Kompetenzbasierte Mobilität bleibt der Eckpfeiler, um Drittstaatsangehörige anzuziehen und Europas Wachstums- und Innovationspotenzial zu erschließen. Die Einbeziehung algorithmischer Zuordnung, um ein breiteres Spektrum an Überlegungen zu berücksichtigen – nicht nur Kompetenzen –, kann die Bindung internationaler Talente verbessern, Barrieren für Arbeitgeber senken und die Zieloptionen in ganz Europa erweitern. 

Die Europäische Union, zusammen mit ihren Mitgliedstaaten, Gemeinden und einer breiten Palette von Arbeitgebern, ringt mit erheblichen Arbeitskräftemängeln in allen Sektoren und Qualifikationsniveaus, was Europas globale Wettbewerbsfähigkeit untergräbt. Die ungedeckte Nachfrage hat sich in den vergangenen zehn Jahren mehr als verdoppelt, doch Drittstaatsangehörige (TCNs) in Europa sind in entscheidenden Sektoren weiterhin unterrepräsentiert. Die Interessengruppen erkennen die dringende Notwendigkeit, TCNs zu identifizieren, anzuziehen und zu rekrutieren, um Lücken in der Belegschaft zu schließen, die durch alternde Bevölkerungen entstehen, und aufkommende strategische Sektoren zu unterstützen, insbesondere in der digitalen und grünen Wirtschaft. Europa braucht dringend mehr Arbeitskräfte, und kompetenzbasierte Mobilitätssysteme werden der zentrale Weg sein, um sie anzuziehen.

Nationale Unterschiede bei Prioritäten und Einreiseanforderungen machen universelle Lösungen schwierig. Zudem überschattet der unmittelbare Bedarf, Kandidaten mit Stellen zu verbinden, oft langfristige Überlegungen zur Bindung, d. h. die Passung mit lokalen Gemeinschaften – ein Schlüsselfaktor dafür, dass sie bleiben. Überlegungen zur Bindung werden zusätzlich durch unterschiedliche nationale und lokale Kontexte erschwert, die temporäre, zirkuläre oder dauerhafte Mobilität begünstigen. Und während Initiativen auf EU-Ebene eine entscheidende Rolle dabei spielen, politische Innovationen zu rahmen und zu unterstützen, werden nationale und lokale Prioritäten letztlich die Lösungen antreiben, da sich die nachfrageseitigen Bedürfnisse und kontextspezifischen Präferenzen unterscheiden.

Dieser Kommentar argumentiert, dass Europas wirtschaftliche, soziale und politische Vielfalt als strategischer Vorteil neu gerahmt werden kann und eine bessere Abstimmung zwischen den Präferenzen, Profilen und Aufnahmegemeinschaften von TCNs ermöglicht. Akteure auf allen Ebenen sollten ganzheitliche, datengestützte Ansätze in Betracht ziehen, um die Zuordnungen für Arbeitgeber, Kandidaten und ihre Familien zu optimieren. Bei Pairity, unsere Arbeit mit algorithmischer Zuordnung bietet wertvolle Einblicke in die Arbeitsmobilität von TCNs, indem Kompetenzen als einer von mehreren Faktoren einbezogen werden – was dazu beiträgt, Zielorte zu diversifizieren, Barrieren für Arbeitgeber zu senken und die Bindung zu stärken.

Die Bindung für Europas Zukunft der qualifizierten Migration berücksichtigen

Einen Schritt zurückgehend identifiziert ICMPDs jüngstes Scoping-Projekt, Re-Thinking Approaches to Labour Migration, 294 Migrationspfade nach Europa in 27 EU-Mitgliedstaaten. Es beschreibt einen Flickenteppich nationaler Regelungen, die sich auf unterschiedliche Marktbedürfnisse, Kandidatentypen und das Gleichgewicht zwischen befristeten und langfristigen Programmen konzentrieren.

Talente zu identifizieren und anzuziehen ist nur die halbe Gleichung – die Akteure müssen auch sekundäre Migration innerhalb Europas oder darüber hinaus antizipieren. Bindung ist nicht bloß eine Frage der Investitionsrendite; sie erfordert den Aufbau eines sozialen, politischen und wirtschaftlichen Konsenses darüber, dass Arbeitsmigration Europas vielfältige Bedürfnisse erfüllen und die Wettbewerbsfähigkeit steigern kann.

Während sich die europäische Forschung und der öffentliche Diskurs oft darauf konzentrieren, Regierungen und Arbeitgeber zu befähigen, die richtigen Talente zu finden, unterstreichen Studien zur Bindung von Zugewanderten die Notwendigkeit, inklusive Gemeinschaften zu fördern, Sprachbarrieren anzugehen und bürokratische sowie rechtliche Hürden abzubauen, um längere Aufenthalte zu unterstützen. Europas Anziehungs- und Bindungspolitik muss nun auch die technische Abstimmung mit aufkommenden Mobilitätsrahmen berücksichtigen. 

Internationale Lehren zur Bindung und der globale Wettlauf um Talente

Vergleichende Beispiele helfen uns zu verstehen, warum politische Rahmen allein die Bindung nicht sichern können. Trotz Kanadas langjährigem Erfolg bei der Anziehung qualifizierter Migranten zeigt neue Forschung, dass wirtschaftliche Migranten Kanada häufiger verlassen als jede andere Einwandererkategorie – 20 Prozent gehen letztlich, wobei 34 Prozent von ihnen innerhalb der ersten fünf Jahre abreisen. 

Wie Europa weist auch Kanada große regionale Unterschiede auf, die die Bindung beeinflussen. Wo sich qualifizierte Zugewanderte niederlassen, kann darüber entscheiden, ob sie bleiben; die Stadtgröße und subnationale Dynamiken spielen dabei eine wichtige Rolle. Langjährige Provinz- und Regionalprogramme sowie Pilotinitiativen zur Bekämpfung von Arbeitsmarktlücken in ländlichen, nördlichen und atlantischen Regionen – ebenso wie Bemühungen, die sich an frankophone Zugewanderte richten – agieren innerhalb eines breiteren Rahmens, der nicht nur die Passung zum Arbeitsmarkt, sondern auch langfristige Integrationsergebnisse berücksichtigt. Diese Programme laufen parallel zu Programmen für befristete ausländische Arbeitskräfte, die ähnliche Beurteilungen des Arbeitsmarktbedarfs erfordern wie sie von vielen EU-Mitgliedstaaten verwendet werden, insbesondere in Niedriglohnsektoren wie Landwirtschaft, Dienstleistungen und Tourismus.

Auch maßgeschneiderte Programme, die Arbeitgeber direkt einbinden, haben Schwierigkeiten mit der Bindung. In ganz Kanada entscheiden sich viele Zugewanderte, die mit Arbeitsangeboten ankommen, dennoch zu gehen. Wer sich in großen urbanen Zentren in bevölkerungsreichen Regionen niederlässt (zum Beispiel Toronto oder Vancouver), zieht eher um als Personen in mittelgroßen Städten in weniger bevölkerungsreichen Regionen. Kanadas Atlantikprovinzen, die vor ähnlichen demografischen Herausforderungen stehen wie viele europäische Regionen, weisen sowohl die niedrigsten Gesamtanziehungsraten als auch den höchsten Anteil an sekundärer Migration auf.

Die Gründe sind komplex. Ein Kandidat kann hervorragend zu einer Stelle passen, aber die langfristige Bindung hängt von mehr als Beschäftigung ab. Familienleben, Zugang zu Dienstleistungen und die Gemeinschaft spielen alle eine Rolle. Ebenso sind zwar der Kompetenzabgleich und nationale Politiken wichtig, doch Zugewanderte mit hohem Humankapital oder gefragten Fähigkeiten haben mehr Mobilitätsoptionen, da Länder um ihre Talente konkurrieren.

Technische Überlegungen für ein ganzheitliches Abgleichen auf dem Arbeitsmarkt 

Die Quintessenz dieser Diskussion ist, dass die Qualität der Zuordnungen den Erfolg europäischer Arbeitsmobilitätssysteme beeinflussen wird. Während die EU über robuste Daten zu Arbeitskräftemängeln verfügt, erfordern der Flickenteppich nationaler und lokaler Kontexte, Mobilitätspartnerschaften mit Drittstaaten und Einwanderungsprogramme einen übergreifenden, aber flexiblen Ansatz zum Sortieren und Zuordnen von Kandidaten zu Zielorten.

Die Talent Partnerships und der Talent Pool der EU bieten vielversprechende Rahmen und digitale Werkzeuge, um Arbeitgeber mit ausländischen Kandidaten zu verbinden. Beide basieren auf „Matching“ – doch es bleiben erhebliche Fragen dazu, wie sie die Passung bewerten und die Komplexität des Datenmanagements über TCN-Kandidatenpools, Mitgliedstaaten und Arbeitgeber hinweg bewältigen werden.

Zum Beispiel wird der Talent Pool zwar eine für Arbeitgeber zugängliche Job-Matching-Plattform bieten, hat aber bisher weder den Wettbewerb um potenziell knappe Talente noch die Bindung adressiert. Ein umfassenderer, datengestützter Ansatz für das Matching könnte helfen, diese Herausforderungen abzumildern. Im Folgenden heben wir vier zentrale Überlegungen hervor, die helfen, Zielorte zu diversifizieren und die Bindung proaktiv zu unterstützen.

Mehr Zugang für KMU und neue Zielorte 

Erstens könnte ein ganzheitlicheres Matching-System die Einstiegshürden für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) senken, indem der Umfang der Standortdaten erweitert wird, insbesondere in nicht traditionellen Zielorten. Beispielsweise könnten TCN-Kandidaten für Stellen in ganz Europa infrage kommen, insbesondere in wettbewerbsintensiven Sektoren. Gleichzeitig könnten KMU an kleineren Standorten im Falle mehrerer Jobangebote benachteiligt sein. Kleinere Regionen oder Gemeinden verfügen im Vergleich zu größeren Städten möglicherweise über weniger Diaspora-Gemeinschaften oder Hochschulen. Allerdings bieten sie manchmal erschwinglicheren Wohnraum, Verfügbarkeit von Schulen oder Beschäftigungsmöglichkeiten für Ehepartner und erwachsene Kinder.

Pairitys Re:Match-Projekt hat in Zusammenarbeit mit der Berlin Governance Platform vertriebene Ukrainerinnen und Ukrainer mit deutschen Kommunen unterschiedlicher Bevölkerungsgröße, Dienstleistungen und Arbeitsmärkte zusammengebracht. Während viele Teilnehmende zunächst eine Präferenz für größere Städte angaben, wurden sie auf Grundlage der verfügbaren Unterbringung und anderer geäußerter Präferenzen kleineren Orten zugeordnet. Mit der Zeit stieg die Zufriedenheit mit kleineren Städten, vor allem aufgrund der starken Übereinstimmung bei anderen Matching-Variablen.   

Kandidatenpräferenzen und -bestrebungen erweitern

Zweitens erfordert ein ganzheitlicheres Matching das Erfassen von Präferenzen der Kandidaten und Haushaltsmerkmalen. Das Job-Matching hat traditionell nur das Kompetenzprofil und die Förderfähigkeit potenzieller Kandidaten berücksichtigt und die von Familienmitgliedern ausgeschlossen, die sie begleiten könnten – obwohl sie eine wichtige Rolle bei Entscheidungen spielen, ob man bleibt oder weiterzieht. Bestehende bilaterale und regionale Mobilitätspartnerschaften bieten ein ideales Testfeld für eine umfassendere Datenerhebung.

Pairitys Matching-Systeme integrieren eine Reihe von Präferenzen – darunter Stadtgröße, Dienstleistungen, Wohnraum, kulturelle Unterstützungsangebote, Bildung und Diaspora-Präsenz –, um die Ressourcenzuteilung zu optimieren. Entscheidend ist, dass Teilnehmende die relative Bedeutung jedes Faktors gewichten, was hilft, Präferenzen auszubalancieren, Wettbewerb zu mindern und Unzufriedenheit mit Zielorten zu verringern.

Über mehrere internationale Projekte hinweg haben wir festgestellt, dass viele Kandidaten familiäre Präferenzen gegenüber unmittelbaren Arbeits- oder Wohnungsaspekten priorisieren. In unserem Re:Match-Projekt waren die Bindungsraten unter vertriebenen Ukrainerinnen und Ukrainern höher als der Durchschnitt, gemessen in größeren Umfragen unter mehr als 11.000 Ukrainern, was darauf hindeutet, dass ein ganzheitlicheres Matching die langfristigen Ergebnisse verbessern kann – selbst wenn Präferenzen hinsichtlich der Stadtgröße nicht erfüllt werden.

Kandidatenpools mit Mobilitätspfaden abgleichen 

Drittens kann ein ganzheitlicherer Ansatz den Prozess der Zuordnung von Kandidaten zu den richtigen nationalen Einwanderungsprogrammen vereinfachen und die Komplexität für Regierungen, Arbeitgeber und Arbeitssuchende sich in Europas fragmentierten Mobilitätspfaden zurechtzufinden.

Ein wesentlicher Vorteil des algorithmischen Matchings ist seine Fähigkeit, Kandidaten flexibel nach verschiedenen Einschluss- und Ausschlusskriterien zu filtern. Beispielsweise streben manche qualifizierte TCNs eine zirkuläre Mobilität an, während andere einen langfristigen Aufenthalt mit dem Weg zur späteren Familienzusammenführung bevorzugen. Diese Präferenzen zusammen mit den Kompetenzprofilen zu erfassen, würde dazu beitragen, Barrieren für Arbeitgeber zu senken und sicherzustellen, dass KMU und andere Unternehmen mit begrenzten Ressourcen nur mit Kandidaten verbunden werden, die wahrscheinlich Stellen annehmen und bleiben.

Ergebnisse messen, um iterativ vorzugehen und zu skalieren

Viertens schafft die Ausweitung des Umfangs der Matching-Kriterien auch Möglichkeiten, Ergebnisse besser zu messen. Die Faktoren, die Bindung und sekundäre Migration beeinflussen, sind komplex und schwer zu entwirren. Das Matching entlang einer Reihe von Variablen und die Erhebung von Basisdaten würden eine vergleichbare, granularere Ergebnisanalyse ermöglichen. Es würde auch wertvolle Einblicke liefern, um Politiken zu verfeinern und Bindungsstrategien zu verbessern, in dem Bewusstsein, dass Europas Migrationszukunft ein langfristiges Vorhaben ist, das kontinuierliche Optimierung erfordert.

Ganzheitliches Matching in Europas Mobilitätspartnerschaften pilotieren

Datengestütztes Matching ist wirksam, weil es Unterschiede in Bedürfnissen und Präferenzen berücksichtigt. Es kann Kompetenzen Stellen zuordnen, zwischen befristeten und dauerhaften Einwanderungsprogrammen unterscheiden, Engpassberufe filtern, die Haushaltspräferenzen der Kandidaten einbeziehen und Merkmale des Zielortes berücksichtigen. Kommunen und Regionen können sich mit Arbeitgebern zusammenschließen, um die Rendite der Anfangsinvestitionen zu maximieren und ganzheitliche Matching-Programme zu pilotieren. Dadurch würden stärker evidenzbasierte Ergebnisse entstehen, mit Blick auf Skalierung, politischen Transfer und Interoperabilität in ganz Europa.

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Craig Damian Smith, PhD ist Pairitys Vizepräsident für Politik & gesellschaftliche Wirkung. Craig leitet Pairitys Arbeit, die Stakeholdern hilft, technische Interventionen mit politischen Rahmenwerken zu integrieren, mit Schwerpunkt auf Ergebnismessung und Skalierung. 

Radboud Reijn ist Pairitys Vizepräsident für Vertrieb und leitet die Arbeit in Europa. Rad bringt über 15 Jahre Erfahrung in Public Affairs und Regierungsbeziehungen in Pairitys Arbeit ein, die technische und datenbasierte Lösungen für drängende politische Fragen bereitstellt. 

Die in dieser Veröffentlichung geäußerten Ansichten sind ausschließlich die der Autorin bzw. des Autors bzw. der Autoren.

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