AUGUST 2018 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Bevölkerungs- und Wirtschaftsentwicklung in den mittel- und osteuropäischen Ländern(MOEL) Hermine Vidovic(Koordination), Vasily Astrov, Mario Holzner, Stefan Jestl, Michael Landesmann, Isilda Mara, Roman Römisch und Robert Stehrer The Vienna Institute for International Economic Studies Wiener Institut für Internationale Wirtschaftsvergleiche

Bevölkerungs- und Wirtschaftsentwicklung in den mittel- und osteuropäischen Ländern (MOEL) HERMINE VIDOVIC(KOORDINATION) VASILY ASTROV MARIO HOLZNER STEFAN JESTL MICHAEL LANDESMANN ISILDA MARA ROMAN RÖMISCH ROBERT STEHRER STATISTISCHER ANNEX: MONIKA SCHWARZHAPPEL NADJA HEGER GALINA VASAROS

Kurzfassung Die Studie gibt eine Einschätzung des derzeitigen und zukünftigen Migrationspotentials aus den benachbarten Herkunftsländern Mittel- und Osteuropas und den beiden Westbalkanstaaten Bosnien und Herzegowina sowie Serbien mit dem Ziel, die Abschätzung der Bevölkerungsentwicklung in Wien zu unterstützen. Der Zuzug aus den mittel- und osteuropäischen Ländern(MOEL) spielte eine wichtige Rolle für die Bevölkerungsentwicklung Österreichs und Wiens. Von den rund 392.000 StaatsbürgerInnen aus den MOEL, die 2016 in Österreich lebten, entfielen 39% auf Wien. Rund 256.000 Personen gingen einer unselbständigen Beschäftigung nach(davon 27% in Wien). Hauptherkunftsländer der zugewanderten Bevölkerung und Beschäftigten aus den MOEL in Wien waren Polen, Rumänien und Ungarn sowie Serbien. So ist der Großteil des Beschäftigungszuwachses in Wien seit 2009 auf eine Zunahme der Arbeitskräfte aus den MOEL zurückzuführen. Dies hat auch zu einer deutlichen Veränderung der Beschäftigtenstruktur in Wien geführt, die eine Verdrängung inländischer aber auch sonstiger Arbeitskräfte zur Folge hatte Die wirtschaftliche Entwicklung in den MOEL verläuft seit einigen Jahren sehr positiv. Auch die Prognosen für die nächsten Jahre deuten auf stetiges Wirtschaftswachstum mit signifikant höheren Raten als im EU Durchschnitt hin. In einigen Ländern sind auch Reindustrialisierungsprozesse aufgrund der Anbindung an zentraleuropäische Produktionsnetzwerke zu verzeichnen, die sich nun auch auf weitere Länder(wie Rumänien, Bulgarien und manche der Westbalkanstaaten) ausdehnen. Die wirtschaftliche Erholung ist auch von einer starken Verbesserung der Situation auf den Arbeitsmärkten geprägt. In einer Reihe von Ländern werden Arbeitslosenquoten unter dem EU-28Durchschnitt verzeichnet. In manchen Ländern führte diese Entwicklung bereits zu spürbarem Arbeitskräftemangel, insbesondere in bestimmten Berufsgruppen. Zeichen der Entspannung sind auch in den beiden Westbalkanstaaten Serbien und Bosnien und Herzegowina zu verzeichnen, allerdings liegt die Arbeitslosigkeit in diesen Ländern noch immer auf einem hohen Niveau. Auch die Jugendarbeitslosigkeit ist in manchen Ländern weiterhin sehr hoch. Die positiven Entwicklungen auf den Arbeitsmärkten der MOEL sind einerseits Ausdruck der wirtschaftlichen Erholung, andererseits aber auch der demographischen Entwicklungen und Migrationsbewegungen. Insbesondere ist die demographische Entwicklung in den MOEL und am Westbalkan besorgniserregend. Im Durchschnitt schrumpfte die Bevölkerung in der Region zwischen 2000 und 2016 um etwa 5%, in manchen Ländern jedoch sogar zwischen 10% und 20%, wobei einige Länder auch leichte Anstiege verzeichneten. In Österreich ist die Bevölkerung im gleichen Zeitraum um etwa 10% gestiegen, in Wien sogar um 20%. Der Rückgang der Bevölkerung im arbeitsfähigen Alter (15 bis 64 Jahre) ist generell noch stärker; in allen Ländern mit Ausnahme der Slowakei und Polens werden Rückgänge registriert. Die demographischen Szenarien lassen für die nächsten Jahrzehnte ein weiteres starkes Schrumpfen der Bevölkerung in der Region vermuten. Diese Entwicklungen sind in unterschiedlichem Ausmaß durch Geburts- und Sterberaten einerseits und Emigrationsraten andererseits bedingt. Die Emigration aus der MOEL-Region – und insbesondere der jungen Alterskohorten – spielt bei diesen demographischen Entwicklungen eine wichtige Rolle. Dabei ist

zu beachten, dass in den letzten Jahren Wellenbewegungen der Migrationsflüsse um den jeweiligen Zeitpunkt des EU-Beitritts bzw. des freien Arbeitsmarktzugangs zu beobachten waren. So kann die Abschwächung der Migrationsflüsse aus den MOEL in den letzten beiden Jahren darauf zurückgeführt werden. Andere Gründe für diese Abschwächung sind die wirtschaftliche Erholung und die damit einhergehende Verbesserung der Situation auf den Arbeitsmärkten und längerfristig natürlich die sich sehr dramatisch verschlechternden demographischen Entwicklungen. Manche der MOEL weisen auch eine positive Nettomigration auf, und auch die Wanderungsbewegungen innerhalb der MOEL und am Westbalkan sind durchaus signifikant. Diese werden aufgrund der zunehmend differenzierten Einkommens- und Arbeitsmarktentwicklung sowie infolge weiterer EU Integrationsschritte(oder der Blockierung dieser Schritte) auch weiterhin zunehmen. Lohn- und Einkommensdifferenzen bleiben eine wesentliche Determinante von Migrationsbewegungen. Die seit dem Beginn des Transformationsprozesses teilweise beeindruckenden Aufhol(Konvergenz-)prozesse bei Einkommen und Löhnen sind seit dem Ausbruch der Wirtschafts- und Finanzmarktkrise in einigen Ländern zeitweise ins Stocken geraten. In Ländern, in denen keine allzu starken makroökonomischen Krisen stattgefunden haben, hat sich das Lohndifferential weiterhin verringert, ist jedoch im Vergleich zu Österreich immer noch sehr hoch. MigrantInnen aus der Region in den EU-15-Raum sind vorwiegend jung, mit einem hohen Anteil der 15-24-Jährigen, und weisen einen relativ hohen Anteil von Personen mit hohen oder höheren Qualifikationen(verglichen mit dem Qualifikationsprofil im Herkunftsland, welches sich auch stetig verbessert) auf; sie nehmen häufig Jobs an, die unter ihrem Qualifikationsniveau liegen. Die Beschäftigungsquoten bei den MOEL-MigrantInnen in den EU-15 sind generell hoch. Hinsichtlich der Beweggründe für Migration zeigt sich, dass für MOEL-MigrantInnen in Österreich sowohl Arbeit als auch Familie die wichtigsten Faktoren sind; bei MigrantInnen aus Serbien sowie Bosnien und Herzegowina sind jedoch Gründe wie Familienzusammenführung oder Aufnahme eines Studiums großteils ausschlaggebend. Es fällt auf, dass der Anteil an MigrantInnen in Deutschland sowohl aus den MOEL als auch aus dem Westbalkan, welche Arbeit als Hauptmotiv der Migration angeben, um einiges höher liegt als in Österreich. Hinsichtlich der Einkommens-, Arbeitsmarkt- und Lohnentwicklungen sind die meisten MOEL auch von einer starken Akzentuierung der regionalen Ungleichheit in den Ländern geprägt. Insbesondere haben die urbanen Regionen, und hier vor allem die Hauptstädte, von diesem Prozess sehr stark profitiert. Dies führte zu einem ausgeprägten„West Ost“-Gefälle in den einzelnen Ländern und starken kumulativen Agglomerationsprozesse in urbanen Zentren. Diese regionalen Muster werden sich in den kommenden Jahrzehnten weiter verändern, wodurch auch die innerstaatlichen(und intra-regionalen) Migrationsbewegungen und die damit verbundene Mobilität durchaus eine Alternative zur internationalen Migration darstellen können. Zusammenfassend deuten diese Entwicklungen darauf hin, dass mittelfristig eher eine Verflachung der Trends, wenn nicht sogar eine Abschwächung der bestehenden Migrationsströme nach Österreich und Wien erwartet werden kann. Dies hat mehrere Gründe: Erstens ist davon auszugehen, dass sich der derzeitige Wirtschaftstrend in den MOEL und die damit einhergehende Erholung auf den Arbeitsmärkten (bis zu der schon entstehenden Angebotsknappheit) auch mittelfristig fortsetzen wird. Zweitens weisen die wahrscheinlichsten demographischen Szenarien auf teilweise starke Rückgänge der Bevölkerung in dieser Region hin. Drittens ist im Verlauf der nächsten Jahre keine weitere Öffnung des freien Arbeitsmarktzugangs(mit Ausnahme Kroatiens) zu erwarten. Schließlich gibt es keine Hinweise, dass sich die regionale Struktur der Migrationsströme in Hinblick auf die österreichischen Bundesländer stark verschieben wird.

Executive Summary The study assesses the current and future migration potential to Austria(Vienna) from the Central and Eastern European countries and the two Western Balkan countries Bosnia and Herzegovina and Serbia, with the aim of supporting the assessment of population development in Vienna. The influx from Central and East European countries(CEECs) played an important role in the population development of Austria and Vienna. Of the approximately 392,000 CEEC citizens living in Austria in 2016, Vienna accounted for 39%. Around 256,000 people were employed(27% of them in Vienna). The main countries of origin of the migrant population and employees from the CEECs in Vienna were Poland, Romania, Hungary and Serbia. For example, most of the increase in employment in Vienna since 2009 is due to an increase in the labour force from the CEECs. This has also led to a significant change in the employment structure in Vienna, which has resulted in the displacement of both domestic and other foreign workers. Economic development in the CEECs has been very positive for some years. Forecasts for the coming years also point to steady economic growth with significantly higher rates than the EU average. Some countries are also experiencing reindustrialisation processes due to their links to Central European production networks, which are now extending to other countries(such as Romania, Bulgaria and some of the Western Balkan countries) as well. The economic recovery is also marked by a strong improvement of the labour market situation. A number of countries have unemployment rates below the EU-28 average. In some countries this development has already led to noticeable labour shortages, especially in certain occupational groups. The two Western Balkan states of Serbia and Bosnia and Herzegovina are also showing signs of improvement, although unemployment in these countries is still at a high level. Youth unemployment also remains very high in some countries. The positive developments in the labour markets of the CEECs reflect not only the economic recovery but also demographic developments and migratory movements. Demographic developments in the CEECs and the Western Balkans are particularly worrying. On average, the population in the region shrank by around 5% between 2000 and 2016, but in some countries by as much as 10% to 20%; however, a number of countries also recorded slight increases. In Austria the population increased by about 10% in the same period, in Vienna even by 20%. The decline in the working-age population(1564 years) is generally even greater, with declines recorded in all countries except Slovakia and Poland. Demographic scenarios suggest that the population in the region will continue to shrink sharply in the coming decades. These developments are caused to varying degrees by birth and death rates, on the one hand, and emigration rates, on the other. Emigration from the CEECs – and especially that of young age cohorts – plays an important role in these demographic developments. It should be noted that in recent years, mobility waves around the time of EU accession or free access to the labour market have been

observed. The slowdown in mobility flows from the CEECs in the last two years can be attributed to this. Other reasons for this slowdown are the economic recovery and the resulting improvement in the situation on the labour markets and, in the longer term, the mentioned dramatically worsening demographic developments. Some of the CEECs also have positive net migration, and migratory movements within the CEECs and also in the Western Balkans are quite significant. These will continue to increase as a result of increasingly differentiated income and labour market developments and of further EU integration steps(or the blocking of these steps). Wage and income differences remain an important determinant of migration movements. The partly impressive catching-up(convergence) processes in income and wages since the beginning of the transformation process have temporarily stalled in some countries since the outbreak of the economic and financial crisis. In those countries where macroeconomic crises were not too severe, the wage differential has continued to narrow, but is still very high compared to Austria. Migrants from the region to the EU-15 area are predominantly young, with a high proportion of 15-25year-olds, and have a relatively high proportion of people with high or higher qualifications(compared to the qualification profile in the country of origin, which is also constantly improving); they often take jobs that are below their qualification level. Employment rates among CEEC migrants in the EU-15 are generally high. With regard to the motives for migration, it can be seen that for CEEC migrants in Austria both work and family reunification are the most important factors; migrants from Serbia and Bosnia and Herzegovina, however, have mostly come for the reason of family reunification or for the purpose of studies. Interestingly, the proportion of migrants in Germany, both from the CEECs and the Western Balkans, who cite work as the main motive for migration is much higher than in Austria. In terms of income, labour market and wage developments, most CEECs are also characterised by a strong accentuation of regional inequality within the countries. First of all the urban regions, and particularly the capitals, have benefited greatly from this process. This led to a marked‘West-East’ gap in the individual countries and to strong cumulative agglomeration processes in urban centres. These regional patterns will continue to change in the coming decades, which means that national(and intraregional) migration movements(and the associated mobility) may well represent an alternative to international migration. In summary, these developments indicate that a flattening of trends, if not a weakening of existing mobility flows to Austria and Vienna, can be expected in the medium term. There are several reasons for this: First, it can be assumed that the current economic momentum in the CEECs and the associated recovery in the labour markets(up to the already emerging supply shortages) will continue in the medium term. Second, the most likely demographic scenarios point to partly severe declines in the population of the region. Third, no further opening of free access to the labour market(with the exception of Croatia) is to be expected over the next decade. Finally, there are no indications that the patterns of mobility flows to Austrian regions(i.e. with respect to individual provinces) will shift significantly.

INHALT 1. Ausgangssituation und Zielsetzung...................................................................................................... 1 2. Literaturüberblick......................................................................................................................................... 3 3. Demographische Entwicklungen mit Fokus auf Migration......................................................7 3.1. Bevölkerungsentwicklung................................................................................................................7 3.2. Komponenten der bevölkerungsentwicklung.................................................................................12 3.3. Migrationsbestand und-bewegungen............................................................................................14 3.4. Demographische PrognoseSzenarien im Überblick......................................................................21 4. Wirtschaftliche Entwicklung und Arbeitsmarkt.......................................................................... 23 4.1. Aktuelle Wirtschaftstrends und Prognosen....................................................................................23 4.2. Der Arbeitsmarkt in den MOEL und den Westbalkanländern im Vergleich zu Österreich/Wien....24 4.3. Entwicklung DER arbeitskräfte aus den moel und wb-2 in wien....................................................33 5. Löhne................................................................................................................................................................. 39 5.1. Der Zusammenhang von Löhnen, Arbeitsproduktivität und der Lohnquote...................................41 6. Regionale Entwicklung.............................................................................................................................44 7. Zusammenfassung und Schlussfolgerungen................................................................................ 53 Literatur........................................................................................................................................................................ 56 Annex A........................................................................................................................................................................58 Annex B..........................................................................................................................................................................61 Statistischer Annex................................................................................................................................................. 63

TABELLEN, ABBILDUNGEN UND KARTEN Tabelle 1/ Im Ausland Geborene(15-64 Jahre), nach dem wichtigsten Grund für die Einwanderung nach Österreich und nach Geburtsland, 2014.................................................................................17 Tabelle 2/ Deutschland: Zuwanderung nach den wichtigsten Gründen und nach Staatsbürgerschaft, 2012-2015*.....................................................................................................................................20 Tabelle 3/ Deutschland: Erstbewilligungen, nach dem Grund und nach Staatsbürgerschaft, 2016.................20 Tabelle 4/ Änderung der Bevölkerung(15-64 Jahre), 2015-2050, in% und 1000 Personen...........................22 Tabelle 5/ Zusammensetzung der NEET-Bevölkerung(15-24 Jahre) in den MOEL und Österreich, 2014, in%........................................................................................................................................29 Tabelle 6/ Top-5-Berufe, die 2015 in den MOEL am schwierigsten zu besetzen waren..................................31 Tabelle 7/ Top-10-Berufe, die in den MOEL 2016-2017 am schwierigsten zu besetzen waren.......................32 Tabelle 8/ Wien: Differenz der Beschäftigung nach Wohnort und Betriebsort, Personen................................34 Tabelle 9/ Wien: Branchen mit der höchsten Anzahl an Beschäftigten aus den MOEL und WB-2, 2017........35 Tabelle 10/ Branchen mit einem Anteil der Beschäftigten aus den MOEL und WB-2 von über 15%, 2017.....36 Abbildung 1/ Bevölkerungsentwicklung 2000-2016...........................................................................................7 Abbildung 2/ Bevölkerungsentwicklung nach Ländergruppen, 2000-2016........................................................8 Abbildung 3/ Anteil der 15-64-Jährigen an der Gesamtbevölkerung, in%.........................................................8 Abbildung 4/ Bevölkerungsentwicklung nach Altersgruppen in den MOEL und WB-2, in 1000.........................9 Abbildung 5/ Bevölkerungsentwicklung nach Altersgruppen in Österreich und Wien, in 1000...........................9 Abbildung 6/ Bevölkerungsentwicklung nach Geschlecht, 2000=100..............................................................10 Abbildung 7/ Anteil der Bevölkerung 25-64 Jahre nach Bildungsabschluss in den MOEL und WB-2, in%.....11 Abbildung 8/ Anteil der Bevölkerung 25-64 Jahre nach Bildungsabschluss in Österreich und Wien, in%......11 Abbildung 9/ Struktur der Bevölkerung 25-64 Jahre nach Bildungsabschluss, 2016, in%..............................12 Abbildung 10/ Natürliche Bevölkerungsentwicklung und Wanderungssalden 2000-2016, Personen..............13 Abbildung 11/ Natürliche Bevölkerungsentwicklung und Wanderungssalden 2000-2016, pro 1000 Personen................................................................................................................................13 Abbildung 12/ Internationaler Migrationsbestand, in 1000 Personen, 2000-2017............................................14 Abbildung 13/ OECD-Auswanderungsrate nach Ausbildungsniveau im Jahr 2010, in% der Altersgruppe 25+.............................................................................................................................15 Abbildung 14/ Österreich und Wien: Bevölkerung zum Jahresende 2001-2016 nach Geburtsland, in Personen......................................................................................................................................16 Abbildung 15/ Österreich und Wien: Wanderungssaldo mit dem Ausland 2007-2016 nach Staatsangehörigkeit, in Personen....................................................................................................17 Abbildung 16/ Deutschland: ausländische Bevölkerung am Jahresende 2009-2016.......................................19 Abbildung 17/ Deutschland: Wanderungssaldo mit den MOEL und WB-2 nach Staatsangehörigkeit,............19 Abbildung 18/ Änderung der Bevölkerung, 2015-2050, in%...........................................................................21 Abbildung 19/ Änderung der Bevölkerung(15-64 Jahre), 2015-2050, in%.....................................................22 Abbildung 20/ Reales BIP-Wachstum 2016, Schätzung 2017, Prognose 2018-2020, in%.............................23 Abbildung 21/ Leistungsbilanz in% des BIP 2016, Schätzung 2017, Prognose 2018-2020............................24 Abbildung 22/ Struktur der Beschäftigten nach Bildungsabschluss, in% der Beschäftigten, 2017..................25 Abbildung 23/ Arbeitslosenquoten, in%..........................................................................................................26 Abbildung 24/ Arbeitslosenquoten nach Geschlecht, 2017, in%.....................................................................27 Abbildung 25/ Jugendarbeitslosenquoten 2010-2017, in%.............................................................................28

Abbildung 26/ NEET-Rate(15-24 Jahre) in den MOEL, WB-2 und Österreich, in%.......................................28 Abbildung 27/ Vakanzrate 2010-2017, in%.....................................................................................................30 Abbildung 28/ Wien: Beschäftigte nach Ländergruppen, Personen.................................................................33 Abbildung 29/ Wien: Beschäftigte aus den MOEL und WB-2, Personen.........................................................34 Abbildung 30/ Wien: Beiträge zum Beschäftigungs- und Bevölkerungswachstum nach Ländergruppen, in%..................................................................................................................................................37 Abbildung 31/ Wien: Wachstumsbeiträge nach Ländergruppen in ausgewählten Branchen*, 2008-2017, in Prozentpunkten............................................................................................................................38 Karte 1/ Regionales BIP pro Kopf(NUTS-3), 2015..........................................................................................45 Karte 2/ Regionales BIP pro Kopf(NUTS-3), Veränderung 2000-2015...........................................................47 Karte 3/ Beschäftigungswachstum(NUTS-3), 2008-2015...............................................................................48 Karte 4/ Nominelle Bruttolöhne(NUTS-2), Wachstumsrate 2008-2015...........................................................50 Karte 5/ Nettomigrationsraten(NUTS-3), 2010-2016.......................................................................................51 Annex Tabelle A1/ Nettomigration aus den MOEL in die EU-15, 2000-2015..............................................................60 Abbildung A1/ Einwanderung in die/Auswanderung aus den MOEL, Bosnien und Herzegowina und Serbien und Wanderungssaldo........................................................................................................58 Abbildung A2/ Österreich: regionale Bevölkerung zum Jahresende 2016 nach Staatsangehörigkeit, in%.....60 Karte A1/ Beschäftigungsrate 2015(NUTS-3), in%........................................................................................61 Karte A2/ Bruttolöhne 2015(NUTS-2), Durchschnitt in Euro...........................................................................62 Statistischer Annex Anhang Tabelle 1/ Bevölkerung.......................................................................................................................64 Anhang Tabelle 2/ Gesamtfertilitätsrate...........................................................................................................64 Anhang Tabelle 3/ Lebenserwartung der Kinder im Alter von weniger als einem Jahr....................................65 Anhang Tabelle 4/ Bevölkerung 15-64 nach Altersgruppen.............................................................................66 Anhang Tabelle 5/ Bevölkerung nach Geschlecht...........................................................................................68 Anhang Tabelle 6/ Bevölkerung nach Bildungsabschluss im Alter von 25-64, LFS.........................................69 Anhang Tabelle 7/ Bevölkerung nach Bildungsabschluss und Alter basierend auf Zensus 2011....................72 Anhang Tabelle 8/ Natürliche Bevölkerungsentwicklung und Wanderungssalden in den MOEL, WB-2, Österreich und Wien........................................................................................................................73 Anhang Tabelle 9/ Internationaler Migrationsbestand nach Herkunftsländern.................................................75 Anhang Tabelle 10/ Die Top-10 Zielländer in 2017..........................................................................................76 Anhang Tabelle 11/ Migrationsbestand in den EU und EFTA-Staaten nach Altersgruppen im Jahr 2015, Jahresendstand...............................................................................................................................77 Anhang Tabelle 12/ Österreich: MOEL und WB-2 Bevölkerung nach Geburtsland.........................................78 Anhang Tabelle 13/ Wien: MOEL und WB-2 Bevölkerung nach Geburtsland.................................................79

Anhang Tabelle 14/ Österreich: MOEL und WB-2 Bevölkerung nach Staatsangehörigkeit und Bundesland, 2016.................................................................................................................................................80 Anhang Tabelle 15/ Österreich: Wanderungssaldo mit den MOEL und WB-2 nach Staatsangehörigkeit.......80 Anhang Tabelle 16/ Wien: Wanderungssaldo mit den MOEL und WB-2 nach Staatsangehörigkeit................81 Anhang Tabelle 17/ Studierende in Österreich nach Herkunftsländern...........................................................81 Anhang Tabelle 18/ Deutschland: MOEL und WB-2 Bevölkerung nach Staatsangehörigkeit..........................83 Anhang Tabelle 19/ Deutschland: Wanderungssaldo mit den MOEL und WB-2 nach Staatsangehörigkeit....84 Anhang Tabelle 20/ Deutschland: Zuwanderung nach den wichtigsten Gründen und Staatsangehörigkeit, 2012-2015*.....................................................................................................................................84 Anhang Tabelle 21/ Deutschland: Erstgenehmigungen nach dem Grund und Staatsangehörigkeit, in 2016..84 Anhang Tabelle 22/ Studierende in Deutschland nach Herkunftsländern........................................................85 Anhang Tabelle 23/ Vereinigtes Königreich: Wanderungssaldo mit den MOEL nach Staatsangehörigkeit.....86 Anhang Tabelle 24/ Vereinigtes Königreich: Zuwanderung nach den wichtigsten Gründen und Staatsangehörigkeit, in 2016...........................................................................................................86 Anhang Tabelle 25/ Vereinigtes Königreich: Erstgenehmigungen nach dem Grund und Staatsangehörigkeit, in 2016...........................................................................................................87 Anhang Tabelle 26/ Vereinigtes Königreich: Zuwanderung nach den wichtigsten Gründen und Staatsangehörigkeit, 2012-2013*....................................................................................................87 Anhang Tabelle 27/ BIP pro Kopf(KKP-basiert) im Vergleich zu EU-28, Österreich und Wien.......................88 Anhang Tabelle 28/ BIP Wachstum.................................................................................................................89 Anhang Tabelle 29/ Beschäftigungsquoten nach Altersgruppen.....................................................................90 Anhang Tabelle 30/ Arbeitslosenquoten nach Altersgruppen..........................................................................91 Anhang Tabelle 31/ NEETS- junge Bevölkerung im Alter von 15 bis 24 Jahren, die weder in Beschäftigung, Ausbildung oder Training ist....................................................................................92 Anhang Tabelle 32/ BULGARIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand........................93 Anhang Tabelle 33/ ESTLAND: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand............................94 Anhang Tabelle 34/ KROATIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand..........................95 Anhang Tabelle 35/ LETTLAND: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand..........................96 Anhang Tabelle 36/ LITAUEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand.............................97 Anhang Tabelle 37/ POLEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand................................98 Anhang Tabelle 38/ RUMÄNIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand.........................99 Anhang Tabelle 39/ SLOWAKEI: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand........................100 Anhang Tabelle 40/ SLOWENIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand.....................101 Anhang Tabelle 41/ TSCHECHISCHE REPUBLIK: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand................................................................................................................................102 Anhang Tabelle 42/ UNGARN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand...........................103 Anhang Tabelle 43/ ÖSTERREICH: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand...................104 Anhang Tabelle 44/ WIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand.................................105 Anhang Tabelle 45/ BOSNIEN UND HERZEGOVINA: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand................................................................................................................................106 Anhang Tabelle 46/ SERBIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand...........................107 Anhang Tabelle 47/ Durchschnittlicher Monatslohn im Vergleich zu EU-28, Österreich und Wien zu Wechselkursen..............................................................................................................................108 Anhang Tabelle 48/ Durchschnittlicher Monatslohn im Vergleich zu EU-28, Österreich und Wien zu Kaufkraftparität..............................................................................................................................110

AUSGANGSSITUATION UND ZIELSETZUNG Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 1 1. Ausgangssituation und Zielsetzung Die Bevölkerung der Stadt Wien steigt seit Mitte der 2000er-Jahre kontinuierlich an, wobei der Zuwachs 2016 deutlich langsamer war als in den beiden Jahren zuvor. Zwischen 2006 und 2016 erhöhte sich die Einwohnerzahl Wiens um 11%(190.000 Personen), hauptsächlich aufgrund internationaler Zuwanderung(Stadt Wien/ MA 17, 2017). Neben der Zuwanderung aus dem Nahen und Mittleren Osten und Deutschland spielt vor allem der Zuzug aus den mittel- und osteuropäischen EU-Ländern (MOEL) 1 , der seit dem EU-Beitritt dieser Staaten, insbesondere jedoch seit der Arbeitsmarktöffnung 2011 und 2013 deutlich gestiegen ist, eine wichtige Rolle. Im Jahr 2016 lebten rund 392.000 StaatsbürgerInnen aus den MOEL in Österreich(davon 39% in Wien); rund 256.000 Personen gingen einer unselbständigen Beschäftigung nach – auf Wien entfielen davon 27%. Hauptherkunftsländer der zugewanderten Bevölkerung aus den MOEL in Wien waren Polen, Rumänien und Ungarn; auch in Bezug auf die Beschäftigung nehmen Arbeitskräfte aus Polen die erste Stelle ein, gefolgt von Arbeitskräften aus Ungarn und Rumänien. Im Hinblick auf den Arbeitsmarkt ist Wien das Bundesland mit der höchsten Arbeitslosenquote(2017: laut Arbeitskräfteerhebung 10,4%). Wie Österreich insgesamt verzeichnete auch Wien in den vergangenen Jahren neben einem kontinuierlichen Anstieg der Arbeitslosigkeit bis 2016 auch eine Zunahme der Beschäftigung. Seit Anfang 2017 ist allerdings eine Trendumkehr, im Sinne eines Rückgangs der Arbeitslosigkeit, zu beobachten. In den MOEL setzte die Erholung auf dem Arbeitsmarkt bereits früher ein, sodass in einer Reihe von Ländern Arbeitslosenquoten unter dem EU-28-Durchschnitt verzeichnet werden. Zeichen der Entspannung sind auch in den beiden Westbalkanländern Serbien und Bosnien und Herzegowina spürbar, allerdings bleibt die Arbeitslosigkeit auf hohem Niveau. Allen gemein ist, neben einem größer werdenden Fachkräftemangel, eine alternde und schrumpfende Bevölkerung. Ziel der Studie ist die Erfassung des Migrationspotentials aus den Herkunftsländern Mittel- und Osteuropas und den beiden Westbalkanländern Bosnien und Herzegowina sowie Serbien(WB-2) zwecks Abschätzung der Bevölkerungsentwicklung in Wien. Die Studie soll die empirische Grundlage der Prognose-Annahmefindung zur internationalen Migration verbessern und zur Analyse der weiteren Entwicklung des Wiener Arbeitsmarktes dienen. Ausgangspunkt der Analyse bildet ein(i) Literaturüberblick von aktuellen Studien zur Migration aus den MOEL und den beiden Westbalkanländern Bosnien und Herzegowina und Serbien(insbesondere nach Österreich), gefolgt von(ii) einer Analyse der demographischen Entwicklung in den zu untersuchenden Ländergruppen und der Entwicklung der Migration aus den MOEL und den beiden Westbalkanländern. Anschließend erfolgt(iii) eine Untersuchung der Entwicklung der Wirtschaft und der Arbeitsmärkte im Vergleich zu Österreich anhand gängiger Indikatoren sowie eine Analyse in Hinblick auf den 1 Die mittel- und osteuropäischen EU-Länder(MOEL) umfassen die MOEL-8(Beitritt 2004: Estland, Lettland, Litauen, Polen, Slowakei, Slowenien, Tschechische Republik und Ungarn), die MOEL-2(Beitritt 2007: Bulgarien und Rumänien) sowie Kroatien(Beitritt 2013).

2 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien AUSGANGSSITUATION UND ZIELSETZUNG Fachkräftemangel. Anschließend werden(iv) Lohn- und Produktivitätsunterschiede im Ländervergleich dargestellt. Ferner wird(v) auf die Bedeutung der regionalen Wirtschaftsentwicklung näher eingegangen. Schließlich erfolgt(vi) eine Zusammenfassung der wesentlichen Merkmale in Bezug auf Demographie, Wirtschaft und Arbeitsmarkt in Hinblick auf das Migrationspotential aus den MOEL und den beiden Westbalkanländern nach Österreich/Wien.

LITERATURÜBERBLICK Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 3 2. Literaturüberblick Studien, die vor dem Beitritt der MOEL-8 im Jahr 2004 und der MOEL-2 2,3 im Jahr 2007 verfasst wurden, hatten vor allem die zu erwartende Anzahl von MigrantInnen und deren Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und die Volkswirtschaft zum Ziel. Baas und Brücker(2010) kommen in ihrem Literaturüberblick über die Schätzungen des Migrationspotentials zum Schluss, dass in der EU-15 unabhängig von der angewandten Methode(Befragungen, Extrapolationen und ökonometrische Schätzungen) mit einer Nettozuwanderung von 250.000-400.000 Personen pro Jahr gerechnet wurde. Nicht eingeflossen in diese Berechnungen ist allerdings die unterschiedliche Anwendung der Freizügigkeitsregelungen einzelner EU-15-Staaten, die zu Umlenkungen der Wanderungsströme in Richtung unbeschränkter Arbeitsmärkte führte. So stieg die Arbeitsmigration Richtung Vereinigtes Königreich und Irland wesentlich stärker als zunächst angenommen, da der Arbeitsmarkt sofort mit dem Beitritt der EU-8 geöffnet worden war. Aus den Untersuchungen, die nach dem Beitritt der MOEL-8 und MOEL-2 erfolgten, geht hervor, dass die Jahre unmittelbar nach der Erweiterung zu einem enormen Anstieg der Migration aus diesen Ländern geführt haben. Laut Fihel et al.(2015) erhöhte sich der Bestand an MOEL-BürgerInnen in der EU-15 zwischen 2004 und 2014 um mehr als das Fünffache, von rund 1,1 Millionen auf 6,1 Millionen. Tendenziell sind die MigrantInnen aus den MOEL männlich, mit einem überdurchschnittlich hohen Anteil (80%) von Personen im erwerbsfähigen Alter(15-64 Jahre); insgesamt gesehen sind sie jünger als die Bevölkerung in der EU-15 und relativ gut ausgebildet. Hauptgrund für die Migration ist die Suche nach Arbeit(Fihel et al., 2015; EK, 2015); rund 75% der MOEL-8-ZuwanderInnen gehen einer Beschäftigung nach, haben also bessere Chancen, eine Arbeit zu finden, als die ansässige Bevölkerung(EK, 2015). Schwieriger auf dem Arbeitsmarkt ist es hingegen für BürgerInnen aus den MOEL-2, deren Beschäftigungsquote unter jener des Ziellandes liegt. Die unterschiedliche Anwendung der Übergangsbestimmungen führte auch zu einer Verschiebung in der Verteilung der ZuwanderInnen aus den MOEL über die EU-15: Betrug der Anteil der klassischen Zielländer für die Migration aus den MOEL-8, Deutschland und Österreich, vor der Erweiterung rund noch rund 60 Prozent, sank er in den Jahren nach der Erweiterung auf 30 Prozent an den Migrationsströmen, während auf Großbritannien und Irland mehr als 60 Prozent ent fi elen. Ferner kam es zu einer Diversifizierung dahingehend, dass MOEL-BürgerInnen nicht nur Deutschland, Spanien und das Vereinigte Königreich als Hauptdestinationen wählten, sondern zunehmend auch nach Belgien, Dänemark, Irland oder in die Niederlande auswanderten. Ein Großteil der Studien, die die Rückkehr von MigrantInnen in das Herkunftsland zum Thema haben, datiert in die Zeit der Wirtschafts- und Finanzmarktkrise zurück. So wurde damals der mögliche Jobverlust nicht unmittelbar mit der Rückkehr in das Heimatland in Verbindung gebracht. Fihel et al. 2 MOEL-8: Estland, Lettland, Litauen, Polen, Slowenien, Slowakei, Tschechische Republik und Ungarn; MOEL-2: Bulgarien und Rumänien. 3 Vgl. u.a. Alvarez-Plata et al.(2003), Boeri und Brücker et al.(2001), Hille und Straubhaar(2001), Zaiceva(2006), Dustmann et al.(2003), Fertig(2001).

4 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien LITERATURÜBERBLICK (2015) sehen die Gründe unter anderem darin, dass die MigrantInnen(i) zum Teil hohe Kosten für ihre Tätigkeit im Ausland in Kauf genommen haben und daher bis zu einer Verbesserung der Situation im Zielland ausharren wollen,(ii) in der Regel jung und gut ausgebildet sind und daher die Wahrscheinlichkeit, eine neue Beschäftigung zu finden, relativ hoch ist, oder(iii) im Zielland bereits Anspruch auf Sozialleistungen erworben haben, die höher sein könnten als die Löhne im Herkunftsland. MOEL-Migration nach Österreich Studien zur Abschätzung des Migrations- und Pendlerpotentials in Österreich, die vor dem EU-Beitritt der MOEL erstellt wurden, kamen zum Schluss, dass ohne Übergangsfristen in den ersten Jahren nach der Erweiterung pro Jahr rund 30.000 bis 40.000 MigrantInnen – ohne PendlerInnen – nach Österreich wandern würden(Huber und Ederer, 2015). Aufgrund der Nähe von urbanen Ballungsräumen zur Grenze der neuen EU-Mitgliedsländer wurde erwartet, dass es insbesondere in der Ostregion deutlich stärkere Pendelverflechtungen geben würde als in anderen Regionen an der ehemaligen Außengrenze der EU(Huber und Ederer, 2011). Den Schätzungen zufolge sollten langfristig – der Zeitraum blieb unklar – etwa 100.000 PendlerInnen nach Österreich kommen. Vor Auslaufen der Übergangsfristen zur Öffnung der Arbeitsmärkte gegenüber den MOEL-8 Anfang Mai 2011 beschäftigten sich einige Studien damit, das Ausmaß der zu erwartenden Arbeitskräftewanderung nach Österreich abzuschätzen. Nowotny(2011) folgerte dabei auf Grundlage einer Befragung in den Nachbarländern Österreichs(Tschechische Republik, Slowakei, Ungarn), dass in den ersten beiden Jahren nach Ende der Übergangsfristen ein Zugang zur Beschäftigung auf dem österreichischen Arbeitsmarkt von rund 21.000-26.000 MigrantInnen und PendlerInnen jährlich als realistisch erschien. Auch eine Untersuchung der Donauuniversität Krems gemeinsam mit dem Institut für Höhere Studien (Biffl et al., 2011), kam zum Schluss, dass die Beschäftigung von BürgerInnen aus den MOEL in den Jahren nach der Arbeitsmarktöffnung gegenüber dem Szenario ohne Öffnung merklich steigen würde. Demnach wurde damit gerechnet, dass die Beschäftigung bis zum Jahr 2020 um zusätzlich mehr als 30.000 Personen steigen würde. Ferner wurde erwartet, dass die Arbeitslosenquote im Jahr 2012 um 0,07 Prozentpunkte(bei Geringqualifizierten um 0,17 Prozentpunkte) steigen und sich das Lohnwachstum leicht verlangsamen würde. Laut den Umfragen, die im Rahmen der Studie von Nowotny (2011) durchgeführt wurden, beabsichtigten viele der Befragten nur eine temporäre Beschäftigung in Österreich; so zogen rund 40% die Saisonarbeit einer Dauerbeschäftigung vor. Pull-Faktoren wie ein besserer Verdienst oder Lebensstandard im Ausland stellten die wichtigsten Motive für internationale Mobilität dar. Neben Österreich bestand vor allem Richtung Deutschland eine substantielle Migrationsund Pendelbereitschaft, aber auch das Vereinigte Königreich gehörte zu den vorrangigen Zielländern. Als wichtigste Faktoren, in Österreich arbeiten zu wollen, zählten bereits vorhandene Netzwerke in Österreich, geographische Nähe sowie Arbeitslosigkeit. Etwa drei Viertel der Personen mit Mobilitätsabsichten nach Österreich verfügten über sekundäre Bildungsabschlüsse auf Facharbeiterbzw. Maturaniveau und waren auch bereit, eine Beschäftigung unter dem vorhandenen Qualifikationsniveau anzunehmen. Eine Studie des wiiw in Zusammenarbeit mit dem Institut für Höhere Studien(Landesmann et al., 2013) untersuchte das Migrationspotential und die Auswirkungen auf Österreichs Volkswirtschaft, die nach der Aufhebung der Zugangsbeschränkungen gegenüber Staatsangehörigen aus Bulgarien und Rumänien in den Jahren 2014 und 2015 zu erwarten wären. Den Schätzungen zufolge sollte die Netto-Migration aus

LITERATURÜBERBLICK Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 5 den MOEL-2 nach Österreich vor allem im ersten Jahr der Liberalisierung steigen: Ende des Jahres 2015 sollte der Bestand an bulgarischen ZuwanderInnen demnach 26.358 und jener an rumänischen ZuwanderInnen 79.862 erreichen. Hinsichtlich der Beschäftigung ergaben die Simulationsergebnisse eine Erhöhung um rund 6.700 Personen(2014) bzw. 10.300 Personen(2015) gegenüber dem Niveau des Basisszenarios 4 . Der Beschäftigungseffekt der ersten Jahre ergibt sich dabei nicht nur aus der größeren Bevölkerungszahl, sondern auch aus der Aktivierung eines Teils der bereits vor der Öffnung in Österreich wohnhaften BürgerInnen aus Rumänien und Bulgarien. Für das Jahr 2023 wurde mit einer Zunahme um rund 21.200 Personen über dem Niveau des Basisszenarios gerechnet. Überdies ergab die Analyse, dass das zusätzliche Arbeitskräfteangebot einen äußert geringfügig dämpfenden Effekt auf das Lohnwachstum haben und aufgrund des Beschäftigungsanstiegs und des gesteigerten Kapitalstocks auch die Wertschöpfung steigen würde. Mit Ausnahme Kroatiens, das 2013 der EU beigetreten ist, haben mittlerweile alle MOEL, die seit 2004 EU-Mitglieder wurden, Zugang zu den Arbeitsmärkten in der EU-15. Für Kroatien wurden zwar die Übergangsbestimmungen zum Arbeitsmarktzugang großteils aufgehoben, lediglich Österreich hält noch an den Zugangsbeschränkungen bis 2020 fest. Es zeigte sich aber, dass die Anzahl kroatischer Staatsangehöriger in den Hauptzielländern – insbesondere in Deutschland und zum Teil in Österreich und Slowenien – trotz Übergangsbestimmungen nach dem EU-Beitritt deutlich zunahm. Laut Mara und Vidovic(2015) hätte eine Aufhebung der Restriktionen im Juli 2015 einen Anstieg des Bestandes kroatischer MigrantInnen in der EU-27 um 217.000 Personen zur Folge gehabt, von 335.000 Anfang 2013 auf 552.200 Anfang 2019. Bezogen auf Österreich wurde mit einer Zunahme von rund 48.000 Personen gerechnet, d.h. einer Erhöhung des Bestandes von 58.600 auf 106.600 Personen. Gemessen an der gesamten EU-Bevölkerung wäre der Anteil kroatischer MigrantInnen mit 0,1% allerdings sehr niedrig gewesen. Hinsichtlich der Zielländer kroatischer BürgerInnen wurde erwartet, dass sich die alten, schon seit den 1960er-Jahren bestehenden Muster fortsetzen würden, wobei ungefähr die Hälfe Deutschland und ein Viertel Österreich als Destination wählen würde. Kroatien gehört neben Rumänien, Portugal, Lettland, Litauen und Bulgarien zu jenen EU-Ländern, die besonders stark von Emigration betroffen sind; mindestens 8% der Bevölkerung dieser Länder im arbeitsfähigen Alter(15-64 Jahre) leben in einem anderen EU-Land(EK, 2017). Migration aus Bosnien und Herzegowina und Serbien(WB-2) Die Migration aus den Westbalkanländern reicht bis in die 1960er-Jahre zurück, als die damalige Regierung der SFR Jugoslawien Rekrutierungsabkommen u. a. mit Deutschland, Österreich, Schweden und den Benelux-Ländern schloss. Die Arbeitsmigration dieser Zeit bildete die Grundlage für die Entstehung bzw. Ausweitung von Migrationsnetzwerken zwischen Herkunfts- und Zielregionen, die in späteren Migrationsprozessen wieder zum Tragen kommen(Alscher et al., 2015). Die Zuwanderung aus den Westbalkanländern konzentriert sich auf wenige EU-Staaten(Deutschland, Italien, Griechenland, Österreich) und die Schweiz, wobei sich die Staatsangehörigen aus den jeweiligen Westbalkanländern auf wenige Empfängerländer konzentrieren. So sind Deutschland, Österreich und die Schweiz die wichtigsten Zielländer für StaatsbürgerInnen aus Bosnien und Herzegowina und Serbien. Alscher et al. (2015) orten für die Auswahl der Zielländer mehrere Faktoren, wie bestehende Netzwerke, geographische Nähe(z. B. Griechenland für albanische MigrantInnen) oder auch spezifische 4 Basisszenario: Schätzung der künftigen Bestände von ZuwanderInnen unter der Annahme, dass die Arbeitsmarktbeschränkungen aufrecht bleiben.

6 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien LITERATURÜBERBLICK migrationspolitische Maßnahmen der Zielländer, sei es hinsichtlich der Aufnahme von Flüchtlingen während der Jugoslawienkriege, der Aufhebung der Visapflicht im Schengenraum oder gezielter Maßnahmen für die Anwerbung von Arbeitskräften. Mara et al.(2014) liefern empirische Belege zu Migrationsmustern von ZuwanderInnen aus Serbien und Bosnien und Herzegowina in Österreich vor und nach der Visaliberalisierung im Jänner 2010 bzw. Jänner 2011. Laut den Ergebnissen der Umfragen, die im Rahmen der Studie durchgeführt wurden, beabsichtigen die ZuwanderInnen aus Bosnien und Herzegowina im Allgemeinen und die Gruppe der serbischen ZuwanderInnen, die vor der Visaliberalisierung nach Österreich gezogen sind, permanent zu bleiben. Hingegen sind serbische MigrantInnen, die nach der Visaliberalisierung nach Österreich gekommen sind, weniger geneigt, dauerhaft zu bleiben. Hauptmotive serbischer und bosnischer MigrantInnen, die vor der Visaliberalisierung nach Österreich gezogen sind, waren hauptsächlich wirtschaftlicher Natur(bessere Arbeits- und Verdienstmöglichkeiten), während diejenigen, die im Zuge der Visaliberalisierung gekommen sind, bessere Studienmöglichkeiten und Einkommen sowie Aussichten auf einen höheren Lebensstandard als Motiv hatten. Hinsichtlich der Ausbildung ist der Anteil von MigrantInnen aus Bosnien und Herzegowina mit tertiärer Ausbildung höher als bei serbischen MigrantInnen. Die Staatsangehörigen aus diesen beiden Ländern sind weit unter ihrem Qualifikationsniveau beschäftigt und üben hauptsächlich Berufe aus, die als gering qualifizierte Arbeitsplätze eingestuft werden. Insbesondere im Vergleich zu den MigrantInnen aus Bosnien und Herzegowina ist die Verteilung der serbischen MigrantInnen auf gering qualifizierte Arbeitsplätze bei jenen, die erst nach der Visaliberalisierung nach Österreich gezogen sind, ausgeprägter. Müller et al.(2017) verweisen auf einen interessanten Teilaspekt bei der Studienwahl in den Westbalkanländern dahingehend, dass ein beachtlicher Teil der Studierenden Gesundheitsberufe auswählt, die in der EU zu den Mangelberufen zählen. Demnach dürften bereits bei Studienantritt viele junge Leute danach streben, ihre Kenntnisse später in der EU einzusetzen.

DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 7 3. Demographische Entwicklungen mit Fokus auf Migration 3.1. BEVÖLKERUNGSENTWICKLUNG Über den Zeitraum 2000-2016 schrumpfte die Bevölkerung in allen untersuchten MOEL und WB-2Ländern mit Ausnahme der an Österreich angrenzenden Staaten Slowakei, Slowenien und der Tschechischen Republik sowie in Polen(siehe Abbildung 1). In Rumänien nahm die Bevölkerung um 2,5 Millionen Personen ab, in den kleineren Ländern zwischen einer Million(Bulgarien) und 640.000 in Litauen, und um etwas weniger als eine halbe Million in Serbien, Lettland oder Ungarn. Den größten Bevölkerungsanstieg verzeichneten in dieser Periode Polen(+179.000) und die Tschechische Republik (+347.000). Insgesamt schrumpfte die Bevölkerung in den MOEL und WB-2 um 5,5 Millionen. Die österreichische Bevölkerung stieg in diesem Zeitraum um 750.000 Personen, davon allein die Wiener Bevölkerung um 317.000 Personen. Abbildung 1/ Bevölkerungsentwicklung 2000-2016 1500 Änderung 2000-2016, in 1000 in% 1000 500 0 -500 -1000 -1500 -2000 -2500 -3000 RO BG LT RS LV HU BA1) HR EE SK SI PL CZ 20 10 0 -10 -20 -30 AT Wien Anmerkungen: Die Volkszählungsergebnisse für Ungarn und Polen sind nicht zurückgerechnet. Quelle: Eurostat, Statistische Zentralämter von Bosnien und Herzegowina, Polen. Bezogen auf die Bevölkerung des Jahres 2000 schrumpfte die Bevölkerung in den MOEL und WB-2 zwischen 10% und 20% in Rumänien, Bulgarien, Litauen und Lettland; um etwa 5% in Serbien, Ungarn, Bosnien und Herzegowina, Kroatien und Estland; in der Slowakei und Polen 5 stieg die Bevölkerung um 1% bzw. 0,5%, in Slowenien und in der Tschechischen Republik um etwa 3,5%. Insgesamt ist die Bevölkerung in der Region in diesem Zeitraum um nahezu 5% gesunken, in Österreich ist sie hingegen in diesem Zeitraum um 10%, in Wien um 20% gewachsen. 5 In Polen gibt es aufgrund der Umstellung des Zensus einen Bruch in der Zeitreihe, wobei die Bevölkerung um etwa 300.000 Personen zugenommen hat. Ansonsten wäre die Bevölkerung in diesem Zeitraum leicht geschrumpft.

8 DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Über die Zeit betrachtet entspricht diese Entwicklung in der Region längerfristigen Trends, die jedoch in verschiedenen Jahren – entweder verbunden mit dem Beitritt zur EU oder mit der Wirtschaftskrise – etwas verstärkt waren oder auch, wie im Falle Polens, umgekehrt wurden(Abbildung 2). Abbildung 2/ Bevölkerungsentwicklung nach Ländergruppen, 2000-2016 2000=100 MOEL-4 Kroatien 125 Polen Serbien MOEL-2 Österreich Baltische Länder Wien 120 115 110 105 100 95 90 85 80 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011. Ausgenommen: Bulgarien(Zensus 2001 in 2000), Polen(Zensus 2002 bis 2008), Serbien(Zensus 2002 bis 2009). MOEL-4: Tschechische Republik, Ungarn, Slowakei, Slowenien; MOEL- 2: Bulgarien und Rumänien. Quelle: Eurostat, Statistisches Zentralamt Polen. Abbildung 3/ Anteil der 15-64-Jährigen an der Gesamtbevölkerung, in% 2000 2015 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 SK PL HU RO SI RS CZ HR BG LT LV EE AT Wien Anmerkungen: Rangordnung nach dem Jahr 2015. Daten beziehen sich auf Zensus 2011. Ausgenommen: Bulgarien (Zensus 2001 im Jahr 2000), Polen und Serbien(Zensus 2002 im Jahr 2000), Daten für Slowenien und Österreich laut Registerzählung 2011. Quelle: Eurostat, Statistisches Zentralamt Polen. Diese demographischen Verschiebungen bewirkten teilweise eine starke Änderung der Altersstruktur in den untersuchten Ländergruppen, die in den baltischen Ländern besonders ausgeprägt war (Abbildung 3). So ging der Anteil der 15-64-Jährigen um 6 Prozentpunkte in Litauen und um fast 9 Prozentpunkte in Estland und Lettland zurück. Auch Slowenien(-3 Prozentpunkte), die Tschechische Republik(-3,7 Prozentpunkte) und Bulgarien(-2,5 Prozentpunkte) verzeichneten signifikante Rückgänge. Weniger ausgeprägt war die Änderung der Altersstruktur in Ungarn, Rumänien, Serbien

DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 9 und Kroatien; in der Slowakei und Polen stieg der Anteil der 15-64-Jährigen sogar leicht an. Österreich verzeichnete im Vergleichszeitraum einen Rückgang dieser Altersgruppe um lediglich 0,4 und Wien um 0,3 Prozentpunkte. Dementsprechend liegt der Anteil der Altersgruppe der 15-64-Jährigen in den meisten Ländern zwischen 70%(Slowakei) und 66%(Bulgarien); in den baltischen Ländern jedoch liegt dieser Anteil wesentlich darunter, bei etwa 60% oder weniger. Die Entwicklung innerhalb dieser Altersgruppe ist in den MOEL und WB-2 vor allem durch einen Rückgang der 15-24-jährigen Personen gekennzeichnet, deren Anzahl von etwa 18 Millionen im Jahr 2000 auf etwa 12 Millionen im Jahr 2015, also um etwa 6 Millionen(oder ein Drittel), fiel(Abbildung 4). Die Anzahl der Personen in den beiden anderen Altersgruppen(25-44 und 45-64) blieben mehr oder weniger konstant. Ähnliche Tendenzen, aber unterschiedlich ausgeprägt, sieht man auch in den einzelnen Ländern. Abbildung 4/ Bevölkerungsentwicklung nach Altersgruppen in den MOEL und WB-2, in 1000 35000 15-24 25-44 45-64 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Anmerkungen: Die Volkszählungsergebnisse für Ungarn und Polen sind nicht zurückgerechnet. Quelle: Eurostat, Statistisches Zentralamt Polen. Abbildung 5/ Bevölkerungsentwicklung nach Altersgruppen in Österreich und Wien, in 1000 3000 Österreich 15-24 25-44 45-64 600 15-24 Wien 25-44 45-64 2500 2000 1500 1000 500 0 2000 2003 2006 2009 2012 500 400 300 200 100 0 2015 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Anmerkungen: Daten für Österreich laut Registerzählung 2011. Quelle: Eurostat.

10 DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien In Österreich blieb hingegen die Gruppe der 15-24-Jährigen konstant, während die Anzahl der 45-64-Jährigen von etwa 2 Millionen auf 2,5 Millionen stieg, die Zahl der 25-44-Jährigen jedoch von etwa 2,5 Millionen auf 2,3 Millionen zurückging(Abbildung 5). In Wien wurde seit dem Jahr 2000 in allen Altersgruppen ein Bevölkerungsanstieg verzeichnet, insbesondere auch in der Gruppe der 15-24Jährigen. Hinsichtlich der Entwicklung nach Geschlecht(Abbildung 6) zeigt sich für die Region ein eher gleichmäßiger Rückgang zwischen Männern und Frauen(ebenfalls wieder mit Länderunterschieden); in Österreich stieg jedoch die Anzahl der Männer(+10%) stärker als jene der Frauen(+7%). In Wien war dieser Trend sogar noch stärker ausgeprägt. Abbildung 6/ Bevölkerungsentwicklung nach Geschlecht, 2000=100 MOEL Männer MOEL Frauen AT Männer AT Frauen Wien Männer Wien Frauen 140 130 120 110 100 90 80 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Anmerkungen: MOEL inkludiert hier WB-2. Daten beziehen sich auf Zensus 2011. Ausgenommen: Bulgarien(Zensus 2001 im Jahr 2000), Polen(Zensus 2002 bis 2010), Serbien(Zensus 2002 bis 2009). Quelle: Eurostat, Statistisches Zentralamt Polen. Eine letzte Kategorie stellt die Entwicklung nach Bildungsabschluss(gering, mittel, hoch) 6 dar. In den MOEL und WB-2 ist die Entwicklung klar durch einen Rückgang des Anteils der gering qualifizierten Personen gekennzeichnet, der in den MOEL von 20% im Jahr 2004 auf 13% im Jahr 2016 gefallen ist (Abbildung 7). Hingegen stieg im gleichen Zeitraum der Anteil der hochqualifizierten Personen von 15% auf 25%, während der Anteil der Personen im mittleren Qualifikationssegment von 64,5% auf etwa 62% zurückging. Auch in den WB-2 verringerte sich der Anteil der niedrig qualifizierten Personen, von 27,2% auf 22,2%, während sich der Anteil der Personen mit mittlerer Qualifikation leicht(von 57,7% auf 58,2%) und jener der Hochqualifizierten von 15,1% auf 19,6% erhöhte. Im Vergleich zu Österreich(Abbildung 8) liegt somit der Anteil der niedrig Qualifizierten in den MOEL etwas niedriger(13% im Vergleich zu 16%), im mittleren Qualifikationssegment höher(62% zu 53%) und im hohen Qualifikationssegment darunter(25% zu 31%). Die Trends über die Zeit sind in Österreich etwas weniger ausgeprägt. 7 Die beiden Westbalkanländer weisen sowohl einen höheren Anteil an 6 Ausbildung laut ISCED-Klassifikation(International classification of education). Niedrig(0-2): Elementarbereich, Primärbereich und Sekundärbereich I, mittel(3-4): Sekundärbereich II, postsekundärer, nicht tertiärer Bereich, hoch (5-8): kurzes, tertiäres Bildungsprogramm, Bachelor bzw. gleichwertiges Bildungsprogramm, Master bzw. gleichwertiges Bildungsprogramm, Doktorat bzw. gleichwertiges Bildungsprogramm. 7 Im Jahr 2014 gab es einen Bruch: Aufgrund der Umstellung der ISCED-Klassifikation sind nun im österreichischen Tertiärsektor auch die ISCED5-Studierenden, nämlich die Schüler/innen der beiden letzten Klassen der BHS, enthalten.

DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 11 niedrig als auch mittel qualifizierten Personen als Österreich auf, jedoch einen niedrigeren Anteil an höher Qualifizierten. Ein Vergleich zwischen Wien und den MOEL und WB-2 zeigt noch deutlichere Unterschiede, vor allem in Hinblick auf das mittlere und höhere Qualifikationssegment. Abbildung 7/ Anteil der Bevölkerung 25-64 Jahre nach Bildungsabschluss in den MOEL und WB-2, in% MOEL 2004 2016 70 60 50 40 30 20 10 0 niedrig mittel hoch WB-2 2010 2016 70 60 50 40 30 20 10 0 niedrig mittel hoch Anmerkung: Daten für WB-2 erst ab 2010 verfügbar. Quelle: Eurostat LFS, SEE Jobs Gateway. Abbildung 8/ Anteil der Bevölkerung 25-64 Jahre nach Bildungsabschluss in Österreich und Wien, in% Österreich 2004 2013 2014 2016 70 60 50 40 30 20 10 0 niedrig mittel hoch Wien 2004 2013 2014 2016 70 60 50 40 30 20 10 0 niedrig mittel hoch Anmerkung: Der Unterschied zwischen 2013 und 2014 ist teilweise durch die Umstellung von ISCED97 auf ISCED08 bedingt. Quelle: Eurostat LFS. Die Struktur der Bevölkerung der 25-64-Jährigen nach Bildungsabschluss weist je nach Land teilweise große Unterschiede auf(Abbildung 9). Die baltischen Länder haben den größten Anteil an hochqualifizierten Personen mit Anteilen zwischen 40%(Estland und Lettland) und 33%(Litauen); auch in Wien liegt der Bildungsstand der Bevölkerung mit einem Anteil der Hochqualifizierten von 40% weit über dem österreichischen Durchschnitt(31%). Die geringsten Anteile an hochqualifizierten Personen haben Bosnien und Herzegowina(13%) und Rumänien(17%). Diese beiden Länder haben wiederum die höchsten Anteile an gering qualifizierten Personen in der Altersgruppe 25-64 Jahre mit 27 bzw. 23%. Österreich und Wien liegen mit 16% bzw. 17% im Mittelfeld; hingegen weisen Lettland, Polen, die Slowakei, die Tschechische Republik und Litauen Anteile von(teilweise weit) unter 10% auf.

12 DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Entsprechend gestalten sich die Anteile der Personen mit mittlerem Ausbildungsniveau, die von 50% in Estland bis zu 71% in der Tschechischen Republik reichen. In Wien ist der Anteil des mittleren Qualifikationssegmentes mit 43% wesentlich kleiner und der Anteil der Hochqualifizierten deutlich höher als in den Vergleichsländern und in Österreich insgesamt. Abbildung 9/ Struktur der Bevölkerung 25-64 Jahre nach Bildungsabschluss, 2016, in% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% niedrig 13 17 22 28 23 24 31 60 59 57 55 60 60 57 27 23 20 18 17 17 13 BA RO RS BG HR HU SI mittel hoch 39 33 29 22 23 40 50 57 63 70 71 55 11 9 9 8 7 5 EE LT PL SK CZ LV 31 40 53 43 16 17 AT Wien Quelle: Eurostat LFS, SEE Jobs Gateway. 3.2. KOMPONENTEN DER BEVÖLKERUNGSENTWICKLUNG Die mittel- und osteuropäischen Länder verzeichnen seit 2014 ein stabiles Wirtschaftswachstum, ein Trend, der sich auch mittelfristig fortsetzen dürfte(wiiw Spring Forecast Report, 2018). Die Arbeitsmarktindikatoren haben sich positiv entwickelt, insbesondere die Arbeitslosenquoten, die deutlich zurückgegangen sind. Länder wie die Tschechische Republik und Ungarn weisen 2017 Arbeitslosenquoten von 3,1% bzw. 4,3% auf, was auf Vollbeschäftigung hindeutet. Die Beschäftigungsquoten und Löhne sind gestiegen, und die Kluft zwischen den MOEL und den EU-15Ländern hat sich gemessen am BIP pro Kopf weiter verringert. Hand in Hand mit den positiven Arbeitsmarktbedingungen deuten die demographischen Indikatoren darauf hin, dass die MOEL weiterhin einen Bevölkerungsrückgang und negative Wanderungssalden aufweisen werden, das heißt, dass die Auswanderung die Zuwanderung übersteigt, siehe Abbildung 10 und Abbildung Annex A 1. Ein Vergleich der MOEL untereinander zeigt im Zeitraum 2000-2016 unterschiedliche Muster natürlicher Bevölkerungsveränderungen und Wanderungssalden(Abbildung 10). Die negative Bevölkerungsentwicklung war in Rumänien und Bulgarien am stärksten ausgeprägt. In Rumänien ist der negative Effekt der Auswanderung ähnlich stark wie der der natürlichen Bevölkerungsveränderungen, sodass beide Komponenten etwa gleich bedeutend zum Bevölkerungsrückgang beigetragen haben. In Bulgarien war es hingegen der negative Geburtensaldo, der am stärksten zum Rückgang der Bevölkerung beigetragen hat. Die Tschechische Republik ist das einzige Land, wo sowohl die natürliche Entwicklung als auch insbesondere die Nettomigration positiv waren. In Ungarn war der Wanderungssaldo bis 2015 positiv, im Jahr 2016 jedoch negativ, während die natürliche Bevölkerungsentwicklung überwiegend negativ war, sich mit der Zeit aber abschwächte. Für Polen sind

DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 13 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 die Muster sehr unterschiedlich: der Umstand, dass 2016 die Nettomigration positiv war, während die natürliche Veränderung leicht negativ war, deutet darauf hin, dass sich die Auswanderung aus Polen verlangsamt hat. Im Falle der Slowakei und Sloweniens waren die natürliche Veränderung der Bevölkerung und der Wanderungssaldo gering. In der Slowakei zeigt sich ein positiver Effekt, ein zunehmend positiver Geburtensaldo und eine Abnahme der Auswanderung. Serbien weist mit etwa minus 40.000 Personen pro Jahr eine stark negative natürliche Bevölkerungsentwicklung auf. In Österreich insgesamt, aber auch in Wien war in diesem Zeitraum sowohl die natürliche Entwicklung als auch der Wanderungssaldo positiv. Abbildung 10/ Natürliche Bevölkerungsentwicklung und Wanderungssalden 2000-2016, Personen 100000 Natürliche Bevölkerungsveränderung Wanderungssaldo einschließlich statistischer Anpassungen 50000 0 -50000 -100000 -150000 BG CZ HR HU PL RO SI SK BA RS AT Wien Quelle: Eurostat, Population change – Demographic balance and crude rates at national level[demo_gind], Last update 08.11.17, abgerufen am 21.02.18. Abbildung 11/ Natürliche Bevölkerungsentwicklung und Wanderungssalden 2000-2016, pro 1000 Personen Rate der natürlichen Bevölkerungsveränderung 15 Rate des Wanderungssaldos einschliesslich statistischer Anpassungen 10 5 0 -5 -10 -15 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 2000 2005 2010 2016 BG CZ HR HU PL RO SI SK BA RS AT Wien Quelle: Eurostat. Ähnliche Muster zeigen sich bei einer Betrachtung der Entwicklungen ausgedrückt in 1000 Personen (siehe Abbildung 11). Bulgarien und Rumänien weisen – in Relation zu ihrer Größe – den stärksten Bevölkerungsrückgang auf, Österreich und insbesondere Wien den stärksten Bevölkerungszuwachs.

14 DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 3.3. MIGRATIONSBESTAND UND-BEWEGUNGEN Diese Bevölkerungsentwicklungen waren somit durch eine starke Auswanderung aus den MOEL und den Westbalkanländern gekennzeichnet. Zwischen 2000 und 2017 hat sich der internationale Bestand an MigrantInnen mehr als verdoppelt und umfasst etwa 13,7 Millionen Personen(siehe Abbildung 12). Insbesondere Polen und Rumänien weisen mit 4,7 und 3,6 Millionen Personen hohe Migrationsbestände auf. Bosnien und Herzegowina weist einen Bestand von 1,6 Millionen auf, der zwar noch immer steigt, jedoch hauptsächlich aus Entwicklungen in den frühen 1990er-Jahren resultiert. Der Bestand aus Serbien ist etwa 1 Million und ebenfalls leicht steigend. Die baltischen Staaten zeigen einen rapiden Anstieg von fast 60% auf ein Niveau von etwa 1,2 Millionen über den Zeitraum 2000-2017. Abbildung 12/ Internationaler Migrationsbestand, in 1000 Personen, 2000-2017 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 BG PL HU 2000 EE RO BA 2005 HR LV SK SI RS LT CZ 2010 2015 2017 Quelle: United Nations, Department of Economic and Social Affairs. Population Division(2017). Während der Bestand an MigrantInnen aus den MOEL(ohne WB-2) in der EU-15 zu Beginn der 2000er-Jahre noch auf etwa 2,4 Millionen geschätzt wurde 8 , lag dieser im Jahr 2017 bei etwa 8,5 Millionen. Somit erhöhte sich der Bestand an MigrantInnen um etwa 6,1 Millionen in diesen fünfzehn Jahren 9 (siehe Tabelle A1 in Annex A). Die Zahlen zeigen auch, dass etwa 72% der Personen aus den MOEL in der EU-15 nach deren EU-Beitritt gekommen sind. Die Länder, die die höchste NettoAuswanderung in dieser Periode im Vergleich zur Größe der Bevölkerung verzeichneten, sind Rumänien(12%), Litauen(7%), Bulgarien(7%), Polen(6%), Lettland(5%), die Tschechische Republik und Estland(mit je 4%). Die Hauptzielländer für MOEL-MigrantInnen waren Deutschland(36%), das Vereinigte Königreich (18%), Italien(17%) und Spanien(14%). Im Vergleich zu anderen EU-15-Ländern war das Vereinigte Königreich das präferierte Zielland für Letten(53%), Litauer(52%), Slowaken(51%), Polen(28%) und Ungarn(23%). Von der gesamten Nettomigration aus den MOEL in das Vereinigte Königreich – 1,1 Millionen in den letzten 15 Jahren – kam etwa die Hälfte(570.000) in der ersten Phase der EU-Erweiterung(d.h. nach 2004), was insbesondere auf die polnischen MigrantInnen zutrifft. Somit ist 8 Quelle: UN Statistics(2017, Erfassung von MigrantInnen nach Geburtsland und Staatsbürgerschaft). 9 ibid

DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 15 der stärkste Zustrom an MigrantInnen in und kurz nach den Erweiterungsjahren festzustellen. Für weitere Details über die Top-10-Zielländer für jedes MOEL und WB-2-Land siehe Tabellen 7 und 8 im statistischen Annex. Was die Emigration aus Bosnien und Herzegowina betrifft, zeigt sich, dass etwas weniger als 44% innerhalb des Westbalkans migriert sind(d.h. nach Kroatien und Serbien), ein Drittel in die EU-28 und der Rest in die USA und andere Destinationen abgewandert ist. Österreich ist eines der Top-5Zielländer für MigrantInnen aus Bosnien und Herzegowina(siehe Tabelle 7 im Statistischen Annex). Im Falle Serbiens gingen 51% der MigrantInnen nach Österreich, Deutschland und in andere EU-15Länder, 18% in die Schweiz, weitere 10% blieben innerhalb des Westbalkans und 8% wanderten in die MOEL aus; der verbleibende Teil entfällt auf andere Zielländer. Hinsichtlich des Ausbildungsniveaus(Abbildung 13) zeigt sich, dass die Migrationsraten derer mit hohem Bildungsniveau jene mit geringem Bildungsniveau übersteigen, insbesondere in Polen, Rumänien, der Slowakei, Bulgarien, Kroatien, Serbien, und Bosnien und Herzegowina. In den anderen Ländern(Estland, Ungarn, Lettland und Litauen, aber auch Slowenien) übersteigt die Migrationsrate der gering qualifizierten die der hochqualifizierten Personen. Abbildung 13/ OECD-Auswanderungsrate nach Ausbildungsniveau im Jahr 2010, in% der Altersgruppe 25+ 50% gesamt niedrig mittel hoch 40% 30% 20% 10% 0% BG EE HR LV LT PL RO SK SI CZ HU BA RS Anmerkung: Die Auswanderungsrate ist definiert als die gesamte Migrationsbevölkerung aus einem bestimmten Herkunftsland geteilt durch die Summe der MigrantInnen und der Wohnbevölkerung im selben Herkunftsland. Geringe Bildung umfasst die Sekundarstufe I, Primarstufe und keine Schulbildung; mittlere Bildung umfasst das Abitur oder einen gleichwertigen Abschluss; hohe Bildung umfasst höhere Bildungsabschlüsse als das Abitur oder einen gleichwertigen Abschluss. Quelle: IAB Brain-Drain Database. Österreich als wichtiges Zielland für MOEL- und WB-2-MigrantInnen In Österreich entfällt der größte Bestand an MigrantInnen aus den MOEL und den WB-2 auf ZuwanderInnen aus Bosnien und Herzegowina und Serbien(Abbildung 14). Andere wichtige Entsendeländer, deren Bestand seit 2011 stark gestiegen ist, sind Rumänien und Ungarn: Der Bestand an rumänischen Staatsangehörigen erhöhte sich im Jahr 2017 auf 106.000 Personen(verglichen mit 64.000 im Jahr 2011). Eine ähnliche Entwicklung gab es für MigrantInnen aus Ungarn, die im Jahr 2017 einen Bestand von 72.000 erreicht haben, was einer Verdoppelung seit 2009 entspricht. Auf einem

16 DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien ähnlichen Niveau(72.000 Personen) liegt auch der Bestand an polnischen MigrantInnen in Österreich. Umgekehrt sind die MigrantInnen aus der Tschechischen Republik in Österreich im Rückgang begriffen; der Bestand fiel von 52.000 vor zehn Jahren auf 39.000 Personen aktuell. Der Bestand an kroatischen MigrantInnen in Österreich war bis 2013 kontinuierlich fallend, steigt aber seit 2014 in der Folge des EU-Beitritts im Juli 2013 wieder an. Auch in Wien nimmt der Bestand an ZuwanderInnen aus den MOEL und WB-2 seit Beginn der 2000erJahre laufend zu; lediglich die Anzahl der BürgerInnen aus der Tschechischen Republik ist rückläufig. Staatsangehörige aus Serbien bilden die größte Gruppe an MigrantInnen aus den beiden Regionen, gefolgt von BürgerInnen aus Polen, deren Bestand 2015 erstmals jenen aus Bosnien und Herzegowina überstieg. Im Steigen begriffen ist vor allem auch der Bestand an ZuwanderInnen aus Rumänien und Ungarn. Abbildung 14/ Österreich und Wien: Bevölkerung zum Jahresende 2001-2016 nach Geburtsland, in Personen 180000 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 BG LT SI BA Österreich EE PL CZ RS HR RO HU LV SK 100000 90000 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 BG LT SI BA Wien EE PL CZ RS HR RO HU LV SK Quelle: Statistik Austria. In Österreich insgesamt, aber auch in Wien weisen ZuwanderInnen aus Rumänien für die Jahre 20122017 die stärkste Migrationsdynamik aus den MOEL und den WB-2 auf. Der bisherige Höchstwert wurde im Jahr 2014, dem ersten Jahr nach dem Auslaufen der Übergangsfrist, verzeichnet. Seither ist zwar die Nettomigration aus Rumänien nach Österreich noch immer positiv, nimmt jedoch ab. Ungarn ist das zweitwichtigste Land, das zur Nettomigration beiträgt, jedoch ebenfalls mit einem abnehmenden Trend. Ähnliche Muster gibt es auch für andere MOEL und WB-2-Länder. Nettoimmigration aus den MOEL nach Österreich war im Jahr 2011 auf einem Niveau von etwa 17.000 und hat sich bis 2014 mehr als verdoppelt, ist aber seit 2015 wieder rückläufig und liegt derzeit bei etwa 24.000. Ähnliche Muster gelten für die WB-2, siehe Abbildung 15.

DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 17 Abbildung 15/ Österreich und Wien: Wanderungssaldo mit dem Ausland 2007-2016 nach Staatsangehörigkeit, in Personen Österreich Wien 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 BG LT SI BA 2010 2011 EE PL CZ RS 2012 2013 HR RO HU 2014 2015 LV SK 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 2016 0 BG LT SI BA 2010 2011 EE PL CZ RS 2012 2013 HR RO HU 2014 2015 LV SK 2016 Anmerkung: Serbien 2007-2008 einschließlich Kosovo. Quelle: Statistik Austria. Tabelle 1/ Im Ausland Geborene(15-64 Jahre), nach dem wichtigsten Grund für die Einwanderung nach Österreich und nach Geburtsland, 2014 In 1000 Personen In Österreich insgesamt (BG,HR,CZ,HU,PL,RO,SK,SI) Bulgarien Kroatien Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn In Wien insgesamt (BG,HR,CZ,HU,PL,RO,SK,SI) Bosnien und Herzegowina 1) Serbien 1) Gesamt Arbeit Familie Ausbildung Flucht, Asyl Einreise Sonstige als Kind 255,1 12,0 32,9 56,7 71,8 25,4 (5,6) 12,3 38,5 90,7 (x) 9,4 26,2 20,3 10,7 (x) (x) 16,5 94,5 (x) 11,2 16,4 31,1 (8,4) (x) (6,1) 15,2 7,8 16,7 (x)(x) (x)(x) (x)(x) (x)(7,6) (x)(x) (x)(x) (x)(x) (x)(x) 13,6 (x) (x) (5,4) (x) (x) (x) (x) (x) 31,8 (x) (8,3) (x) (9,6) (x) (x) (x) (x) 112,0 4,1 4,7 39,5 0,3 0,3 39,9 2,0 2,6 4,3 7,8 1,1, 0,5, 6,5 14,0 0,6, 1,2, 1) Erstbewilligung Anmerkungen: Die Daten für die neuen Mitgliedsländer basieren auf der Mikrozensus-Arbeitskräfteerhebung Ad-hoc-Modul "Arbeitsmarktsituation von ZuwanderInnen und ihren direkten Nachkommen".-() Werte mit weniger als hochgerechnet 10.000 Personen für Österreich sind sehr stark zufallsbehaftet.-(x)-Werte mit weniger als 5.000 Personen für Österreich sind statistisch nicht interpretierbar. Quelle: Statistik Austria, Eurostat.

18 DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Mikrozensusdaten für MigrantInnen im erwerbsfähigen Alter in Österreich aus den MOEL zeigen, dass die Hauptmotive zu emigrieren familiäre Gründe(37%) oder Arbeit(36%) waren. Weitere 7% gaben das Motiv Flucht/Asyl als Hauptmotiv für einen Verbleib in Österreich an. Nur 3% gaben ein Studium als wichtigsten Grund an; der Rest hatte andere Motive. In Wien, das die größte Anzahl an MigrantInnen beheimatet, haben jene aus den MOEL zu etwa je 35% das Motiv Arbeit oder Familie angegeben. Im Falle der WB-2 geben Statistiken von Eurostat über Erstbewilligungen Auskunft über die wichtigsten Migrationsmotive: demnach geben nur 7% der MigrantInnen aus Serbien Arbeit als Grund an, für 55% hingegen zählt Familie als Hauptmotiv; 11% kommen zu Studienzwecken. Was Bosnien und Herzegowina betrifft, zeigt sich, dass 8% wegen Arbeit, 50% aus familiären Gründen und etwa 27% wegen eines Studiums nach Österreich kamen(Tabelle 1). Wie erwartet ist der Anteil der Bewilligungen aus Arbeitsgründen am geringsten, was durch den restriktiven Zugang zum Arbeitsmarkt für MigrantInnen aus den WB-2 erklärbar ist. Entsprechend ist die Familienzusammenführung eines der Hauptmotive. Die Statistik über die Präsenz von ausländischen Studierenden in Österreich zeigt, dass 2016 der Anteil aus den MOEL doppelt und aus den WB-2 vier Mal so hoch war wie im Jahr 2000(Statistischer Annex, Tabelle 17). Insgesamt betrug die Anzahl der Studierenden in Österreich etwa 371.000 im Jahr 2016, rund 50% mehr als im Jahr 2000. Im selben Zeitraum verdoppelte sich der Anteil der ausländischen Studierenden von 14.7% auf 28%, und der Anteil der StudentInnen aus den MOEL stieg von 3,2% auf 4,4% im Jahr 2016. Besonders hervorzuheben ist der Anteil der Studierenden aus Bosnien und Herzegowina, der im Jahr 2016 1,2% ausmachte, was einer Verdreifachung verglichen mit 2000 gleichkommt; es ist auch jenes Land, das unter den untersuchten Ländergruppen die meisten Studierenden in Österreich aufweist. Insgesamt gesehen kamen von den 102.600 ausländischen Studierenden in Österreich im Jahr 2016 etwa ein Drittel aus Deutschland, 16% aus den MOEL, 4,4% aus Bosnien und Herzegowina, 2,8% aus Serbien und der Rest aus anderen EU-Ländern oder aus dem übrigen Ausland. Dennoch zeigt sich, dass der Anteil der Studierenden aus den MOEL eher schrumpft, von 22% im Jahr 2000 auf etwa 16% im Jahr 2016. Jedoch ist der Bestand an Studierenden aus dem WB-2 von 4,4% im Jahr 2006 auf 7,3% im Jahr 2016 gestiegen. Deutschland als Hauptzielland für MOEL- und WB-2-MigrantInnen Institutionell war der Prozess der EU-Erweiterung hinsichtlich der Arbeitsmärkte durch eine Übergangsperiode gekennzeichnet, also der 2+3+2-Regelung, die den freien Arbeitsmarktzugang für MOEL-Staatsangehörige regelte. Bei der Erweiterung im Jahr 2004 übten mit Ausnahme von Großbritannien, Schweden und Irland die EU-15-Länder ihr Recht auf vorübergehende Arbeitsmarktbeschränkungen aus. Deutschland und Österreich nützten die gesamte Übergangsperiode für sieben Jahre aus. Diese unterschiedlichen Strategien der einzelnen EU-15-Länder trugen wesentlich zum sich ergebenden Muster der Arbeitsmobilität und Migrationsbestände bei. Zwischen 2009 und 2016 verdoppelte sich der Bestand an MigrantInnen aus den MOEL und WB-2 in Deutschland von 1,3 auf 2,7 Millionen. Das Hauptentsendeland war Polen mit einem Anteil von 29% des gesamten Bestandes, gefolgt von Rumänien mit 20%, Kroatien mit 12%, Bulgarien mit 10% und Ungarn

DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 19 mit 7%; Serbien und Bosnien und Herzegowina folgen mit 8% bzw. 6%. Der Anteil der übrigen Länder beträgt weniger als 2%(Abbildung 16). Abbildung 16/ Deutschland: ausländische Bevölkerung am Jahresende 2009-2016 BG EE HR LV PL RO SK SI 800000 HU BA RS 700000 LT CZ 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Quelle: Statistisches Bundesamt Deutschland. Die Daten zur Nettomigration aus den MOEL und den WB-2 nach Deutschland zeigen einen Aufwärtstrend bis 2014, vor allem aus Bulgarien, Polen, Rumänien und Kroatien. Allerdings hat sich der Trend seit 2015 abgeschwächt oder sogar umgekehrt. Insgesamt ist die Nettomigration um 23%(von 324.000 im Jahr 2015 auf 249.000 im Jahr 2016) gefallen(Abbildung 17). Obwohl sich der Trend abgeschwächt hat, bleibt die Nettomigration aus den MOEL nach Deutschland jedoch hoch. Abbildung 17/ Deutschland: Wanderungssaldo mit den MOEL und WB-2 nach Staatsangehörigkeit, in Personen BG EE HR LV LT PL RO SK SI CZ HU BA RS 110000 90000 70000 50000 30000 10000 -10000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Quelle: Bundesamt für Migration und Flüchtlinge basierend auf Ausländerzentralregister.

20 DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Tabelle 2/ Deutschland: Zuwanderung nach den wichtigsten Gründen und nach Staatsbürgerschaft, 2012-2015* Anteile in% Polen Rumänien Gesamt . . Arbeit 1 ) 71,5 73,9 Familie 26,9 31,4 Ausbildung 7,3 7,8 Sonstige 5,7 5,6 * Mehrfachnennungen möglich daher keine Angabe für"Gesamt" 1) Darunter selbständige Tätigkeit, Polen 2,1% und Rumänien 3%. Quelle: Repräsentativuntersuchung ausgewählter Migrantengruppen(RAM) 2015. Die Statistik über Motive der Migration aus den MOEL nach Deutschland zeigt, dass zwischen 2012 und 2015 mehr als 55% der MigrantInnen aus Arbeitsgründen, 30% aus familiären Gründen und 8% zu Studienzwecken zugewandert sind. Laut einer Befragung über die Motive der beiden größten Gruppen von MigrantInnen aus den MOEL in Deutschland – Rumänen und Polen – machte das Motiv Arbeit 70% aus, 31% bzw. 27% entfielen auf familiäre Gründe für Rumänen bzw. Polen und 8% auf Studium bzw. Ausbildung(Tabelle 2). Im Falle von Bosnien und Herzegowina und Serbien können Daten von Eurostat über die Motive der Migration herangezogen werden. Informationen über die Erstbewilligungen für WB-2 zeigen, dass 25% der ZuwanderInnen aus Serbien wegen der Arbeitsuche, mehr als 45% aus familiären Gründen, 2,4% aus Studien- und Ausbildungsmotiven und der Rest von 26%(inklusive Asylwerbern) aus anderen Motiven nach Deutschland gekommen sind. Knapp die Hälfe der ZuwanderInnen aus Bosnien und Herzegowina nannten Arbeit als Hauptgrund, 38% familiäre Gründe, 7% Studien- und Ausbildungsmotive und 9% andere Gründe(Tabelle 3). Tabelle 3/ Deutschland: Erstbewilligungen, nach dem Grund und nach Staatsbürgerschaft, 2016 In Personen Bosnien und Herzegowina Serbien Quelle: Eurostat. Gesamt 9461 10263 Arbeit 4414 2553 Familie 3564 4843 Ausbildung 641 245 Sonstige 842 2622 Vergleicht man die Motive der MigrantInnen aus Bosnien und Herzegowina und Serbien in Österreich und Deutschland, so ist klar ersichtlich, dass die Migration aus diesen beiden Ländern nach Österreich vorwiegend aus familiären Gründen erfolgt, während Arbeit der Hauptgrund für die Migration nach Deutschland ist. Zudem spielt In Österreich die Zuwanderung zu Ausbildungszwecken eine wesentlich größere Rolle als in Deutschland.

DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 21 3.4. DEMOGRAPHISCHE PROGNOSESZENARIEN IM ÜBERBLICK Wie oben gezeigt, begann die Gesamtbevölkerung in den meisten MOE Ländern in den letzten Jahren (teilweise stark) zu sinken, wobei auch die Altersgruppe im erwerbsfähigen Alter(15-64 Jahre) betroffen ist. Zukünftige Trends werden mit demographischen Modellen berechnet, die unterschiedliche Annahmen über die zukünftigen Migrationstrends und Fertilitäts- und Mortalitätsquoten treffen. Hier werden kurz die Ergebnisse unterschiedlicher Projektionen der Weltbank, der Vereinten Nationen(UN) und von Eurostat zusammengefasst. Die Weltbank stellt nur ein Szenario vor. Die UN-Prognosen beinhalten neun Szenarien(Constantfertility, Constant-mortality, High variant, Instant-replacement, Low variant, Medium variant, Momentum, No change, Zero-migration) und die Eurostat-Prognosen unterscheiden fünf Szenarien(Baseline, High migration, Low migration, No migration, Low fertility, Low mortality). Diese Szenarien, die unter anderem auch extreme bzw. weniger wahrscheinliche Annahmen abbilden, liefern unterschiedliche Ergebnisse bezüglich der prognostizierten Bevölkerungsentwicklung für die jeweiligen Länder. In Abbildung 18 werden die prognostizierten Veränderungen im Zeitraum 2015-2050 in Prozent in Form von Kastenplots dargestellt. Für jedes Land gibt der(weiße) Querstrich den Median über alle Prognosen an. Zum Beispiel liegt dieser für Österreich bei etwa 3% Zunahme der Bevölkerung bis 2050. Die graue Box gibt die Spannweite an, innerhalb derer 50% der Ergebnisse liegen(in Österreich von etwa-5% bis+15%); die„Antennen“ zeigen darüber hinausgehende Werte an. Abbildung 18/ Änderung der Bevölkerung, 2015-2050, in% 40 20 0 -20 -40 AT CZ SI SK EE PL HU BA HR RS RO LT LV BG Quelle: Eurostat, UN, Weltbank; eigene Berechnungen. Es ist bemerkenswert, dass sowohl der Median als auch die„Box“ für die MOEL und WB-2 im negativen Bereich liegen. Die Mediane des Bevölkerungsrückgangs bis 2050 liegen zwischen-7% für die Tschechische Republik und Slowenien und bis zu-23% für Bulgarien und Lettland. Noch dramatischer ist der Rückgang der Bevölkerung der Altersgruppe 15-64 Jahre. Wie Abbildung 19 zeigt, liegt der Median der Prognosen für Österreich bei-14% und reicht in den MOEL und WB-2 Veränderung in %

22 DEMOGRAPHISCHE ENTWICKLUNGEN MIT FOKUS AUF MIGRATION Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien von-21%(Tschechische Republik, Estland) bis zu-35%(Bulgarien und Lettland). Für die meisten Länder liegen etwa 50% der Ergebnisse im Bereich von-20 bis-30%. Abbildung 19/ Änderung der Bevölkerung(15-64 Jahre), 2015-2050, in% 20 0 Veränderung in % -20 -40 -60 AT CZ EE RS SI SK HU BA HR PL LT RO LV BG Quelle: Eurostat, UN, Weltbank; eigene Berechnungen. Ausgedrückt in der Anzahl der Personen ergibt sich – berechnet auf Basis der Medianwerte über die Szenarien – ein prognostizierter Rückgang der Bevölkerung in den MOEL und WB-2 von etwa 16 Millionen Personen, und in der Bevölkerungsgruppe 15-64 Jahre von mehr als 22 Millionen. Aufgrund der stärkeren Zunahme der Personengruppe 65+ sinkt die Gesamtbevölkerung weniger als die Gruppe der 15-64 Jährigen. Für Österreich würde diese Berechnung einen Zuwachs von etwa 250.000 Personen, aber einen prognostizierten Rückgang der Personen in der Altersgruppe 15-64 Jahre von etwa 800.000 Personen ergeben(Tabelle 4). Tabelle 4/ Änderung der Bevölkerung(15-64 Jahre), 2015-2050, in% und 1000 Personen Österreich Bosnien und Herzegowina Bulgarien Kroatien Tschechische Republik Estland Ungarn Lettland Litauen Polen Rumänien Serbien Slowakische Republik Slowenien MOEL und WB-2 Bevölkerung Medianwert 2,9 -13,5 -23,4 -15,7 -6,6 -9,4 -13,1 -23,4 -22,2 -12,1 -17,7 -16,6 -8,3 -7,2 Personen 251 -478 -1679 -665 -698 -124 -1282 -466 -650 -4630 -3510 -1473 -452 -149 -16257 Bevölkerung 15-64 Medianwert Personen -13,9-810 -27,4-677 -35,4-1677 -27,6-776 -21,5-1522 -21,4-183 -26,3-1751 -34,2-447 -29,7-581 -28,8-7663 -30,9-4147 -24,9-1480 -25,9-997 -25,6-357 -22258 Quelle: Eurostat, UN, Weltbank; eigene Berechnungen.

WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 23 4. Wirtschaftliche Entwicklung und Arbeitsmarkt 4.1. AKTUELLE WIRTSCHAFTSTRENDS UND PROGNOSEN Die Volkswirtschaften der MOEL und WB-2 befinden sich in einer konjunkturellen Hochphase – zumindest wenn man die schwachen Wachstumszahlen des Bruttoinlandsprodukts(BIP) im Gefolge der globalen Finanzkrise als Maßstab heranzieht. Das Wachstum in den 11 EU-Mitgliedstaaten in MOE hat sich im Schnitt von den robusten 3% 2016 auf kräftige 4,3% 2017 gesteigert. Das Wirtschaftswachstum wird auch in den kommenden Jahren hoch bleiben, aber sich vermutlich langsam wieder auf 3% bis 2020 absenken(Abbildung 20). Abbildung 20/ Reales BIP-Wachstum 2016, Schätzung 2017, Prognose 2018-2020, in% 8 2016 2017 2018 2019 2020 7 6 5 4 3 2 1 0 RO SI PL LV EE CZ HU LT BG SK HR BA RS Anmerkung: Reihung nach der geschätzten Wachstumsrate für 2017. Quelle: wiiw-Jahresdatenbank. Die internationalen Rahmenbedingungen sind so wachstumsfördernd wie schon lange nicht mehr. Nicht nur die Eurozone(der wichtigste Absatzmarkt für Güter und Dienstleistungen aus der Region), auch die anderen großen Wirtschaftsräume(USA, China, Japan) erleben einen breiten und synchronisierten Aufschwung. Die Rohstoffpreise scheinen weder überteuert noch zu billig zu sein. Neben den positiven Wachstumsimpulsen aus dem Außenhandel trägt insbesondere die heimische Nachfrage zum Wirtschaftswachstum bei. Infolge angespannter Arbeitsmärkte(unter anderem aufgrund des Alterungsprozesses und der starken Auswanderung der letzten Jahre) und höherer Mindestlöhne führt das starke Lohnwachstum zu steigender Konsumnachfrage. Dies befeuert auch die Investitionen, welche zusätzlich von EU-Fördermitteln angetrieben werden, die typischerweise gegen Ende des mehrjährigen Finanzrahmens der EU(aktuelle Periode 2014–2020) an Intensität gewinnen. Das Wirtschaftswachstum in Rumänien ist besonders hoch. Es wird im Wesentlichen von einer stark prozyklischen, expansiven Fiskalpolitik getragen, welche in dieser Form in den kommenden Jahren wahrscheinlich nicht mehr aufrechtzuerhalten ist. Dies hat auch zu einem heftigen Anstieg des Leistungsbilanzdefizits geführt(Abbildung 21), zumal die Importe stärker als die Exporte gestiegen sind. Das Land, in welchem kurzfristig mit den höchsten Wachstumsraten zu rechnen ist, ist die Slowakei.

24 WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Hier baut gerade Jaguar Land Rover eine neue Automobilfabrik, die in den kommenden Jahren die Exportkapazitäten der slowakischen Volkswirtschaft weiter ausbauen wird. Dies wird sich auch in einer Verbesserung der slowakischen Leistungsbilanz widerspiegeln. Am anderen Ende findet sich Ungarn. Das Land wird bis 2020 mit den niedrigsten Wachstumszahlen(unter 2%) der Region rechnen müssen. Die ungarische Regierung hat mit Blick auf die ungarischen Parlamentswahlen am 8. April 2018 mit eigenen Mitteln aus dem Staatsbudget(zukünftige) EU-Investitionsförderungen vorfinanziert. Damit und mit ähnlichen fiskalischen Interventionen ist in den kommenden Jahren nicht mehr zu rechnen. Abbildung 21/ Leistungsbilanz in% des BIP 2016, Schätzung 2017, Prognose 2018-2020 8 2016 2017 2018 2019 2020 6 4 2 0 -2 -4 -6 -8 SI BG HR HU EE CZ LT PL LV SK RO BA RS Anmerkung: Reihung nach der geschätzten Leistungsbilanz für 2017. Quelle: wiiw-Jahresdatenbank. Die meisten Länder der Region können immer noch mit Leistungsbilanzüberschüssen rechnen. Das außenwirtschaftliche Gleichgewicht ist also bis auf absehbare Zeit nicht gefährdet. Etwas anders ist die Lage insbesondere auch in den beiden größten Westbalkanländern – Serbien und Bosnien und Herzegowina. Das(erwartete) Wirtschaftswachstum ist um rund einen Prozentpunkt niedriger als im Schnitt der MOEL. Das Leistungsbilanzdefizit ist substantiell – und im Falle Serbiens noch stärker – im Ansteigen begriffen. Der verkümmerte industrielle Sektor ist nicht imstande, das Anziehen der Weltkonjunktur auszunützen, und dementsprechend führen höhere Reallöhne(ohne die dazugehörigen Produktivitätszuwächse) immer wieder zu Finanzierungsproblemen des Leistungsbilanzdefizits. Nichtsdestoweniger verbessert sich die makroökonomische Lage auch in den Westbalkanstaaten, wenn man über längere Zeiträume hinweg vergleicht. Mit einer sich verbessernden EU-Beitrittsperspektive siedeln sich auch in diesen Ländern verstärkt exportorientierte Unternehmen der verarbeitenden Industrie an und ermöglichen es somit, sich in die internationalen Wertschöpfungsketten einzugliedern. 4.2. DER ARBEITSMARKT IN DEN MOEL UND DEN WESTBALKANLÄNDERN IM VERGLEICH ZU ÖSTERREICH/WIEN Die MOEL haben sich nach der Wirtschafts- und Finanzmarktkrise deutlich schneller erholt als Österreich und weisen seit 2014 wieder ein stabiles Wirtschaftswachstum auf. Damit einhergehend hat sich auch die Situation auf dem Arbeitsmarkt deutlich verbessert. In Serbien setzte die Entspannung auf dem Arbeitsmarkt 2013 ein, in Bosnien und Herzegowina 2016.

WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 25 So wuchs die Beschäftigungsquote zwischen dem Vorkrisenjahr 2008 und 2017 in Ungarn – ausgehend von einem niedrigen Niveau – am stärksten(um 11,6 Prozentpunkte), gefolgt von der Tschechischen Republik und Polen(mit jeweils rund 7 Prozentpunkten), Litauen mit 6 und Rumänien mit 5 Prozentpunkten. Lediglich in Kroatien, das mit einer lang anhaltenden Rezession zu kämpfen hatte, war die Beschäftigungsquote 2017 niedriger als 2008. Hinsichtlich der beiden Westbalkanländer stieg die Beschäftigungsquote gegenüber 2008 um rund 3 Prozentpunkte in Serbien und um 2 Prozentpunkte in Bosnien und Herzegowina. Auch in Österreich nahm die Beschäftigungsquote in diesem Zeitraum wenn auch nur geringfügig zu, in Wien dürfte sie gleichgeblieben sein. Österreich gehört zu jenen Ländern, die im EU-Vergleich im Jahr 2017 mit 72% eine überdurchschnittlich hohe Beschäftigungsquote aufweisen; der Wert für Wien betrug hingegen nur 65%. 10 Im Vergleich dazu hatten 2017 nur Estland und die Tschechische Republik eine höhere Beschäftigungsquote(rund 73%) als Österreich, während Kroatien mit einer Quote von 58,7% das Schlusslicht unter den MOEL bildete; noch niedriger waren die Beschäftigungsquoten in Serbien und insbesondere in Bosnien und Herzegowina, dem Land, das unter den hier untersuchten Ländergruppen den niedrigsten Wert(43%) aufweist. Die Veränderung der Beschäftigungsquote von Jugendlichen(15-24 Jahre) zeigt hingegen ein sehr unterschiedliches Bild. Während die Steigerung in Ungarn(rund 9 Prozentpunkte), Estland und Litauen (4-5 Prozentpunkte) wiederum sehr deutlich ausfiel, nahm sie zwischen 2008 und 2017 in Bulgarien, Kroatien, Lettland, Slowenien und Serbien ab – und ebenso in Österreich, das den höchsten Rückgang verzeichnete. In Rumänien, der Slowakei und Bosnien und Herzegowina blieb die Beschäftigungsquote junger Menschen nahezu unverändert. Abbildung 22/ Struktur der Beschäftigten nach Bildungsabschluss, in% der Beschäftigten, 2017 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% hoch mittel BG CZ EE HR LV LT HU PL RO SI SK Quelle: Eurostat, SEE Jobs Gateway. niedrig BA RS AT Wien Die Ausbildungsstruktur der Beschäftigten in den MOEL und den WB-2 zeigt zum Teil deutliche Unterschiede zu jener in Österreich(Abbildung 22). Auffallend ist, dass ein Großteil der MOEL und auch Bosnien und Herzegowina über einen wesentlich höheren Anteil an Beschäftigten mit sekundärer Ausbildung verfügen(z.B. 71% in der Tschechischen Republik gegenüber 52% in Österreich, 40% in 10 Die vergleichsweise niedrige Beschäftigungsquote für Wien ergibt sich dadurch, dass die hier angegebenen Werte auf Arbeitskräfteerhebungen basieren, und diese wiederum auf Haushaltsbefragungen. Da Wien eine wichtige Pendlerdestination ist, wird deren Beschäftigung(-squote) in den jeweiligen Herkunftsgemeinden und nicht in Wien erfasst.

26 WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Wien), während der Anteil der gering Ausgebildeten nur in Rumänien, Ungarn, Bosnien und Herzegowina und Serbien höher ist als in Österreich bzw. in Wien. Bei der tertiären Ausbildung nimmt Österreich eine Mittelstellung ein(34%), mit einem deutlich höheren Anteil als die beiden Westbalkanländer, die Slowakei oder auch die Tschechische Republik, aber wesentlich niedriger als beispielsweise in Estland(40%) und in Litauen(46%). Wien hebt sich hingegen von allen hier untersuchten Ländern mit einem fast 50%-igen Anteil von Personen mit tertiärer Ausbildung deutlich ab. Arbeitslosigkeit In den MOEL erreichte die Arbeitslosigkeit im Zuge der Wirtschafts- und Finanzmarktkrise in den Jahren 2012/2013 einen Höhepunkt, als die Arbeitslosenquote im Durchschnitt 10% betrug. Dieser relative niedrige Wert ist jedoch durch das große Gewicht Polens, das kaum von der Krise betroffen war, beeinflusst. Die Arbeitsmarktentwicklung in den einzelnen MOEL verlief allerdings sehr unterschiedlich: In den baltischen Staaten, der Slowakei und in Ungarn wurde bereits im Jahr 2010 eine Rekordarbeitslosigkeit verzeichnet, die bei 17-20% in den baltischen Staaten, 14% in der Slowakei und bei 11% in Ungarn lag(Abbildung 22). In Bulgarien, Polen, Kroatien und Slowenien erreichte die Arbeitslosigkeit erst im Jahr 2013 einen Höhepunkt, wobei Kroatien mit einer Arbeitslosenquote von 17,3% am stärksten betroffen war. Österreich wies hingegen in diesen Jahren eine wesentlich geringere Arbeitslosigkeit auf, die nach einem Anstieg auf 5,3% im Jahr 2009 auf 4,6% im Jahr 2011 zurückging, sich jedoch in der Folge bis 2016 – ausgehend von diesem niedrigen Niveau – kontinuierlich erhöhte(Abbildung 23). In den MOEL verlief die Entwicklung seit 2012 gegenläufig: dank steigenden Wirtschaftswachstums setzte die Arbeitsmarkterholung in den baltischen Staaten bereits im Jahr 2012 ein und in den meisten übrigen Ländern ab 2014. Sieht man von den groben Schwankungen in den baltischen Ländern ab, wo sich die Arbeitslosenquote seit dem Höhepunkt der Krise bis zum Jahr 2017 um jeweils 11 Prozentpunkte verringerte, sanken die Arbeitslosenquoten zwischen 2 Prozentpunkten in Rumänien und fast 7 Prozentpunkten in Bulgarien und Ungarn. Auch in den beiden Westbalkanländern ging die Arbeitslosigkeit deutlich – in Serbien um 11 Prozentpunkte und in Bosnien und Herzegowina um 7,5 Prozentpunkte – zurück, blieb aber dennoch auf einem hohen Niveau. In Österreich sank die Arbeitslosigkeit nur leicht, allerdings ausgehend von einem niedrigen Niveau. Abbildung 23/ Arbeitslosenquoten, in% MOEL BG HR RO SK 30 CZ HU Wien 25 PL SI AT 30 25 WB-2 BA AT RS Wien 20 20 15 15 10 10 5 5 0 0 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Quelle: Eurostat, SEE Jobs Gateway.

WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 27 Im Jahr 2017 ging die Arbeitslosigkeit in den MOEL, den beiden Westbalkanländern – Serbien und Bosnien und Herzegowina – sowie in Österreich(inklusive Wien) zurück. In Österreich betrug die Arbeitslosenquote basierend auf der Arbeitskräfteerhebung(AKE)-Methode 5,6% und war damit höher als in der Tschechischen Republik(3,1%), Ungarn(4,3%), Polen(5%) und Rumänien bzw. nur marginal niedriger als in Estland(5,9%) und lag im EU-Ranking insgesamt an 9. Stelle(blieb aber immer noch deutlich unter dem EU-Durchschnitt von 7,7%). Die Arbeitslosenquote für Wien lag über dem nationalen Durchschnitt bei 10,4%. In Serbien und Bosnien und Herzegowina fiel die Arbeitslosigkeit auf ein historisches Tief, lag aber mit 13,2% und 20,5% deutlich über dem europäischen Durchschnitt. Die Arbeitslosigkeit nach Geschlecht zeigt ein sehr unterschiedliches Bild(Abbildung 24): in der Tschechischen Republik, Kroatien, Ungarn, Slowenien, der Slowakei, Bosnien und Herzegowina und Serbien waren Frauen mehr von Arbeitslosigkeit betroffen als Männer, während die übrigen Länder – Bulgarien, die drei baltischen Staaten, Rumänien und auch Österreich und Wien – eine gegenteilige Entwicklung zeigten. In Bosnien und Herzegowina ist der Unterschied der Arbeitslosenquote zwischen Männern und Frauen am höchsten(4,2 Prozentpunkte). Abbildung 24/ Arbeitslosenquoten nach Geschlecht, 2017, in% 25 Gesamt Männer Frauen 20 15 10 5 0 BG CZ EE HR LV LT HU PL RO SI SK BA RS Anmerkung: Daten für 2017 beziehen sich auf den Durchschnitt der ersten drei Quartale. Quelle: Eurostat, SEE Jobs Gateway. AT Wien Auch bei den Jugendlichen, bei denen Österreich neben Deutschland bis zum Jahr 2015 die niedrigsten Arbeitslosenquoten im EU-28-Vergleich verzeichnet hatte, büßte Österreich einige Plätze ein, rangiert aber mit 9,9% immer noch neben Deutschland, der Tschechischen Republik und den Niederlanden unter den vier EU-Ländern mit der niedrigsten Jugendarbeitslosigkeit. In Wien ist die Jugendarbeitslosigkeit, mit rund 16,7% im Jahr 2017, deutlich höher als der österreichische Durchschnitt (9,9%). Mit Ausnahme der Tschechischen Republik(8,5%) war die Jugendarbeitslosigkeit im Jahr 2017 in allen anderen MOEL und in den beiden Westbalkanländern zum Teil um ein Vielfaches höher als in Österreich und reichte von 11% in Ungarn bis 26% in Kroatien(Abbildung 25). In Bosnien und Herzegowina waren 2017 45% und in Serbien ein Drittel der Jugendlichen ohne Arbeit. In den Westbalkanländern wird unter anderem die inadäquate Ausbildung für die hohe Jugendarbeitslosigkeit verantwortlich gemacht, die Lehrpläne sind vielfach veraltet und die Berufsausbildung kaum praxisorientiert. So absolviert nicht einmal jede(r) fünfte bosnische StaatsbürgerIn zwischen 16 und 25 Jahren im Verlaufe seiner/ihrer Ausbildung ein Praktikum(Müller et al., 2016).

28 WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Abbildung 25/ Jugendarbeitslosenquoten 2010-2017, in% MOEL BG HR RO SK 70 CZ HU Wien 60 50 PL SI AT 70 60 50 WB-2 BA RS AT Wien 40 40 30 30 20 20 10 10 00 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Anmerkung: Daten für 2017 beziehen sich auf den Durchschnitt der ersten drei Quartale, für BA und RS zwei Quartale. Quelle: Eurostat, SEE Jobs Gateway. Im Zusammenhang mit der Beschäftigungssituation von Jugendlichen hat seit 2010 der NEET-Indikator –„weder in Ausbildung, Beschäftigung noch in Training“(not in employment, education or training) 11 – an Bedeutung gewonnen. Diese Kennzahl liefert unter anderem einen Hinweis auf die längeren Übergangsphasen für Jugendliche von der Schule in das Erwerbsleben. Im Jahr 2016 wies Österreich eine NEET-Rate für die 15-24-Jährigen von 7,7% auf, in Wien betrug sie 11,4% und war jeweils marginal höher als 2010(Abbildung 26). In diesen Zeitraum sanken die NEET-Raten in fast allen MOEL und in Serbien, nur in Rumänien wurde eine Zunahme verzeichnet. Mit Ausnahme der Tschechischen Republik waren die Raten in allen Ländern höher als in Österreich, wobei in Bulgarien, Kroatien, Rumänien, aber auch in Serbien mehr als doppelt so hohe Raten(17-18%) registriert wurden. Bosnien und Herzegowina verzeichnete mit 26% die höchste NEET-Rate. In Wien war die NEET Rate hingegen höher als in der Tschechischen Republik, Slowenien, Polen und Ungarn. Abbildung 26/ NEET-Rate(15-24 Jahre) in den MOEL, WB-2 und Österreich, in% 2010 2013 2016 30 25 20 15 10 5 0 BG HR PL RO SK SI CZ HU BA RS AT Wien Quelle: Eurostat, SEE Jobs Gateway. 11 Die NEET-Rate wird berechnet als Anteil der Jugendlichen, die weder in Ausbildung noch in Beschäftigung und Schulung sind, an der Gesamtbevölkerung derselben Altersgruppe.

WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 29 Hinsichtlich der Fragestellung, wer nun die NEETs sind, zeigt eine Analyse nach Untergruppen, dass in den meisten MOEL, aber auch in Österreich der größte Prozentsatz auf Kurzzeitarbeitslose entfällt (Tabelle 5); in Kroatien und der Slowakei sind es die Langzeitarbeitslosen, in Bulgarien„entmutigte ArbeitnehmerInnen“ und solche mit„familiären Pflichten“ gleichermaßen und in Rumänien„andere Inaktive“. An zweiter Stelle folgen in den meisten Ländern„familiäre Pflichten“ als wichtiger Grund, ein NEET zu sein. Tabelle 5/ Zusammensetzung der NEET-Bevölkerung(15-24 Jahre) in den MOEL und Österreich, 2014, in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Österreich Wiedereinstieg 2,2 0,0 2,7 4,9 1,6 2,8 0,3 0,5 11,8 3,4 6,9 9,0 Kurzzeitarbeitslose 15,4 29,7 32,2 35,1 40,0 36,0 20,5 26,6 28,7 37,7 29,0 35,2 Langzeit- Krankheit oder arbeitslose Behinderung 19,7 4,5 18,2 11,3 38,4 0,4 17,2 5,2 11,5 12,5 18,4 8,6 14,9 2,9 45,9 6,7 28,4 8,8 18,2 3,7 15,3 5,8 10,4 12,9 Quelle: Eurofound(2016). Familiäre Pflichten 23,2 28,1 10,9 23,7 20,3 23,7 16,4 19,4 12,1 27,6 17,6 17,1 Entmutigte Arbeit- Andere nehmerInnen Inaktive 23.7 11,2 5,5 7,2 8,1 7,3 5,6 8,3 3,3 10,8 7,7 2,9 14,8 30,3 0,4 0,5 2,1 8,1 0,7 8,6 14,1 11,3 1,7 13,7 NEETgesamt 20,2 11,7 19,3 12 9,9 12 17 12,8 9,4 8,1 13,6 7,7 Wenig ist hingegen zu den NEETs in Bosnien und Herzegowina und in Serbien bekannt, was angesichts der Größenordnung verwunderlich erscheint. Exkurs: Arbeitskräftemangel Nahezu alle MOEL beklagen einen Fachkräfte- bzw. Arbeitskräftemangel. In den meisten Ländern verzeichneten die Vakanzraten – Zahl der offenen Stellen in Relation zur gesamten Arbeitsnachfrage (Beschäftigte und offene Stellen) – einen Aufwärtstrend, der sich bei sinkender Arbeitslosigkeit noch verstärkte(Abbildung 27). Daraus kann der Schluss gezogen werden, dass der Arbeitskräftemangel in den MOEL weiter zunimmt. Dies trifft in erster Linie auf die Tschechische Republik zu, die die höchste Vakanzrate unter den MOEL und gleichzeitig die niedrigste Arbeitslosenquote im EU-28-Vergleich aufweist. Um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden, haben einige Unternehmen damit begonnen, ausländische Arbeitskräfte selbst zu rekrutieren, indem sie Rekrutierungsbüros im Ausland einrichten bzw. Rekrutierungstage in ausgewählten Ländern abhalten. Allerdings dauern die Erteilung von Visa und Arbeitserlaubnissen oft sehr lange. 12 Mittlerweile rekrutieren tschechische Firmen qualifizierte Arbeitskräfte nicht nur wie bisher in den anderen MOEL(insbesondere Bulgarien und Rumänien), sondern auch in den ‚alten‘ EU-Ländern(Griechenland, Italien, Spanien). 13 Im Jahr 2016 waren in der Tschechischen Republik rund 382.900 ausländische Arbeitskräfte beschäftigt, drei Viertel davon aus anderen EU-Ländern. Slowakische StaatsbürgerInnen bilden mit 161.500 Personen(42%) 12 http://www.czech.cz/en/Life-Work/Czech-Republic-to-open-up-to-more-foreign-workers 13 https://www.eurofound.europa.eu/observatories/eurwork/articles/czech-republic-latest-working-life-developments-q42017

30 WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien aller ausländischen Beschäftigten die größte Gruppe, gefolgt von 54.600 ArbeitnehmerInnen aus der Ukraine, 8.300 russischen und 6.600 vietnamesischen Staatsangehörigen. Zu Beginn des Jahres 2018 wurden auch im slowakischen Parlament Erleichterungen für die Beschäftigung von Drittstaatsangehörigen beschlossen. Das einfachere Verfahren gilt nur für bestimmte Mangelberufe und Regionen, in denen die durchschnittliche registrierte Arbeitslosenquote weniger als 5% beträgt. Mangel an qualifizierten Arbeitskräften besteht vor allem in der Automobilindustrie, im Maschinenbau oder der Elektrotechnik; gesucht werden insbesondere Schlosser, Dreher und Fräser. Geplant ist die Aufnahme von 7.000 bis 10.000 ausländischen Arbeitskräften, wobei sich die Quote je nach Nachfrage noch erhöhen kann. 14 Im Jahr 2017 waren in der Slowakei knapp 50.000 ausländische Arbeitskräfte beschäftigt, davon 27.700 aus anderen EU-Ländern(z. B. aus Rumänien, Bulgarien und der Tschechischen Republik) sowie 21.800 aus Drittstaaten. Hinsichtlich letzterer kommt der Großteil aus Serbien(12.300 Personen); aus der Ukraine wurden 4.600 ArbeitnehmerInnen registriert. Regional gesehen, sind die meisten ausländischen Arbeitskräfte in Bratislava(12.700 Personen) und in der Region Trnava(9.500 Personen), einem Zentrum der Automobilindustrie, beschäftigt. 15 Abbildung 27/ Vakanzrate 2010-2017, in% BG 4,0 HU 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 2010 2011 CZ PL 2012 EE HR LV RO SI SK 2013 2014 2015 2016 LT 2017 Anmerkung: Daten für 2017 beziehen sich auf den Durchschnitt der ersten drei Quartale. Die Vakanzrate misst den Anteil der offenen Stellen an der Gesamtheit aller Stellen. Quelle: Eurostat. Arbeitskräfteangebot und Fachkräftemangel Der„Talent Shortage Survey“ der Jahre 2015 und 2016-2017 16 zeigt, dass Firmen in den MOEL enorme Schwierigkeiten haben(mehr als in anderen EU-Ländern), ihre Nachfrage nach Arbeitskräften zu befriedigen. Der Survey des Jahres 2015 berichtet von einer hohen Nachfrage nach Fachkräfte im 14 https://financialobserver.eu/ce/slovakia-changes-the-labor-regulations-for-foreign-workers/ 15 https://financialobserver.eu/ce/slovakia-changes-the-labor-regulations-for-foreign-workers/ 16 Die 2015 und 2016-2017 durchgeführten„Talent Shortage Surveys“ befragten Arbeitgeber in den folgenden Ländern: Belgien, Bulgarien, Deutschland, Finnland, Frankreich, Griechenland, Irland, Israel, Italien, Niederlande, Norwegen, Österreich, Polen, Rumänien, Schweden, Schweiz, Slowakei, Slowenien, Spanien, Südafrika, Tschechische Republik, Türkei, Ungarn und UK, siehe: manpowergroup.com/talentshortage2015/2016/2017

WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 31 Handel- und Dienstleistungssektor(skilled trade workers), aber ebenso großen Schwierigkeiten, diese auch zu decken, und zwar nicht nur in den MOEL, sondern auch in der EU und auf globaler Ebene. Ingenieure, Verkaufspersonal, aber auch Fahrer sind schwer zu finden. Insbesondere Bulgarien weist eine Lücke an Ingenieuren und hochqualifizierten Arbeitern auf, wohingegen andere MOEL hauptsächlich Bedarf an mittelqualifzierten und dann erst hochqualifizierten Arbeitern aufweisen (Tabelle 6). Schwierigkeiten, die Nachfrage nach Arbeitskräften zu bedienen, gibt es somit sowohl für gering als auch hochqualifizierte Stellen. Tabelle 6/ Top-5-Berufe, die 2015 in den MOEL am schwierigsten zu besetzen waren Bulgarien Tschechische Republik Ungarn Polen Rumänien Slowakei Slowenien EU Global 1 engineers skilled trades 18 skilled trades skilled trades skilled trades skilled trades skilled trades skilled trades skilled trades 2 skilled trades sales representatives drivers 19 engineers 21 engineers drivers Laborer engineers sales representatives 3 Management/executive Accounting and finance staff engineers technicians drivers sales representatives engineers sales representatives engineers 4 IT personnel 17 engineers Accounting and finance staff 20 IT personnel Management/executive IT personnel drivers drivers technicians 5 Accounting and finance staff technicians IT personnel drivers IT personnel engineers sales representatives Management/executive drivers Quelle: Eigene Auswertung laut manpowergroup.com/talentshortage2015. Die jüngsten Surveys 2016-2017 zeigen, dass in Bulgarien die Knappheit an Ingenieuren und Fachkräfte im Handel- und Dienstleistungssektor(skilled trade workers) noch immer hoch ist(Tabelle 7). Gleichzeitig zeigen sich auch mehr und mehr Knappheiten beispielsweise bei Ärzten und Krankenschwestern. Ähnliches ist auch in der Tschechischen Republik und Ungarn zu beobachten, wo diese Berufe an zweiter und vierter Stelle stehen, wohingegen diese zwei Jahre früher noch nicht in der Liste aufschienen. Ingenieure sind eine weitere Berufsgruppe, für die ein Mangel beklagt wird. Aber auch für weniger qualifizierte Berufe(wie Fahrer und Hilfsarbeiter) zeigen sich Knappheiten. Und schließlich weisen die Daten in einigen Ländern(Bulgarien, Polen, Slowakei) auf einen Mangel an Maschinenführern(production and machine operators) hin. In Österreich sind die Mangelberufe, ähnlich wie in den MOEL, Fachkräfte im Handel- und Dienstleistungssektor(skilled trade workers), VertriebsmitarbeiterInnen(sales representatives), aber auch Fahrer und Hilfsarbeiter. Bei den hochqualifizierten Jobs scheinen jene in Management- und Führungspositionen sowie Techniker und Ärzte auf. In Österreich scheint es jedoch, im Gegensatz zu den MOEL oder global, keine Knappheit an Ingenieuren zu geben. 17 especially developers and programmers, database administrators, and IT leaders and managers 18 Skilled trade workers include especially chefs/bakers/butchers, mechanics and electricians 19 especially truck/lorry/heavy goods drivers, delivery/courier drivers, heavy equipment/construction drivers 20 especially book keepers, certified accountants and financial analysts 21 especially mechanical, electrical and civil engineers

32 WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Der aktuell publizierte HAYS Global Skills Index 22 zeigt, dass sich die Arbeitsmarktlage in Österreich zuspitzt, ein Trend, der sich zwischen 2013(mit einem Score von 5,0) und dem Jahr 2017(mit einem Score von 5,3) verstärkt hat. Was die MOEL betrifft, zeigt der Index für die Tschechische Republik, Polen und Ungarn(Länder, die einen derartigen Index angeben) einen Anstieg des Arbeitskräftemangels vor allem in der Tschechischen Republik. In Ungarn zeigt der Index eine leichte Verbesserung auf einen Score von 6 im Jahr 2017, verglichen mit 6,3 im Jahr 2013. Tabelle 7/ Top-10-Berufe, die in den MOEL 2016-2017 am schwierigsten zu besetzen waren BULGARIA 1 Skilled Trades 23 2 Engineers 3 Drivers 4 Restaurants& Hotel staff 5 Doctors and other non-nursing health professionals 6 Management/ Executive (Management/ Corporate) 7 Laborers 8 Production Operators/ Machine Operators 9 Accounting& finance staff 10 IT Personnel CZECH REPUBLIC Skilled Trades Doctors and other non-nursing health professionals Drivers HUNGARY Skilled Trades Drivers POLAND Skilled Trades Drivers ROMANIA Skilled Trades Laborers Engineers Engineers Engineers Laborers Management/ Executive (Management/ Corporate) Technicians Restaurants Production & Hotel staff Operators/ Machine Operators Doctors and Laborers other nonnursing health professionals IT Personnel Technicians Production Operators/ Machine Operators Drivers Restaurants& Hotel staff Sales Representatives IT Personnel Supervisors Restaurants& Hotel staff Accounting& IT Personnel finance staff IT Personnel Sales Representatives Accounting& finance staff Nurses Secretaries, PAs, Laborers Receptionists, Administrative assistants & Office support staff Doctors and other Accounting& non-nursing health finance staff professionals Sales Managers Sales Managers SLOVAKIA Skilled Trades SLOVENIA AUSTRIA Skilled Trades Skilled Trades GLOBAL Skilled Trades Drivers Drivers Sales Representatives IT Personnel Production Engineers Operators/Machine Operators Technicians Laborers Secretaries, PAs, Sales Receptionists, Representatives Administrative assistants & Office support staff Drivers Engineers Sales Technicians Representatives Management/ Executive (Management/ Corporate) IT Personnel Laborers Engineers Doctors and other nonnursing health professionals Restaurants& Hotel staff IT Personnel Accounting& finance staff Technicians Restaurants& Hotel staff Doctors and other Sales Laborers non-nursing health Representatives professionals Restaurants& Nurses Doctors and other Hotel staff non-nursing health professionals Technicians Drivers Accounting& Finance staff Management/ Executive (Management/ Corporate) Production Operators/Machine Operators Secretaries, PAs, Receptionists, Administrative assistants& Office support staff Quelle: Eigene Auswertung auf Grundlage des Talent Shortage Survey 2016-2017 24 . 22 Dies ist ein Index, der misst, wie einfach oder schwierig es für Unternehmen ist, die talentiertesten Arbeitskräfte zu gewinnen und zu halten. Er verwendet eine Skala von 1 bis 10. Die höchste Punktzahl deutet darauf hin, dass das Land auf dem lokalen Arbeitsmarkt stärker unter Druck gerät, als dies in der Vergangenheit der Fall war. Es gibt sieben Indikatoren, die angebots- und nachfrageseitig sind und die für die Konstruktion dieses Indikators verwendet werden. Mehr Details unter: hays-index.com. 23 Source: Talent Shortage Survey 2016-2017(Drivers: truck, lorry, heavy goods, delivery, heavy equipment and construction drivers)(Skilled Trades: electricians, carpenters, welders, bricklayers, plasterers, plumbers, masons and more). 24 http://www.manpowergroup.com/talent-shortage-explorer/#.WhL3NlXibIU

WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 33 4.3. ENTWICKLUNG DER ARBEITSKRÄFTE AUS DEN MOEL UND WB-2 IN WIEN Die Beschäftigtenstatistik bietet neben der regionalen Zuordnung der Beschäftigten anhand des Betriebsortes auch eine Zuteilung nach deren Wohnort. Diese Unterscheidung ist im Falle Wiens in Hinblick auf die Pendelbewegungen von besonderem Interesse. So betrug die Anzahl der in Wien beschäftigten InländerInnen laut dem Wohnortprinzip im Zeitraum 2008-2017 jährlich rund 500.000 Personen mit einer leicht abnehmenden Tendenz(Abbildung 28). Die Anzahl der AusländerInnen betrug 2008 insgesamt nicht ganz 146.000 und erhöhte sich bis 2017 auf etwa 213.000 Personen. Wie aus Abbildung 28 ersichtlich, ist dieser Anstieg hauptsächlich auf eine Zunahme der Arbeitskräfte aus den MOEL(und WB-2) zurückzuführen, deren Anzahl in diesem Zeitraum von etwa 30.000 auf nicht ganz 90.000 zugenommen hat. Abbildung 28/ Wien: Beschäftigte nach Ländergruppen, Personen Wohnort Wien Gesamt AusländerInnen Sonstige AusländerInnen 900000 InländerInnen MOEL& WB-2 Betriebsort Wien Gesamt AusländerInnen Sonstige AusländerInnen 1000000 InländerInnen MOEL& WB-2 700000 800000 500000 600000 300000 400000 100000 200000 -100000 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 0 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Anmerkung: MOEL beinhaltet auch WB-2. Sonstige AusländerInnen bezieht sich auf AusländerInnen ohne MOEL und WB-2. Quelle: BALI; eigene Berechnungen Laut Betriebsortprinzip war die Gesamtbeschäftigung im Jahr 2017 um 120.000 Personen und die Beschäftigung der InländerInnen um 100.000 höher als nach dem Wohnortprinzip, wobei letztere auch hier eine leicht rückläufige Tendenz aufweist(Abbildung 28 und Tabelle 8). Umgekehrt ist bei den Arbeitskräften aus dem(sonstigen) Ausland zu bemerken, dass die Anzahl der Beschäftigten in Wien laut Betriebsort etwas geringer war, als jene laut Wohnort(um etwa 3.500 Personen).Für Arbeitskräfte aus den MOEL und WB-2 beträgt die Differenz im Jahr 2017 etwa 5.000 Personen. Diese Differenz ist insbesondere auf die Nachbarländer Slowakei und Ungarn zurückzuführen, was auf stärkere Pendlerbewegungen aus diesen beiden Ländern schließen lässt. Für die übrigen MOE Länder zeigt sich, dass die Anzahl der Beschäftigten gemäß Wohnort Wien größer ist als jener gemäß Betriebsort Wien(Tabelle 8). Nach den einzelnen MOE Ländern(siehe Abbildung 29) war die Zahl der Beschäftigten aus Polen mit dem Wohnort Wien im Jahr 2017 mit etwa 20.000 Personen am höchsten, gefolgt von jenen aus Serbien(13.000), Rumänien(12.500) und Ungarn(11.500). Hingegen arbeiteten aus Slowenien und

34 WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien aus der Tschechischen Republik nur 1.300 bzw. 1.700 Personen in Wien. Auch nach dem Betriebsortprinzip stehen die Arbeitskräfte aus Polen an erster Stelle, gefolgt von jenen aus Ungarn, Rumänien und Serbien. Abbildung 29/ Wien: Beschäftigte aus den MOEL und WB-2, Personen Wohnort Betriebsort 25000 2008 2012 2017 25000 2008 2012 2017 20000 20000 15000 15000 10000 10000 5000 5000 0 BG HR PL RO SK SI CZ HU Quelle: BALI; eigene Berechnungen BA RS 0 BG HR PL RO SK SI CZ HU BA RS Tabelle 8/ Wien: Differenz der Beschäftigung nach Wohnort und Betriebsort, Personen Gesamt InländerInnen AusländerInnen MOEL und WB-2 B&H Bulgarien Kroatien Polen Rumänien Serbien Slowakei Slowenien Tschechien Ungarn Sonstige 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 -110398-112531-113575-116142-117931-120495-121076-122671-122411-123480 -113901-114798-115694-116789-116258-116687-117178-119426-119729-120033 3511 2265 2120 639-1671-3805-3901-3251-2683-3453 -408-981-995-2001-4287-5962-6197-5544-5475-5125 20 239 367 360 387 286 317 359 388 335 55 72 81 90 98 112 138 205 237 288 257 256 290 285 240 221 213 249 287 289 750 638 685 888 1152 1199 1323 1530 1714 1916 -40-25-44-48-25-49-71 14 98 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1046 -647-814-945-1402-2304-2870-3091-3026-3092-3276 -34-52-43-64-108-176-150-112-83-165 -238-276-310-376-487-656-647-654-682-751 -731-1019-1076-1734-3240 -4029-4229-4109-4342-4809 3919 3246 3115 2640 2616 2157 2296 2293 2792 1672 Anmerkung: Eine positive Zahl zeigt, dass die Anzahl der Beschäftigten mit Wien als Wohnort größer war, als die Anzahl der Beschäftigten mit Wien als Betriebsort. Quelle: BALI; eigene Berechnungen

WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 35 Beschäftigung der MOEL und WB-2 BürgerInnen in Wien nach Branchen Tabelle 9 zeigt die Anzahl der Beschäftigten in Wien(Betriebsortprinzip) nach einzelnen Branchen (NACE Revision 2 2-Steller), die nach der Anzahl der Beschäftigten aus den MOEL und WB-2 geordnet sind. Knapp 10.000 Personen(10,7%) arbeiteten im Jahr 2017 im Bereich ‚Vorbereitende Baustellenarbeiten, Bauinstallation und sonstiges Ausbaugewerbe‘, 9.500 Personen(10,1%) im Bereich ‚Gebäudebetreuung; Garten- und Landschaftsbau‘, gefolgt von Gastronomie‘ mit etwa 8.600 Personen (9,1%) und ‚Einzelhandel(ohne Handel mit Kraftfahrzeugen)‘ mit etwa 8.200 Personen(8,8%). Somit arbeiteten rund 40% der Beschäftigten aus den MOEL und WB-2 in Wien in diesen vier Branchen. Tabelle 9/ Wien: Branchen mit der höchsten Anzahl an Beschäftigten aus den MOEL und WB-2, 2017 Anzahl Beschäftigter Anteil an jeweiliger Beschäftigungsgruppe(in%) Ausländer MOEL und WB-2 Inländer Gesamt Ausländer MOEL und WB-2 Inländer Gesamt Vorbereitende Baustellenarbeiten, Bauinstallation und sonstiges Ausbaugewerbe Gebäudebetreuung; Garten- und Landschaftsbau Gastronomie Einzelhandel(ohne Handel mit Kraftfahrzeugen) Öffentliche Verwaltung, Verteidigung, Sozialversicherung Hochbau Vermittlung und Überlassung v. Arbeitskräften Großhandel(ohne Handel mit Kraftfahrzeugen) Landverkehr und Transport in Rohrfernleitungen Erziehung und Unterricht Gesundheitswesen Sozialwesen(ohne Heime) Beherbergung Grundstücks- und Wohnungswesen Heime(ohne Erholungs- und Ferienheime) Erbringung von Dienstleistungen der Informationstechnologie Erbringung von Finanzdienstleistungen Verwaltung und Führung v. Unternehmen und Betrieben; Unternehmensberatung Herstellung v. Nahrungs- und Futtermitteln Erbringung von sonstigen überwiegend persönlichen Dienstleistungen Architektur- und Ingenieurbüros; Handel mit Kraftfahrzeugen; Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen Rechts- und Steuerberatung, Wirtschaftsprüfung Interessenvertretungen; kirchliche u. sonst. religiöse Vereinigungen Lagerei sowie Erbringung von sonstigen Dienstleistungen für den Verkehr Erbringung v. wirtschaftlichen Dienstleistungen für Unternehmen u. Privatpersonen Tiefbau Werbung und Marktforschung Landwirtschaft, Jagd und damit verbundene Tätigkeiten Informationsdienstleistungen Erbringung von Dienstleistungen des Sports, der Unterhaltung und Erholung 4674 7202 12524 12067 6409 2472 4077 5584 4395 9304 3437 4016 3173 2841 1807 2686 2479 2714 1890 1844 1665 1426 1469 1911 1098 1203 837 1129 51 885 612 Quelle: BALI. Eigene Berechnungen. 9988 15110 29771 9452 8877 25531 8592 14986 36102 8216 37050 57333 4072 122861 133341 3884 5605 11961 3866 11990 19933 3642 31879 41106 3358 15826 23580 2996 29604 41904 2837 18809 25083 2311 18690 25017 2237 5389 10798 1938 13959 18739 1798 6516 10121 1772 17002 21460 1714 22330 26523 1437 13137 17288 1289 4257 7436 1255 4824 7923 1223 9612 12500 1192 7325 9944 1045 13880 16394 806 13892 16609 788 6093 7979 691 6239 8133 610 3435 4882 577 7107 8813 565 200 816 512 7656 9053 502 2335 3448 3.8 5.8 10.2 9.8 5.2 2.0 3.3 4.5 3.6 7.5 2.8 3.3 2.6 2.3 1.5 2.2 2.0 2.2 1.5 1.5 1.4 1.2 1.2 1.5 0.9 1.0 0.7 0.9 0.0 0.7 0.5 10.7 10.1 9.2 8.8 4.4 4.2 4.1 3.9 3.6 3.2 3.0 2.5 2.4 2.1 1.9 1.9 1.8 1.5 1.4 1.3 1.3 1.3 1.1 0.9 0.8 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0.5 2.5 1.4 2.4 6.1 20.1 0.9 2.0 5.2 2.6 4.8 3.1 3.1 0.9 2.3 1.1 2.8 3.6 2.1 0.7 0.8 1.6 1.2 2.3 2.3 1.0 1.0 0.6 1.2 0.0 1.3 0.4 3.6 3.1 4.4 6.9 16.1 1.4 2.4 5.0 2.8 5.1 3.0 3.0 1.3 2.3 1.2 2.6 3.2 2.1 0.9 1.0 1.5 1.2 2.0 2.0 1.0 1.0 0.6 1.1 0.1 1.1 0.4 Tabelle 10 zeigt die Branchen mit dem höchsten Anteil von Beschäftigten aus den MOEL und WB-2 an der Gesamtbeschäftigung der jeweiligen Branche(zusammen mit der Anzahl der Beschäftigten insgesamt und des Anteils an der Gesamtbeschäftigung). In den Branchen ‚Landwirtschaft, Jagd und damit verbundene Tätigkeiten‘ und ‚Forstwirtschaft und Holzeinschlag‘ beträgt der Beschäftigungsanteil

36 WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien von BürgerInnen aus den MOEL und WB-2 69% bzw. 55%, wobei jedoch beide Branchen geringe Beschäftigtenzahlen aufweisen. Im Bereich ‚Gebäudebetreuung; Garten- und Landschaftsbau‘, kommen 37% der Beschäftigten aus den MOEL und WB-2, in den Bereichen ‚Vorbereitende Baustellenarbeiten, Bauinstallation und sonstiges Ausbaugewerbe‘) und Hochbau sind es rund ein Drittel. Es ist anzumerken, dass nur in den Branchen ‚Land- und Forstwirtschaft‘ sowie ‚Gebäudebetreuung‘ der Anteil der Beschäftigten aus den MOEL und WB-2 höher ist, als der Anteil der inländischen Beschäftigten. Tabelle 10/ Branchen mit einem Anteil der Beschäftigten aus den MOEL und WB-2 von über 15%, 2017 Gesamt Anzahl nach Gruppen Anteil nach Gruppen Anzahl in % Sonst. Ausländer MOEL und WB-2 Inländer Sonst. Ausländer MOEL und WB-2 Inländer Landwirtschaft, Jagd und damit verbundene Tätigkeiten 816 0.1 51 Forstwirtschaft und Holzeinschlag 148 0.0 24 Herst. v. Waren u. Erbringung v. Dienstleistungen durch private Haushalte 7 0.0 0 Gebäudebetreuung; Garten- und Landschaftsbau 25531 3.1 7202 Private Haushalte mit Hauspersonal 870 0.1 195 Vorbereitende Baustellenarbeiten, Bauinstallation und sonstiges Ausbaugewerbe 29772 3.6 4674 Hochbau 11961 1.4 2472 Herstellung v. Leder, Lederwaren und Schuhen 111 0.0 25 Gastronomie 36102 4.4 12524 Abwasserentsorgung 191 0.0 14 Schifffahrt 127 0.0 21 Herstellung v. Holz-, Flecht-, Korb- und Korkwaren(ohne Möbel) 679 0.1 81 Beherbergung 10799 1.3 3173 Erbringung v. Dienstleistungen f. Bergbau/ Gewinnung v. Steinen und Erden 10 0.0 4 Vermittlung und Überlassung v. Arbeitskräften 19933 2.4 4077 Herstellung v. Textilien 284 0.0 48 Heime(ohne Erholungs- und Ferienheime) 10121 1.2 1807 Herstellung v. Nahrungs- und Futtermitteln 7436 0.9 1890 Herstellung v. Glas und Glaswaren, Keramik, Verarbeitung v. Steinen und Erden 652 0.1 97 Herstellung v. Möbeln 698 0.1 70 Erbringung von sonstigen überwiegend persönlichen Dienstleistungen 7923 1.0 1844 Quelle: BALI. Eigene Berechnungen. 565 82 3 9452 307 9988 3884 28 8592 45 28 149 2237 2 3866 55 1798 1289 112 119 1255 200 42 4 8877 368 15110 5605 58 14986 132 78 449 5389 4 11990 181 6516 4257 443 509 4824 6.3 16.2 0.0 28.2 22.4 15.7 20.7 22.5 34.7 7.3 16.5 11.9 29.4 40.0 20.5 16.9 17.9 25.4 14.9 10.0 23.3 69.2 55.4 42.9 37.0 35.3 33.5 32.5 25.2 23.8 23.6 22.0 21.9 20.7 20.0 19.4 19.4 17.8 17.3 17.2 17.0 15.8 24.5 28.4 57.1 34.8 42.3 50.8 46.9 52.3 41.5 69.1 61.4 66.1 49.9 40.0 60.2 63.7 64.4 57.2 67.9 72.9 60.9 Daraus ergibt sich die Frage, ob und wie sich die Beschäftigungsstrukturen in Wien nach Ländergruppen über die Zeit entwickelt haben. Abbildungen 30a und 30b zeigen die Beiträge einzelner Ländergruppen zum Beschäftigungswachstum und zum Bevölkerungswachstum in Wien seit dem Jahr 2009. 25 Der Beitrag zum Beschäftigungswachstum der BürgerInnen aus den MOEL und WB-2 entspricht über dem Zeitraum 2009-2016 mit 0,73 Prozentpunkten auch mehr oder weniger deren Beitrag zum Bevölkerungswachstum(Abbildung 30b) mit 0,6 Prozentpunkten; im Jahr 2017 war deren Beitrag zum Beschäftigungswachstum jedoch wesentlich höher im Vergleich zum Beitrag zum Bevölkerungswachstum. Für die Gruppe der sonstigen AusländerInnen war der Beitrag zum Bevölkerungswachstum über den Zeitraum 2009-2017 mit 0,8 Prozentpunkten jedoch im Durchschnitt 25 Bei diesem Vergleich ist zu beachten, dass zur Berechnung der Wachstumsbeiträge zur Beschäftigung BALI-Daten nach dem Betriebsortprinzip gezeigt werden, und diese somit Pendler beinhalten, die nicht in Wien wohnhaft sind(siehe Abbildung 29 und Tabelle 8 für einen Vergleich) und somit im Vergleich zu den Bevölkerungsdaten tendenziell größere Werte aufweisen.

WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 37 deutlich höher als deren Beitrag zum Beschäftigungswachstum(0,16 Prozentpunkte). Der Wachstumsbeitrag der InländerInnen zum Bevölkerungswachstum war hingegen jedoch leicht negativ (-0,1 Prozentpunkte); somit war der Beitrag der InländerInnen zum Beschäftigungswachstum mit durchschnittlich--0,33 Prozentpunkten stärker negativ(auch bedingt durch die Altersstruktur). Demnach war der seit 2010 verzeichnete Anstieg der Beschäftigung in erster Linie auf eine Steigerung der Beschäftigung von BürgerInnen aus den MOEL und WB-2 aber auch von sonstigen ausländischen Arbeitskräften zurückzuführen. Hingegen war der Beitrag von InländerInnen zur Beschäftigung zwischen 2009 und 2014(mit Ausnahme von 2011) negativ; erst in den Jahren 2016 und 2017 konnten wieder positive Beiträge verbucht werden. Das Gros des Zuwachses entfällt aber in allen hier untersuchten Jahren, insbesondere im Jahr 2017, auf die Erhöhung der Beschäftigung von MOEL und WB-2 BürgerInnen. Abbildung 30/ Wien: Beiträge zum Beschäftigungs- und Bevölkerungswachstum nach Ländergruppen, in% a) Beschäftigungswachstum 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 -1,5 2009 InländerInnen 2010 2011 Quelle: BALI; eigene Berechnungen MOEL und WB-2 Sonst. AusländerInnen Gesamt 2012 2013 2014 2015 2016 2017 b) Bevölkerungswachstum 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 2009 InländerInnen MOEL& WB-2 Sonstige AusländerInnen 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Quelle: Statistik Austria; eigene Berechnungen. Gesamt 2016 2017 Abbildung 31 zeigt die Wachstumsbeiträge zur Gesamtbeschäftigung nach Ländergruppen (InländerInnen, MOEL und WB-2 und sonstige AusländerInnen) in ausgewählten Branchen zwischen

38 WIRTSCHAFTLICHE ENTWICKLUNG UND ARBEITSMARKT Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 2008 und 2017 in Prozentpunkten. Die durchschnittliche Wachstumsrate in diesem Zeitraum lag bei 0,8% jährlich. Der Wachstumsbeitrag der Beschäftigten aus den MOEL& WB-2 war am stärksten in den Branchen‚ Gebäudebetreuung; Garten- und Landschaftsbau‘, ‚Vorbereitende Baustellenarbeiten, Bauinstallation und sonstiges Ausbaugewerbe‘, ‚Gastronomie‘ und ‚Einzelhandel(ohne Handel mit Kraftfahrzeugen)‘. Alle diese Branchen waren auch insgesamt von einem relativ starken Beschäftigungswachstum gekennzeichnet. Sie verzeichnen auch die höchste Anzahl bzw. den höchsten Anteil an Beschäftigten aus den MOEL und WB-2(Tabelle 9),(mit Ausnahme ‚Einzelhandel‘) und spiegelt sich auch in einem hohen Anteil an der Gesamtbeschäftigung(Tabelle 10) wider. Abbildung 31/ Wien: Wachstumsbeiträge nach Ländergruppen in ausgewählten Branchen*, 2008-2017, in Prozentpunkten Sonst. AusländerInnen MOEL& WB-2 InländerInnen Gesamt 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 -0,05 -0,1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 * Branchen mit den größten Wachstumsbeiträgen von Beschäftigten aus den MOEL und WB-2 Anmerkung: 1 Gebäudebetreuung; Garten- und Landschaftsbau 2 Vorbereitende Baustellenarbeiten, Bauinstallation und sonstiges Ausbaugewerbe 3 Gastronomie 4 Einzelhandel(ohne Handel mit Kraftfahrzeugen) 5 Vermittlung und Überlassung v. Arbeitskräften 6 Öffentliche Verwaltung, Verteidigung, Sozialversicherung 7 Landverkehr und Transport in Rohrfernleitungen 8 Erziehung und Unterricht 9 Hochbau 10 Großhandel(ohne Handel mit Kraftfahrzeugen) 11 Beherbergung 12 Gesundheitswesen 13 Sozialwesen(ohne Heime) 14 Erbringung von Dienstleistungen der Informationstechnologie 15 Grundstücks- und Wohnungswesen 16 Heime(ohne Erholungs- und Ferienheime) 17 Erbringung von Finanzdienstleistungen 18 Herstellung v. Nahrungs- und Futtermitteln 19 Erbringung von sonstigen überwiegend persönlichen Dienstleistungen 20 Verwaltung und Führung v. Unternehmen und Betrieben; Unternehmensberatung 21 Handel mit Kraftfahrzeugen; Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen 22 Architektur- und Ingenieurbüros; technische, physikalische und chem. Untersuchung 23 Rechts- und Steuerberatung, Wirtschaftsprüfung 24 Erbringung v. wirtschaftlichen Dienstleistungen für Unternehmen u. Privatpersonen 25 Lagerei sowie Erbringung von sonstigen Dienstleistungen für den Verkehr Quelle: BALI; eigene Berechnungen.

LÖHNE Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 39 5. Löhne Mit Ausnahme Sloweniens weisen die MOEL und die beiden Westbalkanländer ein deutlich niedrigeres Lohnniveau auf als Österreich(Abbildung 32). Bulgarien und Rumänien rangieren am unteren Ende der Skala. Im Jahr 2016 betrug der Brutto-Monatslohn in Bulgarien 457 EUR und in Rumänien 575 EUR, dies entspricht 42% bzw. 51% des österreichischen Lohnniveaus zu Kaufkraftparitäten(KKP); die jeweiligen Werte für Bosnien und Herzegowina und Serbien betrugen 56% und 46%. Nachdem sich der Abstand zum österreichischen Brutto-Monatslohn gemessen in KKP in den meisten Ländern bis 2010/2011 verringert hatte, war die Entwicklung in den Folgejahren je nach Land unterschiedlich: In Kroatien, Slowenien, Bosnien und Herzegowina und Serbien vergrößerte sich der Abstand kontinuierlich bis 2016, blieb in Ungarn unverändert und nahm in den übrigen vier Ländern ab. Die Gründe dafür sind zum größten Teil auf Änderungen der institutionellen Rahmenbedingungen im Zuge der Krise zurückzuführen. Nahezu alle MOEL reagierten in den Jahren 2009-2010 entweder mit einem Einfrieren der Löhne im öffentlichen Sektor bzw. mit zum Teil massiven Lohnkürzungen. So wurden in Lettland und Rumänien die Löhne im öffentlichen Sektor um 26% bzw. 25% gekürzt, in Litauen um 4-7%. 26 In Slowenien, aber auch in Polen, das nicht von der Krise betroffen war, wurden die Löhne im öffentlichen Sektor eingefroren. In Lettland kam es zu zusätzlichen Lohnkürzungen im privaten Sektor. Insgesamt führten diese Maßnahmen zu Reallohnsenkungen über zwei bis drei Jahre, in Kroatien sogar über fünf Jahre. Die starken Reallohnsteigerungen seit 2013/2014 konnten diese Verluste großteils ausgleichen, was aber nur mittelfristig zu einer Verringerung des Abstandes gegenüber Österreich führen wird. Abbildung 32/ Brutto-Monatslöhne in EUR, zu KKP, Österreich= 100 MOEL BG HR RO SK CZ HU 120 100 PL SI Wien 120 100 WB-2 BA RS 80 80 60 60 40 40 20 20 0 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0 2000 2003 2006 2009 Anmerkung: Daten beziehen sich auf Unternehmenserhebungen oder Lohnsteuerdaten. Quelle: wiiw-Datenbank. Wien 2012 2015 26 Siehe Eurofound(2013), http://www.eurofound.europa.eu/sites/default/files/ef_publication/field_ef_document/ef1398en.pdf

40 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien LÖHNE Unter den MOEL erzielte Bulgarien zwischen 2010 und 2016 das mit Abstand höchste Stundenlohnwachstum von insgesamt 45%, was einem durchschnittlichen Wachstumstempo von etwa 6,4% pro Jahr entspricht(Abbildung 33). Bulgarien ist jedoch auch das ärmste Land der Region, wo das Aufholpotential am ehesten vorhanden ist. In Rumänien, dem zweitärmsten Land der Region, stiegen die Stundenlöhne ebenfalls relativ stark an, um insgesamt 22% im selben Zeitraum. Das 12%-ige Lohnwachstum im Jahr 2016 in Rumänien war allerdings vor allem auf die Anhebung des Mindestlohns zurückzuführen. Abbildung 33/ Reales Lohnwachstum in den MOEL Index, 2010=100 BG 150 PL 140 130 120 110 100 90 80 2010 2011 CZ RO 2012 2013 HR SI 2014 Anmerkung: Reales Wachstum der Stundenlöhne mit VPI deflationiert, VGR-Daten. Quelle: Eurostat, wiiw-Berechnungen. HU SK 2015 2016 In den restlichen MOEL hingegen stiegen die Löhne deutlich weniger stark an – insgesamt um nicht mehr als 10%, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von weniger als 2% entspricht. In Ungarn ist der durchschnittliche reale Stundenlohn sogar um insgesamt 10% gesunken. Gleichzeitig gab es generell eine Beschleunigung der Lohndynamik über die Zeit, vor allem seit 2015, die mit der deutlichen Verbesserung der Arbeitsmarktbedingungen zu tun hat. Dieser Trend setzte sich im Jahr 2017 fort. Insgesamt bleiben die Stundenlöhne in den MOEL wesentlich unterhalb jenen in Österreich bzw. Westeuropa. Einerseits ist dies auf die niedrigere Arbeitsproduktivität in der MOEL-Region zurückzuführen, die vor allem mit einer niedrigeren Kapitalausstattung zusammenhängt. Andererseits ist aber auch die Lohnquote(das Verhältnis von Löhnen zum BIP) in den MOEL deutlich niedriger als etwa in Österreich bzw. in Westeuropa generell. Somit haben sich die hohen Einkommens- und Lohndifferentiale seit der Krise nur geringfügig verändert oder sind aufgrund von Wechselkursänderungen sogar leicht gestiegen. Der Migrationsdruck aufgrund der Einkommensunterschiede ist somit relativ konstant geblieben. Jedoch ist zu vermerken, dass sich die Arbeitsmarktsituation in den MOEL in den letzten Jahren deutlich verbessert hat und ab 2015 auch deutliche Lohnzuwächse zu verzeichnen sind.

LÖHNE Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 41 5.1. DER ZUSAMMENHANG VON LÖHNEN, ARBEITSPRODUKTIVITÄT UND DER LOHNQUOTE Für große, geschlossene Volkswirtschaften wie beispielsweise die USA kann man seit Anfang der 1970er-Jahre eine Entkoppelung von Arbeitsproduktivitäts- und Lohnwachstum erkennen; ersteres war tendenziell höher als letzteres. Die Gründe dafür sind vermutlich weniger im technologischen Fortschritt zu suchen als landläufig geglaubt. Stansbury und Summers(2018) 27 weisen darauf hin, dass insbesondere auch institutionelle und strukturelle Faktoren dafür ausschlaggebend sind. Das Resultat dieser Entwicklung war eine stark fallende Lohnquote in Prozent des BIP in den USA. Was kann diesbezüglich für die MOEL im Vergleich mit Österreich(für Serbien und Bosnien und Herzegowina existieren keine vergleichbaren Daten) über die jüngere Vergangenheit gesagt werden? Folgen diese kleinen, offenen Volkswirtschaften einem ähnlichen Pfad? Abbildung 34/ Realer Output und reale Löhne pro Stunde, Index 2000=100, 2000-2016 AT Output pro Stunde AT Löhne pro Stunde EU-MOE Output pro Stunde 190 EU-MOE Löhne pro Stunde 180 170 160 150 140 130 120 110 100 90 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Anmerkung: Nichtgewichteter Durchschnitt für die im jeweiligen Jahr verfügbaren EU-MOE-Länder. Quelle: Eurostat, eigene Berechnungen. Auch für den Durchschnitt der MOEL und für Österreich kann eine gewisse Entkoppelung von Produktivität und Entlohnung in der jüngsten Vergangenheit erkannt werden(Abbildung 34) – allerdings mit teilweise umgekehrtem Vorzeichen. Der Vergleich der realen Entwicklung des Bruttoinlandsproduktes je geleisteter Arbeitsstunde mit jener der Löhne und Gehälter je geleisteter Arbeitsstunde der Angestellten zeigt, dass die Entlohnung in Österreich stets der Produktivität nachhinkt, aber auch nicht massiv divergiert. In den MOEL haben sich die Stundenlöhne, insbesondere in den Boom-Phasen vor dem Ausbruch der globalen Finanzkrise und zuletzt viel stärker entwickelt als die Produktivität. Da die meisten MOEL Leistungsbilanzüberschüsse erwirtschaften, scheint diese Entwicklung vorerst makroökonomisch unbedenklich zu sein(Rumänien könnte hier eine Ausnahme sein). Im Gegenteil, sie spiegelt einen notwendigen Aufholprozess wider. Das Abweichen der Löhne von der Arbeitsproduktivität im Durchschnitt der Region wird insbesondere von der Entwicklung in Bulgarien, Rumänien und den baltischen Staaten getrieben. 27 https://voxeu.org/article/link-between-us-pay-and-productivity

42 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien LÖHNE Abbildung 35/ Realer Output und reale Löhne pro Stunde, Log-Veränderung 3 Jahre gleitender Durchschnitt 0,09 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 AT Output pro Stunde EU-MOE Output pro Stunde AT Löhne pro Stunde EU-MOE Löhne pro Stunde 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Anmerkung: Nichtgewichteter Durchschnitt für die im jeweiligen Jahr verfügbaren EU-MOE-Länder. Quelle: Eurostat, eigene Berechnungen. Betrachtet man die Veränderung der logarithmierten Daten im dreijährigen gleitenden Durchschnitt (Abbildung 35), kann man erkennen, dass die Entwicklungen von Produktivität und Entlohnung nicht vollkommen voneinander losgelöst sind, sondern dass diese zeitversetzt erscheinen: die Lohnentwicklung folgt der Arbeitsproduktivitätsdynamik mit einer Verzögerung von mehreren Jahren. Nichtsdestoweniger erkennt man auch hier, dass in Österreich die Löhne in den meisten Jahren langsamer gestiegen sind als die Produktivität(ausgenommen in der Krisenzeit und zuletzt) und in den MOEL das Gegenteil der Fall war(ausgenommen die Nachkrisenperiode). Das lässt darauf schließen, dass die österreichische Sozialpartnerschaft im Lohnfindungsprozess eher makroökonomisch verantwortlich agiert und kein starkes Über- oder Unterschießen zulässt. Anders bei den MOEL, wo die Lohnfindung weitestgehend dem freien Markt überlassen ist. Abbildung 36/ Realer Output pro Stunde und Lohnquote, Log-Veränderung 3 Jahre gleitender Durchschnitt AT Output pro Stunde 0,06 EU-MOE Output pro Stunde AT Lohnquote EU-MOE Lohnquote 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 -0,02 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Anmerkung: Nichtgewichteter Durchschnitt für die im jeweiligen Jahr verfügbaren EU-MOE-Länder. Quelle: Eurostat, eigene Berechnungen.

LÖHNE Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 43 Es ist in diesem Zusammenhang interessant zu beobachten, wie die Veränderungen von Produktivität und Lohnquote(Löhne und Gehälter als Anteil am BIP) sowohl in Österreich als auch im Durchschnitt der MOEL klar gegengleich verlaufen(Abbildung 36). Dies dokumentiert unter anderem auch die weitgehende Starrheit von Löhnen nach unten. Insgesamt haben sich die Lohnquoten über den Beobachtungszeitraum hinweg kaum verändert. In Österreich ist sie marginal gefallen(2000: 39,8%; 2016: 39,7%). Im Durchschnitt der MOEL ist die Lohnquote nur leicht gestiegen(2000: 33,6%; 2016: 34,9%). Über längere Zeiträume kann aber auch hier gezeigt werden, dass die Arbeitseinkommen als Anteil am BIP auf dem Rückzug sind. AMECO-Daten zur Arbeitseinkommensquote(hier wird neben den Löhnen und Gehältern auch für das Einkommen der Selbstständigen korrigiert) zeigen dramatische Rückgänge beispielsweise für Österreich(1960: 72,6%; 2017: 62,6%) oder Polen(1992: 70,1%; 2017: 54,7%) über die sehr lange Frist. Über den Durchschnitt der MOEL für den Zeitraum von 1996 bis 2017 ist diese Quote von 61,2% auf 59,3% nur leicht gefallen. Für diese langfristigen Entwicklungen sind, wie von Stansbury und Summers(2018) beschrieben, unter anderem institutionelle Veränderungen verantwortlich zu machen.

44 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien REGIONALE ENTWICKLUNG 6. Regionale Entwicklung Die ökonomische Theorie argumentiert, dass Individuen im Zuge von Migrationsentscheidungen erwartete Kosten und den erwarteten Nutzen einander gegenüberstellen(siehe beispielsweise Roy, 1951; Borjas, 1987). Der erwartete Nutzen einer Migration hängt zu einem Großteil davon ab, wie Individuen die Jobaussichten in einer potentiellen Zielregion bewerten. Je höher die Jobaussichten in einer potentiellen Zielregion, desto eher ergibt sich ein positiver Nettonutzen und desto eher zieht es Individuen in diese Region. Darüber hinaus hat das Lohndifferential zwischen Herkunftsregion und der potentiellen Zielregion einen Einfluss auf den erwarteten Nettonutzen. Regionen mit einem hohen Lohnniveau und/oder guten Beschäftigungsaussichten erscheinen aufgrund dessen durch eine höhere Attraktivität im Vergleich zu anderen Regionen gekennzeichnet. Demzufolge können ein hohes Wohlstandsniveau, eine positive wirtschaftliche Entwicklung, gute Beschäftigungsaussichten und ein höheres Lohnniveau als sogenannte„Pull-Faktoren“ in Migrationsentscheidungen gesehen werden. Die damit in Verbindung stehende Prosperität in Regionen zieht verstärkt Individuen aus schwächeren Regionen an. Karte 1 stellt das regionale Bruttoinlandsprodukt pro Kopf(in Kaufkraftparitäten) in Relation zum EU-28Durchschnitt für 2015 gegenüber und dient als Wohlstandindikator für die jeweiligen NUTS-3-Regionen. Wie zu erwarten, kann das höchste BIP-Niveau generell in Österreich festgestellt werden. Speziell der Westen Österreichs ist durch hohen Wohlstand gekennzeichnet. Zusätzlich lassen sich aber auch wirtschaftlich höher entwickelte Regionen in anderen Teilen Österreichs ausfindig machen. Dies sind insbesondere urbanere Regionen bei Wien, Graz, Klagenfurt, Villach, Sankt Pölten und Linz. Wenn wir uns den Regionen in den MOEL zuwenden, lässt sich allgemein ein geringeres relatives BIP pro Kopf beobachten. Diesbezüglich ist ein räumlicher Zusammenhang erkennbar. Regionen rund um Österreich sind durch ein höheres BIP pro Kopf gekennzeichnet. Je weiter entfernt sich Regionen jedoch von Österreich befinden, desto geringer ist tendenziell das Wohlstandniveau. Speziell Kroatien, Bulgarien und Rumänien zeigen ein geringes wirtschaftliches Entwicklungsniveau. Demgegenüber sind die Tschechische Republik und die Slowakei durch ein allgemein höheres Niveau gekennzeichnet. Aber trotz der großen Unterschiede im Entwicklungsniveau zwischen den einzelnen Ländern lassen sich dennoch Gemeinsamkeiten feststellen. So finden wir in jedem Land zumindest eine relativ hoch entwickelte Region. Dabei handelt es sich zumeist um die jeweilige Hauptstadt. In Polen weisen aber auch andere kleinere, tendenziell urbanere Regionen ein relativ hohes Entwicklungsniveau auf. Somit zeigt sich, dass nicht nur Regionen in Österreich ein relativ hohes Entwicklungsniveau und dadurch Anziehungspotentiale aufweisen, sondern auch die MOEL selbst wirtschaftlich relativ hoch entwickelte Regionen vorweisen. Das höhere wirtschaftliche Entwicklungsniveau deckt sich auch gut mit einer höheren Beschäftigungsquote, wie aus Karte A1 in Annex B hervorgeht. Es sind insbesondere die urbanen Zentren in den Ländern, die durch ein hohes Beschäftigungsniveau charakterisiert sind. Darüber hinaus lässt Karte A2(ebenfalls in Annex B) darauf schließen, dass auch das Lohnniveau in diesen Regionen über jenem der anderen Regionen innerhalb der Länder liegt. Obwohl beim Lohnniveau über die Länder hinweg große Unterschiede bestehen, scheinen urbane Regionen tendenziell Ausreißer nach oben hin darzustellen. Da hier lediglich Informationen auf NUTS-2-Ebene verfügbar sind, kann das Lohnniveau nicht für alle urbanen Regionen separat erfasst werden. Als ein

REGIONALE ENTWICKLUNG Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 45 möglicher Erklärungsgrund für die Situation in den Zentren können Agglomerationseffekte angeführt werden. Diese Effekte führen zu einer regionalen Konzentration von wirtschaftlichen Aktivitäten, wobei es naturgemäß die Zentren sind, in denen diese Effekte wirken und sich verstärken. Karte 1/ Regionales BIP pro Kopf(NUTS-3), 2015

46 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien REGIONALE ENTWICKLUNG Um auch Aussagen über die wirtschaftliche Entwicklung im Zeitverlauf treffen zu können, betrachten wir in der Folge die Veränderungen in den drei oben angeführten Indikatoren für Anziehungspotentiale – Wohlstands-, Beschäftigungs- und Lohnniveau. Karte 2 zeigt die Veränderung des relativen BIP pro Kopf(in Relation zum EU-28-Durchschnitt in Kaufkraftparitäten) zwischen 2000 und 2015. Eine positive wirtschaftliche Entwicklung geht generell mit einer höheren Arbeitsnachfrage einher, was wiederum bessere Jobaussichten signalisiert. Im Vergleich zu Karte 1 finden wir zum Teil ein umgekehrtes Muster. Österreich, aber auch Slowenien und Kroatien weisen Regionen mit geringer und sogar rückläufiger wirtschaftlicher Entwicklung auf. Demgegenüber haben sich insbesondere Regionen in Rumänien und den baltischen Ländern wirtschaftlich gut entwickelt. Aber auch in Polen können vereinzelt gut entwickelte Regionen identifiziert werden. Dies deutet teilweise auf einen wirtschaftlichen Aufholprozess in den MOEL gegenüber Österreich hin. Darüber hinaus kann ein weiterer Unterschied zwischen Österreich und den anderen Ländern beobachtet werden. Im Gegensatz zu Österreich, wo urbanere Regionen durch keine nennenswerten wirtschaftlichen Entwicklungen gekennzeichnet waren, weisen urbanere Regionen in den MOEL, speziell Regionen um die Hauptstädte, eine relativ hohe wirtschaftliche Entwicklung auf(mit Ausnahme von Ljubljana). Folglich waren es insbesondere die Ballungszentren in den MOEL, die sich zwischen 2000 und 2015 wirtschaftlich gut entwickelt haben. In Karte 3 wenden wir uns dem durchschnittlichen jährlichen Beschäftigungswachstum zwischen 2008 und 2015 in den NUTS-3-Regionen zu. In Österreich zeigt sich wiederum ein heterogenes Bild. Beschäftigungszuwächse lassen sich lediglich im Raum um Wien und im Westen Österreichs ausfindig machen. Der Großteil der österreichischen Regionen ist von einer geringen Entwicklung bzw. von Stagnation gekennzeichnet. Ein ähnliches Muster der Beschäftigungsentwicklung finden wir in Ungarn, der Slowakei und der Tschechischen Republik. Auch Polen weist Ähnlichkeiten auf, obwohl Regionen im Süden auch Beschäftigungsrückgänge zeigen. Im Gegensatz dazu entwickelte sich die Beschäftigung in Regionen in den baltischen Ländern sowie Slowenien, Rumänien, Bulgarien und Kroatien verstärkt negativ. Dabei sind Rumänien und Bulgarien durch sehr heterogene Muster gekennzeichnet. In Rumänien finden wir Regionen ohne nennenswerte Dynamik vor allem im Norden und südlich der Hauptstadt Bukarest. Auch in Bulgarien sind dies speziell Regionen um die Hauptstadt Sofia, aber auch im Osten des Landes. Wenn wir uns den Regionen in Kroatien und Lettland zuwenden, beobachten wir eine allgemein negative Beschäftigungsentwicklung. Eine Ausnahme stellt die Hauptstadt Lettlands Riga dar. Hier konzentriert sich der gesamte Zuwachs in der Beschäftigung in der Hauptstadt des Landes. Trotz der teilweise großen Unterschiede in der Beschäftigungsentwicklung zwischen den Ländern sowie innerhalb der Länder sind in Karte 3 dennoch Ähnlichkeiten erkennbar. Obwohl wir in Karte 2 eine überaus positive wirtschaftliche Entwicklung in urbanen Gegenden, insbesondere in und um die Hauptstädte, beobachtet haben, scheint sich diese weit weniger in einer positiven Beschäftigungsentwicklung widerzuspiegeln. Mit Ausnahme von Regionen rund um Warschau, Riga und Wien lässt sich wenig Dynamik in der Beschäftigung in den Hauptstädten feststellen. Bukarest zeigt sogar einen relativ großen Beschäftigungsrückgang. Ein Grund hierfür könnte unter anderem der Beobachtungszeitraum sein. Aufgrund der Verfügbarkeit von Daten kann die Beschäftigungsveränderung erst ab 2008 erfasst werden. Da es sich hier um den Beginn der Wirtschafts- und Finanzkrise handelt, ist generell von einer anderen Dynamik als in Karte 2, deren Betrachtung im Jahr 2000 startet, auszugehen. Dennoch weisen die Ballungszentren, trotz der tendenziell geringen Entwicklung in der Beschäftigung, hohe Beschäftigungsniveaus auf(siehe Karte A1 in Annex B).

REGIONALE ENTWICKLUNG Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Karte 2/ Regionales BIP pro Kopf(NUTS-3), Veränderung 2000-2015 47

48 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien REGIONALE ENTWICKLUNG Karte 3/ Beschäftigungswachstum(NUTS-3), 2008-2015 Um nun auch einen Zusammenhang zur Lohnentwicklung in den Regionen herstellen zu können, veranschaulicht Karte 4 die Wachstumsrate der nominellen Bruttolöhne zwischen 2008 und 2015. Obwohl Informationen über die Lohnentwicklung lediglich auf NUTS-2-Ebene verfügbar sind, können dennoch allgemeine Rückschlüsse gezogen werden. In allen österreichischen Regionen kann eine

REGIONALE ENTWICKLUNG Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 49 positive Lohnentwicklung beobachtet werden. Eine Ausnahme stellt die Bundeshauptstadt Wien dar, wo wir eine schwächere Entwicklung der nominellen Bruttolöhne finden. Darüber hinaus weisen alle Regionen in der Slowakei und in Bulgarien einen starken Lohnanstieg auf. Auch die baltischen Länder sind durch positive Entwicklungen der nominellen Löhne gekennzeichnet. Demgegenüber finden wir in der Tschechischen Republik und insbesondere in Ungarn und Rumänien negative Lohnentwicklungen. Diesbezüglich zeigt Rumänien ein sehr heterogenes Bild, da wir hier auch eine Region mit tendenziell positiver Lohnentwicklung finden. In der Tschechischen Republik beobachten wir neben der stagnierenden Entwicklung in den Regionen im Süden des Landes eine überaus positive Entwicklung im Raum rund um Prag. Die Entwicklungen der nominellen Bruttolöhne in Rumänien und Ungarn deuten darauf hin, dass eine gute wirtschaftliche Entwicklung(siehe Karte 2) nicht zwingendermaßen mit einer positiven Lohnentwicklung einhergehen muss. Die Lohnentwicklung in den Zentren ist durch stagnierende und sogar sinkende Bruttolöhne gekennzeichnet. Auch an dieser Stelle muss auf die unterschiedlichen Beobachtungszeiträume aufmerksam gemacht werden. Des Weiteren könnte ein Grund hierfür mit der Entwicklung des Arbeitsangebots in den Zentren in Verbindung stehen. Ein Zustrom und ein damit einhergehender Anstieg des Arbeitsangebots können generell Lohnerhöhungen entgegenwirken.

50 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien REGIONALE ENTWICKLUNG Karte 4/ Nominelle Bruttolöhne(NUTS-2), Wachstumsrate 2008-2015

REGIONALE ENTWICKLUNG Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Karte 5/ Nettomigrationsraten(NUTS-3), 2010-2016 51 Um nun Aussagen über die Auswirkungen der wirtschaftlichen Entwicklung auf die Mobilität treffen zu können, betrachten wir die Nettomigrationsraten von 2010 bis 2016 in den NUTS-3-Regionen. Ein negativer Wert signalisiert einen Nettoabfluss aus einer Region, wohingegen ein positiver Wert einen Nettozustrom in eine Region anzeigt. In dem Großteil der österreichischen Regionen kam es während

52 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien REGIONALE ENTWICKLUNG des Beobachtungszeitraums zu geringen bis größeren Nettozuströmen. Auch hier sind es wiederum die Ballungszentren, die durch einen größeren Nettozufluss charakterisiert sind. So weisen insbesondere Regionen um Wien, Graz, Salzburg und Innsbruck einen relativ hohen Zufluss auf. Abflüsse können tendenziell hingegen in Regionen in Kärnten, der Steiermark und in Osttirol beobachtet werden. Wenn wir uns den Regionen außerhalb Österreichs zuwenden, können wir ein anderes Muster erkennen. So sind die meisten Regionen außerhalb von Österreich durch Nettoabflüsse bzw. stabile Zahlen für den Zeitraum 2010 bis 2016 gekennzeichnet. Größere Nettoabflüsse zeigen Regionen vermehrt in Rumänien, Bulgarien, Ungarn und besonders Kroatien und in den baltischen Ländern. Dabei handelt es sich vorwiegend um ländlichere bzw. abgelegenere Regionen oder um Regionen, die durch einen Deindustrialisierungsprozess und geringere Beschäftigungsmöglichkeiten gekennzeichnet sind(siehe Europäische Kommission, 2012). Mit Ausnahme der Region rund um Tallinn, der Hauptstadt Estlands, zieht es Individuen aus allen anderen baltischen Regionen weg. Auch die Regionen um die Hauptstädte Vilnius und Riga weisen keine Nettozuströme auf, obwohl diese eigentlich durch ein hohes Wohlstandniveau(siehe Karte 1) und eine hohe wirtschaftliche Entwicklung(siehe Karte 2) charakterisiert sind. Neben Tallinn deuten aber auch andere Hauptstädte auf stärkere Anziehungseffekte hin. Wie bereits zuvor erwähnt, haben sich speziell die Regionen rund um die Hauptstädte in den MOEL wirtschaftlich gut entwickelt, was ein hohes Niveau bei Beschäftigung und Bruttolöhnen(Annex B, Karte A1 und A2) ermöglicht hat. Darüber hinaus finden wir in Polen, der Slowakei und Rumänien auch andere Regionen, die einen relativ hohen Zustrom aufweisen. In Polen handelt es sich dabei vor allem um Regionen rund um andere größere Städte. Durch Agglomerationseffekte verlagern und konzentrieren sich wirtschaftliche Aktivitäten verstärkt in Ballungszentren. Diese Effekte münden in ein höheres Wohlstandsniveau, höhere Arbeitsnachfrage sowie ein höheres Lohnniveau und setzen somit Anziehungseffekte frei. Dies veranlasst verstärkt auch Arbeitslose aus ländlicheren Regionen mit einer geringeren Prosperität wegzuziehen(siehe Jestl und Moser, 2018 für Österreich). Somit können stärkere Nettozuflüsse nicht nur in einzelnen österreichischen Regionen identifiziert werden, sondern zeigen sich auch in Regionen in fast allen MOEL. Diese Ergebnisse deuten auf nicht unwesentliche Binnenmigrationsbewegungen auch innerhalb der MOEL hin. Darüber hinaus wird die Wichtigkeit dieser Zentren tendenziell unterschätzt, da Pendler bei der Betrachtung von Migrationsraten unberücksichtigt bleiben. So bieten diese Zentren unter anderem auch Beschäftigung für Individuen aus umliegenden Gebieten.

ZUSAMMENFASSUNG UND SCHLUSSFOLGERUNGEN Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 53 7. Zusammenfassung und Schlussfolgerungen Nach einer schwierigen Periode infolge der gesamteuropäischen Wirtschaftskrise(bei der jedoch z.B. Polen als einziges europäisches Land keine Rezession durchlief) beobachten wir in den mittel- und osteuropäischen Ländern(MOEL) seit 2013-15 eine generelle wirtschaftliche Erholung, und auch die Prognosen für die nächsten Jahre deuten auf stetiges Wirtschaftswachstum mit signifikant höheren Raten als im EU-Durchschnitt hin. Eine weitere positive Entwicklung sind die Anzeichen, dass sich der Reindustrialisierungsprozess in den MOEL-4(Tschechische Republik, Slowakei, Polen, Ungarn), der bereits seit Mitte der 1990er-Jahre stattgefunden hat, und zwar vorwiegend aufgrund der Anbindung an zentraleuropäische Produktionsnetzwerke, nun auch auf eine weitere Region ausdehnt(Rumänien, Bulgarien und manche der Westbalkanländer). Dies ist umso wichtiger, als dies bedeutet, dass externe Ungleichgewichte in den Handels- und Zahlungsbilanzen, die in diesen Ländern in der Vergangenheit eine große Rolle spielten, in der Zukunft mit geringerer Wahrscheinlichkeit Krisen und Wachstumsunterbrechungen bewirken werden. Eine Folge der Verstetigung des Wachstumsprozesses seit 2013-15(differenziert in unterschiedlichen Ländern) ist auch die starke Erholung auf den Arbeitsmärkten. Die Arbeitslosenquoten sind in einer größeren Gruppe von Ländern geringer als im EU-Durchschnitt und auch in Ländern mit historisch sehr hohen Arbeitslosenquoten, wie Serbien und Bosnien und Herzegowina, stark rückläufig. Manche der Länder(Ungarn, Kroatien, Serbien, Bosnien und Herzegowina) leiden jedoch noch immer unter hoher Jugendarbeitslosigkeit. Der starke Rückgang der Arbeitslosigkeit und auch Meldungen bezüglich Arbeitskräftemangels in bestimmten Berufsgruppen (für die detaillierte Beispiele in dieser Studie angeführt wurden) ist Ausdruck der wirtschaftlichen Erholung einerseits und der demographischen Entwicklungen inklusive Migrationsbewegungen andererseits. Die demographische Entwicklung in den MOEL und am Westbalkan ist gekennzeichnet durch starke Bevölkerungsrückgänge und damit verbundene Prozesse(z.B. demographische Alterung, Migration). Die Bevölkerung schrumpfte in den Jahren seit 2000(die Periode, die in dieser Studie genauer untersucht wurde) dramatisch in Ländern wie Rumänien, Bulgarien, Litauen und Lettland(zwischen 10% und 20%) sowie Serbien, Ungarn, Bosnien und Herzegowina, Kroatien und Estland(um etwa 5%), während in Polen und der Slowakei(um 0,5-1,0%) und in Slowenien und Tschechien(um 3,5%) in dieser Periode ein Bevölkerungswachstum verzeichnet wurde. Hinsichtlich der Bevölkerung im arbeitsfähigen Alter(15-64 Jahre) wurden außer in der Slowakei und in Polen überall Rückgänge registriert. Diese Entwicklungen sind in unterschiedlichem Ausmaß durch Geburts- und Sterberaten einerseits und Emigrationsraten andererseits bedingt. Jedoch spielt die Emigration aus der MOELRegion, insbesondere der jungen Alterskohorten, bei dieser demographischen Entwicklung sicherlich eine wichtige Rolle. Allerdings weisen manche der MOEL auch eine positive Nettomigration auf (Tschechische Republik, sowie Ungarn, Slowakei, Slowenien und Polen in manchen Jahren), und auch die Wanderungsbewegungen innerhalb der MOEL und am Westbalkan sind durchaus signifikant. Mit der zunehmend differenzierten Einkommens- und Arbeitsmarktentwicklung sowie mit weiteren EU-Integrationsschritten(oder der Blockierung dieser Schritte) werden diese auch weiterhin zunehmen.

54 ZUSAMMENFASSUNG UND SCHLUSSFOLGERUNGEN Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Was das Profil der MigrantInnen in den EU-15-Raum und nach Österreich(und im Vergleich nach Deutschland) anlangt, so sind MigrantInnen aus den MOEL vorwiegend jung, mit einem hohen Anteil der 15-24-Jährigen und einem ebenfalls relativ hohen Anteil von Personen mit hoher oder höherer Qualifikation(verglichen mit dem Qualifikationsprofil im Herkunftsland, welches sich auch stetig verbessert). Es ist bekannt, dass MigrantInnen Jobs annehmen, die unter ihrem Qualifikationsniveau sind; es fehlt jedoch teilweise an Längsschnittsanalysen, über welchen Zeitraum und in welchem Grad sich dieser„Job-Qualifikations-Mismatch“ auflöst. Die Beschäftigungsquoten bei den MOELMigrantInnen in den EU-15 sind generell hoch, jedoch gibt es auch hier Differenzierungen, und Studien zeigen, dass Arbeitsmärkte in Krisen mit einer„last in, first out“-Dynamik reagieren, die sich daher besonders auf MigrantInnen auswirkt. Interessant sind die unterschiedlichen Beweggründe für Migration, die bei MOEL-Migrantinnen in Österreich(Mikrozensusbefragung aus dem Jahr 2014) mit Arbeit und Familie in etwa gleichauf liegen (jeweils etwa 40%), während bei den MigrantInnen aus Serbien und Bosnien und Herzegowina der Anteil derjenigen, die Arbeit als Hauptgrund bei der Ersterteilung eines Aufenthaltstitels(laut Eurostat) angeben, sehr gering(bei 6%) ist und vorwiegend Familienzusammenführung als Hauptmotiv angegeben wird. Jedoch ist insbesondere bei MigrantInnen aus Bosnien und Herzegowina der Anteil derjenigen, die Studiengründe angeben, besonders hoch(bei 20%). Im Vergleich dazu liegt der Anteil der MigrantInnen in Deutschland sowohl aus den MOEL als auch aus dem Westbalkan, die Arbeit als Hauptmotiv der Migration angeben, um einiges höher als in Österreich(in Deutschland bei etwa 70% bei Personen aus den MOEL und 47% bzw. 24% bei Personen aus Bosnien und Herzegowina bzw. Serbien). Ein weiterer Aspekt, der für Prognosen der zukünftigen Migrationsbewegungen relevant sein dürfte, sind die Wellenbewegungen der Migrationsflüsse um die Zeitpunkte des EU-Beitritts bzw. des freien Arbeitsmarktzuganges. Sowohl in Deutschland als auch in Österreich können diese „buckelförmigen“ Migrationswellen beobachtet werden, und dies ist ein Grund für die abgeschwächten Migrationsflüsse aus den MOEL in den letzten beiden Jahren. Andere Gründe sind kurz- und mittelfristig die wirtschaftliche und Arbeitsmarkterholung und längerfristig natürlich die sich sehr dramatisch verschlechternden demographischen Entwicklungen. Diese werden in dieser Studie mit einer Zusammenführung der vorhandenen Prognosen bis zum Jahre 2050 eingehend dargestellt. Zwei zusätzliche Aspekte sind zu erwähnen: Erstens die Lohnentwicklungen in den MOEL, da Lohnund Einkommensdifferenzen eine wesentliche Determinante von Migrationsbewegungen sind. Längerfristig, seit dem Beginn des Transformationsprozesses in den vormals kommunistischen Ländern, gab es bei den Einkommen einen beeindruckenden Aufhol-(Konvergenz-)prozess. Es wird jedoch in dieser Studie darauf hingewiesen, dass in manchen Ländern in der Zeit seit dem Ausbruch der Wirtschafts- und Finanzmarktkrise dieser Konvergenzprozess bei den Löhnen ins Stocken geraten ist (insbesondere in Kroatien, Slowenien, Ungarn, Bosnien und Herzegowina und Serbien). Hier ist zu bedenken, dass diese Länder starke Krisen erlebt haben(Bankenkrisen, fiskalische Krisen, Zahlungsbilanzkrisen) und in dieser Periode manchmal einschneidende Lohnkürzungen insbesondere im öffentlichen Sektor stattgefunden haben. In anderen Ländern, in denen keine so starken makroökonomischen Krisen stattgefunden haben, hat sich das Lohndifferential weiterhin verringert, auch wenn es(im Vergleich zu Österreich) in manchen Ländern immer noch sehr hoch ist(z.B. liegen die Durchschnitts-Bruttolöhne zu Kaufkraftparitäten in Bulgarien und Rumänien bei 42% bzw. 51% der österreichischen Löhne und diejenigen in Serbien und Bosnien und Herzegowina bei etwa 45%).

ZUSAMMENFASSUNG UND SCHLUSSFOLGERUNGEN Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 55 Was schließlich die regionalen Entwicklungen in den MOEL betrifft, so wird in dieser Studie(wie auch vielen anderen) darauf hingewiesen, dass hinsichtlich der Einkommens-, Arbeitsmarkt- und Lohnentwicklungen die meisten MOEL seit dem Beginn des Transformationsprozesses Phasen durchlaufen haben, die von einer starken Akzentuierung der regionalen Ungleichheit in den Ländern geprägt waren. Die Gründe sind vielschichtig: einerseits gab es eine starke Abhängigkeit der regionalen Entwicklungsprozesse von einer Einbindung in grenzüberschreitende Produktionsverflechtungen (abhängig von ausländischen Direktinvestitionsflüssen), die zu einer starken wirtschaftlichen Entwicklung in den an Westeuropa(insbesondere Deutschland und Österreich) angrenzenden Regionen geführt hat. Andererseits gab es einen starken Aufholprozess in den Dienstleistungsbereichen, die in der kommunistischen Periode unterentwickelt waren. Von diesem Prozess haben die urbanen Regionen und insbesondere die Hauptstädte sehr stark profitiert. Wir beobachten daher ein ausgeprägtes„West-Ost“Gefälle in den einzelnen Ländern und auch starke kumulative Agglomerationsprozesse in urbanen Zentren, die sich in vielen Indikatoren niederschlagen: Einkommens- und Lohndifferenzen, Unterschiede bei den Beschäftigungsquoten, Miet- und allgemeinen Preisniveaus sowie dem Qualifikationsprofil der Bevölkerung. Diese führen zu Migrationsbewegungen auch innerhalb der Länder, für die es jedoch auch Barrieren gibt(unterschiedliche Angebots- und Nachfrageprofile in der Qualifikation; dramatisch unterschiedliche Wohnkosten, hohe Transportkosten für Pendler). Die regionalen Muster werden sich in den kommenden Jahrzehnten weiter verändern, und in diesem Sinne werden auch die innerstaatlichen (und intra-regionalen) Migrationsbewegungen(und die damit verbundene Mobilität) durchaus eine Alternative zur internationalen Migration darstellen. Zusammenfassend deuten diese Entwicklungen darauf hin, dass mittelfristig eher eine Verflachung der Trends, wenn nicht sogar eine Abschwächung der bestehenden Migrationsflüsse nach Österreich und Wien erwartet werden kann. Dies hat mehrere Gründe: Erstens ist davon auszugehen, dass sich der derzeitige Wirtschaftstrend in den MOEL und die damit einhergehende Erholung auf den Arbeitsmärkten (bis zu der schon entstehenden Angebotsknappheit) auch mittelfristig fortsetzen wird. Zweitens weisen die wahrscheinlichsten demographischen Szenarien auf teilweise starke Rückgänge der Bevölkerung in dieser Region hin. Drittens ist im Verlauf der nächsten Jahre keine weitere Öffnung des freien Arbeitsmarktzugangs(mit Ausnahme Kroatiens) zu erwarten. Schließlich gibt es keine Hinweise, dass sich die regionale Struktur der Migrationsströme in Hinblick auf die österreichischen Bundesländer stark verschieben wird.

56 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien LITERATUR Literatur Alscher, St., J. Obergfell und St.-R. Roos(2015),„Migrationsprofil Westbalkan, Ursachen, Herausforderungen und Lösungsansätze“, Bundesamt für Migration und Flüchtlinge, Working Paper 63, November. Alvarez-Plata, P., H. Brücker und B. Siliverstovs(2003),“Potential Migration from Central and Eastern Europe into the EU-15 – An Update”, Brussels, European Commission, DG Employment, Social Affairs and Equal Opportunities. Baas, T. und H. Brücker(2010),„Wirkungen der Zuwanderung aus den mittel- und osteuropäischen EUStaaten auf Arbeitsmarkt und Gesamtwirtschaft“, in: WISO-Diskurs, Friedrich-Ebert Stiftung, Bonn. September. Biffl, G. et al.(2011),„Auswirkungen der Arbeitsmarktöffnung am 1. Mai auf den Wirtschafts- und Arbeitsstandort Österreich“(Prognosehorizont 2050), Donauuniversität Krems, Krems. Boeri, T., H. Brücker et al.(2001),„The Impact of Eastern Enlargement on Employment and Labour Markets in the EU Member States”, Berlin/Brüssel/Mailand, Europäische Kommission. Borjas, G. J.(1987):„Self-selection and the earnings of immigrants”, American Economic Review 77, No 4(5), S. 31-53. Hille, H. und T. Straubhaar(2001),„The Impact of EU-Enlargement on Migration Movements and Economic Integration: Results of Recent Studies“, in: OECD(Hrsg.): Migration Policies and EU-Enlargement, OECD, Paris. Dustmann, C., M. Casanova, M. Fertig, I. Preston and C.M. Schmidt(2003),„The impact of EU Enlargement on migration fl ows“, Home Of fi ce Online Report. Europäische Kommission(2012), Soziale Auswirkungen von Auswanderung und Landflucht in Mittel- und Osteuropa, http://ec.europa.eu/social/main.jsp?catId=89&langId=de&newsId=1778&furtherNews=yes Europäische Kommission(2015),„Employment and Social Developments in Europe 2015“, Brüssel. Eurofound(2016),„Exploring the diversity of NEETs”, Dublin Fertig, M.(2001),„The economic impact of EU-enlargement: assessing the migration potential”, Empirical Economics 26(4). Fihel, A., A. Janicka, P. Kaczmarczyk und J. Nestorowicz(2015),„Free movement of workers and transitional arrangements: lessons from the 2004 and 2007 enlargements“, Studie im Auftrag der Europäischen Kommission, DG Employment, Social Affairs and Inclusion(Tender No. VT/2014/095), Warschau. Hanganu, E., S. Humpert und M. Kohls(2014),„Zuwanderung aus den neuen EU-Mitgliedstaaten Bulgarien und Rumänien“, Forschungsbericht 24, Bundesamt für Migration und Flüchtlinge. Holland D., T. Fic, A. Rincon-Aznar, L. Stokes und P. Paluchowski(2011),„Labour mobility within the EU – The impact of enlargement and the functioning of the transitional arrangements“, Final report, National Institute of Economic and Social Research, London, http://ec.europa.eu/social/BlobServlet?docId=7120&langId=en Huber, P. und S. Ederer(2011),„FAMO – Fachkräftemonitoring, Regelmäßige Erhebung des Angebots und des Bedarfs an Fachkräften in der Grenzregion Ostösterreichs mit der Slowakei FAMO II: Regionale und gesamtwirtschaftliche Entwicklung in Österreich und den neuen EU-Ländern“, Wien, November.

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58 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien ANNEX A Annex A Abbildung A1/ Einwanderung in die/Auswanderung aus den MOEL, Bosnien und Herzegowina und Serbien und Wanderungssaldo Einwanderung Auswanderung Wanderungssaldo 30000 20000 10000 0 -10000 -20000 -30000 2007 BG 2012 2013 2014 2015 120000 CZ 70000 20000 -30000 -80000 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 20000 10000 0 -10000 -20000 -30000 2001 HR 2007 2012 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 -10000 -20000 -30000 -40000 -50000 2000 2003 HU 2006 2009 2012 2015 250000 150000 50000 -50000 -150000 -250000 -350000 2009 2010 PL 2011 2012 2013 2014 2015 200000 100000 0 -100000 -200000 -300000 -400000 2008 RO 2010 2012 2014 30000 20000 10000 0 -10000 -20000 2000 2003 SI 2006 2009 2012 2015 10000 8000 6000 4000 2000 0 -2000 -4000 -6000 2000 2003 SK 2006 2009 2012 2015 (Fortsetzung nächste Seite)

ANNEX A Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 59 Abbildung A1/ Fortsetzung 20000 15000 10000 5000 0 -5000 -10000 -15000 2000 2003 EE 2006 2009 40000 20000 0 -20000 -40000 -60000 -80000 -100000 2000 2003 LT 2006 2009 40000 30000 20000 10000 0 -10000 -20000 2000 2003 BA 2006 2009 Quelle: Eurostat. 2012 2012 2012 2015 20000 10000 0 -10000 -20000 -30000 -40000 -50000 2000 2015 40000 30000 20000 10000 0 -10000 -20000 2015 2006 LV 2003 2006 2009 2012 RS 2009 2012 2015 2015

60 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien ANNEX A Tabelle A1/ Nettomigration aus den MOEL in die EU-15, 2000-2015 Zielort Herkunft Bulgarien Tschechien Estland Ungarn Lettland Litauen Dänemark 4945 938 1041 2329 3775 7967 Finnland 1850-38 44710 1933 1705 1075 Irland 893 2681 1215 6062 13105 22588 Schweden 5005 1417 246 2431 4369 9941 Großbritannien 46697 29786 7418 43445 61914 112647 Griechenland 34359 738 69 156 296 378 Italien 47291 4728 990 7837 2564 5066 Portugal 4390 111-99 171 130 222 Spanien 126438 6903 1751 8012 3797 16620 Österreich 4845 16939 114 26371 247 280 Belgien 25401 3142 950 5090 1746 2327 Fraankreich 7614-3181 28-3717 1396 970 Deutschland 72117 442672 2571 83854 17722 33320 Luxemburg 784 826 512 966 483 588 Niederlande 17064-3980 772 7650 2947 4091 EU-15 399693 503682 62288 192590 116196 218080 Polen Rumänien Slowakei Slowenien Gesamt 21472 12006 1227 274 55974 3944 2383 200 49 57811 86857 14399 6554 123 154477 43419 13447 1276 531 82082 644354 82023 62684 1106 1092074 334 19882 456 23 56691 75481 902877 7723-129 1054428 588 19251 61 24 24849 55253 649643 6891 1095 876403 23461 38899 8368 1922 121446 61806 54801 5873 882 162018 -32145 55800 1503-978 27290 1259480 267267 18409 13578 2210990 2585 1439 647 435 9265 82246 10721 478 126 122115 2329135 2144838 122350 19061 6107913 Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf UN-Statistiken. United Nations, Department of Economic and Social Affairs (2015). Trends in International Migrant Stock: Migrants by Destination and Origin(United Nations database, POP/DB/MIG/Stock/Rev.2015). Abbildung A2/ Österreich: regionale Bevölkerung zum Jahresende 2016 nach Staatsangehörigkeit, in% Wien Vorarlberg Tirol Steiermark Salzburg Oberösterreich Niederösterreich Kärnten Burgenland 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% BG EE HR LV LT PL RO SK SI CZ HU BA RS Quelle: Statistik Austria.

ANNEX B Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 61 Annex B Karte A1/ Beschäftigungsrate 2015(NUTS-3), in%

62 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien Karte A2/ Bruttolöhne 2015(NUTS-2), Durchschnitt in Euro ANNEX B

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 63 Statistischer Annex Stand der Daten: April 2018 Klassifizierung der Ausbildung richtet sich in der Studie nach ISCED(International Standard Classification of Education). Für alle Länder gilt ISCED 1997 bis 2013, danach ISCED 2011, ausgenommen Bosnien und Herzegowina, das sich auf ISCED 1997 bezieht. In der Studie angewendete Ausbildungsgruppen: Niedrige Ausbildung: Mittlere Ausbildung: Hohe Ausbildung: ISCED 2011: ISCED 0-2 ISCED 3-4 ISCED 5-8 ISCED 1997: ISCED 0-2 ISCED 3-4 ISCED 5-6 Hinweis bezüglich Bevölkerung: Alle Tabellen aus diesem statistischem Annex finden Sie auf dem USB Stick sowie detaillierte Bevölkerungsprognosen bis 2050 nach mehreren Varianten.

64 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 1/ Bevölkerung in 1000 Personen, Stand Jahresende Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 8149 1393 4295 2353 3487 38254 22430 5379 1990 10232 10200 2005 7629 1351 4312 2228 3290 38157 21257 5373 2003 10224 10077 2010 7369 1330 4290 2075 3053 38200 20199 5392 2050 10487 9986 2011 7327 1325 4276 2045 3004 38538 20096 5404 2055 10505 9932 2012 7285 1320 4262 2024 2972 38533 20020 5411 2059 10516 9909 2013 7246 1316 4247 2001 2943 38496 19947 5416 2061 10512 9877 2014 7202 1315 4225 1986 2921 38479 19871 5421 2063 10538 9856 2015 7154 1316 4191 1969 2889 38437 19760 5426 2064 10554 9830 2016 7102 1316 4154 1950 2848 38433 19638 5435 2066 10579 9798 Bosnien und Herzegowina 1) Serbien 3781 7505 3843 7425 3843 7252 3840 7217 3836 7182 3531 7147 3526 7114 3518 7076 3515 7040 Österreich Wien 2) 8021 1550 8254 1652 8375 1703 8408 1717 8452 1741 8507 1767 8576 1797 8690 1840 8773 1868 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011. Ausgenommen: Bulgarien(Zensus 2001 in 2000), Polen(Zensus 2002 bis 2010), Bosnien und Herzegowina bis 2012 laut Zensus 1991, Zensus 2013 danach, Serbien(Zensus 2002 bis 2009). Daten für Slowenien und Österreich sind laut Registerzählung 2011 erhoben. 1) Stand Mitte des Jahres.- 2) 2000 aus Angaben zum Durchschnitt des Jahres errechnet. Quelle: Eurostat, Zentralämter von Bosnien und Herzegowina und Polen, Statistik Austria. Anhang Tabelle 2/ Gesamtfertilitätsrate Durchschnittliche Kinderzahl pro Frau im Alter von 15-49 Jahren Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 1,26 1,36 . 1,25 1,39 1,37 1,31 1,30 1,26 1,15 1,32 2005 1,37 1,52 1,50 1,39 1,29 1,24 1,40 1,27 1,26 1,29 1,31 2010 1,57 1,72 1,55 1,36 1,50 1,41 1,59 1,43 1,57 1,51 1,25 2011 1,51 1,61 1,48 1,33 1,55 1,33 1,47 1,45 1,56 1,43 1,23 2012 1,50 1,56 1,51 1,44 1,60 1,33 1,52 1,34 1,58 1,45 1,34 2013 1,48 1,52 1,46 1,52 1,59 1,29 1,46 1,34 1,55 1,46 1,35 2014 1,53 1,54 1,46 1,65 1,63 1,32 1,56 1,37 1,58 1,53 1,44 2015 1,53 1,58 1,40 1,70 1,70 1,32 1,58 1,40 1,57 1,57 1,45 2016 1,54 1,60 1,42 1,74 1,69 1,39 1,64 1,48 1,58 1,63 1,53 Bosnien und Herzegowina Serbien 1,30 1,20 1,27 1,21 1,35 1,28 1,26 1,24. 1,48 1,45 1,40 1,40 1,45 1,43 1,46 1,46 1,46 Österreich Wien 1,36 1,41 1,44 1,43 1,44 1,44 1,46 1,49 1,53 1,32 1,37 1,42 1,42 1,40 1,40 1,41 1,42 1,45 Quelle: Eurostat, Zentralamt von Bosnien und Herzegowina.

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 65 Anhang Tabelle 3/ Lebenserwartung der Kinder im Alter von weniger als einem Jahr Stand Jahresende Männer Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 68,4 69,0 70,3 70,7 70,9 71,3 71,1 71,2 65,6 67,6 70,9 71,4 71,4 72,8 72,4 73,2 . 71,7 73,4 73,8 73,9 74,5 74,7 74,4 . 64,9 67,9 68,6 68,9 69,3 69,1 69,7 66,7 65,2 67,6 68,1 68,4 68,5 69,2 69,2 69,6 70,8 72,2 72,5 72,6 73,0 73,7 73,5 67,7 68,4 70,0 70,8 70,9 71,6 71,3 71,5 69,2 70,2 71,8 72,3 72,5 72,9 73,3 73,1 72,2 73,9 76,4 76,8 77,1 77,2 78,2 77,8 71,6 72,9 74,5 74,8 75,1 75,2 75,8 75,7 67,5 68,7 70,7 71,2 71,6 72,2 72,3 72,3 2016 71,3 73,3 75,0 69,8 69,5 73,9 71,7 73,8 78,2 76,1 72,6 Bosnien und Herzegowina Serbien 64,2 66,8 68,9 69,4 69,8 70,0 70,4 70,7 70,7 68,9 70,2 71,8 72,0 72,3 72,6 72,8 72,8 73,2 Österreich Wien 75,2 76,6 77,8 78,3 78,4 78,6 79,1 78,8 79,3 74,4 75,9 76,7 77,1 77,3 77,4 77,9 77,8 78,5 Frauen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 75,0 76,2 77,4 76,4 78,2 80,8 . 78,8 79,9 . 76,3 78,0 77,4 77,4 78,9 78,0 79,3 80,7 74,8 75,4 77,7 77,5 78,1 79,3 79,9 80,9 83,1 78,5 79,2 80,9 76,2 77,2 78,6 Bosnien und Herzegowina Serbien 69,7 74,4 72,2 75,6 74,5 77,0 Österreich Wien 81,2 80,4 82,2 81,6 83,5 82,2 Quelle: Eurostat, Zentralamt von Bosnien und Herzegowina. 77,8 81,3 80,4 78,8 79,3 81,1 78,2 79,8 83,3 81,1 78,7 75,0 77,2 83,8 82,7 77,9 81,5 80,6 78,9 79,6 81,1 78,1 79,9 83,3 81,2 78,7 75,3 77,5 83,6 82,5 78,6 81,7 81,0 78,9 79,6 81,2 78,7 80,1 83,6 81,3 79,1 75,5 77,9 83,8 82,6 78,0 81,9 81,0 79,4 80,1 81,7 78,7 80,5 84,1 82,0 79,4 75,8 78,0 84,0 82,8 78,2 82,2 80,5 79,5 79,7 81,6 78,7 80,2 83,9 81,6 79,0 76,1 77,9 83,7 82,9 78,5 82,2 81,3 79,6 80,1 82,0 79,1 80,7 84,3 82,1 79,7 76,2 78,3 84,1 83,0

66 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 4/ Bevölkerung 15-64 nach Altersgruppen in 1000 Personen, Stand Jahresende Land Alter 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Bulgarien Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 8149 5552 1267 1171 2278 2103 1331 7629 5270 1024 1011 2148 2111 1336 7369 5034 975 870 2084 2080 1360 7327 4966 980 834 2085 2047 1381 7285 4899 990 793 2082 2023 1395 7246 4832 996 752 2070 2010 1418 7202 4764 998 718 2050 1995 1440 7154 4694 998 688 2031 1975 1462 7102 4629 1001 660 2004 1965 1472 Estland Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 1393 940 242 200 393 346 211 1351 920 203 200 376 343 228 1330 894 204 173 369 352 232 1325 885 206 165 369 351 235 1320 875 207 156 370 349 238 1316 866 208 147 371 348 242 1315 859 210 141 373 344 247 1316 854 211 134 374 345 250 1316 848 214 130 372 345 254 Kroatien Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 4295 2880 723 565 1201 1114 692 4312 2876 680 545 1177 1154 756 4290 2874 655 507 1159 1209 761 4276 2865 645 503 1148 1214 765 4262 2852 637 500 1140 1212 773 4247 2836 628 495 1134 1207 783 4225 2809 621 489 1123 1197 795 4191 2774 611 479 1113 1182 805 4154 2737 603 466 1097 1173 814 Lettland Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 2353 1590 409 341 669 580 355 2228 1526 324 348 617 561 379 2075 1399 295 278 567 554 381 2045 1373 292 260 560 553 380 2024 1352 292 243 557 551 380 2001 1325 294 226 552 548 382 1986 1303 298 212 547 544 385 1969 1282 300 200 542 541 387 1950 1259 304 188 533 537 388 Litauen Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 3487 2315 687 498 1035 782 485 3290 2209 545 483 927 799 536 3053 2053 454 434 806 812 545 3004 2016 444 417 785 815 543 2972 1993 437 403 772 818 542 2943 1971 430 390 761 819 543 2921 1949 425 378 753 818 547 2889 1916 424 358 742 816 549 2848 1876 422 336 727 813 550 Polen Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 38254 26234 7294 6471 10786 8977 4726 38157 26892 6189 6185 10740 9966 5076 38200 27257 5759 5268 11447 10541 5185 38538 27394 5819 5090 11656 10648 5325 38533 27249 5797 4916 11751 10582 5488 38496 27052 5771 4735 11827 10490 5673 38479 26840 5764 4561 11880 10399 5874 38437 26606 5755 4389 11911 10306 6076 38433 26356 5773 4222 11923 10212 6303 Rumänien Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 22430 15366 4047 3584 6548 5233 3017 21257 14535 3589 3076 6228 5231 3133 20199 13745 3198 2483 6123 5139 3256 20096 13669 3184 2453 6124 5093 3242 20020 13622 3140 2365 6023 5234 3258 19947 13556 3095 2280 5926 5349 3297 19871 13414 3081 2210 5835 5369 3376 19760 13259 3065 2163 5717 5379 3436 19644 13092 3057 2122 5602 5368 3496 Slowakei Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 5379 3729 1034 916 1585 1228 616 5373 3842 896 850 1633 1359 635 5392 3882 832 752 1679 1451 678 5404 3881 833 728 1691 1462 691 5411 3870 831 705 1702 1463 710 5416 3853 830 682 1710 1461 733 5421 3834 830 659 1714 1461 757 5426 3810 832 636 1717 1457 784 5435 3780 840 611 1717 1453 815 (Anhang Tabelle 4/ Fortsetzung)

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 67 Anhang Tabelle 4/ Fortsetzung Land Alter 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Slowenien Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 1990 1395 313 289 606 501 281 2003 1407 283 262 605 540 313 2050 1420 291 230 605 585 339 2055 1416 294 223 600 593 345 2059 1409 298 216 596 597 352 2061 1400 301 208 592 599 360 2063 1389 304 203 587 600 369 2064 1378 306 199 581 597 380 2066 1367 309 196 574 597 390 Tschechische Republik Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 10232 7159 1662 1537 2912 2710 1411 10224 7271 1497 1335 3100 2836 1456 10487 7328 1522 1256 3200 2872 1637 10505 7263 1541 1213 3205 2845 1701 10516 7188 1560 1170 3207 2811 1768 10512 7109 1577 1125 3204 2780 1826 10538 7057 1601 1087 3202 2768 1880 10554 6998 1624 1049 3192 2757 1932 10579 6943 1647 1012 3179 2751 1989 Ungarn Bosnien und Herzegowina 1) Serbien Österreich Wien Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ Total 15-64 0-14 15-24 25-44 45-64 65+ 10200 6963 1692 1480 2810 2673 1545 10077 6932 1553 1303 2912 2718 1591 .. .. .. .. .. .. .. 7505 5059 1225 1022 2014 2023 1221 7425 4982 1165 969 1986 2026 1278 8021 5424 1359 955 2544 1925 1238 8254 5584 1313 1018 2493 2073 1358 1554 1075 228 162 514 399 250 1652 1150 241 195 533 421 262 9986 6857 1457 1232 2994 2632 1671 . . . . . . . 7252 4957 1048 863 1957 2138 1246 8375 5663 1234 1018 2354 2291 1478 1703 1171 244 205 526 440 288 9932 6816 1440 1214 2913 2688 1676 . . . . . . . 7217 4931 1037 848 1952 2132 1248 8408 5688 1224 1018 2330 2340 1496 1717 1181 246 207 526 449 289 9909 6776 1431 1196 2896 2683 1702 . . . . . . . 7182 4886 1031 827 1948 2111 1264 8452 5705 1219 1019 2312 2374 1527 1741 1197 249 213 531 454 295 9877 6720 1426 1173 2868 2678 1732 3531 2485 544 471 995 1019 502 7147 4834 1025 806 1944 2084 1288 8508 5732 1219 1014 2305 2413 1557 1767 1214 252 215 539 460 300 9856 6664 1427 1147 2843 2674 1764 . . . . . . . 7114 4777 1023 787 1934 2055 1314 8585 5775 1226 1010 2311 2454 1584 1797 1236 257 217 551 468 304 9830 6609 1424 1120 2826 2663 1797 . . . . . . . 7076 4712 1021 769 1925 2019 1343 8700 5849 1247 1020 2339 2490 1605 1840 1269 264 224 567 477 307 9798 6546 1423 1090 2805 2651 1828 . . . . . . . 7040 4665 1012 755 1913 1997 1362 8773 5884 1264 1007 2352 2524 1626 1868 1289 270 226 578 486 309 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011. Ausgenommen: Bulgarien(Zensus 2001 in 2000), Polen(Zensus 2002 bis 2010), Serbien(Zensus 2002 bis 2009). Daten für Slowenien und Österreich sind laut Registerzählung 2011 erhoben. 1) Laut Zensus Oktober 2013. Quelle: Eurostat, Zentralämter von Bosnien und Herzegowina und Polen, Statistik Austria.

68 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 5/ Bevölkerung nach Geschlecht in 1000 Personen, Stand Jahresende Land Geschlecht 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Bulgarien insgesamt männlich weiblich 8149 3967 4182 7629 3715 3915 7369 3589 3781 7327 3567 3760 7285 3545 3739 7246 3525 3721 7202 3502 3700 7154 3477 3677 7102 3450 3652 Estland insgesamt männlich weiblich 1393 649 744 1351 628 723 1330 620 710 1325 618 707 1320 616 704 1316 615 701 1315 615 700 1316 617 699 1316 618 698 Kroatien insgesamt männlich weiblich 4295 2064 2231 4312 2074 2239 4290 2069 2221 4276 2062 2214 4262 2056 2206 4247 2050 2197 4225 2039 2186 4191 2023 2168 4154 2005 2149 Lettland insgesamt männlich weiblich 2353 1083 1270 2228 1022 1206 2075 948 1127 2045 935 1110 2024 927 1097 2001 917 1084 1986 911 1075 1969 904 1065 1950 896 1054 Litauen insgesamt männlich weiblich 3487 1631 1856 3290 1528 1761 3053 1407 1645 3004 1384 1620 2972 1369 1603 2943 1356 1587 2921 1346 1575 2889 1330 1559 2848 1312 1536 Polen insgesamt männlich weiblich 38254 38157 38200 38538 38533 38496 38479 38437 38433 18537 18454 18444 18655 18649 18630 18620 18598 18593 19717 19703 19756 19884 19884 19866 19859 19839 19840 Rumänien insgesamt männlich weiblich 22430 21257 20199 20096 20020 19947 19871 19760 19644 10963 10352 9833 9777 9761 9746 9707 9650 9603 11467 10905 10366 10319 10259 10201 10164 10111 10042 Slowakei insgesamt männlich weiblich 5379 2613 2766 5373 2610 2763 5392 2625 2767 5404 2632 2773 5411 2636 2775 5416 2639 2777 5421 2642 2779 5426 2646 2780 5435 2652 2784 Slowenien insgesamt männlich weiblich 1990 973 1017 2003 981 1022 2050 1015 1036 2055 1017 1039 2059 1019 1040 2061 1021 1040 2063 1022 1041 2064 1023 1041 2066 1025 1041 Tschechische Republik insgesamt männlich weiblich 10232 10224 10487 10505 10516 10512 10538 10554 10579 4982 4990 5147 5158 5164 5162 5177 5186 5201 5250 5234 5340 5347 5352 5350 5361 5368 5378 Ungarn insgesamt männlich weiblich Bosnien und Herzegowina 1) insgesamt männlich weiblich 10200 10077 4851 4785 5349 5292 .. .. .. 9986 4744 5242 . . . 9932 4725 5207 . . . 9909 4716 5193 . . . 9877 4703 5174 3531 1732 1799 9856 4696 5160 . . . 9830 4689 5142 . . . 9798 4675 5122 . . . Serbien insgesamt männlich weiblich 7505 3649 3855 7425 3611 3815 7252 3531 3721 7217 3514 3702 7182 3497 3684 7147 3480 3667 7114 3464 3650 7076 3446 3630 7040 3429 3611 Österreich insgesamt männlich weiblich 8021 3881 4140 8254 4014 4240 8375 4079 4296 8408 4098 4310 8452 4124 4328 8507 4156 4351 8576 4195 4381 8700 4273 4428 8773 4312 4460 Wien insgesamt männlich weiblich 1550 731 819 1652 789 863 1703 815 887 1717 823 894 1741 836 905 1767 851 916 1797 868 930 1797 868 930 1840 893 947 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011. Ausgenommen: Bulgarien(Zensus 2001 in 2000), Polen(Zensus 2002 bis 2010), Serbien(Zensus 2002 bis 2009). Daten für Slowenien und Österreich sind laut Registerzählung 2011 erhoben. 1) Laut Zensus Oktober 2013. Quelle: Eurostat, Zentralämter von Bosnien und Herzegowina und Polen, Statistik Austria.

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 69 Anhang Tabelle 6/ Bevölkerung nach Bildungsabschluss im Alter von 25-64, LFS Land Ausbildung 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Bulgarien in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 4234 4179 4149 4109 4085 4060 4022 3984 . 1166 873 828 781 742 767 730 707 . 2153 2331 2343 2344 2299 2196 2187 2175 . 915 975 978 984 1044 1096 1106 1103 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 27,5 20,9 20,0 19,0 18,2 18,9 18,1 17,7 . 50,9 55,8 56,5 57,0 56,3 54,1 54,4 54,6 . 21,6 23,3 23,6 24,0 25,6 27,0 27,5 27,7 Estland in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 718 718 720 719 718 718 717 718 . 79 77 79 72 67 85 81 78 . 401 386 375 376 382 363 363 361 . 238 254 266 271 269 270 273 279 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 11,0 10,7 10,9 10,0 9,4 11,8 11,3 10,9 . 55,8 53,8 52,1 52,3 53,2 50,6 50,5 50,2 . 33,2 35,4 36,9 37,6 37,4 37,6 38,1 38,9 Kroatien in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 2209 2364 2365 2355 2346 2334 2303 2280 . 601 536 514 459 437 405 389 395 . 1254 1388 1423 1454 1437 1431 1390 1361 . 354 439 424 434 463 498 523 524 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 27,2 22,7 21,7 19,5 18,6 17,3 16,9 17,3 . 56,8 58,7 60,2 61,7 61,2 61,3 60,4 59,7 . 16,0 18,5 17,9 18,4 19,7 21,3 22,7 23,0 Lettland in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 1173 1122 1108 1100 1097 1083 1074 1065 . 183 128 134 120 117 113 106 99 . 752 691 667 658 640 641 628 610 . 238 302 307 321 340 327 339 355 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 15,6 11,4 12,1 10,9 10,6 10,5 9,8 9,3 . 64,1 61,6 60,2 59,9 58,3 59,2 58,5 57,3 . 20,3 26,9 27,7 29,2 31,0 30,2 31,6 33,3 Litauen in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 1754 1668 1609 1595 1586 1575 1565 1551 . 219 135 115 107 104 106 102 83 . 1069 992 956 945 924 892 857 852 . 466 541 539 543 558 578 606 616 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 12,5 8,1 7,1 6,7 6,6 6,7 6,5 5,4 . 61,0 59,5 59,4 59,3 58,2 56,6 54,8 54,9 . 26,5 32,4 33,5 34,1 35,2 36,7 38,7 39,7 (Anhang Tabelle 6/ Fortsetzung)

70 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 6/ Fortsetzung Land Ausbildung 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Polen in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 20323 20810 20977 21039 21044 20980 20940 20648 . 3080 2390 2326 2189 2076 1989 1935 1793 . 13830 13744 13766 13693 13548 13332 13196 12925 . 3414 4676 4884 5157 5420 5659 5810 5930 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 15,2 11,5 11,1 10,4 9,9 9,5 9,2 8,7 . 68,0 66,0 65,6 65,1 64,4 63,5 63,0 62,6 . 16,8 22,5 23,3 24,5 25,8 27,0 27,7 28,7 Rumänien in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 11697 11289 11251 11227 11263 11264 11215 11097 . 3152 2952 2870 2762 2734 3068 2803 2580 . 7251 6801 6735 6749 6776 6409 6488 6588 . 1295 1537 1647 1716 1753 1787 1925 1929 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 26,9 26,1 25,5 24,6 24,3 27,2 25,0 23,3 . 62,0 60,2 59,9 60,1 60,2 56,9 57,8 59,4 . 11,1 13,6 14,6 15,3 15,6 15,9 17,2 17,4 Slowakei in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 2950 3133 3130 3153 3165 3171 3175 3174 . 358 283 274 261 258 287 273 259 . 2180 2307 2274 2293 2278 2238 2230 2218 . 413 543 583 598 630 646 672 698 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 12,1 9,0 8,7 8,3 8,1 9,0 8,6 8,1 . 73,9 73,6 72,6 72,7 72,0 70,6 70,2 69,9 . 14,0 17,3 18,6 19,0 19,9 20,4 21,2 22,0 Slowenien in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 1136 1183 1188 1191 1187 1188 1179 1170 . 224 197 184 179 173 170 156 148 . 683 705 705 697 683 679 667 662 . 229 280 298 315 331 340 356 360 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 19,7 16,7 15,5 15,0 14,5 14,3 13,2 12,7 . 60,1 59,6 59,4 58,5 57,6 57,1 56,6 56,6 . 20,2 23,7 25,1 26,4 27,9 28,6 30,2 30,7 Tschechische Republik in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 5912 6103 6061 6036 6006 5976 5959 5938 . 596 492 465 456 431 407 408 390 . 4544 4587 4493 4416 4345 4283 4229 4184 . 772 1023 1103 1163 1229 1285 1322 1364 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 10,1 8,1 7,7 7,5 7,2 6,8 6,8 6,6 . 76,9 75,2 74,1 73,2 72,4 71,7 71,0 70,5 . 13,0 16,8 18,2 19,3 20,5 21,5 22,2 23,0 (Anhang Tabelle 6/ Fortsetzung)

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 71 Anhang Tabelle 6/ Fortsetzung Land Ausbildung 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Ungarn in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 5544 5542 5538 5526 5499 5465 5432 5407 . 1309 1043 1027 994 961 924 912 900 . 3288 3389 3346 3311 3296 3265 3204 3225 . 947 1110 1165 1221 1242 1276 1317 1282 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 23,6 18,8 18,5 18,0 17,5 16,9 16,8 16,6 . 59,3 61,1 60,4 59,9 59,9 59,7 59,0 59,6 . 17,1 20,0 21,0 22,1 22,6 23,4 24,2 23,7 Bosnien und Herzegowina in 1000 Personen insgesamt . . 1681 1659 1638 1657 1625 1642 1570 niedrig . . 567 558 529 519 490 477 427 mittel . . 944 919 928 934 927 970 945 hoch . . 170 182 182 205 209 194 199 in% insgesamt . . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 niedrig . . 33,7 33,6 32,3 31,3 30,1 29,1 27,2 mittel . . 56,2 55,4 56,6 56,3 57,0 59,1 60,1 hoch . . 10,1 11,0 11,1 12,4 12,8 11,8 12,7 Serbien in 1000 Personen insgesamt . . 4119 4083 4064 4014 4019 3973 3920 niedrig . . 1010 997 946 913 851 809 791 mittel . . 2402 2371 2371 2317 2346 2309 2252 hoch . . 707 715 747 784 822 855 878 in% insgesamt . . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 niedrig . . 24,5 24,4 23,3 22,7 21,2 20,4 20,2 mittel . . 58,3 58,1 58,3 57,7 58,4 58,1 57,4 hoch . . 17,2 17,5 18,4 19,5 20,4 21,5 22,4 Österreich in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 4527 4588 4622 4639 4662 4700 4747 4808 . 888 810 815 793 794 759 729 744 . 2839 2900 2919 2929 2907 2536 2568 2555 . 800 879 887 918 961 1405 1450 1509 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 19,6 17,6 17,6 17,1 17,0 16,1 15,4 15,5 . 62,7 63,2 63,2 63,1 62,4 54,0 54,1 53,1 . 17,7 19,1 19,2 19,8 20,6 29,9 30,6 31,4 Wien in 1000 Personen insgesamt niedrig mittel hoch . 943 952 961 968 981 998 1017 1041 . 181 170 176 174 175 172 174 176 . 542 522 529 528 506 436 444 450 . 220 260 256 267 300 390 400 416 in% insgesamt niedrig mittel hoch . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 19,2 17,9 18,4 17,9 17,8 17,2 17,1 16,9 . 57,5 54,8 55,0 54,5 51,6 43,7 43,6 43,2 . 23,3 27,4 26,6 27,6 30,6 39,1 39,3 39,9 Quelle: Eurostat, SEE Jobs Gateway, Statistik Austria.

72 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 7/ Bevölkerung nach Bildungsabschluss und Alter basierend auf Zensus 2011 Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bevölkerung Bildungsabschluss keine Aus25-64 niedrig mittel hoch bildung* in 1000 Personen 4162 848 2150 1089 74 703 69 350 271 13 2368 451 1417 484 16 1121 127 668 321 4 1613 144 878 585 5 21872 2456 13753 4899 765 11209 3131 5794 2146 139 3143 1279 1141 625 98 1191 245 677 266 3 6018 565 4113 1006 333 5601 1027 3341 1206 27 Bevölkerung Bildungsabschluss 25-64 niedrig mittel hoch Anteil in% 100,0 20,4 51,7 26,2 100,0 9,8 49,8 38,6 100,0 19,1 59,8 20,4 100,0 11,3 59,6 28,7 100,0 8,9 54,5 36,3 100,0 11,2 62,9 22,4 100,0 27,9 51,7 19,1 100,0 40,7 36,3 19,9 100,0 20,5 56,8 22,4 100,0 9,4 68,4 16,7 100,0 18,3 59,7 21,5 Bosnien und Herzegowina 1)2) Serbien 2) 2987 6162 915 1957 1547 3015 380 1001 146 189 100,0 30,6 51,8 12,7 100,0 31,8 48,9 16,2 Österreich Wien 4666 897 2882 887. 100,0 19,2 61,8 19,0 935 187 505 243. 100,0 20,0 54,0 26,0 Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bevölkerung Bildungsabschluss keine Aus30-34 niedrig mittel hoch bildung* in 1000 Personen 534 102 253 167 12 89 12 37 38 2 295 28 188 77 1 135 24 64 46 1 186 30 66 90 1 3045 193 1654 1056 142 1523 418 658 421 26 461 136 184 117 24 158 17 91 50. 865 54 560 190 61 765 96 443 223 3 Bevölkerung Bildungsabschluss 30-34 niedrig mittel hoch Anteil in% 100,0 19,1 47,4 31,4 100,0 14,0 41,2 42,3 100,0 9,5 63,7 26,3 100,0 18,2 47,4 33,9 100,0 16,0 35,4 48,2 100,0 6,3 54,3 34,7 100,0 27,4 43,2 27,6 100,0 29,4 40,0 25,4 100,0 10,6 57,4 31,7 100,0 6,2 64,8 22,0 100,0 12,6 57,9 29,1 Bosnien und Herzegowina Serbien .... .... . . .... .... Österreich Wien 538 81 329 129 129 28 61 41 *) Inkludiert"andere" nicht zuordenbare Personen. 1) Zensus 2013.-2) Bevölkerungsgruppe 15+. Quelle: Eurostat, Zentralämter von Bosnien und Herzegowina und Serbien. . . 100,0 15,0 61,1 23,9 100,0 21,6 47,0 31,4

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 73 Anhang Tabelle 8/ Natürliche Bevölkerungsentwicklung und Wanderungssalden in den MOEL, WB-2, Österreich und Wien Natürliche Bevölkerungsveränderung in Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 -41408 -5336 -6500 -11903 -4770 10321 -21299 2427 -408 -18091 -38004 2005 -42299 -2966 -9298 -10898 -14289 -3902 -41081 955 -668 -5727 -38236 2010 -34652 35 -8735 -10259 -11444 34822 -47524 6965 3734 10309 -40121 2011 -37412 -565 -9822 -9715 -10769 12915 -55197 8910 3248 1825 -40746 2012 -40160 -1394 -9939 -9128 -10479 1469 -54435 3098 2681 387 -39171 2013 -37767 -1713 -10447 -8095 -11626 -17736 -58876 2734 1777 -2409 -37153 2014 -41367 -1933 -11273 -6720 -9883 -1307 -56225 3687 2279 4195 -33013 2015 -44167 -1336 -16702 -6499 -10301 -25613 -63803 1776 807 -409 -39440 2016 -42596 -1339 -14005 -6612 -10483 -5752 -57206 5206 656 4913 -31737 Bosnien und Herzegowina Serbien 9081 225-1590-3647-3620-4978 -5577 .-6254 -30278-34591-34907-37337-35143-34746 -34786-38021-36100 Österreich Wien 1488 -2100 3001 710 1543 1702 1630 2252 -484 1861 -196 2359 3470 3246 1308 3405 7006 4773 Wanderungssaldo einschließlich statistischer Anpassungen in Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 0 -3194 -52367 -16428 -20306 -19669 -3729 -22301 2747 -27980 16658 2005 -16903 -5184 10924 -10952 -51096 -12878 -84257 -712 6436 30449 17268 2010 -17683 -3665 -4255 -35640 -77944 5027 -48100 -4929 -521 14334 11519 2011 -4795 -3878 -4051 -20077 -38178 -11841 -47866 2966 2059 16889 12755 2012 -2512 -3649 -3905 -11860 -21257 -2726 -21487 3416 644 10293 16044 2013 -1108 -2642 -4884 -14262 -16807 -26943 -13887 2379 487 -1297 5720 2014 -2112 -615 -10220 -8652 -12327 -10935 -20439 1713 -490 21661 11219 2015 -4247 2410 -17945 -10640 -22403 -12792 -46530 3127 507 15977 14354 2016 -9329 1030 -22451 -12229 -30171 11507 -58758 3885 1051 20064 -1187 Bosnien und Herzegowina 1) 27551-107 456-271. 244... Serbien 7065 4028 4425 2437-1. 2420.. Österreich Wien 17272 7519 49938 19170 21978 11158 31327 11977 44223 22301 56122 73670 114237 65388 23141 27345 39484 22583 (Anhang Tabelle 8/ Fortsetzung)

74 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 8/ Fortsetzung Rate der natürlichen Bevölkerungsveränderung pro 1000 Einwohner Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 -5,1 -3,8 -1,5 -5,0 -1,4 0,3 -0,9 0,5 -0,2 -1,8 -3,7 2005 -5,5 -2,2 -2,2 -4,9 -4,3 -0,1 -1,9 0,2 -0,3 -0,6 -3,8 2010 -4,7 0,0 -2,0 -4,9 -3,7 0,9 -2,3 1,3 1,8 1,0 -4,0 2011 -5,1 -0,4 -2,3 -4,7 -3,6 0,3 -2,7 1,7 1,6 0,2 -4,1 2012 -5,5 -1,1 -2,3 -4,5 -3,5 0,0 -2,7 0,6 1,3 0,0 -3,9 2013 -5,2 -1,3 -2,5 -4,0 -3,9 -0,5 -2,9 0,5 0,9 -0,2 -3,8 2014 -5,7 -1,5 -2,7 -3,4 -3,4 0,0 -2,8 0,7 1,1 0,4 -3,3 2015 -6,2 -1,0 -4,0 -3,3 -3,5 -0,7 -3,2 0,3 0,4 0,0 -4,0 2016 -6,0 -1,0 -3,4 -3,4 -3,7 -0,2 -2,9 1,0 0,3 0,5 -3,2 Bosnien und Herzegowina Serbien 2,4 0,1-0,4-0,9-0,9-1,3-1,5 .-1,8 -4,0 -4,6-4,8-5,2-4,9-4,8-4,9 -5,4-5,1 Österreich Wien 0,2 0,4 0,2 0,2-0,1 0,0 0,4 0,2 0,8 -1,4 0,4 1,0 1,3 1,1 1,3 1,8 1,9 2,6 Rate des Wanderungssaldos einschließlich statistischer Anpassungen in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 0,0 -2,3 -11,7 -6,9 -5,8 -0,5 -0,2 -4,1 1,4 -2,7 1,6 2005 -2,2 -3,8 2,5 -4,9 -15,4 -0,3 -4,0 -0,1 3,2 3,0 1,7 2010 -2,4 -2,8 -1,0 -17,0 -25,2 0,1 -2,4 -0,9 -0,3 1,4 1,2 2011 -0,7 -2,9 -0,9 -9,7 -12,6 -0,3 -2,4 0,5 1,0 1,6 1,3 2012 -0,3 -2,8 -0,9 -5,8 -7,1 -0,1 -1,1 0,6 0,3 1,0 1,6 2013 -0,2 -2,0 -1,1 -7,1 -5,7 -0,7 -0,7 0,4 0,2 -0,1 0,6 2014 -0,3 -0,5 -2,4 -4,3 -4,2 -0,3 -1,0 0,3 -0,2 2,1 1,1 2015 -0,6 1,8 -4,3 -5,4 -7,7 -0,3 -2,3 0,6 0,2 1,5 1,5 2016 -1,3 0,8 -5,4 -6,2 -10,5 0,3 -3,0 0,7 0,5 1,9 -0,1 Bosnien und Herzegowina 1) Serbien 7,3. 0,1-0,1. 0,1... 0,9 0,5 0,6 0,3.. 0,3.. Österreich Wien Quelle: Eurostat. 2,2 6,1 2,6 3,7 5,2 6,6 8,6 13,2 7,5 4,8 11,7 6,6 7,0 12,9 13,2 15,3 21,7 12,2

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 75 Anhang Tabelle 9/ Internationaler Migrationsbestand nach Herkunftsländern in 1000 Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 690,7 141,9 874,4 238,8 348,7 2068,4 1139,1 251,9 118,9 401,3 420,2 2005 909,4 150,5 834,8 271,3 412,8 2907,3 2107,0 273,6 119,9 608,5 466,4 2010 1127,2 161,8 861,9 306,3 483,9 3855,2 3274,2 294,7 124,5 796,7 527,8 2015 1166,7 191,0 872,1 358,6 568,4 4258,2 3412,1 335,8 134,3 856,5 587,1 Bosnien und Herzegowina Serbien 1468,8 1133,1 1490,9 927,7 1575,7 846,2 Quelle: United Nations, Department of Economic and Social Affairs. Population Division(2017). 1611,4 931,9 2017 1291,6 199,4 916,8 374,0 596,9 4701,5 3578,5 356,3 143,5 962,2 636,8 1659,9 956,5

76 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 10/ Die Top-10 Zielländer in 2017 in 1000 Personen BG Türkei Spanien Deutschland UK USA Griechenland Italien Niederlande Kanada Frankreich Andere Total 570,6 128,1 105,7 72,6 72,4 71,6 58,7 23,5 20,4 17,9 150,2 1291,6 EE Russland Finnland Deutschland USA Schweden Ukraine UK Norwegen Kanada Australien Andere Total 58,8 52,5 11,8 10,9 10,4 10,3 7,7 5,5 4,8 3,5 23,4 199,4 HR Serbien Deutschland Kanada Australien Slowenien USA Österreich Italien Schweiz Montenegro Andere Total 281,3 210,2 93,0 73,3 46,5 44,2 44,1 25,1 22,6 14,1 62,5 916,8 LV UK Russland Deutschland USA Irland Ukraine Belarus Norwegen Kanada Schweden Andere Total LT UK Russland Polen Deutschland Irland USA Norwegen Ukraine Belarus Spanien Andere Total 158,9 71,1 52,8 50,0 41,5 38,8 38,7 24,7 17,3 16,4 86,6 596,9 PL Deutschland UK USA Kanada Irland Niederlande Italien Frankreich Norwegen Schweden Andere Total 1936,7 874,3 473,9 177,1 137,1 126,1 120,7 113,3 98,2 86,5 557,5 4701,5 RO Italien Spanien Deutschland UK Ungarn USA Israel Kanada Frankreich Österreich Andere Total 1039,6 652,3 592,2 231,4 208,5 175,0 101,1 96,0 91,2 77,4 313,9 3578,5 SK UK Tschechien Deutschland Österreich Ungarn Kanada Schweiz Irland Italien Spanien Andere Total SI Deutschland Österreich Kroatien Serbien Kanada USA Australien Italien Schweiz Frankreich Andere Total 39,9 19,7 19,1 10,9 9,7 9,5 9,0 4,8 4,1 2,6 14,4 143,5 CZ Deutschland Slowakei USA Österreich UK Kanada Australien Schweiz Russland Italien Andere Total 545,4 92,8 74,6 60,6 51,6 23,7 15,0 14,8 11,3 10,6 61,9 962,2 HU Deutschland UK USA Österreich Kanada Australien Slowakei Schweiz Russland Schweden Andere Total 173,3 84,2 77,5 49,0 45,3 24,3 18,2 18,2 16,9 16,7 113,3 636,8 BA Kroatien Serbien Deutschland Österreich USA Slowenien Schweiz Schweden Australien Kanada Andere Total 394,1 333,7 200,5 170,9 125,4 103,7 59,7 58,4 43,5 41,7 128,3 1659,9 RS Österreich Schweiz Deutschland Frankreich Kroatien Italien Kanada Ungarn Australien USA Andere Total 214,9 174,9 107,0 86,0 49,8 46,4 45,4 41,4 39,8 37,7 113,1 956,5 Quelle: United Nations, Department of Economic and Social Affairs. Population Division(2017). 98,9 89,5 30,8 24,8 23,8 19,7 10,4 10,4 7,1 7,1 51,6 374,0 89,4 76,6 43,0 29,9 21,2 15,3 12,9 12,7 11,2 36,7 356,3

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 77 Anhang Tabelle 11/ Migrationsbestand in den EU und EFTA-Staaten nach Altersgruppen im Jahr 2015, Jahresendstand in Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzeg. Serbien Alter/ Land 0-14 15-24 25-54 55-64 65+ Summe Altersgruppen Total 1) 84853 69838 342108 39689 12756 549244 718900 13016 7560 47738 6158 2185 34452 45538 233753 54807 59531 15141 12086 58906 4269 1825 29716 22382 123458 8593 2796 204328 427799 149560 292518 977429 1720138 126290 146889 34924 33422 26951 23642 178218 14730 4962 76657 86295 428081 436810 92227 193571 186945 1492531 2620766 364255 2494660 3018535 248503 349566 6165 5433 30865 5568 7428 11886 10684 73263 8057 5995 36991 35423 219038 21749 8103 38622 43037 201905 48515 36912 78266 56971 221716 47878 37227 55459 62344 109885 163292 321304 415072 368991 371160 442058 444540 Anteile, in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzeg. Serbien Alter/ Land 0-14 15-24 25-54 55-64 65+ Summe Altersgruppen 15,4 12,7 62,3 7,2 2,3 100,0 17,0 9,9 62,3 8,0 2,9 100,0 8,0 10,6 54,6 12,8 13,9 100,0 16,4 13,1 63,9 4,6 2,0 100,0 15,9 12,0 66,0 4,6 1,5 100,0 13,7 10,0 65,5 8,5 2,3 100,0 16,3 11,2 65,6 5,6 1,3 100,0 10,8 9,5 71,7 5,9 2,0 100,0 11,1 9,8 55,7 10,0 13,4 100,0 10,8 9,7 66,7 7,3 5,5 100,0 11,5 11,0 68,2 6,8 2,5 100,0 10,5 11,7 54,7 13,1 10,0 100,0 17,7 12,9 50,2 10,8 8,4 100,0 1) Die Summe über die Altersgruppen umfasst nur jene EU und EFTA-Länder, die die Bevölkerung für MOEL und WB-2 nach Altersgruppen tatsächlich ausweisen. Quelle: Eurostat.

78 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 12/ Österreich: MOEL und WB-2 Bevölkerung nach Geburtsland Stand zum Jahresende In Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien MOEL und WB-2 Ausländische Bevölkerung in Österreich 2000 . . . . . . . . . . . 2005 10236 234 42962 509 601 51847 47840 18275 19996 52897 33228 2010 14630 353 39320 817 914 57764 64505 25986 18442 43634 39251 2011 15684 385 39091 982 1039 60473 69148 27702 18509 42535 42648 2012 17043 421 39005 1158 1137 63242 73904 29963 18871 41618 48137 2013 18481 461 39782 1271 1192 66802 79264 32633 19663 40833 55038 2014 21615 489 41718 1356 1254 69898 91271 35450 21109 40324 61508 2015 23839 523 43339 1482 1329 72220 98727 37959 22218 39630 67729 2016 25686 531 44480 1494 1408 73758 105632 40039 23182 38683 72390 . 147001 149679 150493 151705 155050 158853 162021 164291 . 134175 130931 130211 130862 132553 134679 137057 139137 . 559801 586226 598900 617066 643023 679524 708073 730711 . 1195156 1294706 1323083 1364771 1414624 1484595 1594723 1656266 Ausländische Bevölkerung, Anteile in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2005 . 0,9 . 0,0 . 3,6 . 0,0 . 0,1 . 4,3 . 4,0 . 1,5 . 1,7 . 4,4 . 2,8 Bosnien und Herzegowina Serbien . 12,3 . 11,2 MOEL und WB-2 Ausländische Bevölkerung in Österreich . 46,8 . 100,0 2010 1,1 0,0 3,0 0,1 0,1 4,5 5,0 2,0 1,4 3,4 3,0 11,6 10,1 45,3 100,0 2011 1,2 0,0 3,0 0,1 0,1 4,6 5,2 2,1 1,4 3,2 3,2 11,4 9,8 45,3 100,0 2012 1,2 0,0 2,9 0,1 0,1 4,6 5,4 2,2 1,4 3,0 3,5 11,1 9,6 45,2 100,0 2013 1,3 0,0 2,8 0,1 0,1 4,7 5,6 2,3 1,4 2,9 3,9 11,0 9,4 45,5 100,0 2014 1,5 0,0 2,8 0,1 0,1 4,7 6,1 2,4 1,4 2,7 4,1 10,7 9,1 45,8 100,0 2015 1,5 0,0 2,7 0,1 0,1 4,5 6,2 2,4 1,4 2,5 4,2 10,2 8,6 44,4 100,0 2016 1,6 0,0 2,7 0,1 0,1 4,5 6,4 2,4 1,4 2,3 4,4 9,9 8,4 44,1 100,0 MOEL und WB-2, Anteile in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien MOEL und WB-2 Ausländische Bevölkerung in Österreich Quelle: Statistik Austria. . . . . . . . . . . . . . . . 2005 1,8 0,0 7,7 0,1 0,1 9,3 8,5 3,3 3,6 9,4 5,9 26,3 24,0 100,0 . 2010 2,5 0,1 6,7 0,1 0,2 9,9 11,0 4,4 3,1 7,4 6,7 25,5 22,3 100,0 . 2011 2,6 0,1 6,5 0,2 0,2 10,1 11,5 4,6 3,1 7,1 7,1 25,1 21,7 100,0 . 2012 2,8 0,1 6,3 0,2 0,2 10,2 12,0 4,9 3,1 6,7 7,8 24,6 21,2 100,0 . 2013 2,9 0,1 6,2 0,2 0,2 10,4 12,3 5,1 3,1 6,4 8,6 24,1 20,6 100,0 . 2014 3,2 0,1 6,1 0,2 0,2 10,3 13,4 5,2 3,1 5,9 9,1 23,4 19,8 100,0 . 2015 3,4 0,1 6,1 0,2 0,2 10,2 13,9 5,4 3,1 5,6 9,6 22,9 19,4 100,0 . 2016 3,5 0,1 6,1 0,2 0,2 10,1 14,5 5,5 3,2 5,3 9,9 22,5 19,0 100,0 .

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 79 Anhang Tabelle 13/ Wien: MOEL und WB-2 Bevölkerung nach Geburtsland Stand zum Jahresende In Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien MOEL und WB-2 Ausländische Bevölkerung in Wien 2000 . . . . . . . . . . . 2005 6028 96 12987 175 238 33322 14088 7953 2587 22110 12603 2010 9216 177 12672 314 411 37351 20498 11333 2638 17162 14295 2011 9859 197 12670 364 466 39243 21730 11900 2694 16624 15019 2012 10781 218 12770 444 518 41217 23110 12808 2816 16193 16429 2013 11654 231 13078 499 550 43569 24557 13944 2949 15710 18492 2014 13594 231 13611 529 570 45583 28124 14963 3205 15335 20052 2015 14812 257 13996 593 617 47040 29936 15841 3402 15013 21618 2016 15840 261 14157 595 638 48004 31525 16367 3561 14544 22562 . 39970 41371 41620 42135 43292 44586 45633 46122 . 81061 80878 80629 81348 82725 84307 86122 87519 . 233218 248316 253015 260787 271250 284690 294880 301695 . 468035 516061 527344 546761 568181 595664 634933 659749 Ausländische Bevölkerung, Anteile in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 . . . . . . . . . . . 2005 1,3 0,0 2,8 0,0 0,1 7,1 3,0 1,7 0,6 4,7 2,7 Bosnien und Herzegowina Serbien . 8,5 . 17,3 MOEL und WB-2 Ausländische Bevölkerung in Wien . 49,8 . 100,0 2010 1,8 0,0 2,5 0,1 0,1 7,2 4,0 2,2 0,5 3,3 2,8 8,0 15,7 48,1 100,0 2011 1,9 0,0 2,4 0,1 0,1 7,4 4,1 2,3 0,5 3,2 2,8 7,9 15,3 48,0 100,0 2012 2,0 0,0 2,3 0,1 0,1 7,5 4,2 2,3 0,5 3,0 3,0 7,7 14,9 47,7 100,0 2013 2,1 0,0 2,3 0,1 0,1 7,7 4,3 2,5 0,5 2,8 3,3 7,6 14,6 47,7 100,0 2014 2,3 0,0 2,3 0,1 0,1 7,7 4,7 2,5 0,5 2,6 3,4 7,5 14,2 47,8 100,0 2015 2,3 0,0 2,2 0,1 0,1 7,4 4,7 2,5 0,5 2,4 3,4 7,2 13,6 46,4 100,0 2016 2,4 0,0 2,1 0,1 0,1 7,3 4,8 2,5 0,5 2,2 3,4 7,0 13,3 45,7 100,0 MOEL und WB-2, Anteile in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 . . . . . . . . . . . Bosnien und Herzegowina Serbien . . MOEL und WB-2 Ausländische Bevölkerung in Wien . . Quelle: Statistik Austria. 2005 2,6 0,0 5,6 0,1 0,1 14,3 6,0 3,4 1,1 9,5 5,4 17,1 34,8 100,0 . 2010 3,7 0,1 5,1 0,1 0,2 15,0 8,3 4,6 1,1 6,9 5,8 16,7 32,6 100,0 . 2011 3,9 0,1 5,0 0,1 0,2 15,5 8,6 4,7 1,1 6,6 5,9 16,4 31,9 100,0 . 2012 4,1 0,1 4,9 0,2 0,2 15,8 8,9 4,9 1,1 6,2 6,3 16,2 31,2 100,0 . 2013 4,3 0,1 4,8 0,2 0,2 16,1 9,1 5,1 1,1 5,8 6,8 16,0 30,5 100,0 . 2014 4,8 0,1 4,8 0,2 0,2 16,0 9,9 5,3 1,1 5,4 7,0 15,7 29,6 100,0 . 2015 5,0 0,1 4,7 0,2 0,2 16,0 10,2 5,4 1,2 5,1 7,3 15,5 29,2 100,0 . 2016 5,3 0,1 4,7 0,2 0,2 15,9 10,4 5,4 1,2 4,8 7,5 15,3 29,0 100,0 .

80 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 14/ Österreich: MOEL und WB-2 Bevölkerung nach Staatsangehörigkeit und Bundesland, 2016 Stand zum Jahresende, in Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Burgenland Kärnten 209 400 4 26 1066 5411 18 48 22 61 606 571 2329 3115 3189 567 145 4235 161 258 5303 2300 NÖ 1915 40 6108 123 154 8085 16046 9016 881 3391 10627 OÖ 1991 32 12268 111 125 4000 15634 3588 2155 2331 10174 Salzburg Steiermark 1108 1238 40 39 6023 13182 121 211 118 87 1098 1901 3737 16745 1331 2060 862 4927 685 620 5019 7724 Tirol Vorarlberg 1478 743 44 18 5238 2540 128 83 107 76 1589 969 3459 1890 2065 989 691 686 852 342 5749 2345 Wien Österreich 15841 24923 275 518 21498 73334 585 1428 693 1443 41260 60079 29140 92095 15289 38094 2730 17312 3989 12629 21343 70584 Bosnien und Herzegowina Serbien 914 7491 11011 20680 842 1670 10678 9856 11351 7347 11057 3118 6314 5202 3739 22054 3777 75964 94611 118454 MOEL und WB-2 Quelle: Statistik Austria. 14808 26153 78075 82945 38840 62909 32916 18197 250661 605504 Anhang Tabelle 15/ Österreich: Wanderungssaldo mit den MOEL und WB-2 nach Staatsangehörigkeit in Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 . . . . . . . . . . . 2005 266 21 533 11 91 3909 1356 1478 81 344 1047 2010 1225 27 18 92 117 1043 4986 908 198 168 2163 2011 1145 37 230 178 124 3165 5200 1884 595 324 3940 2012 1494 42 461 188 114 3419 5358 2419 968 514 6609 2013 1615 51 2826 104 85 3824 5700 2861 1630 615 8456 2014 3405 37 4022 91 66 3494 12710 3057 2102 672 7798 2015 2542 28 3218 138 85 2729 8250 2681 1749 557 7535 2016 2183 7 2567 16 71 1929 7531 2239 1629 312 5972 Bosnien und Herzegowina Serbien 1) . 2398 530 1222 1536 2416 2625 2710 1810 . 7305 1484 233 1749 2060 2543 2947 2434 MOEL und WB-2. 18840 1) In 2002-2007 einschließlich Montenegro. Quelle: Statistik Austria. 12959 18277 24871 32243 42622 35169 28700

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 81 Anhang Tabelle 16/ Wien: Wanderungssaldo mit den MOEL und WB-2 nach Staatsangehörigkeit in Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 . . . . . . . . . . . 2005 172 7 363 3 76 3017 741 777 39 117 254 2010 848 20 38 36 48 821 1829 318 20 60 681 2011 755 21 93 58 55 2248 1533 754 106 115 1002 2012 991 28 248 80 71 2403 1781 1076 179 224 1888 2013 1001 24 978 53 53 2595 1819 1363 251 217 2878 2014 2133 6 1171 35 17 2315 4162 1203 293 222 2421 2015 1442 24 827 69 66 1845 2389 1142 252 242 2414 2016 1280 9 552 5 18 1357 2146 806 214 130 1904 Bosnien und Herzegowina Serbien 1) . 931 127 . 4123 1374 329 543 870 864 987 526 286 1551 1668 1920 2361 1828 MOEL und WB-2. 10620 1) In 2002-2007 einschließlich Montenegro. Quelle: Statistik Austria. 6220 7355 11063 13770 16762 14060 10775 Anhang Tabelle 17/ Studierende in Österreich nach Herkunftsländern In 1000 Personen Studierende insgesamt Studierende aus dem Ausland insgesamt Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 242,6 35,7 1,7 0,0 1,0 0,0 0,0 1,0 0,5 1,3 0,6 0,5 1,3 2005 247,0 46,2 1,6 0,0 1,3 0,0 0,1 1,5 0,8 1,3 0,6 0,6 1,3 2010 328,0 74,1 1,8 0,1 1,9 0,1 0,2 1,8 1,6 1,7 0,9 0,7 1,9 2011 338,7 80,5 1,9 0,1 2,0 0,1 0,2 1,8 1,9 1,7 0,9 0,8 1,9 2012 348,0 87,2 2,1 0,1 2,1 0,1 0,2 1,8 2,0 1,8 0,9 0,8 2,3 2013 350,2 90,1 2,2 0,1 2,4 0,1 0,2 1,7 2,0 1,8 1,0 0,8 2,7 2014 359,0 94,4 2,2 0,1 2,7 0,1 0,2 1,8 1,8 1,8 1,1 0,8 2,9 2015 367,3 99,6 2,1 0,1 3,1 0,2 0,2 1,8 1,9 1,8 1,1 0,8 3,2 2016 370,9 102,6 2,1 0,1 3,3 0,1 0,2 1,8 1,9 1,7 1,3 0,8 3,2 Bosnien und Herzegowina Serbien 1,0 2,8 2,8 3,0 3,3 3,5 4,0 4,6 4,6 .. 1,9 2,0 2,2 2,3 2,6 2,9 2,9 MOEL Deutschland 7,9 9,0 12,7 13,2 14,1 14,9 15,5 16,1 16,5 6,4 11,7 27,3 30,6 32,8 33,6 34,3 35,1 35,9 (Anhang Tabelle 17/ Fortsetzung)

82 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 17/ Fortsetzung Studierende insgesamt, Anteile in% Studierende insgesamt Studierende aus dem Ausland insgesamt Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien MOEL Deutschland 2000 100,0 14,7 0,7 0,0 0,4 0,0 0,0 0,4 0,2 0,5 0,2 0,2 0,5 2005 100,0 18,7 0,6 0,0 0,5 0,0 0,0 0,6 0,3 0,5 0,2 0,2 0,5 2010 100,0 22,6 0,5 0,0 0,6 0,0 0,1 0,6 0,5 0,5 0,3 0,2 0,6 2011 100,0 23,8 0,6 0,0 0,6 0,0 0,0 0,5 0,5 0,5 0,3 0,2 0,6 2012 100,0 25,0 0,6 0,0 0,6 0,0 0,0 0,5 0,6 0,5 0,3 0,2 0,6 2013 100,0 25,7 0,6 0,0 0,7 0,0 0,1 0,5 0,6 0,5 0,3 0,2 0,8 2014 100,0 26,3 0,6 0,0 0,8 0,0 0,0 0,5 0,5 0,5 0,3 0,2 0,8 2015 100,0 27,1 0,6 0,0 0,8 0,0 0,1 0,5 0,5 0,5 0,3 0,2 0,9 2016 100,0 27,7 0,6 0,0 0,9 0,0 0,0 0,5 0,5 0,5 0,4 0,2 0,9 0,4 1,1 0,9 0,9 1,0 1,0 1,1 1,3 1,2 .. 0,6 0,6 0,6 0,7 0,7 0,8 0,8 3,2 3,7 3,9 3,9 4,0 4,3 4,3 4,4 4,4 2,6 4,7 8,3 9,1 9,4 9,6 9,6 9,6 9,7 Studierende aus dem Ausland, Anteile in% Studierende aus dem Ausland insgesamt Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 100,0 4,7 0,0 2,7 0,1 0,1 2,8 1,4 3,7 1,6 1,3 3,5 2005 100,0 3,4 0,1 2,8 0,1 0,2 3,3 1,7 2,9 1,3 1,2 2,7 2010 100,0 2,4 0,1 2,6 0,1 0,2 2,5 2,2 2,3 1,2 1,0 2,5 2011 100,0 2,4 0,1 2,5 0,2 0,2 2,2 2,3 2,1 1,1 1,0 2,4 2012 100,0 2,4 0,1 2,4 0,2 0,2 2,1 2,2 2,0 1,0 0,9 2,6 2013 100,0 2,4 0,1 2,7 0,1 0,2 1,9 2,2 1,9 1,1 0,9 3,0 2014 100,0 2,3 0,1 2,9 0,1 0,2 1,9 1,9 1,9 1,1 0,9 3,0 2015 100,0 2,1 0,1 3,1 0,2 0,2 1,8 1,9 1,8 1,1 0,8 3,2 2016 100,0 2,0 0,1 3,2 0,1 0,2 1,8 1,8 1,7 1,3 0,8 3,1 Bosnien und Herzegowina Serbien 2,8 6,1 3,8 3,7 3,8 3,9 4,3 4,6 4,4 .. 2,5 2,5 2,6 2,6 2,8 2,9 2,8 MOEL Deutschland 22,0 19,6 17,1 16,4 16,1 16,6 16,4 16,2 16,1 17,8 25,3 36,9 38,1 37,7 37,3 36,4 35,3 35,0 Anmerkungen: Ordentliche und außerordentliche Studierende an öffentlichen Universitäten, Fachhochschulen und Privatuniversitäten im Wintersemester(einschließlich Studierende, die an Mobilitätsprogrammen teilnehmen). Im Jahr 2000 nur Studierende an öffentlichen Universitäten. Quelle: Datenmeldungen der Universitäten auf Basis Universitäts-Studienevidenzverordnung zum jeweiligen Stichtag. Datenprüfung und-aufbereitung: BMWFW, Abt. IV/9.

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 83 Anhang Tabelle 18/ Deutschland: MOEL und WB-2 Bevölkerung nach Staatsangehörigkeit In Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien MOEL und WB-2 Ausländische Bevölkerung in Deutschland 2009 61854 4108 221222 11650 21423 398513 104980 24930 20054 34337 61417 2010 74869 4394 220199 14257 23522 419435 126536 26296 20034 35480 68892 2011 93889 4840 223014 18263 27751 468481 159222 30241 20832 38060 82760 2012 118759 5224 224971 21790 32523 532375 205026 35372 21819 41865 107398 2013 146828 5780 240543 25489 36316 609855 267398 41436 24094 46484 135614 2014 183263 6023 263347 27752 39001 674152 355343 46168 25613 49985 156812 2015 226926 6286 297895 30157 43057 740962 452718 50889 27222 53908 178221 2016 263320 6540 332605 32320 46745 783085 533660 53440 27830 56085 192340 154565 164942 152444 179048 153470 197984 155308 202521 157455 205043 163519 220908 167975 230427 172560 223100 1283995 1365406 1518807 1704951 1942335 2211886 2506643 2723630 6694776 6753621 6930900 7213700 7633628 8152968 9107893 10039100 Ausländische Bevölkerung, Anteile in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2009 0,9 0,1 3,3 0,2 0,3 6,0 1,6 0,4 0,3 0,5 0,9 2010 1,1 0,1 3,3 0,2 0,3 6,2 1,9 0,4 0,3 0,5 1,0 Bosnien und Herzegowina Serbien 2,3 2,3 2,5 2,7 MOEL+WB-2 Ausländische Bevölkerung in Deutschland 19,2 100,0 20,2 100,0 2011 1,4 0,1 3,2 0,3 0,4 6,8 2,3 0,4 0,3 0,5 1,2 2,2 2,9 21,9 100,0 2012 1,6 0,1 3,1 0,3 0,5 7,4 2,8 0,5 0,3 0,6 1,5 2,2 2,8 23,6 100,0 2013 1,9 0,1 3,2 0,3 0,5 8,0 3,5 0,5 0,3 0,6 1,8 2,1 2,7 25,4 100,0 2014 2,2 0,1 3,2 0,3 0,5 8,3 4,4 0,6 0,3 0,6 1,9 2,0 2,7 27,1 100,0 2015 2,5 0,1 3,3 0,3 0,5 8,1 5,0 0,6 0,3 0,6 2,0 1,8 2,5 27,5 100,0 2016 2,6 0,1 3,3 0,3 0,5 7,8 5,3 0,5 0,3 0,6 1,9 1,7 2,2 27,1 100,0 MOEL und WB-2, Anteile in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2009 4,8 0,3 17,2 0,9 1,7 31,0 8,2 1,9 1,6 2,7 4,8 2010 5,5 0,3 16,1 1,0 1,7 30,7 9,3 1,9 1,5 2,6 5,0 2011 6,2 0,3 14,7 1,2 1,8 30,8 10,5 2,0 1,4 2,5 5,4 2012 7,0 0,3 13,2 1,3 1,9 31,2 12,0 2,1 1,3 2,5 6,3 Bosnien und Herzegowina Serbien 12,0 11,2 10,1 9,1 12,8 13,1 13,0 11,9 MOEL+WB-2 Ausländische Bevölkerung in Deutschland 100,0 . 100,0 . 100,0 . 100,0 . Quelle: Ausländerzentralregister, Statistisches Bundesamt Deutschland. 2013 7,6 0,3 12,4 1,3 1,9 31,4 13,8 2,1 1,2 2,4 7,0 8,1 10,6 100,0 . 2014 8,3 0,3 11,9 1,3 1,8 30,5 16,1 2,1 1,2 2,3 7,1 7,4 10,0 100,0 . 2015 9,1 0,3 11,9 1,2 1,7 29,6 18,1 2,0 1,1 2,2 7,1 6,7 9,2 100,0 . 2016 9,7 0,2 12,2 1,2 1,7 28,8 19,6 2,0 1,0 2,1 7,1 6,3 8,2 100,0 .

84 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 19/ Deutschland: Wanderungssaldo mit den MOEL und WB-2 nach Staatsangehörigkeit in Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2010 13188 333 -1440 2728 2056 19593 21289 943 92 1144 8115 2011 20611 527 1243 4492 4899 60578 37014 4641 696 3133 17935 2012 25439 430 2518 3744 4721 70506 50186 5834 1238 4008 28132 2013 25776 541 11991 3520 3832 79455 58800 5475 1776 4083 27645 2014 38674 308 27644 2611 3068 73060 93077 5485 1754 4103 24384 2015 45410 371 38857 2573 4533 77170 101596 5197 1962 4618 24846 2016 34754 302 36041 2300 3732 50151 83527 3282 913 2511 16906 Bosnien und Herzegowina Serbien . 4967 . 3908 4828 7226 6922 12254 10345 20286 8346 8897 8564 5814 MOEL und WB-2 1) 73008 159677 208810 242070 304799 324376 248797 1) in 2010 und 2011 ohne Bosnien und Herzegowina. Anmerkungen: Bosnien und Herzegowina und Serbien: einschließlich Personen mit der Staatsangehörigkeit des ehemaligen Serbien und Montenegro und des ehemaligen Jugoslawiens ohne nähere Angabe. Serbien ohne Kosovo. Tschechische Republik und Slowakei: einschließlich Personen mit der Staatsangehörigkeit der ehemaligen Tschechoslowakei ohne nähere Angabe. Quelle: Bundesamt für Migration und Flüchtlinge basierend auf Ausländerzentralregister. Anhang Tabelle 20/ Deutschland: Zuwanderung nach den wichtigsten Gründen und Staatsangehörigkeit, 2012-2015* Anteile in% Polen Rumänien Gesamt . . Familie, darunter: Arbeit 1) Familie Ausbildung Sonstige Ehepartner Familienmitglied 71,5 26,9 7,3 5,7 15,7 5,1 73,9 31,4 7,8 5,6 14,6 10,6 Kind 6,1 6,2 * Mehrfachnennungen möglich daher keine Angabe für"Gesamt". 1) Darunter selbständige Tätigkeit, Polen 2.1% und Rumänien 3%. Quelle: Repräsentativuntersuchung ausgewählte Migrantengruppen(RAM) 2015. Anhang Tabelle 21/ Deutschland: Erstgenehmigungen nach dem Grund und Staatsangehörigkeit, in 2016 in Personen Bosnien und Herzegowina Serbien Gesamt 9461 10263 Arbeit 4414 2553 Familie 3564 4843 Ausbildung 641 245 Anteile in% Bosnien und Herzegowina Serbien Quelle: Eurostat. 100,0 46,7 37,7 100,0 24,9 47,2 6,8 2,4 Sonstige 842 2622 8,9 25,5

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 85 Anhang Tabelle 22/ Studierende in Deutschland nach Herkunftsländern In 1000 Personen Studierende insgesamt Studierende aus dem Ausland insgesamt Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien MOEL Türkei 2000 1769,2 187,0 5,0 0,4 4,6 0,6 1,0 9,3 2,2 1,0 0,5 1,6 2,8 2005 1954,5 248,4 12,8 0,8 4,4 0,9 1,7 15,2 4,2 1,6 0,5 2,2 2,6 2010 2184,7 252,0 8,0 0,6 4,1 0,8 1,2 10,3 3,5 1,1 0,5 1,7 2,0 2011 2347,4 265,3 7,5 0,6 4,2 0,8 1,2 9,9 3,5 1,1 0,5 1,8 2,1 2012 2464,7 282,2 7,2 0,6 4,3 0,9 1,2 9,5 3,5 1,2 0,5 1,8 2,1 2013 2581,7 301,4 7,2 0,6 4,6 0,9 1,2 9,1 3,5 1,2 0,6 1,8 2,3 2014 2663,6 321,6 7,2 0,6 4,7 0,9 1,2 9,1 3,4 1,2 0,6 1,9 2,4 2015 2722,3 340,3 7,3 0,5 4,8 0,9 1,2 8,9 3,5 1,2 0,6 1,8 2,5 2016 2771,0 358,9 7,3 0,5 4,7 0,9 1,1 8,3 3,4 1,1 0,6 1,7 2,4 1,9 2,5 2,9 3,0 3,1 3,2 3,3 3,3 3,4 ......... 29,1 47,1 33,8 33,1 32,9 33,0 33,2 33,2 32,1 23,6 22,4 26,1 28,5 30,6 33,0 34,7 36,5 38,3 Studierende insgesamt, Anteile in% Studierende insgesamt Studierende aus dem Ausland insgesamt Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien MOEL Türkei 2000 100,0 10,6 0,3 0,0 0,3 0,0 0,1 0,5 0,1 0,1 0,0 0,1 0,2 0,1 . 1,6 1,3 2005 100,0 12,7 0,7 0,0 0,2 0,0 0,1 0,8 0,2 0,1 0,0 0,1 0,1 0,1 . 2,4 1,1 2010 100,0 11,5 0,4 0,0 0,2 0,0 0,1 0,5 0,2 0,1 0,0 0,1 0,1 0,1 . 1,5 1,2 2011 100,0 11,3 0,3 0,0 0,2 0,0 0,1 0,4 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 . 1,4 1,2 2012 100,0 11,4 0,3 0,0 0,2 0,0 0,0 0,4 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 . 1,3 1,2 2013 100,0 11,7 0,3 0,0 0,2 0,0 0,0 0,4 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 . 1,3 1,3 2014 100,0 12,1 0,3 0,0 0,2 0,0 0,0 0,3 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 . 1,2 1,3 2015 100,0 12,5 0,3 0,0 0,2 0,0 0,0 0,3 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 . 1,2 1,3 2016 100,0 13,0 0,3 0,0 0,2 0,0 0,0 0,3 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 . 1,2 1,4 Studierende aus dem Ausland, Anteile in% Studierende aus dem Ausland insgesamt Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 100,0 2,7 0,2 2,5 0,3 0,5 5,0 1,2 0,5 0,3 0,9 1,5 Bosnien und Herzegowina Serbien 1,0 . 2005 100,0 5,2 0,3 1,8 0,4 0,7 6,1 1,7 0,7 0,2 0,9 1,1 1,0 . 2010 100,0 3,2 0,2 1,6 0,3 0,5 4,1 1,4 0,5 0,2 0,7 0,8 1,1 . 2011 100,0 2,8 0,2 1,6 0,3 0,4 3,7 1,3 0,4 0,2 0,7 0,8 1,1 . 2012 100,0 2,6 0,2 1,5 0,3 0,4 3,4 1,3 0,4 0,2 0,6 0,8 1,1 . 2013 100,0 2,4 0,2 1,5 0,3 0,4 3,0 1,1 0,4 0,2 0,6 0,8 1,0 . 2014 100,0 2,2 0,2 1,5 0,3 0,4 2,8 1,1 0,4 0,2 0,6 0,7 1,0 . 2015 100,0 2,2 0,2 1,4 0,3 0,3 2,6 1,0 0,4 0,2 0,5 0,7 1,0 . 2016 100,0 2,0 0,1 1,3 0,2 0,3 2,3 0,9 0,3 0,2 0,5 0,7 0,9 . MOEL Türkei 15,6 19,0 13,4 12,5 11,7 10,9 10,3 9,8 8,9 12,6 9,0 10,4 10,7 10,9 11,0 10,8 10,7 10,7 Anmerkungen: Studierende an Universitäten und Fachhochschulen. Daten beziehen sich auf das jeweilige Wintersemester. Quelle: Statistisches Bundesamt Deutschland, Bundesministerium für Bildung und Forschung.

86 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 23/ Vereinigtes Königreich: Wanderungssaldo mit den MOEL nach Staatsangehörigkeit 1) in 1000 Personen 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 EU8 47 62 71 87 20 16 49 40 30 44 48 46 5 EU2... 4 4 11 7 8 8 21 44 58 54 1) Langfristige Migration(Aufenthalt länger als 1 Jahr). Anmerkungen: EU8 inkludiert CZ, EE, PL, HU, LV, LT, SK, SI. EU2 inkludiert BG und RO. Quelle: UK Office for National Statistics(ONS), UK Home Office, Central Statistics Office(CSO) Ireland, Northern Ireland Statistics and Research Agency(NISRA). Anhang Tabelle 24/ Vereinigtes Königreich: Zuwanderung nach den wichtigsten Gründen und Staatsangehörigkeit, in 2016 in 1000 Personen Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Arbeit 4,8 . 0,2 3,1 2,5 24 38,8 1,5 0,3 1,4 3 Familie Ausbildung Sonstige 0,1 1,5. . 0,3. ... . 0,4 0,3 ... 1,7 1,9 1,6 9,8 3,5 2,8 0,6 0,8. ... ... 0,8.. Gesamt Arbeit, darunter: Tatsächliche Arbeitsstelle Arbeitssuche 6,4 3 1,8 0,3.. 0,2 0,2. 3,7 0,4 2,7 2,5 0,2 2,3 29 14,7 9,3 54,8 24,3 14,5 3 1,3 0,2 0,3 0,3. 1,4 1,3 0,1 3,7 1,7 1,3 Bosnien und Herzegowina...... Serbien...... Anmerkung: Langfristige Migration(Aufenthalt länger als 1 Jahr). Quelle: UK Office for National Statistics(ONS) basierend auf International Passenger Survey(IPS) Schätzungen. . .

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 87 Anhang Tabelle 25/ Vereinigtes Königreich: Erstgenehmigungen nach dem Grund und Staatsangehörigkeit, in 2016 in Personen Bosnien und Herzegowina Serbien Arbeit 19 146 Familie 20 136 Ausbildung 80 498 Sonstige 479 1669 Gesamt 598 2449 Anteile,% Bosnien und Herzegowina Serbien Quelle: Eurostat. 3,2 3,3 13,4 80,1 100,0 6,0 5,6 20,3 68,2 100,0 Anhang Tabelle 26/ Vereinigtes Königreich: Zuwanderung nach den wichtigsten Gründen und Staatsangehörigkeit, 2012-2013* in 1000 Personen Lettland Litauen Polen Rumänien Arbeit 46 75 401 61 Familie 18 37 161 35 Ausbildung 5 12 35 8 Sonstige 1) 8 14 74 12 Gesamt 77 138 671 116 Anteile,% Lettland Litauen Polen Rumänien 60,0 23,5 6,5 54,4 26,9 8,7 59,8 24,0 5,2 52,8 30,3 6,9 * 2012-2013 Mittelwert. 1) wiiw Berechnung. Quelle: UK Annual Population Survey, Berechnungen des britischen Innenministeriums. 10,0 10,0 11,0 10,0 100,0 100,0 100,0 100,0

88 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 27/ BIP pro Kopf(KKP-basiert) im Vergleich zu EU-28, Österreich und Wien in% Euro zu Kaufkraftparität Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien Österreich Wien EU-28 EU-28= 100 Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien Österreich Wien Österreich= 100 Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn Bosnien und Herzegowina Serbien Österreich Wien 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 5600 8200 9400 7000 7400 9300 5100 9900 15800 14200 10400 4000 5000 25700 35900 19800 8600 14000 13000 11800 12300 11800 8300 14100 20300 18600 14500 5400 7400 29800 39500 23400 11200 16500 15100 13400 15400 15900 13000 19000 21200 21100 16500 6900 9200 32100 41900 25500 11800 18500 15600 14900 17200 17000 13600 19500 21700 21700 17200 7200 9800 33500 42900 26200 12200 19600 16000 16100 18600 17800 14300 20100 21800 22000 17500 7300 9900 35100 44100 26600 12200 20200 16000 16700 19600 17900 14600 20500 21900 22400 18000 8100 10100 35200 43700 26800 12900 21000 16300 17600 20800 18600 15200 21300 22700 23800 18800 8300 10100 36000 43900 27600 13700 21700 17200 18500 21700 19800 16300 22300 23800 25300 19800 8700 10500 37700 45600 29000 14200 21900 17500 18800 22000 19900 17000 22400 24100 25600 19700 9000 10700 37200 44700 29200 14900 22900 18100 19800 23200 20900 18200 23300 25300 26700 20600 9300 11000 38300 45800 29800 28,3 41,4 47,5 35,4 37,4 47,0 25,8 50,0 79,8 71,7 52,5 20,2 25,3 129,8 181,3 36,8 59,8 55,6 50,4 52,6 50,4 35,5 60,3 86,8 79,5 62,0 23,1 31,6 127,4 168,8 43,9 64,7 59,2 52,5 60,4 62,4 51,0 74,5 83,1 82,7 64,7 27,1 36,1 125,9 164,3 45,0 70,6 59,5 56,9 65,6 64,9 51,9 74,4 82,8 82,8 65,6 27,5 37,4 127,9 163,7 45,9 73,7 60,2 60,5 69,9 66,9 53,8 75,6 82,0 82,7 65,8 27,4 37,2 132,0 165,8 45,5 75,4 59,7 62,3 73,1 66,8 54,5 76,5 81,7 83,6 67,2 30,2 37,7 131,3 163,1 46,7 76,1 59,1 63,8 75,4 67,4 55,1 77,2 82,2 86,2 68,1 30,1 36,6 130,4 159,1 47,2 74,8 59,3 63,8 74,8 68,3 56,2 76,9 82,1 87,2 68,3 30,0 36,2 130,0 157,2 48,6 75,0 59,9 64,4 75,3 68,2 58,2 76,7 82,5 87,7 67,5 30,8 36,6 127,4 153,1 50,0 76,8 60,7 66,4 77,9 70,1 61,1 78,2 84,9 89,6 69,1 31,2 36,9 128,5 153,7 21,8 31,9 36,6 27,2 28,8 36,2 19,8 38,5 61,5 55,3 40,5 15,6 19,5 100,0 139,7 28,9 47,0 43,6 39,6 41,3 39,6 27,9 47,3 68,1 62,4 48,7 18,1 24,8 100,0 132,6 34,9 51,4 47,0 41,7 48,0 49,5 40,5 59,2 66,0 65,7 51,4 21,5 28,7 100,0 130,5 35,2 55,2 46,6 44,5 51,3 50,7 40,6 58,2 64,8 64,8 51,3 21,5 29,3 100,0 128,1 34,8 55,8 45,6 45,9 53,0 50,7 40,7 57,3 62,1 62,7 49,9 20,8 28,2 100,0 125,6 34,7 57,4 45,5 47,4 55,7 50,9 41,5 58,2 62,2 63,6 51,1 23,0 28,7 100,0 124,1 35,8 36,3 38,2 38,9 58,3 57,6 58,9 59,8 45,3 45,6 47,0 47,3 48,9 49,1 50,5 51,7 57,8 57,6 59,1 60,6 51,7 52,5 53,5 54,6 42,2 43,2 45,7 47,5 59,2 59,2 60,2 60,8 63,1 63,1 64,8 66,1 66,1 67,1 68,8 69,7 52,2 52,5 53,0 53,8 23,1 23,1 24,2 24,3 28,1 27,9 28,8 28,7 100,0 121,9 100,0 121,0 100,0 120,2 100,0 119,6 (Anhang Tabelle 27/ Fortsetzung)

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 89 Anhang Tabelle 27/ Fortsetzung Wien= 100 Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 15,6 22,8 26,2 19,5 20,6 25,9 14,2 27,6 44,0 39,6 29,0 2005 21,8 35,4 32,9 29,9 31,1 29,9 21,0 35,7 51,4 47,1 36,7 2010 26,7 39,4 36,0 32,0 36,8 37,9 31,0 45,3 50,6 50,4 39,4 2011 27,5 43,1 36,4 34,7 40,1 39,6 31,7 45,5 50,6 50,6 40,1 2012 27,7 44,4 36,3 36,5 42,2 40,4 32,4 45,6 49,4 49,9 39,7 2013 27,9 46,2 36,6 38,2 44,9 41,0 33,4 46,9 50,1 51,3 41,2 2014 29,4 47,8 37,1 40,1 47,4 42,4 34,6 48,5 51,7 54,2 42,8 2015 30,0 47,6 37,7 40,6 47,6 43,4 35,7 48,9 52,2 55,5 43,4 2016 31,8 49,0 39,1 42,1 49,2 44,5 38,0 50,1 53,9 57,3 44,1 Bosnien und Herzegowina Serbien 11,1 13,7 16,5 16,8 16,6 18,5 18,9 19,1 20,1 13,9 18,7 22,0 22,8 22,4 23,1 23,0 23,0 23,9 Österreich Wien 71,6 100,0 75,4 100,0 76,6 100,0 78,1 100,0 79,6 100,0 80,5 100,0 82,0 100,0 82,7 100,0 83,2 100,0 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf ESA'10. Ausgenommen: Bosnien und Herzegowina bis 2004 ESA'95. Quelle: wiiw Annual Database, Eurostat, Statistik Austria, wiiw Berechnungen. 2017 32,5 50,0 39,5 43,2 50,7 45,6 39,7 50,9 55,2 58,3 45,0 20,3 24,0 83,6 100,0 Anhang Tabelle 28/ BIP Wachstum reale Veränderung zum Vorjahr, in% Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 4,9 10,6 3,8 5,4 3,8 4,6 2,4 1,2 4,2 4,3 4,2 2005 7,1 9,4 4,2 10,7 7,7 3,5 4,2 6,8 4,0 6,5 4,4 2010 1,3 2,3 -1,4 -3,9 1,6 3,6 -2,8 5,0 1,2 2,3 0,7 2011 1,9 7,6 -0,3 6,4 6,0 5,0 2,0 2,8 0,7 1,8 1,7 2012 0,0 4,3 -2,2 4,0 3,8 1,6 1,2 1,7 -2,7 -0,8 -1,6 2013 0,9 1,9 -0,6 2,6 3,5 1,4 3,5 1,5 -1,1 -0,5 2,1 2014 1,3 2,9 -0,1 1,9 3,5 3,3 3,1 2,8 3,0 2,7 4,2 2015 3,6 1,7 2,3 2,8 2,0 3,8 4,0 3,9 2,3 5,3 3,4 2016 3,9 2,1 3,2 2,1 2,3 2,9 4,8 3,3 3,1 2,6 2,2 2017 3,8 4,3 3,0 4,5 3,9 4,6 6,9 3,4 4,6 4,2 4,0 Forecast 2018 2019 2020 3,6 3,5 3,4 3,5 2,9 2,5 2,7 3,0 3,0 3,8 3,3 2,7 3,2 2,6 2,2 3,8 3,5 3,3 4,7 3,8 4,2 3,8 4,2 3,3 3,9 3,5 3,5 3,5 3,2 3,2 3,8 2,6 1,7 Bosnien und Herzegowina Serbien 5,5 3,9 0,9 1,0-0,8 2,3 1,1 3,1 3,1 3,0 3,4 3,3 3,3 7,8 5,5 0,6 1,4-1,0 2,6-1,8 0,8 2,8 1,9 2,8 2,8 2,8 Österreich Wien 3,4 2,2 1,8 2,9 0,7 0,0 0,8 1,1 1,5 2,9 3,2 2,2 ....-0,3-0,2-0,3 1,1 1,1 2,5 2,5. . . Anmerkungen: Daten beziehen sich auf ESA'10. Ausgenommen: Bosnien und Herzegowina bis 2004 ESA'95. Quelle: wiiw Annual Database, Eurostat, Statistik Austria. Prognose laut wiiw März 2018, Wifo für Österreich April 2018.

90 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 29/ Beschäftigungsquoten nach Altersgruppen in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter 15-64 Land Bulgarien 1) Estland Kroatien 2) Lettland Litauen Polen 1) Rumänien 1)3) Slowakei 4) Slowenien Tschechische Republik 4) Ungarn 5) Bosnien und Herzegowina Serbien 6) Österreich 7) Wien 2000 51,5 60,9 . 57,4 59,6 55,1 64,2 56,3 62,7 64,9 55,9 . . 67,9 . 2005 55,8 64,8 55,0 62,1 62,9 52,8 57,6 57,7 66,0 64,8 56,9 . . 67,4 62,3 2010 59,8 61,2 57,4 58,5 57,6 58,9 60,2 58,8 66,2 65,0 54,9 39,0 48,2 70,8 65,9 2011 58,4 65,3 55,2 60,8 60,2 59,3 59,3 59,3 64,4 65,7 55,4 38,7 46,4 71,1 65,9 2012 58,8 67,1 53,5 63,0 62,0 59,7 60,2 59,7 64,1 66,5 56,7 38,5 46,3 71,4 65,9 2013 59,5 68,5 52,5 65,0 63,7 60,0 60,1 59,9 63,3 67,7 58,1 38,5 48,5 71,4 66,0 2014 61,0 69,6 54,6 66,3 65,7 61,7 61,0 61,0 63,9 69,0 61,8 39,0 50,7 71,1 64,7 2015 62,9 71,9 56,0 68,1 67,2 62,9 61,4 62,7 65,2 70,2 63,9 39,2 52,0 71,1 64,6 2016 63,4 72,1 56,9 68,7 69,4 64,5 61,6 64,9 65,8 72,0 66,5 40,2 55,2 71,5 64,9 20-64 Bulgarien 1) Estland Kroatien 2) Lettland Litauen Polen 1) Rumänien 1)3) Slowakei 4) Slowenien Tschechische Republik 4) Ungarn 5) Bosnien und Herzegowina Serbien 6) Österreich 7) Wien 56,5 61,9 64,7 62,9 63,0 63,5 65,1 67,1 67,7 67,5 72,0 66,8 70,6 72,2 73,3 74,3 76,5 76,6 . 60,0 62,1 59,8 58,1 57,2 59,2 60,6 61,4 63,4 69,1 64,3 66,3 68,1 69,7 70,7 72,5 73,2 66,1 70,7 64,3 66,9 68,5 69,9 71,8 73,3 75,2 61,1 58,3 64,3 64,5 64,7 64,9 66,5 67,8 69,3 70,5 63,6 64,8 63,8 64,8 64,7 65,7 66,0 66,3 63,0 64,5 64,6 65,0 65,1 65,0 65,9 67,7 69,8 68,5 71,1 70,3 68,4 68,3 67,2 67,7 69,1 70,1 70,9 70,7 70,4 70,9 71,5 72,5 73,5 74,8 76,7 60,9 62,2 59,9 60,4 61,6 63,0 66,7 68,9 71,5 ....... 43,2 44,2 .. 52,4 50,3 50,0 52,3 54,7 55,9 59,1 70,7 70,4 73,9 74,2 74,4 74,6 74,2 74,3 74,8 . 65,3 68,9 69,4 69,1 69,3 67,9 67,7 68,0 15-24 Bulgarien 1) Estland Kroatien 2) Lettland Litauen Polen 1) Rumänien 1)3) Slowakei 4) Slowenien Tschechische Republik 4) Ungarn 5) 20,5 21,6 24,3 22,1 21,9 21,2 20,7 20,3 19,8 29,6 30,7 25,3 31,1 32,3 32,4 33,3 36,3 37,5 . 25,8 24,2 20,6 17,4 14,9 18,3 19,1 25,6 30,3 32,2 25,4 25,8 28,7 30,2 32,5 34,5 32,8 26,7 21,2 18,3 19,0 21,5 24,6 27,6 28,3 30,2 24,1 22,5 26,4 24,9 24,7 24,2 25,8 26,0 28,4 34,0 24,9 24,3 23,4 23,7 22,9 22,5 24,5 22,3 28,3 25,6 20,6 20,0 20,1 20,4 21,8 23,3 25,2 31,2 34,1 34,1 31,5 27,3 26,5 26,8 29,6 28,6 36,4 27,5 25,2 24,5 25,2 25,6 27,1 28,4 28,6 33,1 21,8 18,3 18,0 18,4 20,1 23,5 25,7 28,1 Bosnien und Herzegowina Serbien 6) Österreich 7) Wien .. 14,0 13,2 10,8 11,6 10,9 12,1 13,8 .. 15,3 14,1 14,6 14,7 14,9 16,6 19,7 52,5 51,6 52,8 53,9 53,7 53,1 52,1 51,3 51,0 45,9 40,2 40,7 41,3 38,8 41,8 41,1 42,0 41,6 1) Ab 2010 Zensus 2011.- 2) Ab 2007 Zensus 2011.- 3) Ab 2002 Arbeitskräfteerhebung angepasst an EU und ILO Definitionen.- 4) Ab 2011 Zensus 2011.- 5) Ab 2006 Zensus 2011.- 6) Daten ab 2010 angepasst an EU und ILO Definitionen; Daten zurück nicht vollkommen vergleichbar.- 7) Bis 2003 Mikrozensus, Durchschnitt der Erhebungen im März, Juni, September und Dezember. Ab 2004 Mikrozensus-Arbeitskräfteerhebung, Jahresdurchschnitt über alle Wochen. Quelle: Eurostat, SEE Jobs Gateway, Statistik Austria.

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 91 Anhang Tabelle 30/ Arbeitslosenquoten nach Altersgruppen in% der Erwerbspersonen Alter Land 15-74 Bulgarien 1) Estland Kroatien 2) Lettland Litauen Polen 1) Rumänien 1)3) Slowakei 4) Slowenien Tschechische Republik 4) Ungarn 5) 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 16,2 10,1 10,3 11,3 12,3 13,0 11,4 9,2 7,6 6,2 13,4 8,0 16,7 12,3 10,0 8,6 7,4 6,2 6,8 6,1 . 12,7 11,7 13,7 16,0 17,3 17,3 16,2 13,1 11,5 14,2 10,0 19,5 16,2 15,0 11,9 10,8 9,9 9,6 9,0 16,0 8,3 17,8 15,4 13,4 11,8 10,7 9,1 7,9 7,2 16,4 17,8 9,7 9,7 10,1 10,3 9,0 7,5 6,2 4,7 7,1 7,2 7,0 7,2 6,8 7,1 6,8 6,8 5,9 5,0 19,1 16,3 14,4 13,6 14,0 14,2 13,2 11,5 9,7 8,2 6,9 6,5 7,3 8,2 8,9 10,1 9,7 9,0 8,0 7,3 8,8 7,9 7,3 6,7 7,0 7,0 6,1 5,1 4,0 2,9 6,6 7,2 11,2 11,0 11,0 10,2 7,7 6,8 5,1 4,2 Forecast 2018 2019 6,0 5,5 5,4 5,2 10,5 9,5 8,2 7,5 6,5 6,0 4,3 4,2 4,8 4,6 7,7 7,2 6,5 6,0 2,9 2,8 4,1 4,1 2020 5,0 5,5 9,0 7,2 5,8 4,0 4,6 6,8 5,5 2,8 4,1 Bosnien und Herzegowina 6) .. 27,2 27,6 28,0 27,5 27,5 27,7 25,4 20,5 19,4 18,8 18,3 Serbien 6)7) 12,1 20,8 19,5 23,4 24,4 22,5 19,2 17,7 15,3 15,0 13,0 13,0 12,0 Österreich 8) Wien 4,7 5,6 4,8 4,6 4,9 5,4 5,6 5,7 6,0 5,5 5,2 5,0 . 9,9 8,3 8,0 8,9 9,2 10,2 10,6 11,3... . . 15-24 Bulgarien 1) Estland Kroatien 2) Lettland Litauen Polen 1) Rumänien 1)3) Slowakei 4) Slowenien Tschechische Republik 4) Ungarn 5) 33,3 22,3 21,9 25,0 28,1 28,4 23,8 21,6 17,2 21,1 15,1 32,9 22,4 20,9 18,7 15,0 13,1 13,4 . 32,3 32,4 36,7 42,1 50,0 45,5 42,3 31,3 21,3 15,1 36,2 31,0 28,5 23,2 19,6 16,3 17,3 28,6 15,8 35,7 32,6 26,7 21,9 19,3 16,3 14,5 35,7 36,9 23,7 25,8 26,5 27,3 23,9 20,8 17,7 17,8 20,2 22,1 23,9 22,6 23,7 24,0 21,7 20,6 36,9 30,1 33,6 33,4 34,0 33,7 29,7 26,5 22,2 16,4 15,9 14,7 15,7 20,6 21,6 20,2 16,3 15,2 17,0 19,2 18,3 18,1 19,5 19,0 15,9 12,6 10,5 12,3 19,4 26,4 26,0 28,2 26,6 20,4 17,3 12,9 Bosnien und Herzegowina Serbien 7) .. 57,5 57,9 63,1 59,1 62,7 62,3 54,3 .. 46,6 51,4 51,6 49,9 47,5 43,2 34,9 Österreich 8) Wien 6,3 11,0 9,5 8,9 9,4 9,7 10,3 10,6 11,2 9,5 21,2 18,1 17,3 19,4 16,1 18,0 18,0 20,3 1) Ab 2010 Zensus 2011.- 2) Ab 2007 Zensus 2011.- 3) Ab 2002 Arbeitskräfteerhebung angepasst an EU und ILO Definitionen.- 4) Ab 2011 Zensus 2011.- 5) Ab 2006 Zensus 2011.- 6) Bevölkerung 15+.- 7) Daten ab 2010 angepasst an EU und ILO Definitionen; Daten zurück nicht vollkommen vergleichbar.- 8) Bis 2003 Mikrozensus, Durchschnitt der Erhebungen im März, Juni, September und Dezember. Ab 2004 Mikrozensus-Arbeitskräfteerhebung, Jahresdurchschnitt über alle Wochen. Quelle: Eurostat, wiiw, SEE Jobs Gateway.Prognose laut wiiw März 2018, Wifo für Österreich April 2018.

92 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 31/ NEETS- junge Bevölkerung im Alter von 15 bis 24 Jahren, die weder in Beschäftigung, Ausbildung oder Training ist in% der Bevölkerung 15-24 Alter 15-24 Land Bulgarien Estland Kroatien Lettland Litauen Polen Rumänien Slowakei Slowenien Tschechische Republik Ungarn 2000 . . . . . . . . . . . 2005 25,1 10,6 16,7 10,6 8,8 13,9 16,8 15,8 8,9 13,3 12,9 2010 21,0 14,0 15,7 17,8 13,2 10,8 16,6 14,1 7,1 8,8 12,6 2011 21,8 11,6 16,2 16,0 11,8 11,5 17,5 13,8 7,1 8,3 13,2 2012 21,5 12,2 16,6 14,9 11,2 11,8 16,8 13,8 9,3 8,9 14,8 2013 21,6 11,3 19,6 13,0 11,1 12,2 17,0 13,7 9,2 9,1 15,5 2014 20,2 11,7 19,3 12,0 9,9 12,0 17,0 12,8 9,4 8,1 13,6 2015 19,3 10,8 18,1 10,5 9,2 11,0 18,1 13,7 9,5 7,5 11,6 2016 18,2 9,1 16,9 11,2 9,4 10,5 17,4 12,3 8,0 7,0 11,0 Bosnien und Herzegowina Serbien ..... 25,8 26,1 27,7 26,4 .. 21,3 21,7 21,9 19,9 20,4 19,9 17,7 Österreich Wien . 8,6 7,4 7,3 6,8 7,3 7,7 7,5 7,7 ......... Quelle: Eurostat, SEE Jobs Gateway, Bosnia and Herzegovina Directorate for Economic Planning.

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 93 Anhang Tabelle 32/ BULGARIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 59,6 38,7 66,7 78,1 64,7 46,7 71,4 81,1 54,8 30,9 61,8 76,0 64,2 40,8 69,9 80,9 69,2 48,2 74,9 85,4 59,4 33,4 64,1 78,0 2010 67,4 41,0 70,7 83,2 71,3 47,5 75,3 85,7 63,6 34,5 65,3 81,6 2011 66,0 38,0 69,3 81,8 68,9 43,7 72,7 83,7 63,0 32,2 65,1 80,7 2012 66,1 37,4 69,1 81,8 68,7 42,7 72,1 83,6 63,6 32,0 65,5 80,6 2013 66,7 38,1 69,3 81,4 69,5 43,4 72,5 84,1 63,9 32,6 65,4 79,7 2014 68,4 40,0 71,1 82,7 71,2 45,4 74,7 85,6 65,4 34,1 66,8 80,8 2015 70,4 40,3 73,0 84,9 73,4 46,6 76,8 87,6 67,3 33,5 68,4 83,2 2016 70,8 40,3 73,5 85,1 74,3 47,7 77,6 87,5 67,3 32,2 68,4 83,5 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 16,2 25,1 15,8 6,7 16,6 23,7 16,0 7,0 15,8 27,2 15,6 6,5 2005 10,1 19,6 9,2 4,3 10,3 18,9 9,0 4,4 9,8 20,4 9,6 4,2 2010 10,3 22,7 9,7 4,6 10,9 22,4 9,9 4,6 9,6 23,1 9,5 4,5 2011 11,3 26,4 10,5 5,1 12,3 26,1 11,2 5,4 10,1 26,8 9,5 5,0 2012 12,3 28,0 11,7 5,8 13,5 28,2 12,6 6,3 10,8 27,7 10,4 5,5 2013 13,0 29,9 12,3 6,4 13,9 30,3 12,8 6,5 11,8 29,3 11,7 6,4 2014 11,4 28,3 10,7 5,1 12,3 28,5 10,8 5,5 10,4 28,1 10,4 4,8 2015 9,2 25,1 8,3 4,0 9,8 24,3 8,5 4,0 8,4 26,3 8,0 3,9 2016 7,6 22,2 6,7 3,4 8,1 21,4 6,8 3,5 7,0 23,5 6,6 3,3 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt 33,3 22,3 21,9 25,0 28,1 28,4 23,8 21,6 17,2 niedrig 44,7 39,8 40,2 47,1 46,5 51,6 45,1 37,5 30,8 mittel 30,4 17,5 20,0 22,3 26,5 25,4 21,2 19,2 15,2 hoch.. . 18,9. 19,0. 17,7. insgesamt 36,1 23,4 23,2 26,0 29,5 30,2 23,8 21,2 17,4 niedrig 44,8 39,7 40,0 47,9 49,9 53,8 40,9 33,6 27,0 mittel 33,0 17,9 20,7 23,1 27,0 26,1 20,7 19,3 15,6 hoch.. ....... insgesamt 29,6 21,0 20,1 23,6 26,0 25,7 23,7 22,3 16,9 niedrig 44,5 40,1 40,7 45,8 40,4 47,0 54,2 45,1. mittel 26,6 16,9 19,1 21,2 25,7 24,3 21,9 19,1 14,6 hoch.. ....... Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011 ab 2010. Quelle: Eurostat.

94 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 33/ ESTLAND: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 69,2 40,6 70,2 82,3 72,3 44,6 74,4 88,2 66,4 35,9 65,7 79,0 74,2 51,3 72,8 84,3 76,2 53,9 76,2 87,0 72,5 47,8 69,1 82,7 70,1 45,2 68,8 79,7 70,9 46,5 71,9 81,1 69,4 43,3 65,1 78,9 73,4 48,5 74,0 79,9 76,4 53,2 78,1 84,3 70,6 41,3 69,3 77,3 75,0 50,3 74,4 82,3 78,0 54,1 79,1 86,2 72,2 44,3 68,8 80,0 76,2 58,2 74,5 83,0 79,7 62,5 79,4 87,6 72,9 50,7 68,7 80,3 76,8 60,6 75,3 84,0 81,2 66,1 81,3 89,5 72,7 50,0 68,4 80,8 78,6 58,6 77,7 85,7 82,4 63,4 82,9 91,0 75,0 50,7 71,3 82,7 78,4 62,7 76,9 84,9 82,6 68,1 81,8 91,3 74,4 52,6 70,8 81,1 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 13,4 25,4 15,0 5,1 15,0 27,1 15,3 7,0 11,6 23,1 14,7 . 2005 8,0 14,5 9,3 4,1 9,2 16,7 9,8 4,4 6,9 11,0 8,6 4,0 2010 16,7 30,5 19,1 9,4 19,3 34,4 19,3 12,0 14,1 22,5 18,8 7,8 2011 12,3 25,7 12,7 8,0 13,1 27,6 12,5 7,1 11,6 21,8 13,0 8,6 2012 10,0 23,1 10,5 6,1 10,9 24,3 10,5 5,8 9,1 20,7 10,5 6,2 2013 8,6 15,0 9,6 5,8 9,1 15,8 9,4 5,6 8,2 13,2 9,9 5,9 2014 7,4 13,0 8,1 4,8 7,9 13,6 7,9 4,8 6,8 11,4 8,4 4,7 2015 6,2 12,2 6,8 3,9 6,2 11,9 6,4 3,3 6,1 13,0 7,2 4,2 2016 6,8 12,7 7,8 3,9 7,4 12,3 8,0 4,0 6,1 13,8 7,4 3,7 15-24 insgesamt männlich weiblich Quelle: Eurostat. insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 21,1 40,0 15,1 . 22,1 . . . 19,7 . . . 15,1 32,9 22,9 46,4 14,7 31,2 . 19,1 16,1 35,7 22,5 46,9 15,6 33,3 .. 13,8 29,5 . 45,3 13,6 28,6 . 22,0 22,4 20,9 18,7 30,8 32,2 22,7 20,9 18,5 17,9 15,8. 16,4 23,8 22,8 17,8 32,4 31,5 22,1 22,5 20,0 16,1 ... 20,6 18,5 19,7 27,7 33,8 . 18,8 16,7 20,1 20,0 . 16,3 15,0 13,1 20,1 17,2 13,8 12,4 .. 19,3 13,8 23,2 16,8 16,4 14,2 .. 10,0 12,2 .. 10,7 10,2 .. 13,4 21,8 11,4 . 15,8 22,4 14,5 . 10,6 . 7,5 .

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 95 Anhang Tabelle 34/ KROATIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch . 62,1 . 45,2 . 65,1 . 80,6 . 69,8 . 59,0 . 70,6 . 80,6 . 54,8 . 37,2 . 58,4 . 80,5 2010 64,5 46,7 66,2 81,0 70,3 58,1 71,1 80,7 58,8 39,0 60,3 81,3 2011 62,6 43,5 64,7 78,9 69,0 54,2 70,6 78,4 56,2 36,5 57,6 79,3 2012 61,2 41,2 62,5 77,9 66,9 51,2 67,7 78,3 55,5 34,5 56,4 77,5 2013 60,5 39,3 61,4 77,7 65,0 49,8 65,0 78,6 56,0 32,0 57,2 77,0 2014 62,2 38,3 62,6 80,5 67,3 47,0 67,7 80,9 57,1 32,3 56,6 80,2 2015 63,7 39,7 63,9 80,9 68,5 49,1 68,6 81,3 58,9 33,3 58,3 80,5 2016 63,4 38,1 63,5 82,1 68,3 47,6 68,4 83,3 58,5 31,2 57,8 81,2 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 . . . . . . . . . . . . 2005 12,7 11,5 14,9 6,3 11,6 11,9 12,8 6,1 13,9 11,1 17,7 6,5 2010 11,7 13,0 12,4 8,4 11,1 15,1 11,0 7,8 12,4 10,8 14,4 8,8 2011 13,7 17,4 14,2 9,2 13,7 19,3 13,7 8,7 13,8 15,5 14,9 9,6 2012 16,0 18,6 17,3 10,6 16,0 19,7 16,8 9,9 16,1 17,4 17,9 11,3 2013 17,3 21,5 18,7 11,3 17,7 22,8 18,8 10,5 16,8 19,9 18,4 11,9 2014 17,3 25,7 18,7 9,6 16,5 24,9 17,3 8,9 18,3 26,5 20,6 10,2 2015 16,2 21,5 18,1 9,2 15,6 21,4 16,6 9,2 16,9 21,7 20,1 9,3 2016 13,1 17,4 14,6 7,8 12,5 17,0 13,7 6,8 13,8 17,9 15,9 8,6 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch . 32,3 32,4 . 29,0 54,1 . 33,0 30,3 . 25,5 29,7 . 30,2 31,5 . 32,2 65,7 . 30,2 28,6 ... . 35,1 33,6 .. 32,9 . 37,0 33,0 .. 34,1 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011 ab 2007. Quelle: Eurostat. 36,7 56,0 34,2 43,5 37,0 59,2 35,2 . 36,1 50,2 32,5 53,0 42,1 59,0 40,6 47,6 42,1 56,6 41,5 . 42,0 62,5 39,1 53,9 50,0 76,1 47,1 61,1 49,9 73,2 46,6 73,3 50,2 82,0 48,0 54,1 45,5 66,9 45,1 31,6 44,9 65,3 43,7 . 46,4 69,7 47,4 31,2 42,3 45,0 43,2 29,5 41,4 47,4 41,3 . 43,7 41,0 46,2 29,7 31,3 46,5 30,6 28,7 31,2 34,3 31,0 . 31,3 72,0 30,0 27,7

96 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 35/ LETTLAND: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt 64,7 70,9 niedrig 40,5 50,3 mittel 66,8 71,8 hoch 79,7 83,9 insgesamt 69,6 75,3 niedrig 46,0 59,1 mittel 73,2 77,1 hoch 82,2 87,3 insgesamt 60,3 67,0 niedrig 34,4 38,7 mittel 61,1 67,0 hoch 77,9 81,8 2010 67,2 47,1 65,1 80,7 66,8 49,5 66,1 81,9 67,6 43,1 64,1 80,0 2011 69,5 48,5 66,8 84,4 70,3 53,6 70,0 84,2 68,7 40,3 63,6 84,5 2012 70,9 51,8 66,9 86,2 72,5 59,0 70,5 87,7 69,4 40,0 63,1 85,4 2013 72,5 50,9 69,7 85,2 74,6 56,8 73,4 88,7 70,6 41,0 65,8 83,3 2014 72,9 51,3 70,9 84,2 75,1 58,3 74,8 86,6 71,0 39,1 66,9 83,0 2015 74,4 53,2 71,7 85,8 76,5 60,8 75,4 88,9 72,5 39,9 67,7 84,3 2016 75,1 56,7 71,1 87,2 76,8 62,7 74,9 88,7 73,6 47,2 66,7 86,4 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 14,2 21,3 14,8 7,2 15,0 23,5 14,8 7,1 13,4 17,5 14,8 7,3 2005 10,0 16,2 10,4 4,8 10,1 15,2 9,9 4,9 10,0 18,3 10,9 4,8 2010 19,5 32,8 21,1 10,6 22,7 34,5 23,6 11,5 16,3 29,6 18,4 10,1 2011 16,2 29,2 18,2 7,1 18,6 29,6 19,3 8,4 13,8 28,3 17,0 6,5 2012 15,0 26,6 17,6 6,4 16,2 23,1 17,7 7,4 14,0 33,9 17,5 5,9 2013 11,9 25,1 13,1 5,9 12,6 23,3 13,2 5,4 11,1 29,2 12,9 6,3 2014 10,8 24,0 11,7 5,6 11,8 22,7 12,1 5,0 9,8 27,1 11,1 5,9 2015 9,9 21,9 10,8 4,9 11,1 20,0 11,8 4,1 8,6 26,5 9,6 5,4 2016 9,6 20,6 11,3 4,3 10,9 21,1 11,5 4,7 8,4 19,7 11,1 4,1 15-24 insgesamt männlich weiblich Quelle: Eurostat. insgesamt 21,3 15,1 36,2 31,0 28,5 23,2 19,6 16,3 17,3 niedrig 32,1 24,3 47,4 40,1 44,2 39,1 29,4 21,9 27,2 mittel 17,9 12,5 35,2 31,9 26,7 19,7 18,4 15,1 14,7 hoch.. 20,7 14,3 13,7 18,5 15,3 14,9 16,2 insgesamt 21,0 12,8 37,3 31,3 27,8 21,8 19,4 18,0 21,4 niedrig 33,5 23,8 46,7 40,1 39,2 34,4 28,9 22,9 32,1 mittel 14,2 7,0 34,5 30,1 24,4 18,1 18,1 17,5 17,6 hoch........ . insgesamt 21,7 18,4 34,8 30,6 29,5 24,9 20,0 14,2 12,1 niedrig 28,8 25,5 49,1 40,2 55,7 49,8 . . . mittel 22,5 19,6 35,9 34,3 29,6 22,0 19,0 11,7 10,5 hoch . . 20,2 . . 19,4 18,3 17,1 .

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 97 Anhang Tabelle 36/ LITAUEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 68,5 36,7 68,7 80,4 70,3 44,0 70,7 81,0 67,0 30,0 66,4 79,9 74,6 46,3 74,8 87,5 78,9 56,0 80,1 89,5 70,7 35,8 69,6 86,2 2010 68,4 31,6 63,4 86,7 67,5 33,8 64,7 86,5 69,1 29,2 62,0 86,8 2011 71,1 32,9 66,0 88,3 71,4 36,1 68,8 88,0 70,9 29,3 63,0 88,5 2012 72,5 36,0 67,5 88,2 73,3 39,9 71,2 87,8 71,8 30,9 63,6 88,5 2013 73,6 38,9 68,4 88,6 74,8 43,6 72,1 89,6 72,4 32,7 64,3 88,0 2014 75,0 43,2 69,4 89,4 75,9 46,1 72,4 91,2 74,1 39,1 66,2 88,2 2015 76,4 45,0 70,8 89,6 77,4 49,1 73,7 92,0 75,5 38,8 67,6 88,1 2016 78,2 44,8 72,1 91,0 78,9 49,1 75,2 92,6 77,5 37,9 68,6 90,0 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 16,0 23,6 20,2 9,3 18,3 26,5 21,4 10,8 13,7 19,2 18,9 8,2 2005 8,3 14,5 9,5 4,0 8,1 14,7 8,5 4,0 8,5 14,1 10,6 4,0 2010 17,8 39,4 21,8 7,7 21,2 42,5 24,0 8,9 14,5 34,4 19,1 6,9 2011 15,4 38,4 19,0 6,2 17,9 40,8 20,0 7,8 12,9 34,5 17,9 5,2 2012 13,4 34,7 16,4 5,6 15,2 36,4 16,9 6,3 11,6 31,7 15,8 5,2 2013 11,8 32,8 14,4 5,1 13,1 31,7 15,0 4,8 10,5 35,0 13,6 5,3 2014 10,7 29,8 13,5 4,2 12,2 28,4 14,6 4,1 9,2 32,2 12,1 4,3 2015 9,1 26,3 11,7 3,7 10,1 25,8 12,1 3,3 8,2 27,2 11,2 3,9 2016 7,9 25,1 10,4 2,9 9,1 26,0 10,8 3,1 6,7 23,2 9,9 2,8 15-24 insgesamt männlich weiblich Quelle: Eurostat. insgesamt 28,6 15,8 35,7 32,6 26,7 21,9 19,3 16,3 14,5 niedrig 37,3. 54,6 47,7 36,7 38,5 39,7.. mittel 26,2 17,2 34,6 32,8 26,1 20,2 17,8 15,0 15,1 hoch 21,4. 26,5 21,2 22,9 19,1 14,0.. insgesamt 29,5 16,0 39,0 34,9 29,7 23,0 19,6 16,0 15,9 niedrig 34,9. 55,1 48,8..... mittel 27,6 17,0 36,7 33,1 28,4 21,6 19,1 15,2 15,3 hoch......... insgesamt 27,3 15,5 31,6 29,4 22,7 20,4 18,7 16,6 12,6 niedrig 42,0 . . . . . . . . mittel 24,4 . 31,5 32,3 22,5 17,9 15,9 14,7 14,8 hoch . . . . . . . . .

98 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 37/ POLEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt 64,0 61,5 niedrig 42,7 37,3 mittel 66,9 61,7 hoch 84,7 82,8 insgesamt 71,3 68,9 niedrig 51,9 46,2 mittel 74,0 69,8 hoch 87,4 86,2 insgesamt 57,0 54,5 niedrig 35,2 29,8 mittel 59,4 53,1 hoch 82,5 80,2 2010 66,8 39,9 65,4 84,6 74,0 49,5 74,0 88,6 59,7 30,8 56,0 81,8 2011 67,3 39,7 65,8 84,6 74,7 49,2 74,7 88,9 60,0 30,7 55,8 81,6 2012 67,4 39,8 65,4 84,7 74,8 49,6 74,3 89,1 60,2 30,2 55,4 81,5 2013 67,6 38,5 65,2 84,8 75,0 49,0 74,2 89,5 60,3 28,3 55,0 81,6 2014 69,0 39,3 66,1 86,3 76,3 49,7 75,2 90,9 61,9 29,0 55,9 83,0 2015 70,3 40,8 67,2 87,1 77,3 51,5 76,1 91,5 63,4 29,8 57,1 84,1 2016 71,5 40,7 68,5 87,5 78,6 51,9 77,5 92,1 64,5 29,3 58,0 84,3 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 16,4 21,8 17,0 5,5 14,6 21,2 14,6 5,0 18,4 22,5 20,0 5,9 2005 17,8 27,3 19,1 7,1 16,6 27,0 17,1 6,0 19,2 27,8 21,7 8,0 2010 9,7 17,5 10,5 5,0 9,4 17,5 9,7 4,6 10,0 17,6 11,7 5,3 2011 9,7 18,3 10,4 5,2 9,0 18,2 9,3 4,4 10,4 18,5 12,1 5,8 2012 10,1 19,5 11,0 5,6 9,4 19,4 9,7 4,8 10,9 19,7 12,9 6,2 2013 10,3 20,5 11,4 5,7 9,7 19,9 10,1 4,8 11,1 21,4 13,2 6,4 2014 9,0 19,0 10,1 4,7 8,5 18,9 9,0 3,9 9,6 19,3 11,7 5,3 2015 7,5 16,9 8,4 4,0 7,3 16,7 7,7 3,5 7,7 17,3 9,4 4,3 2016 6,2 14,5 6,9 3,3 6,1 14,7 6,4 2,9 6,2 14,1 7,7 3,6 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt 35,7 36,9 23,7 niedrig 37,0 41,2 30,3 mittel 35,7 37,0 23,1 hoch 26,1 29,3 20,7 insgesamt 34,3 35,7 22,4 niedrig 36,1 40,6 28,9 mittel 34,1 35,1 21,4 hoch. 28,3 19,4 insgesamt 37,2 38,3 25,4 niedrig 38,8 42,9 34,4 mittel 37,4 39,3 25,7 hoch 28,7 29,8 21,4 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011 ab 2010. Quelle: Eurostat. 25,8 31,8 25,4 22,0 23,6 30,4 22,7 19,2 28,8 36,2 29,7 23,5 26,5 33,2 26,0 22,5 24,1 31,4 23,0 19,0 30,0 39,5 30,8 24,3 27,3 32,3 27,2 23,5 25,4 30,9 24,7 21,1 30,1 37,3 31,0 24,7 23,9 29,8 23,9 19,5 22,7 29,0 22,0 18,7 25,5 32,1 26,8 19,8 20,8 29,1 20,3 17,0 20,7 27,9 19,6 18,7 20,9 33,2 21,4 16,1 17,7 26,8 17,2 13,4 17,4 26,5 16,5 13,0 18,0 27,7 18,4 13,6

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 99 Anhang Tabelle 38/ RUMÄNIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 73,3 68,7 74,0 84,5 79,5 76,9 79,5 85,2 67,4 63,5 67,6 83,6 66,9 53,2 69,6 85,1 74,1 64,6 75,1 86,1 59,8 45,8 63,2 84,1 2010 68,2 55,8 69,6 85,8 77,0 70,0 77,2 86,8 59,5 45,8 60,9 84,9 2011 67,2 51,9 69,2 85,9 75,3 62,9 76,7 87,5 59,2 44,0 60,6 84,4 2012 68,1 53,5 69,7 85,4 76,6 65,2 77,7 87,4 59,7 45,1 60,5 83,5 2013 67,8 54,0 68,8 85,8 76,3 66,7 76,7 87,8 59,4 44,5 59,7 83,8 2014 68,8 55,5 70,4 86,0 77,4 67,9 78,5 88,0 60,1 45,2 61,2 84,1 2015 68,6 53,7 69,7 86,9 77,5 69,0 77,5 89,5 59,6 41,1 60,9 84,5 2016 69,2 52,8 70,3 87,8 78,2 68,6 78,2 90,5 60,2 39,5 61,4 85,3 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 7,1 4,2 9,4 3,6 7,7 5,2 9,4 4,0 6,6 3,3 9,5 3,1 2005 7,2 6,7 8,0 3,9 7,8 8,4 8,3 3,5 6,4 4,9 7,7 4,2 2010 7,0 5,9 8,0 4,8 7,6 7,6 8,2 4,8 6,2 3,9 7,7 4,9 2011 7,2 7,2 7,9 4,7 7,7 9,7 7,9 4,4 6,5 4,5 7,9 5,1 2012 6,8 6,7 7,3 5,1 7,4 9,2 7,4 4,8 6,1 4,0 7,3 5,4 2013 7,1 6,7 7,8 5,4 7,7 8,9 7,9 5,2 6,3 4,3 7,5 5,7 2014 6,8 6,7 7,2 5,8 7,3 8,6 7,2 5,8 6,1 4,3 7,1 5,9 2015 6,8 8,1 7,2 4,1 7,5 9,6 7,8 3,9 5,8 6,1 6,4 4,4 2016 5,9 7,6 6,2 3,1 6,6 8,8 6,8 3,1 5,0 6,1 5,4 3,2 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt 17,8 20,2 22,1 23,9 22,6 23,7 24,0 21,7 20,6 niedrig 11,6 16,3 16,2 19,4 17,0 17,2 18,7 19,9 17,8 mittel 22,0 22,5 24,7 25,6 25,0 25,9 25,4 22,4 21,9 hoch 9,0 22,1 27,9 28,3 26,6 31,3 33,2 23,2 22,7 insgesamt 19,3 21,6 22,1 24,0 22,2 23,2 23,6 20,6 19,9 niedrig 12,3 17,1 16,9 20,4 19,3 18,9 20,4 19,7 17,1 mittel 24,7 24,4 25,0 26,1 23,9 24,9 24,4 20,9 20,9 hoch.. 24,6 23,7. 28,7 32,3.. insgesamt 15,9 18,4 22,1 23,7 23,0 24,6 24,7 23,4 21,8 niedrig 10,5 14,8 14,9 17,7 12,9 14,2 15,7 20,3 19,2 mittel 18,9 19,9 24,3 24,8 26,6 27,4 26,9 24,9 23,5 hoch 15,4. 30,2 31,5 29,4 33,1 34,0 23,4. Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011 ab 2010. Ab 2002 Arbeitskräfteerhebung angepasst an EU und ILO Definitionen. Quelle: Eurostat.

100 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 39/ SLOWAKEI: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt 65,4 67,2 niedrig 30,2 26,3 mittel 70,3 70,8 hoch 86,3 84,0 insgesamt 72,4 75,8 niedrig 34,2 29,8 mittel 75,6 78,5 hoch 89,2 89,7 insgesamt 58,6 58,9 niedrig 28,2 24,3 mittel 64,5 62,7 hoch 83,2 77,9 2010 68,4 29,7 69,9 82,2 76,0 37,0 77,2 88,1 60,9 24,9 62,1 77,5 2011 68,8 30,3 70,1 81,5 76,3 35,3 77,5 87,1 61,3 27,1 62,1 76,9 2012 68,9 30,7 70,3 80,1 76,7 36,0 78,2 85,9 61,0 27,3 61,4 75,6 2013 68,7 31,3 69,9 79,5 75,9 36,9 76,9 85,7 61,4 27,7 62,2 74,4 2014 69,4 32,7 71,0 80,0 76,6 37,0 78,1 87,4 62,2 29,6 63,3 73,9 2015 70,9 34,4 72,6 80,3 78,2 39,8 79,4 88,2 63,6 30,5 64,8 74,2 2016 72,8 37,2 74,3 81,3 79,4 43,6 80,7 87,4 66,2 32,5 67,0 76,7 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 19,1 40,4 18,4 5,3 19,4 48,7 18,4 6,1 18,6 33,7 18,4 4,3 2005 16,3 53,3 14,4 5,1 15,5 58,4 13,5 4,5 17,2 48,5 15,5 5,7 2010 14,4 44,2 14,1 5,8 14,2 45,3 13,6 6,2 14,6 43,0 14,7 5,5 2011 13,6 42,5 13,4 5,8 13,6 46,5 13,2 5,0 13,6 38,3 13,7 6,6 2012 14,0 44,6 13,5 6,8 13,5 48,2 12,7 5,9 14,5 40,8 14,5 7,6 2013 14,2 42,4 13,9 7,2 14,0 45,5 13,6 6,2 14,5 39,2 14,4 8,2 2014 13,2 41,1 12,6 6,4 12,8 44,9 12,0 5,1 13,6 36,8 13,4 7,7 2015 11,5 37,6 10,9 6,0 10,3 39,6 9,5 5,1 12,9 35,5 12,9 6,9 2016 9,7 31,6 9,2 5,7 8,8 31,2 8,1 4,9 10,8 32,1 10,6 6,3 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt 36,9 30,1 33,6 niedrig 77,2 76,8 67,3 mittel 35,0 25,2 30,6 hoch 26,4 17,3 27,5 insgesamt 40,0 31,0 34,6 niedrig 83,8 74,8 61,5 mittel 37,0 25,6 31,5 hoch.. 38,5 insgesamt 33,3 28,8 31,9 niedrig 64,3 80,1 77,4 mittel 32,8 24,6 29,1 hoch.. 21,1 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011 ab 2011. Quelle: Eurostat. 33,4 63,9 30,9 24,2 33,2 57,0 30,8 . 33,8 76,7 31,2 21,8 34,0 66,0 31,0 29,1 35,0 64,9 31,5 30,8 32,5 68,6 30,0 27,9 33,7 58,1 30,8 30,8 34,9 58,3 32,0 . 31,6 57,7 28,6 31,5 29,7 55,7 26,4 30,0 29,5 52,4 26,8 . 30,1 61,7 25,6 34,0 26,5 59,5 22,6 23,5 25,8 58,2 22,3 . 27,5 61,4 23,3 23,6 22,2 46,5 18,7 26,2 19,8 43,0 16,5 . 26,3 53,7 22,6 28,3

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 101 Anhang Tabelle 40/ SLOWENIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 70,9 53,4 74,4 86,1 75,4 61,7 77,4 86,4 66,4 47,5 70,6 85,8 73,5 56,1 74,6 87,0 78,1 65,3 78,8 88,1 68,6 49,0 69,5 86,1 2010 72,7 51,1 73,0 87,3 76,4 60,8 76,1 89,6 68,8 43,0 68,9 85,7 2011 70,8 46,7 70,6 86,4 74,2 55,5 74,0 87,4 67,3 39,5 66,0 85,7 2012 71,0 47,2 70,7 85,1 74,7 56,1 74,5 87,4 67,1 39,3 65,7 83,5 2013 70,0 45,5 69,5 83,8 74,1 55,1 73,9 86,3 65,6 36,4 63,8 82,0 2014 70,4 48,5 69,5 83,2 74,3 55,6 73,5 86,5 66,3 42,2 64,0 80,8 2015 71,4 49,0 69,7 84,4 75,5 56,9 74,2 88,3 67,0 42,0 63,4 81,7 2016 72,2 46,1 71,0 85,2 75,3 53,7 74,9 86,5 69,0 39,6 65,7 84,3 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 6,9 10,8 6,9 2,2 6,8 11,6 6,6 . 7,1 10,0 7,4 2,9 2005 6,5 9,5 6,9 3,2 6,1 10,0 5,9 3,2 7,1 9,0 8,2 3,2 2010 7,3 11,7 7,5 4,3 7,5 13,3 7,2 4,1 7,1 9,8 7,9 4,4 2011 8,2 13,4 8,7 4,9 8,2 14,6 8,1 4,9 8,2 11,9 9,5 4,9 2012 8,9 14,8 9,1 6,1 8,4 15,3 8,4 4,6 9,4 14,2 10,1 7,1 2013 10,1 17,8 10,7 6,1 9,5 17,2 9,7 5,0 10,9 18,8 12,3 7,0 2014 9,7 15,4 10,4 6,3 9,0 15,8 9,5 4,5 10,6 14,8 11,9 7,6 2015 9,0 13,9 9,9 5,8 8,1 14,3 8,5 4,6 10,1 13,4 12,2 6,7 2016 8,0 14,5 8,1 6,1 7,5 14,1 7,3 5,6 8,6 15,0 9,2 6,5 15-24 insgesamt männlich weiblich Quelle: Eurostat. insgesamt 16,4 15,9 14,7 15,7 20,6 21,6 20,2 16,3 15,2 niedrig 26,2 20,6 19,7 24,8 29,6 27,1 23,5 21,8 23,7 mittel 14,5 14,8 12,9 13,3 18,6 20,3 19,2 15,7 13,7 hoch. 18,1 16,9 16,8 21,3 22,6 21,2 9,9 13,4 insgesamt 14,8 14,5 15,2 15,0 20,3 20,1 19,4 17,7 15,6 niedrig 27,5 20,0 22,3 24,0 29,5 25,0 22,2 24,4 22,7 mittel 11,9 12,9 12,8 12,4 18,1 19,4 18,4 16,6 14,1 hoch......... insgesamt 18,5 17,8 13,8 16,8 21,0 23,7 21,3 14,6 14,7 niedrig 24,0 21,9 14,9 26,5 29,8 30,9 25,3 17,0 25,8 mittel 18,0 17,1 13,1 14,6 19,3 21,5 20,3 14,7 13,2 hoch . . 17,7 19,8 23,5 27,9 20,7 . 13,6

102 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 41/ TSCHECHISCHE REPUBLIK: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt 72,7 73,4 niedrig 47,2 41,2 mittel 75,5 75,5 hoch 86,1 85,8 insgesamt 82,3 83,1 niedrig 57,0 49,4 mittel 83,6 84,2 hoch 92,4 92,0 insgesamt 63,2 63,6 niedrig 42,6 37,4 mittel 66,7 66,2 hoch 77,7 78,1 2010 73,5 43,2 74,5 83,3 83,0 53,1 83,3 91,0 63,7 38,3 65,0 75,0 2011 74,1 42,2 75,2 83,1 83,3 50,7 83,5 91,5 64,8 38,0 66,2 74,4 2012 74,7 40,4 75,9 83,6 83,7 48,6 84,3 91,2 65,5 36,1 66,8 76,0 2013 75,8 41,8 76,6 84,9 84,5 52,5 84,5 92,7 66,9 35,7 67,9 77,3 2014 76,7 43,0 77,6 84,5 85,4 53,5 85,6 92,3 67,8 37,1 68,7 77,2 2015 77,7 41,9 78,9 84,8 86,0 52,6 86,3 92,7 69,3 35,6 70,7 77,6 2016 79,5 45,1 80,7 85,6 87,3 56,6 87,6 93,4 71,5 37,9 73,1 78,3 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 8,8 22,6 7,8 3,0 7,3 26,2 6,3 2,3 10,5 20,1 9,7 4,0 2005 7,9 26,8 7,2 2,3 6,5 30,0 5,7 2,1 9,8 24,5 9,2 2,7 2010 7,3 25,0 6,9 2,8 6,4 26,8 6,0 2,6 8,5 23,6 8,2 3,0 2011 6,7 24,3 6,4 2,8 5,8 28,0 5,4 2,5 7,9 21,5 7,8 3,2 2012 7,0 28,5 6,5 2,9 6,0 31,6 5,4 2,4 8,2 25,9 7,9 3,4 2013 7,0 25,6 6,8 2,8 5,9 26,5 5,7 2,2 8,3 24,9 8,4 3,4 2014 6,1 22,1 6,0 2,8 5,1 23,4 4,8 2,4 7,4 20,9 7,7 3,4 2015 5,1 22,7 4,7 2,4 4,2 23,0 3,8 2,0 6,1 22,4 5,9 2,8 2016 4,0 20,5 3,5 1,9 3,4 20,3 3,0 1,5 4,7 20,7 4,2 2,3 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt 17,0 19,2 18,3 niedrig 44,2 48,0 43,3 mittel 14,1 16,4 15,7 hoch 13,4 16,2 15,1 insgesamt 17,4 19,3 18,2 niedrig 46,6 50,0 40,1 mittel 13,8 16,4 15,7 hoch 13,1 9,6 17,2 insgesamt 16,4 19,1 18,5 niedrig 40,2 44,9 48,7 mittel 14,4 16,5 15,7 hoch 13,6 20,1 14,1 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011 ab 2011. Quelle: Eurostat. 18,1 45,5 15,2 12,4 18,1 47,4 14,6 12,7 18,0 41,8 16,2 12,2 19,5 48,9 16,1 12,6 19,9 50,8 15,3 17,6 19,0 45,0 17,4 10,6 19,0 41,9 16,4 14,5 18,6 41,6 15,7 16,1 19,4 42,4 17,7 13,7 15,9 32,4 13,9 13,3 15,0 32,3 12,3 17,5 17,1 32,6 16,6 11,5 12,6 36,9 9,4 11,8 11,3 34,3 8,1 9,3 14,4 41,8 11,5 12,8 10,5 30,1 7,9 6,3 9,9 32,1 7,1 . 11,4 27,3 9,3 8,1

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 103 Anhang Tabelle 42/ UNGARN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 62,5 36,0 72,2 82,2 70,4 43,0 78,3 87,2 55,0 31,2 65,3 77,6 65,0 38,1 70,4 83,0 72,4 45,4 76,9 87,5 58,0 33,2 63,3 79,4 2010 62,9 37,0 65,8 78,2 68,9 44,0 71,1 82,8 57,2 32,2 59,8 74,8 2011 63,4 37,3 65,9 79,3 69,9 45,8 71,5 84,7 57,3 31,5 59,6 75,3 2012 64,7 38,1 67,3 79,5 70,9 46,8 72,3 85,7 58,9 31,8 61,6 75,0 2013 66,0 39,2 68,5 80,0 72,6 47,2 74,2 86,8 59,7 33,4 62,0 75,1 2014 69,6 45,3 71,8 81,8 76,8 54,7 78,2 88,4 62,8 38,1 64,6 77,0 2015 71,7 48,1 73,7 83,0 79,2 58,5 80,5 89,8 64,5 39,9 66,1 78,0 2016 74,1 51,7 76,1 85,0 81,5 62,2 82,9 91,2 67,0 43,6 68,2 80,5 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 6,6 11,5 6,4 1,4 7,2 13,3 6,9 1,6 5,8 9,6 5,9 1,3 2005 7,2 14,3 6,9 2,7 7,0 15,6 6,4 2,3 7,4 12,9 7,6 3,0 2010 11,2 25,1 10,6 4,6 11,6 27,2 10,5 4,9 10,7 22,8 10,6 4,3 2011 11,0 25,0 10,7 4,3 11,1 25,5 10,4 4,1 11,0 24,5 11,0 4,4 2012 11,0 24,8 10,8 4,5 11,3 25,3 10,9 4,2 10,6 24,4 10,5 4,7 2013 10,2 23,7 10,0 3,9 10,2 24,5 9,7 3,4 10,1 22,7 10,4 4,3 2014 7,7 18,5 7,4 3,1 7,6 18,4 7,0 2,8 7,9 18,7 7,8 3,4 2015 6,8 17,4 6,4 2,4 6,6 16,8 6,0 2,2 7,0 18,1 6,9 2,6 2016 5,1 13,2 4,8 1,8 5,1 13,7 4,5 1,8 5,1 12,7 5,1 1,8 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt 12,3 19,4 26,4 niedrig 21,3 31,0 41,9 mittel 11,0 17,1 22,9 hoch. 13,0 22,0 insgesamt 13,7 19,6 27,8 niedrig 22,0 30,1 44,1 mittel 12,0 16,7 22,5 hoch.. 26,2 insgesamt 10,4 19,0 24,7 niedrig 19,9 33,2 37,0 mittel 9,6 17,6 23,4 hoch. 13,4 19,7 Anmerkungen: Daten beziehen sich auf Zensus 2011 ab 2006. Quelle: Eurostat. 26,0 41,6 22,9 19,4 27,0 41,9 22,8 . 24,7 41,0 22,9 18,9 28,2 44,0 25,7 19,0 29,1 43,1 26,2 . 27,1 45,7 25,1 21,4 26,6 43,4 23,8 18,1 25,6 40,7 22,0 . 27,9 49,5 26,3 18,3 20,4 34,7 17,3 16,8 20,0 31,8 16,6 18,1 20,9 41,0 18,4 15,9 17,3 32,0 13,9 11,3 18,3 30,3 14,4 . 16,0 35,4 13,1 . 12,9 24,8 10,6 . 12,9 25,4 9,3 . 12,9 23,6 12,3 .

104 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 43/ ÖSTERREICH: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt 71,0 70,8 niedrig 52,8 51,9 mittel 74,4 73,0 hoch 86,6 83,9 insgesamt 80,2 77,9 niedrig 64,9 62,3 mittel 81,8 78,8 hoch 89,3 85,7 insgesamt 61,9 63,8 niedrig 46,2 45,9 mittel 66,2 66,8 hoch 82,6 81,4 2010 74,6 54,8 77,0 85,3 80,1 62,8 80,6 88,8 69,3 50,5 73,0 81,0 2011 74,7 55,1 76,8 85,9 80,1 63,6 80,4 89,0 69,5 50,3 73,0 82,2 2012 75,2 54,7 77,1 86,7 80,3 62,3 80,5 89,6 70,1 50,5 73,3 83,2 2013 75,3 54,1 77,5 86,0 80,2 61,2 80,9 88,6 70,4 49,9 73,9 82,9 2014 75,0 53,0 75,9 85,3 79,6 59,1 79,8 87,2 70,5 49,5 71,6 83,3 2015 75,2 52,9 75,7 85,4 79,5 59,3 79,1 87,4 70,8 49,1 72,0 83,1 2016 75,7 53,9 75,9 86,2 80,1 60,5 79,4 88,5 71,4 49,9 72,0 83,8 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 4,7 8,1 4,2 2,2 4,8 9,0 4,3 2,1 4,6 7,3 4,0 2,5 2005 5,6 11,1 4,9 3,0 5,4 11,7 4,7 2,8 5,9 10,5 5,1 3,3 2010 4,8 9,2 4,4 2,5 5,0 10,6 4,6 2,3 4,6 8,0 4,1 2,8 2011 4,6 9,1 4,0 2,6 4,6 9,9 4,1 2,2 4,6 8,3 3,9 3,2 2012 4,9 9,8 4,4 2,4 5,0 10,9 4,6 2,0 4,8 8,8 4,2 2,8 2013 5,4 10,4 4,7 3,5 5,4 11,6 4,9 2,9 5,3 9,3 4,5 4,2 2014 5,6 11,4 5,0 4,0 5,9 13,0 5,4 3,8 5,4 10,0 4,7 4,2 2015 5,7 11,2 5,4 3,9 6,1 12,9 5,8 4,0 5,3 9,6 5,0 3,7 2016 6,0 12,7 5,8 3,6 6,5 14,7 6,1 3,8 5,6 10,9 5,4 3,4 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 6,3 11,0 9,5 8,9 9,4 9,7 10,3 10,6 8,3 16,2 12,6 12,8 13,3 13,3 14,4 13,7 5,4 8,5 7,6 6,7 7,5 7,9 9,0 9,8 ...... 7,2 8,0 6,9 11,6 9,6 8,8 9,6 9,4 10,6 11,1 7,7 15,1 11,3 11,7 12,0 12,4 13,7 13,9 6,5 9,4 8,4 6,9 8,2 7,6 9,8 10,1 ....... 8,2 5,6 10,3 9,4 9,1 9,2 10,0 9,9 10,0 9,1 18,0 14,5 14,5 15,2 14,7 15,5 13,4 4,2 7,6 6,9 6,4 6,8 8,3 8,2 9,4 ...... 7,9 7,9 Anmerkungen: Bis 2003 Mikrozensus, Durchschnitt der Erhebungen im März, Juni, September und Dezember. Ab 2004 Mikrozensus-Arbeitskräfteerhebung, Jahresdurchschnitt über alle Wochen. Quelle: Eurostat. 11,2 16,8 10,2 6,2 12,1 16,0 10,8 8,2 10,2 18,0 9,4 5,0

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 105 Anhang Tabelle 44/ WIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 71,4 . . . 78,4 . . . 64,6 . . . 66,6 50,7 66,1 80,8 71,0 56,9 70,3 80,7 62,5 46,7 61,9 81,0 2010 71,0 51,8 72,1 81,4 75,6 58,6 75,1 85,2 66,6 47,4 68,8 77,6 2011 70,9 53,1 71,2 82,5 74,6 62,6 72,4 86,2 67,3 46,8 69,9 78,9 2012 71,4 50,3 71,5 85,0 75,2 58,3 73,6 88,1 67,8 44,9 69,1 82,2 2013 71,0 48,6 71,5 83,2 74,4 57,5 72,5 86,3 67,8 41,9 70,6 80,2 2014 69,6 43,4 68,9 81,9 73,0 50,6 71,9 83,2 66,2 38,1 65,5 80,7 2015 69,2 44,6 67,8 81,4 72,5 52,5 69,7 83,3 66,0 38,7 65,7 79,5 2016 69,7 45,3 67,2 82,8 72,9 49,2 70,5 85,1 66,5 42,4 63,4 80,7 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung 15-74 insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 . . . . . . . . . . . . 2005 9,9 18,6 9,2 5,3 11,4 . . . 8,3 . . . 2010 8,3 15,0 8,4 4,1 9,2 . . . 7,3 . . . 2011 8,0 15,6 7,5 4,5 8,6 . . . 7,4 . . . 2012 8,9 18,4 8,6 4,1 9,9 . . . 7,8 . . . 2013 9,2 17,0 9,0 5,9 9,8 . . . 8,6 . . . 2014 10,2 20,5 10,3 6,7 11,2 . . . 9,0 . . . 2015 10,6 20,8 11,1 6,6 12,2 . . . 8,8 . . . 2016 11,3 22,9 12,9 5,9 12,8 . . . 9,6 . . . 15-24 insgesamt männlich weiblich insgesamt 9,5 21,2 18,1 17,3 19,4 16,1 18,0 18,0 20,3 niedrig......... mittel ........ . hoch ........ . insgesamt 12,2 25,7 19,8 17,2 20,6 16,4 20,9 21,9 23,9 niedrig ........ . mittel ........ . hoch......... insgesamt. 16,1 16,2 17,4 18,0 15,8 15,1 14,1 16,7 niedrig........ . mittel......... hoch......... Quelle: Eurostat, Statistik Austria, Berechnungen von MA23 und wiiw.

106 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 45/ BOSNIEN UND HERZEGOVINA: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt insgesamt.. niedrig.. mittel.. hoch.. männlich insgesamt.. niedrig.. mittel.. hoch.. weiblich insgesamt.. niedrig.. mittel.. hoch.. 2010 45,3 25,7 51,8 74,3 57,9 44,6 59,5 75,9 33,1 16,4 40,9 72,6 2011 44,9 26,0 50,5 74,7 56,9 44,1 58,2 74,7 33,1 16,7 39,7 74,8 2012 45,4 27,4 50,5 72,1 57,9 45,5 59,3 74,5 33,2 17,8 38,3 69,7 2013 45,3 26,9 49,8 71,8 56,8 44,6 57,7 73,9 34,0 17,3 39,1 69,6 2014 45,8 24,2 51,5 71,3 58,1 41,8 60,3 72,1 33,7 15,4 39,3 70,6 2015 45,7 26,4 50,1 71,6 57,3 45,0 58,3 72,9 34,3 16,6 39,0 70,3 2016 46,4 26,2 50,7 69,5 59,4 44,9 60,8 73,1 33,6 16,7 37,2 66,0 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung Total 15+ insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 . . . . . . . . . . . . 2005 . . . . . . . . . . . . 2010 27,2 28,0 29,3 15,6 25,6 28,6 26,7 13,0 29,9 27,4 34,1 18,3 2011 27,6 29,2 29,9 15,4 26,1 29,0 27,6 13,8 29,9 29,4 34,2 17,1 2012 28,0 26,9 30,6 17,9 26,4 27,9 27,9 14,5 30,7 25,5 35,8 21,2 2013 27,5 28,2 30,0 16,9 26,5 29,0 28,3 14,3 29,0 27,0 33,2 19,6 2014 27,5 30,2 28,9 19,3 25,2 27,9 26,3 16,2 31,2 33,1 33,9 22,2 2015 27,7 27,3 30,0 18,4 25,8 27,0 27,2 15,9 30,7 27,8 35,0 20,9 2016 25,4 25,6 26,6 20,3 22,5 24,1 23,6 14,8 30,0 27,5 32,6 25,5 15-24 insgesamt insgesamt.. 57,5 57,9 63,1 59,1 62,7 62,3 54,3 niedrig.. 55,8 57,7 68,1 64,5 53,7 70,6 54,5 mittel.. 57,1 58,7 61,8 59,8 63,2 62,0 54,4 hoch.. 67,4 49,1 74,6 43,6 68,1 58,2 53,1 männlich insgesamt.. 55,1 56,4 62,6 59,1 61,0 59,5 52,0 niedrig.. 60,8 52,3 75,8 59,6 47,0 60,3 48,7 mittel.. 54,3 57,8 60,7 59,4 62,4 59,3 52,8 hoch... 43,8. 51,7 58,8 62,3. weiblich insgesamt.. 61,3 60,5 64,0 59,2 65,4 67,3 58,9 niedrig.. 46,4 67,9 57,5 76,2 62,1 88,7 65,6 mittel.. 61,8 60,5 63,9 60,7 64,7 67,2 58,0 hoch.. 74,2 53,4 71,0 38,2 71,8 55,4 60,6 Quelle: SEE Jobs Gateway.

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 107 Anhang Tabelle 46/ SERBIEN: Arbeitsmarktdaten nach Alter, Geschlecht, Bildungsstand in% Beschäftigungsquote in% der Bevölkerung der jeweiligen Altersgruppe Alter Geschlecht Ausbildung 2000 2005 25-64 insgesamt insgesamt.. niedrig.. mittel.. hoch.. männlich insgesamt.. niedrig.. mittel.. hoch.. weiblich insgesamt.. niedrig.. mittel.. hoch.. 2010 55,6 42,7 56,2 71,6 64,0 58,9 64,1 70,4 47,3 31,2 47,0 72,6 2011 53,5 40,4 54,1 69,9 61,4 55,1 61,0 70,7 45,7 29,6 46,0 69,2 2012 53,1 39,8 53,3 69,4 61,1 53,9 60,6 71,3 45,2 29,4 44,9 67,6 2013 55,4 42,3 56,2 68,5 64,0 55,7 64,6 71,1 47,0 32,2 46,6 66,3 2014 57,9 43,5 58,2 71,6 65,8 57,3 65,6 74,8 50,1 33,2 49,6 69,1 2015 58,9 44,6 58,9 72,4 66,8 58,0 66,7 75,6 51,2 34,3 49,9 70,0 2016 62,0 48,7 62,0 73,8 69,3 59,6 69,8 76,8 54,8 40,2 53,0 71,5 Arbeitslosenquote in% der Erwerbspersonen Alter Geschlecht Ausbildung Total 15+ insgesamt männlich weiblich insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch insgesamt niedrig mittel hoch 2000 12,1 . . . . . . . . . . . 2005 20,8 . . . . . . . . . . . 2010 19,5 16,3 22,6 13,4 18,4 15,2 20,7 13,4 20,9 17,7 25,5 13,4 2011 23,4 21,9 26,2 16,3 22,5 21,2 24,6 15,8 24,5 22,8 28,6 16,6 2012 24,4 23,7 27,0 17,4 23,3 23,0 25,4 15,9 25,8 24,5 29,4 18,6 2013 22,5 20,6 24,5 18,7 20,9 19,5 22,2 17,7 24,6 22,1 28,0 19,5 2014 19,2 17,3 21,2 15,4 18,3 16,9 20,1 13,7 20,3 17,9 23,0 16,8 2015 17,7 15,0 19,4 15,3 16,8 15,8 17,9 14,1 18,8 13,9 21,6 16,4 2016 15,3 12,4 16,7 13,9 14,6 13,6 15,4 12,8 16,1 11,1 18,6 14,8 15-24 insgesamt insgesamt.. 46,6 51,4 51,6 49,9 47,5 43,2 niedrig.. 39,5 48,3 50,7 46,2 42,9 37,8 mittel.. 46,9 51,3 51,0 49,2 48,2 43,0 hoch.. 59,9 58,0 58,2 66,2 50,4 51,5 männlich insgesamt.. 45,9 48,1 48,4 45,1 46,1 40,1 niedrig.. 36,2 40,4 43,8 35,4 37,8 37,9 mittel.. 46,9 49,6 49,1 46,2 47,9 40,0 hoch.. 65,1 51,3 53,3 61,4 45,2 46,9 weiblich insgesamt.. 47,9 57,6 57,4 57,9 50,0 48,2 niedrig.. 46,6 71,5 68,8 66,8 52,8 37,6 mittel.. 46,8 54,3 54,7 54,2 48,7 48,4 hoch.. 54,2 62,6 60,7 68,9 53,1 54,7 Anmerkung: Daten ab 2010 angepasst an EU und ILO Definitionen; Daten zurück nicht vollkommen vergleichbar. Quelle: SEE Jobs Gateway. 34,9 31,2 34,6 44,2 32,2 29,3 32,4 36,3 39,5 35,4 38,4 48,9

108 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 47/ Durchschnittlicher Monatslohn im Vergleich zu EU-28, Österreich und Wien zu Wechselkursen 2000 Durchschnittlicher Brutto-Monatslohn(VGR-Basis) Euro zu Wechselkursen Bulgarien 138 Estland 330 Kroatien 719 Lettland 302 Litauen 284 Polen 508 Rumänien 178 Slowakei 315 Slowenien 1072 Tschechische Republik 389 Ungarn 397 2005 222 551 1011 454 479 607 347 515 1357 658 748 2010 378 857 1182 711 679 813 515 888 1726 939 833 2011 403 868 1200 728 721 830 493 911 1752 991 847 2012 435 940 1198 794 754 837 511 934 1729 988 839 2013 471 983 1176 831 792 848 532 951 1739 952 835 2014 498 1045 1107 906 829 869 572 964 1765 922 805 2015 527 1077 1105 977 876 882 591 994 1787 957 781 2016 559 1139 1114 1038 928 885 650 1023 1841 1009 812 Bosnien und Herzegowina 1) Serbien 1) 276 405 622 650 660 660 659 659 665 253 307 460 517 508 537 524 506 516 Österreich Wien 1) EU-28 2182 2159 1731 2393 2301 1950 2709 2501 2137 2763 2501 2175 2839 2547 2237 2899 2568 2256 2950 2599 2303 3013 2625 2386 3087 2661 2375 Lohnniveau im Vergleich zur EU-28(VGR-Basis) Euro zu Wechselkursen, in% Bulgarien 8,0 11,4 17,7 18,5 19,4 20,9 21,6 22,1 23,5 Estland 19,0 28,3 40,1 39,9 42,0 43,6 45,4 45,1 48,0 Kroatien 41,6 51,8 55,3 55,1 53,6 52,1 48,1 46,3 46,9 Lettland 17,5 23,3 33,2 33,5 35,5 36,8 39,3 40,9 43,7 Litauen 16,4 24,6 31,8 33,2 33,7 35,1 36,0 36,7 39,1 Polen 29,3 31,1 38,0 38,1 37,4 37,6 37,8 37,0 37,3 Rumänien 10,3 17,8 24,1 22,7 22,9 23,6 24,8 24,8 27,4 Slowakei 18,2 26,4 41,6 41,9 41,8 42,1 41,9 41,6 43,1 Slowenien 61,9 69,6 80,8 80,5 77,3 77,1 76,7 74,9 77,5 Tschechische Republik 22,5 33,7 43,9 45,6 44,2 42,2 40,1 40,1 42,5 Ungarn 22,9 38,3 39,0 38,9 37,5 37,0 35,0 32,7 34,2 Bosnien und Herzegowina Serbien ......... ......... Österreich Wien EU-28 126,1 . 100,0 122,7 . 100,0 126,7 . 100,0 127,0 . 100,0 126,9 . 100,0 128,5 . 100,0 128,1 . 100,0 126,3 . 100,0 130,0 . 100,0 Lohnniveau im Vergleich zu Österreich(VGR-Basis) Euro zu Wechselkursen, in% Bulgarien 6,3 9,3 14,0 14,6 15,3 16,3 16,9 17,5 18,1 Estland 15,1 23,0 31,7 31,4 33,1 33,9 35,4 35,8 36,9 Kroatien 33,0 42,3 43,6 43,4 42,2 40,6 37,5 36,7 36,1 Lettland 13,9 19,0 26,2 26,4 28,0 28,7 30,7 32,4 33,6 Litauen 13,0 20,0 25,1 26,1 26,6 27,3 28,1 29,1 30,1 Polen 23,3 25,4 30,0 30,0 29,5 29,3 29,5 29,3 28,7 Rumänien 8,2 14,5 19,0 17,8 18,0 18,4 19,4 19,6 21,0 Slowakei 14,5 21,5 32,8 33,0 32,9 32,8 32,7 33,0 33,1 Slowenien 49,1 56,7 63,7 63,4 60,9 60,0 59,8 59,3 59,6 Tschechische Republik 17,8 27,5 34,7 35,9 34,8 32,8 31,3 31,8 32,7 Ungarn 18,2 31,3 30,7 30,6 29,5 28,8 27,3 25,9 26,3 Bosnien und Herzegowina Serbien ......... ......... Österreich Wien EU-28 100,0 . 79,3 100,0 . 81,5 100,0 . 78,9 100,0 . 78,7 100,0 . 78,8 100,0 . 77,8 100,0 . 78,1 100,0 . 79,2 100,0 . 76,9 (Anhang Tabelle 47/ Fortsetzung)

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 109 Anhang Tabelle 47/ Fortsetzung 2000 2005 2010 Durchschnittlicher Brutto-Monatslohn(Register-/Lohnsteuerdaten) Euro zu Wechselkursen Bulgarien 115 166 331 Estland 314 516 792 Kroatien 637 844 1053 Lettland 267 385 628 Litauen 263 370 576 Polen 472 587 807 Rumänien 143 267 452 Slowakei 268 448 769 Slowenien 928 1157 1495 Tschechische Republik 382 616 944 Ungarn 337 638 735 2011 351 839 1048 657 593 826 467 786 1525 995 763 2012 374 887 1047 690 615 844 463 805 1525 997 771 2013 396 949 1048 717 646 872 489 824 1523 964 777 2014 420 1005 1042 765 677 903 524 858 1540 936 770 2015 449 1065 1058 818 714 934 575 883 1556 975 800 2016 485 1146 1029 859 774 928 626 912 1585 1020 845 Bosnien und Herzegowina Serbien 276 405 622 650 660 660 659 659 665 253 307 460 517 508 537 524 506 516 Österreich Wien EU-28 . 2159 . 2111 2301 . 2351 2501 . 2392 2501 . 2457 2547 . 2499 2568 . 2543 2599 . 2592 2625 . 2647 2661 . Lohnniveau im Vergleich zu Österreich(Register-/Lohnsteuerdaten) Euro zu Wechselkursen, in% Bulgarien. 7,8 14,1 14,7 15,2 15,9 16,5 17,3 18,3 Estland. 24,4 33,7 35,1 36,1 38,0 39,5 41,1 43,3 Kroatien. 40,0 44,8 43,8 42,6 41,9 41,0 40,8 38,9 Lettland. 18,2 26,7 27,5 28,1 28,7 30,1 31,6 32,5 Litauen. 17,5 24,5 24,8 25,0 25,9 26,6 27,6 29,2 Polen. 27,8 34,3 34,5 34,3 34,9 35,5 36,0 35,0 Rumänien. 12,7 19,2 19,5 18,8 19,6 20,6 22,2 23,6 Slowakei. 21,2 32,7 32,9 32,8 33,0 33,7 34,1 34,5 Slowenien. 54,8 63,6 63,7 62,1 60,9 60,6 60,0 59,9 Tschechische Republik. 29,2 40,2 41,6 40,6 38,6 36,8 37,6 38,5 Ungarn. 30,2 31,3 31,9 31,4 31,1 30,3 30,9 31,9 Bosnien und Herzegowina Serbien . 19,2 26,5 27,2 26,8 26,4 25,9 25,4 25,1 . 14,6 19,6 21,6 20,7 21,5 20,6 19,5 19,5 Österreich Wien EU-28 . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 109,0 106,4 104,6 103,6 102,7 102,2 101,3 100,5 ......... Lohnniveau im Vergleich zu Wien(Register-/Lohnsteuerdaten) Euro zu Wechselkursen, in% Bulgarien 5,3 7,2 13,3 14,0 14,7 15,4 16,2 17,1 18,2 Estland 14,5 22,4 31,7 33,6 34,8 37,0 38,7 40,6 43,1 Kroatien 29,5 36,7 42,1 41,9 41,1 40,8 40,1 40,3 38,7 Lettland 12,4 16,7 25,1 26,3 27,1 27,9 29,4 31,2 32,3 Litauen 12,2 16,1 23,0 23,7 24,2 25,2 26,1 27,2 29,1 Polen 21,9 25,5 32,3 33,0 33,1 34,0 34,7 35,6 34,9 Rumänien 6,6 11,6 18,1 18,7 18,2 19,1 20,2 21,9 23,5 Slowakei 12,4 19,4 30,7 31,4 31,6 32,1 33,0 33,6 34,3 Slowenien 43,0 50,3 59,8 61,0 59,9 59,3 59,3 59,3 59,6 Tschechische Republik 17,7 26,8 37,7 39,8 39,1 37,5 36,0 37,1 38,3 Ungarn 15,6 27,7 29,4 30,5 30,3 30,3 29,6 30,5 31,8 Bosnien und Herzegowina Serbien 12,8 17,6 24,9 26,0 25,9 25,7 25,4 25,1 25,0 11,7 13,4 18,4 20,7 19,9 20,9 20,1 19,3 19,4 Österreich Wien EU-28 . 100,0 . 91,8 100,0 . 94,0 100,0 . 95,6 100,0 . 96,5 100,0 . 97,3 100,0 . 97,8 100,0 . 98,7 100,0 . 99,5 100,0 . Anmerkung: VGR-Basis: Der durchschnittlicher Monatslohn ist berechnet auf Basis der Brutto-Jahreslöhne der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung(VGR) je Beschäftigten(Inlandskonzept) und dividiert durch 12 Monate. Register/Lohnsteuerdaten: Angaben der jeweiligen Statistischen Zentralämter. Die österreichischen Daten umfassen Voll- und Teilzeit-Beschäftige, ganz und nicht-ganzjährige Bezüge. 1) Auf Basis der Register-/Lohnsteuerstatistik; Daten sind nicht vollkommen vergleichbar mit den Daten der VGR, daher auch keine weiteren Berechnungen. Quelle: wiiw Annual Database, Eurostat, wiiw Berechnungen.

110 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX Anhang Tabelle 48/ Durchschnittlicher Monatslohn im Vergleich zu EU-28, Österreich und Wien zu Kaufkraftparität 2000 Durchschnittlicher Brutto-Monatslohn(VGR-Basis) Euro zu Kaufkraftparität Bulgarien 440 Estland 616 Kroatien 1272 Lettland 584 Litauen 589 Polen 973 Rumänien 505 Slowakei 757 Slowenien 1538 Tschechische Republik 847 Ungarn 822 2005 618 931 1553 871 936 1111 761 993 1890 1144 1204 2010 836 1281 1701 1126 1153 1377 1080 1354 2070 1328 1389 2011 848 1279 1794 1107 1204 1431 1017 1357 2118 1377 1436 2012 928 1363 1858 1176 1258 1473 1102 1399 2153 1412 1459 2013 995 1382 1831 1221 1312 1484 1075 1422 2163 1420 1457 2014 1085 1462 1758 1341 1380 1517 1149 1464 2200 1473 1416 2015 1142 1508 1790 1470 1478 1564 1189 1523 2256 1514 1370 2016 1173 1555 1750 1537 1513 1589 1279 1535 2266 1544 1377 Bosnien und Herzegowina Serbien ......... ......... Österreich Wien EU-28 2107 . 1731 2306 . 1950 2461 . 2137 2507 . 2175 2636 . 2237 2671 . 2256 2721 . 2303 2847 . 2386 2839 . 2375 Lohnniveau im Vergleich zur EU-28(VGR-Basis) Euro zu Kaufkraftparität, in% Bulgarien 25,4 31,7 39,1 39,0 41,5 44,1 47,1 47,8 49,4 Estland 35,6 47,7 59,9 58,8 60,9 61,3 63,5 63,2 65,5 Kroatien 73,5 79,6 79,6 82,5 83,1 81,1 76,3 75,0 73,7 Lettland 33,7 44,6 52,7 50,9 52,6 54,1 58,3 61,6 64,7 Litauen 34,0 48,0 54,0 55,3 56,3 58,2 59,9 61,9 63,7 Polen 56,2 57,0 64,4 65,8 65,9 65,8 65,9 65,6 66,9 Rumänien 29,2 39,0 50,5 46,8 49,3 47,6 49,9 49,8 53,9 Slowakei 43,7 50,9 63,3 62,4 62,6 63,0 63,6 63,8 64,6 Slowenien 88,8 96,9 96,9 97,4 96,2 95,9 95,6 94,5 95,4 Tschechische Republik 48,9 58,6 62,2 63,3 63,1 63,0 64,0 63,5 65,0 Ungarn 47,5 61,7 65,0 66,0 65,2 64,6 61,5 57,4 58,0 Bosnien und Herzegowina Serbien ......... ......... Österreich Wien EU-28 121,7 . 100,0 118,2 . 100,0 115,1 . 100,0 115,3 . 100,0 117,9 . 100,0 118,4 . 100,0 118,2 . 100,0 119,3 . 100,0 119,5 . 100,0 Lohnniveau im Vergleich zu Österreich(VGR-Basis) Euro zu Kaufkraftparität, in% Bulgarien 20,9 26,8 34,0 33,8 35,2 37,3 39,9 40,1 41,3 Estland 29,2 40,4 52,1 51,0 51,7 51,7 53,7 53,0 54,8 Kroatien 60,4 67,4 69,1 71,5 70,5 68,5 64,6 62,9 61,6 Lettland 27,7 37,8 45,7 44,2 44,6 45,7 49,3 51,6 54,1 Litauen 28,0 40,6 46,9 48,0 47,7 49,1 50,7 51,9 53,3 Polen 46,2 48,2 56,0 57,1 55,9 55,6 55,8 54,9 56,0 Rumänien 24,0 33,0 43,9 40,6 41,8 40,2 42,2 41,8 45,1 Slowakei 35,9 43,1 55,0 54,1 53,1 53,2 53,8 53,5 54,1 Slowenien 73,0 82,0 84,1 84,5 81,7 81,0 80,9 79,2 79,8 Tschechische Republik 40,2 49,6 54,0 54,9 53,6 53,2 54,1 53,2 54,4 Ungarn 39,0 52,2 56,4 57,3 55,4 54,6 52,0 48,1 48,5 Bosnien und Herzegowina Serbien ......... ......... Österreich Wien EU-28 100,0 . 82,2 100,0 . 84,6 100,0 . 86,8 100,0 . 86,8 100,0 . 84,8 100,0 . 84,5 100,0 . 84,6 100,0 . 83,8 100,0 . 83,7 (Anhang Tabelle 48/ Fortsetzung)

STATISTISCHER ANNEX Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien 111 Anhang Tabelle 48/ Fortsetzung 2000 2005 2010 Durchschnittlicher Brutto-Monatslohn(Register-/Lohnsteuerdaten) Euro zu Kaufkraftparität Bulgarien 367 461 732 Estland 586 871 1184 Kroatien 1127 1297 1517 Lettland 517 739 995 Litauen 545 722 978 Polen 905 1074 1367 Rumänien 404 587 946 Slowakei 644 863 1172 Slowenien 1331 1611 1793 Tschechische Republik 832 1071 1335 Ungarn 699 1028 1226 2011 738 1237 1567 999 989 1425 963 1171 1843 1382 1293 2012 797 1286 1624 1022 1027 1485 997 1206 1900 1424 1342 2013 837 1334 1631 1053 1071 1525 989 1232 1895 1438 1356 2014 916 1406 1654 1133 1128 1575 1054 1303 1920 1495 1354 2015 973 1491 1714 1231 1205 1657 1157 1353 1964 1542 1404 2016 1017 1564 1616 1272 1262 1666 1232 1368 1950 1561 1433 Bosnien und Herzegowina Serbien 689 932 1271 1334 1381 1382 1383 1388 1371 347 802 1042 1095 1142 1134 1137 1126 1123 Österreich Wien EU-28 . 2084 . 2035 2217 . 2135 2272 . 2170 2269 . 2282 2365 . 2303 2366 . 2346 2398 . 2449 2481 . 2433 2447 . Lohnniveau im Vergleich zu Österreich(Register-/Lohnsteuerdaten) Euro zu Kaufkraftparität, in% 2000 2005 2010 Bulgarien . 22,7 34,3 Estland. 42,8 55,4 Kroatien. 63,8 71,0 Lettland. 36,3 46,6 Litauen. 35,5 45,8 Polen. 52,8 64,0 Rumänien . 28,9 44,3 Slowakei. 42,4 54,9 Slowenien. 79,2 84,0 Tschechische Republik . 52,6 62,5 Ungarn. 50,5 57,4 2011 34,0 57,0 72,2 46,0 45,6 65,7 44,4 54,0 84,9 63,7 59,6 2012 34,9 56,4 71,2 44,8 45,0 65,1 43,7 52,8 83,2 62,4 58,8 2013 36,4 57,9 70,8 45,7 46,5 66,2 43,0 53,5 82,3 62,5 58,9 2014 39,0 59,9 70,5 48,3 48,1 67,2 44,9 55,5 81,8 63,7 57,7 2015 39,7 60,9 70,0 50,3 49,2 67,6 47,2 55,3 80,2 63,0 57,3 2016 41,8 64,3 66,4 52,3 51,9 68,5 50,6 56,2 80,1 64,2 58,9 Bosnien und Herzegowina Serbien . 45,8 59,5 61,5 60,5 60,0 59,0 56,7 56,3 . 39,4 48,8 50,5 50,1 49,2 48,5 46,0 46,1 Österreich Wien EU-28 . 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 . 109,0 106,4 104,6 103,6 102,7 102,2 101,3 100,5 ......... Lohnniveau im Vergleich zu Wien(Register-/Lohnsteuerdaten) Euro zu Kaufkraftparität, in% Bulgarien 17,6 20,8 32,2 32,5 33,7 35,4 38,2 39,2 41,6 Estland 28,1 39,3 52,1 54,5 54,4 56,4 58,6 60,1 63,9 Kroatien 54,1 58,5 66,8 69,1 68,7 68,9 69,0 69,1 66,1 Lettland 24,8 33,3 43,8 44,0 43,2 44,5 47,3 49,6 52,0 Litauen 26,2 32,6 43,1 43,6 43,4 45,3 47,0 48,6 51,6 Polen 43,4 48,4 60,2 62,8 62,8 64,5 65,7 66,8 68,1 Rumänien 19,4 26,5 41,7 42,5 42,2 41,8 43,9 46,6 50,3 Slowakei 30,9 38,9 51,6 51,6 51,0 52,1 54,3 54,5 55,9 Slowenien 63,9 72,7 78,9 81,2 80,3 80,1 80,1 79,2 79,7 Tschechische Republik 39,9 48,3 58,8 60,9 60,2 60,8 62,3 62,2 63,8 Ungarn 33,5 46,4 54,0 57,0 56,7 57,3 56,4 56,6 58,6 Bosnien und Herzegowina Serbien 33,1 42,0 55,9 58,8 58,4 58,4 57,7 55,9 56,0 16,7 36,2 45,9 48,3 48,3 47,9 47,4 45,4 45,9 Österreich Wien EU-28 . 100,0 . 91,8 100,0 . 94,0 100,0 . 95,6 100,0 . 96,5 100,0 . 97,3 100,0 . 97,8 100,0 . 98,7 100,0 . 99,5 100,0 . Anmerkung: VGR-Basis: Der durchschnittlicher Monatslohn ist berechnet auf Basis der Brutto-Jahreslöhne der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung(VGR) je Beschäftigten(Inlandskonzept) und dividiert durch 12 Monate. Register/Lohnsteuerdaten: Angaben der jeweiligen Statistischen Zentralämter. Die österreichischen Daten umfassen Voll- und Teilzeit-Beschäftige, ganz und nicht-ganzjährige Bezüge. Quelle: Eurostat, wiiw Annual Database, wiiw Berechnungen.

112 Studie im Auftrag der MA23 der Stadt Wien STATISTISCHER ANNEX

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