Zur Binnenwanderung von Arbeitskräften in Deutschland: Was zeichnet Regionen mit positiven Wanderungssalden aus?

Ziel dieses Working Papers ist es, die Wissensbasis über die Determinanten von Wanderungsbewegungen von Arbeitskräften zu erweitern. Die Auswertungen wurden im Rahmen des gemeinsamen Forschungsvorhabens „Die räumliche Mobilität von Arbeitskräften im Erwerbsverlauf – Analysen für ländliche Räume in Deutschland“ (MobiLä) desThünen-Instituts für Ländliche Räume und des Instituts für Arbeitsmarkt-und Berufsforschung (IAB) vorgenommen. Das Projekt wird aus Mitteln des Bundesprogramms Ländliche Entwicklung (BULE) gefördert. Anhand von Regressionsanalysen wird überprüft, welche Faktoren in einem robusten und zugleich bedeutenden Zusammenhang mit dem Wanderungsergebnis einer Region stehen. Die Analysen erfolgen auf der Ebene der 360 Kreisregionen Deutschlands und beziehen sich vorwiegend auf den Zeitraum 2004 bis2017. Die bereits im Projekt erstellten Wanderungsdaten wurden mit einem Regionaldatensatz verknüpft, der umfangreiche Informationen über die Arbeitsmarktbedingungen und weitere Standortfaktoren beinhaltet. Anhand von zwei Schätzverfahren aus dem Bereich des maschinellenLernens identifizieren wir diejenigen der insgesamt 30 betrachteten Indikatorvariablen, die mit den Wanderungssalden der Kreisregionen am stärksten in Zusammenhang stehen. Die Ergebnisse der Regressionsanalysen zeigen, dass sowohl Arbeitsmarktbedingungen als auch weitere Standortfaktoren mit den regionalen Wanderungsbilanzen korrelieren. Hinsichtlich der Arbeitsmarktcharakteristika ist ein positiver Zusammenhang zwischen dem Wanderungssaldo einer Region und dem Lohnniveau sowie dem Ausbildungsplatzangebot zu beobachten. Regionale Unterschiede in der Arbeitslosigkeit spielen den Ergebnissen zufolge demgegenüber keine bedeutende Rolle, wobei nicht auszuschließen ist, dass die Bedeutung der Arbeitslosenquote für das Wanderungsergebnis anhand der vorgenommenen Analysen aufgrund einer wechselseitigen Beziehung zwischen beiden Merkmalen unterschätzt wird. Einen robusten und zugleich bedeutenden negativen Zusammenhang beobachten wir zwischen der Nettomigrationsrate einerRegion und dem regionalen Anteil des primären Sektors an der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigung. Unter den weiteren Standortfaktoren weisen vor allem Indikatoren, die mit dem kulturellen und gastronomischen Angebot bzw. der touristischen Attraktivität korrelieren, einen positiven Zusammenhang mit dem regionalen Wanderungsergebnis auf. Außerdem spiegeln sich in denErgebnissen ausgeprägte Suburbanisierungstendenzen wider: Zwischen dem Wanderungssaldo einer Region und ihrer eigenen Bevölkerungsdichte besteht ein ausgeprägter negativer Zusammenhang. Die Nachbarschaft eines hochverdichteten Agglomerationsraums korreliert dagegen positiv mit derNettomigrationsrate.

The aim of this working paper is to broaden the knowledge base on the determinants of labor mobility. The analyses are part of the joint research project “The spatial mobility of workers throughout individual working lives - Analyses for rural areas in Germany” by theThünen Institute of Rural Studies and the Institute for Employment Research (IAB). The project receives funding from the Federal Rural Development Scheme (BULE). We employ regression analyses to investigate which factors exhibit a robust and substantial correlation with a region’s migration balance. The analyses are conducted at the level of Germany’s 360 Kreisregionen and mainly refer to the timeframe from 2004 to 2017. Migration data generated previously in this project are linked to a regional data set, which contains extensive information on labor market conditions and amenities. Employing two machine learning estimation procedures, we identify those of the 30 included indicator variables that exhibit the strongest correlation to the Kreis regions’ migration balances. The regression results show that labor market conditions as well as amenities correlate with regional migration balances. Regarding labor market conditions, a positive correlation of a region’s migration balance and its wage level as well as its supply of vocational training openings. Regional differences in unemployment do not play a substantial role according to our results. However, we cannot rule out that the significance of the unemployment rate for the migration outcome is underestimated due to a simultaneous relationship between the two characteristics. We observe a robust and substantially negative correlation between a region’s net migration rate and its share of workers with mandatory social security in the primary sector. Among amenities, mainly indicators that correlate with cultural and gastronomic opportunities and the touristic attracticity respectively exhibit a positive correlation with the regional migration outcome. The results, furthermore, reflect substantial tendencies of suburbanization: A region’s migration balance exhibits a pronounced negative correlation with its own population density. In contrast, adjacency to adense agglomeration correlates positively with the net migration rate.

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