Using novel longitudinal data, this paper studies the short- and medium-term effects of Russia's invasion of Ukraine on February 24, 2022 on social trust of adolescents in Germany. Comparing adolescents who responded to our survey shortly before the start of the war with those who responded shortly after the conflict began and applying difference-in-differences (DiD) models over time, we find a significant decline in the outcome after the war started. These findings provide new evidence on how armed conflicts influence social trust and well-being among young people in a country not directly involved in the war.

Die deutsche und europäische Migrationspolitik befindet sich im permanenten Krisenmodus. Plötzliche Anstiege ungeregelter Zuwanderung nähren ein Gefühl von Kontrollverlust, das wiederum von populistischen Kräften instrumentalisiert wird. Daher hat die Politik großes Interesse an quantitativen Migrationsprognosen. Besondere Erwartungen wecken KI-gestützte Instrumente zur Vorhersage ungeregelter Wanderungsbewegungen, wie sie zurzeit entwickelt werden. Die Anwendungsfelder dieser Instrumente sind vielfältig. Sie reichen von einer Stärkung der Aufnahmekapazitäten in der EU über die präventive Verschärfung von Grenzschutzmaßnahmen und eine bedarfsgerechte Bereitstellung von Ressourcen in humanitären Krisen bis zur längerfristigen entwicklungspolitischen Programmplanung. Allerdings besteht eine deutliche Kluft zwischen den Erwartungen an die neuen Instrumente und ihrem praktischen Mehrwert. Zum einen sind die technischen Möglichkeiten begrenzt, und mittelfristige Vorhersagen zu ungeregelten Wanderungen sind methodisch kaum möglich. Zum anderen mangelt es an Verfahren, um die Ergebnisse in politische Entscheidungsprozesse einfließen zu lassen. Die hohe Nachfrage nach Prognosen erklärt sich aus den politischen Funktionen quantitativer Migrationsvorhersage - beispielsweise ihrem Potential für die politische Kommunikation, die Mitteleinwerbung und die Legitimierung politischer Entscheidungen. Investitionen in die Qualität der den Prognosen zugrunde liegenden Daten sind sinnvoller als die Entwicklung immer neuer Instrumente. Bei der Mittelvergabe für Prognosen sollten Anwendungen in der Nothilfe und der Entwicklungszusammenarbeit priorisiert werden. Zudem sollten die Krisenfrüherkennung und die Risikoanalyse gestärkt werden, und die beteiligten Akteure sollten sich besser vernetzen.

In 2015, German Chancellor Angela Merkel decided to allow over a million asylum seekers to cross the border into Germany. One key concern was that her decision would signal an open-door policy to aspiring migrants worldwide – thus further increasing migration to Germany and making the country permanently more attractive to irregular and humanitarian migrants. This ‘pull-effect’ hypothesis has been a mainstay of policy discussions ever since. With the continued global rise in forced displacement, not appearing welcoming to migrants has become a guiding principle for the asylum policy of many large receiving countries. In this article, we exploit the unique case study that Merkel's 2015 decision provides for answering the fundamental question of whether welcoming migration policies have sustained effects on migration towards destination countries. We analyze an extensive range of data on migration inflows, migration aspirations and online search interest between 2000 and 2020. The results reject the ‘pull effect’ hypothesis while reaffirming states’ capacity to adapt to changing contexts and regulate migration.