Determinanten von Migration am Beispiel der USA


Hausarbeit, 2014

14 Seiten, Note: 2,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung

2. Forschungsstand

3. Allgemeine Informationen

4. Variablen
4.1. Generierte Variablen
4.2. Regressionsvariablen

5. Regressionsanalyse (Ergebnisse)
5.1. Immigration
5.2. Emigration

6. Fazit

7. Literaturverzeichnis

8. Internetverzeichnis

9. Abbildungsverzeichnis

1. Einführung

Was sind die Determinanten von Migration? Dieser Frage wird in der folgenden Arbeit am Beispiel der USA nachgegangen. Zuerst werden Fachartikel vorgestellt, welche sich mit einer ähnlichen Themenstellung befassen und deren Ergebnisse zusammengefasst. Danach werden allgemeine Daten zur Migration in den USA, die sich aus dem Datensatz entnehmen lassen, dargestellt. Des Weiteren werden die zur Beantwortung der Frage genutzten und neu generierten Variablen vorgestellt. Den Kern der Arbeit bildet eine Regressionsanalyse, welche den Einfluss der vorher erörterten Determinanten auf die Migration zeigen soll. Zuletzt werden die Ergebnisse dieser Arbeit mit denen der am Anfang vorgestellten Fachartikel verglichen.

Die Regressionsanalyse wird mit Hilfe eines im Seminar erarbeiteten bilateralen Datensatzes durchgeführt (migrationLFP1314_B). Dieser beinhaltet die Migration 155 verschiedener Länder in Relation zueinander, wobei jedes Land zum einen als Ursprungs- und als Zielland der Migration gelistet wird. Die Migrationsdaten sind für die Jahre 1960 bis 2000 in 10-jahres-Abständen verfügbar, wobei die Anzahl der Länderpaare von 1970 auf 1980 um circa 5000 Beobachtungen ansteigt. Ob die Variation für die USA ebenfalls signifikant ist, wird später untersucht. Des Weiteren gibt der Datensatz einem die Möglichkeit, zwischen männlichen und weiblichen Migranten zu unterscheiden, was für die Determinanten der Migration in dieser Arbeit jedoch irrelevant ist. Es wird aber bei den „Allgemeinen Informationen“ kurz erläutert.

2. Forschungsstand

Die verwandten Artikel, welche vorgestellt werden, sind in ihrer Fragestellung sehr spezifisch und die Ergebnisse können daher nur in ihren jeweiligen Segmenten genutzt werden. Generell wurden keine Artikel gefunden, welche allgemeiner gefasst wären, um der Fragestellung eher zu entsprechen.

Der erste Beitrag behandelt den Einfluss von sozialen Programmen in den Ursprungsländern auf die Migration in die USA. Dazu werden Daten aus den Jahren 1972 bis 1991 genutzt und 60 Ursprungsländer beobachtet. Das Ergebnis der Untersuchung zeigt, dass gute oder auch viele soziale Programme im Ursprungsland die Emigration in die USA verringern. Da in dem, für diesen Artikel genutzten, Datensatz keine Variable für die Qualität von sozialen Programmen in Ursprungsländern vorhanden ist, wird die Variable des Gini-Koeffizienten als Ersatz genutzt. Da ein niedriger Gini-Koeffizient geringe Unterschiede in den Einkommen einer Volkswirtschaft bedeutet und dieses Ziel durch soziale Programme erreicht werden kann, ist die Substituierung der im Artikel von Greenwood et al. genutzten Variable durch den Gini-Koeffizienten als sinnvoll zu bezeichnen (Greenwood et al. 1999).

Der nächste Artikel wurde ebenfalls von Greenwood in Zusammenarbeit mit McDowell verfasst und behandelt neben der gleichen Fragestellung wie im ersten Artikel, außerdem die Immigration von hoch- beziehungsweise gering-qualifizierten männlichen Personen. Auch in diesem wird zwischen unterschiedlichen Altersklassen diskriminiert. Aus diesem Grund können die meisten Ergebnisse der Studie mit dem vorhandenen Datensatz nicht überprüft werden. Ein Ergebnis ist jedoch, dass Immigranten aus Asien in jeder Altersklasse höher qualifiziert waren, als jene von anderen Kontinenten. Dies lässt sich durch die im Datensatz vorhandene Variable des „Human Capital Index“ untersuchen, welche auf der Anzahl der Schuljahre basiert. Es ist ebenfalls eine Variable vorhanden, die beschreibt, in welchem Kontinent das beobachtete Land liegt (Greenwood/McDowell 2011).

Der letzte Artikel behandelt die wiederholte und zirkuläre Migration zwischen Länderpaaren. Die Variablen fixieren sich jedoch auf Deutschland als Ziel- beziehungsweise Empfängerland und sind daher nicht direkt mit den Untersuchungen dieser Arbeit vergleichbar, da diese sich auf die USA beziehen. Die Ergebnisse zeigen, dass mehr als 60 Prozent der Migranten aus Gastarbeiter-Ländern wiederholte Migranten sind. Außerdem tendieren neun Prozent mehr männliche als weibliche Migranten wieder dazu, ins Heimatland zurückzukehren. Der in dieser Arbeit genutzte Datensatz gibt keinen Aufschluss über wiederholte Migration oder die Rückkehr ins Heimatland und es können daher keine eigenen Beobachtungen dazu erstellt werden. Ein verwertbares Ergebnis ist jedoch, dass Personen, die einen Job in ihrem Heimatland besitzen, die Sprache sprechen oder verheiratet sind, seltener dazu tendieren, dieses Land zu verlassen. Der „migrationLFP1314_B“-Datensatz gibt ebenfalls Aufschluss über die Anzahl der beschäftigten Personen in einem Land und ob das Länderpaar eine gemeinsame offizielle Sprache teilt. Welchen Einfluss diese Variablen auf die Migration haben ist daher ebenfalls zu untersuchen (Constant/Zimmermann 2012).

3. Allgemeine Informationen

Der Datensatz umfasst insgesamt 155 Länder und deren Migrationsbewegungen untereinander. Diese wurden für die Jahre 1960 bis 2000 in 10-jahres-Abständen gemessen. Daraus ergeben sich insgesamt 8710 Länderpaare. Alles in allem gibt es in der kompletten Zeitspanne circa 537 Millionen Personen mit Migrationsbewegungen. Davon sind circa 270 Millionen weiblichen und ungefähr 267 Millionen Personen männlichen Geschlechts. Circa 6,4 Millionen Menschen sind in der Zeitspanne aus den Vereinigten Staaten ausgewandert und 84 Millionen eingewandert. Die wenigsten Personen sind 1960 eingewandert (circa 10 Millionen) und die Anzahl steigt im Zeitverlauf. Im Jahr 2000 sind es zum Beispiel 30 Millionen Menschen. Damit entspricht die Einwanderung in die USA circa 15,6 Prozent aller Migrationsbewegungen in der gesamten Zeitspanne. Die meisten Immigranten kommen aus dem Kontinent Amerika selbst (circa 33 Millionen) und Europa (circa 30 Millionen). Es kommen lediglich 18 Millionen Einwanderer aus Asien. Die Anzahl der Länder, die bei der Einwanderung in die USA berücksichtigt werden, erhöht sich von 1970 bis 1980 nur marginal und generiert bei der Untersuchung eine nicht signifikante und vernachlässigbare Verzerrung.

Zur Überprüfung der Ergebnisse des ersten Artikels von Greenwood et al. soll der Gini-Koeffizient genutzt werden. Im Datensatz ist ein kombinierter Gini-Koeffizient vorhanden, welcher Werte zwischen 17,8 und 63 annimmt. Dies ist also der Gini-Koeffizient multipliziert mit 100. Ein geringerer Gini-Koeffizient bedeutet eine schwächere Ungleichheit in der Einkommensverteilung, da die Varianz des Einkommens zwischen den Personen in einer Volkswirtschaft kleiner ist. Wenn dieser Koeffizient 1 (beziehungsweise 100) annimmt, besitzt eine Person das komplette Vermögen. Der Gini-Koeffizient ist nur für circa 24000 der 98000 beobachteten Kombinationen der Länder in den Jahren verfügbar. Die meisten Beobachtungen sind für das Jahr 2000 verfügbar und die wenigsten für das Jahr 1960. Wenn man lediglich die Koeffizienten aus dem Jahr 2000 berücksichtigt, um eine valide Aussage zu treffen, bleiben 65 Beobachtungen übrig, welche als Zielland die USA haben. Der durchschnittliche Gini-Koeffizient ist dort circa 39,5 mit einer Standardabweichung von 9,85 Punkten. Die Industrieländer der Welt bewegen sich zwischen 20 und 35. Ob ein niedriger Gini-Koeffizient einen negativen Einfluss auf die Migrationsrate hat, wird in der Regressionsanalyse untersucht.

Die nächste Untersuchung über den Human Capital Index liegt der Studie von Greenwood/McDowell zugrunde. Dort kommen sie zu dem Ergebnis, dass Immigranten aus asiatischen Ländern höher qualifiziert sind, als die von anderen Kontinenten. In diesem Datensatz ist annäherungsweise dazu der „Human Capital Index“ (Barro/Lee 2010) vorhanden, der Aussagen über die Qualifikation der Migranten geben kann. Dieser Index beschreibt den Bildungsstand von fünf unterschiedlichen Altersgruppen unterteilt in sieben verschiedene Bildungsabschlüsse (Anonymous 2010). Je höher der Index, desto besser ist das Bildungsniveau in dem untersuchten Land. Der „Human Capital Index“ nimmt Werte von circa 1,02 bis 3,53 an. Der Durchschnitt liegt bei ungefähr 2,053 für alle beobachteten Jahre. Wenn man nur das Jahr 2000 betrachtet und die USA als Empfängerland angibt, liegt der Durchschnitt mit 2,399 genau im Mittelwert aller Länder. Wenn man für dieses Jahr hingegen den „Human Capital Index“ für alle asiatischen Länder untersucht, ist dieser im Durchschnitt geringer als der der anderen Kontinente. Dies würde nicht dem Ergebnis der Untersuchung von Greenwood/McDowell entsprechen. Es ist lediglich anzumerken, dass der kleinste „Human Capital Index“ bei 1,35 liegt und damit höher ist, als das Minimum des Restes der Welt (1,15). Was der „Human Capital Index“ für eine Auswirkung auf die Migration der USA hat, wird in der Regressionsanalyse behandelt.

All diese Daten behandeln lediglich die Einwanderung in die Vereinigten Staaten. Es gibt aber in der gesamten Zeitspanne 6,4 Millionen Emigranten. Die auswandernden Personen kompensieren nur circa 7,6 Prozent der einwandernden Menschen und sind damit um einiges geringer und uninteressanter für die amerikanische Wirtschaft. Die USA ist somit ein Einwanderungsland. Doch in welche Kontinente emigrieren die meisten und in welche die wenigsten? Die Ströme verhalten sich gleich der Immigration. Die meisten wandern in den amerikanischen Kontinent selbst aus (2,9 Millionen), gefolgt von Europa (2,4 Millionen) und das Schlusslicht bildet der pazifische Kontinent mit 200.000 Emigranten. Dies liegt mit großer Wahrscheinlichkeit an der unterschiedlichen Gesamtbevölkerung der Kontinente. Entfernungen spielen mutmaßlich auch eine Rolle, dies wird in der Regressionsanalyse beobachtet.

4. Variablen

4.1. Generierte Variablen

Es werden fünf neue Variablen generiert. Drei sind notwendig, um die allgemeinen Informationen bereitzustellen und die anderen beiden sind für die Regressionsanalyse relevant.

Die ersten drei heißen „continent_o2“, „continent_d2“ und „iso_o2“. Wie man am Namen bereits erkennen kann, beinhalten die ersten beiden lediglich den Kontinent, auf welchem das beobachtete Herkunfts- beziehungsweise Zielland liegt. Da die Originaldaten lediglich in „String“-Form vorliegen, ist es nicht möglich sie für quantitative Zwecke zu nutzen, da sie von den essentiellen Befehlen nicht in ihrer Definition unterschieden werden können. Daher werden die beiden neuen Variablen in „Float“-Form vorliegen, mit welchen es möglich ist, dies zu tun. Die Variable „iso_o2“ wird lediglich dazu genutzt, die unterschiedliche Anzahl der berücksichtigten Senderländer für eine Immigration in die USA zu quantifizieren. Die Generierung ist hier ebenfalls notwendig, da das gleiche „String“-Problem, wie bei den ersten beiden Variablen vorliegt.

Die letzten beiden Variablen heißen „emppop_o“ und „emppop_d“. Diese geben Informationen über den Anteil der arbeitenden Bevölkerung an der Gesamtpopulation. Diese Modifikation des Datensatzes ist notwendig, da mit „emp_o“, „pop_o“, „emp_d“ und „pop_d“ lediglich die arbeitende- beziehungsweise Gesamtbevölkerung in Millionen angegeben ist und die Werte zwischen den Ländern aufgrund unterschiedlicher Populationen nicht vergleichbar sind. Diese Variablen sind ebenfalls dazu erforderlich, die Ergebnisse von Constant und Zimmermann überprüfen zu können. Diese fanden heraus, dass Personen, die einen Job in ihrem Heimatland besitzen, die Sprache sprechen oder verheiratet sind, weniger dazu tendieren, dieses Land zu verlassen. Die Einflüsse der Variablen auf die Migration werden in der Regressionsanalyse untersucht.

4.2. Regressionsvariablen

Die abhängige Variable ist die Anzahl der migrierenden Personen unabhängig vom Geschlecht („total_a“). Es werden zwei Regressionen durchgeführt. Die erste konzentriert sich auf die Immigration in die USA und steht im Fokus der Untersuchungen. Die zweite setzt die Bedingung voraus, dass das Ursprungsland die USA ist („iso_o=“USA““). Bei beiden Regressionsanalysen handelt es sich um einen Längsschnitt, es werden also alle observierten Jahre addiert betrachtet. Die unabhängigen Dummy-Variablen sind die offizielle gemeinsame Sprache („comlang_off“) und ob die observierten Länder jemals in einer kolonialen Beziehung miteinander standen („colony“). Darüber hinaus wird die Variable mit einbezogen, welche die Distanz zwischen den Städten mit der größten Population beschreibt („dist“). Diese Variable wurde in der Untersuchung von Greenwood et al. als eine der Schlüsselvariablen zur Erklärung der Immigration in die USA hervorgehoben. Bei der ersten Regression wird die Größe des Herkunftslandes und bei der zweiten des Ziellandes in Quadratkilometern untersucht („area_o“/“area_d“). Außerdem wird bei den beiden Regressionen unterschieden, ob das Herkunfts- beziehungsweise Zielland landumschlossen ist, welche Beschäftigungsrate sie anteilig an der Gesamtbevölkerung haben und welchen „Human Capital Index“ sie besitzen („landlocked_o/“landlocked_d“, „emppop_o“/“emppop_d“, „hc_o/hc_d“). Die Variable der Beschäftigungsrate wird hierbei genutzt um die Ergebnisse von Constant/Zimmermann zu untersuchen, ob Personen mit Arbeit, Sprachkenntnissen und Ehepartner im Herkunftsland weniger geneigt sind zu emigrieren. Die Variable „comlang_off“ wird dementsprechend interpretiert, dass eine Emigration in Länder mit derselben offiziellen Sprache die Auswanderung erhöht.

[...]

Ende der Leseprobe aus 14 Seiten

Details

Titel
Determinanten von Migration am Beispiel der USA
Hochschule
Leuphana Universität Lüneburg
Note
2,3
Autor
Jahr
2014
Seiten
14
Katalognummer
V281401
ISBN (eBook)
9783656747314
ISBN (Buch)
9783656747307
Dateigröße
608 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Preis: 3,99€
Schlagworte
Migration, USA, Migration USA
Arbeit zitieren
Gero Kassen (Autor), 2014, Determinanten von Migration am Beispiel der USA, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/281401

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Determinanten von Migration am Beispiel der USA



Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden