: Mit steigendem Bruttoinlandsprodukt nimmt die Segregation der deutschen SGB II-EmpfängerInnen zu, die der nichtdeutschen geringfügig ab (Analyse nicht im Anhang gezeigt).

  23. 23.

    Mit der durchschnittlichen Wohnfläche pro EinwohnerIn steigt auch deutlich die Segregation der SGB II-EmpfängerInnen (Analyse nicht im Anhang gezeigt).

  24. 24.

    Für einen Überblick zu den Effekten sozialer und ethnischer Segregation vgl. Farwick (2012) sowie Goebel und Hoppe (2016). Goebel und Hoppe (2016, S. 94 f.) stellen in ihren eigenen empirischen Analysen bei Personen mit Migrationshintergrund in Gebieten mit erhöhter Armut keine Effekte auf Armutsverläufe fest, im Unterschied zu den Autochthonen. Einen negativen Effekt finden sie nur in dem Fall, wenn Personen mit Migrationshintergrund von anderen Migrantengruppen isoliert und in ethnisch „entmischten“ Vierteln wohnen.

Literatur

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Authors and Affiliations

  1. Universität Kassel, Kassel, Deutschland

    Timo Baldewein & Carsten Keller

Authors
  1. Timo Baldewein
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  2. Carsten Keller
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Corresponding author

Correspondence to Timo Baldewein .

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Editors and Affiliations

  1. Institut für Soziologie, Universität Marburg Institut für Soziologie, Marburh, Germany

    Antje Röder

  2. Institut für Soziologie, Universität Marburg Institut für Soziologie, Marburg, Germany

    Darius Zifonun

Anhang

Anhang

Tab. A1 Lage von Vierteln ohne und mit Konzentration nichtdeutscher StaatsbürgerInnen ab 30 Prozent, 2017
Full size table

?>

Tab. A2 Stadtteiltypen nach Zusammensetzung der nichtdeutschen Bevölkerung und weiteren Merkmalen, 2016
Full size table
Tab. A3 Regionale Verteilung der Stadtteiltypen, 2016
Full size table
Tab. A4 Fixed Effects Panelregression Einflussfaktoren für die Segregation von nichtdeutschen Nationalitätengruppen, 2006–2014
Full size table

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Baldewein, T., Keller, C. (2020). Räumliche Muster der Zuwanderung. In: Röder, A., Zifonun, D. (eds) Handbuch Migrationssoziologie. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-20773-1_11-1

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