die „kognitive exklusion“ junger migranten im ländervergleich

AbhAndlungen

Zusammenfassung: Internationale Schulleistungstests haben gezeigt, dass die bildungsbezogene ungleichheit zwischen Migranten und einheimischen erheblich zwischen verschiedenen ländern variiert. einige bisherige Analysen deuten darauf hin, dass institutionelle und sozialstrukturelle Merkmale der Aufnahme- und herkunftsländer teilweise für die variierenden leistungsunter-schiede verantwortlich sind. der beitrag knüpft an diese aktuellen befunde und an hypothesen der vergleichenden Wohlfahrtsstaatsforschung an. es wird davon ausgegangen, dass zwei Ma-kro-dimensionen, nämlich die egalität und die diversität der Aufnahmeländer, die bildungsent-scheidungen von Zuwanderern strukturieren. damit ist der bildungserfolg zumindest teilweise den Einflussmöglichkeiten der Individuen entzogen, und es muss von kognitiver Exklusion ge-sprochen werden. Mit daten aus PISA 2003 und 2006 wird mithilfe von Mehrebenenanalysen der Einfluss von wohlfahrtsstaatlichen Institutionen und der Diversität der Aufnahmeländer auf die kognitive Exklusion von Migranten getestet. Es zeigt sich unter anderem, dass starke Wohl-fahrtsstaaten entgegen der Annahmen von „moral hazard“-Thesen das individuelle Risiko der kognitiven Exklusion verringern.

Schlüsselwörter: Migranten · bildungsungleichheit · Wohlfahrtsstaat · Integration · Mehrebenenanalysen · Internationaler Vergleich

The “cognitive exclusion” of young immigrants in comparative perspective – The role of institutions and social structure

Abstract: The degree of ethnic educational inequality varies across countries, as international educational surveys have shown. Previous studies suggest that institutional and societal character-istics of destination countries partly account for this variance. The article builds upon these recent findings and upon hypotheses with regard to the relationship between welfare states and immigra-tion and integration processes. It is assumed that two different societal dimensions, namely egality

berlin J Soziol (2011) 21:335–361DOI 10.1007/s11609-011-0164-x

Die „kognitive Exklusion“ junger Migranten im LändervergleichEffekte institutioneller und sozialstruktureller Faktoren

Janna Teltemann · Michael Windzio

© VS Verlag für Sozialwissenschaften 2011

J. Teltemann () · M. WindzioeMPAS – Institut für empirische und angewandte Soziologie, universität bremen, Postfach 33 04 40, 28334 bremen, deutschlande-Mail: [email protected]

M. Windzioe-Mail: [email protected]

336 J. Teltemann und M. Windzio

and diversity of the destination countries structure educational decisions of immigrants. Thus, at least partly, the individual control has its educational success revoked. This is why this article speaks of a process of cognitive exclusion. With data from PISA 2003 and 2006 we examine the effects of welfare state institutions and diversity of host countries on individual educational suc-cess by applying multilevel regressions. The results show that strong welfare states reduce the individual risk of cognitive exclusion, contradicting common “moral hazard” assumptions.

Keywords: Immigrants · educational inequality · Welfare states · Integration · Multilevel analyses · International comparison

L’«exclusion cognitive» des jeunes immigrés dans une perspective internationale – Les effets des facteurs institutionnels et socio-structurels

Résumé: Les tests internationaux de performance scolaire ont montré que les inégalités scolaires entre immigrés et autochtones varient considérablement d’un pays à l’autre. Certaines études sug-gèrent que ces écarts de performance sont en partie dus aux caractéristiques institutionnelles et socio-structurelles des pays d’accueil et d’origine. Cet article s’appuie sur les résultats d’études actuelles et sur les hypothèses des recherches comparatives sur l’État providence. Nous partons du principe que deux dimensions macrosociales, à savoir l’égalité et la diversité des pays d’accueil, structurent les décisions d’éducation des immigrés. La réussite scolaire est ainsi, au moins par-tiellement, soustraite à l’emprise des individus si bien qu’il convient de parler d’exclusion cogni-tive. À partir de données des tests PISA 2003 et 2006, nous examinons l’influence exercée par les institutions de l’État providence et la diversité des pays d’accueil sur l’exclusion cognitive des immigrés par le biais d’analyses multi-niveaux. Il apparaît ainsi que, contrairement à l’idée d’«aléa moral», les États providence forts réduisent le risque individuel d’exclusion cognitive.

Mots-clés: Immigrés · Inégalités scolaires · État providence · Intégration · Analyse multi-niveaux · Comparaison internationale

1 Einleitung

Als Folge der veränderten politischen Weltordnung seit den 1990er Jahren und der dadurch beschleunigten Internationalisierungsprozesse haben grenzüberschreitende Wanderungs-bewegungen weltweit eine neue Dimension erreicht (Castles und Miller 2003). Zugleich stehen viele Industrieländer zu beginn des 21. Jahrhunderts vor den herausforderungen, die der demografische Wandel an ihre Volkswirtschaften und sozialen Sicherungssys-teme stellt. Vor diesem hintergrund hängt die künftige entwicklung dieser länder nicht zuletzt von der erfolgreichen Integration der Zuwanderer und ihrer nachkommen in die Arbeitsmärkte und bildungssysteme der Aufnahmeländer ab. Allerdings wurde für die gruppe junger einwanderer und Jugendlicher mit Migrationshintergrund in zahlreichen Arbeiten festgestellt, dass die für eine erfolgreiche Teilhabe an den globalisierten und zunehmend wissensorientierten dienstleistungsgesellschaften erforderlichen Kompe-tenzen häufig nicht ausreichend vermittelt werden können. Hierfür wird auf nationaler ebene unter anderem die unzureichende politische Steuerung sowohl der Zuwanderung als auch der anschließenden Integration verantwortlich gemacht. Die Defizite in Bezug auf die schulische Integration sind teilweise erheblich, wie einige Studien belegen. So zeigten Befunde der Erhebung der OECD PISA-Studie für Deutschland von 2006, dass

337Die „kognitive Exklusion“ junger Migranten im Ländervergleich

immerhin 20 % der 15-jährigen Jugendlichen mit Migrationshintergrund und 5 % der einheimischen Deutschen nicht die in PISA als Basisniveau definierte Kompetenzstufe 1 erreichen.1 diese Jugendlichen verfügen damit aller Voraussicht nach nicht über die notwendigen Fähigkeiten, um an den globalisierten Wissensökonomien teilzuhaben – die Kompetenzvermittlung scheint für diese Jugendlichen an einem entscheidenden Punkt ihrer bildungskarriere gescheitert. Im Vergleich dazu erreichen in Kanada nur 4,3 % der Migranten und 2,8 % der einheimischen Schüler nicht die unterste Kompetenzstufe.2

Wir gehen aufgrund der deutlichen unterschiede im internationalen Vergleich davon aus, dass das Scheitern der schulischen Kompetenzvermittlung systematisch mit länder-spezifischen Ausprägungen sozialstruktureller und institutioneller Faktoren kovariiert. Weil strukturelle und institutionelle determinanten des Kompetenzerwerbs zumindest teilweise den Einflussmöglichkeiten der Individuen entzogen sind, bezeichnen wir die-sen Prozess als kognitive Exklusion. Wir gehen davon aus, dass die kognitive Exklusion weder durch individuelle oder haushaltsbezogene eigenschaften noch durch schulbezo-gene Faktoren vollständig erklärt werden kann. es stellt sich die Frage, welche institutio-nellen und sozialstrukturellen Merkmale der Aufnahmeländer die Risiken der kognitiven Exklusion junger Migranten strukturieren. Relevant ist diese Frage nicht zuletzt aufgrund der beträchtlichen Folgekosten, die eine gescheiterte Kompetenzvermittlung verursachen kann (Wößmann und Piopiunik 2009; bertelsmann Stiftung 2011).

die folgende untersuchung schließt an soziologische befunde zu den ursachen international variierender Integrationsergebnisse und an hypothesen der vergleichen-den Wohlfahrtsstaatsforschung zum Einfluss sozialstruktureller Merkmale auf Integra-tionsverläufe an. unter Rückgriff auf bisherige empirische ergebnisse und theoretisch fundierte Annahmen fassen wir die länderspezifischen institutionellen und sozialstruktu-rellen Faktoren der schulischen Inklusion in zwei übergeordneten dimensionen zusam-men, die wir als Egalität und Diversität bezeichnen. egalität bezieht sich auf das Ausmaß der umverteilung und einkommensgleichheit in einer gesellschaft; diversität umfasst den grad der Prägung einer gesellschaft durch einwanderung. unter Rückbezug auf die bildungssoziologische diskussion über das Investitionsverhalten und die Reproduktion sozialer ungleichheit (u. a. becker 2000, 2009; becker und Schubert 2011) argumentie-ren wir, dass die Risiken der kognitiven Exklusion von Zuwanderern mit diesen beiden dimensionen korrespondieren. Insgesamt werden unsere Überlegungen durch internatio-nal vergleichende empirische Analysen partiell gestützt. es zeigt sich, dass egalitäre län-der besser in der Lage sind, Migranten vor kognitiver Exklusion zu schützen, und dass diese protektive Wirkung zudem mit der allgemeinen Performanz der bildungssysteme dieser länder konfundiert ist. dagegen erweisen sich die Indikatoren zur diversität der länder nicht als robuste erklärungsfaktoren.

1 Quelle (auch für folgende Angaben): OECD PISA Datenbank 2006 (OECD 2007), eigene berechnungen.

2 Schüler, die die erste Kompetenzstufe nicht erreichen, müssen als funktionale Analphabeten bzw. „extrem bildungsarm“ betrachtet werden. Die übliche Definition von Bildungsarmut schließt zusätzlich auch diejenigen Schüler ein, die die zweite Kompetenzstufe nicht erreichen (Solga 2009, S. 400).


Im Folgenden geben wir zunächst einen Überblick über die Forschung zum Einfluss institutioneller Faktoren auf den bildungserwerb. daran anschließend stellen wir das unsere Analysen motivierende handlungstheoretische Modell vor, welches die institutio-nellen „Rahmenbedingungen“ auf nationaler ebene mit den individuellen Integrations- und bildungsentscheidungen von Migranten verbindet. Im Anschluss an einen Überblick über die datengrundlage, die Methoden und erste deskriptive ergebnisse testen wir mit einem international vergleichenden Mehrebenenmodell den Einfluss der beiden institu-tionellen dimensionen Egalität und Diversität sowie verschiedene weitere Einflussfakto-ren auf der Individual- und Schulebene.

2 Theorien und Befunde zu den Ursachen international variierender Integrationsergebnisse

Wir schließen mit unserem beitrag an zwei interdisziplinäre Forschungsfelder an. Zum einen beziehen wir uns auf eher (mikro-)soziologische, international vergleichende Arbeiten zur bildungsintegration von Migranten, zum anderen greifen wir Ansätze der vergleichenden politischen Ökonomie auf, die sich mit den Wechselwirkungen von inter-nationalen Migrationsprozessen und dem Wandel wohlfahrtsstaatlicher Arrangements befassen.

Arbeiten aus dem erstgenannten bereich sind vor allem seit der Verfügbarkeit großer internationaler Surveys wie der PIRLS/IGLU-Schulleistungstests oder der OECD PISA-Studie möglich geworden. Die begleitenden Veröffentlichungen zu den Studien sowie zahlreiche sozialwissenschaftliche beiträge aus diesem bereich zeigen, dass teilweise deutliche unterschiede zwischen verschiedenen ländern in bezug auf die (schulische) Integration von Migranten bestehen (Stanat und Christensen 2006; Walter und Taskinen 2007) und diese nicht allein durch Kompositions- oder Selektionseffekte, d. h. durch eine für den Schulerfolg vorteilhaftere sozioökonomische Zusammensetzung der Zuwande-rerpopulationen zu erklären sind (Schnepf 2007; Marks 2005). es zeigen sich darüber hinaus unterschiedliche Muster: In englischsprachigen ländern schneiden Migranten im Vergleich zu einheimischen Schülern relativ besser ab als in einigen kontinental-europäi-schen ländern. So bleiben zum beispiel in ländern wie Frankreich, den niederlanden und der Schweiz auch nach Kontrolle des Sprachgebrauchs und wichtiger dimensionen des sozioökonomischen Status die Leistungsunterschiede zwischen Migranten und Ein-heimischen signifikant (Schnepf 2007, S. 544).

um sich einer erklärung für diese netto- oder Residualeffekte des Migrantenstatus auf die Schulleistungen anzunähern, wurde in einigen Arbeiten überprüft, inwieweit die Muster der leistungsunterschiede mit bekannten länder-Typologien übereinstimmen. hierbei wurden einwanderungs- oder Inkorporationstypologien herangezogen, deren unterscheidungskriterien (wie etwa die unterschiedliche handhabung der Staatsbürger-schaftsvergabe) als relevant für das Zustandekommen von variierenden Integrationsergeb-nissen erachtet werden (buchmann und Parrado 2006; entorf und Minoiu 2004). In diesen Arbeiten zeigte sich unter anderem, dass leistungsunterschiede am ausgeprägtesten sind in Ländern mit „exclusionary regimes“ (bezogen auf Einwanderung und allgemeine Integ-ration) und am geringsten in ländern mit „inclusionary regimes“ (buchmann und Parrado


2006, S. 347). diese ergebnisse stärken die Annahme, dass institutionelle unterschiede bei der Steuerung der Integration von Zuwanderern auch deren schulische leistungen (bzw. die ihrer Kinder) beeinflussen. Diese bisherigen Beiträge liefern wichtige Hinweise auf mögliche institutionelle Einflussfaktoren, können jedoch keine genaueren Erklärun-gen zum Einfluss einzelner nationalstaatlicher Merkmale liefern. Sofern die Zugehörigkeit zu einem Aufnahmeland oder einer Ländergruppe nur als Dummy- bzw. Proxy-Variable in erklärende Modelle aufgenommen wird, muss deren inhaltliche Interpretation offen bleiben. Statistisch abgesicherte Erklärungen zum Einfluss einzelner Institutionen oder Ländermerkmale sind nur auf Basis von Mehrebenenanalysen möglich, in denen Eigen-schaften der länder direkt gemessen und getestet werden. levels et al. (2008) konnten mit einem solchen design zeigen, dass das einwanderungsregime von traditionellen ein-wanderungsländern (entgegen den befunden der oben genannten Arbeiten) keinen signi-fikanten Einfluss hat, wenn relevante Individualmerkmale und Merkmale der jeweiligen ethnischen Communities sowie des Herkunftskontextes kontrolliert werden. Sie stellten aber fest, dass das sozioökonomische Kapital und die Größe der ethnischen Community positive effekte auf die Schulleistungen haben. Aber auch hier wurde mit dem askriptiven Merkmal „traditionelles Einwanderungsland“ nur eine Proxy-Variable kontrolliert, nicht aber die tatsächlichen migrations- und integrationsbezogenen eigenschaften der länder.

Aus institutionalistischer Perspektive hat sich in jüngerer Zeit ein Forschungsfeld eta-bliert, das sich den komplexen Wechselwirkungen von Migrations- und Integrationspro-zessen und den sich wandelnden Institutionen moderner Wohlfahrtsstaaten widmet. Seit den 1990er Jahren wurden insbesondere die Auswirkungen verstärkter einwanderung auf die nachhaltigkeit wohlfahrtsstaatlicher Arrangements untersucht (bommes und ged-des 2000; boeri et al. 2002; banting und Kymlicka 2006). dieses Forschungsfeld lässt sich grob unterteilen in Arbeiten, in denen der Wohlfahrtsstaat eine unabhängige Variable darstellt, die Migrations- und Integrationsprozesse strukturiert, und in Arbeiten, in denen wiederum Migrations- und Integrationsprozesse als unabhängige Größen die Nachhaltig-keit oder Unterstützung von wohlfahrtsstaatlichen Institutionen beeinflussen. In Bezug auf den Einfluss von Wohlfahrtsstaatsregimen auf Migrationsprozesse wurde insbesondere die „welfare magnets“-These (borjas 1990) diskutiert. Auf basis der klassischen humankapital-theorie wird hierbei davon ausgegangen, dass starke Wohlfahrtsstaaten überwiegend gerin-ger qualifizierte und damit eher von Transferleistungen abhängige Zuwanderer anziehen. das Modell nimmt also an, dass Migrationsentscheidungen vor allem von zu erwartenden Verdienstmöglichkeiten im Aufnahmeland beeinflusst werden. Migranten werden „positiv“ selektiert, wenn das Ausmaß der Lohnungleichheit im Zielland höher ist als im Herkunfts-land (borjas 1994, S. 1689). diese These lässt allerdings die Wirkung von einwanderungs-institutionen („institutional constraints“) unberücksichtigt. Außerdem wird vernachlässigt, dass Migrationsentscheidungen in der Regel in netzwerken („Kettenmigration“) getroffen werden (nannestad 2007, S. 516). dementsprechend sind auch die bisherigen empirischen Befunde zur Überprüfung der Borjas’schen These nicht eindeutig (ebd., S. 519).

Im Anschluss an die „welfare magnets“-These wurde der Zusammenhang zwischen Wohlfahrtsstaatsregimen und den auf die Wanderungsprozesse folgenden Integrations-verläufen bislang vor allem unter „moral hazard“-gesichtspunkten diskutiert. In Wohl-fahrtsstaaten mit einem hohen niveau an umverteilung ist Trittbrettfahrerverhalten unvermeidlich; dies gilt sowohl für Migranten als auch für einheimische. Für Zuwanderer


können jedoch die Aussichten auf eine wohlfahrtsstaatliche Absicherung die Anreize für die Investition in assimilatives, also die individuelle Integration beförderndes Verhalten deutlich senken. Koopmans (2010) verweist darauf, dass für Migranten in stark dekom-modifizierenden Wohlfahrtsstaaten die Motivation zur Investition in das eigene Human-kapital – z. b. durch das lernen der Aufnahmelandsprache – geringer ist, weil der Zwang zur Arbeitsmarktpartizipation (Kommodifizierung) reduziert ist. Demnach wäre also in Ländern mit stark dekommodifizierenden Wohlfahrtsstaaten mit vergleichsweise großen Problemen der strukturellen Integration zu rechnen. Zudem ist die aus der Abhängigkeit von wohlfahrtsstaatlichen leistungen resultierende relative deprivation für Migranten aufgrund der Vergleichsposition mit der Herkunftssituation möglicherweise geringer als für einheimische (die sich mit anderen einheimischen vergleichen), was die Anreize für Migranten, sich durch Investitionen ins eigene humankapital aus der Abhängigkeit wohl-fahrtsstaatlicher leistungen zu befreien, weiter senkt (ebd.).

diese Überlegungen werden durch empirische Arbeiten gestützt, denen zufolge die Arbeitsmarktintegration von Migranten in liberalen Regimen mit flexiblen Arbeitsmärk-ten besser gelingt als in sozialdemokratischen Regimen mit starken Arbeitsschutzregelun-gen (Kogan 2006) – ein Befund, der auch mit Argumenten der klassischen ökonomischen Theorie in Einklang steht. Gleichzeitig existieren jedoch Hinweise darauf, dass die for-male Arbeitsmarktintegration (beispielsweise in niedriglohnsektoren) Zuwanderer nicht vor Armut und relativer deprivation schützt und Migranten daher in stark dekommodi-fizierenden Wohlfahrtsstaaten generell besser gestellt sind als in liberaleren Regimen, wenn man Armutsraten und die Verfügbarkeit sozialer Rechte betrachtet (Morissens und Sainsbury 2005). liberalere Regime zeichnen sich zwar durch leistungsfähige Institutio-nen im bereich der Regulation von einwanderung, aber auch durch eine integrationspoli-tische Laissez-faire-Haltung aus. Sie befördern dadurch segregative Tendenzen und eine stärkere betonung auf Absicherung in der Familie, was schließlich die Wahrscheinlich-keit segmentierter Integrationspfade erhöhen kann.

es ist also eine noch offene Frage, welches institutionelle gefüge die strukturelle Assimilation fördert und damit langfristig auch die Systemintegration verbessert. Zudem könnten Institutionen unterschiedliche Effekte auf die verschiedenen Stufen der indi-viduellen Sozialintegration (Kulturation, Plazierung, Interaktion, Identifikation, vgl. esser 2001, S. 8) haben. In den bisherigen empirischen Arbeiten zum Einfluss von Wohlfahrtsstaatsregimen auf Migration und Integration wurde vor allem mit aggregierten daten gearbeitet (vgl. Morissens und Sainsbury 2005). Auf diese Weise ist es jedoch nicht möglich, die Effekte der Institutionen zu isolieren, es kann also nicht geklärt werden, ob höhere Arbeitslosigkeit in stärker dekommodifizierenden Wohlfahrtsstaaten allein durch negative Selektion bei der einwanderung zustande kommt oder aber durch die Senkung der Anreize, in bessere Arbeitsmarktchancen zu investieren.

Weiterhin wurde in den bisherigen wohlfahrtsstaatsbezogenen Arbeiten die längerfris-tige Perspektive der Integration der zweiten Generation der Zuwanderer nicht beachtet. In egalitären Regimen mit stark ausgebauten Wohlfahrtsstaaten ist die Anreizstruktur zur Investition in bildung gerade für Kinder aus bildungsfernen Zuwandererfamilien ver-gleichsweise günstiger, denn die Chancen eines durch Bildung erreichten intergeneratio-nalen Aufstiegs werden als relativ hoch wahrgenommen, wie wir im folgenden Abschnitt ausführen werden. In den meisten bisherigen Studien fehlt eine solche Explikation der


zugrunde liegenden individuellen Mechanismen, d. h. eine Anknüpfung an handlungs-theoretische Modelle, um die Wirkung nationalstaatlicher Institutionen auf individuelle Investitionsentscheidungen zu überprüfen. Im Folgenden wird ein theoretisches Modell vorgestellt, das die Verknüpfung der Makroebene nationalstaatlicher Institutionen mit individuellem Handeln ermöglicht und als (implizite) Grundlage unserer empirischen Analysen dient.

3 Die Erklärung von Integrationsverläufen und Bildungsentscheidungen mithilfe der Werterwartungstheorie

Kognitive Exklusion von Migranten kann als ein „Spezialfall“ individueller Sozialinte-gration konzipiert werden. um diese zu erklären, greifen wir auf das Modell der inter-generationalen Integration von hartmut esser (2006, 2008) zurück. dieser Ansatz bietet sich als Ausgangspunkt der theoretischen Analyse an, da er eine Synthese der wichtigsten theoretischen Ansätze zur erklärung von Integrationsverläufen, nämlich der klassischen Assimilationstheorie (Park 1950), der Theorie der segmentierten Assimilation (Portes und Zhou 1993; Portes und Rumbaut 2001) und der neuen Assimilationstheorie (Alba und nee 1997, 2003) vollzieht. Zuwanderer entscheiden darüber, ob sie ihr handeln entweder auf den Aufnahmekontext (rc = receiving context) oder den eigenethnischen (ec = ethnic con-text) ausrichten. Die rc- oder ec-bezogenen Handlungen können dabei als Investitionen in die Produktion von erstrebenswerten gütern und lebenszielen aufgefasst werden (esser 2008, S. 88). In Gegensatz zur einheimischen Bevölkerung sind Zuwanderer der ersten und zweiten Generation häufig in der Situation, dass für das Erreichen von Lebenszielen relevante Ressourcen und strategisches Wissen (wie Sprachkenntnisse oder bildungszer-tifikate) mit der Migration entwertet werden und erst durch Investitionen – wie etwa einen Sprachkurs – (wieder)hergestellt werden müssen. Wie verschiedene empirische Studien zeigen (vgl. esser 2006), finden diese Investitionen in im Aufnahmeland effiziente Güter jedoch nicht immer statt, und es zeigt sich, dass unter bestimmten Kontextbedingungen Zuwanderer eher auf ihren Herkunftskontext ausgerichtet bleiben. Diese Tendenz wird insbesondere in ländern mit ausgeprägten ethnischen grenzziehungen vermutet, die den Immigranten den Zugang zu Märkten und Institutionen des Aufnahmelandes erschweren und eine bewusste Reaktivierung der herkunftsidentität wahrscheinlicher machen.

Theorien zur erklärung von Assimilations- und Schichtungsprozessen müssen also erklären, warum Zuwanderer entweder die eine oder die andere Option der Investition wählen, was in der Folge und im Aggregat zu unterschiedlichen strukturellen Ausgän-gen des Inkorporationsprozesses führt. das Modell der intergenerationalen Integration konzipiert diese entscheidung mithilfe der Werterwartungstheorie: Migranten werden immer dann die Aufnahmeland-Option wählen – d. h. zum beispiel in den Spracherwerb investieren –, wenn die subjektive bewertung des nutzens der Investition (z. b. auf dem Arbeitsmarkt) in Abhängigkeit der Realisierungswahrscheinlichkeit und der Kosten den nutzen des Status quo „beibehalt der herkunftssprache“ übersteigt. die erträge der bei-den Optionen, die gelegenheiten für ihre Realisierung und die Kosten hierfür hängen von den jeweiligen empirischen Bedingungen im Aufnahmeland, der ethnischen Community und den vorhandenen Ressourcen der Migranten ab (esser 2008, S. 89). die Randbe-


dingungen wurden in den klassischen erklärungen zur Assimilation in der Regel nicht in die erklärung unterschiedlicher Integrationsverläufe einbezogen, vielmehr bildeten hier vor allem Variationen in der individuellen Ressourcenausstattung das Explanans. erst die Theorie der segmentierten Assimilation hat letztlich die bedeutung des Aufnah-mekontextes für unterschiedliche Integrationsergebnisse explizit aufgegriffen3, und im Modell der intergenerationalen Integration wurde dieser Ansatz mit der Formulierung von grundfunktionen schließlich handlungstheoretisch systematisiert. Insbesondere die ethnische Diversität und die Größe der Migrantenpopulation werden im Modell als ent-scheidende Randbedingungen aufgefasst. In ländern mit traditionell geringer ethnischer diversität ist zu erwarten, dass ethnische grenzziehungen ausgeprägter sind, da homo-gene Immigrantengruppen politische Mobilisierungen und institutionelle Vervollständi-gungen erleichtern (breton 1964). Größere eigenethnische Gruppen können zudem den Kontakt zu einheimischen erschweren und sich damit negativ auf den Spracherwerb oder die Arbeitsmarktintegration auswirken (esser 2008, S. 89).

Bildungserfolg oder – im Falle kognitiver Exklusion – Bildungsmisserfolg von Zuwanderern kann nun als Folge von individuellen „Assimilationsentscheidungen“ ver-standen werden. es gilt somit, die individuellen bildungsbezogenen (Investitions-)ent-scheidungen zu erklären. In der Bildungs- und Integrationsforschung existieren formale Modelle zur analytischen Rekonstruktion dieser bildungsentscheidungen und -investitio-nen (becker 1993, 2000; boudon 1974, S. 29 f.; breen und goldthorpe 1997; esser 1999, S. 266 ff., 2008). In diesen Modellen werden neben der Ausstattung mit relevanten sozio-ökonomischen Ressourcen die angenommene Wahrscheinlichkeit der Amortisierung der Investition und natürlich der erwartete nutzen betont. Relativ neu ist die einbeziehung struktureller und institutioneller Kontextmerkmale der Zielländer in die Analyse des Bil-dungserwerbs (levels et al. 2008, S. 883). Für Zuwanderer und deren nachkommen fal-len demnach sowohl der erwartete nutzen als auch die angenommene Wahrscheinlichkeit der Amortisierung von bildungsinvestitionen je nach strukturellen und institutionellen bedingungen unterschiedlich aus.

Wie sich die Opportunitätsstruktur eines dekommodifizierenden Wohlfahrtsstaats auf die bildungsentscheidungen auswirkt, ist bisher unklar. die Aussicht auf materielle Absi-cherung jenseits einer Arbeitsmarktbeteiligung kann für Migranten Auswirkungen auf die einschätzung des sicheren und kostengünstigen nutzens des Status quo, z. b. der beibehaltung der herkunftssprache, haben – wie etwa das oben bereits dargestellte Argu-ment von Koopmans (2010) nahelegt. Starke Wohlfahrtsstaaten können darüber hinaus externe Schließungen befördern, wenn etwa Institutionen des Arbeitsschutzes (Kündi-

3 Auch in einigen früheren Ansätzen (eisenstadt 1954; Taft 1957) wurde bereits auf die bedeu-tung der „haltung“ und Offenheit der Aufnahmegesellschaft hingewiesen. In der Theorie der segmentierten Assimilation wurde dieser Aspekt mit dem Konzept der „contexts of reception“ ausgebaut. Bestimmte soziale, politische und gesellschaftliche Kontextbedingungen in Verbin-dung mit der individuellen Migrationsgeschichte spielen hier die entscheidende Rolle für die jeweiligen „modes of incorporation“ und damit für die eingeschlagenen Integrationspfade. So stellt z. B. die „Government Policy“ eine einflussreiche Größe dar; diese kann etwa „receptive“, „indifferent“ oder „hostile“ sein. Weiterhin kann die haltung der Aufnahmegesellschaft vor-urteilsfrei oder durch soziale Distanz geprägt sein (Portes und Böröcz 1989; Portes und Rum-baut 1990, S. 91).


gungsschutz) oder allgemein hohe lohnnebenkosten die neigungen von Arbeitgebern senken, „riskante“ Arbeitnehmer wie Zuwanderer einzustellen.4 Wie aber verhält es sich bei Immigranten, die im Aufnahmeland ankommen und über die Investition in die bil-dung ihrer Kinder entscheiden? Vereinfachend nehmen wir an, dieses Modell sei ebenso auf das Investitionsverhalten der Kinder zu übertragen. Wir gehen von zwei handlungs-alternativen aus: „sq“ ist die entscheidung zur nicht-Investition in die im Aufnahmeland verfügbaren Kapitalien, also das beibehalten des Status quo, „in“ stellt die entscheidung für die bildungsinvestition dar, beispielsweise das Anstreben eines bestimmten Abschlus-ses (vgl. esser 2006, S. 40). Welche dieser beiden Alternativen gewählt wird, lässt sich im Rahmen der Werterwartungstheorie formal ausdrücken, wobei die erwartete Amor-tisierungswahrscheinlichkeit p noch einmal differenziert wird: Zum einen besteht eine subjektive Wahrscheinlichkeit, den angestrebten bildungsabschluss tatsächlich zu erlan-gen [p( degree)], zum anderen eine subjektive Wahrscheinlichkeit, diesen Abschluss tat-sächlich direkt in eine adäquate Position in der Sozialstruktur verwandeln oder produktiv für weitere Investitionen verwenden zu können, um dann anschließend einen beruflichen Aufstieg zu vollziehen [p( mobil)]. dies wurde in bisherigen Formalisierungen des bil-dungsentscheidungsprozesses nicht unterschieden.

(1)

(2) (3)

der erwartete nutzen des Status quo ( sq) ist in gl. (1) bekannt und daher mit wenig unsi-cherheit behaftet. Vereinfachend wird hier auch für künftige Zeitperioden volle Infor-mation vorausgesetzt. In gl. (2) ist der erwartete nutzen der Investition ( in) mit Risiko behaftet, da unklar ist, ob sich eine Investition in bildung mit der erlangung des ange-strebten Abschlusses auch rentiert [p( degree)] und anschließend eine adäquate Position erreicht wird [p( mobil)]. Wir gehen also davon aus, dass sich die Wahrscheinlichkeitsge-wichte des Investitionsertrags in gl. (2) wiederum aus zwei Komponenten zusammenset-zen, die multiplikativ miteinander verknüpft sind. demnach ist p( in) = 0, wenn entweder p( degree) oder p( mobil) null beträgt. die subjektiv erwartete Wahrscheinlichkeit der Amortisierung der Bildungsinvestition ist also dann gering, wenn entweder die Chancen auf durch bildung erreichte Aufstiege [p( mobil)] oder die Chancen des Erreichens des angestrebten Abschlusses gering sind [p( degree)].

Aus dieser formalen darstellung lassen sich Annahmen über die Wirkung wohlfahrts-staatlicher Regime auf das Risiko der kognitiven Exklusion ableiten. Diese beziehen sich insbesondere auf p( in): In schwachen Wohlfahrtsstaaten und ungleichen Sozialstrukturen existieren für Hochqualifizierte zwar höchst attraktive Positionen am oberen Ende der Verteilungsstruktur, allerdings ist die subjektive Chance der Amortisierung relativ gering, wenn die oberen Positionen zumeist von einheimischen besetzt werden. In Regimen mit egalitärer Sozialstruktur und einem hohem niveau an umverteilung ist das erreichen

4 dafür sprechen die bereits aufgeführten empirischen befunde von Kogan (2006) sowie Moris-sens und Sainsbury (2005).

EU(sq) = U(sq)EU(sq) = U(sq)

EU(in) = p(in)U(in)+ (1− p(in))U(sq)− C(in)EU(in) = p(in)U(in)+ (1− p(in))U(sq)− C(in)

wobei gilt : p(in) = p(degree)p(mobil)wobei gilt : p(in) = p(degree)p(mobil)


von Positionen in der breiten Mittelschicht durchaus realistisch und die unsicherheit der Amortisierung der bildungsinvestitionen deutlich geringer. Mit anderen Worten: die Chance auf einen maximalen Gewinn durch Top-Positionen ist in egalitären Regimen womöglich reduziert, aber die Chancen des Aufstieges in die Mittelschicht für die zweite generation werden als deutlich besser wahrgenommen. Sollte die Investition dennoch scheitern, sind Migranten in starken Wohlfahrtsstaaten in geringerem Maße auf die Soli-darität der ethnischen gemeinschaft angewiesen. Vernachlässigen Zuwanderer dagegen das ethnische Sozialkapital in ungleichen Sozialstrukturen, indem sie sich auf den erwerb von Aufnahmeland-Kapital konzentrieren, und ist gleichzeitig das Risiko des Scheiterns groß, kann es zur Marginalisierung kommen. es kann zudem davon ausgegangen wer-den, dass die gut ausgebauten öffentlichen Schulsysteme in starken Wohlfahrtsstaaten und die Aussicht auf eine gewisse wohlfahrtsstaatliche Absicherung insbesondere für ökonomisch schwächere Migrantengruppen protektiv wirken, da die Bildungsforschung gezeigt hat, dass für statusniedrigere gruppen der Kostenaspekt bei bildungsentschei-dungen schwerer wiegt als die Aussicht auf mögliche Bildungserträge (Boudon 1974; becker 2000; erikson und Jonsson 1996).

In ungleichen Sozialstrukturen und schwachen Wohlfahrtsstaaten ist die Chance einer Amortisierung der Investition in Aufnahmeland-Kapital dagegen geringer. denn sowohl p( degree) als auch p( mobil) sind unter diesen bedingungen kleiner. Warum soll eine kost-spielige Investition unternommen werden, wenn die Chancen auf den Bildungserwerb gering und das Risiko einer schlechten Statusplatzierung auch bei erfolgreichem Schul-abschluss hoch sind? unter diesen bedingungen wird die im nutzen zwar geringere, aber sichere Alternative der Investition in die ethnische Community bzw. der Status quo ( sq) vor-gezogen, der ja zudem kostenlos zu haben ist. Weil dies zulasten des erwerbs von Sprache und Kultur des Aufnahmelandes geht, ist das Risiko der kognitiven Exklusion hier hoch. Im gegensatz zur „moral hazard“-These erwarten wir daher für die zweite Zuwanderer-generation in Ländern mit dekommodifizierenden Wohlfahrtsstaaten ( Egalitätsdimension) sowie mit größeren, aber ethnisch heterogenen Migrantengruppen ( Diversitätsdimension) ein geringeres Risiko der kognitiven Exklusion, da angesichts der Risikostruktur der Investitionsentscheidung [p( degree) und p( mobil)] die Anreize zur humankapitalinvesti-tion und die Chancen zum Aufstieg in die breite Mittelschicht höher sind.

4 Datenbasis und deskriptive Befunde

Für unsere Analysen verwenden wir die Daten der 2006er-Welle der PISA-Studie (OECD Programme for International Student Assessment), da sich diese mit 57 ländern und knapp 400.000 Schülern insbesondere für einen Vergleich nationaler Einflussfaktoren eignet (baumert et al. 2001). das Auswertungskonzept der PISA-Studie sieht nicht nur eine Verteilung von Punkten auf den verschiedenen metrischen leistungsskalen (lese-, Mathematik- und naturwissenschaftliche Kompetenz), sondern auch eine einteilung in sogenannte Kompetenzniveaus („proficiency levels“) vor. Den aufeinander aufbauenden Kompetenzstufen entsprechen Aufgaben mit steigendem Schwierigkeitsgrad. Auf einer bestimmten Stufe verfügen Schüler nicht nur über die der jeweiligen Stufe zugeordneten Kompetenzen, sondern automatisch auch über die der darunter liegenden Kompetenz-


stufen (Artelt et al. 2001, S. 88 f.; baumert und Schümer 2001, S. 398; OECD 2007, S. 337 ff.). lesekompetenz wird in PISA in fünf Stufen eingeteilt. Schüler, die nicht die erste Stufe erreichen, sind ihren Testergebnissen nach zu schließen nicht in der lage, die elementarsten lesekompetenzen zu entwickeln. das heißt nicht, dass diese Schüler nicht in einem technischen Sinne lesen können, sondern dass sie lediglich weniger als die Hälfte der Verständnisaufgaben, die der Schwierigkeit nach der Kompetenzstufe 1 entsprechen, lösen konnten. Bei diesen Aufgaben muss z. B. ein zunächst oberflächliches Verständnis einfach strukturierter Texte erreicht werden, wobei die Texte in der Regel mit „normalem Alltagswissen“ verstanden werden können. Für das Erreichen der Lesekompetenzstufe 1 geht es also ausschließlich um die Aufnahme und das erkennen von Informationen; es ist insofern keine kognitive Transferleistung notwendig. Ist ein Schüler hierzu nicht in der lage, ist es sehr wahrscheinlich, dass er nicht befähigt ist, seine lesekenntnisse als Mittel zum Auf- und Ausbau seiner allgemeinen Kompetenz zu nutzen. „Für Schülerinnen und Schüler, deren Grundqualifikation unter Stufe 1 liegt, besteht daher nicht nur die Gefahr, dass sie beim Übergang von der Schule ins Arbeitsleben großen Problemen gegenüberste-hen, sondern auch, dass sie in ihrem weiteren Leben Möglichkeiten zur Fort- und Weiter-bildung nicht nutzen können“ (OECD 2007, S. 341). Allmendinger und leibfried (2003, S. 14) betrachten diese Schüler deshalb als „funktionale Analphabeten“. es muss davon ausgegangen werden, dass die individuelle Sozialintegration von Schülern mit Migrations-hintergrund, deren leseleistungen unterhalb der ersten Kompetenzstufe liegen, erheblich gefährdet ist. Sehr wahrscheinlich sind die Möglichkeiten der weiteren strukturellen Assi-milation dieser Schüler stark eingeschränkt und das Risiko der „kognitiven Exklusion“ außerordentlich hoch. In unserem empirischen Modell stellt demnach das Risiko, die erste Kompetenzstufe im bereich lesen nicht zu erreichen, die abhängige Variable dar.5

Als Indikatoren für die Diversitätsdimension nutzen wir den Migrantenanteil auf natio-naler ebene6 sowie den grad der Konzentration der Migrantenpopulation in bezug auf die Größe der unterschiedlichen Herkunftsgruppen7. Um den Einfluss wohlfahrtsstaat-licher Institutionen zu messen ( Egalitätsdimension), greifen wir mit dem Gini-Index auf ein gängiges Maß der einkommensverteilung bzw. der lohnungleichheit innerhalb eines Landes zurück. Weiterhin nutzen wir die Höhe der Sozialversicherungsbeiträge als Indi-kator für den grad der umverteilung innerhalb einer gesellschaft.8 Zudem kontrollieren wir auf der Makroebene die politische haltung eines landes in bezug auf das Ausmaß

5 unserem theoretischen Modell folgend nehmen wir demnach an, dass individuelle kognitive Exklusion im Prinzip die Folge einer ec-Investition (des Beibehaltens des Status quo) darstellt.

6 united nations Population division: International Migrant Stock, 2005, http://esa.un.org/mig-ration/. Zugegriffen: Jan. 2011.

7 Das hier verwendete Maß zur Konzentrationsmessung ist der sogenannte Herfindahl-Index, der die Summe der quadrierten Anteilswerte der einzelnen Migrantengruppen darstellt. Zur berech-nung wurden die Anteilswerte der zehn größten Herkunftsgruppen im Land herangezogen; Quelle: global Migrant Origin database, http://www.migrationdrc.org/research/typesofmigra-tion/global_migrant_origin_database.html. Zugegriffen: Jan. 2011.

8 Quelle: International Monetary Fund, bezogen aus den World development Indicators, World-bank 2006, http://databank.worldbank.org/ddp/home.do?Step=12undid=4undCNO=2. Zuge-griffen: Jan. 2011.


der einwanderung mithilfe einer dummy-Variablen für länder, die ihr einwanderungs-niveau erhöhen wollen und entsprechende Politiken verfolgen9, da davon ausgegangen werden kann, dass in diesen ländern günstige bedingungen für die individuelle Sozial-integration bestehen. um generelle niveaueffekte der unterschiedlichen Performanz von bildungssystemen auszuschließen, kontrollieren wir in weiteren Modellen zusätzlich den Anteil der einheimischen Schüler, die nicht das erste Kompetenzniveau erreichen, sowie den mittleren leistungswert der einheimischen und die Varianz der leseleistungen im land (bezogen auf alle Schüler).

neben den Kompetenztests füllen die Schüler einen ausführlichen hintergrundfra-gebogen aus. Mithilfe der aus diesen Fragebögen gewonnenen Informationen können entsprechend ausführliche Analysen zu den Einflussfaktoren auf die Kompetenzvermitt-lung durchgeführt werden. Um den Einfluss der nationalen Institutionen zu isolieren, kontrollieren wir daher in weiteren Schritten eine Reihe von Einflussfaktoren auf der Individualebene, die sich entsprechend der einschlägigen Theorien zum bildungserwerb in früheren Arbeiten als wichtige Prädiktoren des PISA-leistungswertes erwiesen haben (Stanat und Christensen 2006; baumert und Schümer 2001; Ammermüller 2005), dar-unter das geschlecht, die Klassenstufe, den Sprachgebrauch, die Anzahl der im Ausland gelebten Jahre sowie den bildungs- und beschäftigungsstatus der eltern10 und verfügbare bildungsbezogene Ressourcen im haushalt.

neben der befragung der Schüler werden auch auf der ebene der Schulen Informa-tionen zur finanziellen und personalen Ausstattung erhoben. Dadurch ist es möglich, Kontexteffekte auf der Ebene der Schulen unabhängig von Kompositionseffekten (indi-viduelle Merkmale) und „Systemeffekten“ (nationale Institutionen) zu untersuchen.

Wir kontrollieren auf der Ebene der Schulen den Einfluss von Privatschulen (öffentli-che Schule als Referenzkategorie) sowie von Schulen, an denen Schüler nach Fähigkeiten in lerngruppen („ability grouping“) oder Klassen („streaming“) eingeteilt werden. Zudem wird der effekt der Schulautonomie in drei verschiedenen dimensionen kontrolliert, nämlich in den Dimensionen „staffing“ (Autonomie in der Auswahl des Lehrpersonals), „budgeting“ (Autonomie in bezug auf die gestaltung des Schulhaushalts) und „curricu-lum“ (Autonomie in Bezug auf die Gestaltung von Lehrplänen). Ein höherer Anteil von Privatschulen, mehr Schulautonomie und eine freie Schulwahl werden mit mehr Konkur-renz, steigender Effizienz und klareren Anforderungen (Chubb und Moe 1988, S. 1084; Coleman et al. 1982), aber möglicherweise auch mit steigender Ungleichheit – und einem dadurch höheren Anteil funktionaler Analphabeten – in Verbindung gebracht (Horn 2009; Wößmann 2005). Aus den Angaben der Schüler werden weiterhin der Migrantenanteil pro Schule sowie der Mittelwert des HISEI als Indikator für den sozioökonomischen Sta-tus der Schule aggregiert und in die Analyse einbezogen. diese beiden Variablen stellen ebenfalls Maße der sozialen Komposition als „Randbedingung“ der kognitiven Exklusion dar, nun jedoch auf der unmittelbareren ebene der Schule. Wir beschränken unsere Ana-lyse auf Schüler mit Migrationshintergrund, weichen jedoch von der offiziellen Defini-

9 Quelle: united nations, World Population Policies 2007, http://www.un.org/esa/population/publications/wpp2007/Publication_index.htm. Zugegriffen: Jan. 2011.

10 gemessen durch die Anzahl der im bildungssystem verbrachten Jahre und den highest Inter-national Socio-Economic Index of Occupational Status (Ganzeboom et al. 1992).


tion aus PISA ab, bei der zwischen erster und zweiter Migrantengeneration unterschieden wird. Unsere Definition des Migrantenstatus geht vom Geburtsland der Eltern aus. Sofern beide Elternteile im Ausland geboren wurden, wird ein Schüler als „Migrant“ definiert und geht damit in die Analyse ein, unabhängig davon, ob er selbst im Ausland oder Test-land geboren wurde. Für einen weiteren Analyseschritt untersuchen wir Schüler, für die eine genaue Information über das herkunftsland vorliegt, gründlicher. um die Fallzahl für diese Modelle zu erhöhen, haben wir zusätzlich Daten von Schülern mit ebenjener herkunftsinformation aus PISA 2003 herangezogen.

Sowohl Fälle mit fehlenden Werten als auch ganze Schulen, bei denen nach Ausschluss der fehlenden Werte nur ein Schüler in der Stichprobe verblieb, wurden ausgeschlossen. In die Analyse einbezogen wurden so insgesamt 10.515 Schüler an 2.089 Schulen in 31 ländern; die Fallzahlen pro land variieren dabei zwischen 6 und 1.784 Schülern. diesem ungleichgewicht wird auf der Individualebene mit einer standardisierten gewichtung für Mehrebenenanalysen Rechnung getragen.11 Alle metrischen Variablen wurden um den gesamtmittelwert zentriert, und Fälle mit fehlenden Werten wurden aus der Analyse aus-geschlossen. die Modelle wurden jeweils mit allen fünf plausiblen Werten (PV1ReAd bis PV5ReAd12) als abhängigen Variablen in Mlwin berechnet.

es ergibt sich folgende gleichung:

(1)

wobei X die Variablen der Individualebene darstellt, W die unabhängigen Variablen auf der Schulebene und Z die Variablen des bildungssystems. das Subskript i bezeichnet die Schüler, j die Schulen und k die länder.

Tabelle 1 gibt einen Überblick über die Verteilung der untersuchten Merkmale.Angesichts des unzureichenden leistungsstands von Schülern, die nicht die erste

Kompetenzstufe erreichen, ist auffallend, dass in PISA 2006 in mehr als 20 von 57 teil-nehmenden ländern der Anteil der Migranten unter Kompetenzstufe 1 bei über 20 % liegt. In unserem kleineren Sample trifft dies für ein drittel der länder zu; in einem weiteren drittel liegt der Anteil von Migranten, die nicht die erste Kompetenzstufe errei-chen, bei über 10 % (vgl. auch Abb. 1). der Anteil der jugendlichen Migranten, der nicht die erste Kompetenzstufe erreicht, variiert von weniger als 2 % in Finnland bis 90 % in Indonesien; der Mittelwert über alle länder liegt bei 13 %. In unserer Analyse-Stich-probe liegt die durchschnittliche Anzahl der im Ausland verbrachten Jahre bei 3,14. 3 % aller Jugendlichen gaben an, zu hause überwiegend die herkunftssprache zu sprechen. ein Viertel der Schüler wird in einer Klassenstufe unterhalb der modalen Klassenstufe des jeweiligen landes beschult, nur 7 % besuchen eine Klassenstufe über der modalen.

11 Siehe http://www.oecd.org/dataoecd/59/32/39730315.pdf für eine genaue Konstruktion des angepassten individuellen gewichts. Zugegriffen: Jan. 2011.

12 dabei gilt als Schwelle für das nichterreichen von Kompetenzstufe 1 ein Wert von 334 Punkten auf der leseskala (PV*ReAd). unsere abhängigen Variablen sind demnach fünf dummyvaria-blen, die den Wert „1“ annehmen, wenn die plausiblen lesewerte eines Schülers unter diesem Grenzwert liegen (OECD 2005, S. 121).

logit(kognitiveExklusion1−5)ijk = β0jk + βXi

β0jk = β0 + γWjk + γZk + v0k + u0jk

logit(kognitiveExklusion1−5)ijk = β0jk + βXi

β0jk = β0 + γWjk + γZk + v0k + u0jk


Minimum Maximum Mittelwert Standardabweichung

Anteil Migranten unter Kompetenzstufe 1 0,02 0,90 0,13 0,09Individuum und Familie

hISeI 16 90 46,07 0,49

Mädchen 0 1 0,51

Index of Educational Resources − 4,64 1,49 − 0,06 0,99

Schulbildung der eltern (Jahre) 3 18 13,06 3,73

Anzahl der Jahre im Ausland 0 16 3,14 4,71

Sprachgebrauch: herkunftssprache 0 1 0,38

Klasse unter Modus 0 1 0,25

Klasse über Modus 0 1 0,071

Schule

Anteil Migranten an der Schule 1,17 100 33,20 23,01

hISeI Schule 21 77,20 49,04 8,55

Privatschule 0 1 0,16

Ability grouping an Schule 0 1 0,44

Streaming an Schule 0 1 0,45

Autonomie Staffing − 1,16 1,79 − 0,18 0,91

Autonomie budgeting − 2,29 0,78 − 0,01 0,87

Autonomie Curriculum − 2,37 1,05 − 0,59 1,08

Land

Migrantenanteil 0,1 39 17,44 11,42

Herfindahl-Index*100 2,61 60,16 14,98 17,23

Einwanderungspolitik: Erhöhen 0 1 0,21

Gini-Index 24,7 59,25 33,76 5,11Sozialversicherungsbeiträge 0,49 56,70 27,49 12,69

Anteil einheimische unter Kompe-tenzstufe 1 0,66 34,78 7,47 6,83Mittelwert einheimischer 377,51 548,82 488,95 41,03

n1: Individuum: 10,515

n2: Schule: 2,089

n3: land: 31

Tab. 1: Verwendete Variablen und Kennwerte, ungewichtete Stichprobenmerkmale


diese Ziffern variieren jedoch erheblich über die einzelnen länder.13 der durchschnitt-liche Migrantenanteil an Schulen liegt relativ hoch, bei genau einem drittel. Auch hier bestehen erhebliche unterschiede zwischen den ländern, genauso wie in bezug auf die Trägerschaft der Schulen: 16 % aller Schüler gehen auf Privatschulen. Jeweils etwa die hälfte aller Schüler mit Migrationshintergrund besucht Schulen, an denen nach Fähig-keiten gruppiert oder getrennt unterrichtet wird.

der Migrantenanteil im land variiert von 0,1 % (Indonesien) bis 39 % (Jordanien); unser Index für Homogenität nimmt Werte von knapp 3 (Norwegen) bis 60 (Ungarn) an. Die Lohnungleichheit ist am geringsten in Dänemark und am höchsten in Brasilien, die niedrigsten Sozialversicherungsbeiträge finden sich in Jordanien, die höchsten hingegen in deutschland.

13 Implizit werden mit dieser Variablen Merkmale von Schulsystemen kontrolliert. So haben einige Länder z. B. flexible Einschulungsalter und demnach unterschiedliche Alterszusammen-setzungen in den Klassen. Zudem wird in einigen ländern eine „nicht-Versetzung“ bei nicht-Erreichen von definierten Zielen am Ende eines Schuljahres praktiziert, was wiederum dazu führen kann, dass insbesondere schwächere 15-jährige Schüler Klassen unterhalb der eigentlich altersmäßig vorgesehenen Klassenstufe besuchen.

Abb. 1: Anteil der Schüler mit Migrationshintergrund, die nicht die erste Kompetenzstufe erreichen. (PISA 2006)


5 Ergebnisse

unsere Fragestellung und die vorliegende datenstruktur („Schüler in Schulen in län-dern“) erfordern ein mehrebenenanalytisches untersuchungsdesign (Snijders und bosker 1999; luke 2004; goldstein 2003). die abhängige Variable (Kompetenzstufe 1 errreicht: ja/nein) ist binär codiert, dementsprechend wenden wir eine logistische hierarchische Mehrebenenanalyse (Rasbash et al. 2004) an. Anders als in OlS-Regressionen ist die Residualvarianz (der untersten ebene) in logistischen Regressionsmodellen auf einen konstanten Wert (π2/3) fixiert. Daher beeinflusst der Einschluss einer weiteren Kovariaten xk den übrigen Koeffizientenvektor x, auch wenn xk mit x unkorreliert ist (Mood 2010). Aus diesem grund werden wir uns hinsichtlich der substanziellen Interpretation vor allem auf Veränderungen der Signifikanz und der Einflussrichtung beschränken. Wir schätzen zunächst ein leeres Modell ohne Kovariaten, welches die Aufteilung der gesamtvarianz auf die verschiedenen Ebenen ermöglicht. Die Intraklassenkorrelation14 für die ebene der länder zeigt, dass knapp 30 % der gesamtvarianz auf Merkmale der länder zurückzu-führen sind. Weitere 16 % entfallen auf unterschiede zwischen Schulen. demnach liegt der größte Varianzanteil mit etwa 54 % auf der Individualebene (Tab. 2).

In Modell 2 werden zunächst die institutionellen Strukturen auf der nationalen ebene, also das Ausmaß von egalität und diversität sowie die politische haltung gegenüber ein-wanderung kontrolliert. der Anteil der residualen Varianz auf der länderebene ist nun deutlich geringer. Die Diversität der Migrantenpopulation hat einen signifikanten Effekt, dies gilt jedoch nur für den Indikator „Migrantenanteil pro land“. unter Kontrolle die-ses Faktors hat die Homogenität der Migrantenpopulation keinen signifikanten Einfluss. beide Faktoren reduzieren das Risiko für Migranten, nicht die erste Kompetenzstufe zu erreichen. Somit können wir unsere Hypothese, dass die Gruppengröße und ihre Homo-genität das Ausmaß der Integration negativ beeinflussen, in dieser Aggregatperspektive nicht erhärten.

In Ländern mit höherem Migrantenanteil sind die Jugendlichen also tendenziell besser vor kognitiver Exklusion geschützt. Im Einklang mit unseren Erwartungen zeigt sich in Bezug auf die Egalitätsdimension, dass mit steigendem Gini-Index, also steigender Lohn-ungleichheit, das Risiko für Migranten, nicht die erste Kompetenzstufe im lesen zu errei-chen, signifikant ansteigt. Dies spricht aber nicht gegen die „welfare magnets“-These, dass besser qualifizierte Migranten eher in Länder mit ungleicher Lohnverteilung einwan-dern, weil sich die befunde in Tab. 2 nicht auf die Wanderungsentscheidung der eltern, sondern insbesondere auf die bildungsentscheidungen bei Jugendlichen der zweiten Generation beziehen. Wir hatten in eher egalitären Regimen eine höhere Amortisierungs-wahrscheinlichkeit der Investition [p(degree) und p(mobil)] angenommen. gleichzeitig

14 Streng genommen müsste in logistischen Mehrebenenmodellen vom „variance partition coef-ficient“ (VPC) gesprochen werden; dieser entspricht nur in „random coefficient“-Modellen mit kontinuierlichen abhängigen Variablen der Intraklassenkorrelation (Rasbash et al. 2004, S. 113). goldstein et al. (2002) schlagen mehrere Alternativen zur Berechnung des VPC vor. Wir fol-gen hier der von Snijders und bosker (1999, S. 224) empfohlenen Form zur berechnung der residualen Intraklassenkorrelation, da sie ermöglicht, den Effekt der erklärenden Variablen auf den Varianzanteil direkt zu ermittelt. Für die ebene der länder ist die Formel zur berechnung σ²v0/( σ²v0 + σ²u0 + π²/3).


Modell 1 Modell 2 Modell 3 Modell 3a Modell 4 Modell 5 Modell 6

Individuum und Familie

hISeI 0,996 0,996 0,996 0,997

Mädchen 0,526*** 0,515*** 0,519*** 0,525***

educational Resources 0,938 0,933 0,934 0,933

Schulbildung der eltern 0,968** 0,967** 0,968** 0,967***

Jahre im Ausland 1,023 1,022 1,021 1,025

Sprachgebrauch: herkunftssprache 1,515** 1,569** 1,572** 1,511**

Klasse unter Modus 3,012*** 3,194*** 3,223*** 2,880***

Klasse über Modus 0,460** 0,473** 0,477** 0,446**

Schule

Anteil Migranten an der Schule 1,008** 1,008** 1,008** 1,007**

hISeI Schule 0,925*** 0,924*** 0,925*** 0,924***

Privatschule 0,631** 0,739 0,705 0,766 0,695*

Ability grouping an Schule 1,420*** 1,235 1,217 1,205 1,252Streaming an Schule 1,152 0,997 1,036 1,034 1,007

Autonomie Staffing 0,905 1,162 1,189* 1,174* 1,165*

Autonomie budgeting 1,065 1,056 1,058 1,060 1,073

Autonomie Curriculum 0,947 0,965 0,977 0,994 0,945

Land

Migrantenanteil land 0,969** 0,966** 0,987 0,987 0,986 0,990

Herfindahl-Index 0,991 0,990 0,994 1,000 0,997 0,999

einwanderungspolitik: Erhöhen 0,308*** 0,325*** 0,507** 0,708 0,708 0,666Gini-Index 1,067*** 1,069*** 1,055*** 1,009 1,013 1,046***

Sozialversicherungs-beiträge 0,998 1,002 0,984** 0,989 0,990 0,980***

Anteil einheimische unter level 1 1,061***

Mittelwert einheimischer 0,990**

Tab. 2:ab. 2: Risiken der kognitiven Exklusion – Ergebnisse der logistischen Mehrebenenregression, Odds Ratios


sinkt auch das Risiko der kognitiven Exlusion mit steigenden Sozialversicherungsbeiträ-gen, also höherer Umverteilung – allerdings in Modell 2 nicht signifikant. In Ländern, die eine Politik der Förderung der Zuwanderung verfolgen, sind Migranten deutlich weniger dem Risiko der kognitiven Exklusion ausgesetzt.

Modell 3 kontrolliert „reine“ Schulmerkmale, d. h. Variablen auf der Schulebene, die nicht aus den Schülerangaben aggregiert wurden. gegenüber der Vergleichsgruppe in öffentlichen Schulen haben Schüler an Privatschulen ein um den Faktor 0,6 reduziertes Risiko, nicht die erste Kompetenzstufe zu erreichen, während Schüler an Schulen, die nach Fähigkeiten getrennt unterrichten („ability grouping“), ein um den Faktor 1,4 erhöh-tes Risiko aufweisen. Die weiteren Effekte sind nicht signifikant. Die Effekte auf der länderebene bleiben robust. Obwohl keine weiteren Faktoren auf der ebene der länder kontrolliert werden, verringert sich die Intraklassenkorrelation auf der länderebene wei-ter auf 0,04, was sich dadurch erklären lässt, dass die auf der Schulebene kontrollierten Faktoren implizite Indikatoren der nationalstaatlichen bildungssysteme sind und unter umständen weniger auf der Schulebene als auf der länderebene variieren.

In Modell 3a werden nun Kompositionseffekte kontrolliert, indem wir zusätzlich den Einfluss des familiären Hintergrunds der Schüler, der Dauer des Aufenthalts und des Sprachgebrauchs, der Klassenstufe und der aggregierten Schulmerkmale „Migrantenan-teil pro Schule“ und „Sozioökonomischer Status der Schule“ in das Modell aufnehmen. Kontrolliert man die Anzahl der Bildungsjahre der Eltern, dann haben der berufliche Status, gemessen durch den HISEI-Index, und die im Haushalt verfügbaren Bildungs-ressourcen keinen signifikanten Einfluss auf das Risiko, nicht die erste Kompetenzstufe zu erreichen. Spricht ein Schüler überwiegend nicht die Sprache des Aufnahmelandes, erhöht dies sein Risiko der kognitiven Exklusion um das 1,5-Fache. Unter Kontrolle des Sprachgebrauchs ist die Anzahl der im Ausland gelebten Jahre wiederum nicht signi-fikant. Erwartbar stark und signifikant sind die Effekte der Klassenstufe. Ist ein Schüler in einer Klassenstufe unterhalb des jeweiligen Modus des Landes, erhöht sich das Risiko der kognitiven Exklusion um den Faktor 3 – wobei eine streng einseitig kausale Interpre-tation in diesem Fall sicher problematisch ist.

Modell 1 Modell 2 Modell 3 Modell 3a Modell 4 Modell 5 Modell 6

Varianz der lesewerte 1,011***

Varianzkomponenten

σ²v0/( σ²v0 + σ²u0 + π²/3)(ICC Länder)

0,298*** 0,053** 0,040** 0,024 0,010 0,014 0,009

σ²u0/(σ²v0 + σ²u0 + π²/3)(ICC Schulen)

0,163*** 0,336*** 0,340*** 0,321*** 0,314*** 0,315*** 0,324***

McKelvey & Zavoina R2 0,065 0,079 0,256 0,272 0,278 0,251Signifikanzniveaus: ***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1

Tab. 2: (Fortsetzung)


Entgegen des Gruppengrößen-Effekts auf der Länderebene hat der Migrantenanteil an der Schule einen das Risiko für kognitive Exklusion erhöhenden Effekt – auch unter Kontrolle von Sprachgebrauch, individuellem sozioökonomischen Status sowie mittle-rem sozioökonomischen Status der Schule. Dieser Befund stützt die aus der empirischen bildungsforschung bekannten effekte der Segregation an Schulen (Szulkin und Jonsson 2007; Stanat 2006) und die in der Theorie der intergenerationalen Integration angenom-menen strukturellen Effekte der Gruppengröße.

Auf der länderebene verändern sich die effekte in Modell 3a gegenüber Modell 3. Der Migrantenanteil ist nun nicht mehr signifikant, was ein Hinweis für die „welfare magnets“-These sein könnte, da offensichtlich Migranten mit hohem sozioökonomischen Status – dies sind die eltern der befragten Jugendlichen – vorwiegend in ländern mit hohem Migrantenanteil, die in der Regel eher liberale Wohlfahrtsstaatsregime aufweisen, anzutreffen sind. Zugleich wird nun der Effekt der Höhe der Sozialversicherungsbeiträge signifikant: Je höher das Niveau an Sozialversicherungsbeiträgen in einem Land ist, desto geringer ist das Risiko der kognitiven Exklusion von Migranten. Dass dieser Effekt erst jetzt signifikant wird, deutet darauf hin, dass Länder mit höheren Sozialversicherungs-beiträgen Migrantenpopulationen mit niedrigerem sozioökonomischen Status aufweisen, was wiederum für die „welfare magnets“-These spräche, jedoch für die 2. generation gegen die „moral hazard“-Hypothese, die davon ausgeht, dass eine höhere Umverteilung die Anreize, in aufnahmelandspezifische Ressourcen (= bildung) zu investieren, redu-ziert. nach Kontrolle der Individualmerkmale ist der Varianzanteil auf ebene der länder nun nicht länger signifikant.

Insgesamt zeichnen die befunde bislang folgendes bild: Auch unter Kontrolle indi-vidueller und schulbezogener Merkmale wirken auf diversität bezogene Immigrations-politiken sowie egalitäre Sozialstrukturen – bei hohem umverteilungsvolumen – eher protektiv und reduzieren das Risiko der kognitiven Exklusion. In den Modellen 4, 5 und 6 wird nun zusätzlich die allgemeine Performanz der bildungssysteme kontrolliert. In Modell 4 wird der Anteil der Schüler, die nicht die erste Kompetenzstufe erreichen, und in Modell 5 die absoluten leistungen der einheimischen Schüler durch den Mittelwert der leseleistungen kontrolliert. In Modell 6 wird stattdessen die Varianz der lesewerte – bezogen auf alle Schüler, also einheimische und Migranten – als Indikator der Kompe-tenzungleichheit einbezogen. Ist der Anteil der einheimischen, die sich unter der ersten Kompetenzstufe befinden, hoch, steigt auch für einzelne Migranten das Risiko der kog-nitiven Exklusion (Modell 4), während ein hoher mittlerer Kompetenzwert der Einheimi-schen für die Migranten protektiv wirkt. Je stärker darüber hinaus die leseleistungen in einem Land streuen, desto höher ist auch das Risiko für Migranten, nicht die erste Stufe zu erreichen. Die Effekte auf der Individual- und Schulebene bleiben dabei signifikant, jedoch verlieren die Länder-Effekte ihre Signifikanz. Länder mit höheren Kompetenzwer-ten einheimischer Schüler sind zugleich länder mit mehr umverteilung und geringerer einkommensungleichheit. Auch wenn die „welfare magnets“-These zutrifft, bleiben die negativen Folgen tendenziell eher auf die zugewanderte elterngeneration beschränkt. die eingewanderten oder bereits im Aufnahmeland geborenen Kinder stehen vergleichsweise günstigen Randbedingungen zur Vermeidung kognitiver Exklusion gegenüber. Egalitäre Sozialstrukturen und politisch gewollte diversität liefern eine Anreizstruktur, in der die Chancen der Vermeidung einer kognitiven Exklusion durch Bildungsinvestitionen eher


günstig sind. Zudem korrespondieren die dimensionen der egalität und diversität mit leistungsfähigen bildungssystemen, die insgesamt die Schülerinnen und Schüler auf ein im internationalen Vergleich hohes niveau bringen. diese Investitionsleistung müssen die Jugendlichen jedoch selbst erbringen – auch in guten bildungssystemen.

Kontrollieren wir in Modell 6 nicht die mittlere Performanz der nationalen bildungs-systeme, sondern die leistungsungleichheit, gemessen durch die Varianz der lesewerte, werden die effekte der egalität, nämlich die Sozialversicherungsbeiträge und der gini-Index, wieder signifikant. Erneut zeigt sich damit die Konfundierung der Egalitätsdi-mension mit den nationalen bildungssystemen. ungleichheit, und zwar sowohl innerhalb der Elterngeneration (Gini-Index und Umverteilung) als auch in der Kindergeneration (Varianz der Lesewerte), erhöht das Risiko der kognitiven Exklusion von Immigranten. die Pseudo-R2-Werte zeigen, dass Modell 5 das am besten angepasste Modell ist.

unsere bisherigen Analysen scheinen unsere hypothesen demnach in Teilen zu bestä-tigen. In bezug auf unser Sample von Schülerinnen und Schülern mit Migrationshinter-grund besteht jedoch trotz der Kontrolle wichtiger drittvariablen auf der Individualebene weiterhin ein Problem unbeobachteter heterogenität – nämlich in bezug auf die her-kunftsländer der Migranten. Viele neuere Studien haben gezeigt, dass das herkunfts-land – oder genauer gesagt: Charakteristika des Herkunftslandes wie die ökonomische entwicklung, die politische Stabilität oder die vorherrschende Religion – den Integra-tionsprozess im Aufnahmeland beeinflussen können und die Annahme einer homogenen Migrantengruppe somit problematisch sein kann (van Tubergen et al. 2004; Tubergen 2006; dronkers und levels 2006; levels et al. 2008). Tatsächlich ist die nichtbeachtung dieses Faktors häufig „nur“ der mangelnden Datenverfügbarkeit geschuldet. Die von uns verwendeten PISA-daten weisen leider keine konsistente erhebung des herkunftslandes auf – so wird in einigen ländern nach dem herkunftsland (bzw. dem der eltern) gefragt –, in der Regel werden aber landesspezifisch nur wenige (Haupt-)Herkunftsländer als Ant-wortmöglichkeit vorgegeben. So bilden sich sehr große „Rest“-Kategorien. Zudem wird in einigen Fällen nicht nach einem herkunftsland, sondern einer Region oder gruppe von ländern gefragt. demnach bleibt nur eine relativ kleine Stichprobe von Schülern mit Migrationshintergrund, für die eine genaue Information über das herkunftsland vorliegt. um dennoch unsere ergebnisse auf ihre Robustheit auch unter Kontrolle des herkunfts-landes zu testen, haben wir weitere daten aus der PISA-Studie 2003 herangezogen und somit ein Sample aus 7.394 Schülern an 1.408 Schulen in 18 Aufnahmeländern aus 41 herkunftsländern erstellt (Tab. 3).

um nicht 40 dummy-Variablen für jedes herkunftsland in das Modell aufzunehmen, lässt sich das herkunftsland als zusätzliche, jedoch nun „quer“ zu den hierarchisch geglie-derten daten liegende ebene kontrollieren. das herkunftsland stellt keinen hierarchisch angeordneten Kontext dar, da Migranten aus einem Herkunftsland in mehreren Aufnah-meländern „genested“ sein können („Kreuzklassifizierung“, vgl. Rasbash et al. 2004, S. 235 ff.). betrachten wir zunächst jedoch noch einmal ein „leeres“ hierarchisches Modell mit nun 18 Aufnahmeländern (Modell 1 in Tab. 3): In diesem gegenüber den Modellen in Tab. 2 reduzierten Sample gehen nur noch 18 % der gesamtvarianz auf unterschiede zwischen diesen ländern zurück. Führt man nun das herkunftsland als weitere Varianz-


Tab. 3: Risiken der kognitiven Exklusion – Ergebnisse der kreuzklassifizierten logistischen Mehrebenenregression, Odds Ratios

Modell 13 ebenen, hierarchisch

Modell 2kreuzklassi-fiziert



Individuum und Familie

Mädchen 0,396***

Sprachgebrauch 1,716***

Klasse unter Modus 1,899***

Klasse über Modus 0,281***

educational Resources 1,000

Schulbildung der eltern 1,006

hISeI 0,985***

Schule

Anteil Migranten an der Schule 1,003

hISeI Schule 0,889***

Privatschule 1,246

Land

Migrantenanteil land 1,005 1,017

Herfindahl-Index 0,975*** 0,992

Einwanderungspolitik: Erhöhen 0,474 1,083

Gini-Index 1,096** 1,088**

Sozialversicherungsbeiträge 0,996 0,993

Varianzkomponenten

σ²f0/(σ²f0 + σ²v0 + σ²u0 + π²/3)(ICC Herkunft)

0,26* 0,23** 0,13

σ²v0/(σ²f0 + σ²v0 + σ²u0 + π²/3)(ICC Aufnahmeland)

0,18** 0,06 0,02 0,06

σ²u0/(σ²f0 + σ²v0 + σ²u0 + π²/3)(ICC Schulen)

0,28* 0,23*** 0,25*** 0,20***

DIC 4.698 4.697 4.313

Signifikanzniveaus: ***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1


komponente ein (Modell 2)15, zeigt sich jedoch, dass ein Viertel der gesamtvarianz auf unterschiede zwischen Herkunftsländern zurückgeht, die Varianz zwischen den Aufnah-meländern aber nicht mehr signifikant ist. Dieser Befund ist ein Hinweis auf den Umstand, dass herkunftsländer nicht gleichmäßig über Aufnahmeländer „verteilt“ sind, sondern einzelne herkunftsgruppen meist in wenige typische Aufnahmeländer einwandern. In den Modellen 3 und 4 lässt sich nun prüfen, ob die Aufnahmeland-effekte aus unseren vor-herigen Modellen robust sind.16 In dem Makro-Modell 3 ist der Migrantenanteil nicht mehr signifikant, die Heterogenität der Migrantenpopulation jedoch wird signifikant. Die übrigen effekte verändern sich nicht in ihrer Richtung. das bedeutet, dass unter Kontrolle des herkunftslandes die ethnische diversität des Aufnahmelandes, wie in unserer hypo-these angenommen, das Risiko der kognitiven Exklusion für die zweite Generation senkt. ebenso scheinen die bedingungen für den Schulerfolg in ländern, die ihre einwanderung zu erhöhen versuchen, besser zu sein, wohingegen in Ländern mit höherer Lohnungleich-heit das Risiko für Migranten, nicht die erste Kompetenzstufe zu erreichen, höher ist. Im „vollen“ Modell 4, unter Kontrolle des familiären hintergrundes und der Schulmerk-male, ist nur noch der Gini-Index signifikant. Demnach hat höhere Lohnungleichheit im Aufnahmeland im Sinne unserer hypothese auch nach Kontrolle des herkunftslandes negative Auswirkungen auf die schulische Inklusion von Migranten. hinsichtlich der Diversitätsdimension können wir jedoch mit diesem kleineren Sample und nach Kontrolle des herkunftslandes keine statistisch abgesicherten Aussagen mehr treffen.17 es zeigt sich also, dass gesellschaftliche ungleichheit die strukturelle Integration junger Migranten erschwert, wohingegen die diversität der Migrantenpopulation und wohlfahrtsstaatliche Institutionen keinen Einfluss auf den Bildungserwerb und damit die strukturelle Integra-tion haben. Jedoch kann die Struktur der gesellschaftlichen ungleichheit als ein Resultat der Ausgestaltung wohlfahrtsstaatlicher Institutionen angesehen werden (esping-Ander-sen 1990). Somit ist der effekt des wohlfahrtsstaatlichen Regimes auf bildungsungleich-heit indirekt, nämlich vermittelt über die sozialstrukturelle ungleichheit.

6 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen

bisherige befunde der international vergleichenden bildungsforschung zeigen, dass es in einigen ländern besser als in anderen gelingt, eine erfolgreiche Inklusion von Immi-granten und ihren nachkommen in das bildungssystem zu gewährleisten. Insgesamt ist aber in vielen Ländern ein signifikanter Teil jugendlicher Zuwanderer davon bedroht,

15 Die kreuzklassifizierten Modelle wurden mit dem „Markov Chain Monte Carlo“-Verfahren geschätzt (vgl. browne 2009).

16 Mit den nun gepoolten daten aus PISA 2006 und PISA 2003 sind einige Schulmerkmale auf-grund unterschiedlicher erhebungspraktiken über die beiden Wellen in diesen beiden Modellen nicht mehr kontrollierbar.

17 Mit der geringeren Anzahl von Aufnahmeländern in den kreuzklassifizierten Modellen redu-zieren sich die Varianz der unabhängigen Variablen auf der länderebene und die Zahl der Freiheitsgrade (18 Aufnahmeländer − 5 unabhängige Variablen − 1 = 12 Freiheitsgrade), womit statistisch signifikante Ergebnisse generell unwahrscheinlicher werden.


von einer erfolgreichen Partizipation an den wissensbasierten, auf lebenslanges lernen ausgerichteten (Aufnahme-)gesellschaften ausgeschlossen zu werden. diesen Prozess bezeichneten wir als kognitive Exklusion, da er zumindest teilweise von institutionellen Randbedingungen abhängig ist, auf die die Jugendlichen selbst keinen Einfluss haben. In den bisherigen Arbeiten zur erklärung von unterschiedlichen Integrationsergebnissen in verschiedenen Aufnahmeländern wurden Merkmale der ethnischen gruppe im Auf-nahmeland, wohlfahrtsstaatliche Arrangements sowie weitere, die Art der einwanderung und Integration steuernde nationalstaatliche Institutionen als wichtige Faktoren identifi-ziert, ihr Einfluss jedoch nicht genauer untersucht. In diesem Beitrag haben wir versucht, die relevanten Kontextfaktoren in zwei übergeordneten Dimensionen, nämlich Diversität und Egalität, zu messen und ihren Einfluss auf das Risiko kognitiver Exklusion jugend-licher Zuwanderer der ersten und zweiten generation zu prüfen.

Unsere Ergebnisse deuten an, dass die nationalstaatlichen Institutionen möglicher-weise den erwarteten effekt auf die Migrationsentscheidungen haben, indem ausgebaute Wohlfahrtsstaaten mit ihrer Wirkung als „welfare magnets“ gering qualifizierte Immi-granten anziehen, ihr effekt auf die der einwanderung folgenden Integrationsprozesse zumindest für die Schulleistungen junger Migranten insbesondere der zweiten generation aber anders ist, als ihn die „moral hazard“-hypothesen vermuten lassen. In ländern mit höherer Redistribution von Einkommen ist – sofern man kontrolliert, dass diese schein-bar eher sozioökonomisch schwächere Zuwandererpopulationen aufweisen – das Risiko für Zuwanderer, nicht die erste Kompetenzstufe im bereich lesen zu erreichen, geringer. dieser befund passt zu unseren Überlegungen auf der basis der Werterwartungstheorie, denen zufolge eine subjektiv hohe Wahrscheinlichkeit der Vermeidung sozialer und kog-nitiver Exklusion durch Bildungsinvestitionen einen Anreiz darstellt, diese Investition auch tatsächlich zu leisten. Dies gilt ebenfalls für Kinder, deren gering qualifizierte Eltern sich von „welfare magnets“ haben anziehen lassen.

ein weiterer befund ist, dass länder mit homogenerer einkommensstruktur und entsprechend einem höheren Redistributionsniveau zugleich Länder sind, deren Bil-dungssysteme allgemein besser in der Lage scheinen, 15-jährigen Schülern die nötigen Kompetenzen zu vermitteln, die ihnen eine befriedigende Partizipation an den globalen Wissensgesellschaften ermöglichen sollen. Vor dem Hintergrund der Konfundierung der effekte der egalität, diversität und Performanz der bildungssysteme wirken die „welfare magnets“ zumindest für die Kindergeneration, d. h. für die 15-jährigen Schülerinnen und Schüler, eher protektiv gegen das Risiko der kognitiven Exklusion.

Zusammenfassend müssen wir berücksichtigen, dass unser Vorgehen und damit unsere Ergebnisse aufgrund der verfügbaren Daten noch nicht endgültig sein können. Insbe-sondere für Mehrebenenanalysen mit Länderdaten besteht häufig entweder das Problem geringer Fallzahlen auf der länderebene oder, aufgrund fehlender daten, das Problem einer ungenügenden Kontrolle relevanter ländermerkmale. dieses Problem besteht auch für unsere Analysen, ebenso wie die Tatsache, dass die PISA-Studie zwar eine wertvolle datenbasis für internationale Vergleiche bildungsbezogener Prozesse darstellt, die daten jedoch weder eine echte Überprüfung der verfügbaren formalen handlungstheoretischen Modelle, sprich eine Überprüfung des Zustandekommens von unterschiedlichen bil-dungsentscheidungen ermöglichen noch in besonderer Weise für Analysen ethnischer Bildungsungleichheit geeignet wären, da das Untersuchungsdesign dies nicht explizit


vorsieht. dennoch liefert unser beitrag wichtige hinweise für die weitere Forschung und zeigt, dass der nationalstaatliche Kontext als Referenzrahmen und Opportunitätsstruktur für individuelles handeln von Zuwanderern in den Analysen von Integrationsverläufen berücksichtigt werden sollte. Für weitere Arbeiten im bereich der vergleichenden Wohl-fahrtsstaatsforschung zu den Wechselwirkungen von Migrations- und Integrationsprozes-sen und wohlfahrtsstaatlichen Institutionen zeigen unsere ergebnisse, dass es unbedingt notwendig ist, die individuelle Ebene explizit in die Analyse einzubeziehen, denn nur auf diese Weise können die Effekte der Institutionen tatsächlich voneinander getrennt werden.

unsere empirischen ergebnisse wie auch die vorherigen in diesem beitrag berichteten Befunde zeigen nochmals, dass die Integration von Migranten auf komplexen Prozes-sen beruht. Obwohl die Mehrdimensionalität von Integration theoretisch unangefoch-ten scheint, wird in empirischen Arbeiten bislang häufig von den Ergebnissen für eine dimension vorschnell auf andere dimensionen geschlossen. es zeigt sich aber, dass nationalstaatliche Institutionen unterschiedliche oder sogar gegensätzliche effekte selbst innerhalb der strukturellen dimension von Integration haben. So kann etwa das institu-tionelle gefüge liberaler Wohlfahrtsstaaten positive effekte auf die Arbeitsmarktintegra-tion, aber negative auf die schulische oder residentielle Integration haben. Ebenso können die effekte je nach generationenstatus der Zuwanderer unterschiedlich ausfallen. unser beitrag zeigt, dass es wichtig ist, die unterschiedlichen effekte und die entsprechenden Befunde genau zu trennen, um in einem so komplexen wie wichtigen Forschungs- und Politikfeld verlässliche Aussagen machen zu können.

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Michael Windzio, geb. 1970. Prof. dr., M.A. Soziologie, wissenschaftlicher Mitarbeiter am SFb 186 und Assistent an der universität bremen, stellvertretender wissenschaftlicher direktor am Kriminologischen Forschungsinstitut niedersachsen. Seit 2006 Professor für Soziologie, Schwer-punkt Migration und Stadtforschung an der universität bremen. Seit 2010 direktor des Instituts für Empirische und Angewandte Soziologie (EMPAS). Ausgewählte Veröffentlichungen: Orga-nizational ecology of immigrant employment and organizational buffer zones: Who leaves first when the organization gets into trouble? In: Social Science Research, 2008; (mit d. baier) Violent behaviour of juveniles in a multi-ethnic society: effects of personal characteristics, urban areas and immigrants’ peer networks, in: Journal of Ethnicity in Criminal Justice, 2009.

die „kognitive exklusion“ junger migranten im ländervergleich

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