Bevölkerungsprognose 2023 - 2040, Demographiebericht
Stadt: osnabrueck
Drucksache: VO/2024/2855
Datum: 2024-02-19
Vorlagenart: Mitteilungsvorlage

Seite: 1/6
Stadt Osnabrück 12.02.2024 
Die Oberbürgermeisterin
Referat Nachhaltige Stadtentwicklung
Mitteilungsvorlage Vorlage-Nr:
Öffentlichkeitsstatus:
VO/2024/2855
öffentlich
Bevölkerungsprognose 2023 - 2040, Demographiebericht
Beratungsfolge:
Gremium Datum Sitzungs-
art
Zuständigkeit TOP- 
Nr.
 Schul- und Sportausschuss 29.02.2024 Ö Kenntnisnahme
 Ausschuss für Stadtentwicklung und Umwelt 07.03.2024 Ö Kenntnisnahme
 Sozial- und Gesundheitsausschuss 13.03.2024 Ö Kenntnisnahme
 Jugendhilfeausschuss 10.04.2024 Ö Kenntnisnahme
 Rat der Stadt Osnabrück 23.04.2024 Ö Kenntnisnahme
Der Inhalt der Vorlage unterstützt folgende/s zentrale/s Handlungsfeld/er:
 Stadt zum Leben und Erleben - ausgeglichen-umweltverträglich-qualitätsvoll (Ziel 2021-
2030)
 Hochschul- und Wirtschaftsstadt - stark -sozial-innovativ (Ziel 2021-2030)
 Handlungsfähige Stadt - stabil-bürgernah-leistungsfähig (Ziel 2021-2030)
Sachverhalt:
Anlass und Vorgehen
Die letzte Bevölkerungsprognose der Stadt Osnabrück ging vom Bestandsjahr 2019 aus und 
prognostizierte die demographische Entwicklung bis ins Jahr 2030. Damals konnten weder 
die Folgen der Coronavirus-Pandemie noch der Krieg in der Ukraine vorhergesehen werden. 
Eine Neuauflage des Bevölkerungsmodells scheint aber nicht nur vor dem Hintergrund ge-
änderter Rahmenbedingungen sinnvoll, sondern bietet sich anhand des Jump-Off-Jahres 
2023 auch deshalb an, da dieses das erste Babyboomerjahr der Rentenversicherung dar-
stellt. Der 1958er Jahrgang, in dem mehr Geburten als jemals zuvor in Deutschland regis-
triert wurden, springt dann über die Altersgrenze von 65 Jahren und damit ins Rentenalter. 
Auch die Stadt Osnabrück wird sich in den kommenden 25 Jahren den Herausforderungen 
des demographischen Wandels stellen müssen. Die Bevölkerungsprognose 2040 will hier 
einen Fokus setzen und die Fachplanungen bei der Einschätzung möglicher Folgen der de-
mographischen Entwicklung unterstützen. Hier wird explizit von „möglichen Folgen“ gespro-
chen, da eine Bevölkerungsprognose niemals absolut sichere Aussagen zur Zukunft treffen 
kann. Sie dient vielmehr als Diagnoseinstrument, um sich auf wahrscheinliche Entwicklungen 
vorzubereiten. Werden beschriebene Entwicklungen als nicht wünschenswert diagnostiziert 
und durch entsprechende Maßnahmen gegengesteuert, kann eine Prognose ebenfalls per-
spektivisch überholt werden. Aber auch in diesem Fall hätte sie ihre Aufgabe erfüllt. 
In dieser Ausgabe der Bevölkerungsprognose werden zwei zentrale Neuerungen eingeführt. 
Zum einen wird der Prognosehorizont deutlich erweitert und zum anderen wird nicht nur ein 
Ergebnis für die Gesamtstadt errechnet, sondern gleichzeitig auf kleinräumiger Ebene proji-
ziert. Mit dem Zieljahr 2040 wagt sich der Bericht weit in die Zukunft, was mit höheren Unsi-
cherheiten zum Prognoseende einhergeht. Insbesondere im Rahmen der Erstellung des 
„Verkehrsmodells Osnabrück 2040“ scheint eine Angleichung der Perspektiven jedoch sinn-
voll. Durch die kleinräumige Projektion lassen sich die Ergebnisse auch auf der Ebene der 
Stadtteile und der Schulbezirke vorausberechnen. Die flexible methodische Konzeption lässt 
                                                           Seite: 2/6
eine Prognose auf weiteren Raumeinheiten wie etwa Quartieren zu, die auch nachträglich 
angelegt werden können. Grundlage bleibt ein deterministisches Bevölkerungsmodell, wel-
ches mithilfe des SIKURS-Algorithmus berechnet wurde. Dieses Verfahren wird bundesweit 
in über 50 Städten und in einigen Statistischen Landesämtern eingesetzt.
Die Prognoserechnung wurde vom Sachgebiet 12-4 erstellt und in zwei Abstimmungster-
minen mit den verschiedenen Fachplanungen diskutiert und angepasst. Dabei wurden die 
Bereiche Gesamtstädtische Planung, Stadtentwicklung, Sozialplanung, Schulplanung, Kita-
Planung, Jugendhilfeplanung, Wohnraumversorgung, Diversitätsbeauftragte und die Fried-
hofsverwaltung beteiligt. Die hier vorgestellten Prognosedaten stellen das abgestimmte Er-
gebnis dieses Prozesses dar.
Perspektive Gesamtstadt
Im ersten Schritt der Prognoseberechnung wurde die Entwicklung der Stadt Osnabrück in 
Summe in den Fokus genommen. Dazu müssen gemäß des deterministischen Ansatzes 
Annahmen über die Einflussgrößen der (zukünftigen) Bevölkerungsentwicklung formuliert 
werden. Diese Annahmen basieren auf verschiedenen Einwohnerstatistiken zu den Ge-
burten, den Sterbefällen sowie den Zu- und Wegzügen. Da in diesem Modell die Unterschei-
dung zwischen deutschen und nicht-deutschen Einwohnern eine Rolle in Bezug auf die 
Fruchtbarkeit und das Wanderungsverhalten zugesprochen wird, wird zusätzlich zu den 
oben beschriebenen Elementen der demographischen Grundgleichung auch der Wechsel 
zwischen diesen beiden Bevölkerungsgruppen betrachtet. Es ist davon auszugehen, dass 
diese demographischen Prozesse mehr oder weniger starke Regelmäßigkeiten aufweisen, 
solange es zu keinem „Schockereignis“ kommt. Zwar lassen sich keine Kriege oder Pande-
mien vorhersagen, um mögliche Trendwenden jedoch in einem gewissen Maße abdecken zu 
können, wurden durch die Modifikation der Annahmen jedoch vier mögliche Szenarien erar-
beitet. Eine fünfte Szenariovariante stellt die natürliche Bevölkerungsprognose dar, die aber 
nur zu Vergleichszwecken herangezogen werden sollte. Hier sind Zu- und Wegzüge nicht 
möglich, was einen Blick auf den Alterungsprozess der Bestandsbevölkerung eröffnet. Die 
folgende Tabelle stellt eine Übersicht der wichtigsten Faktoren der zukünftigen Bevölke-
rungsentwicklung und deren Ableitung für das Bevölkerungsmodell der Prognose 2040 dar. 
Nach der Beschreibung wird die konkrete Variable betitelt, die zur Ableitung herangezogen 
wurde. Die Basisjahre beschreiben die historischen Jahresstände, die zur Berechnung der 
Variable in die Betrachtung aufgenommen wurden. Hierbei wurden „Ausreißerjahre“ bewusst 
ausgespart, um keine Sondereffekte in die Berechnung der zukünftigen Raten einfließen zu 
lassen. In der Spalte „Annahmen“ wird Bezug auf entsprechende trendbeeinflussende Mo-
dellanpassungen genommen. Alle unten aufgeführten Raten wurden mithilfe des Savitzky-
Golay-Filters geglättet. 
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Die getroffenen Annahmen und zugehörigen Szenariovarianten werden in der folgenden 
Tabelle konkretisiert und einander gegenübergestellt.
Das Basisszenario geht von einer hohen Zuwanderung, vor allem aufgrund der anhaltenden 
Strahlkraft der Stadt als Ausbildungs- und Wirtschaftsstandort, aus. Die Abwanderungswahr-
scheinlichkeit liegt leicht unter den Schätzwerten des SIKURS-Algorithmus und der Zuwan-
derungsverlust aufgrund des ausbleibenden Abiturjahrgangs in NRW im Jahr 2026 liegt bei 
20 %. Die Zuwanderung aus dem Ausland konzentriert sich an den historischen Werten der 
Jahre 2018, 2019 und 2021. Durch die stattfindende Bautätigkeit kommt es zu wesentlichen 
Einwohnerzahlgewinnen. Das Szenario mit den erhöhten Wegzugsraten orientiert sich dage-
gen an dem pessimistischen Schätzer des SIKURS-Algorithmus, ist sonst aber deckungs-
gleich zum Basismodell. Die Maximalvariante orientiert sich ebenfalls am Basismodell, lässt 
die Zuwanderung aus dem Ausland jedoch pro Jahr 10 % höher ausfallen. Das entspricht 
etwa 230 Personen pro Jahr. In der Minimalvariante fällt die Zahl der fertiggestellten Wohn-
einheiten pro Jahr um 20 % kleiner aus und die Zuwanderung aus NRW erleidet einen Ver-
lust von 30 % im Jahr 2026. Es werden die pessimistischen Wegzugsraten des Algorithmus 
angenommen und die Zuwanderung aus dem Ausland wird jedes Jahr um 10 % reduziert. 
Die natürliche Prognose stellt die Bevölkerungsentwicklung unter Ausblendung der Zu- und 
Wegzüge dar. In der nächsten Abbildung werden die Ergebnisse der Szenariovarianten im 
Vergleich dargestellt. 
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Die stadtweiten Szenarioergebnisse lassen sich auf verschiedene Altersgruppen aufteilen, 
um einen genaueren Eindruck der demographischen Entwicklung zu erhalten. Die folgende 
Abbildung stellt die Besetzung der unterschiedlichen Altersgruppen im Bestandsjahr 2022 ins 
Verhältnis zu den Prognoseergebnissen im Jahr 2040 im Fall des Basisszenarios dar.
 
Die optimistischen Annahmen des Basisszenarios spiegeln sich vor allem in der stärkeren 
Besetzung der Altersgruppe zwischen 25 und unter 45 Jahren wider. Trotzdem ist auch hier 
der Rückgang des Erwerbstätigen in der Gruppe zwischen 45 und unter 65 merklich. Die 
größte Zunahme erfährt die Gruppe zwischen 65 bis unter 80 Jahren. Hier findet sich die 
Generation der Babyboomer 2040 noch wieder, bevor sie in der weiteren Zukunft zu einem 
erheblichen Anstieg der Gruppe 80 und älter führen wird, die 2040 im Vergleich zu 2022 zu-
nächst nur moderat gestiegen ist. In den Kinderjahrgängen gibt es dagegen kaum Verände-
rungen. 
Kleinräumige Perspektive 
Die Ergebnisse des Basisszenarios wurden im nächsten Schritt kleinräumig aufgeteilt. Die 
Daten aus der Gesamtstadtprognose bilden damit den Rahmen, in dem sich die kleinräumi-
ge Verteilung bewegen kann. Durch dieses Vorgehen lassen sich die aufgrund der größeren 
Fallzahlen mit einer höheren Vorhersagesicherheit belegten Ergebnisse aus der Gesamts-
tadtprognose nutzen, um mögliche kleinräumige Verzerrungen zu entschärfen.
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Um ein möglichst flexibles Modell der kleinräumigen Prognose anzulegen, dass sich an die 
Bedarfe der verschiedenen Fachplanungen hinsichtlich der Raumeinheiten anpassen lässt, 
wurde die Ebene der Baublöcke als Gebietseinheit gewählt. Diese lassen sich wie Legostei-
ne zu verschiedenen Aggregaten zusammenbauen. Da die Baublöcke aber sehr unter-
schiedlich stark bewohnt werden, stellen diese allein eine sehr unsichere Basis für die Vor-
hersage zukünftiger Entwicklungen dar. Deshalb wurden die Baublöcke zu Gebietstypen 
zusammengefasst. Dazu wurden die Baublöcke hinsichtlich ihrer Struktur untersucht und 
mithilfe einer zweistufigen Clusteranalyse geordnet. Da die Clusterergebnisse vor allem Aus-
kunft über das unterschiedliche Wanderungsverhalten als wichtigstes Element der demogra-
phischen Grundgleichung geben sollten, wurden Variablen wie die Zahl der Personen je 
Wohngebäudeaddresse, das Durchschnittsalter, die Wegzüge je 100 Personen und die Zen-
tralität (Entfernung vom Stadtzentrum) in die Betrachtung aufgenommen. Es lässt sich bei-
spielsweise annehmen, dass die Bewohner von Einfamilienhaussiedlungen aufgrund ihrer 
Haushaltssituation eher eine niedrige Umzugsneigung aufweisen. In Mietwohnungsgegen-
den hingegen werden die Bewohner räumlich verhältnismäßig mobil sein, weil sich an den 
Lebens- und Haushaltsplanungen der Bewohner (im Schnitt) noch relativ viel ändern wird.
Zunächst wurde eine hierarchische Clusteranalyse angewendet, um die optimale Clusteran-
zahl zu ermitteln, dann wurde der K-means-Algorithmus angelegt, um die Baublöcke den drei 
Clustertypen zuzuordnen. Für diese drei Cluster wurde im nächsten Schritt jeweils eine Pro-
gnose durchgeführt und deren Ergebnisse in Form von Geburten-, Sterbe-, Umzug-, Zuzug- 
und Wegzugswahrscheinlichkeiten festgehalten. Diese Ergebnisse können dann wieder auf 
die Baublöcke übertragen werden, wodurch sich diese je nach Clusterzugehörigkeit und 
Einwohnerbesetzung entsprechend anpassen. Auf diese Weise können auch kleinere Bau-
blöcke mitbetrachtet werden, ohne plötzlich völlig untypische Einwohnerbewegungen aufzu-
weisen. Die folgende Karte stellt die Clusterzugehörigkeit der Baublöcke der Stadt Osna-
brück dar.
Auf Grundlage dieser Clusterzuordnung lassen sich die Ergebnisse des Basisszenarios aus 
der Gesamtstadtperspektive beispielsweise auf die Ebene der Stadtteile übertragen. Die 
folgende Karte zeigt den Vergleich der kleinräumigen Bewohnerstruktur zwischen 2022 und 
2040. Die hier dargestellte Karte wird nur den Fachplanungen und nicht der Öffentlichkeit zur 
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Verfügung gestellt. Der Bericht konzentriert sich aufgrund der größeren Prognosesicherheit 
im Rahmen der kleinräumigen Perspektive auf die Ergebnisse bis 2030.
 
Der Stadtteil Fledder sticht hierbei besonders heraus, da hier das geplante LOK-Viertel ver-
ortet ist. Das Szenario geht davon aus, dass sich durch das dort umgesetzte Wohnbaupoten-
tial die Einwohnerzahl des Stadtteils mehr als verdreifachen wird. Veränderungen zwischen 
10 und 20 % mögen auf den ersten Blick hoch erscheinen, aber das sind keine bisher unge-
sehenen Entwicklungen. Allein zwischen den Jahren 2014 und 2020 ist die Einwohnerschaft 
der Stadtteile Innenstadt, Hafen, Westerberg oder Gartlage um 12 bis 20 % angewachsen. 
Die Rückgänge in der Bevölkerung sind jedoch höher als in der jüngeren Vergangenheit. 
Hier werden die Auswirkungen des demographischen Wandels sichtbar.
Aufgrund des Umfangs der Bevölkerungsprognose, steht diese für die Beratung in den Gre-
mien nur digital zur Verfügung. Es ist geplant eine kleine Auflage für den Dienstgebrauch 
und die interessierte Öffentlichkeit über einen externen Dienstleister drucken zu lassen. Bei 
Interesse kann den Ratsmitgliedern dann gerne ein gedrucktes Exemplar zur Verfügung ge-
stellt.
Gez. Dr. Beckord
Anlage/n:
Bevölkerungsprognose 2023 - 2040, Demographieberich (nur digital)
Bevölkerungsprognose  
Osnabrück
2023-2040
  
 
Demographiebericht 
 
Osnabrücker Beiträge zur Stadtforschung 
 
 
  

 
Kurzzusammenfassung 
Der vorliegende Demographiebericht der Stadt Osnabrück 2023 verbindet eine Bevölkerungs-
prognose mit einer vorgeschalteten demographischen Einordnung der Stadtgesellschaft von 
Osnabrück. Die Prognose basiert dabei auf einem deterministischen Komponentenmodell und 
bietet neben einer Gesamtstadtperspek tive ebenfalls eine kleinräumige Vorausberechnung 
unter anderem auf Basis der Stadtteile. Die Erarbeitung der Bevölkerungsprognose wird als 
eine laufende Planungsaufgabe verstanden und seit dem Jahr 2017 turnusgemäß alle zwei 
Jahre durch die Statistikstelle der Stadt Osnabrück überprüft und gegebenenfalls aktualisiert. 
Seit etwa 15 Jahren wächst die Bevölkerungszahl Osnabrücks kontinuierlich an. Mit der Zu-
wanderung Geflüchteter aus der Ukraine erreicht die Hasestadt am 31.12.2022 eine bisher 
unerreichte Einwohnerzahl von beinahe 172.000 Personen. Doch ob dieser Trend anh ält, ist 
nicht sicher, denn der demographische Wandel macht Deutschland schon heute zum zweitäl-
testen Land der Welt. Auch wurde das Anwachsen der Einwohnerzahl durch verschiedene 
Sondereffekte wie die verstärkte Zuwanderung Geflüchteter ab 2015 oder die Ei nführung ei-
ner Zweitwohnsitzsteuer beeinflusst. In das Umland abwandernde familienrelevante Jahr-
gänge und schwächer werdende Studierendenjahrgänge stehen auf der anderen Seite der 
Gleichung. Es bleibt abzuwarten, ob Osnabrück weiterhin als Universitäts- und Hochschulstadt 
mit einer technologieaffinen Wirtschaft attraktiv bleibt. Die an das Demographiekapitel ange-
schlossene Bevölkerungsprognose liefert erste Antworten auf diese und andere “Was -wäre-
wenn”-Fragen in Form verschiedener Szenarien der zukünftigen  demographischen Entwick-
lung der Hasestadt.  
Die Ermittlung der zukünftigen Einwohnerbestände erfolgt als jährliche Fortschreibung des 
Bevölkerungsbestandes über die natürlichen und räumlichen Bewegungen bis in das Jahr 
2040. Diesen Bewegungen liegen Annahmen zugrunde, die die Entwicklung der Parameter der 
Fertilität, der Mortalität und der Zu- und Abwanderung beschreiben. Die Ableitung dieser An-
nahmen basiert auf einer umfassenden Analyse der zurückliegenden Entwicklungen und der 
Berücksichtigung möglicher Zukunftstrends. Die Geburten, Sterbefälle un d Wanderungen 
wurden über Raten aus den historischen Bevölkerungsdaten errechnet. Um mögliche Trend-
wenden mitzudenken, wurden vier unterschiedliche Szenarien der Bevölkerungsentwicklung 
durch die Modifikation der Annahmen und der Datengrundlage erarbeitet.  Diese Szenarien 
spannen einen Prognosetrichter zwischen dem Best -Case und dem Worst -Case Modell auf. 
Dabei sind diese Begriffe im Kontext von Demographie und Erwerbstätigkeit und damit in Be-
zug auf Wirtschaftsstandorte zu lesen. Das Best -Case-Szenario skizziert eine wachsende Be-
völkerung, in der ein hohes Erwerbspersonenpotential vorhanden ist. Im Worst-Case-Szenario 
nimmt dieses allerdings ab, sodass wenige erwerbstätige Personen einer alternden Gesell-
schaft mit vielen Personen im Renten- und Hochbetagtenalter gegenüberstehen.  
Um den Anwenderinnen und Anwendern die Arbeit mit den Prognoseergebnissen zu erleich-
tern, haben sich die Fachplanungen und der Vorstand der Stadt Osnabrück für die Nutzung 
des sogenannten Basisszenarios ausgesprochen. Dieses wird in der folgenden Tabelle  1 kurz 
zusammengefasst. 
Tabelle 1: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Basisszenario) 
Altersgruppen 2022 2030 2040 
Veränderung  
2022 zu 2030 
Veränderung  
2022 zu 2040 
0 bis unter 3 4.385 4.596,6 4.580,2 4,8% 4,5% 
3 bis unter 6 4.503 4.421,0 4.443,9 -1,8% -1,3% 
6 bis unter 10 5.721 5.620,6 5.781,4 -1,8% 1,1% 
10 bis unter 16 8.586 8.614,6 8.696,6 0,3% 1,3% 
16 bis unter 18 2.867 2.913,8 2.919,6 1,6% 1,8% 
18 bis unter 25 19.260 20.476,3 19.786,5 6,3% 2,7% 
25 bis unter 45 50.967 52.845,8 52.533,9 3,7% 3,1% 
45 bis unter 65 43.535 41.426,0 40.349,5 -4,8% -7,3% 
65 bis unter 80 21.181 25.154,2 26.441,8 18,8% 24,8% 
80 Jahre und älter 10.989 9.679,4 11.323,1 -11,9% 3,0% 
Summe 171.994 175.748,4 176.856,5 2,2% 2,8% 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Werden diese Ergebnisse auf die Stadtteile Osnabrücks übertragen, ergibt sich die in der fol-
genden Karte dargestellten Entwicklung zwischen 2022 und 2030.
Abbildung 1: Bevölkerungsentwicklung auf Stadtteilebene bis 2030 
 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Gesamtstädtisch zeigt sich bis zum Prognosejahr 2030 ein Wachstum der Einwohnerzahl von 
2,2 %, welches sich jedoch in den einzelnen Stadtteilen sehr unterschiedlich gestaltet. Insge-
samt wachsen acht Stadtteile, darunter mit 131,9 % der am stärksten wachsen de Fledder. 
Dieser Anstieg ist auf die zukünftig realisierten Neubauprojekte LOK-Viertel und Magnum-Ge-
lände zurückzuführen, welche auch über 2030 hinaus weitere Einwohnerinnen und Einwohner 
in den Fledder ziehen werden. Das Wachstum der übrigen sieben Stad tteile bewegt sich zwi-
schen 0,4 % und 10,2 %, wobei insbesondere zentral gelegene Stadtteile wie die Innenstadt, 
Schinkel-Ost und Westerberg an Bevölkerung gewinnen. Pye und Haste weisen mit 0,4 % bzw. 
1,5 % ein vergleichsweise geringes Wachstum auf. Gleichzeitig wird die Bevölkerung in 14 
Stadtteilen zwischen 0,3 % und 5,7 % abnehmen. Davon betroffen sind vor allem äußere Stadt-
teile, in denen bereits heute das mittlere Alter überdurchschnittlich hoch ist. 
 
 

I 
 
 
Inhaltsverzeichnis 
Kurzzusammenfassung ......................................................................................................... 2 
Inhaltsverzeichnis .................................................................................................................. I 
Abbildungsverzeichnis ......................................................................................................... III 
Tabellenverzeichnis .............................................................................................................. V 
Abkürzungsverzeichnis ........................................................................................................ VI 
 
1 Einleitung ................................................................................................................. 1 
Teil I – Demographische Einordnung ......................................................... 3 
2 Demographische Entwicklung in Deutschland ............................................................. 3 
2.1. Babyboom und Geburtenrückgang ............................................................................ 4 
2.2 Steigende Lebenserwartung und Alterung der Gesellschaft ....................................... 6 
2.3 Zuwanderung und Multiethnizität ............................................................................ 10 
2.4 Ausblick in die Zukunft - demographische Trends und Prognosen für die 
………….Bundesrepublik Deutschland .................................................................................... 13 
3 Demographische Entwicklung in der Stadt Osnabrück ................................................ 18 
3.1 Natürliche Bevölkerungsentwicklung ........................................................................ 18 
3.1.1 Fertilität .............................................................................................................. 19 
3.1.2 Mortalität ........................................................................................................... 24 
3.2 Räumliche Bevölkerungsbewegung .......................................................................... 29 
3.2.1 Entwicklung der Zu- und Abwanderung ............................................................. 30 
3.2.2 Herkunft der Zuwanderung ................................................................................ 38 
3.3 Vergleich der letzten Prognose mit der tatsächlichen Entwicklung zwischen den 
………….Jahren 2020, 2021 und 2022 ..................................................................................... 41 
3.4 Zwischenfazit ............................................................................................................. 45 
 
 
 
II 
 
Teil II - Bevölkerungsprognose .................................................................. 50 
4 Methodik der Prognoserechnung ............................................................................. 50 
4.1 Das SIKURS-Prognosemodell ..................................................................................... 51 
4.2 Gesamtstädtische Perspektive .................................................................................. 55 
4.2.1 Statische Modellparameter ................................................................................ 56 
4.2.2 Dynamische Modellparameter ........................................................................... 59 
4.3 Kleinräumige Perspektive .......................................................................................... 66 
4.4 Zusammenfassung der Methodik und der Annahmen .............................................. 74 
5 Prognose auf Gesamtstadtebene .............................................................................. 75 
5.1 Basisszenario ............................................................................................................. 77 
5.2 Basisszenario – Wegzugsvariante .............................................................................. 82 
5.3 Best-Case-Szenario .................................................................................................... 86 
5.4 Worst-Case-Szenario ................................................................................................. 90 
6 Kleinräumige Prognoseergebnisse ............................................................................ 94 
6.1 Bestandsergebnisse auf Stadtteilebene .................................................................... 97 
6.2 Bewegungsergebnisse auf Stadtteilebene .............................................................. 105 
7 Kritische Einordnung ............................................................................................... 108 
8 Fazit und Ausblick ................................................................................................... 111 
 
Glossar .................................................................................................................................. X 
Literaturverzeichnis .......................................................................................................... XVII 
 
 
  
III 
 
 
Abbildungsverzeichnis 
Abbildung 1: Bevölkerungsentwicklung auf Stadtteilebene bis 2030.................................. 4 
Abbildung 2: Geburtenentwicklung in Deutschland zwischen 1950 und 2022 ................... 4 
Abbildung 3: Lebenserwartung bei Geburt in Deutschland ................................................. 6 
Abbildung 4: Bevölkerungsstruktur in Deutschland 1999 und 2022 ................................... 8 
 Abbildung 5: Entwicklung des Wanderungssaldos für Deutschland zwischen 1950 und   
……………………2022 ............................................................................................................... 11 
Abbildung 6: Ergebnisse der 15. koordinierten Bevölkerungsvorausberechnung  
…………………….Deutschland .................................................................................................. 14 
 Abbildung 7: .Durchschnittliche Zahl der Geburten nach Alter der Mutter bei der Geburt                                         
……………………zwischen 2014-2022 ...................................................................................... 20 
Abbildung 8: Alter der Frauen in den Jahren 2002 und 2022 ............................................ 21 
Abbildung 9: Altersstruktur der Frauen nach Staatsangehörigkeit für das Jahr 2022 ....... 22 
Abbildung 10: Altersspezifische Fertilitätsrate nach Staatsangehörigkeit im Jahr 2022 ... 23 
Abbildung 11: Sterbefälle in den Jahren 1980 bis 2022 ..................................................... 24 
Abbildung 12: Sterbefälle mit/an Covid-19 März 2020 bis Juni 2023 ................................ 25 
 Abbildung 13: Altersspezifische Sterberaten (Sterbefälle pro 1.000 Personen im 
……………………..Altersjahr) .................................................................................................... 26 
Abbildung 14: Sterbefälle nach Altersjahren und Geschlecht im Jahr 2022 ...................... 27 
Abbildung 15: Wanderungssaldo in Osnabrück zwischen 1980 und 2022 ........................ 31 
Abbildung 16: Registrierte Geflüchtete nach Altersjahren in der Stadt Osnabrück                
…………………………..(Stand 31.12.2022) ..................................................................................... 33 
Abbildung 17: Durchschnittsalter der zu- und abwandernden Personen zwischen 2014   
…………………….…...und 2022 ...................................................................................................... 34 
Abbildung 18: Zuzüge nach Altersgruppen nach Osnabrück für die Jahre 2014, 2019 und 
………………………..…2022 ............................................................................................................ 35 
 Abbildung 19:  Wegzüge nach Altersgruppen nach Osnabrück für die Jahre 2014, 2019 
………………………und 2022 ..................................................................................................... 36 
…….Abbildung 20: Wanderungssaldo der 30- bis 45-Jährigen aus den Umlandgemeinden ... 37 
Abbildung 21: Wanderungssaldi für die Stadt Osnabrück nach Nationalität, Herkunfts-   
………………………..…und Zielgebiet für die Jahre 2014-2022 ...................................................... 38 
Abbildung 22: Mittlerer jährlicher Wanderungssaldo aus den Bundesländern in die Stadt 
………………………..…Osnabrück (2014-2022) .............................................................................. 39 
Abbildung 23: Mittlerer jährlicher Wanderungssaldo aus den innerdeutschen 
………………………..…Herkunftsregionen in die Stadt Osnabrück (2014-2022) ........................... 40 
Abbildung 24: Vergleich der Zuwanderungsentwicklung zwischen der Prognose 2020 und 
………………………..…den tatsächlich realisierten Werten ........................................................... 41 
IV 
 
Abbildung 25: Vergleich der Zuwanderungsentwicklung zwischen der Prognose 2016 und 
………………………..…den tatsächlich realisierten Werten ........................................................... 42 
Abbildung 26: Differenz zwischen Prognosemodell und tatsächlicher 
………………………..…Bevölkerungszusammensetzung in den Jahren 2020, 2021 und 2022 ...... 43 
Abbildung 27: Bevölkerungsentwicklung der Stadt Osnabrück 1991 bis 2022 ................. 45 
Abbildung 28: Geburten und Sterbefälle zwischen 1962 und 2022 .................................. 46 
Abbildung 29: Billeter-Maß im räumlichen Vergleich 1995 bis 2022 ................................ 47 
Abbildung 30: Altersstruktur der Stadt Osnabrück 2002 und 2022 ................................... 48 
Abbildung 31  Ablauf des SIKURS-Prognosemodells .......................................................... 52 
Abbildung 32: Überblicksschema zur Bevölkerungsprognose ........................................... 53 
Abbildung 33: Statische und Dynamische Modellparameter ............................................ 56 
Abbildung 34: Implementierung der ukrainischen Geflüchteten als Modellparameter ... 59 
Abbildung 35: Ermittlung des jährlichen Zuzugsvolumens nach Osnabrück ..................... 61 
Abbildung 36: Entwicklung der Baufertigstellungen und der Einwohnerzahl der Stadt 
………………………..…Osnabrück ................................................................................................... 63 
Abbildung 37: Räumliche Dimensionen der Prognose ....................................................... 66 
Abbildung 38: Dendogramm der hierarchischen Clusteranalyse ...................................... 69 
Abbildung 39: Clusterung der Baublöcke mit mindestens 80 Einwohnenden .................. 71 
Abbildung 40: Clusterung aller bewohnten Baublöcke ...................................................... 72 
Abbildung 41: Bevölkerungsentwicklung in den Szenarien bis 2040 ................................. 76 
Abbildung 42: Bevölkerungsentwicklung bis 2040 (Basisszenario) ................................... 78 
Abbildung 43: Bevölkerungszusammensetzung nach Altersjahren (2022 und 2040, 
……………………….Basisszenario) ............................................................................................ 80 
Abbildung 44: Bevölkerungsbewegungen in Osnabrück 2014-2040 ................................. 81 
Abbildung 45: Bevölkerungsentwicklung bis 2040 (Basisszenario - Wegzugsvariante) .... 83 
Abbildung 46: Bevölkerungszusammensetzung nach Altersjahren (2022 und 2040, 
………………………Basisszenario - Wegzugsvariante) .............................................................. 85 
Abbildung 47: Bevölkerungsentwicklung bis 2040 (Best-Case-Szenario) .......................... 87 
Abbildung 48: Bevölkerungszusammensetzung nach Altersjahren (2022 und 2040, Best-
……………………..Case-Szenario) ............................................................................................. 89 
Abbildung 49: Bevölkerungsentwicklung bis 2040 (Worst-Case-Szenario) ....................... 91 
Abbildung 50: Bevölkerungszusammensetzung nach Altersjahren (2022 und 2040, Worst-
………………………Case-Szenario) ............................................................................................ 93 
Abbildung 51: Bevölkerungsentwicklung auf Stadtteilebene bis 2030 ............................. 98 
Abbildung 52: Entwicklung der Stadtteile bis 2030 im Vergleich zu 2022 ....................... 100 
Abbildung 53: Entwicklung der unter 18-Jährigen auf Stadtteilebene bis 2030 ............. 102 
Abbildung 54: Entwicklung der 65+-Jährigen auf Stadtteilebene bis 2030 ..................... 103 
Abbildung 55: Bewegungsprofil für den Stadtteil Westerberg 2023 bis 2030 ................ 105 
Abbildung 56: Bewegungsprofil für den Stadtteil Voxtrup 2023 bis 2030 ...................... 106 
Abbildung 57: Bewegungsprofil für den Stadtteil Sutthausen 2023 bis 2030 ................. 107 
V 
 
 
 
Tabellenverzeichnis 
Tabelle 1: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Basisszenario) ........... 3 
Tabelle 2: Varianten der 15. koordinierten Bevölkerungsvorausberechnung Deutschland             
…………………… ............................................................................................................................ 13 
Tabelle 3: Frauen im Alter zwischen 15 und 49 Jahren und Zahl der Geburten ................ 19 
Tabelle 4: Fruchtbarkeitsraten in Zehnjahresschritten. ..................................................... 22 
Tabelle 5: Historische Zuwanderungen 2014-2022 ........................................................... 30 
Tabelle 6: Wohneinheiten im Zeitverlauf ........................................................................... 64 
Tabelle 7: Baustufenklassen ............................................................................................... 65 
Tabelle 8: Clusterzentren der endgültigen Lösung ............................................................ 70 
Tabelle 9: Übersicht der Szenariovarianten ....................................................................... 75 
Tabelle 10: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Basisszenario) ....... 79 
Tabelle 11: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Basisszenario - 
……………………..Wegzugsvariante) ............................................................................................. 84 
Tabelle 12: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Best-Case-Szenario)…   
____________ .......................................................................................................................... 88 
Tabelle 13: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Worst-Case-Szenario) 
……………………… ......................................................................................................................... 92 
Tabelle 14: Kennzahlenüberblick im Jump-Off-Jahr 2022 für die 23 Stadtteile Osnabrücks 
……………………… ......................................................................................................................... 96 
Tabelle 15: Bevölkerungsentwicklung auf Stadtteilebene bis 2030 .................................. 97 
  
VI 
 
 
Abkürzungsverzeichnis 
BA Bundesagentur für Arbeit 
BAMF Bundesamt für Migration und Flüchtlinge 
BBSR Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung im Bundesamt für 
Bauwesen und Raumordnung 
BiB Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung 
Destatis Statistisches Bundesamt 
DIW Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung 
IAB Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung 
LSN Landesamt für Statistik Niedersachsen 
NB1, NB2 Dynamischer Modellparameter, der sich auf die Variation des Neu-
bauvolumens bezieht 
NBank Investitions- und Förderbank Niedersachsen 
NRW 1, NRW 2 
Dynamischer Modellparameter, der sich auf die Variation der Zuzugs-
verluste durch den wegfallenden Abiturjahrgang in NRW im Jahr 
2026 bezieht 
OSB Osnabrücker ServiceBetrieb 
SIKURS Statistisches Informationssystem zur kleinräumigen Umlegung und 
Projektion einer regionalen Bevölkerungsstruktur 
SOEP Sozio-oekonomisches Panel 
SPSS Statistical Package für Social Sciences 
W1, W2 Dynamischer Modellparameter, der sich auf die Variation der Weg-
zugsraten bezieht 
ZA1, ZA2, ZA3 Dynamischer Modellparameter, der sich auf die Variation der Zuwan-
derung nach Osnabrück bezieht 
 
1 
 
1 Einleitung 
Noch nie lebten mehr Menschen in Deutschland als zum Ende des Jahres 2022 ( Destatis 
2023a) und die Erwerbstätigenzahlen sind die höchsten seit der Wiedervereinigung (Destatis 
2023b). Sind die düsteren Prognosen vom demographischen Wandel und der damit einherge-
henden schrumpfende n Bevölkerung damit widerlegt? Leider nein, denn das beschriebene 
Wachstum der Bevölkerung ist im Wesentlichen auf die außerordentlichen Zuwanderungsbe-
wegungen zurückzuführen, die zwischen 2015 und 2017 durch den Krieg in Syrien ausgelöst 
wurden bzw. im Jahr 2022 durch den russischen Angriffskrieg auf die Ukraine. Beide Ereignisse 
stellen Sonderentwicklungen dar, die nicht als Grundlage einer zukünftigen Bevölkerungsent-
wicklung angenommen werden können und sollten. Auch die leicht zunehmenden Geburten-
zahlen können den demographischen Wandel nicht signifikant verlangsamen. So ist die zu-
sammengefasste Geburtenrate mit einem Wert von 1,58 Kindern pro Frau im Jahr 2021 zwar 
erstmals seit 2017 wieder an gestiegen, liegt aber noch immer weit unter dem Wert von 2,1 
Kindern je Frau, der allein zur Stabilisierung der Bevölkerungszahl vonnöten wäre ( Destatis 
2022a). Die zusammengefasste Geburtenrate oder -ziffer gibt an, wie viele Kinder eine Frau in 
ihrem Leben durchschnittlich zur Welt bringen würde, wenn die Rahmenbedingungen gleich-
bleiben (Bähr 2010: 150). 
All diese Entwicklungen und alle politischen und gesellschaftlichen Bemühungen können den 
wichtigsten Faktor des demographischen Wandels jedoch nicht s mehr entgegensetzen: der 
Alterung der Gesellschaft. Schon heute ist die Bevölkerung in Deutschland die zweitälteste der 
Welt, nur übertroffen von Japan. Mit dem bevorstehenden Renteneintritt der „Babyboo-
mergeneration“ werden die Folgen dieses Trends sichtbarer werden . Im Jahr 2023 geht der 
erste Jahrgang dieser Gruppe in Rente. Der geburtenstarke 1958er Jahrgang springt im Jahr 
2023 über die Altersgrenze von 65 Jahren und damit ins Rentenalter. Ihm werden viele weitere 
stark besetzte Altersjahre folgen (Schulz 2022: 13). 
Der beschriebene demographische Wandel wird die Voraussetzungen für die Entwicklung von 
Wohlstand und Lebensqualität in Deutschland in den nächsten Jahrzehnten deutlich verän-
dern. So wird sich auch die Stadt Osnabrück in den kommenden 25 Jahren neuen Herausfor-
derungen ausgesetzt sehen. Deshalb gilt es nun, sich dem fortschreitenden Strukturwandel in 
so verschiedenen Bereichen wie der Arbeitswelt, der verwaltungseigenen personellen Aus-
stattung, der Infrastruktur sowie der Sozial- und Familienpolitik anzupassen. Zwar sind strahl-
kräftige Oberzentren wie die Stadt Osnabrück im Hinblick auf den demographischen Wandel 
deutlich besser gerüstet als der ländliche Raum, doch auch hier sind Verteilungskonflikte um 
Zuwanderung oder finanzielle Mittel in den kommenden Jahren absehbar. 
 
2 
 
Der vorliegende Demographiebericht verfolgt zwei Ziele: Zunächst wird eine Sensibilisierung 
für demographische Prozesse in der Stadt angestrebt, bevor ein Blick in die Zukunft geworfen 
wird, um mögliche Entwicklungsszenarien für Osnabrück abzuschätzen. Der Demographiebe-
richt besteht deshalb aus zwei Teilen. Im ersten wird eine Bestandsanalyse der demographi-
schen Entwicklung in der Bundesrepublik angelegt, bevor ein genauerer Blick in die historische 
Genese der Demograp hie der Stadt Osnabrück geworfen wird. Dabei werden Parallelen zur 
Entwicklung auf Bundesebene aufgezeigt und Differenzen beleuchtet. Die im ersten Teil ge-
wonnenen Erkenntnisse werden im zweiten Abschnitt aufgegriffen und in die Zukunft der 
Stadt Osnabrück extrapoliert. Dazu wird zunächst die Methodik des hier angewandten Prog-
nosemodells beschrieben, bevor vier Szenarien mögliche Zukunftsaussichten der Stadt                 
Osnabrück beschreiben. Diese sind stets im Zusammenspiel mit den entsprechenden Anna h-
men zu lesen. Nur wenn diese tatsächlich eintreffen, ergeben sich die beschriebenen Szena-
rien. Um die Verwendung der Prognoseergebnisse in der Praxis zu erleichtern, wurde ein Ba-
sisszenario benannt, das  nach jetzigem Kenntnisstand  die wahrscheinlichste Variante dar-
stellt. Im Gegensatz zu den bisher erschienenen Bevölkerungsprognosen für die Stadt Osnab-
rück wirft der vorliegende Demographiebericht erstmals auch einen Blick in die kleinräumige 
Entwicklung der Stadt. Dazu werd en die Jahresergebnisse des Basisszenarios auf die Ebene 
der Stadtteile verteilt. Wegen der flexibel angelegten Methodik auf Grundlage der Baublöcke 
der Stadt lassen sich auch weitere Raumaggregate wie Schulbezirke oder sogar Quartiere an-
legen und in die Prognoserechnung integrieren. So wird aus dem eher statischen Berichtsteil 
ein flexibel einsetzbares Werkzeug für die verschiedenen Fachplanungen der Stadt und wei-
tere interessierte Akteure. Im anschließenden Kapitel erfolgt eine kritische Einordnung der 
Zuverlässigkeit und Grenzen einer jeden Prognose, bevor im abschließenden Fazit die wich-
tigsten Ergebnisse aufgegriffen und deren Folgen abgeschätzt werden. 
  
3 
 
Teil I – Demographische Einordnung 
2 Demographische Entwicklung in Deutschland  
Um die zukünftige Entwicklung der Bevölkerung der Stadt Osnabrück im Rahmen einer Bevöl-
kerungsprognose fortschreiben zu können, bedarf es eines umfassenden Verständnisses der 
historischen Genese der Demographie der Stadt. Osnabrück ist jedoch keine Insel und gesamt-
deutsche demographische Trends werfen ihre Schatten auf die Hasestadt , weshalb sich ein 
Blick über die Stadtgrenze hinaus lohnt. Im Folgenden werden vor diesem Hintergrund die 
wesentlichen Trends in der Entwicklung der Demographie Deutschlands beschrieben, um als 
Ausgangspunkt der Formulierung von Annahmen bzgl. der zukünftigen Entwicklung der Hase-
stadt herangezogen werden zu können. Die Faktoren, die die Veränderung der Bevölkerung 
maßgeblich bestimmen, sind die Entwicklung der Lebenserwartung, die natürlichen Bevölke-
rungsbewegungen (Geburten - Sterbefälle) und der Wanderungssaldo (Zuzüge-Wegzüge) 
(Wilke 2020: 4). 
Zwar mag an dieser Stelle die Frage aufkommen, welchen Einfluss 70 Jahre alte Geburten- und 
Sterbezahlen der Bundesrepublik auf die zukünftige Entwicklung der Bevölkerung der Stadt 
haben sollen, doch die fortschreitende Alterung der Bevölkerung im Zusammenhang mit der 
steigenden Lebenserwartung machen jede Bevölkerungsbewegung zu einem Ereignis mit 
Langzeitwirkung. Oder anders gesagt: Die demographische Entwicklung wird insbesondere 
von langfristigen und überregionalen Entwicklungen bestimmt. 
  
4 
 
2.1 Babyboom und Geburtenrückgang 
Werfen wir einen Blick auf die Entwicklung der Geburtenzahlen zwischen 1950 und dem Jahr 
2022 in Deutschland, ergibt sich ein sehr differentes Bild (siehe Abbildung 2). 
Abbildung 2: Geburtenentwicklung in Deutschland zwischen 1950 und 2022 
 
Quelle: Destatis 2023c 
Zwischen 1950 und 1971 werden jährlich mehr als eine Million Kinder geboren, 1964 sind es 
mit 1.357.304 mehr als jemals zuvor in Deutschland. Danach fallen die Zahlen deutlich gerin-
ger aus. Elf Jahre später, im Jahr 1975, werden dann nur noch 782.310 Geburten gezählt  
(Destatis 2023c ). Dieser Rückgang wird allgemein als „Pillenknick“ in der Bevölkerungsent-
wicklung bezeichnet, wobei der Einfluss der Antibabypille heute als nicht mehr so umfassend 
beschrieben wird. Auch die Emanzipation der Frau, der Wertwandel in der Gesellschaft oder 
schlicht die stark besetzten Elternjahrgänge in den 50er und 60er Jahren aufgrund der hohen 
Geburtenzahlen in den 30er und frühen 40er  Jahren hatten hier einen Einfluss  (Geißler und 
Meyer 2008: 48-49). 
Zwischen 1976 und 1990 kommt es nur zu leichten Schwankungen in den Geburtenzahlen , 
welche sich in dieser Zeit zwischen 800.000 und knapp über 880.000 bewegen. Im Jahr 1990 
wird der Wert aus dem Jahr 1972 mit 905.675 geborenen Kindern erstmals wieder überschrit-
ten, um danach rapide zu fallen. Im Jahr 2011 sind es dann nur noch 662.685 Geburten. Erst 
in der jüngeren Vergangenheit steigen die Geburtenzahlen wieder leicht an und erreichen im 
Jahr 2016 mit 792.141 einen Wert, der zuletzt 1997 verwirklicht wurde. Zwischen 2016 und 
2020 bewegt sich die Zahl der Geburten stets knapp unter 800.000 Kindern (Destatis 2023c). 

5 
 
Auch der „Corona-Babypeak“ im Jahr 2021 kann diese Grenze nicht überschreiten, selbst 
wenn in diesem Jahr 22.348 Kinder mehr geboren werden als im Vorjahr. 
Zwar wird mit einer zusammengefassten Geburtenziffer von 1,58 Geburten pro Frau im Jahr 
2021 ein für die jüngere Vergangenheit relativ hohes Niveau erreicht, dieses liegt aber weiter-
hin deutlich unter dem Bestandserhaltungsniveau von 2,1 Kindern pro Frau (Destatis 2022a). 
Die Unterschiede zwischen einem Wert von 1,58 und 2,1 Geburt en je Frau mögen klein er-
scheinen, sie bedeuten jedoch exponentielle Entwicklungen in die entgegengesetzte Richtung 
(Schulz 2022: 19). 
Die geringer ausfallenden Geburtenraten lassen sich anhand dreier zunächst unabhängiger 
Entwicklungen erklären (vgl. Wilke 2020: 7f.): 
1. Dem Anstieg des durchschnittlichen Alters der Mütter bei der ersten Geburt 
2. Dem Rückgang in der Zahl der Kinder pro Frau 
3. Der Zunahme des Anteils der Kinderlosen an allen Frauen einer Kohorte  
Ob die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie längerfristige Konsequenzen für diese Entwick-
lungen haben werden, bleibt abzuwarten. Negative Einflussfaktoren auf das generative Ver-
halten junger Menschen wie schlecht bezahlte und instabile Arbeitsplätze, teurer Wohnraum, 
sinkende relative Einkommen sowie Sorgen um die Zukunft  bspw. aufgrund der Klimakrise, 
des Krieges in der Ukraine oder die Aussicht auf weitere Pandemien bestanden zu großen Tei-
len bereits vor Ausbruch der COVID-19-Pandemie. Der anhaltende wirtschaftliche Druck und 
die Unsicherh eiten, mit denen junge Erwachsene konfrontiert sind, tragen wesentlich zum 
Trend der (langfristig) sinkenden Geburtenraten bei (Sobotka 2020). Die aktuellen Daten des 
Statistischen Bundesamtes belegen diese Annahme, zumindest für das Jahr 2022. Mit dem 
Absinken der zusammengefassten Geburtenrate auf einen Wert von 1,46 Kinder n je Frau im 
Jahr 2022 erreicht diese den niedrigsten Wert seit 2013 (Destatis 2023d). 
  
6 
 
2.2 Steigende Lebenserwartung und Alterung der Gesellschaft  
Im vorherigen Kapitel wurde der Rückgang der Geburtenraten in Deutschland umfassend be-
schrieben. Aber wenn schon seit 40 Jahren zu wenige Kinder zum Erhalt des Erwerbsperso-
nenpotentials geboren werden und sich dieses Problem zunehmend verschärft, da alle zwan-
zig Jahre mehr Kinder fehlen, weil schon deren Eltern gar nicht erst geboren wurden, warum 
wählen wir gerade das Jahr 202 4 als Veröffentlichungsjahr für den vorliegenden Demogra-
phiebericht? Wenn Deutschland trotz der Schrumpfungsprognosen immer mehr Ein wohne-
rinnen und Einwohner aufweist, wo liegt dann überhaupt das Problem? Die Antworten auf 
diese Fragen laufen auf die Tatsache hinaus, dass es neben den Geburten eine zweite wichtige 
Variable gibt, die über die Größe der Bevölkerung bestimmt: die Lebenserwartung.  
„1971 ist in diesem Sinne kein Jahr des Abrisses  [wie im Fall der Geburtenentwicklung ], son-
dern des Aufbruchs. Die Lebenserwartung [für beide Geschlechter] wuchs moderat bis in die 
siebziger Jahre, übersprang beim Geburtenjahrgang 1973 die Marke von 71 Jahren und liegt 
heute weitere zehn Jahre später bei fast 81 Jahren ” (Schulz 2022: 21). Wobei die Lebenser-
wartung für Männer bei der Geburt im Jahr 2021 bei 78,5 Jahren lag und für Frauen bei 83,4 
(Destatis 2022b). Abbildung 3 veranschaulicht die Entwicklung der Lebenserwartung bei Ge-
burt in Deutschland. 
Abbildung 3: Lebenserwartung bei Geburt in Deutschland 
Quelle: Destatis 2022b 
 

7 
 
Bis zur Sterbetafel 2006/2008 stieg die Lebenserwartung bei Geburt über Jahrzehnte hinweg 
im jährlichen Durchschnitt sehr kontinuierlich an – um rund 0,3 Jahre bei den Männern und 
um etwa 0,2 Jahre bei den Frauen. Danach ist die Lebenserwartung bei Männern und Frauen 
jährlich um durchschnittlich etwa 0,1 Jahre angestiegen . Gründe für das verringerte Wachs-
tum sind außergewöhnlich starke Grippewellen sowie ab März 2020 die COVID-19-Pandemie 
(Destatis 2022b). Im Vergleich der Sterbetafeln 2018/2020 und 2019/2021 ist die Lebenser-
wartung bei Geburt aufgrund außergewöhnlich hoher Sterbefallzahlen in den Wellen der Pan-
demie sogar etwas zurückgegangen. Im Verlauf des ersten Coronajahres 2020 ging die durch-
schnittliche Lebenserwartung bei Geburt in Deutschland bei Männern um 0,2 Jahre und bei 
Frauen um 0,1 Jahre zurück. Als 2021 die Alpha- und Deltavarianten dominierten, sank sie bei 
Männern um weitere 0,4 und bei Frauen um 0,3 Jahre (BiB 2022). 
Individuell betrachtet sind gewonnene Lebensjahre natürlich etwas sehr Positives. Eine hohe 
Lebenserwartung deutet außerdem auf einen hohen Lebensstandard mit entsprechender ge-
sundheitlicher Versorgung hin. Die massive demographische Alterung der Gesellschaft, die in 
den kommenden Jahren zu erwarten ist, zieht jedoch großen gesellschaftlichen und politi-
schen Stress nach sich.  Ältere Menschen benötigen oftmals mehr Pflege. Gleichzeitig gibt es 
in einer schrumpfenden Gesellschaft jedoch immer weniger Personen , die diese Pflege über-
nehmen können. Darüber hinaus baut das Rentensystem in Deutschland auf ein Umlagever-
fahren auf. Das heißt, aktive Erwerbstätige finanzieren die Rente der sich im Ruhestand befin-
denden Personen (auch Generationenvertrag genannt). Gibt es immer mehr Personen, die 
Rente beziehen und gleichzeitig weniger Personen, die diese Finanzierung übernehmen, 
kommt es zu einem Ungleichgewicht (Deutschlandfunk 2022). Denn die wachsende Lebenser-
wartung zieht die immer schneller voranschreitende Alteru ng der Bevölkerung unweigerlich 
nach sich. Infolgedessen ist Deutschland nach Japan das älteste Land der Welt. Wir sind in 
Deutschland heute im Schnitt mehr als doppelt so alt wie die Weltbevölkerung  (Habekuß 
2017). Jede zweite Person ist in Deutschland älter als 45 (Destatis 2023e). 
Ein Durchschnittsalter von 44,6 Jahren mag zwar auf den ersten Blick nicht besonders besorg-
niserregend erscheinen, doch wie alle Durchschnittswerte gibt dieser nur wenig Auskunft über 
die Streuung der Verteilung. Um diese mitzuerfassen, lohnt sich ein Blick in die Bevölkerungs-
pyramide der Bundesrepublik Deutschland zum 31.12.2022 (siehe Abbildung 4). Zum mittel-
fristigen Vergleich wurden auch die Besetzungen der Altersjahrgänge nach Geschlecht für das 
Jahr 1999 mit angegeben. 
  
8 
 
Abbildung 4: Bevölkerungsstruktur in Deutschland 1999 und 2022 
 
Quelle: Destatis 2023f 
Schon heute machen die Personen im Seniorenalter mit 67 und mehr Jahren 20 % der Bevöl-
kerung aus (Destatis 2022c). Die Zahl der Menschen im Alter ab 67 Jahren stieg zwischen 1990 
und 2021 um 58 % von 10,4 Millionen auf 16,4 Millionen. Bis Ende der 2030er-Jahre wird diese 
Zahl um weitere 4 bis 5 Millionen auf mindestens 20,4 Millionen wachsen. Der Anteil der 67-
Jährigen und Älteren wird in allen Hauptvarianten der 15. Koordinierten Bevölkerungsvoraus-
berechnung steigen. Ein besonders steiler Anstieg auf 23 bis 26 % ist bis 2040 zu erwarten  
(Destatis 2022d). 
Heute ist nur Japan mit einem Durchschnittsalter von 47,6 Jahren  älter als Deutschland                    
(Statistics of Japan 2020). Der Vergleich mit Japan ist deshalb besonders interessant, da Japan 
uns eine mögliche Zukunft Deutschlands zeigt. Der Babyboom fand dort deutlich früher statt, 
in Japan werden die höchsten Geburtenraten bereits zwischen 1947 und 1949 erreicht , wes-
halb dieses Land demographische Prozesse durchgeht, die auch Deutschland in näherer Zu-
kunft erwarten (Dorbritz und Vogt 2015: 2). Im Unterschied zu Deutschland ist die Lebenser-
wartung in Japan jedoch größer und es findet deutlich weniger Zuwanderung aus dem Ausland 
statt, beides Entwicklungen, die die Alterung der Bevölkerung weiter vorantreiben.  

9 
 
Vor dem Hintergrund der beschriebenen Entwicklung wird deutlich, dass die seit mehr als zwei 
Generationen unter zwei Kindern pro Frau liegenden Geburtenraten und die wachsende Le-
benserwartung die Bevölkerung in Deutschland massiv altern lässt. Zuwanderung aus dem 
Ausland kann diese Entwicklung nicht aufhalten, aber zumindest etwas abfedern. 
  
10 
 
2.3 Zuwanderung und Multiethnizität 
Immer wenn ein Jahr mit seinen 365 Tagen vergeht, wird die deutsche Bevölkerung im Schnitt 
70 Tage älter. Zuwanderung wirkt auf diesen Altersprozess wie ein Jungbrunnen. Von den zwi-
schen 2010 und 2019 nach Deutschland Zugewanderten waren 55,5 % jünger als dreißig Jahre, 
bei den hier lebenden Zugewanderten sind es 38 %, in der Gesamtbevölkerung lediglich 30 %. 
Deutlich wird dies auch im Jahr 2015, welches einen statistisch sichtbaren Unterschied mar-
kiert. Die Zuwanderung Geflüchteter hat Deutschland jünger gemacht – um einen Monat. 
Um dem Alterungsprozess der Gesellschaft etwas entgegenzusetzen ist die Zuwanderung von 
außen essenziell. Die demographische Entwicklung droht ansonsten die Zukunftsfähigkeit der 
deutschen Wirtschaft in den kommenden Jahren ernsthaft zu gefährden. Um die Zahl der Ar-
beitskräfte stabil zu halten, ist Deutschland laut Detlef Scheele, dem Vorstandschef der Bun-
desanstalt für Arbeit (BA), auf die Einwanderung von jährlich 400.000 Menschen angewiesen, 
wie er in einem Interview mit der Süddeutschen Zeitung 2021 berichtete ( Hagelüken 2021). 
Der Bedarf an zusätzlichen Arbeitskräften aus dem Ausland wirkt nochmal größer, wenn in 
den Blick genommen wird, dass der Bedarf an den angesprochenen 400.000 Personen sich auf 
die Nettozuwanderung bezieht. Nehmen wir die gleichzeitig stattfindende Abwanderung mit 
in den Blick, die vom Statistischen Bundesamt im Großteil der berechneten Varianten der vor-
liegenden 15. Bevölkerungsvorausberechnung auf 600.000 pro Jahr geschätzt wird, benötigt 
Deutschland eigentlich eine Zuwanderung von einer Million Menschen pro Jahr, um das Er-
werbspersonenpotential stabil zu halten (Fuchs et al. 2021: 2). Zwar beruht nicht jede Wande-
rungsbewegung auf einem dauerhaften Aufenthalt im Ausland, weshalb Abwanderungen im 
letzten Jahrzehnt auch eine starke Rückwanderung nach sich gezogen ha ben (Geis-Thöne 
2018: 6f.), in den angesprochenen 600.000 Abwanderungen spielt die Gruppe der Personen 
im Alter zwischen 23 und 31 Jahren jedoch die größte Rolle. Für die langfristige Sicherung von 
Fachkräften ist der Verlust von Menschen in der Phase des Berufseinstiegs bzw. im Rahmen 
der ersten Karriereschritte besonders schmerzhaft (Geis-Thöne 2022a: 9). 
Um die Bedeutung der Zuwanderung für das Erwerbspersonenpotential abzuschätzen, müs-
sen wir uns allerdings nicht auf Prognosen verlassen. Auch aus historischen Daten, wie bei-
spielsweise dem Jahr 2018, lässt sich der wachsende Stellenwert der Ausländerinnen und Aus-
länder in Hinsicht auf das Erwerbspersonenpotential ablesen: So vermeldet die Bundesagen-
tur für Arbeit bereits im Juli 2018 ein Wachstum von 700.000 Beschäftigten in Deutschland im 
Vergleich zum Vorjahr. Die Mehrheit von ihnen  (370.000) sind allerdings keine Deutschen. 
Jede zweite dieser Stellen in Deutschland wird von Personen mit einer nicht-deutschen Staats-
bürgerschaft besetzt und hier in erster Linie von Osteuropäern  (Bundesagentur für Arbeit 
2019: 14). Ohne diese würden kaum noch Häuser gebaut, Pakete verschickt oder Operationen 
durchgeführt werden (Bundesagentur für Arbeit 2023: 13). 
11 
 
Zur Einordung de s Bedarfes an Zuwanderung zur Sicherung des Erwerbspersonenpotential s 
von einer Million Menschen pro Jahr stellt die folgende Abbildung die historische Entwicklung 
der Zuwanderung in Form des Wanderungssaldos in die Bundesrepublik Deutschland zwi-
schen den Jahren 1950 und 2022 dar.  
Abbildung 5: Entwicklung des Wanderungssaldos für Deutschland zwischen 1950 und 2022 
 
Quelle: Destatis 2023g 
Zwischen den Jahren 1950 und 1974 wuchs die westdeutsche Bevölkerung vor allem durch 
den in Kapitel 2.2 bereits angesprochenen Babyboom. Zwar kommen zwischen 1949 und 1961 
etwa 2,7 Millionen Geflüchtete aus der DDR in die BRD, die ersten signifikanten Wanderungs-
gewinne werden jedoch erst im Zuge des Anwerbeabkommens ab 1955 verbucht. Diese errei-
chen im Jahr 1965 einen ersten Peak und fallen 1966/1967 aufgrund der Rezession in die ne-
gativen Bereiche (Geis -Thöne 2022a: 6). Auch die sich abzeichnende Wirtschafts - und Ener-
giekrise und der daraus folgende Anwerbestopp im Jahr 1973 führten zu einem negativen 
Wanderungssaldo, sprich zu einer verstärkten Abwanderung aus Deutschland ( Wehrhahn 
2016: 53). Doch der Anwerbestopp markierte für viele Gastarbeiter innen und Ga starbeiter 
den Beginn des dauerhaften Aufenthaltes. In Summe kamen in diesen Jahren ca. 14 Millionen 
Gastarbeiterinnen und Gastarbeiter  vor allem aus Italien, der Türkei und Jugoslawien nach 
Deutschland. Davon blieben ca. drei Millionen dauerhaft in Deutschland und begannen nach 
dem Anwerbestopp ihre Familien nachzuholen (Geißler und Meyer 2008: 42f.). 
Nach der Einführung des Rückkehrhilfegesetz es im Jahr 1983  (Bundesministerium der Justiz 
2006) und der damit verbundenen Bezuschussung der Ausreise kam es zu wenigen Jahren mit 
negativem Wanderungssaldo (Geis-Thöne 2022a: 6), bevor ab Mitte der 80er Jahre bis in die 

12 
 
Mitte der 90er Jahre d er Wanderungssaldo auf bisher unerreichte Höhen anwächst. Hierin 
spiegeln sich die Auswirkungen der Übersiedlung aus der DDR sowie der Zuwanderung von 
sogenannten (Spät -)Aussiedlern (Geißler und Meyer 2008: 57ff. ). Mit dem Zerfall des Ost-
blocks und dem Krieg in Jugoslawien kommt es bis in die frühen Nullerjahre zu weiteren, etwas 
schwächeren Wanderungsgewinnen. Ein 1993 eingeführtes restriktives Asylrecht führt dage-
gen eher zu Wanderungsverlusten. In Summe steigt die Bevölkerung zwischen 1989 und 2003 
trotzdem um 4,3 % von 79,11 Millionen auf 82,53 Millionen (Destatis 2021). Diese Bevölke-
rungsgewinne gehen zwischen 2003 und 2011 jedoch fast vollständig verloren. So schrumpft 
die Bevölkerung in diesem Zeitraum trotz leichter Wanderungsgewinne erkennbar um 3,7 % 
von 82,53 Millionen auf 80,33 Millionen (Destatis 2021). 
Ab dem Jahr 2011 verzeichnet die Bundesrepublik dann einen kontinuierlich wachsend en 
Wanderungssaldo. Gründe hierfür sind unter anderem die EU-Osterweiterung im Jahr 2004 
bzw. 2007 sowie die verstärkten globalen Wanderungsbewegungen durch Geflüchtete vor al-
lem in den Jahren 2015 und 2022. Trotz des flächendeckenden Einbruches der internationalen 
Mobilität und aufgrund des Beginns der COVID-19-Pandemie im Jahr 2020 (Geis-Thöne 2022a: 
7) wächst die Gesamtbevölkerung auf 84,3 Millionen im Jahr 2022 (Destatis 2023a). Die wich-
tigsten Faktoren für eine verstärkte Zuwanderung sind v.a. Neuregelungen innerhalb Europas 
bzw. der EU (Öffnung des Arbeitsmarktes, Visaregelungen, Europäische Freihandelszone 
(EFTA-Länder)) und in der jüngsten Vergangenheit die verstärkte Zuwanderung Geflüchteter 
aus 2015 sowie der anhaltende Ukrainekrieg seit Februar 2022 (Geis-Thöne 2022b: 11ff.). Als 
Folge der beschriebenen Zuwanderungsbewegungen verfügt heute etwa ein Viertel der Men-
schen in Deutschland über einen Migrationshintergrund und 14,6 % besitzen einen nicht-deut-
schen Pass (Destatis 2022e). 
Ein Wanderungssaldo von einer Million Personen, welcher zur Stabilisierung des Erwerbstäti-
genpotentials nötig wäre, konnte bisher nur in den Jahren 2015 und 2022 durch die verstärkte 
Zuwanderung Geflüchteter vor allem aus Syrien bzw. aus der Ukraine erreicht werden. Der 
Rückgang des Erwerbspersonenpotentials scheint damit unausweichlich. „Bleiben die Wande-
rungsströme so bestehen, wie sie über einen längeren Zeitraum in der Vergangenheit zu be-
obachten waren, nimmt das Erwerbspersonenpoten tial bis 2035 um 6 P rozent ab, der Rück-
gang bis 2060 beträgt aber beinahe 20 Prozent. Ausgehend von 47,42 Millionen in Deutsch-
land lebenden Erwerbspersonen im Jahr 2020 würde das Potential unter diesen Bedingungen 
und bei gleichzeitig gestiegenen Erwerbsquoten auf 38,32 Millionen Erwerbspersonen sinken” 
(Fuchs et al. 2021: 10). Dieser Trend wird auch die Stadt Osnabrück erfassen und sie in einen 
immer härter ausgetragenen Wettbewerb um Erwerbspersonen mit den anderen Kommunen 
in Deutschland führen. 
  
13 
 
2.4 Ausblick in die Zukunft - demographische Trends und Prognosen für die  
Bundesrepublik Deutschland 
Nach den in Kapitel 2.1 bis 2.3 dargestellten historischen Entwicklung en Deutschlands soll in 
diesem Unterkapitel ein erste r Blick in die demographische Zukunft der Bundesrepublik ge-
wagt werden. Das meistzitierte Prognosemodell für Deutschland ist die koordinierte Bevölke-
rungsvorausberechnung des Statistischen Bundesamtes, die mittlerweile in der 15. Iteration 
vorliegt. Diese beruht maßgeblich auf dem Bevölkerungsstand vom 31.12.2021 und prognos-
tiziert in 21 Varianten bis ins Jahr 2070. Dabei werden demographische Größen wie die Ferti-
litätsrate (G), Lebenserwartung bei der Geburt (L) sowie der Wanderungssaldo (W) verschie-
dener Bevölkerungsgruppen in verschiedenen Abstufungen in die Berechnung einbezogen  
(Destatis 2022d). Neben den neun sog. Hauptvarianten werden zwölf „weitere Varianten“ aus-
gegeben. Durch diese große Spannweite ergeben sich viele, sehr unterschiedliche Modellva-
rianten, die die folgende Tabelle veranschaulicht.  
Tabelle 2: Varianten der 15. koordinierten Bevölkerungsvorausberechnung Deutschland 
Varianten Annahmen Beschreibung 
Variante 1 G2-L2-W1 Moderate Entwicklung bei niedrigem Wanderungs-
saldo 
Variante 2 G2-L2-W2 Moderate Entwicklung der Geburtenhäufigkeit, Le-
benserwartung und Wanderung 
Variante 3 G2-L2-W3 Moderate Entwicklung bei hohem Wanderungs-
saldo 
Variante 4 G1-L3-W1 Relativ alte Bevölkerung 
Variante 5 G3-L1-W3 Relativ junge Bevölkerung 
Variante 6 G1-L2-W2 Auswirkungen einer sinkenden Geburtenhäufigkeit 
Variante 7 G3-L2-W2 Auswirkungen einer steigenden Geburtenhäufigkeit 
Variante 8 G2-L1-W2 Auswirkungen eines geringeren Anstiegs der Le-
benserwartung 
Variante 9 G2-L3-W2 Auswirkungen eines stärkeren Anstiegs der Lebens-
erwartung 
Variante 10 G1-L1-W1 Bevölkerungsminimum 
Variante 11 G3-L3-W3 Bevölkerungsmaximum 
Variante 12 G1-L2-W1 
Sinkende Geburtenhäufigkeit, moderate Entwick-
lung der Lebenserwartung, niedriger Wanderungs-
saldo 
Variante 13 G2-L1-W1 Geringer Anstieg der Lebenserwartung und niedri-
ger Wanderungssaldo 
Variante 14 G2-L3-W1 Starker Anstieg der Lebenserwartung und niedriger 
Wanderungssaldo 
Variante 15 G1-L1-W2 Sinkende Geburtenhäufigkeit und geringer Anstieg 
der Lebenserwartung 
14 
 
Variante 16 G1-L3-W2 Sinkende Geburtenhäufigkeit und starker Anstieg 
der Lebenserwartung 
Variante 17 G3-L1-W2 Steigende Geburtenhäufigkeit und geringer Anstieg 
der Lebenserwartung 
Variante 18 G3-L3-W2 Steigende Geburtenhäufigkeit und starker Anstieg 
der Lebenserwartung 
Variante 19 G2-L1-W3 Geringer Anstieg der Lebenserwartung und hoher 
Wanderungssaldo 
Variante 20 G2-L3-W3 Starker Anstieg der Lebenserwartung und hoher 
Wanderungssaldo 
Variante 21 G3-L2-W3 Steigende Geburtenhäufigkeit und hoher Wande-
rungssaldo 
Quelle: Destatis 2022d 
Durch den Einfluss der jeweils gewählten Modellparameter variieren die Ergebnisse der ein-
zelnen Varianten stark, wie die folgende Abbildung 6 zeigt.  
Abbildung 6: Ergebnisse der 15. koordinierten Bevölkerungsvorausberechnung Deutschland 
 
Quelle: Destatis 2022d 
Im Ergebnis werden für das Jahr 2030 von 83.176.300 Einwohnende (Variante 10, G1-L1-W1) 
bis 87.054.200 (Variante 11, G3-L3-W3) Einwohnende prognostiziert. Für das Jahr 2070 sind 
es dagegen zwischen 70.160.100 (Variante 10) und 94.442.700 (Variante 11). Trotz der großen 
Spannweite liegt die grundsätzliche Richtung der Prognose erkennbar über den teilweise dra-
matischen demographischen Vorhersagen, die gegen Anfang der 2000er -Jahre formuliert 
wurden. In der mittleren Variante (V2) der Bevölkerungsvorausberechnung aus den frühen 

15 
 
2000er-Jahren pendelte sich der einsetzende Bevölkerungsrückgang um das Jahr 2020 ein. 
Trotzdem sagt auch die aktuelle Bevölkerungsvorausberech nung langfristig einen Rückgang 
der Gesamtbevölkerung im Großteil der angelegten Varianten voraus. Dieser wird jedoch mo-
derater verlaufen, als noch vor 20 Jahren angenommen wurde (BiB 2021: 10f.). 
Die vom BBSR herausgegebene Raumordnungsprognose 2040 basiert auf der 14. Koordinier-
ten Bevölkerungsvorausberechnung, dem direkten Vorgänger der oben beschriebenen Mo-
dellierung. Das BBSR geht von der Variante 8 als wahrscheinlichste Zukunftsvision aus, die ei-
nen moderaten Rückgang der Bevölkerung zwischen 2017 und 2040 beschreibt. So soll im be-
schriebenen Zeitraum ein Rückgang von ca. 846.000 Personen verzeichnet werden (Maretzke 
et al. 2021: 4). 
Was die Vorhersagen zur zukünftigen Entwicklung der Bevölkerung und deren Zusammenset-
zung in Deutschland betrifft, liegen sehr unterschiedliche Modelle vor. Je nach methodischer 
Ausrichtung, verwendeter Datengrundlage oder Prognosebeginn liefern verschiedene Voraus-
berechnungen sehr unterschiedliche Ergebnisse. Als Treiber der jüngeren demogra phischen 
Entwicklung der Bundesrepublik Deutschland lassen sich einige demographische Trends iden-
tifizieren, die auch die nähere Zukunft der Bevölkerungsstruktur der Stadt Osnabrück prägen 
werden: 
Wolff et al. 2020 (4) sprechen von einem „Boom“ der Großstädte, der über die bereits zu be-
obachtenden Reurbanisierungseffekte hinausgeht. Zwar können hier insbesondere attraktive 
und lebenswerte Universitätsstädte Gewinne verzeichnen, aber in steigendem Maße sind 
auch Wanderungen von Familien, Berufsei nsteigern und Berufseinsteigerinnen sowie jünge-
ren Erwerbstätigen von Bedeutung (Slupina et al. 2019: 22ff.). Immer vorausgesetzt, der ent-
sprechende Wohnraum ist ebenfalls vorhanden. Die Herkunft der Zuwanderung ist in den letz-
ten Jahren deutlich internationaler geworden und auch überregionale Wanderungsbewegun-
gen zwischen Großstädten haben zugenommen (Wolff et al. 2020: 5). Im Jahr 2019 wechselten 
2,8 Millionen Menschen ihren Wohnsitz innerhalb Deutschlands über eine Kreisgrenze hin-
weg, was drei Prozent der Bevölkerung entspricht  (BiB 2021: 50).  Dabei verschiebt sich der 
Zeithorizont der Migration immer stärker von einer dauerhaften Verlage rung des Lebensmit-
telpunkts ins Ausland hin zu einem temporären oder zirkulären Aufenthalt. Die Zuwanderung 
von Studierenden, Saisonarbeitskräften, Haushaltshilfen oder Pflegekräften folgt hier neuar-
tigeren Wanderungsmustern (BiB 2021: 44). Dabei geht es nicht allein um Zuwanderung aus 
dem Ausland nach Deutschland, etwa die Hälfte der auswandernden Personen mit deutscher 
Staatsangehörigkeit planen in den kommenden Jahren wied er nach Deutschland zurückzu-
kommen (Ette et al. 2021: 114). Die Ziele der Zugewanderten liegen dabei nicht immer in den 
zentralsten Lagen der Städte. Die höhere Mobilität und die unterschiedlichen Bedarfe an das 
Wohnumfeld führen vermehrt zu einer kleinräumigen Differenzierung  der Wohnstandorte 
(Wolff et al. 2020). 
16 
 
Zwar kam es in den letzten Jahren zu einer vorläufigen Stabilisierung der Geburtenzahlen 
durch die Einführung neuer familienpolitischer Maßnahmen in Deutschland, diese sind jedoch 
im europäischen Vergleich noch immer sehr niedrig . Die Zahl von 1,5 Kindern pro Frau liegt 
deutlich über dem Tiefstwert von 1,2  Kindern, welcher 1994 in Deutschland erreicht wurde  
(BiB 2021: 29). Es bleibt schwierig abzuschätzen, inwieweit unsichere Zukunftsaussichten u.a. 
aufgrund der Erfahrung aus der COVID-19-Pandemie, dem Klimawandel, dem Krieg in der Uk-
raine oder der wirtschaftlichen Lage sich negativ auf die Geburtenentwicklung auswirken. Die 
aktuellen Daten des Statistische n Bundesamts belegen, dass die zusammengefasste Gebur-
tenziffer 2022 gegenüber dem Vorjahr bereits um 8 % auf 1,46 Kinder je Frau gesunken ist und 
damit auf den niedrigsten Stand seit 2013 (1,42 Kinder je Frau) gefallen ist (Destatis 2023d). 
Was in den vergangenen Jahren immer deutlicher wird, ist der Trend, dass Frauen immer spä-
ter in ihrem Leben Kinder bekommen . „Der späte Berufseinstieg aufgrund längerer Ausbil-
dungszeiten, ökonomische Unsicherheit und gestiegene Ansprüche an Elternschaft sind einige 
Gründe für das Aufschieben von Geburten. Dies führt dazu, dass insbesonder e gebildete 
Frauen ihre Kinder in einem Alter bekommen, in dem sich das Risiko der Unfruchtbarkeit mit 
jedem Jahr erhöht und sich damit die Chance, noch Mutter zu werden, r eduziert.” (BiB 2021: 
33). Es ist auch davon auszugehen, dass sich die Anzahl potentieller Mütter im gebärfähigen 
Alter zwischen 15 und 49 Jahren reduzieren wird (vgl. Kapitel 2.2.). Gleichzeitig hat neben dem 
Alter werdender Mütter auch die Kinderlosigkeit in Deutschland in den letzten Jahrzehnten 
zugenommen (BiB 2023). 
Aufgrund der höheren zusammengefassten Geburtenziffern ausländischer Frauen wirkt sich 
insbesondere die EU-Binnenwanderung aus Süd- und Osteuropa sowie die Zuwanderung von 
Geflüchteten positiv auf das Fertilitätsgeschehen der jüngeren Vergangenheit aus  (BiB 2021: 
32). 
Die Lebenserwartung bei Geburt ist aufgrund außergewöhnlich hoher Sterbefallzahlen in den 
Wellen der Pandemie etwas zurückgegangen. Im Verlauf des ersten Coronajahres 2020 ging 
die durchschnittliche Lebenserwartung bei Geburt in Deutschland bei Männern um 0,2 Jahre 
und bei Frauen um 0,1 Jahr zurück. Als 2021 die Alpha- und Deltavarianten dominierten, sank 
sie bei Männern um weitere 0,4 und bei Frauen um 0,3 Jahre.  Vor dem Beginn der Pandemie 
war die durchschnittliche Lebenserwartung bei Geburt in Deutschland jährlich um etwa 0,1 
Jahre gestiegen (BiB 2022). Es bleibt noch abzuwarten, ob sich dieser Trend wieder aufgreifen 
lässt oder die Folgen der COVID -19-Pandemie sich langfristig auf die Sterblichkeit der Bevöl-
kerung auswirken werden. Die hohen Sterbefallzahlen im Jahr 2022 und zu Beginn des Jahres 
2023 sind durchaus als auffällig zu bezeichnen . 2022 starben mit insgesamt 1,06 Millionen 
Menschen 3,4% mehr als im Vorjahr. Insbesondere der Dezember ist dabei auffällig: in diesem 
Monat lagen die Sterbefallzahlen um 19% über dem Vergleichswert der vier Vorjahre (Destatis 
2023h). 
17 
 
Was bei der Betrachtung der reinen Einwohnerzahl als Ergebnis demographischer Prognosen 
verschleiert wird, ist der deutliche Anstieg der Personen im Renten- und Hochbetagtenalter in 
den kommenden Jahren. In den 2030er Jahren werden jedes Jahr doppelt so viele Menschen 
in Rente gehen, wie aus den Schulen in den Arbeitsmarkt nachkommen . Der größte Geburts-
jahrgang 1964 zählt derzeit 1,4 Millionen Menschen. Wenn diese 2029 die Altersgrenze von 
65 Jahren erreichen, stehen  ihnen je nach Szenario zwischen 0,74 und 0,78 Millionen neue     
18-Jährige des Geburtsjahrgangs 2011 gegenüber . Wenn es gelingt, jährlich 400.000 Netto -
Einwanderinnen bzw. Einwanderer nach Deutschland zu holen, wären es knapp 0,8 Millionen 
18-Jährige. Geht man von 1,32 Millionen Neurentner innen bzw. Neurentnern im Jahr 2029  
aus, ergäbe sich selbst bei optimaler Zuwanderungserwartung ein Defizit von 600.000 Erwerb-
stätigen (Schulz 2022: 13f.). In den 2030er Jahren wird es in vielen Teilen Deutschlands des-
halb zu einem erheblichen Mangel an Erwerbstätigen kommen, was den Wettbewerb unter 
den Kommunen um Arbeitskräfte deutlich verschärfen wird. 
Demographische Entwicklungen, die die gesamte Bundesrepublik betreffen, spiegeln sich in 
Abstufungen in der Bevölkerungsgenese der Kreise und kreisfreien Städte. Prognosen für die 
Entwicklung der Stadt Os nabrück fallen (wie in Kapitel 2.4 bereits angerissen wurde) zumin-
dest in der näheren Zukunft eher positiv aus. Slupina et al. (2019: 15) unterstreichen die un-
gebrochene Attraktivität der wirtschaftsstarken Städte und attestieren der Stadt Osnabrück 
sogar ein Bevölkerungswachstum zwischen 5 und 10 Prozent zwischen 2017 und 2035. Etwas 
darunter liegt die Bevölkerungsprognose der Investitions- und Förderbank Niedersachsen 
(NBank) aus der Wohnungsmarktbeobachtung 2023, im Rahmen derer d er Stadt Osnabrück 
eine Veränderung der Einwohnerzahl zwischen 0 und 5 % zwischen 2021 und 2040 vorausge-
sagt wird (NBank 2023). Das Landesamt für Statistik Niedersachsen (LSN) geht im Rahmen der 
aktuellen Bevölkerungsvorausberechnung aus dem Jahr 2021 von einem Wachstum von etwa 
1,17 % bis ins Jahr 2031 aus ( Landesamt für Statisti k Niedersachsen 2023 ). Im Basisszenario 
der Mikrosimulation zur Bevölkerungsentwicklung, die Destatis im Rahmen der experimentel-
len Statistik zur Verfügung stellt, wird der Stadt Osnabrück dagegen ein Bevölkerungsrückgang 
um 4,2 % zwischen 2020 und 2040 vorausberechnet  (Destatis 2023i). Im folgenden Kapitel 
werden die Treiber der demogra phischen Entwicklung in der Stadt Osnabrück genauer be-
trachtet, um die Einstellung der Modellparameter der vorliegenden Prognose vorzubereiten.  
 
 
  
18 
 
3 Demographische Entwicklung in der Stadt Osnabrück 
In der demographischen Entwicklung der Stadt Osnabrück spiegeln sich die deutschlandwei-
ten Trends wachsender Großstädte wider . So steigt auch hier die Lebenserwartung kontinu-
ierlich an, was den Alterungsprozess der Gesellschaft weiter antreibt.  Ferner ist zunächst ein 
zunehmendes Geburtenniveau zu beobachten, welches 2021 den deutschlandweiten Corona-
Peak erreicht. An dieser Stelle kann jedoch bereits vorweggenommen werden, dass die Zahlen 
nach diesem Höhepunkt wieder abnehmen.  Diese Faktoren zählen zur sogenannten natürli-
chen Bevölkerungsentwicklung, welche in einem ersten Unterkapitel differenziert dargestellt 
wird (3.1). In einem zweiten Kapitel schließen sich räumliche Wanderungsbewegungen sowie 
das Profil von Zuwandernden an (3.2). Dieses Profil ist für die Studierendenstadt ein besonders 
prägender Faktor, werden die größten Zuzüge doch durch Bildungswanderung generiert (Aus-
nahmejahre mit verstärkten Zuwanderung Geflüchteter ausgenommen). Die historischen de-
mographischen Entwicklungen lieferten bereits für die letzte Bevölkerungsprognose der Stadt 
Osnabrück die entsprechende Datengrundlage. Für eine bessere Einschätzung des Prognose-
mehrwertes und zur Einordnung von Effekten unvorhersehbarer Ereignisse werden daher un-
ter 3.3 die letzten Prognoseergebnisse der tatsächlichen Entwicklung in den Jahren 2017 bis 
2022 gegenübergestellt. Abschließend werden die zentralen Erkenntnisse der historischen de-
mographischen Entwicklung in einem Zwischenfazit festgehalten. 
3.1 Natürliche Bevölkerungsentwicklung 
Eine grundsätzliche Komponente der Bevölkerungsentwicklung stellt die natürliche Bevölke-
rungsbewegung dar. Zwar kann es auch in der Entwicklung von Geburten- und Sterberaten zu 
unvorhersehbaren Wendungen kommen, grundsätzlich ist diese Seite der Bevölkerun gsent-
wicklung jedoch leichter zu modellieren als die räumlichen Bevölkerungsbewegungen. Das na-
türliche Bevölkerungswachstum wird durch die Fertilität (Fruchtbarkeit)und die Mortalität 
(Sterblichkeit) einer Bevölkerung bestimmt.  
Zur Messung der Fertilität stehen dabei verschiedene Kennwerte zur Verfügung, angefangen 
bei der rohen Geburtenrate (crude birth rate, CBR), welche die Anzahl der Leben dgeborenen 
eines Jahres bezogen auf die Gesamtbevölkerung ausgibt. Aussagekräftiger ist jedoch die all-
gemeine Fruchtbarkeitsrate (general fertility rate (GFR)). Diese setzt die Anzahl der Lebendge-
borenen (B) ins Verhältnis zur weiblichen Bevölkerung (F) im gebärfähigen Alter, hier: zwi-
schen 15 und 49 Jahren (de Lange et al. 2014: 94):  
𝐺𝐹𝑅 =  𝐵
𝐹15−49
 𝑥 1.000 
Die zweite Säule der natürlichen Bevölkerungsentwicklung stellt die Mortalität dar. Diese wird 
mit Hilfe von Sterberaten gemessen. Da sich die Wahrscheinlichkeit zu sterben deutlich nach 
19 
 
Altersjahren unterscheidet, wird für den vorliegenden Bericht die altersspezifische Sterberate 
(MRi) verwendet. Diese gibt an, wie viele Sterbefälle (D) auf 1.000 Personen (P) einer bestimm-
ten Altersklasse kommen (de Lange et al. 2014:105): 
𝑀𝑅𝑖 =  𝐷𝑖
𝑃𝑖
 𝑥 1.000 
 
3.1.1 Fertilität 
Die Gründe für oder gegen eine Elternschaft sind äußerst komplex und vielschichtig. So spielen 
sowohl die individuelle Lebenssituation, z.B. der Bildungsweg der Frau, als auch externe Fak-
toren wie beispielsweise ökonomische Möglichkeiten sowie der gesellschaftliche Wandel und 
die damit zusammenhängende Emanzipation der Frau eine wichtige Rolle (Geißler und Meyer 
2008: 48f.). Für die Prognose der Gesamtstadt kann der Blick der Statistik dabei nicht auf jede 
persönliche Situation mit ihren vielfältigen Beweggründen eingehen. Vielmehr wird die 
Summe aller Frauen im gebärfähigen Alter betrachtet, da diese Größe einen wesentlichen Ein-
fluss auf die Zahl der Geburten hat. Dabei ergeben sich je nach Quelle unterschiedliche Alters-
abgrenzungen. Für die letzten Prognosen wurden die Jahrgänge 15 bis 45 ausgewählt. Da al-
lerdings die Geburten in den höheren Altersjahrgängen zunehmen und auch deutschlandweit 
das Durchschnittsalter der Mutter bei der Erstgeburt seit zehn Jahren fast durchgehend an-
steigt (von 29,0 Jahren 2010 zu 30,2 Jahren 2020), wird die Altersspanne auf 15 bis 49 Jahre 
erhöht (vgl. Destatis 2023j). Diese Änderungen gilt es bei möglichen Vergleichen der Progno-
sen miteinander zu berücksichtigen. Die nachfolgende Tabelle stellt die Entwicklung der Zahl 
der Frauen  im Alter zwischen 15 und 49 Jahren in der Stadt Osnabrück sowie die Zahl der in 
den entsprechenden Jahren gemeldeten Geburten dar. 
Tabelle 3: Frauen im Alter zwischen 15 und 49 Jahren und Zahl der Geburten 
 1982 1992 2002 2012 2020 2021 2022 
Frauen 15-49 Jahre 38.999 40.793 40.127 39.426 40.837 41.068 42.069 
Zahl der Geburten 1.364 1.714 1.453 1.406 1.549 1.722 1.455 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Vor dem Hintergrund des demographischen Wandels mag die seit 2012 zunehmende Zahl an 
Frauen im gebärfähigen Alter überraschen , sie lässt sich jedoch als Echoeffekt der Babyboo-
mer erklären. Die Kinder- bzw. Enkelkindergeneration der Babyboomer der 60er Jahre ist stark 
besetzt, wodurch deren Töchter und zuteilen Enkeltöchter nun selbst im Familiengründungs-
alter sind. Gleichzeitig sind durch den gesellschaftlichen Wandel auch mehr Frauen erwerbs-
tätig, sodass Großstädte als Bildungsstandorte und Orte eines breiten Arbeitsplatzangebotes 
20 
 
von besonderer Attraktivität sind. Hinzu kommt im Jahr 2022 der Sondereffekt der Geflüchte-
ten aus der Ukraine, die zumeist weiblich sind. Dieser Punkt wird unten und in Kapitel 4.2 
weiter ausgeführt. 
Neben der Summe der Frauen im gebärfähigen Alter ist darüber hinaus die Besetzung der ein-
zelnen Altersjahrgänge wichtig, da sich zum einen altersbedingt im Lebensverlauf eine unter-
schiedliche Fruchtbarkeit von Frauen ergibt. Die Zahl der 30-Jährigen ist unter diesem Aspekt 
relevanter als die Zahl der 40 -Jährigen, da die biologische Fertilität ab 35 deutlich abnimmt 
(Wölfler 2021: 11). Zum anderen startet mit 30 Jahren die sogenannte Settlementphase, in 
der die Ausbildung sowie der Berufseinstieg bereits erfolgt ist und Raum für das Thema Fami-
lienplanung schaffen. Die Verteilung in Abbildung 7 untermauert dies: 
Abbildung 7: Durchschnittliche Zahl der Geburten nach Alter der Mutter bei der Geburt zwi-
schen 2014-2022 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Insbesondere die Altersjahrgänge 29 bis 35 sind bei den Müttern stark vertreten. Am häufigs-
ten ist dabei der Wert des Altersjahres 32 besetzt, er bildet somit den Modus. Zu den Grenzen 
hin nehmen die Ausprägungen ab, allerdings ist insbesondere auch die untere Altersgrenze in 
einzelnen Jahren besetzt. Im Durchschnitt waren Frauen bei der Geburt in Osnabrück 31,15 
Jahre alt und somit etwas älter als der bundesweite Durchschnitt (30,4 Jahre) (Destatis 2023d). 
Auch die Altersstruktur der Frauen selbst spielt eine wichtige Rolle, da sich insbesondere die 
Besetzung der fruchtbaren, weiblichen Altersjahrgänge auf die Fe rtilität einer Bevölkerung 

21 
 
auswirkt. Abbildung 8 gibt einen Überblick über die aktuellen Strukturen  im Jahr 2022 sowie 
die Entwicklung im Vergleich zu 2002. 
Abbildung 8: Alter der Frauen in den Jahren 2002 und 2022 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Im Jahr 2022 leben deutlich mehr 20 - bis 30-Jährige in der Stadt Osnabrück als noch 2002, 
wobei sich dieses Verhältnis bei den 33- bis 48-Jährigen umkehrt, bevor das Jahr 2022 wieder-
rum mit deutlich mehr 49 - bis 61-Jährigen aufwartet. Die Jahrgänge 61 bis 80 liegen absolut 
gesehen abermals unter der Besetzung 2002, wohingegen die höchsten Altersjahre im Ver-
gleich wieder überwiegen. 
Diese Entwicklung liegt unter anderem an dem natürlichen Alterungsprozess, d.h. die damals 
20- bis 30-Jährigen sind in den großen Anteilen der nun 20 Jahre älteren zu finden. Ein weiterer 
Erklärungsansatz ist die zunehmende Anzahl an Studierenden in Osnabrück – seit 2002 hat die 
Studierendenzahl von 18.418 auf 26.973 und somit die Zahl der 20- bis 30-Jährigen zugenom-
men. Jedoch ist anzunehmen, dass sich die St udierenden prioritär auf ihre Ausbildung und 
weniger auf eine Familiengründung konzentrieren. 
Bei der Betrachtung des Jahres 2022 sind allerdings immer auch die aufgrund des Uk raine-
kriegs entstandenen Sondereffekte zu berücksichtigen. Die Geflüchteten sind vor allem junge 
Frauen, auf die ein Teil dieser Entwicklung zurückzuführen ist. Im Vergleich zu 2021 zeigen sich 
ähnliche Entwicklungstendenzen, welche jedoch 2022 deutlich stärker  ausgeprägt sind. Bei 
den 15- bis 49-Jährigen sind es insgesamt 1.001 Frauen mehr, darunter 329 20- bis 30-Jährige 
und 422 34 bis 49 -Jährige. Für eine bessere Veranscha ulichung der Thematik wird an dieser 

22 
 
Stelle auf die unterschiedlichen Altersstrukturen der Bevölkerungsgruppen „Personen mit ei-
ner deutschen Staatsangehörigkeit“, „Personen mit einer ukrainischen Staatsangehörigkeit“ 
und „Personen mit einer weiteren ausländischen Staatsangehörigkeit“ in Abbildung 9 verwie-
sen. 
Abbildung 9: Altersstruktur der Frauen nach Staatsangehörigkeit für das Jahr 2022 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Vor allem in dem Bereich der 33- bis 55-Jährigen liegt der Anteil der ukrainischen Frauen über 
dem der deutschen. Bei den weiteren Ausländerinnen sind es vor allem die Altersjahrgänge 
24 bis 51. Beide Altersgruppen wirken sich stark auf die Geburtenzahlen der Osnabrücker 
Stadtgesellschaft aus. Das Verhältnis dieser beiden Größen drückt sich in der bereits unter 3.1 
erläuterten general fertility rate (GFR) aus. Anhand der Daten aus Tabelle 3 lassen sich nun die 
Jahresspezifischen Fertilitätsraten berechnen. Die Ergebnisse werden in Tabelle 4 ergänzt. Für 
das Jahr 2022 ergibt sich beispielsweise folgende Berechnung: 
𝐺𝐹𝑅2022 =  1.455
42.069  𝑥 1.000 = 34,6 
Tabelle 4: Fruchtbarkeitsraten in Zehnjahresschritten. 
 1982 1992 2002 2012 2020 2021 2022 
Frauen  
15-49 Jahre 
38.999 40.793 40.127 39.426 40.837 41.068 42.069 
Zahl der  
Geburten 
1.364 1.714 1.453 1.406 1.549 1.722 1.455 
GFR 35,0 42,0 36,2 35,7 37,9 41,9 34,6 
Quelle: eigene Berechnung auf Basis des Melderegisters der Stadt Osnabrück (2023) 
In den Zahlen der vergangenen 40 Jahre lassen sich sowohl Unterschiede im generativen Ver-
halten als auch bestimmte Sondereffekte ablesen. 1982 kamen 35 ,0 Kinder auf 1.000 Frauen 

23 
 
im Alter von 15 bis 49 auf die Welt, wobei in den darauffolgenden zehn Jahren ein Anstieg auf 
eine Rate von 42,0 stattfand. Dieser Anstieg ist, wie auch die absolute Zunahme an Frauen im 
entsprechenden Alter, auf die Echogeneration der Babyboomer zurückzuführen. Daran knüpft 
wiederrum eine Abnahme der Rate auf das vorangegangene Niveau an. Seit 2016 ist wieder 
eine Zunahme zu beobachten. Dabei ist das Jahr 2021 mit 1.722 Geburten ein klares Ausrei-
ßerjahr, welches auf den sogenannten Corona-Peak zurückzuführen ist. In Folge steigt auch 
die Fruchtbarkeitsrate. Auch das Jahr 2022 stellt eine Ausnahme dar. Die Geburtenzahlen ge-
hen auf das durchschnittliche Niveau von vor 2021 zurück, gleichzeitig steigt allerdings auf-
grund der Geflüchtetensituation die Anzahl der Frauen zwischen 15 und 49 Jahren. Wie bereits 
aus Abbildung 9 hervorgeht, sind einige geburtsrelevante Altersjahrgänge bei Ausländerinnen 
stärker vertreten als bei Deutschen, d.h. diese und darunter auch die Geflüchteten verstärken 
jene Altersjahrgänge. Gleichzeitig kommen aber 2022 nicht proportional gleich viele Geburten 
hinzu und das Verhältnis wird verzerrt. 
Neben dem Alter wirkt sich die Variable Staatsangehörigkeit auch auf das generative Verhal-
ten aus, weshalb im folgenden Diagramm die Fertilitätsrate von „Personen mit deutscher 
Staatsangehörigkeit“ und „Personen mit einer ausländischen Staatsbürgerschaft“ miteinander 
verglichen werden. 
Abbildung 10: Altersspezifische Fertilitätsrate nach Staatsangehörigkeit im Jahr 2022 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023). 

24 
 
Es zeigt sich, dass Frauen mit einer ausländischen Staatsbürgerschaft, hier in  lila dargestellt, 
deutlich früher Kinder bekommen, als Frauen mit einer deutschen Staatsangehörigkeit. Dieses 
Verhältnis dreht sich erst in den späten Zwanzigern, konkreter: im Alter von 29 Jahren, um. 
3.1.2 Mortalität 
Die zweite Dimension der natürlichen Bevölkerungsentwicklung stellt die Analyse der Sterbe-
fälle sowie die der heutigen bzw. zukünftigen Lebenserwartung dar. Abbildung 11 bildet die 
Entwicklung der Sterbefälle in der Stadt Osnabrück in den letzten rund 40 Jahren ab. 
Abbildung 11: Sterbefälle in den Jahren 1980 bis 2022 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023). 
Auffällig ist, dass trotz einer steigenden Bevölkerungszahl die Anzahl an Sterbefällen - von ein-
zelnen Ausreißerjahren abgesehen - zurückgeht. Starben im Jahr 1980 knapp 2.000 Personen, 
so sind es 2021 noch 1.660 Personen. Auffällig ist das Jahr 2022, welches sich durch einen 
deutlichen Anstieg der Sterbefälle auf 1.854 auszeichnet. Ein möglicher Grund für diesen ho-
hen Wert sind verstärkte Todesfälle mit bzw. an Covid-19 sowie eine ausgeprägte Grippewelle 
in diesem Jahr (Destatis 2023k). Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf die Sterbefal-
lentwicklung zeigt die folgende Abbildung. 
 

25 
 
Abbildung 12: Sterbefälle mit/an Covid-19 März 2020 bis Juni 2023 
 
Quelle: Siekmann 2023. 
In den ersten beiden Pandemiejahren 2020 und 2021 sterben 59 bzw. 54 Personen mit/an 
Covid-19. Dabei treten insbesondere die Monate November 2020 bis Januar 2021 hervor, in 
denen jeweils 20 bzw. 21 Personen mit/an Covid-19 sterben. Der Peak des Jahres 2022 ist im 
März mit insgesamt 15 Todesfällen etwas schwächer ausgeprägt, gleichzeitig sterben im Jah-
resverlauf insgesamt 80 Personen und somit deutlich mehr als 2020 und 2021. Im ersten Halb-
jahr 2023 sterben mit insgesamt 12 Personen deutlich weniger mit/an Covid-19 als im Vorjahr. 
Als weiterer Grund für die erhöhten Sterbefälle 2022 ist die besonders starke Grippewelle an-
zuführen, welche sich in einer deutlich stärkeren Ausprägung des jahrestypischen Verlaufs der 
Sterbefälle in den Wintermonaten widerspiegelt (Destatis 2023k). Die Peaks in den Monaten 
November und Dezember sind 2022 somit stärker als sonst ausgeprägt (189 bzw. 180 Sterbe-
fälle statt dem jährlichen Mittel von 153 bzw. 141) . Im Jahr 2023 setzt sich der Trend der ho-
hen Sterbefallzahlen fort. Bereits in den ersten drei Quartalen sterben 1.376 und somit ebenso 
überdurchschnittlich viele Personen wie im vorangegangenen Ausreißerjahr. Der Durchschnitt 
für die Jahre 2014-2021 liegt für den gleichen Zeitraum bei 1.233. Eine mögliche Begründung 
hierfür sind die starken Geburtenjahrgänge aus den 1930er Jahren, welche mittlerweile ein 
Alter ab 84 Jahren erreicht haben und welche auch in den nächsten Jahren nach und nach 
sterben werden. Die von den Ausreißerjahren abgesehen zurückgehenden Sterbefälle bei 
gleichzeitigem Bevölkerungswachstum lassen sich aus einer steigenden Lebenserwartung ab-
leiten, welche bereits unter 2.2 dargelegt wurde. 

26 
 
Analog zur altersspezifischen Fertilitätsrate lässt sich auch eine altersspezifische Sterberate 
berechnen, in welcher sich die steigende Lebenserwartung widerspiegelt. Abbildung 13 stellt 
diese für die Jahre 1971 und 2022 dar. Dabei ist auf die logarithmische Skalierung der x-Achse 
zu achten, wodurch der Abstand der Hilfslinien bzw. der Beschriftungen in Zehnerpotenzen 
angegeben wird . Diese Skalierung ist aufgrund der teilweisen sehr unterschiedlich starken 
Ausprägungen über alle Altersjahre hinweg notwendig. 
Abbildung 13: Altersspezifische Sterberaten (Sterbefälle pro 1.000 Personen im Altersjahr) 
 
Quelle: Landesamt für Statistik Niedersachsen (2023) 
Auffällig sind dabei die durchweg höheren Sterberaten im Jahr 1971, wobei jedoch die Diffe-
renzen je nach Altersjahr unterschiedlich stark ausgeprägt sind.  In den hohen Altersjahrgän-
gen nimmt die Sterberate im betrachteten Zeitraum stark ab. Als Beispiel seien hier die Raten 
der 91-Jährigen angeführt, welche sich von 340 Sterbefälle je 1.000 auf 150 im Jahr 2022 fast 
halbiert haben. Änderungen finden sich aber auch in den jüngeren Jahrgängen, in denen die 
Sterberate insgesamt deutlich niedriger ausfällt. Für einige Altersjahrgänge wurden 2022 so-
gar keinerlei Sterbefälle vermeldet. Obwohl die Sterberaten abgenommen und die Lebenser-
wartung insgesamt zugenommen ha ben, verteilt sich die Sterbewahrscheinlichkeit sehr un-
terschiedlich auf die Geschlechter. Abbildung 22 verdeutlicht das exemplarisch für das Jahr 
2022. 
  

27 
 
Abbildung 14: Sterbefälle nach Altersjahren und Geschlecht im Jahr 2022 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Deutlich hervor tritt die längere Lebensdauer von weiblichen Personen. Während die Sterbe-
fälle bei Männern bereits ab einem Alter von 30 Jahren langsam ansteigen, ist bei den Frauen 
ein erkennbar flacherer Verlauf zu beobachten. Dieser Unterschied ist unter anderem auf ver-
schiedene Verhaltensweisen der beiden Geschlechter zurückzuführen. Frauen verhalten sich 
durchschnittlich betrachtet gesundheitsbewusster und risikoaverser (Sauerberg et al. 2023 : 
1052f.). Zudem finden sich die Peaks der Verteilung der Frauen in deutlich höheren Altersjah-
ren. 
Eine Differenzierung der Sterbefälle nach deutscher und ausländischer Staatsangehörigkeit ist 
an dieser Stelle nicht zielführend, da die Fallzahlen der nicht-deutschen Personen deutlich ge-
ringer sind. Eine eindeutige Begründung lässt sich hierfür leider nicht aufführen, mögliche Ur-
sachen könnten jedoch der healthy-migrant-effect sowie der s almon-bias-effect sein. Der 
healthy-migrant-effect beschreibt die Beobachtung, dass die Personen, die sich für einen Fort-
zug aus ihrem Herkunftsland bzw. eine Einwanderung nach Deutschland entscheiden, oft bes-
ser ausgebildet, unternehmerischer und gesund sind. Sie befinden sich zudem oft in der  Er-
werbsphase. Der Effekt nimmt jedoch mit der Aufenthaltsdauer ab. Dies ist vor allem auf die 
schwierigen Rahmenbedingungen für Migrantinnen und Migranten zurückzuführen, wie etwa 
ein oftmals geringeres Einkommen, die fehlende familiäre Unterstützung oder auch die Dis-
kriminierung im Zugang zur gesundheitlichen Versorgung zurückzuführen (Domnich et al. 
2012: 2). Rada et al. (2022) belegen hier den Einfluss der „social determinants of health“, wel-
cher sich verstärkt bei Migrantinnen und Migranten auswirkt und sich beispielsweise in einer 

28 
 
fehlenden Krankenversicherung äußert (Rada et al 2022: 5ff.) Bei älteren Personen ab 65 Jah-
ren zeigt sich der healthy-migrant-effect nicht. Vielmehr ist die Sterberate von Personen ohne 
deutsche Staatsbürgerschaft in den höheren Altersjahren aufgrund sozialer Benachteiligun-
gen und einer damit verbundenen schlechteren gesundheitlichen Versorgung höher als die 
von Deutschen (Kibele et al. 2008: 392). Beim salmon-bias-effect wird angenommen, dass Ein-
gewanderte, deren Gesundheit abnimmt, wieder zurück in ihr Herkunftsland ziehen. Gründe 
hierfür sind unter anderem die dortige größere familiäre Unterstützung (Guillot et al. 2018: 
1). Dabei wird die Rückkehr in die Heimat oft nicht von den deutschen Behörden registriert, 
sodass dortige Todesfälle nicht berücksichtigt werden und die Personen als lebende Person in 
den laufenden Statistiken erhalten bleiben (Domnich et al. 2012: 2f.). 
  
29 
 
3.2 Räumliche Bevölkerungsbewegung 
Neben der natürlichen Bevölkerungsbewegung ist die räumliche Bevölkerungsbewegung die 
zweite Säule der Bevölkerungsentwicklung. Der Wohnortswechsel ist selten eine willkürliche 
Entscheidung und vielmehr ein Abwägen der individuellen Lebensumstände und –ziele. In der 
Demographie spricht man an dieser Stelle von Pull - und Push-Faktoren. Pull-Faktoren führen 
dazu, dass Personen in die Stadt ziehen. Dies können unter anderem ein breiteres Arbeits-
platzangebot, ein attraktiver Wohnungsmarkt, eine bessere Versorgung sowie ein leichter Zu-
gang zu Fort- und Weiterbildungen sein. Im Gegensatz dazu stellen Push-Faktoren wie bei-
spielsweise Kriege, Naturkatastrophen oder ein Mangel an Arbeitsplätzen Gründe  für einen 
Wegzug dar (de Lange et al. 2014: 148).  Auf der persönlichen Ebene spielt  bei der Entschei-
dung für einen Fort - bzw. Zuzug eine Vielzahl möglicher Pull - und Push-Faktoren mit unter-
schiedlicher Gewichtung eine Rolle . Je nach eigener Lebenssituation können einzelne Fakto-
ren als stärker oder schwächer wahrgenommen werden, sodass unterschiedliche Motive im 
Vordergrund der Migration stehen. Dazu können neben der Verbesserung der wirtschaftlichen 
Situation und der Arbeitsmigration auch soziale Motive wie beispielsweise eine Familiengrün-
dung oder -zusammenführung gehören (Wehrhahn 2016: 53). Es findet folglich keine lineare 
Abwanderungsbewegung in die bevorzugten Räume statt. 
Wanderungsbewegungen sind dadurch äußerst divers. Dies zeigt sich auch in der Begriffsviel-
falt, welche an dieser Stelle für ein besseres Verständnis angerissen werden soll. Anstatt des 
Wortes Wanderung im Sinne von Wohnsitzveränderung wird häufig der Ausdruck Räumliche 
Bevölkerungsbewegung im Gegensatz zur Natürlichen Bevölkerungsbewegung, zu der vor al-
lem die Geburten und Sterbefälle zählen, verwandt. Die Differenz aus Zu- und Fortzügen ergibt 
den Wanderungssaldo. Überwiegen die Zuzüge, spricht man von ein em Zuwanderungsüber-
schuss, Wanderungsgewinn oder einer positiven Wanderungsbilanz bzw. Nettozuwanderung; 
überwiegen die Fortzüge, von einem Abwanderungsüberschuss, Wanderungsdefizit, Wande-
rungsverlust oder einer negativen Wanderungsbilanz bzw. Nettozuwanderung. Zur Bezeich-
nung des Wanderungssaldos wird häufig der Begriff Nettowanderungen verwendet, der die 
Zahl der zugewanderten Personen abzüglich der abgewanderten Personen bezeichnet. Ent-
sprechend bezieht sich die Bezeichnung Bruttowanderung auf die reine Zahl der Zu- und Fort-
züge. Die Wanderungen innerhalb eines Gebietes heißen Binnenwanderung, die Wanderun-
gen über die Grenzen eines Gebietes Außenwanderung. Bei der Unterscheidung zwischen Bin-
nenwanderung und Außenwanderung muss vor weg immer geklärt werden, für welche Ge-
bietsabgrenzungen diese Begriffe gelten. Die Wanderungen innerhalb der Stadt sind Binnen-
wanderungen und alle Wanderungen über die  Stadtgrenzen Außenwanderung. Für die Wan-
derungen über die Staatsgrenzen ist auch die  Bezeichnung Internationale Wanderungen üb-
lich. Die aus dem Ausland kommenden Personen werden als Einwanderer und die ins Ausland 
gehenden Personen als Auswanderer bezeichnet (Schmid et al. o.J.). 
 
30 
 
3.2.1 Entwicklung der Zu- und Abwanderung 
Seit dem Jahr 2009 zeichnet sich, mit Ausnahme des ersten Pandemiejahres 2020, in Osnab-
rück ein stetiges Bevölkerungswachstum ab. Dabei liegt die Zahl der Sterbefälle  in fast allen 
Jahren über der Geburtenzahl. Lediglich die Jahre 2016-2018 zeigen ein leicht positives natür-
liches Bevölkerungswachstum. Hinzu kommt das Jahr 2021 mit dem auch deutschlandweit zu 
beobachtenden Corona-Babypeak. Diese Einzelfälle reichen jedoch nicht aus, um den natürli-
chen Bevölkerungsrückgang aufgrund der zunehmenden Alterung der Stadtbevölkerung ab-
zufedern. 
In den letzten Jahren haben daher Zuwanderungsgewinne den größten Einfluss auf die Bevöl-
kerungsentwicklung der Stadt. Tabelle 5 gibt hierzu einen Überblick über die Entwicklung der 
Zuzüge. 
Tabelle 5: Historische Zuwanderungen 2014-2022 
Jahr 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 
Zuwan-
derung 
13.122 17.682 16.281 13.776 14.179 14.116 11.976 13.534 16.400 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) und eigene Berechnung 
Aufgrund des weltpolitischen Geschehens finden sich insbesondere in der jüngeren Vergan-
genheit zum Teil sehr starke Ausreißer. So sind es vor allem die Jahre 2015, 2016 und 2022, in 
denen durch Geflüchtetenmigration starke Zuwanderungszahlen von bis zu 17.682 Personen 
im Jahr 2015 erreicht werden. Im Gegensatz dazu zeigen sich im Jahr 2020 aufgrund der CO-
VID-19-Pandemie deutlich weniger Zuzüge von rund 12.000. Wird der Median der vergange-
nen acht Jahre als Mittelwert betrachtet, pendeln sich die Zahlen bei 13.946 Zuzügen ein. Die-
ser Betrag spiegelt sich auch im arithmetischen Mittel der letzten Normaljahre, 2019 und 
2021, wider (13.943). 
Für die Bevölkerungsentwicklung ist über die reinen Zuzugszahlen hinaus der Saldo der Wan-
derungen aussagekräftiger, also das Zusammenspiel von Zu - und Wegzügen. Dabei sind im 
Zeitraum 1980 bis 2022 deutliche Schwankungen in den Zu - und Abwanderungszahlen  im 
Saldo zu erkennen, welche Abbildung 15 zu entnehmen sind. 
  
31 
 
Abbildung 15: Wanderungssaldo in Osnabrück zwischen 1980 und 2022 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Größere Wanderungsgewinne konnten zwischen den Jahren 1989 und 1993 erzielt werden,  
die stark durch die Wiedervereinigung und die Zuwanderung von Aussiedlern geprägt waren. 
Nach dieser Zeit nahm die Bevölkerung in einigen Jahren sogar ab . Ein möglicher Grund liegt 
in den damals geringen Baulandpreisen im Umland, welche eine verstärkte Suburbanisierung 
und folglich die Abwanderung aus der Stadt Osnabrück nach sich zog. Der erneut positive 
Saldo im Jahr 1995 lässt sich unter anderem auf eine verstärkte Zuwanderung aufgrund des 
Balkankonfliktes zurückführen. 2009 wurde dann ein Wendepunkt erreicht. Seither fallen die 
Wanderungssalden positiv aus, was zu einem  kontinuierlichen Anstieg der Bevölkerungszahl 
in Osnabrück geführt hat. Einen wesentlichen Einfluss könnte die Vermarktung der sogenann-
ten Britenwohnungen gehabt haben. Vor dem Abzug der britischen Streitkräfte hatte jede 10. 
Person in Osnabrück eine britische Staatsangehörigkeit. Mit dem Abzug der Truppen und de-
ren Familien wurden plötzlich große  Wohnpotentiale verfügbar. Da die Angehörigen der 
Streitkräfte nicht im Melderegister geführt  wurden, kam es hier zum Anstieg der Bevölke-
rungszahl. Besonders auffällig ist auch das Jahr 2015, welches durch die Zuwanderung Ge-
flüchteter sowie die Einführung der Zweitwohnsitzsteuer mit einem Rekordsaldo von + 6.334 
Personen aufwartet. Der Einfluss der Zweitwohnsitzsteuer beschränkt sich dabei nicht allein 
auf die Ummeldungen einer großen Zahl von Nebenwohnsitzen in Hauptwohnsitzen im Jahr 
der Einführung. Es ist davon auszugehen, dass sich auch ein langfristig verändertes Anmelde-
verhalten in Folge dieser Maßnahme einstellen wird. So ist die Zahl der Nebenwohnsitze zwi-
schen 2004 und 2014 kontinuierlich von 5.618 auf 9.580 Personen angestiegen. Nach der Ein-
führung der Zweitwohnsitzsteuer waren am 31.12.2015 noch 2.010 Personen mit Neben-
wohnsitz in der Stadt gemeldet. Ein Jahr später ging die Zahl auf 1.958 zurück. Viele Neubür-
gerinnen und Neubürger Osnabrücks haben sich vermutlich gleich im Verlauf des Jahres 2016 

32 
 
mit Hauptwohnsitz gemeldet, um der Steuer zu entgehen. Zwischen den Jahren 2017 bis 2019 
kam es dann nur noch zu geringfügigen Wanderungsgewinnen, die deutlich hinter den Werten 
aus 2015 und 2016 zurückfallen. 
Insbesondere die letzten drei Jahre zeigen, wie dynamisch Wanderungsbewegungen ausfallen 
können. Das erste Pandemiejahr 2020 führte aufgrund strenger Lockdownmaßnahmen sowie 
damit verbundenen Unsicherheiten zu einer negativen Wanderungsbilanz, in der sich die Fol-
gen der weltweiten Covid -19-Pandemie für Studierende  widerspiegeln. Mit dem Lockdown 
einhergehende Schließungen führten dazu, dass Studierende viele Nebenjobs, z.B. in der Gast-
ronomie, nicht mehr ausüben konnten und hierdurch eine stärkere finanzielle Belastung er-
fuhren. Darüber hinaus fielen  Präsenzveranstaltungen aus und wurden durch Online-Ange-
bote ersetzt. Insgesamt zogen in diesem Jahr deutlich weniger Studierende nach Osnabrück 
als gewöhnlich, einige Studierende zogen zudem zurück in die Heimat. Hinzu kommt der weg-
fallende Abiturjahrgang  durch die Wiedereinführung des neunjährigen Gymnasialbesuchs. 
Insgesamt ergibt sich ein negativer Wanderungssaldo von –685. Im Jahr 2021 lag die Bilanz 
dann auch wegen des verstärkten  bzw. nachholenden Zuzugs der Studierenden mit +767 et-
was über dem Durchschnittswert der vorrangehenden Jahre (+589). Im Jahr 2022 führt der 
Ukrainekrieg zu einem verstärkten Zuzug von Geflüchteten (+ rund 2.000) und damit dem 
höchsten Zuwanderungsüberschuss seit 2015. Im Jahr 2022 waren insgesamt 6.200 Geflüch-
tete in Osnabrück gemeldet. Wie auch bereits die Jahre 2015 und 2016 beeinflusst auch dieser 
Zugewinn die Größe und Struktur der Bevölkerung deutlich. Ob und inwiefern es sich dabei 
um einen langfristigen Einfluss handelt, ist jedoch schwer abzusehen. Erfahrungen aus dem 
Balkankonflikt zeigen, dass der Großteil der damaligen Geflüchteten einige Zeit nach Ende der 
Kampfhandlung wieder in das jeweilige Heimatland zurückgekehrt ist. Da der Krieg in der Uk-
raine noch weiter anhält  und andere gesetzliche Rahmenbedingungen bestehen, lassen sich 
diese Erfahrungen jedoch nicht ohne weiteres übertragen. Aufgrund des anhaltenden Krieges 
und des möglichen Familiennachzuges lässt sich annehmen, dass auch in den nächsten Jahren 
eine verstärkte Zuwanderung aus der Ukraine stattfinden könnte. Darüber hinaus zeigt eine 
Befragung von Geflüchteten aus der Ukraine, dass mit andauernder Kampfhandlung die 
Bleibeabsicht anwächst (Brücker et al. 2022: 3f.).  Im Kapitel 4.2.1 wird noch detaillierter auf 
die hier zugrundeliegende Studie eingegangen.  Zudem unterscheidet sich das Profil der Ge-
flüchteten aus der Ukraine zu dem  bisheriger Geflüchtetenbewegungen, da insbesondere 
Frauen mit Kindern nach Deutschland fliehen. Abbildung 16 stellt das Altersprofil aller zum 
31.12.2022 in Osnabrück gemeldeter Geflüchteten dar. 
  
33 
 
Abbildung 16: Registrierte Geflüchtete nach Altersjahren in der Stadt Osnabrück (Stand 
31.12.2022) 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Insbesondere die Altersjahrgänge zwischen 20 und 40 Jahren sind stark vertreten, wohinge-
gen die höheren Altersjahrgänge nur gering besetzt sind. Hierin lesen sich die in 3.1.2 beschrie-
benen Effekte ab. 
Neben den Geflüchteten sind es vor allem junge Menschen auf der Suche nach Aus- und Wei-
terbildungsangeboten, die den Großteil der Zuwanderung nach Osnabrück ausmachen. Abbil-
dung 17 stellt zur Veranschaulichung die durchschnittliche Zu- und Abwanderung nach Alters-
jahren 2014 und 2022 dar. 

34 
 
Abbildung 17: Durchschnittsalter der zu - und abwandernden Personen zwischen 2014 und 
2022 
  
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Bei der Betrachtung der Altersjahre der zuziehenden Personen fällt vor allem die Gruppe der 
17- bis 25-Jährigen auf. In den verstärkten Zuzügen dieser Altersgruppe sind insbesond ere 
Studierende und Auszubildende enthalten, die die Stadt Osnabrück als Bildungsstandort ge-
wählt haben. Damit einher gehen auch die zeitlich versetzen Bevölkerungsverluste bei den 25- 
bis 40 -Jährigen. In dieser Altersgruppe liegen die Wegzüge über den Zuzügen. Mögliche 
Gründe für eine verstärkte Abwanderung können dabei fehlende aufbauende Studienange-
bote sein, wodurch Osnabrück Studierende an andere Bildungsstandorte verliert. Darüber hin-
aus könnte sich in der Abwanderung von Personen in der Berufseinstiegsphase auch eine er-
höhte Nachfrage an Arbeitsplätzen zeigen, die nicht vollständig lokal bedient werden kann. 
  

35 
 
Der direkte Vergleich nach Altersgruppen hebt die wachsende Bedeutung der Stadt als Aus- 
und Weiterbildungsstätte weiter hervor: 
Abbildung 18: Zuzüge nach Altersgruppen nach Osnabrück für die Jahre 2014, 2019 und 2022 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Besonders starke Zuzüge  finden in der Altersgruppe  der 18- bis 24-Jährigen und somit der 
Gruppe in der Bildungswanderung statt. Von 2014 auf 2019 nahmen die Zuzüge um  692 zu – 
ein Trend, der sich zu 2022 jedoch nicht fortschreibt. Im Vergleich zu 2019 sind es sogar  364 
Zuzüge weniger. Dieser Rückgang hat verschiedene Gründe. Die Jahre 2020 bis 2022 sind stark 
von der COVID-19-Pandemie geprägt, im Rahmen derer das Studienangebot vor Ort nicht im-
mer möglich und ein Umzug in die Universitätsstadt Osnabrück für viele Studierende nicht 
notwendig war. Vergleicht man die betreffenden Jahre, so ist jedoch eine Erholung zu erken-
nen. Nach dem Tiefpunkt von 2020 mit 4.766 Zuzügen wuchs die Anzahl 2021 wieder auf 5.101 
und 2022 auf 5.265 an. Neben der COVID-19-Pandemie ist der starke Rückgang von vormals 
5.629 Zuzügen auf den wegfallenden Abiturjahrgang zurückzuführen. Vermutlich werden sich 
die Zuzüge dieser Altersgruppe wieder auf das Niveau vor der Pandemie einpendeln und viel-
leicht sogar darüber hinauswachsen. Es stellt sich jedoch die Frage, wie stark beziehungsweise 
wie lange ein solches Wachstum erfolgt. Das Wachstum der Studierendenschaft ist letztlich 
nicht bis in das Unendliche mög lich, da den Studierenden ein qualitativ hochwertiges, teil-
weise betreuu ngsintensives Angebot bereitgestellt wird  und auch in Zukunft bereitgestellt 
werden soll, die Ressourcen dafür aber endlich sind.  Auch werden die stark besetzen Studie-
rendenjahrgänge der letzten Jahre nicht ewig vorhalten. In absehbarer Zeit ist mit einem leich-
ten Rückgang des Studierendenpotentials aus Deutschland zu rechnen (vgl. Kapitel 2.2.). Ein 
Ausbau der Internationalisierung der Hochschule und der Universität könnte hier gegensteu-
ern. Darüber hinaus zeigt sich an anderer Stelle ein deutlicher Anstieg der Zuzüge von 2019 zu 
2022. 

36 
 
Die Zuzüge der Altersgruppen der 30- bis 49-Jährigen und der unter 18-Jährigen verzeichnen 
ein Plus von 31,9 % bzw. 73,3 %. Hierin lassen sich die Auswirkungen des Ukrainekrieges able-
sen. Die Geflüchteten sind zumeist weiblich, zwischen 40 und 59 Jahre alt und kommen mit 
ihren Kindern nach Deutschland. Eine solch starke Zuzugsrate dieser Altersgruppe wird sich in 
den nächsten Jahren unter normalen Bedingungen vermutlich nicht fortsetzen. 
Als zweite Komponente der räumlichen Bevölkerungsbilanz lassen sich auch die Wegzüge dif-
ferenziert nach Altersgruppen betrachten (siehe Abbildung 19): 
Abbildung 19: Wegzüge nach Altersgruppen nach Osnabrück für die Jahre 2014, 2019 und 
2022 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Auch hier zeigen sich besonders hohe Werte in der Altersgruppe der 18- bis 24-Jährigen. Stu-
dierende ziehen folglich nicht nur in die Stadt, sondern verlassen diese auch, etwa wenn das 
Weiterbildungsangebot vor Ort nicht zu den persönlichen Plänen passt oder das Grundstu-
dium absolviert ist und es für ein aufbauendes Studium in eine andere Stadt geht. Es handelt 
sich folglich um eine sehr dynamische Bevölkerungsgruppe . Ihre  Wanderungsbewegungen 
wurden auch an dieser Stelle durch die COVID-19-Pandemie beeinträchtigt, sodass im Jahr 
2022 weniger Menschen wegzogen als noch 2019. Dabei liegt der Rückgang der Zuzüge unter 
dem der Wegzüge, sodass sich in Summe  für die 18- bis 24-Jährigen für 2022 mit +2.016 ein 
stärkerer positiver Wanderungssaldo als für 2019 (+1.779) ergibt. Stetig zugenommen haben 
hingegen die Wegzüge der 30- bis 49-Jährigen. In Kombination mit den  ebenfalls zunehmen-
den Wegzügen der unter 18 -Jährigen lässt sich auf einen verstärkten Wegzug von Familien 
schließen. Insbesondere in die Umlandgemeinden wie zum Beispiel Wallenhorst und Georgs-
marienhütte verliert Osnabrück seit Jahren diese Bevölkerungsgruppe, abzulesen in Abbildung 
20. Dieser Verlust ist typisch für kreisfreie Großstädte und zeigt sich in ganz Deutschland (Sta-
warz und Rosenbaum-Feldbrügge 2020: 5). 

37 
 
Abbildung 20: Wanderungssaldo der 30- bis 45-Jährigen aus den Umlandgemeinden 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Insgesamt lässt sich für die Stadt Osnabrück ein positiver Wanderungssaldo beobachten, wie 
er bereits zu Beginn dieses Kapitels dargestellt wurde. Dabei zeigt die historische Entwicklung, 
dass räumliche Wanderungsbewegungen stets in einem größeren Raum stattfinden  und sich 
eine Stadt für die Analyse der Bevölkerungsentwicklung nicht isoliert betrachten lässt. Die viel-
fältigen Wanderungsverflechtungen mit dem näheren Umland, dem übrigen Deutschland und 
natürlich auch dem Ausland spielen dabei eine tragende Rolle . Aus diesem Grund wird  in ei-
nem nächsten Schritt die Herkunft der nach Osnabrück zugewanderten Personen genauer dar-
gelegt. 
  

38 
 
3.2.2 Herkunft der Zuwanderung 
Da in die Berechnung der Bevölkerungsprognose mit dem Tool SIKURS die Wanderungsbewe-
gungen differenziert nach Außentypen eingehen, lohnt sich ein genauerer Blick auf die Her-
kunftsregionen der nach Osnabrück zugezogen bzw. der aus Osnabrück weggezogenen Perso-
nen. Abbildung 21 gibt eine Übersicht über die Saldi  für den Zeitraum 2014 bis 2022  nach 
verschiedenen Außentypen. 
Abbildung 21: Wanderungssaldi für die Stadt Osnabrück nach Nationalität, Herkunfts - und 
Zielgebiet für die Jahre 2014-2022 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Im oberen Part der Abbildung wird nach der Nationalität der Personen unterschieden. Im Be-
trachtungszeitraum verzeichnet die Stadt Osnabrück eine positive Bevölkerungsbilanz bei den 
Ausländerinnen und Ausländern von +15.576.  Darin enthalten sind auch die Ausnahmejahre 
2015/16 und 2022 mit dem Zuzug der Geflüchteten. Dem Zuwachs steht ein deutlich kleinerer 
Wanderungsverlust bei Personen mit deutscher Staatsangehörigkeit  von 864  gegenüber. 
Durch die Verrechnung dieser beiden Werte ergibt sich eine Gesamtwanderungsbilanz von 
+14.712. Diese lässt sich auch nach Herkunfts - bzw. Zielgebiet weiter differenzieren. Hierin 
spiegelt sich die bereits oben aufgeführte Bedeutung der Personen aus dem Ausland , unab-
hängig von ihrer Staatsbürgerschaft, wider. Im Zeitraum von 2014 bis 2022 ist durch sie eine 
Bevölkerungszunahme von 16.469 Personen zu beobachten. Darüber hinaus lohnt sich all er-
dings auch ein Blick i n die innerdeutschen Wanderungsbewegungen. Hier sehen w ir einen 
ebenfalls positiven Saldo aus dem  übrigen Bundesgebiet (Niedersachsen ausgenommen)  
(+909). Dieser gestaltet sich je nach Bundesland unterschiedlich. Abbildung 22 veranschaulicht 
dies. 

39 
 
  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
In der Karte werden Bundesländer mit einem für Osnabrück positivem Wanderungssaldo grün 
und solche mit einem negativen Saldo rot dargestellt. Ein Pfeil in die jeweilige Richtung ver-
deutlicht die Wanderungsgewinne- und -verluste. Besonders starke Saldi werden mit tieferen 
Farbtönen bzw. breiteren Pfeilen hervorgehoben. Auffallend stark ist der  mittlere jährliche 
Bevölkerungsgewinn aus Niedersachsen (+583 pro Jahr im Schnitt), gefolgt von NRW (+177). 
Fernere Bundesländer nehmen eine eher geringe Bedeutung ein, hier liegt der Saldo im b e-
trachteten Zeitraum i m Schnitt  sogar im negativen Bereich ( -70 nach Berlin ). Aus diesem 
Grund soll in einem zweiten Schritt das Umland von Osnabrück näher betrachtet werden. 
Dabei kann der absolute Saldo aus Abbildung 21 herangezogen werden, aus welchem zum 
einen eine Abwanderung in die Umlandgemeinden (-4.111) hervorgeht. Dem gegenüber steht 
ein starker Zuzug von rund +5. 797 aus dem übrigen Landkreis. Auch aus Niedersachsen als 
Ganzes ist eine positive Wanderungsbilanz für den Zeitraum festzustellen. Werden die durch-
schnittlichen jährlichen Saldi betrachtet, ergibt sich folgende Darstellung anhand eines Chord-
Diagrammes: 
Abbildung 22: Mittlerer jährlicher Wanderungssaldo aus den Bundesländern in die 
Stadt Osnabrück (2014-2022) 
40 
 
Abbildung 23: Mittlerer jährlicher Wanderungssaldo aus den innerdeutschen Herkunftsregio-
nen in die Stadt Osnabrück (2014-2022) 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Analog zur vorangegangenen Karte werden die Regionen mit einem positivem Wanderungs-
saldo grün und solche mit einem negativen rot  dargestellt. Der rechte Halbkreis stellt dabei 
Osnabrück als Ziel gebiet dar, während die linke Hälfte des Kreises in unterschiedliche Se g-
mente je nach räumlicher Umgebung aufgeteilt ist, angefangen beim Landkreis, dem übrigen 
Niedersachsen, Nordrhein -Westfalen sowie das übrige Bundesgebiet. Bilanzen nach un be-
kannt sind dabei ausgeklammert. Die einzelnen Segmente un terscheiden sich neben ihre r 
Farbe auch nach ihrer Breite – je stärker eine positive oder auch negative Wanderungsbilanz 
vorliegt, desto breiter ist das jeweilige Segment. Im Ergebnis zeigen sich ein hohes Zuwande-
rungsplus aus Nordrhein-Westfalen (+177) und ein sehr hohes Zuwanderungsplus aus Nieder-
sachsen (+485). Bezogen auf den Landkreis ergibt sich ein le ichtes Zuwanderungswachstum. 
Gleichzeitig findet hier die stärkste Dynamik statt: Jährlich ziehen 3.369 Personen aus dem 
Landkreis nach Osnabrück. Zur selben Zeit verlassen jedoch 3.277 Personen die Stadt wieder 
in den Landkreis. Daraus resultiert der vergleichsweise ger inge Saldo von +92. Bezogen auf 
alle übrigen Bundesländer ergibt sich, wie Abbildung 22 bereits erahnen lässt, ein leicht nega-
tiver Wanderungssaldo (-80). Insgesamt lässt sich daraus eine große regionale und eine eher 
geringe überregionale Bedeutung der Stadt Osnabrück als Zuzugsziel ablesen. 
 

41 
 
3.3 Vergleich der letzten Prognose mit der tatsächlichen Entwicklung zwischen 
den Jahren 2020, 2021 und 2022 
Bevölkerungsprognosen beruhen auf Annahmen bezüglich der zukünftigen Entwicklung der 
Einwohnerzahl. Die Genauigkeit einer Annahme hängt von zahlreichen Faktoren ab , deren 
Grundlage sich im Laufe der Zeit ändern kann , besonders durch Ereignisse , die aufgrund der  
Länge des Prognosezeitraums unerwartet auftreten können und somit das Prognoserisiko er-
höhen. Im Prognosehorizont der letzten Modellierung lagen bspw. die COVID-19-Pandemie 
und der Krieg in der Ukraine,  die 2019 nicht ab sehbar waren. Auch planerische Eingriffe wie 
der Wohnungsneubau, die in Kenntnis einer Bevölkerungsprognose vorgenommen werden, 
können selbst erfüllenden oder auch selbst zerstörenden Einfluss auf die Vorausberechnung 
haben. Planerische Eingriffe, die dazu dienen, den prognostizierten Entwicklungen entgegen-
zuwirken, stellen somit zum einen ein Prognoserisiko und zum anderen einen Erfolg einer 
Prognose dar. Daher lohnt sich ein Blick in die Ergebnisse der letzten Prognose (veröffentlicht 
im Jahr 2020) im Vergleich zur tatsächlichen Entwicklung zwischen den Jahren 2020, 2021 und 
2022, um die Formulierung von Annahmen für die neue Prognose zu schärfen. 
Das zentrale Element einer Bevölkerungsprognose, das die Ausgestaltung der Bevölkerungs -
zusammensetzung maßgeblich beeinflusst, ist das Zuwanderungsvolumen , sprich die  ange-
nommene Zahl der Personen, die jährlich in die Stadt ziehen. Hier ging die Basisvariante aus 
dem Jahr 2020 von einer Zuwanderung von 14.200 Personen im Jahr 2020 und einer Zuwan-
derung von 14.800 Personen in den Jahren 2021 sowie 2022 aus. In der folgen den Abbildung 
wird der Vergleich der Zuwanderungsentwicklung zwischen den Prognosejahren  2020, 2021 
und 2022 aus der Prognose 2020 und den tatsächlich realisierten Werten veranschaulicht. 
Abbildung 24: Vergleich der Zuwanderungsentwicklung zwischen der Prognose 2020 und den 
tatsächlich realisierten Werten 
 
Quellen: Westholt 2020; Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 

42 
 
Durch die obere Abbildung wird deutlich, dass die prognostizierten und tatsächlich realisierten 
Werten in allen drei Prognosejahren nicht besonders nah aneinander lagen. Dies hat verschie-
dene Gründe. In den Jahren 2020/2021 zeigte sich ein deutlicher Rückgang der Zuwanderung, 
insbesondere jedoch im Jahr 2020, was auf die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie zurück-
zuführen ist. Im Gegensatz dazu erlebte die Zuwanderung im Jahr 2022 einen außergewöhn-
lichen Anstieg. Der Grund dafür ist der russische Angriffskrieg auf die Ukraine, aufgru nd des-
sen viele Menschen nach Deutschland geflohen sind. 
Dass eine Bevölkerungsprognose in Normaljahren deutlich treffsicherer in der Schätzung der 
Zuzüge ausfallen kann, stellt die untenstehende Abbildung dar. Diese vergleicht die geschätz-
ten Zuzüge in den Jahren 2017, 2018 und 2019 aus der Prognose 2016 mit den tatsächlich 
realisierten Werten. 
Abbildung 25: Vergleich der Zuwanderungsentwicklung zwischen der Prognose 2016 und den 
tatsächlich realisierten Werten 
 
Quellen: Westholt 2017; Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Die Basisvariante der Prognose aus dem Jahr 2016  ging von einer konstanten Zuwanderung 
von 14.000 Personen pro Jahr aus und diese Annahme zeigte eine sehr nahe Übereinstimmung 
mit den tatsächlich realisierten Werten in allen Prognosejahren. Diese hohe Genauigkeit lässt 
sich unter anderem dadurch erklären, dass während dieses Zeitraums keine unerwarteten Ex-
tremereignisse, wie z.B. eine Pandemie  oder ein Krieg mit Einfluss auf die Stadt Osnabrück 
aufgetreten sind. 
Auch für die Bevölkerungsentwicklung wurden in der Basisvariante der Prognose 2020 Zahlen 
prognostiziert. Vergleicht man das Prognoseergebnis für die Jahre 2020, 2021 und 2022, wird 
dies deutlich. Geschätzt wurde eine Bevölkerungszahl von 169.850 für das Jahr 2020, 170.623 

43 
 
für das Jahr 2021 und 171.192 für das Jahr 2022, tatsächlich waren im Jahr 2020 168.286, im 
Jahr 2021 169.465 und im Jahr 2022 171.994 Personen in der Stadt gemeldet. Auch hier ist die 
Differenz auf die  COVID-19-Pandemie in den Jahren 2020/2021 sowie den Ukrainekrieg im 
Jahr 2022 zurückzuführen. Die nachfolgende Abbildung verdeutlicht die Differenz  zwischen 
Prognosemodell und tatsächlicher Bevölkerungszusammensetzung i n den Jahren 2020, 2021 
und 2022. 
Abbildung 26: Differenz zwischen Prognosemodell und tatsächlicher Bevölkerungszusammen-
setzung in den Jahren 2020, 2021 und 2022 
 
Quelle: eigene Berechnung auf Basis des Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Bei der Schätzung der Altersstruktur der Bevölkerung in den Jahren 2020, 2021 und 2022 erga-
ben sich einige Abweichungen zwischen der Prognose und den tatsächlichen Werten. Bei der 
Betrachtung der Altersgruppen fällt zunächst auf, dass die Geburten entwicklung in allen drei 
Jahren deutlich optimistischer eingeschätzt wurde als sie tatsächlich verlief . Im Gegensatz 
dazu wurde die Gesamtzahl der Personen zwischen  1 und 7 Jahren in allen Jahren unter-
schätzt, vor allem im Jahr 2022 . In diesem Jahr lag die  prognostizierte Gesamtzahl für diese 
Altersgruppe bei ca. 9.860 Personen, während die tatsächliche Gesamtzahl derselben Alters-
gruppe bei 10.484 Personen lag. Demnach wurde die Gesamtsumme der Personen dieser Al-
tersgruppe um etwa 624 unterschätzt. Bei den Altersgruppen zwischen 8 und 14 Jahren war 
die Schätzung zwar in den Jahren 2020 und 2021 deutlich zutreffender, jedoch lag sie im Jahr 
2022 zu niedrig. Im Jahr 2022 wurden 623 (23,45 %) Geflüchtete aus der Ukraine in Osnabrück 
registriert, die zu d er Altersgruppe 0 bis 14 Jahre gehören. Zudem werden die Unterschiede 
zwischen Prognose und Realität für die Altersgruppen ab Erreichen der Volljährigkeit in allen 
Jahren besonders hoch. Die Altersgruppe zwischen 18 und 28 weist große Abweichungen auf. 

44 
 
Diese verzeichnete in der Gesamtsumme im Jahr 2020 eine Überschätzung von etwa 1.056 
Personen, im Jahr 2021 von etwa 1.211 Personen und im Jahr 2022 von 1.179 Personen. Auf-
grund der unvorhersehbaren COVID-19-Pandemie in den Jahren 2020 und 2021 und ihren er-
heblichen Auswirkungen auf das Bildungswesen verzeichnete Osnabrück in beiden Jahren im 
Vergleich zu den gewöhnlichen Zeiten eine deutlich geringer ausfallende Bildungswanderung, 
insbesondere von Studierenden. Viele Bildungseinrichtungen mussten schließen oder auf den 
Online-Unterricht umstellen. Auch Universitäten und Hochschule n ersetzten Präsenzveran-
staltungen durch Online-Angebote. Bei der gleichen Altersgruppe kam es im Jahr 2022 jedoch 
auch zu einer Überschätzung. In den Altersgruppen ab 34 Jahren bestehen zwar weiterhin 
Unterschiede zwischen der Prognose und den tatsächlich realisierten Werten, jedoch sind 
diese Unterschiede nicht besonders signifikant. 
 
  
45 
 
3.4 Zwischenfazit 
Die diversen natürlichen und räumlichen Wanderungsbewegungen führen zu einer dynami-
schen Entwicklung der Gesamtbevölkerung der Stadt Osnabrück. Abbildung 27 gibt einen Ein-
blick in die Entwicklung der Einwohnenden mit Hauptwohnsitz von 2002 bis 2022. 
Abbildung 27: Bevölkerungsentwicklung der Stadt Osnabrück 1991 bis 2022 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Seit 1991 ist die Stadt Osnabrück um 12.700 Einwohnerinnen und Einwohner gewachsen. Da-
bei unterlag sie jedoch kleineren Schwankungen. Mitte der 90er Jahre setzte ein leichter Be-
völkerungsrückgang ein, welcher von schwankenden Entwicklungen in den 00er Jahren abge-
löst wurde. 2008 beginnt dann eine stetige Wachstumsphase.  Das erste Coronajahr 2020, in 
dem zugleich der Abiturjahrgang wegfiel, führte zu einem kurzzeitigen Bevölkerungsrückgang 
von 1.204 Personen im Vergleich zum Vorjahr. Von diesem erholte sich die Stadt jedoch 
schnell wieder, sodass zum 31.12.2022 insgesamt  171.994 Personen in Osnabrück gemeldet 
waren. Dieses starke Wachstum ist unter anderem auf die Geflüchteten aus der Uk raine zu-
rückzuführen - seit Februar 2022 flohen etwa 2.000 nach Osnabrück. 
Ein Blick auf die natürliche Bevölkerungsentwicklung zeigt, dass das Geburtenniveau seit 2012 
konstant ansteigt und durch die stark besetzten Töchterjahrgänge der Babyboomergeneration 
und die Zuwanderung von Frauen mit ausländischer Staatsangehör igkeit vermutlich auch in 
Zukunft weiterhin zunehmen wird. Gleichzeitig steigt die Lebenserwartung in Osnabrück stetig 
an, wodurch die Sterbefälle sich zunehmend in höhere Altersjahrgänge verschieben und somit 
die Besetzung von hohen Altersjahrgängen weiter verstärken. Beide Entwicklungen werden in 
Abbildung 28 für den Zeitraum 1962 bis 2022 einander gegenübergestellt. 

46 
 
Abbildung 28: Geburten und Sterbefälle zwischen 1962 und 2022 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Aus dem Diagramm lässt sich bereits seit 1970 ein Geburtendefizit ablesen, welches lediglich 
in den Jahren  1999 sowie den Jahren 2016 -2018 und 2021 ausgeglichen wird. Dabei ist der 
Betrag jeweils jedoch so gering ( zwischen +3 und +62), dass an dieser Stelle nicht von einer 
Trendwende gesprochen werden kann. 
Eine zweite Beobachtung der natürlichen Bevölkerungsentwicklung ist der Alterungsprozess, 
den die Gesellschaft durchläuft. Durch die steigende Lebenserwartung und die Geburtenab-
nahme wird die Bevölkerung der Stadt Osnabrück immer älter. Diese Entwicklung kann mit-
hilfe des sogenannten Billeter-Maßes (J) veranschaulicht werden. Es drückt das Verhältnis der 
Differenz zwischen der Kindergeneration und der Großelterngeneration zur Elterngeneration 
aus. Dadurch werden alle Bevölkerungsgruppen in der Berechnung berücksichtigt: 
𝐽 =  (𝑢𝑛𝑡𝑒𝑟 15 − 𝐽äℎ𝑟𝑖𝑔𝑒) − (50 − 𝐽äℎ𝑟𝑖𝑔𝑒 𝑢𝑛𝑑 Ä𝑙𝑡𝑒𝑟𝑒)
15 − 𝑏𝑖𝑠 49 − 𝐽äℎ𝑟𝑖𝑔𝑒  
Ist in einer Bevölkerung der Anteil der Kinder und Jugendlichen größer als der Anteil der über 
50-Jährigen, so nimmt J positive Werte an. J gleich Null steht dabei für ein Gleichgewicht der 
unter 15-Jährigen und der über 50-Jährigen. Je kleiner J ist, das heißt, je weiter es im negativen 
Bereich liegt, desto älter ist im demographischen Sinne die Bevölkerung. In Abbildung 29 wird 
die Entwicklung des Billeter-Maßes im Vergleich zwischen der Stadt Osnabrück, dem Landkreis 
Osnabrück, der Stadt Oldenburg und dem Land Niedersachsen für die Jahre 1995 bis 2022 
dargestellt. 

47 
 
Abbildung 29: Billeter-Maß im räumlichen Vergleich 1995 bis 2022 
Quelle: LSN Regionaldatenbank (2023) 
In allen Gebietseinheiten zeigt sich die demogr aphische Alterung, wobei die se in der  Stadt 
Osnabrück 1995 noch deutlich stärker ausgeprägt war als in den Vergleichskommunen (bzw. 
dem Bundesland Niedersachsen). Durch den verstärkten Zuzug jüngerer Personen in den Jah-
ren 2015-2017 ist in eben diesem Zeitraum eine Positiventwicklung des Billeter -Maßes abzu-
lesen, wenngleich sich diese in den Folgejahren wieder in eine Negativentwicklung umkehrt. 
Auffällig ist jedoch, dass die Stadt Osnabrück seit 2013 demographisch jünger ist als alle Ver-
gleichsgebiete. Um sich die Gründe für diese positive Entwicklung des Billeter -Maßes vor Au-
gen zu führen, lohnt sich ein Blick auf die Alterspyramiden für die Jahre 2002 und 2022 (siehe 
Abbildung 30). 
 

48 
 
Abbildung 30: Altersstruktur der Stadt Osnabrück 2002 und 2022 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023) 
Die dunklen Balken stellen den Bevölkerungsstand zum 31.12.2022 dar. Die helleren Balken 
den Bestand zum 31.12.2002. Der Grund für das relativ gute Ergebnis des Billeter -Maßes fin-
det sich am unteren Ende der Altersstruktur. Die stark besetzten jüngeren Jahrgänge heben 
sich auch gegenüber dem deutschlandweiten Durchschnitt deutlich ab.  In dieser Darstellung 
lassen sich außerdem einige historische Einschnitte in der Bevölkerungsentwicklung erken-
nen. In der Pyramide für das Jahr 2002 lassen sich noch die Auswirkungen des zweiten Welt-
krieges ablesen, die sich in einem Überha ng der Zahl der Frauen um das Alter von 80 Jahren 
zeigen. 2022 ist dieses Ungleichgewicht der Besetzung der Altersjahrgänge deutlich schwächer 
ausgeprägt. Besonders in den Altersjahrgängen, die nach dem Jahr 1945 geboren wurden, 
spiegelt sich der Geburtenausfall nach dem Krieg. Ebenfalls gut ablesbar ist in der Pyramide 
für 2022 die geringere Bevölkerungszahl der Mitte Vierzigjährigen Frauen und Männer, welche 
sich auf den gesellschaftlichen Wertewandel und auch die Einführung der Antibabypille zu-
rückführen lässt. Als weitere Gruppe lassen sich in den 50- bis 60-Jährigen aus dem Jahr 2022 
die Babyboomer ablesen, ebenso wie der Echoeffekt ihrer Kinder in den 20- bis 30-Jährigen. 

49 
 
Im direkten Vergleich der beiden Verteilungen fällt der größere Überhang bei Personen zwi-
schen 19 und 30 Jahren im Jahr 2022 auf. Hierin erkennt man die Zuwanderung der Studie-
renden, die einen wesentlichen Anteil der Verjüngung tragen. Ebenfalls in dieser Altersgruppe 
finden sich die  in den Jahren 2015-2017 verstärkt nach Osnabrück Geflüchteten aus Syrien 
wieder, die damals zumeist zwischen 15 und 30 Jahre alt  und zumeist männlich waren. Die 
Geflüchteten aus der Ukraine sind vorwiegend in der Bevölkerungsgruppe der 40 bis 59-jähri-
gen Frauen zu finden. 
Gleichzeitig gibt es 2022 aber auch mehr Personen zwischen 51 und 62 Jahren sowie zwischen 
81 und 88 Jahren. Diese Daten zeigen, dass man die temporär positive Entwicklung des Bille-
ter-Maßes nicht überinterpretieren darf. Mit einem Wert von –0,5 im Jahr 2021 ist die Bevöl-
kerung der Stadt noch immer erkennbar überaltert. 
 
  
50 
 
Teil II - Bevölkerungsprognose 
4 Methodik der Prognoserechnung 
Die vorliegende Bevölkerungsprognose wurde anhand des SIKURS - Prognosemodells berech-
net. Die Abkürzung SIKURS steht für „Statistisches Informationssystem zur kleinräumigen Um-
legung und Projektion einer regionalen Bevölkerungsstruktur”.  Dieses Modell wird bundes-
weit in über 50 Städten und in einigen Statistischen Landesämtern eingesetzt. SIKURS verwen-
det einen Algorithmus, der auch als Umsetzung der sogenannten Kohorten -Komponenten-
Methode beschrieben werden kann. Die Kohorten -Komponenten-Methode geht von d en 
Komponenten der demographischen Grundgleichung aus und berücksichtigt damit die einzel-
nen Bestimmungsfaktoren der Entwicklung: Alter und Geschlecht der Ausgangsbevölkerung, 
zu erwartender alters- und geschlechtsspezifischer Trends der Fruchtbarkeit, Sterblichkeit so-
wie Zu- und Fortzüge. Dabei werden für die zukünftige Entwicklung Annahmen zugrunde ge-
legt, die den Status Quo einer historischen Trendfortschreibung anpassen. Es wird von einem 
deterministischen Ansatz gesprochen, da Annahmen über die zukünftige Entwicklung eine we-
sentliche Grundlage der Berechnung darstellen. 
Die Kohorten-Komponenten-Methode ist seit den 1930er Jahren international anerkannt und 
wird, wenn auch nicht mit SIKURS, prinzipiell vom Statistischen Landesamt für Statistik Nie-
dersachsen und dem Statistischen Bundesamt für ihre jeweiligen Bevölkerungsprognosen an-
gewandt. Im folgenden Kapitel wird das Berechnungsmodell kurz beschrieben, bevor die Fein-
heiten der gesamtstädtischen Prognose sowie der kleinräumigen Perspektive erläutert wer-
den. 
  
51 
 
4.1 Das SIKURS-Prognosemodell 
Nach dem stromorientierten SIKURS-Prognosemodell wird ein vorgegebener Anfangsbestand 
der Bevölkerung auf Basis der räumlichen und natürlichen Bevölkerungsbewegung (Zu- und 
Fortzüge, Geburten und Sterbefälle) von Jahr zu Jahr fortgeschrieben. Zur Verlässlichkeit der 
Vorausberechnungen tragen möglichst realitätsnahe Annahmen über zukünftige Veränderun-
gen der entsprechenden Größen bei. Die einzelne n Bewegungskomponenten werden dabei 
anhand demographisch differenzierter Wahrscheinlichkeiten bzw. Raten einzeln berechnet. 
Die Veränderung der Bevölkerung insgesamt zwischen dem Zeitpunkt t und dem Zeitpunkt t+1 
lässt sich vereinfacht wie folgt formulieren: 
𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑡+1 =  𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑡 + 𝐺𝑒𝑏𝑢𝑟𝑡𝑒𝑛 − 𝑆𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑓ä𝑙𝑙𝑒 
                                  + 𝑍𝑢𝑤𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑢𝑛𝑔 − 𝐴𝑏𝑤𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑢𝑛𝑔 
Die Population des Vorjahres (t) wird um die Zahl der Geburten und die Zuwanderung vergrö-
ßert und durch die Sterbefälle sowie die Abwanderung verringert. Die Differenz ergibt die 
neue Bevölkerungszahl zum Zeitpunkt t+1 (Bähr et al. 1992: 327). Einen schematischen Ablauf 
der Verfahrensschritte und die eingehenden Kennziffern veranschaulicht Abbildung 31. 
  
52 
 
Abbildung 31  Ablauf des SIKURS-Prognosemodells 
 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Die Verschiebung des Geburtsjahrgangsindex findet in SIKURS zu Beginn der Berechnungen 
statt. Nach der Verschiebung haben die Geborenen des Jahrgangs 20 22 den Geburtsjahr-
gangsindex 1. Die darauf zu beziehenden Raten, z. B. Sterberaten, müssen ebenfalls den Index 
1 tragen. Die Geborenen des Prognosejahres – in diesem Fall des Jahres 202 3 – werden als 
erstes berechnet und erhalten den Index 0. Die Sterberate mit dem Index 0 gibt an, welcher 
Anteil der Geborenen noch im Geburtsjahr stirbt. Entsprechendes gilt für alle höheren Ge-
burtsjahrgänge und für die Wegzugsraten. 
 

53 
 
Eine Fortschreibung anhand des beschriebenen stromorientierten Verfahrens umgeht das 
Problem, dass sich hinter ausgeglichenen Wanderungssalden unterschiedliche oder sogar ge-
genläufige Wanderungsbewegungen verbergen können und einzelne Bewegungen sehr selek-
tiv ausgeprägt sind. Fortschreibungen mithilfe gerichteter Ströme haben somit einen höheren 
Aussagewert für die Bevölkerungsentwicklung als saldenspezifische Ansätze und kommen da-
her auch der Forderung nach Transparenz, Eingriffs- und Kontrollmöglichkeiten am nächsten. 
Stromorientierte Vorgehensweisen haben die Tendenz zu einer ausgeprägten Dynamik. Ein 
weiterer Nachteil der Komponentenmethode ist das Fehlen von Aussagen zu Konfidenzinter-
vallen (Erwartungsbereichen) und Eintrittswahrscheinlichkeiten. Hier k önnten probabilisti-
sche Methoden weiterhelfen. Diese komplexen Ansätze eignen sich jedoch eher für eine kurz-
fristige Vorausberechnung. 
Die Eckwerte der Bevölkerungsvorausberechnung stellen die natürlichen und räumlichen Be-
völkerungsbewegungen aus den Jahren 2015 bis 2022 dar. Dieser Zeitraum kann daher auch 
als Basisperiode bezeichnet werden. Aus diesen Jahren werden verschiedene Kombinationen 
zur Berechnung der unterschiedlichen Modellparameter herangezogen (siehe Kapitel 4.2). Da-
bei werden zumeist die Jahre aus der jüngeren Vergangenheit herangezogen, da diese sich 
besser als Bezugsjahre der zukünftigen Projektion eignen. Es werden jedoc h verschiedene 
Ausreißerjahre in Bezug auf unterschiedliche Raten ausgespart. Hier zu nennen sind etwa das 
Jahr 2022 bei der Ermittlung der Zuzugsrate oder 2021 zur Ermittlung der Fertilitätsrate  auf-
grund des ungewöhnlichen Zuzugs aus der Ukraine bzw. den Corona -Baby-Peak. Die zur Be-
rechnung herangezogenen Daten stammen aus dem kommunalen Melderegister der Stadt 
Osnabrück. Der 31.12.2022 stellt den Jump-off Punkt dar, auf dem das erste Prognoseergebnis 
mit dem Stand zum 31.12.2023 beruht. Auf Grundlage dieses prognostizierten Jahresendstan-
des der Bevölkerung wird dann das nächste Prognosejahr 202 4 berechnet. Dieser Vorgang 
setzt sich fort, bis das Zieljahr 2040 erreicht ist (siehe Abbildung 32). 
Abbildung 32: Überblicksschema zur Bevölkerungsprognose 
 
 
 
 
 
 
Quelle: eigene Darstellung nach Bohk, C. 2012: 30 

54 
 
Das im Folgenden vorgestellte Vorgehen wurde zwischen der Statistikstelle und den Kollegin-
nen und Kollegen aus dem Jugendamt, der Sozialplanung, der Schul- und Kitaplanung, der ge-
samtstädtischen Planung, der Stadt- und Regionalentwicklung, der Wohnbauförderung sowie 
dem Osnabrücker ServiceBetrieb (zuständig für die Friedhofsplanung) und der Diversitätsbe-
auftragten in zwei Terminen diskutiert und angepasst. Auf diese Weise konnte mit den betei-
ligten Fachplanungen ein gemeinsames Prognosemodell abgestimmt werden. 
  
55 
 
4.2 Gesamtstädtische Perspektive 
Im ersten Schritt der Prognoseberechnung wurde die Entwicklung der Stadt Osnabrück in 
Summe in den Fokus genommen. Mit allen in Osnabrück gemeldeten Personen wird somit die 
maximal mögliche Fallzahl erreicht. Diese sorgt für eine hohe Sicherheit in den Aussage n zur 
zukünftigen demographischen Entwicklung der Stadt. In einem zweiten Schritt wird das Ergeb-
nis der gesamtstädtischen Prognose auf kleinräumigere Einheiten projiziert (siehe Kapitel 4.3). 
Selbst auf der kleinräumigen Ebene werden dabei niemals Auss agen zum individuellen Han-
deln von Einzelpersonen gemacht werden können. Es werden stets Aggregate in den Blick ge-
nommen, deren Verhalten in Summe betrachtet und anhand von Wahrscheinlichkeiten be-
messen wird. 
Gemäß dem oben beschriebenen deterministischen Ansatz müssen Annahmen über die Ein-
flussgrößen der (zukünftigen) Bevölkerungsentwicklung formuliert werden. Diese Annahmen 
basieren auf verschiedenen Einwohnerstatistiken zu den Geburten, den Sterbefällen sowi e 
den Zu- und Wegzügen. Da in diesem Modell der Unterscheidung zwischen deutschen und 
nicht-deutschen Personen eine Rolle in Bezug auf die Fruchtbarkeit und das Wanderungsver-
halten zugesprochen wird, wird zusätzlich zu den oben beschriebenen Elementen der demo-
graphischen Grundgleichung auch der Wechsel zwischen diesen beiden Bevölkerungsgruppen 
betrachtet. Es wird jedoch nicht ein einzelnes Ergebnis für die Stadt errechnet werden, son-
dern die zukünftige Entwicklung in Form von möglichen Szenarien aufgefaltet, die sozusagen 
einen Prognosekorridor zwischen dem Best-Case-Szenario und dem Worst-Case-Szenario bil-
den. Dabei sind diese Begriffe im Kontext von Demographie und Erwerbstätigkeit und damit 
in Bezug auf Wirtschaftsstandorte zu lesen. Das Best -Case-Szenario skizziert eine wachsende 
Bevölkerung, in der ein hohes Erwerbspersonenpotential vorhanden ist. Im Worst -Case-Sze-
nario nimmt dieses allerdings ab, sodass wenige erwerbstätige Personen einer alternden Ge-
sellschaft gegenüberstehen. 
Die unterschiedlichen Szenarien unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Annahmen über die zu-
künftige Entwicklung und den darauf basierenden Ergebnissen. Doch nicht alle Elemente der 
demographischen Grundgleichung werden dabei variiert. Einige Faktoren werden als konstant 
über alle Modelle hinweg angenommen. Deshalb wird zwischen statischen und dynamischen 
Modellparametern unterschieden. Statisch in dem Sinne, dass sie sich über die verschiedenen 
Modelle nicht ändern, sondern in gleichem Maßstab über alle Szen arien gelegt werden. Die 
dynamischen Modellpar ameter stellen dagegen Einstellungen im Rahmen der Berechnung 
dar, die sich von Modell zu Modell unterscheiden und die Grundlage für die unterschiedlichen 
Szenarioergebnisse liefern. Eine Übersicht zu den beiden Gruppen vermittelt Abbildung 33. 
 
 
56 
 
 
 
Abbildung 33: Statische und Dynamische Modellparameter 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Es ließen sich noch viele weitere Modellparameter anlegen, um weitere Stellschrauben in das 
Prognosesystem zu ziehen, aber es droht dabei stets die Gefahr, sich in Details zu verlieren. 
Das vorliegende Modell ist das detaillierteste, das die Stadt seit drei eigenen Prognoseeditio-
nen angelegt hat und soll in den kommenden Jahren an der Realentwicklung gemessen wer-
den. 
4.2.1 Statische Modellparameter 
Der erste statistische Modellparameter , der an dieser Stelle vorgestellt werden soll,  ist die 
Geburtenrate. Die Datengrundlage zur Bestimmung der Geburten je Prognosejahr sind die ge-
mittelten Fruchtbarkeitsraten aus den historischen Bestands- und Bewegungsdaten . Die 
Fruchtbarkeitsraten beziffern die Wahrscheinlichkeit von Frauen ein Kind zu bekommen je Al-
tersjahr und nach Staatsangehörigkeit. Eine Betrachtung je Altersjahr erscheint angebracht, 
denn wie in Kapitel 3 gezeigt werden konnte, sind die Wahrscheinlichkeiten ein Kind zu be-
kommen über die Altersjahre äußerst unterschiedlich verteilt. Die herangezogenen Basisjahre 
sind 2019, 2020 und 2022. Das Jahr 2021 wurde gezielt ausgespart, da es sich hierbei aufgrund 
des Corona-Baby-Peaks um ein Ausreißerjahr handelt  (siehe Kapitel 3). Eine Unterteilung in 
die Gruppe der nicht -deutschen und der deutschen Frauen wurde vorgenommen, da wie in 
Kapitel 3 beschrieben wurde, die beiden Bevölkerungsgruppen ein sehr unterschiedliches ge-
neratives Verhalten an den Tag legen. Die für die Prognose relevante Altersgruppe liegt im 
Alter zwischen 15 und 49 Jahren. Zwar kommen ebenfalls Geburten außerhalb dieser Grenzen 

57 
 
vor, diese sind jedoch so selten, dass sie nicht zur Trendvorausberechnung herangezogen wer-
den sollten. Die für die Jahre 2019, 2020 und 2022 ermittelten Fruchtbarkeitsraten wurden 
mithilfe des Savitzky-Golay-Filters geglättet, um Zufallseinflüsse zu minimieren (Schafer 2011). 
Die geglättete Rate wird über den gesamten Projektionshorizont als konstant angenommen.  
Diese Annahme orien tiert sich an der 15. Bevölkerungsvorausberechnung des statistischen 
Bundesamtes (Destatis 2022d). 
Auch die Sterberate stellt als Pendant zur Geburtenrate einen der statischen Modellparameter 
dar. Die Sterberate beschreibt die Sterbewahrscheinlichkeit nach Geschlecht und Altersjahr. 
Die zur Berechnung herangezogenen Basisjahre sind 2019, 2020 und 2021. In diesem Fall 
wurde das Jahr 2022 ausgespart, da es hier zu ungewöhnlichen vielen Sterbefälle kam, die vor 
allem auf eine ausgeprägte Grippesaison zurückzuführen sind (Destatis 2023k). Hier wird nicht 
zwischen deutschen und nicht-deutschen Personen unterschieden, da die ausländische Bevöl-
kerungsgruppe unterdurchschnittlich geringe Sterberate n aufweist (siehe Kapitel 3).  Die er-
mittelten Raten werden auch hier mithilfe des Savitzky-Golay-Filters geglättet. Die in der Ver-
gangenheit sehr positiv ausgefallen e Entwicklung der Lebenserwartung hat zwar durch die 
COVID-19-Pandemie einen Dämpfer erhalten, scheint nun jedoch wieder zurück auf den Weg 
des stabilen Anstiegs gefunden zu haben (Destatis 2023l). In Anlehnung an die Annahmen der 
15. Koordinierten Vorausberechnung des Statistischen Bundesamtes geht auch die vorlie-
gende Bevölkerungsprognose von einem erneuten Anwachsen der Lebenserwartung aus. 
Da in der vorliegenden Bevölkerungsprognose zwischen deutsch und nicht -deutsch unter-
schieden wird, muss auch ein Übergang zwischen beiden Gruppen mit in die Betrachtung auf-
genommen werden. Dabei konzentriert sich das Modell auf den Übergang aus der Gruppe der 
Nicht-deutschen in die Gruppe der Deutschen. Die gegensätzliche Bewegung ist deutlich sel-
tener und hat deshalb wenig Einfluss auf die Projektion. Zwischen den Jahren 2014 und 2022 
sind pro Jahr im Durchschnitt 1,2 % aller anwesenden Personen mit ausländischer Staatsbür-
gerschaft eingebürgert worden. Im Vergleich zur Bundesrepublik ist dieser Wert eher gering. 
In ganz Deutschland werden im Jahr etwa 1,5 % der ausländischen Bevölkerung eingebürgert. 
Mit der Beantragung von zwei weiteren Stellen für die Bearbeitung dieser Aufgabe im Stellen-
plan 2024 macht das Bürgeramt der Stadt Os nabrück hier einen großen Schritt voran. Zwar 
sind die Reformpläne der Bundesregierung in Bezug auf das Staatsangehörigkeitsrecht zu-
nächst auf das Jahr 2024 verschoben worden, sollten diese jedoch umgesetzt werden ist da-
von auszugehen, dass die erleichterten Einbürgerungsregelungen hier zu einem Anstieg füh-
ren werden (Der Spiegel 2023). Vor diesem Hintergrund wird der Prozentsatz in allen Progno-
sejahren auf ei nen Wert von 1,5 festgelegt. Außerdem wird angenommen, da ss 60 % aller 
Kinder von ausländischen Müttern die Möglichkeit der Optionseinbürgerung nutzen werden. 
Diese erhalten also sofort die deutsche Staatsbürgerschaft (KOSIS-Verbund 2019: 15). 
58 
 
Das Jahr 2022 stellt mit dem Ausbruch des Krieges in der Ukraine und dessen Folgen ein klas-
sisches Schockereignis dar. Der russische Angriff auf die Ukraine hat eine der größten Flucht-
bewegungen in Europa seit Ende des Zweiten Weltkrieges ausgelöst. Mehr als eine Million 
Menschen sind aus der Ukraine nach Deutschland geflohen ( Destatis 2023m). Davon haben 
2.357 bis zum 31.12.2022  in der Stadt Osnabrück Schutz gesucht ( Quelle: Migrationsdaten-
bank der Stadt Osnabrück 2023). 
Die weitere Entwicklung des Krieges ist von dieser Warte nicht abzuschätzen. Aber in den Be-
fragungswellen des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), des Bundesinstituts 
für Bevölkerungsforschung (BiB), des Forschungszentrums des Bundesamts für Migration und 
Flüchtlinge (BAMF-FZ) und des Sozioökonomischen Panels (SOEP) am Deutschen Institut für 
Wirtschaftsforschung (DIW Berlin) mit mehr als 11.000 Personen je Iteration lässt sich ablesen, 
dass die Bleibewahrscheinlichkeit der Geflüchteten mit dem Fortschreiten der Kampfhandlun-
gen sukzessive an steigt. Im Spätsommer 2022 wurden 11.225 Ukrainerinnen und Ukrainer 
hinsichtlich ihrer Lebenssituation und ihren Zukunftsplänen befragt. Der Großteil der Geflüch-
teten ist damals weiblich (80 %). 48 % der Frauen und 44 % der Männer leben mit mindestens 
einem minderjährigen Kind in Deutschland (Brücker et al. 2022: 3f.). 72 % der Geflüchteten 
verfügen über einen tertiä ren, zumeist akademischen Abschluss (Brücker et al. 2022: 6). Im 
Hinblick auf die Bleibe - und Rückkehrabsichten herrscht zunächst eine große Heterogenität 
unter den Antworten. 34 % wollen Deutschland nach Kriegsende verlassen, weitere 2 % wollen 
Deutschland innerhalb eines Jahres verlassen. Andererseits möchten 26 % für immer und 11 % 
für mehrere Jahre in Deutschland bleiben. 27 % können aufgrund der ungewissen Lage keine 
Aussage zu dieser Frage abgeben (Brücker et al. 2022: 15). 
In der nächsten Befragungswelle verschieben sich diese Verhältnisse hin zu einer weiterwach-
senden Bleibeperspektive. Etwa die Hälfte aller Befragten beabsichtigt mittlerweile in 
Deutschland zu bleiben (Brücker et al. 2023: 383). Zwei Feststellungen sind im Hinblick auf die 
Formulierung von Annahmen von zentraler Bedeutung: Zum einen der hohe Anteil an weibli-
chen Geflüchteten und Kindern sowie die wachsende Bleibeperspektive in Deutschland. Vor 
diesem Hintergrund werden die ukrainischen Geflüchteten nicht als Sondergruppe der Bevöl-
kerung in die Prognose aufgenommen, die von sämtlichen Bevölkerungsbewegungen heraus-
gerechnet werden. Ein solches Vorgehen würde die Gruppe von den Geburten, Sterbefällen 
sowie Zu- oder Wegzügen exkludieren und die Sondergruppe am Ende eines jeden Prognose-
jahres zum Ergebnis hinzuaddieren.  
Die wachsende Bleibeperspektive und der festgefahrene Krieg in der Ukraine lässt dagegen 
annehmen, dass sehr vi ele der Geflüchteten in Osnabrück bleiben werden. Vor diesem Hin-
tergrund gehen alle Szenarien von einem weiteren Zuzug von ukrainischen Geflüchteten im 
Umfang von 600 Personen im Jahr 2023 aus. Diese gehen, genau wie die im Jump -Off-Jahr 
2022 bereits vorhanden ukrainischen Geflüchteten, vollständig in der nicht-deutschen Bevöl-
59 
 
kerungsgruppe auf. Da die ukrainischen Frauen höchstwahrscheinlich jedoch kein altersent-
sprechendes generatives Verhalten aufweisen werden, da ihre Partner teilweise noch in der 
Ukraine sind oder die Flucht ihnen die Perspektive auf die Familiengründung unsicher erschei-
nen lässt, muss die Fruchtbarkeitsrate aller Frauen in der ausländischen Bevölkerungsgruppe 
angepasst werden. Eine Reduktion um 5 % entspricht damit etwa dem Anteil der ukrainischen 
Frauen in der Gruppe zwischen 15 und 49 Jahren. Die Dauer des Krieges in der Ukraine ist nicht 
vorherzusagen, als Modellannahme wird davon ausgegangen, dass d iese Reduktion ab dem 
Jahr 2024 jedoch sukzessive ansteigen und im Jahr 2027 das Ausgangsniveau wieder erreichen 
wird. Eine Übersicht über die Implementierung der ukrainischen Geflüchteten in die Bevölke-
rungsprognose bietet Abbildung 34. 
Abbildung 34: Implementierung der ukrainischen Geflüchteten als Modellparameter 
 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
4.2.2 Dynamische Modellparameter 
Neben den statischen Modellparametern stellen die dynamischen die Hauptstellschrauben im 
System der Bevölkerungsprognose dar. In Kapitel 3 konnte gezeigt werden, dass das Wande-
rungsgeschehen den einflussreichsten Faktor in der demographischen Entwicklung der Stadt 
Osnabrück in der Vergangenheit dargestellt hat . Deshalb konzentriert sich die vorliegende 
Prognose auf die Variation der Annahmen hinsichtlich der zukünftigen Zu - und Abwanderun-
gen, um verschiedene Szenarien darzustellen. Die Variationen der Modellparameter werden  

60 
 
durch Abkürzungen wie etwa W1 und W2 für die Wegzugs varianten gekennzeichnet und im 
Ergebniskapitel in der Beschreibung der Szenarien wieder aufgegriffen. 
Den Anfang macht die Betrachtung der Wegzüge. Datengrundlage sind die Wegzugsraten, 
sprich die Wahrscheinlichkeit in jedem Altersjahr, nach Geschlecht und Staatsangehörigkeit , 
aus Osnabrück wegzuziehen. Die Basisperiode stellen in diesem Fall die Jahre 2018, 2019 und 
2021 dar. Das Jahr 2020 wurde aufgrund des großen Einflusses der COVID-19-Pandemie auf 
den (studentischen) Wohnungsmarkt ausgespart. Ebenfalls wurde das Jahr 2022 ausgelassen, 
da es aufgrund des Krieges in der Ukraine zu überdurchschnittlich vielen Bevölkerungsbewe-
gungen nach Osnabrück und aus Osnabrück kam . Die berechneten Raten wurden ebenfalls 
über den Savitzky-Golay-Filter geglättet und als erste Variante der Wegzugsraten festgehalten 
(W1). Diese durch den SIKURS-Algorithmus angelegte Schätzung fällt dabei eher pessimistisch 
aus und sorgt für eine leichte Zunahme der Abwanderungen über den Prognosehorizont hin-
weg. Als zwei te Modellvariante wurden die vorher ermittelten Wegzugsraten um 2 % redu-
ziert (W2). Diese optimistischere Schätzung geht von einer höheren Adhäsion der Stadt aus, 
d.h. Osnabrück ist insbesondere durch die Bereitstellung passender Wohnmöglichkeiten dazu 
in der Lage, die Wegzüg e (vor allem) in das Umland zu reduzieren. Auf diese Weise können 
etwa 200 Personen pro Jahr mehr in der Hasestadt gehalten werden. 
Der wichtigste Einflussfaktor auf die Bevölkerungsentwicklung der Stadt Osnabrück ist die Va-
riation der Zuzüge sowie deren Verteilung auf unterschiedliche Altersjahre, Geschlechter und 
Bevölkerungsgruppen. Neben den gewichteten Zuzugsraten wird an dieser Stelle auch das Zu-
zugsvolumen in Summe benötigt, um das Prognosemodell zu bedienen. Die Raten werden auf 
dem bekannten Weg anhand der historischen Daten abgeleitet. Auch hier bedarf es der Wahr-
scheinlichkeit in jedem Altersjahr nach Geschlecht und Staatsangehörigkeit . Die Basisjahre 
stellen in diesem Fall 2018, 2019 und 2021 dar. Ähnlich wie im Fall der Wegzüge wurde 2020 
aufgrund des relativen Stillstands auf dem (studentischen) Wohnungsmarkt der Stadt Osnab-
rück ausgespart und das Jahr 2022 aufgrund der unverhältnismäßigen Zuwanderung aus dem 
Ausland, genauer aus der Ukraine. Alle Raten wurden mithilfe des Savitz ky-Golay-Filters ge-
glättet, um Zufallseinflüsse möglichst klein zu halten. Das Zuzugsvolumen kann jedoch nicht 
durch eine einfache Berechnung aus den historischen Daten ermittelt werden, da beispiel-
weise stadtentwicklun gspolitische Entscheidungen wie die Ausweisung weiterer Wohnge-
biete in der Zukunft kein historisches Echo aufweisen können. Die Bereitstellung neuer 
Wohneinheiten spielt auch in Bezug auf die kleinräumige Prognose eine zentrale Rolle und 
wird im Zentrum der folgenden Ausführungen stehen. Um solche Sonderentwicklungen in die 
Berechnung zu integrieren, wurde das in Abbildung 35 beschriebene Modell entworfen. Die 
auf diese Weise ermittelte Zuwanderung muss für jedes Jahr individuell berechnet werden. 
  
61 
 
Abbildung 35: Ermittlung des jährlichen Zuzugsvolumens nach Osnabrück 
 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Am Fuße der dargestellten jährlichen Berechnung steht der Basiswert der Zuwanderung, der 
jeweils 13.800 Personen umfasst. Dies ist ein relativ hoher Grundwert. Werfen wir beispiels-
weise einen Blick in die historische Zuwanderungsentwicklung kommen in einem guten “Zu-
wanderungsjahr” etwa 14.000 Neuosnabrückerinnen und -osnabrücker in die Stadt. In 
schlechten Jahren wie 2020 kamen aufgrund der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und 
dem wegfallenden Abiturjahrgang in Niedersachsen nur knapp 12.000 Personen. Der Vorteil 
des hoch angesetzten Basiswertes ist die Fokussierung auf die größten Baugebiete in der Be-
trachtung der Bautätigkeit. Ein geringer Basiswert bedürfte einer Integration auch kleiner Bau-
vorhaben in die Betrachtung, die das Modell überfrachten würde. 
Die Verteilung der Zuzüge nach Alter, Geschlecht, Staatsangehörigkeit und Außentyp wird 
über die ermittelten Zuzugsraten abgeleitet. In Kapitel 3 konnten die Außentypen Niedersach-
sen, Nordrhein-Westfalen, alle übrigen Bundesländer sowie die Ukraine und das übrige Aus-
land als fünf häufigste Herkunftsregionen der Zuwanderung nach Osnabrück hergeleitet wer-
den. Ebenfalls konnte gezeigt werden, dass im Hinblick auf die deutsche Bevölkerung zwischen 
2014 und 2022 Verluste verzeichnet wurden und die ausländische Bevölkerung in diesem Zeit-
raum deutlich gewachsen ist. Wenn unterschiedliche Zuzugssummen als Modellvariationen 
angelegt werden sollen, ergibt es deshalb Sinn, die Zuwanderung aus dem Ausland anzupas-
sen. Vor diesem Hintergrund wird i m zweiten Schritt der Berechnung die Zuwanderung aus 
dem Ausland in drei Varianten dargestellt: +10 % Zuwanderung aus dem Ausland (ZA1), -10 % 
Zuwanderung aus dem Ausland (ZA2) sowie konstante Zuzüge aus dem Ausland (ZA3). 

62 
 
Aufgrund des wegfallenden Abiturjahrgangs in Nordrhein -Westfalen wird es im Jahr 2 026 zu 
einem Rückgang der Zuzüge aus dem besagten Außentyp kommen. Ein Drittel der Studieren-
den in Osnabrück kommen aus NRW, ein ausfallender Ab iturjahrgang wird sich deshalb be-
merkbar machen. Es muss allerdings festgehalten werden, dass nicht alle Abiturientinnen und 
Abiturienten ihren Abschluss an einer allgemeinbildenden Schule machen. Auch über das be-
rufliche Schulsystem oder den Kollegs und den Abendgymnasien kommen Studierende an die 
Universität und die Hochschule. Zusätzlich werden nicht alle nach ihrem Abitur direkt studie-
ren wollen, sondern einen längeren Auslandsaufenthalt oder ein Jahr mit Freiwilligendienst 
oder Arbeit verbringen.  Je nach Modellvariante geht die Prognose von einem Rückgang von 
20 % der Zuwanderung aus NRW (NRW1) oder sogar Verlusten von 30 % aus (NRW2). 
Über den grundsätzlichen Umgang mit der Zuwanderung aus der Ukraine in Bezug auf die Mo-
dellierung wurde bereits in Kapitel 4.2.1 berichtet. Als statischer Modellparameter steuert die 
Ukraine 600 weitere Personen im Jahr 2023 zur Zuwanderung bei. Da der Fortgang des Krieges 
in der Ukraine nicht abgesehen werden kann, werden über 2023 hinaus keine Annahmen spe-
zifisch zur Ukraine formuliert. Eine Annäherung kann jedoch über den Modellparameter ZA3 
„um 10 % steigende Zuwanderung aus dem Ausland“ abgebildet werden. 
Als letzten Faktor in der Bestimmung der Zuwanderung wird der Neubaubezug bzw. der Nach-
bezug bereits bestehender Wohneinheiten in das Modell integriert. Hierbei muss zum einen 
die Anzahl der zur Verfügung gestellten Wohneinheiten pro Jahr ermittelt und zum anderen 
die Herkunft der Zuziehenden bestimmt werden. 
Es lässt sich festhalten, dass der Zusammenhang zwischen der Fertigstellungen neuer 
Wohneinheiten und dem Zuzug nach Osnabrück eher schwach ausgeprägt ist. Abbildung 36 
zeigt hierzu die Entwicklung der Baufertigstellungen und der Bevölkerungszahl zwischen 1991 
und 2022. Der Bevölkerungsrückgang im Jahr 2011 ist auf die „Korrektur” der Einwohnerzahl 
nach dem Zensus 2011 zurückzuführen. Außerdem wurden Im Jahr 2020 wurden aufgrund 
eines methodischen Fehlers kaum Baufertigstellungen gemeldet. 
  
63 
 
Abbildung 36: Entwicklung der Baufertigstellungen und der Einwohnerzahl der Stadt Osnab-
rück 
Quelle: Landesamt für Statistik Niedersachsen (2023), eigene Darstellung 
Lassen wir 2011 und 2020 außen vor und berechnen den Korrelationskoeffizient nach Bravais-
Pearson, ergibt sich ein Wert von 0,387. Dieser ist mit 97 % Sicherheitswahrscheinlichkeit zwar 
signifikant, bleibt aber eher schwach ausgeprägt (Fahrheimer et al. 2011: 137). Eine Betrach-
tung der Zuwanderungsentwicklung in bereits bestehende Baugebiete der Stadt Osnabrück 
konnte diese Feststellung untermauern. Hier konnte festgestellt werden, dass 70 % der in die 
betrachteten Baugebiete zugewanderte Personen vorher bereits in Osnabrück gelebt haben. 
Es ist davon auszugehen, dass auch in Zukunft ein Großteil der Zuziehenden in neue Bauge-
biete bereits in Osnabrück gemeldet  waren und nun die Chance auf eine Anpassung ihres 
Wohnraumes nutzen, vielfach aufgrund der Familiengründung. 
Nachdem festgestellt werden konnte, dass der Großteil der Zuziehenden bereits zuvor in Os-
nabrück gemeldet war, fehlt es noch an einer Bestimmung der Summe an bereitgestellten 
Wohneinheiten. Hierbei beziehen wir uns auf die verwaltungsinterne Datenbank zur Doku-
mentation der Bauleitplanung der Stadt Osnabrück. Da durch den hohen Basiswert bereits ein 
Normalniveau an Bautätigkeit abgedeckt werden kann, konzentrieren wir uns im Folgenden 
auf die Einbeziehung aller Baugebiete mit mindestens 79 Wohneinheiten.  Diese haben auf-
grund ihrer Größe einen besonderen Einfluss auf zukünftige innerstädtische Bevölkerungs-
strukturen und -bewegungen. 79 Wohneinheiten wurden hier als Minimum ausgewählt, da  
ein zu berücksichtigendes Projekt genau 79 Wohneinheiten umfasst.  Die in der Datenbank 
Bauleitplanung zu findenden Angaben beziehen sich stets auf die Summe der auf Basis vor-
handener städtebaulicher Konzepte geschätzten planungsrechtlich gesicherten Wohneinhei-
ten. Es handelt sich hierbei um reine Prognosewerte auf Basis aktuell er Bauleitplanverfahren 
sowie angestrebter städtebaulicher Entwicklungen. Es ist nicht davon auszugehen, dass diese 
Wohneinheiten sofort alle zur Verfügung stehen. Zur Darstellung des zeitlichen Ablaufes stüt-
zen wir uns auf die Modellannahmen, die bereits im Konzept der Stadt Osnabrück zur Kosten-

64 
 
beteiligung von Vorhabenträgerinnen und Vorhabenträgern an den sozialen Infrastrukturkos-
ten bei der Baulandentwicklung angelegt wurden (siehe Vorlage VO/2020/5545 (Stadt Osnab-
rück (2020))): Ein Bauleitplanverfahren zur Schaffung von Planungsrecht für ein neues Wohn-
gebiet beansprucht im Regelfall mindestens einen Zeitraum von zwei Jahren (u.a. auch auf-
grund erforderlicher Untersuchungen und Beteiligungen). Anschließend erfolgt die Erschlie-
ßungs- und Bauphase. Für die vollständige Realisierung der geplanten Wohneinheiten werden 
sechs Jahre angesetzt. Zur Vereinfachung gehen wir davon aus, dass jedes Jahr ein Sechstel 
des Bauvolumens fertiggestellt wird . Einen Überblick über den Verlauf der Entwicklung der 
Wohneinheiten vermittelt Tabelle 6. 
Tabelle 6: Wohneinheiten im Zeitverlauf 
Jahr 
prognostizierte 
fertiggestellte 
Wohneinheiten 
Jahr 
prognostizierte 
fertiggestellte 
Wohneinheiten 
2023 324 2031 802 
2024 180 2032 183 
2025 164 2033 183 
2026 738 2034 183 
2027 771 2035 183 
2028 771 2036 42 
2029 674 2037 42 
2030 769    
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Addieren wir alle pro Jahr fertiggestellten Wohneinheiten, ergibt sich die stadtweite Summe 
der geplanten Wohneinheiten jeden Jahres. Diese wird bewusst mit 1,8 Personen multipliziert, 
um das Zuwanderungsvolumen zu bestimmen. Der Wert von 1,8 entspricht der durchschnitt-
lichen Haushaltsgröße der Stadt Osnabrück. Das Ergebnis dieser Rechnung wird in Gruppen 
eingeteilt, die wir als Baustufenklassen bezeichnen. Jede dieser Klassen ist mit einem Zuwan-
derungswert verbunden (siehe Tabelle 7). 
 
 
 
 
65 
 
Tabelle 7: Baustufenklassen 
Ergebnis Baustufenklasse Zuzugsvolumen 
</= 100 Klasse 1 100 Personen 
101 bis 400 Klasse 2 300 Personen 
401 bis 600 Klasse 3 500 Personen 
>/= 601 Klasse 4 1000 Personen 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Vor allem große Bauprojekte wie das LOK -Viertel und Magnum-Gelände wirken sich auf die 
Ermittlung der Baustufenklasse eines Jahres a us. Aber auch mehrere kleinere Bauvorhaben 
finden hier ihren Ausdruck. Da es sich bei der Zuwanderung ebenfalls um einen dynamischen 
Modellparameter handelt, benötigen wir es an dieser Stelle unterschiedliche Einstellungen zur 
Abschätzung der Zuwanderung aufgrund von Neubaubezügen. In der ersten Variante (NB1) 
werden die oben beschriebenen Angaben 1:1 in die Berechnung übernommen. In der pessi-
mistischeren zweiten Herangehensweise (NB2) wird dagegen davon ausgegangen, dass nur 80 
% der prognostizierten fertiggestellten Wohneinheiten wirklich in der vorliegenden Größen-
ordnung realisiert werden. Wenn diese kleinere Zahl mit 1,8 multipliziert wird, ergibt sich 
eventuell. eine geringere Baustufenkategorie, die sich dann entsprechend in kleineren Zuzugs-
summen äußert. 
  
66 
 
4.3 Kleinräumige Perspektive 
Neben der gesamtstädtischen Perspektive werden in der vorliegenden Prognose auch klein-
räumige demographische Entwicklungen auf Ebene der Stadtteile betrachtet. Die lokale Aus-
prägung der gesamtstädtischen Prognosewerte fällt aufgrund der sehr heterogenen Struktur 
der Stadtteile äußerst unterschiedlich aus. Gesamtstädtische Entwicklungen sind nicht immer 
für alle kleineren räumliche n Ebenen repräsentativ, da „In urbanen Räumen […] häufig auch 
ein unmittelbares Nebeneinander von schrumpfenden und wachsenden Quartieren zu be-
obachten [ist]. Dieser demographische Divide bzw. die demographische Fragmentierung eines 
Stadtgebiets in unterschiedlich alte, wachsende und schr umpfende Bezirke oder Nachbar-
schaften stellen eine permanente Herausforderung für eine vorausschauende Stadtentwick-
lungsplanung dar“ (Wehrhahn 2016: 50f.). Darüber hinaus sind kleinräumige Ergebnisse bei-
spielsweise auf Ebene der Schuleinzugsbiete für stadtinterne Planungen wie etwa die Schul-
entwicklungsplanung, besonders relevant, um zukünftige Bedarfe und Bedürfnisse abschätzen 
zu können. 
Abbildung 37 gibt einen Überblick über die verschiedenen räumlichen Dimensionen der vor-
liegenden Prognose: 
Abbildung 37: Räumliche Dimensionen der Prognose 
 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Als Grundlage der kleinräumigen Prognose dienen die Ergebnisse aus dem gesamtstädtischen 
Basisszenario. Diese werden in einem ersten Schritt auf eine möglichst kleinräumige Ebene, in 
unserem Fall die Baublöcke der Stadt, heruntergebrochen. Ein Baublock stellt dabei eine fein-
körnige kleinräumige Ebene dar. Insgesamt besteht die Stadt Osnabrück zum 31.12.2022 aus 
1.902 Baublöcken. Ein Baublock umfasst dabei mehrere Gebäude, die durch Straßenzüge von-
einander abgegrenzt sind. Die Baublöcke sind zum Teil nur spärlich bewohnt. Diese geringen 
Fallzahlen bergen mathematische Unsicherheiten, weshalb sich diese Raumebene zwar als 
Zwischenschritt in der Berechnung, nicht jedoch als Ergebnisebene eignet. Baublöcke bieten 

67 
 
den Vorteil einer eindeutigen Zuordnung zu höheren räumlichen Aggregatebenen wie Stadt-
teilen, Schulbezirken oder Quart ieren. Durch diese Flexibilität lassen sie sich wie Legosteine 
zu sehr unterschiedlichen räumlichen Aggregaten zusammenführen, um dann Aussagen über 
deren jeweilige demographische Entwicklung möglich zu machen. 
Um die mathematische Sicherheit bereits bei der Betrachtung auf Baublockebene zu maximie-
ren und, um räumliche Muster von Bewegungsdaten innerhalb der Stadt berücksichtigen zu 
können, werden die Gebietseinheiten der Baublöcke zu Gebietstypen, sogenannten Clustern, 
zusammengefasst. Dadurch wird die Fallzahl erhöht und Zufallsverfahren wie beispielsweise 
die Monte-Carlo-Simulation inklusive Zombie-Killer, bei der auf die geringen Fallzahlen eine 
Zufallszahl aufgerechnet und somit mögliche negative Bevölkerung herausgerechnet wird, 
vermieden. Dabei handelt es sich um programmspezifische Einstellungen bei der Berechnung 
mit SIKURS. Ein weiterer Vorteil der Clusterung ist die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die 
einzelnen Gebiete, deren kategorisiertes Bewegungsverhalten sich auch auf die Ausgangsbe-
völkerung auswirkt. Aus einer Prognose für die gesamte Stadt Osnabrück werden quasi meh-
rere kleinräumige Prognosen – eine für jeden Cluster. 
Die Grundidee der Clusterung besagt, dass sich bestimmte Gebietseinheiten, also Baublöcke, 
in den Bewegungsmustern ihrer Bevölkerung ähneln. Diese Baublöcke werden zu Clustern zu-
sammengefasst, die in sich möglichst homogen und im Vergleich zu anderen Clustern mög-
lichst heterogen sind. Als Messgrößen der Bewegungsmuster kommen verschiedene Variab-
len in Frage. Dazu gehören zum einen Personendaten wie beispielsweise die Anzahl der Per-
sonen je Wohngebäudeadresse, deren Durchschnittsalter, die natürliche Bevölke rungsent-
wicklung, die Wegzüge je 100 Personen oder die durchschnittliche Wohndauer. Zum anderen 
eignen sich auch Gebäudestrukturdaten wie beispielsweise der Einfamilienhausanteil oder der 
Mietanteil als Messgrößen. Um den Faktor Siedlungsstruktur in das Modell integrieren zu kön-
nen, ist die Zentralität der Baublöcke interessant.  Dafür wird mithilfe der Haversine Formel 
die Distanz des Baublockes zum Mittelpunkt des Marktplatzes der Stadt Osnabrück berechnet 
(Alam et al. 2016: 2). 
Um möglichst repräsentative Ausprägungen dieser Variablen zu berücksichtigen, gehen insge-
samt 730 bewohnte Baublöcke mit mindestens 80 Einwohnerinnen und Einwohnern als soge-
nannte Basisbaublöcke in die Clusteranalyse ein. Der Stand der Daten ist dabei der 31.12.2020 
bzw. die Bewegungen aus dem Jahr 2021. Diese Stände werden ebenfalls für eine möglichst 
repräsentative Darstellung der Bewegungsströme zwischen den Ausnahmejahren 2020 und 
2022 gewählt (siehe Kapitel 3.1 bzw. 3.2). 
Da in eine Clusteranalyse nicht wahllos viele Variablen einfließen sollten, werden die genann-
ten Merkmale zunächst auf ihre Eignung als Clustervariable untersucht. Dabei wird der Daten-
bezug geprüft, die einzelnen Ausprägungen verglichen und Zusammenhänge zwischen den 
Variablen berechnet. Bestimmte Daten zur Gebäudestruktur basieren auf der Gebäudedaten-
bank der Statistikstelle, die wiederrum den Zensus 2011 zur Grundlage hat. Diese Daten sind 
68 
 
mittlerweile jedoch als lokal überholt anzusehen. Gleichzeitig lassen sie sich häufig durch an-
dere Variablen erklären. Der Einfamilienhausanteil korreliert beispielsweise positiv mit einer 
geringen Zentralität und geringeren Wegzugsraten. Andere Variablen sind aufgrund einer ge-
ringen Differenz in ihrer Ausprägung weniger für eine Clusteranalyse geeignet. So zeigt sich 
beispielsweise eine für das gesamte Stadtgebiet geltende durchschnittliche Wohndauer von 
5,5 Jahren. Als Ergebnis des Abwägungsprozesses lassen sich vier zielführende Variablen defi-
nieren: Personen je Wohngebäudeadresse, Durchschnittsalter, Wegzüge je 100 Personen und 
Zentralität. 
Die Baublöcke werden auf Basis der Ausprägung dieser vier Merkmale ihren jeweiligen Clus-
tern zugeordnet. Dafür wird eine zweistufige Clusteranalyse mithilfe des Programmes SPSS 
durchgeführt. SPSS steht für „Statistical Package für Social Sciences“. Zunächst erfolgt die hie-
rarchische Clusteranalyse zur Festlegung der Clusteranzahl. Dabei handelt es sich um ein dis-
tanzbasiertes Verfahren, bei dem die nähere Umgebung, sprich: die umliegenden Baublöcke, 
betrachtet werden. Je ähnlicher sich die Baublöcke sind, also je geringer die quadrierte eukli-
dische Distanz ausfällt, desto wahrscheinlicher werden die Baublöcke dem gleichen Cluster 
zugeordnet (Backhaus et al. 2006: 504). Als Ergebnis wird ein Dendogramm, also ein Baumdi-
agramm, ausgegeben, anhand dessen sich die ideale Clusteranzahl ablesen lässt: 
69 
 
Abbildung 38: Dendogramm der hierarchischen Clusteranalyse 
 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Am linken Rand lassen sich alle Einzelfälle, also jeder Baublock für sich, ablesen. Sie weisen 
dabei die höchste Repräsentativität auf. Die Rechtecke zeigen die Zusammenfassung der sich 
ähnlichen Einzelfälle auf, wobei die kleineren Rechtecke am linken Rand jeweils nur wenige 
Baublöcke zusammenfassen und das große Recht eck rechts die vollständige Zusammenfas-
sung aller Baublöcke zu einem Cluster darstellt. Ziel der hierarchischen Clusteranalyse ist es, 
den Mittelweg zwischen Repräsentativität und Zusammenfassung der Gebietseinheiten zu fin-
den. In diesem Fall erweisen sich drei Cluster als zielführend. 
Die zweite Stufe stellt die Berechnung bzw. Zuordnung der einzelnen Baublöcke zu den Clus-
tern im Rahmen des K -means-Algortihmus dar. Dabei geht anstelle der direkten Umgebung 
die Distanz zum Clusterzentrum in die Clusterzuordnung ein. Das heißt , es wird untersucht, 
wie nahe die einzelnen Baublöcke den drei festgelegten Clusterzentren sind. Diese Zentren 
repräsentieren das arithmetische Mittel der jeweiligen Cluster. Bei diesem Partitionsverfahren 
wird die Zuordnung aller Baublöcke so lange wieder holt, bis d ie geringste Distanz aller Bau-
blöcke zu den zugehörigen Clusterzentren erreicht ist  (Wiedenbeck und Züll 2001: 13f.) . Ein 

70 
 
solches Verfahren wird daher auch iteratives Minimal -Distanz Verfahren genannt (Backhaus 
et al. 2006: 511ff.). Im Vorfeld wird die mögliche Anzahl der Wiederholungen, also der Iterati-
onen, auf 100 festgelegt, wobei bereits elf Iterationen zur bestmöglichen Lösung führen. Von 
den 730 Ausgangsbaublöcken werden 326 Cluster 1, 279 Cluster 2 und 126 Cluster 3 zugeord-
net. Tabelle 8 gibt eine Übersicht über die Clusterzentren und damit über die jeweiligen Clus-
tercharakteristika. 
Tabelle 8: Clusterzentren der endgültigen Lösung 
Cluster 1 2 3 
Einwohner je Adresse 9,5011731027 6,5276056561 5,9357178086 
Durchschnittsalter 40,225882563 43,709822391 44,176406745 
Zentralität 1495,5717755 3290,6546152 5327,3641632 
Wegzüge insgesamt je 
100 Einwohner 
16,812429767 
 
11,403564952 8,7221242668 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Die unterschiedlich starke Besetzung der einzelnen Cluster ist auf die ungleiche Einwohner-
dichte zurückzuführen. In Cluster 1 leben deutlich häufiger mehr als 80 Personen in einem 
Baublock als in Cluster 2 oder 3, sodass in die erste automatisierte Clusterung mehr Baublöcke 
aus Cluster 1 eingehen. Abbildung 39 zeigt das Ergebnis der Clusterung der Basisbaublöcke. 
  
71 
 
Abbildung 39: Clusterung der Baublöcke mit mindestens 80 Einwohnenden 
 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Darüber hinaus werden 887 weitere bewohnte Baublöcke mit weniger als 80 Einwohnenden 
manuell den bestehenden Clustern zugeordnet. Dabei wird auf das Prinzip der ähnlichen Um-
gebung zurückgegriffen, sodass Baublöcke gemäß ihrer räumlichen Nähe dem Cluster in ihrer 
nächsten Nachbarschaft  zugeordnet werden. Darüber hinaus fließen Zusatzinformationen 
etwa zu Neubauprojekten oder lokalen Strukturen ein, sodass beispielsweise das Landwehr-
viertel in Atter und das Stadtteilzentrum von Pye Cluster 2 (und nicht Cluster 3) zugeordnet 
werden.  
  

72 
 
Es ergibt sich folgende Clusterung der Gesamtstadt: 
Abbildung 40: Clusterung aller bewohnten Baublöcke 
 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Die weißen Lücken in der Karte stellen insgesamt 285 zum Vergleichszeitraum unbewohnte 
bzw. seitdem neu errichtete Baublöcke dar. Es lassen sich aus Abbildung 40 in Kombination 
mit Tabelle 8 folgende Clusterprofile ablesen: In Gelb dargestellt findet sich mit Cluster 1 ein 
sehr zentrales und dichtbesiedeltes Cluster, dessen Baublöcke im Schnitt 1,5  km um den 
Marktplatzmittelpunkt liegen. Die mit 40,2 Jahren vergleichsweise junge Bevölkerung zeichnet 
sich durch eine stärkere Dynamik, ausgedrückt in einer hoh en Wegzugsrate, aus. Daneben 
stellt Cluster 2 in gewisser Weise einen Mittelweg dar. Die Wegzugsrate nimmt mit zuneh-
mender Distanz ab, sodass sich ein grauer Gürtel um Cluster 1 legt. Hier leben weniger, dafür 
mit 43,7 Jahren etwas ältere Personen. In den äußeren Gebieten findet sich das türkis gefärbte 
Cluster 3. Die Trends aus Cluster 2 setzen sich hier mit zunehmender Distanz zum Zentrum 
fort und verstärken sich  noch. Die Bewohnerstruktur von Cluster 3 ist mit 44,1 Jahren älter, 
die Baublöcke weniger dicht besiedelt als in den beiden anderen Clustern. Zudem ist der Weg-
zugsanteil deutlich geringer und mit 5,9 fast halb so groß wie die Rate aus Cluster 1. 
Die Clusterzuordnung wirkt sich direkt auf die kleinräumige Bevölkerungsprognose aus, da für 
jedes der drei Cluster eine Prognose für die Entwicklung der Zu - und Wegzugsraten angelegt 

73 
 
wird. In Verbindung mit den Raten der natürlichen Bevölkerungsbewegungen aus der Gesamt-
stadtprognose können die auf Ebene der drei Cluster gewonnenen Raten zu den räumlichen 
Bevölkerungsbewegungen im nächsten Schritt auf die jeweilige Baublockbevölkerung pro 
Prognosejahr bezogen und in ihrer Veränderung abgebildet werden . Um dabei laufende und 
geplante Neubauprojekte berücksichtigen zu können, werden insgesamt 13 zusätzliche Pseu-
dobaublöcke angelegt, welche nicht in der Karte verortet sind. Sie repräsentieren 18 größere 
Neubauprojekte und können eindeutig Stadtteilen und Schuleinzugsgebieten zugeordnet wer-
den. 
Neben der Clusteranalyse ist an dieser Stelle auf eine Änderung bei den Grundannahmen zu 
verweisen. Da bei der kleinräumigen Prognose und der Berücksichtigung von Neubauten ins-
besondere Binnenwanderungen zu beobachten sind, erfolgt eine methodische Anpassung der 
Außentypen. In der Vergangenheit wurden 70  % des Neubauerstbezuges durch Binnenwan-
derung generiert. Der Großteil der Erstbezieher wohnte also bereits in Osnabrück und weniger 
als ein Drittel zog direkt von außen in den Neubau  (siehe Kapitel 4.2). Um durch die vormals 
fünf festgelegten Außentypen eine Genauigkeit vorzuspielen, die es nicht gibt, werden die Au-
ßentypen für die kleinräumige Prognose zusammengefasst. Dabei kann davon ausgegangen 
werden, dass der Großteil der von außen stammenden Neubaubez iehenden (20 %) aus dem 
nahen Außengebiet (Niedersachen und NRW, ehemals Außentyp 1 und 2) kommt und nur ein 
kleiner Anteil (10 %) aus dem fernen Außengebiet (übrige Bundesländer und Ausland, ehema-
lige Außentypen 3, 4 und 5). 
 
  
74 
 
4.4 Zusammenfassung der Methodik und der Annahmen 
Methodik 
Ansatz Deterministisches Kohorten-Komponentenmodell 
Vorausberechnungssoftware SIKURS 
Jump-Off Point Melderegisterbestand der Einwohner mit Hauptwohnsitz zum 
31.12.2022 
Prognosehorizont Jahresende 2023 bis Jahresende 2040 
Perspektive Gesamtstadtprognose und kleinräumige Übertragung 
Kleinräumiger Ansatz 3 geclusterte Gebietstypen auf Basis der Baublöcke 
Clusterverfahren Hierarchisch zur Clusteranzahlermittlung  
und k-Means-Algorithmus zur Verteilung 
Datengrundlagen Bestands- und Bewegungsdaten aus dem Einwohnermelderegister 
Datenbank Bauleitplanung der Stadt Osnabrück 
Geschlechtergruppen 2 (männlich und weiblich) 
Bevölkerungsgruppen  2 (Deutsche und Ausländer)  
Altersjahre 100 (0 bis 99 Jahre) 
Glättung  Um zufällige Schwankungen auszugleichen, wurde der Savitzky- 
Golay-Filter zur Glättung der verschiedenen Raten benutzt 
 
Annahmen Zentrale Variable Basis-
jahre 
Varianten  
Fertilität Fruchtbarkeitrate 
nach Altersjahr und 
Staatsangehörigkeit 
2019, 
2020, 
2022 
Bleibt auf dem Niveau der Basisjahre 
Mortalität Sterberate nach Al-
tersjahr und  
Geschlecht 
2019, 
2020, 
2021 
Corona-Dämpfer, aber ab 2023 bis 2040 kontinuierlich 
anwachsende Lebenserwartung: Männer +2,91 Jahre, 
Frauen +2,28 Jahre 
Bevölkerungs-
gruppenwech-
sel 
Anteil ausländischer 
Personen, die in ei-
nem Jahr eingebür-
gert werden 
2015 
bis 
2022 
Bisher etwa 1,2 %. Annahme des Anstiegs auf 1,5 % pro 
Jahr. 60 % der Kinder bei Geburt 
Wegzüge Wegzugsrate nach Al-
tersjahr, Geschlecht 
und Staatsangehörig-
keit  
2018, 
2019, 
2021 
Modellvarianten: 
Pessimistische Schätzung des SIKURS -Algorithmus 
(W1) 
Höhere Adhäsion der Stadt, 2 % weniger Wegzüge pro 
Jahr (W2)  
Zuzüge Zuzugsrate nach Al-
tersjahr, Geschlecht 
und Staatsangehörig-
keit 
2018, 
2019, 
2021 
600 Personen kommen im Jahr 2023 aus der Ukraine 
Modellvarianten: 
20 % weniger Zuwanderung aus NRW in 2026 (NRW1) 
30 % weniger Zuwanderung aus NRW in 2026 (NRW2) 
Plus 10 % Zuwanderung aus dem Ausland (ZA1) 
Minus 10 % Zuwanderung aus dem Ausland (ZA2) 
konstante Zuwanderung aus dem Ausland (ZA3) 
100 % der geplanten Wohneinheiten werden fertigge-
stellt (NB1) 
80 % der geplanten Wohneinheiten werden fertigge-
stellt (NB2) 
75 
 
5 Prognose auf Gesamtstadtebene 
Prognosen sind immer stets mit Unsicherheiten verbunden. Insbesondere die ferne Zukunft 
lässt sich so gut wie gar nicht voraussagen. Aber es gibt trotzdem eine Möglichkeit, eine Aus-
sage über diese zu machen: Indem man eine Reihe unterschiedlicher Szenarien (also wahr-
scheinlicher Entwicklungspfade) entwirft. Auf diese Weise kann ein gewisser Teil möglicher 
Trendwenden abgedeckt werden. Auch können auf diese W eise Handlungsbedarfe erkannt 
und Maßnahmen abgeleitet werden, um den tatsächlichen Entwicklungsverlauf zu beeinflus-
sen. Um eine bessere Übersicht über verschiedene Entwicklungslinien zu erhalten, wurden 
verschiedene Szenarien unter unterschiedlichen Annahmen entwickelt. Diese Szenarien span-
nen den Bereich auf, in dem die tatsächliche Bevölkerungszahl in den Folgejahren voraussicht-
lich liegen wird. Die folgende Tabelle 9 stellt die Annahmen bzgl. der dynamischen Modellpa-
rameter der unterschiedlichen Szenarien einander gegenüber. Die statistischen Parameter 
Fruchtbarkeitsrate, Sterberate, Bevölkerungsgruppenwechsel und der Ukrainezuzug 2023 
bleiben, wie in Kapitel 4 erläutert wurde, in allen Modellen gleich. 
Tabelle 9: Übersicht der Szenariovarianten 
 Basisszenario Best-Case-
Szenario 
Worst-Case-
Szenario 
Basisszenario 
Wegzugsvariante 
Natürlich 
Zuzug aus dem 
Ausland 
Konstant 
(ZA3) 
+ 10 % (ZA1) - 10 % (ZA2) Konstant (ZA3) entfällt 
2026 NRW -Zu-
zugsverlust 
20 % (NRW 1) 20 % (NRW 1) 30 % (NRW 2) 20 % (NRW 1) entfällt 
Bautätigkeit  100 % (NB1) 100 % (NB1) 80 % (NB2) 100 % (NB1) entfällt 
Wegzugsraten 2 % redu-
ziert (W2) 
2 % reduziert  
(W2) 
SIKURS-Origi-
nal (W1) 
SIKURS-Original 
(W1) 
 
entfällt 
Quelle: eigene Darstellung (2023) 
Auf Grundlage der oben formulierten Annahmen ergeben sich die in der folgenden Abbildung 
41 dargestellten Entwicklung en. Die natürliche Bevölkerungsprognose ist kein re alistisches 
Szenario, da hierbei keine Zu- und Wegzüge vorgesehen sind. Wie der Name sagt, konzentriert 
sich diese Form der Prognose auf die natürlichen Bevölkerungsbewegungen auf Basis der Ge-
burten und Sterbefälle. Dieses Szenario erlaubt jedoch einen Einblick in die fortschreitende 
Alterung der Stadt Osnabrück und unterstreicht die zentrale Bedeutung der Zuzüge. 
76 
 
Abbildung 41: Bevölkerungsentwicklung in den Szenarien bis 2040 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Mit Ausnahme der nur zum Vergleich angelegten natürlichen Bevölkerungsprognose werden 
die einzelnen Szenarien in den folgenden Unterkapiteln weiter erläutert. Eine Anmerkung je-
doch vorweg: Damit die Arbeit mit den Prognoseergebnissen etwas erleichtert wird, hat sich 
die Projektkonferenz  der Stadt Osnabrück, bestehend aus den Vorständen der Stadt, der 
Oberbürgermeisterin sowie verschiedene Fachbereichsleitungen und Fachplanungen aus den 
Bereichen Städtebau, Stadtentwicklung, Schule und Sport, Jugendamt, Gleichstellung, Finan-
zen und der Friedhofsverwaltung , am 16.01.2024 für die V erwendung des sogenannten Ba-
sisszenarios ausgesprochen. Diese Prognosevariante stellt das zwischen der Statistikstelle, den 
beteiligten Fachplanungen und dem Vorstand der Stadt Osnabrück abgestimmte Ergebnis dar. 
Sollten die getroffenen Annahmen jedoch nicht eintreffen, kann ein anderes, passenderes Sze-
nario für die angeschlossenen Planungen verwandt werden. 
  

77 
 
5.1 Basisszenario 
Grundlage dieses Szenarios sind eine relativ konstante Fruchtbarkeitsrate auf Basis der Jahre 
2019, 2020 und 2022, Sterberaten auf Grundlage der Basisjahre 2019, 2020 und 2021, eine 
wachsende Lebenserwartung von Männern in Höhe von 2,91 Jahre bis 2040 und Frauen in 
Höhe von 2,28 Jahren bis 2040, ein Bevölkerungsgruppenwechsel von 1,5 % der ausländischen 
Bevölkerung pro Jahr und 60 % der Neugeborenen bei Geburt sowie einer Zuwanderung von 
600 Personen, die 2023 aus der Ukraine nach Osnabrück gekommen sind. Der Zuzug aus dem 
Ausland bleibt auf konstant hohem Niveau (ZA3) und die Zuwanderungsverluste aus NRW im 
Jahr 2026 beschränken sich auf 20 % (NRW1). Die geplanten Baugebiete werden orientiert an 
den Angaben in der Datenbank Bauleitplanung realisiert (NB1) und die Stadt Osnabrück behält 
eine hohe Adhäsionskraft, weshalb mehr Zugezogene in Osnabrück verbleiben (W2). 
Damit diese Annahmen eintreffen, müssen große Plangebiete, insbesondere das LOK-Viertel, 
im Rahmen des geplanten Volumens und des Zeitplans umgesetzt werden.  Der Universität 
und der Hochschule muss es gelingen, ihre Studierendenzahlen mindestens konstant zu hal-
ten. Eine wachsende Internationalisierung kann d en zurückgehenden Studierendenpotentia-
len aus dem deutschen Inland entgegenwirken. Die Stadt Osnabrück bleibt ein attraktiver 
Wirtschafts-, Forschungs- und Wissenschaftsstandort mit nationaler und zuweilen internatio-
naler Anziehungskraft. Die Stadt hat sich neue Kompetenzfelder in Wirtschaft und Wissen-
schaft erschlossen und verbreitert ihre wirtschaftliche Basis. Ein großer Teil der Geflüchteten 
aus der Ukraine findet eine neue Heimat in der Stadt Osnabrück und beschließt , hier zu blei-
ben.  
Gemäß den oben formulierten Annahmen ergäbe sich die in Abbildung 42 dargestellte Ent-
wicklung der Einwohnerzahl im Zeitlauf. Bei der Interpretation ist darauf zu achten, dass sich 
x- und y-Achse nicht bei 0 schneiden. 
  
78 
 
Abbildung 42: Bevölkerungsentwicklung bis 2040 (Basisszenario) 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Der Verlauf der prognostizierten Bevölkerungsentwicklung ist vor allem auf zwei zentrale Stei-
gungen zurückzuführen. Zunächst kommt es im Jahr 2023 nochmal zu einer verstärkten Zu-
wanderung ukrainischer Geflüchteter , der weitaus größere Anstieg findet jedoch zwischen 
den Jahren 2026 und 2031 statt. In diesen Zeitraum schreiten die Baufertigstellungen vor al-
lem in Bezug auf das LOK-Viertel im Stadtteil Fledder merklich voran.  
Zur Veranschaulichung der Veränderung in der Besetzung und der Struktur der Alterszusam-
mensetzung werden im Folgenden die Besetzung verschiedener planungsrelevanter Bevölke-
rungsgruppen für das Jump-Off Jahr 2022, etwa der Mitte des Prognosehorizontes 2030 und 
dem Zieljahr 2040 dargestellt (siehe Tabelle 10). 
  

79 
 
Tabelle 10: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Basisszenario) 
Altersgruppen 2022 2030 2040 
Veränderung  
2022 zu 2030 
Veränderung  
2022 zu 2040 
0 bis unter 3 4.385 4.596,6 4.580,2 4,8% 4,5% 
3 bis unter 6 4.503 4.421,0 4.443,9 -1,8% -1,3% 
6 bis unter 10 5.721 5.620,6 5.781,4 -1,8% 1,1% 
10 bis unter 16 8.586 8.614,6 8.696,6 0,3% 1,3% 
16 bis unter 18 2.867 2.913,8 2.919,6 1,6% 1,8% 
18 bis unter 25 19.260 20.476,3 19.786,5 6,3% 2,7% 
25 bis unter 45 50.967 52.845,8 52.533,9 3,7% 3,1% 
45 bis unter 65 43.535 41.426,0 40.349,5 -4,8% -7,3% 
65 bis unter 80 21.181 25.154,2 26.441,8 18,8% 24,8% 
80 Jahre und älter 10.989 9.679,4 11.323,1 -11,9% 3,0% 
Summe 171.994 175.748,4 176.856,5 2,2% 2,8% 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Zur Kurzcharakterisierung des demogra phischen Trends zwischen 2022 und 2040 lassen sich 
zusammenfassende Kennziffern wie der Jugend - oder Altenquotient anführen. Der Jugend-
quotient wird unterschiedlich definiert, soll in diesem Fall jedoch den Anteil der unter 18-Jäh-
rigen bezogen auf die erwerbsfähigen Personen im Alter von 18 bis 64 Jahren darstellen . Der 
Altenquotient dagegen bezieht sich auf den Anteil der Personen, die 65 Jahre und älter sind, 
bezogen auf die erwerbsfähigen Personen im Alter von 18 bis 64 Jahren. Liegt der Jugendquo-
tient im Jahr 20 22 zunächst bei 22,9, hat sich dieser Wert im Jahr 20 40 auf 23,1 erhöht. Das 
bedeutet, dass im Jahr 20 40 auf 100 erwerbsfähige Personen 23,1 Kinder und Jugendliche 
kommen. Zunächst haben wir es hier mit einer „Teilverjüngung“ zu tun, in der sich Aspekte 
wie die relativ hohen Geburtenzahlen oder die weitere Zuwanderung junger Menschen im 
Rahmen der Bildungsmigration spiegeln. Aber es ist ebenfalls der starke Rückgang der Perso-
nen zwischen 45 und unter 65 Jahren zwischen 2022 und 2040, der auf den Jugendquotienten 
positiv einwirkt. Dies ist ein erstes Indiz für eine der größten Herausforderungen im Umgang 
mit dem demographischen Wandel: dem Rückgang des Erwerbstät igenpotentials. Diesem 
Rückgang steht auf der anderen Seite eine deutliche Zunahme der Personen zwischen 65 bis 
unter 80 Jahren gegenüber. Hier wird ein Wachstum um 24,8 % zwischen 2022 und 2040 er-
wartet. Der Renteneintritt der Babyboomer-Generation hinterlässt hier seine deutlichen Spu-
ren. Greifbar wird dieser Trend in Form der Entwicklung des Altenquotienten. Dieser steigt 
zwischen 2022 und 2040 von 28,3 auf 33,5. Auf 100 Personen im erwerbsfähigen Alter kom-
men im Jahr 2040 damit fast 33,5 Personen im Rentenalter. 
Zur weiteren Verdeutlichung der oben dargestellten Entwicklung stellt die folgende Bevölke-
rungspyramide die Bevölkerungszusammensetzung zum 31.12.2022 im Vergleich zur prognos-
tizierten Struktur zum 31.12.2040 dar (siehe Abbildung 43). Die leeren Balken stellen dabei 
80 
 
die Zusammensetzung der Bevölkerung zum 31.12.20 22 dar. Die vollfarbigen Balken veran-
schaulichen die prognostizierte Einwohnerstruktur zum 31.12.2040. 
Abbildung 43: Bevölkerungszusammensetzung nach Altersjahren (2022 und 2040, Basisszena-
rio) 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung  
Das Durchschnittsalter der Osnabrückerinnen und Osnabrücker zwischen 0 und 99 Jahren 
steigt zwischen 2022 und 2040 von 42,1 auf 42,7 Jahre. Da es sich in diesem Szenario um das 
Basismodell handelt, werden an dieser Stelle auch die  historischen und prognostizierten Be-
völkerungsbewegungen im Zeitverlauf dargestellt. 
 

81 
 
Abbildung 44: Bevölkerungsbewegungen in Osnabrück 2014-2040 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Aus der Darstellung der historischen Bewegungsdaten bis in Jahr 2022 lassen sich die Ausrei-
ßerjahre 2015, 2016 und 2022 gut ablesen. Hier kam es aufgrund der Zuwanderung von Ge-
flüchteten zu deutlich überdurchschnittlich positiven Wanderungssalden. Ein Plus  von fast 
3.000 Personen wie im Jahr 2022 oder gar über 6.000 wie im Jahr 2015 wird in den Normal-
jahren davor und danach nicht erreicht. Hier bewegt sich der Saldo in einem Bereich zwischen 
etwa + 200 und + 500 Personen pro Jahr. In die Zukunft projiziert soll der Saldo aufgrund der 
fortschreitenden Zuwanderung aus der Ukraine im Jahr 2023 über 1.000 Personen ausfallen, 
sich bis zur Bezugsfertigkeit des Lok -Viertels aber auf einem ähnlichen Niveau bewegen wie 
zwischen den Jahren 2017 bis 2019. Ab 2027 kommt es dann zu signifikanten Wanderungsge-
winnen. Der natürliche Saldo wird in der nähere n Zukunft schlechter ausfallen als tiefer im 
Prognosehorizont. Hier zeigen sich vor allem die zu erwartenden Sterbefälle relativ stark be-
setzter Geburtenjahrgänge aus der Mitte der 30er Jahre, deren Lebenserwartung langsam ihr 
Ende erreicht. Insgesamt ergibt sich mit weniger Ausnahmejahren eine positive Gesamtent-
wicklung der Bevölkerungszahl. 
  

82 
 
5.2 Basisszenario – Wegzugsvariante 
Bei diesem Szenario handelt es sich um eine nur leicht abgewandelte Variante des Basissze-
narios. Auch hier wird eine relativ konstante Fruchtbarkeitsrate auf Basis der Jahre 2019, 2020 
und 2022 angenommen, die Sterberaten beruhen auf den Basisjahren 2019, 2020 und 2021  
und es wird von  einer wachsenden Lebenserwartung von Männern in Höhe von 2,91 Jahre n 
bis 2040 und Frauen in Höhe von 2,28 Jahren bis 2040  ausgegangen. Der Bevölkerungsgrup-
penwechsel von 1,5 % der ausländischen Bevölkerung pro Jahr und 60 % der Neugeborenen 
bei Geburt sowie eine Zuwanderung von 600 Personen, die 2023 aus der Ukraine nach Osn-
abrück gekommen sind, sind deckungsgleich mit dem Basisszenario. Der Zuzug aus dem Aus-
land bleibt auf konstant hohem Niveau (ZA3) und die Zuwanderungsverluste aus NRW im Jahr 
2026 beschränken sich auf 20 % (NRW1). Die geplanten Baugebiete werden orientiert an den 
Angaben in der Datenbank Bauleitplanung realisiert (NB1). Allein die Wegzüge fallen in dieser 
Variante größer aus, beruhen diese doch auf der pessimistischeren Schätzung des SIKURS -Al-
gorithmus (W1). 
In dieser Variante können weniger Studierende nach Abschluss ihrer Ausbildung in der Stadt 
Osnabrück gehalten werden . Steigende Mieten und hohe Baukosten zwingen insbesondere 
familienrelevante Jahrgänge zu einem Umzug in die städtischen Randgemeinden. Geflüchtete 
aus der Ukraine kehren zu größeren Teilen in ihr Heimatland zurück. Die Universität und die 
Hochschule verlieren etwas an Strahlkraft und Studierende verlassen die Stadt.  
Gemäß den oben formulierten Annahmen  ergäbe sich die in Abbildung 45 dargestellte Ent-
wicklung der Einwohnerzahl im Zeitlauf. Bei der Interpretation ist darauf zu achten, dass sich 
x- und y-Achse nicht bei 0 schneiden. 
  
83 
 
Abbildung 45: Bevölkerungsentwicklung bis 2040 (Basisszenario - Wegzugsvariante) 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Obwohl der einzige Unterschied zum Basisszenario in der Erhöhung der Wanderungsverluste 
um 2 % besteht (W1), werden die großen Konsequenzen dieser Feineinstellung der Prognose 
zwischen 2023 und 2040 sehr deutlich. Zwar kommt es im Jahr 2023 aufgrund der Zuwande-
rung aus der Ukraine zu einem leichten Bevölkerungsanstieg, bis zu Beginn der Baufertigstel-
lungsphase im LOK-Viertel kommt es jedoch zu einem leichten Be völkerungsrückgang. Dann 
steigt die Bevölkerungszahl kontinuierlich an, bis sie ab 2032 wieder leicht zurückgeht, um sich 
zum Ende der Prognose auf einem relativ hohen Niveau einzupendeln. 
Zur Veranschaulichung der Veränderung in der Besetzung und der Struktur der Alterszusam-
mensetzung werden im Folgenden die Besetzung verschiedener planungsrelevanter Bevölke-
rungsgruppen für das Jump-Off Jahr 2022, etwa der Mitte des Prognosehorizontes 2030 und 
das Zieljahr 2040 dargestellt (siehe Tabelle 11). 
  

84 
 
Tabelle 11: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Basisszenario - Wegzugs-
variante) 
Altersgruppen 2022 2030 2040 
Veränderung 
2022 zu 2030 
Veränderung 
2022 zu 2040 
0 bis unter 3 4.385 4.523,7 4.480,1 3,2% 2,2% 
3 bis unter 6 4.503 4.360,8 4.346,1 -3,2% -3,5% 
6 bis unter 10 5.721 5.563,4 5.657,6 -2,8% -1,1% 
10 bis unter 16 8.586 8.553,2 8.540,8 -0,4% -0,5% 
16 bis unter 18 2.867 2.896,2 2.879,5 1,0% 0,4% 
18 bis unter 25 19.260 20.313,9 19.590,3 5,5% 1,7% 
25 bis unter 45 50.967 52.045,6 51.436,7 2,1% 0,9% 
45 bis unter 65 43.535 41.218,5 39.839,9 -5,3% -8,5% 
65 bis unter 80 21.181 25.093,9 26.281,3 18,5% 24,1% 
80 Jahre und älter 10.989 9.648,6 11.260,9 -12,2% 2,5% 
Summe 171.994 174.217,9 174.313,5 1,3% 1,3% 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Von den erhöhten Wegzügen ist die Gruppe der P ersonen im Alter zwischen 45 bis unter 65 
mit am stärksten betroffen, was den Jugendquotienten zwischen 2022 und 2040 von 22,9 so-
gar auf 23,4 ansteigen lässt. Immerhin 0,3 Prozentpunkte mehr als im Basismodell. Da ältere 
Personen deutlich weniger mobil  auf dem Wohnungsmarkt agieren und deswegen weniger 
von Wegzügen betroffen sind, sinkt deren Zahl nur unmerklich im Vergleich zwischen dem 
Basisszenario und der hier beschriebenen Variante. Damit steigt der Altenquotient ebenfalls 
an. Von einem Startwert von 28,3 wächst er auf 33,9 an. Damit kommen im Jahr im Jahr 2040 
auf 100 erwerbsfähige Personen 33,9 Personen im Rentenalter. 
Zur weiteren Verdeutlichung der oben dargestellten Entwicklung stellt die folgende Bevölke-
rungspyramide die Bevölkerungszusammensetzung zum 31.12.2022 im Vergleich zur prognos-
tizierten Struktur zum 31.12.2040 dar (siehe Abbildung 46). Die leeren Balken stellen dabei 
die Zusammensetzung der Bevölkerung zum 31.12.2022 dar. Die vollfarbigen Balken veran-
schaulichen die prognostizierte Einwohnerstruktur zum 31.12.2040. 
  
85 
 
Abbildung 46: Bevölkerungszusammensetzung nach Altersjahren (2022 und 2040, Basisszena-
rio - Wegzugsvariante) 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Das Durchschnittsalter der Osnabrückerinnen und Osnabrücker zwischen 0 und 99 Jahren 
steigt zwischen 2022 und 2040 von 42,1 auf 42,8 Jahre. 
  

86 
 
5.3 Best-Case-Szenario 
Das Best-Case-Szenario beschreibt, wie der Name vermuten lässt, die optimistische Progno-
sevariante des vorliegenden Demographieberichtes. Grundlage dieses Szenarios sind eine re-
lativ konstante Fruchtbarkeitsrate auf Basis der Jahre 2019, 2020 und 2022, Sterberaten auf 
Grundlage der Basisjahre 2019, 2020 und 2021, eine wachsenden Lebenserwartung von Män-
nern in Höhe von 2,91 Jahre n bis 2040 und Frauen in Höhe von 2,28 Jahren bis 2040, ein Be-
völkerungsgruppenwechsel von 1,5 % der ausländischen Bevölkerung pro Jahr und 60 % der 
Neugeborenen bei Geburt sowie einer Zuwanderung von 600 Personen, die 2023 aus der Uk-
raine nach Osnabrück gekommen sind. Der Zuzug aus dem Ausland steigt um etwa 10 % im 
Vergleich zur Basisperiode (ZA1) und die Zuwanderungsverluste aus NRW im Jahr 2026 be-
schränken sich auf 20 % (NRW1). Die geplanten Baugebiete werden orientiert an den Angaben 
in der Datenbank Bauleitplanung realisiert (NB1) und die Stadt Osnabrück behält eine hohe 
Adhäsionskraft, weshalb mehr Zugezogene in Osnabrück verbleiben (W2). 
In diesem Szenario gewinnt die Stadt Osnabrück an Anziehungskraft als attraktiver Wirt-
schafts-, Forschungs- und Wissenschaftsstandort. Die Hochschule und die Universität setzen 
ihren Internationalisierungsprozess erfolgreich fort. Die Stadt hat sich neue Kompetenzfelder 
in Wirtschaft und Wissenschaft erschlossen und verbreitert ihre wirtschaftliche Basis. Auf 
Grund dieses innovativen Milieus siedeln sich vermehrt Unternehmen aus wissens- und tech-
nikintensiven Bereichen an. Dadurch bleibt Osnabrück krisenstabil und zukunftssicher und der 
Standort kann den Konkurrenzkampf mit anderen Großstädten um gut ausgebildete Fach- und 
Führungskräfte erfolgreich bestehen. Bedingt durch Krisen in der Welt wird zudem von einer 
Fortsetzung der Zuwanderung Geflüchteter ausgegangen.  Ein Großteil der ukrainischen Ge-
flüchteten findet in Osnabrück eine neue Heimat und entscheidet sich zu bleiben. Die Stadt 
wird internationaler, vielfältiger, mit mehr jungen Menschen und modernen Lebensstilen. Die 
Zuwanderung hat jedoch zur Folge, dass der Druck auf dem Wohnungsmarkt weiter zunimmt 
und Wohnbauflächenpotentiale schneller und umfassender entwickelt werden müssen. 
Dadurch kann aber gleichzeitig die Abwanderung familienrelevanter Jahrgänge durch die be-
darfsgerechte Ausweisung von passenden Wohnbauflächen deutlich vermindert werden. 
Gemäß den oben formulierten Annahmen ergäbe sich die in Abbildung 47 dargestellte Ent-
wicklung der Einwohnerzahl im Zeitlauf. Bei der Interpretation ist darauf zu achten, dass sich 
x- und y-Achse nicht bei 0 schneiden. 
  
87 
 
Abbildung 47: Bevölkerungsentwicklung bis 2040 (Best-Case-Szenario) 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Bis ins Jahr 2031 wächst die Bevölkerungszahl der Stadt Osnabrück in diesem Szenario konti-
nuierlich an. Insbesondere der Einfluss der zugweisen Fertigstellung des LOK-Viertels zeichnet 
sich zwischen 2026 und 2031 deutlich ab. In den 2030er Jahren stagniert die Bevölkerungszahl 
zunächst auf einem hohen Niveau, bevor sie zum Ende des Prognosehorizontes auf einen Ma-
ximalwert ansteigt.  
Zur Veranschaulichung der Veränderung in der Besetzung und der Struktur der Alterszusam-
mensetzung werden im Folgenden die Besetzung verschiedener planungsrelevanter Bevölke-
rungsgruppen für das Jump-Off Jahr 2022, etwa der Mitte des Prognosehorizontes 2030 und 
das Zieljahr 2040 dargestellt (siehe Tabelle 12). 
  

88 
 
Tabelle 12: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Best-Case-Szenario) 
Altersgruppen 2022 2030 2040 
Veränderung  
2022 zu 2030 
Veränderung  
2022 zu 2040 
0 bis unter 3 4.385 4.735,8 4.716,4 8,0% 7,6% 
3 bis unter 6 4.503 4.541,9 4.585,7 0,9% 1,8% 
6 bis unter 10 5.721 5.755,2 5.975,3 0,6% 4,4% 
10 bis unter 16 8.586 8.803,7 8.950,9 2,5% 4,2% 
16 bis unter 18 2.867 2.972,7 2.988,1 3,7% 4,2% 
18 bis unter 25 19.260 20.993,5 20.170,7 9,0% 4,7% 
25 bis unter 45 50.967 54.242,3 53.874,4 6,4% 5,7% 
45 bis unter 65 43.535 41.929,2 41.226,4 -3,7% -5,3% 
65 bis unter 80 21.181 25.231,7 26.657,9 19,1% 25,9% 
80 Jahre und älter 10.989 9.694,2 11.362,8 -11,8% 3,4% 
Summe 171.994 178.900,3 180.508,6 4,0% 4,9% 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
In diesem Szenario wachsen zwischen 2022 und 2040 alle Altersgruppen prozentual an, mit 
nur einer Ausnahme: Auch hier lässt sich der demographische Übergang der Babyboomer von 
der Gruppe der Erwerbsfähigen zwischen 45 und unter 65 in die Gruppe der Personen im Alter 
zwischen 65 und 80  erkennen. Verlieren die Erwerbstätigen in der beschriebenen Alters-
gruppe 5,3 %, wächst die Gruppe im Rentenalter um 25,9 % an. In Bezug auf dem Jugendquo-
tienten erreicht das Best-Case-Szenario mit 23,25 den besten Wert im Vergleich zu den übri-
gen Modellen dieses Berichtes. Trotzdem ist der Alterungsprozess der Stadtgesellschaft auch 
hier deutlich erkennbar. Von einem Wert von 28,3 im Jahr 2022 steigt der Altenquotient auch 
in dieser Variante auf den hohen W ert von 33. Damit kommen im Jahr im Jahr 2040 auf 100 
erwerbsfähige Personen 33 Personen im Rentenalter. Trotz dem relativen Anstieg der jünge-
ren Altersgruppen und der hohen Zuwanderung unterscheiden sich die Altenquotienten zwi-
schen allen Modellen nur in einer Nachkommastelle. Der Altersprozess der Bundesrepublik 
betrifft auch die Stadtgesellschaft in Osnabrück. Der demographische Wandel bleibt also auch 
in diesem Modell eine Herausforderung. 
Zur weiteren Verdeutlichung der oben dargestellten Entwicklung stellt die folgende Bevölke-
rungspyramide die Bevölkerungszusammensetzung zum 31.12.2022 im Vergleich zur prognos-
tizierten Struktur zum 31.12.2040 dar (siehe Abbildung 48). Die leeren Balken stellen dabei 
die Zusammensetzung der Bevölkerung zum 31.12.2022 dar. Die vollfarbigen Balken veran-
schaulichen die prognostizierte Einwohnerstruktur zum 31.12.2040. 
  
89 
 
Abbildung 48: Bevölkerungszusammensetzung nach Altersjahren (2022 und 2040, Best-Case-
Szenario) 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Aufgrund der besseren Rahmenbedingungen steigt das Durchschnittsalter der Osnabrückerin-
nen und Osnabrücker zwischen 0 und 99 Jahren zwischen 2022 und 2040 von 42,1 auf „nur” 
42,5 Jahre. 
 
  

90 
 
5.4 Worst-Case-Szenario 
Dieses Szenario stellt die pessimistische Vision der Bevölkerungsentwicklung in der Zukunft 
der Stadt Osnabrück dar. Grundlage dieses Szenarios sind eine relativ konstante Fruchtbar-
keitsrate auf Basis der Jahre 2019, 2020 und 2022, Sterberaten auf Grundlage der Basisjahre 
2019, 2020 und 2021, eine wachsende Lebenserwartung von Männern in Höhe von 2,91 Jah-
ren bis 2040 und Frauen in Höhe von 2,28 Jahren bis 2040, ein Bevölkerungsgruppenwechsel 
von 1,5 % der ausländischen Bevölkerung pro Jahr und 60 % der Neug eborenen bei Geburt 
sowie einer Zuwanderung von 600 Personen, die 2023 aus der Ukraine nach Osnabrück ge-
kommen sind. Der Zuzug aus dem Ausland sinkt um etwa 10 % im Vergleich zur Basisperiode 
(ZA2) und die Zuwanderungsverluste aus NRW im Jahr 2026 erreichen ein Maximum von 30 % 
(NRW2). Nur 80 % der in der Datenbank Bauleitplanung der Stadt angegebenen aufgeführten 
Wohneinheiten in größeren Wohngebieten können realisiert werden (NB2) und die Stadt Os-
nabrück verliert etwas an Adhäsionskraft, weshalb mehr Wegzüge stattfinden (W1). 
In diesem Szenario wird davon ausgegangen, dass sich der Wirtschaftsstandort Osnabrück auf 
Grund weltwirtschaftlicher Bedingungen weniger dynamisch entwickelt und der zukunftsori-
entierte Aus- und Umbau nur zögerlich voranschreitet. Die Hochschulen verliere n in diesem 
Szenario etwas an Anziehungskraft und geringere Zuzüge im Rahmen der Bildungswanderung 
sind die Folge. Weniger Wohnraumkapazitäten werden im Verlaufe des Prognosehorizontes 
zur Verfügung gestellt. Insbesondere familienrelevante Jahrgänge finden  wenig passenden 
Wohnraum in der Stadt. Durch die ausbleibenden Zuzüge kommt es zu einem langsamen Be-
völkerungsrückgang. Die Zuwanderung von Geflüchteten hat das Migrationsgeschehen der 
jüngeren Vergangenheit geprägt. Die Verschlechterung der Rahmenbedingungen der Zuwan-
derung führt jedoch zu zur ückgehenden Zuzügen von Geflüchteten sowie von Personen aus 
dem europäischen Ausland.  Größere Anteil e der ukrainischen Geflüchteten verlassen die 
Stadt Osnabrück. 
Gemäß den oben formulierten Annahmen ergäbe sich die in Abbildung 49 dargestellte Ent-
wicklung der Einwohnerzahl im Zeitlauf. Bei der Interpretation ist darauf zu achten, dass sich 
x- und y-Achse nicht bei 0 schneiden. 
  
91 
 
Abbildung 49: Bevölkerungsentwicklung bis 2040 (Worst-Case-Szenario) 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Nach einem kurzen Anstieg der Bevölkerungszahl im Jahr 2023 durch eine weitere Zuwande-
rung ukrainischer Geflüchteter kommt es bis zum Beginn der Baufertigstellungen insbeson-
dere im LOK-Viertel zu einem leichten Rückgang der Bevölkerungszahl. Ab 2026 erholt sich die 
Einwohnerzahl und erreicht im Jahr 2031 einen bisher nicht e rreichten Stand. Danach fallen 
die Zahlen abermals und pendeln sich bei etwa 172.000 ein.  Die Bevölkerungsentwicklung 
würde sich noch schlechter darstellen, sollte es zu einer Einstellun g der Planungen in Sachen 
LOK-Viertel sowie Magnum-Gelände kommen. 
Zur Veranschaulichung der Veränderung in der Besetzung und der Struktur der Alterszusam-
mensetzung werden im Folgenden die Besetzung verschiedener planungsrelevanter Bevölke-
rungsgruppen für das Jump-Off Jahr 2022, etwa der Mitte des Prognosehorizontes 2030 und 
das Zieljahr 2040 dargestellt (siehe Tabelle 13). 
  

92 
 
Tabelle 13: Altersstruktur der Bevölkerung in 2022, 2030 und 2040 (Worst-Case-Szenario) 
Altersgruppen 2022 2030 2040 
Veränderung 
2022 zu 2030 
Veränderung 
2022 zu 2040 
0 bis unter 3 4.385 4.435,7 4.392,3 1,2% 0,2% 
3 bis unter 6 4.503 4.288,0 4.255,5 -4,8% -5,5% 
6 bis unter 10 5.721 5.488,3 5.536,4 -4,1% -3,2% 
10 bis unter 16 8.586 8.452,6 8.379,0 -1,6% -2,4% 
16 bis unter 18 2.867 2.864,2 2.836,8 -0,1% -1,1% 
18 bis unter 25 19.260 19.932,6 19.336,4 3,5% 0,4% 
25 bis unter 45 50.967 51.100,8 50.540,3 0,3% -0,8% 
45 bis unter 65 43.535 40.900,4 39.292,8 -6,1% -9,7% 
65 bis unter 80 21.181 25.033,6 26.130,1 18,2% 23,4% 
80 Jahre und älter 10.989 9.630,9 11.228,3 -12,4% 2,2% 
Summe 171.994 172.127,3 171.927,8 0,1% 0,0% 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Trotz des pessimistischen Ansatzes dieser Modellvariante kommt es auch hier zu einem leich-
ten Anstieg des Jugendquotienten zwischen 2022 und 2040. Lag dieser im Jahr 2022 noch bei 
22,9 ist er im Jahr 2040 auf 23,3 angestiegen. Dabei ist die Zahl der Kinder und Jugendlichen 
im Betrachtungsraum sogar leicht zurückgegangen. Die größten Verluste verzeichnet jedoch 
die Gruppe der erwerbsfähigen Personen , insbesondere in der Altersgruppe zwischen 45 bis 
unter 65 Jahren. Die Verluste in den erwerbsfähigen Alterssegmente fallen deutlich stärker als 
die der Kindergruppe, was zu einem leichten Anstieg des Jugendquotienten führt. Diese Rück-
gänge lassen den Altenquotienten im Verlauf des Prognosehorizontes ebenfalls kontinuierlich 
anwachsen: Hier steigt diese Maßzahl von 23,3 in 2022 auf 34,2 in 2040. 
Zur weiteren Verdeutlichung der oben dargestellten Entwicklung stellt die folgende Bevölke-
rungspyramide die Bevölkerungszusammensetzung zum 31.12.2022 im Vergleich zur prognos-
tizierten Struktur zum 31.12.2040 dar ( siehe Abbildung 50). Die leeren Balken stellen dabei 
die Zusammensetzung der Bevölkerung zum 31.12.2022 dar. Die vollfarbigen Balken veran-
schaulichen die prognostizierte Einwohnerstruktur zum 31.12.2040. 
  
93 
 
Abbildung 50: Bevölkerungszusammensetzung nach Altersjahren (2022 und 2040, Worst -
Case-Szenario) 
 
Quelle: Melderegister der Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung 
Das Durchschnittsalter der Osnabrückerinnen und Osnabrücker zwischen 0 und 99 Jahren 
steigt zwischen 2022 und 2040 von 42,1 auf 42,9 Jahre. 
 
  

94 
 
6 Kleinräumige Prognoseergebnisse 
Wie bereits in Kapitel 4.3 beschrieben, ist ein Blick auf die Ergebnisse unterhalb der Gesamt-
stadtebene aufgrund der heterogenen Strukturen im Stadtgebiet sinnvoll. Durch die kleinräu-
mige Analyse erfüllt die vorliegende Prognose neben ihrer Berichtsfunktion eine weitere zent-
rale Aufgabe als Werkzeug für diverse städtische Planerinnen und Planer aus unterschiedli-
chen Fachbereichen und die interessierte Öffentlichkeit. Diese haben die Möglichkeit, auf die 
für sie geeigneten Zuschnitte zuzugreifen und somit die prognostizierten Zukunftswerte in ihre 
Arbeit einfließen zu lassen. Nach einer kurzen Vorstellung der Ausgangslage in den Stadtteilen 
Osnabrücks im Jahr 2022 werden in Kapitel 6.1. die Veränderung der Bevölkerungsbestände, 
sprich der Einwohnerzahlen, in den Blick genommen. Kapitel 6.2 konzentriert sich im An-
schluss auf die Analyse der Bevölkerungsbewegungen, die zu diesen Bestandsveränderungen 
geführt haben. 
Für die interne Auswertung der Daten werden diese beispielsweise auf Ebene der Schulein-
zugsgebiete und weiter nach Altersgruppen differenziert ausgewertet. Der vorliegende Be-
richt beschränkt sich an dieser Stelle auf die Ergebnisdarstellung auf der greifbarsten Ebene, 
der Ebene der Stadtteile. Diese sind insbesondere deshalb interessant, da die verschiedenen 
Stadtteile die Alterung unterschiedlich schnell und unterschiedlich stark zu spüren bekommen 
werden. Da die Kleinräumigkeit jedoch eine höhere mathematische Unsicherheit birgt als die 
gesamtstädtische Prognose, beschränken sich die folgenden Ausführungen auf einen Progno-
sehorizont bis 2030. Hierdurch wird der Ergebniskorridor möglichst eng gehalten und die Ein-
trittswahrscheinlichkeit erhöht. Aus demselben Grund werden die Ergebnisse auch nicht nach 
Altersgruppen differenziert dargestellt. Die Prognose als solche dient vor allem der Trenddar-
stellung, welche durch die Entwicklung der Gesamtbevölkerung abgebildet wird. Als Grund-
lage der kleinräumigen Prognose dient dabei das gesamtstädtische Basisszenario (siehe Kapi-
tel 5.1). 
Für eine bessere Einschätzung der zukünftigen Entwicklung werden an dieser Stelle die Start-
werte der 23 Stadtteile Osnabrücks im Jump-Off-Jahr 2022 anhand ihrer zentralen Kennwerte 
in Tabelle 14 vorgestellt. Sie unterscheiden sich dabei in ihrer Größe, der jeweiligen Einwoh-
nerzahl, der daraus resultierenden Bevölkerungsdichte sowie dem Bewegungsprofil  der Be-
völkerung. Ähnlich wie bei der Clusteranalyse lassen sich dabei dichter besiedelte und zugleich 
dynamischere zentrale Stadtteile wie beispielsweise die Innenstadt oder der Schinkel identifi-
zieren. Gleichzeitig finden sich große, weniger stark besiedelte äußere Stadtteile wie etwa Da-
rum-Gretesch-Lüstringen, in denen weniger Wanderungsgeschehen zu beobachten ist.  Deut-
lich hervor tritt dabei der Stadtteil Eversburg , in dem 19,3  % der gesamtstädtischen Zuzüge 
bzw. 18,5 % der Wegzüge stattfinden. Dieser hohe Anteil ist auf die Erstaufnahmeeinrichtung 
im Stadtteil zurückzuführen, welche Geflüchteten in Osnabrück eine erste Anlaufstelle bietet, 
welche sie dann nach einiger Zeit wieder verlassen. 
95 
 
Das variierende Wanderungsgeschehen ist auf kleinräumgier Ebene die Entscheidungsgröße 
für zukünftige Entwicklungen, da auf Basis der Außen- und Binnenwanderung die Gebietstypi-
sierung erfolgt ist. Die natürlichen Bewegungsraten der Geburten und Sterbefälle  werden 
über alle Stadtteile hinweg als gleich angenommen. 
 
96 
 
Tabelle 14: Kennzahlenüberblick im Jump-Off-Jahr 2022 für die 23 Stadtteile Osnabrücks 
Stadtteilname 
Fläche Hauptwohn-
sitze 
Bevölkerungs-
dichte in Perso-
nen pro km² 
Geburten Sterbefälle Zuzüge Wegzüge 
Atter 10,67 km² 4.743 4,4 45 50 483 245 
Darum-Gretesch-Lüstringen 14,34 km² 8.289 5,8 83 97 437 395 
Dodesheide 4,48 km² 9.813 21,9 78 91 469 460 
Eversburg 2,98 km² 9.370 31,4 76 94 3.170 2.501 
Fledder 3,75 km² 2.593 6,9 23 17 304 266 
Gartlage 1,44 km² 4.020 27,9 35 25 576 430 
Hafen 4,06 km² 2.687 6,6 23 28 321 274 
Haste 7,94 km² 6.584 8,3 39 93 470 359 
Hellern 12,13 km² 7.038 5,8 62 74 297 281 
Innenstadt 1,71 km² 10.084 59,0 57 104 1.599 1.266 
Kalkhügel 3,01 km² 6.389 21,2 51 48 477 373 
Nahne 4,74 km² 2.246 4,7 21 26 120 99 
Pye 7,50 km² 2.976 4,0 28 33 181 160 
Schinkel 2,33 km² 14.717 63,2 150 170 1.098 982 
Schinkel-Ost 2,91 km² 3.663 12,6 28 46 191 173 
Schölerberg 3,64 km² 15.088 41,5 150 160 1.664 1.228 
Sonnenhügel 3,18 km² 9.428 29,6 77 98 600 502 
Sutthausen 4,42 km² 4.643 10,5 28 61 193 181 
Voxtrup 10,91 km² 7.254 6,6 66 71 336 339 
Westerberg 4,93 km² 10.525 21,3 83 188 888 740 
Weststadt 3,18 km² 9.403 29,6 76 92 771 745 
Widukindland 2,75 km² 5.080 18,5 44 51 256 207 
Wüste 2,73 km² 15.362 56,3 132 147 1.499 1.280 
Quelle: Melderegister Stadt Osnabrück (2023), eigene Berechnung
97 
 
6.1 Bestandsergebnisse auf Stadtteilebene 
Die diversen Strukturen der Stadtteile spiegeln sich auch in ihrer unterschiedlichen zukünfti-
gen Entwicklung wider. Tabelle 15 gibt einen Überblick über die Entwicklungen bis 2030 im 
Vergleich zu 2022, Abbildung 51 veranschaulicht die Ergebnisse in einer Karte: 
Tabelle 15: Bevölkerungsentwicklung auf Stadtteilebene bis 2030 
Stadtteilname 
Einwohnende 
2022 
Einwohnende 
2030 
Entwicklung bis 
2030 in % 
Atter 4.743 4.673 -1,5% 
Darum-Gretesch-Lüstringen 8.289 7.821 -5,6% 
Dodesheide 9.813 9.613 -2,0% 
Eversburg 9.370 9.204 -1,8% 
Fledder 2.593 6.012 131,9% 
Gartlage 4.020 4.078 1,5% 
Hafen 2.687 2.646 -1,5% 
Haste 6.584 6.683 1,5% 
Hellern 7.038 6.731 -4,4% 
Innenstadt 10.084 11.032 9,4% 
Kalkhügel 6.389 6.309 -1,2% 
Nahne 2.246 2.168 -3,5% 
Pye 2.976 2.987 0,4% 
Schinkel 14.717 14.530 -1,3% 
Schinkel-Ost 3.663 4.026 9,9% 
Schölerberg 15.088 14.971 -0,8% 
Sonnenhügel 9.428 9.302 -1,3% 
Sutthausen 4.643 4.377 -5,7% 
Voxtrup 7.254 7.254 0,0% 
Westerberg 10.525 11.598 10,2% 
Weststadt 9.403 9.378 -0,3% 
Widukindland 5.080 4.895 -3,6% 
Wüste 15.362 15.460 0,6% 
Summe 171.994 175.748 2,2% 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
  
98 
 
Abbildung 51: Bevölkerungsentwicklung auf Stadtteilebene bis 2030 
 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Gesamtstädtisch zeigt sich bis zum Prognosejahr 2030 ein Wachstum von 2,2 %, welches sich 
jedoch in den einzelnen Stadtteilen sehr unterschiedlich gestaltet. Insgesamt wachsen acht 
Stadtteile, darunter mit 131,9 % der am stärksten wachsende Stadtteil Fledder. Das entspricht 
mehr als einer verdoppelten Einwohnerschaft und ist auf das geplante Neubauprojekt LOK-
Viertel zurückzuführen, welches auch über 2030 hinaus weitere Einwohnerinnen und Einwoh-
ner in den Fledder ziehen wird. Das Wachstum der übrigen sieben Stadtteile bewegt sich zwi-
schen 0,4 % und 10,2 %, wobei insbesondere zentral gelegene Stadtteile wie die Innenstadt, 
Schinkel-Ost und Westerberg an Bevölkerung gewinnen. Pye und Haste weisen mit 0,4 % bzw. 
1,5 % ein vergleichsweise geringes Wachstum auf. Gleichzeitig wird die Bevölkerung in 14 
Stadtteilen zwischen 0,3 % und 5,7 % abnehmen. Davon betroffen sind vor allem äußere Stadt-
teile, in denen bereits jetzt das Durchschnittsalter überdurchschnittlich hoch ist. Sutthausen, 
mit 47,2 Jahren der älteste Stadtteil (Stand: 31.12.2022), wird bis zum Jahr 2030 um 5,7  % 
schrumpfen. In der zukünftigen Bevölkerungsabnahme lässt sich der Alterungsprozess der 
Stadtteilbevölkerung ablesen. 

99 
 
Neben dem Alterungsprozess ist das Thema Neubau ein starker Treiber für die Bevölkerungs-
entwicklung eines Stadtteils. Je mehr Neubau realisiert wird, desto stärker gewinnt der Stadt-
teil an Binnenzuzügen. Ein Stadtteil, Voxtrup, zeigt, dass dort realisierte  Neubauprojekte den 
natürlichen Alterungsprozess entgegenwirken und der ansonsten designierte Rückgang der 
Bevölkerung aufgehalten werden kann. Der natürliche Negativtrend wird hier insbesondere 
durch die Projekte „in der Steiniger Heide” und „Grüner Garten” vollständig ausgeglichen, so-
dass der Bevölkerungsstand 2030 dem vom 31.12.2022 sogar 1:1 entspricht. Insgesamt zieht 
es in diesem Zeitraum von acht Jahren 7,9 % der stadtweiten Neubauerstbezüge aus der Bin-
nenwanderung nach Voxtrup. Als weiteres Beispiel lässt sich das Landwehrviertel in Atter an-
führen. Besonders starke Binnenzuzüge durch Neubau finden darüber hinaus in die Stadtteile 
Innenstadt (15,1 %) und Westerberg (14,5 %) statt. Hervor sticht zudem der Fledder, welcher 
für 42,5 % aller vergleichbaren Binnenwanderungen das Ziel darstellt. 
Dabei ist die zukünftige Bevölkerungsstruktur nicht immer vorhersehbar . In den innerstädti-
schen Johannishöfen wird derzeit verstärkt Wohnraum für Ältere (Servicewohnen) und ein 
größeres Pflegewohnheim mit Tagespflege realisiert. Dieser Bedarf wird von der prognosti-
zierten Zunahme der Altersgruppe 65+ innerhalb der Innenstadt unterstrichen.  Gleichzeitig 
sollen laut eines Investors auch Angebote für Studierende und junge Familien entstehen (Pohl-
mann 2023). AEs bleibt offen, wie sich die Bewohnendenstruktur final gestaltet. Darüber hin-
aus bleibt zu berücksichtigen, dass sich einzelnes Neubauprojekt, sei es ein einzelnes Gebäude 
oder ein ganzes Wohngebiet, nur bedingt auf das gesamte Stadtteilprofil auswirkt, da das be-
stehende Umfeld eine stärkere Gesamtwirkung hat.  
Die vollständige Umsetzung von Neubauprojekten zieht sich über mehrere Jahre und führt 
somit zu einem schrittweisen Wachstum in den betreffenden Stadtteilen. In Abbildung 52 ist 
der zeitliche Verlauf der Bevölkerungsentwicklung dargestellt, wobei für eine bessere Über-
sicht der Fledder aufgrund seiner, die anderen Stadtteile deutlich übertreffenden Werte, aus-
geklammert wird.  
100 
 
Abbildung 52: Entwicklung der Stadtteile bis 2030 im Vergleich zu 2022 
 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Die Abbildung dient vor allem der Trenddarstellung. Es wird davon ausgegangen, dass sich im 
Wesentlichen bisherige Trends fortsetzen und sich Neubauprojekte, wie oben beschrieben, 
phasenweise positiv auf das Wachstum einzelner Stadtteile auswirken. 
In schwarz dargestellt sind jeweils die Stadtteile mit der stärksten positiven und negativen 
Veränderung im Vergleich zu 2022. Diese sind der Westerberg mit +10,2  % und Sutthausen 
mit -5,7 %. Zusammen spannen sie einen Korridor von rund 16  % auf, innerhalb dessen sich 
die übrigen Stadtteile einordnen lassen. Um die Auswirkungen der etappenweisen Umsetzung 
von Neubau zu verdeutlichen, werden drei Stadtteile exemplarisch hervorgehoben. Grün dar-
gestellt ist die Innenstadt, welche vor allem durc h die gegenwärtig laufenden Projekte Quar-
tier Möserstraße/Georgstraße und Johannishöfe in den nächsten Jahren das stärkste Wachs-
tum durchläuft. Ab 2028 sind deren Kapazitäten aber weitestgehend ausgeschöpft, sodass das 
Wachstum anschließen d abflacht und im Zieljahr 2030 vom Westerberg und Schinkel -Ost 
(gelb) überholt wird. Letzterer gewinnt ab 2025 durch realisierten Neubau an Einwohnenden. 
Durch die angenommene Dauer von sechs Jahren bis zum vollständigen Bezug setzt sich dieses 
Wachstum noch bis 2031 fort. Voxtrup, in bl au hervorgehoben, stellt, wie oben bereits skiz-
ziert, eine Ausnahme der äußeren Stadtteile dar. Durch realisierten Neubau wird die Bevölke-
rung hier zwischen 2023 und 2029 stetig wachsen und im Anschluss wieder auf das Niveau 
von 2022 zurückgehen. 

101 
 
Neben der absoluten Entwicklung der Stadtteilbevölkerung ist auch deren zukünftige Alters-
struktur von Interesse. Um die Ungenauigkeiten dabei zu reduzieren und dennoch einen Ein-
blick bieten zu können, werden im Folgenden die Entwicklungen der für den Jugen d- sowie 
den Altenquotient relevanten Bevölkerungsgruppen der unter 18 -Jährigen bzw. der 65+-Jäh-
rigen im Allgemeinen abgebildet. Bei der Interpretation der Darstellungen ist es wichtig zu 
beachten, dass keine absoluten Zahlen und auch keine relativen Entwicklungen der einzelnen 
Stadtteile, sondern lediglich die Trendrichtung abgebildet ist. 
  
102 
 
Abbildung 53: Entwicklung der unter 18-Jährigen auf Stadtteilebene bis 2030 
 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Die Anzahl der unter 18 -Jährigen wird gesamtstädtisch auf einem ähnlich hohen Niveau wie 
2022 bleiben. Allerdings verändert sich dabei die Verteilung der entsprechenden Altersgruppe 
im Stadtgebiet. Insgesamt verzeichnen zwölf Stadtteile einen Rückgang der unter 18-Jährigen. 
Davon betroffen sind insbesondere äußere Stadtteile wie beispielsweise Atter, Voxtrup oder 
auch der am stärksten schrumpfende Stadtteil Sutthausen. Gleichzeitig nehmen die Zahlen 
der unter 18-Jährigen in elf Stadtteilen zu, wovon neben zentralen Stadtteilen wie Innenstadt 
und Wüste auch Pye und der Hafen betroffen sind. Dabei ist zu beachten, dass sich die positive 
Entwicklung in den beiden letztgenannten Stadtteilen absolut gesehen auf einem deutlich ge-
ringeren Niveau abspielt. Während es in der Wüste 383 und der Innenstadt 639 hinzukom-
mende unter 18-Jährige sind, sind es im Hafen 93 und in Pye sogar nur 3. 
Die Ergebnisse aus Abbildung 53 lassen sich mit der Entwicklung des Jugendquotientens un-
termauern. In den rot eingefärbten Stadtteilen nimmt dieser  im Zeitraum von 2022 bis 2030 
ab, wobei Voxtrup mit einem leichten Anstieg die Ausnahme bildet. Darin lässt sich der natür-
liche Alterungsprozess beobachten. Interessant ist dabei auch, dass der Quotient in einzelnen 
Stadtteilen wie beispielsweise Fledder und Westerberg leicht abnimmt, während die Gruppe 

103 
 
der unter 18-Jährigen zunimmt. Das bedeutet, dass die Altersgruppe der 18 bis 64-Jährigen in 
beiden Stadtteilen im Vergleich zu den unter 18-Jährigen noch etwas stärker ansteigt. 
Abbildung 54: Entwicklung der 65+-Jährigen auf Stadtteilebene bis 2030 
 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
In der Altersgruppe der 65+-Jährigen spiegelt sich der stadtweite Alterungsprozess wider: bis 
2030 wird diese Personengruppe um 8,3 % zunehmen. In 19 Stadtteilen ist dies auch kleinräu-
mig zu beobachten . Lediglich in vier Stadtteilen verringert sich die genannte Altersgruppe. 
Hierunter fallen sowohl der insgesamt am stärksten wachsende Stadtteil Westerberg als auch 
der am stärksten schrumpfende Stadtteil Sutthausen. Die Rückgänge sind in beiden Fällen auf 
erhöhte Sterbefälle höherer Altersjahrgänge zurückzuführen. 
An dieser Stelle lässt sich analog zum Jugendquotienten auf die Entwicklung des Altenquoti-
enten verweisen. Dieser geht in nur fünf Stadtteilen, darunter Westerberg, Sutthausen und 
Haste, zurück. In allen anderen Stadtteilen nimmt er jedoch zu. 
Werden die Ergebnisse aus Abbildung 53 und Abbildung 54 kombiniert, so ergeben sich zum 
einen alternde Stadtteile wie Atter, Widukindland und Voxtrup, in denen der Anteil der unter 
18-Jährigen abnimmt, während die Gruppe 65+ -Jährigen zunimmt. Zum anderen finden sich 
Verjüngungsprozesse, beispielsweise in Haste und Westerberg. Hier steigt die Anzahl der 18 -

104 
 
Jährigen bei einem gleichzeitigen Rückgang der 65+ -Jährigen. In Sutthausen und Hellern ver-
deutlichen die Rückgänge in beiden Altersgruppen die allgemeine Bevölkerungsabnahme bis 
2030. 
 
 
  
105 
 
6.2 Bewegungsergebnisse auf Stadtteilebene 
Neben der Bestandsentwicklung ist ein näherer Blick auf die Bewegungsprofile der einzelnen 
Stadtteile interessant. Für einen tieferen Einblick werden an dieser Stelle die Profile der Stadt-
teile Westerberg, Voxtrup und Sutthausen gegenübergestellt. Die Abbildungen 55 bis 57 zei-
gen die Ergebnisse. 
Abbildung 55: Bewegungsprofil für den Stadtteil Westerberg 2023 bis 2030 
 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Im bis 2030 am stärksten wachsenden Stadtteil Westerberg findet sich ein durchgehend ne-
gativer natürlicher Saldo, welcher sich jedoch mit zunehmendem Zeitverlauf leicht positiv ent-
wickelt. Die Außenwanderung ist durchgehend positiv, der zentrale Stadtteil ist bei Personen 
von außerhalb der Stadt besonders beliebt. Zusätzlich gewinnt er ab 2026 und somit ab der 
Realisierung von Neubauprojekten im Stadtteil an Binnenwanderung. Insgesamt zeigt sich 
eine durchweg positive Entwicklung. 
  

106 
 
Abbildung 56: Bewegungsprofil für den Stadtteil Voxtrup 2023 bis 2030 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Der Stadtteil Voxtrup repräsentiert zum einen den typischen Verlauf des natürlichen Saldos 
als auch der Außenwanderung der äußeren Stadtteile. Beide Größen sind durch alle prognos-
tizierten Jahre hinweg negativ ausgeprägt. Die Bevölkerung in den äußern Stadtteilen zieht es 
deutlich häufiger raus aus der Stadt Osnabrück und oftmals in das direkte Umland. Wie bereits 
oben beschrieben, profitiert Voxtrup jedoch im Gegensatz zu den meisten anderen äußeren 
Stadtteilen von zum Teil bereits realisierten Neubauproje kten, welche eine positive Binnen-
wanderungsbilanz zur Folge haben. Dabei bieten die äußeren Stadtteile einen guten Kompro-
miss für die Bevölkerung, die ein eher ruhiges, ländlicheres Wohnumfeld sucht und trotzdem 
stadtnah wohnen möchte. Hierdurch können wei tere Zielgruppen im Stadtgebiet gehalten 
werden. 
Welche Folgen eine im Vergleich relativ geringe Neubautätigkeit auf einen äußeren Stadtteil 
mit hohem Durchschnittsalter haben kann, zeigt sich am Beispiel Sutthausen. 
  

107 
 
Abbildung 57: Bewegungsprofil für den Stadtteil Sutthausen 2023 bis 2030 
 
Quelle: eigene Berechnung (2023) 
Sutthausen weist als ältester Stadtteil auch den stärksten negativen natürlichen Saldo aus. 
Gleichzeitig stellen sich auch die Wanderungsbewegungen als schwierig dar. Es liegt ein nega-
tiver Außenwanderungssaldo vor, den die geringen Gewinne aus der Binnenwanderung nicht 
ausgleichen können. In diesem Stadtteil werden derzeit keine größenrelevanten Neubaupro-
jekte realisiert, sodass in Zukunft mit weiteren Verlusten in das Umland und auch in andere 
Stadtteile der Stadt Osnabrück gerechnet werden muss. Das Resultat ist der stärkste Bevölke-
rungsrückgang im Stadtgebiet. 
  

108 
 
7 Kritische Einordnung 
Zur Absicherung kommunalpolitischer Entscheidungen wäre es natürlich wünschenswert, 
wenn die vorliegende Vorausberechnung die Bevölkerungszahl der Stadt Osnabrück für alle 
Jahre des Prognosehorizontes genau vorhersagen könnte. Doch leider sind Prognosen keine 
Prophezeiungen, deren Voraussagungen zwangsläufig eintreten müssen. Sie sind Berechnun-
gen, bei denen Daten aus der Vergangenheit in die Zukunft fortgeschrieben werden. Sich ab-
zeichnende Trendentwicklungen können zwar im Rahmen der formulierten Annahmen  in die 
Prognose eingebarbeitet werden, aber plötzliche Schockereignisse wie bspw. die COVID-19-
Pandemie, die Finanzkrise oder der Krieg in der Ukraine waren in der Vergangenheit nicht 
vorhersehbar. Auch Änderungen im Rahmen von Bauleitplanverfahren können sich hier aus-
wirken. So wäre eine Einstellung der Planungen in Bezug auf das LOK -Viertel ein ungeplantes 
Ereignis, das die formulierten Szenarien in ihrer Aussage entkräftet. Man spricht hier von so-
genannten „schwarzen Schwänen”. Die Metapher basiert auf den selten vorkommenden Trau-
erschwan. Ein schwarzer Schwan verkörperte in Europa das Nichtvorstellbare, bis man in Aust-
ralien Ende des 17. Jahrhunderts auf die ersten schwarzen Schwäne stieß (Romeike und Stal-
linger 2020). Je weiter die Prognose in die Zukunft blickt, desto größer wird die Wahrschein-
lichkeit auf einen schwarzen Schwan zu treffen. Auch müssen die heute festzustellenden Be-
dingungen und Trends sich nicht in gleicher Form in der Zukunft fortsetzen. Deshalb werden 
die Annahmen mit zunehmender Entfernung vom Jump-Off Jahr 2022 immer unsicherer. 
Keine Bevölkerungsprognose vermag es deshalb Ergebnisse mit absoluter Sicherheit bereitzu-
stellen. Bei der Erstellung einer Prognose können jedoch Maßnahmen getroffen werden, die 
eine möglichst hohe Zuverlässigkeit der getroffenen Aussagen sichern. Neben der Datenqua-
lität ist beispielsweise die Integration der örtlichen Besonderheiten in das Modell von zentra-
ler Bedeutung. Dies unterscheidet die Prognose der Stadt Osnabrück von den eher allgemei-
neren Prognosen weiterer Akteure wie etwa dem Landesamt für Statistik Niedersachsen, der 
NBank oder der Bertelsmann-Stiftung, die übergreifende Annahmen für unter schiedlichste 
Kommunen anzulegen haben. Ebenfalls können Szenarien als Hinweis auf die Variabilität der 
Zukunft dienen. Eine flexible Planung sollte sich deshalb das Ziel setzen, auf Entwicklungen 
rechtzeitig zu reagieren, die sich im Rahmen des Wechsels zwischen Prognosevarianten be-
wegen. Neue Tendenzen, die sich erst zu einem späteren Zeitpunkt als nachhaltig erweisen, 
können die künftige Bevölkerungsentwicklung verändern. Deshalb wird die Richtung der Prog-
nose der Stadt Osnabrück alle zwei Jahre überprüft und sollte sie sich  zu weit von den ge-
troffenen Annahmen entfernt oder gar entkoppelt haben, entsprechend aktualisiert. 
Im Jahr 2025 wird deshalb genau hingeschaut werden müssen, ist die Basisperiode, auf die 
sich die demographischen Ratenberechnungen beziehen, doch von einschneidenden Verän-
derungen geprägt. So wurde die Bundesrepublik von zwei demographisch bedeutsamen Kri-
sen getroffen. Die COVID-19-Pandemie erhöhte kurzzeitig zum einen die Sterblichkeit der al-
ternden Bevölkerung, zum anderen hatten die Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie 
109 
 
wie Lockdowns, Anordnung von Homeoffice sowie die Schließung von Kindertagesstätten und 
Schulen womöglich Einfluss auf die individuelle Familienplanung. Außerdem kam es in Folge 
der russischen Invasion der Ukraine zu außergewöhnlichen Zuwanderungszahlen na ch 
Deutschland, die selbst die Jahre 2015 und 2016 übertrafen. Über die Bleibeperspektive bzw. 
dem Bleibewunsch der Ukrainerinnen und Ukrainer k önnen bisher nur Vermutungen ange-
stellt werden. 
Vor dem Hintergrund dieser Einschränkungen könnte Anwenderinnen und Anwendern die der 
Prognose an dieser Stelle zugebilligte Verbindlichkeit als zu gering erscheinen. Ein häufiger 
Kalauer, der in diesem Zusammenhang fällt, lautet „Prognosen sind schwierig, vor allem, wenn 
sie die Zukunft betreffen.“ Und tatsächlich ist die Aussage, man könne die Zukunft nicht vor-
hersagen, weil Extremereignisse jede Vorausberechnung übe r den Haufen werfen können, 
nicht von der Hand zu weisen. Aber was passiert, wenn diese Er eignisse ausbleiben, was ja 
deutlich wahrscheinlicher ist? Seriöse Prognosen beanspruchen deshalb nicht, das Auftreten 
überraschender Ereignisse vorhersagen zu können, trotzdem sind sie sehr nützlich, denn sie 
betreffen den Normalfall. Die vorliegenden Bevölkerungs prognose konzentriert sich deshalb 
auf Wenn-dann-Aussagen über die Zukunft, wobei in den Wenn-Bedingungen große Katastro-
phen ebenso wie Wunder sinnvollerweise ausgeschlossen werden.  Natürlich sollte deshalb 
versucht werden, das Wissen, was vorliegt, zu nutzen, entsprechend zu planen und in Abstän-
den immer wieder nach zujustieren. Das ist die einzig verantwortungsvolle Möglichkeit des 
Umgangs mit einer unsicheren Zukunft. 
Doch gehen wir für einen Moment davon aus, dass eines der in diesem Bericht definierten 
Szenarien wirklich eintri fft. Die zentrale Konsequenz wäre in jedem der vier Prognoseszena-
rien gleich: Es käme zu einem Rückgang der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter bei gleich-
zeitigem Anwachsen der Gruppe im Rentenalter. Diese Entwicklung wird im vorliegenden Be-
richt mit einem gewissen demographischen Pessimismus beschrieben, der nicht von jeder Per-
son geteilt wird. Ehmer, J. (2012) warnt vor Prognosen, die Katastrophen an die Wand malen 
und im Kern nur eine zeitspezifische Interpretation darstellen (S. 406). Laut seiner Interpreta-
tion gäbe es so etwas wie eine normale oder ideale Altersstruktur nicht und die histor ische 
Betrachtung von Altersstrukturen in Europa habe gezeigt, dass die Demographie von Variabi-
lität und Wandel gekennzeichnet wäre ( S. 432). Börsch -Supan (2017: 139) appelliert an „die 
transformative Kraft der Demographie, die uns nicht Ressourcen wegnimmt, sondern neue 
hinzuaddiert” (Börsch-Supan 2017: 139). Durch die steigende Lebenserwartung und die bes-
sere Gesundheit im Alter könnte eine Anpassung der Lebensarbeitszeit beispielsweise ein Mit-
tel im Umgang mit geringer werdenden Arbeitskräftezahlen darstellen (S. 142). Ob solche Be-
strebungen gesellschaftlich akzeptierbar sind und überhaupt ausreichen, um der Schrump-
fung des Erwerbspersonenpotentials auszugleichen, bleibt abzuwarten. Luft (2017: 253) wen-
det ein, dass heute noch nicht abzusehen sei, wie sich der Bedarf an Arbeitskräften in Zukunft 
entwickeln wird. Der sektorale Strukturwandel in Richtung Dienstleistungsgesellschaft oder 
110 
 
der Ausbau des Technologieeinsatzes in der Arbeitswelt sowie die steigende Frauenerwerbs-
tätigkeit hätten den Bedarf verändert.  
111 
 
8 Fazit und Ausblick 
Der vorliegende Demographiebericht umfasst sowohl eine Analyse der Vergangenheit anhand 
einer demographischen Einordnung der Stadt Osnabrück , als auch einen Blick in die Zukunft 
in Form verschiedener Szenarien der Bevölkerungsprognose bis zum Zieljahr 2040. Diese 
wurde basierend auf einem deterministischen Ansatz mit den Programmen SIKURS und SPSS 
umgesetzt. Für die kleinräumige Ebene erfolgte zudem eine Clusteranalyse. 
Anhand der Prognoseergebnisse lassen sich die zukünftigen Trends der Bevölkerungsentwick-
lung ableiten. Der demographische Wandel wird zunehmend spürbar und verdeutlicht sich 
2023 durch den Renteneintritt des ersten Babyboomerjahrgangs. Umso wichtiger ist es, dass 
kommunale Verwaltungen zukunftsorientiert planen können. Doch wie sieht die Osnabrücker 
Gesellschaft von morgen aus? Die Prognose setzt hier an und dient als ein über die Berichter-
stattung hinaus gehendes Werkzeug für die städtischen Fachplanungen. Dabei sind die Ergeb-
nisse nicht als Zielvorstellung zu verstehen, sondern als Beschreibung zukünftiger Entwicklun-
gen, auf die sich die Stadt aus heutiger Sicht einstellen muss. Sie dienen als Grundlage für 
andere, fachlich und räumlich differenzierte Prog nosen und Infrastrukturplanungen. Die vor-
liegende Bevölkerungsvorausberechnung der Stadt Osnabrück erhebt dabei nicht den An-
spruch, die zu erwartende Bevölkerungsentwicklung in Zukunft genau vorherzusagen oder 
eine exakte Prognose für die einzelnen Jahre i m Vorausberechnungszeitraum zu liefern. Sie 
kann allerdings als Instrument verwendet werden, um zu verstehen, wie sich die Bevölke-
rungszahl und die Bevölkerungsstruktur unter bestimmten demografischen Annahmen entwi-
ckeln würden. Die Annahmen zur Geburtenhäufigkeit, Sterblichkeit und zu den Wanderungen 
beruhen auf Untersuchungen des historischen Trends sowie auf Hypothesen über die Weiter-
entwicklung der aus heutiger Sicht erkennbaren Entwicklungen. 
Um mögliche Schwankungsbreiten der zukünftigen demographischen Entwicklung abschätzen 
und sich auch auf unerwartete Tendenzen einstellen zu können, werden mehrere Szenarien 
durch die Modifikation der Annahmen und der Datengrundlage entwickelt. Drei dieser Szena-
rien prognostizieren ein Wachstum der Stadt bis zum Jahr 2040 zwischen 1,8% und 4,9%. Le-
diglich im Worst-Case-Szenario wird die Stadt nicht weiter wachsen. Die hier getroffenen pes-
simistischen Annahmen führen jedoch nicht zu einer Schrumpfung, sondern  zu einer Stagna-
tion des Bevölkerungsstandes. 
Aus dem von der Projektkonferenz der Stadt Osnabrück favorisierten und im Expertenkreis 
abgestimmten Basisszenario ergibt sich, dass die Bevölkerungszahl der Stadt Osnabrück bis 
zum Jahr 2025 auf zunächst ca. 172.800 Einwohner ansteigt und sich bis zum Jahr 2031 ober-
halb des heutigen Niveaus mit rund 176.300 Einwohnern stabilisiert. Im Jump-Off-Jahr sind es 
zum 31.12.2022 noch 171.99 4, am Ende des Prognosehorizontes am 31.12.2040 bereits 
176.857. Bis zum Zieljahr wächst die Stadt damit um 2,8%. Darin spiegeln sich die vollständige 
112 
 
geplante Realisierung des LOK-Viertels, eine gleichbleibende hohe Attraktivität als Studieren-
denstadt sowie die zunehmende Internationalisierung der Hochschulen und der Stadt in 
Summe wider. Im Vergleich zur Zusammensetzung der Einwohnerschaft im Jahr 2022 lässt sich 
die Bevölkerung als älter und durch die Zuwanderung aus dem Ausland auch als bunter cha-
rakterisieren. Diese Entwicklung passt sich dem Bild der zu erwartenden Einwohnerscha ft 
deutscher Großstädte an, die mit guter Infrastruktur und qualifizierten Bildungs- und Arbeits-
platzangeboten (junge) Menschen anziehen. Als besondere Herausforderung bleibt die lang-
fristige Bindung dieser Bevölkerungsgruppe nach Erreichung des Bildungsabschlusses und zu 
Beginn der Familienphase erhalten. 
Auf kleinräumgier Ebene gestaltet sich die Entwicklung divers, sodass insbesondere zentral 
gelegene Stadtteile und solche mit geplanten Neubauvorhaben wachsen. Äußere Stadtteile 
wachsen hingegen nur wenig bzw. schrumpfen. Diesen Prozess können Neubaueffekte jedoch 
aufhalten und darüber hinaus zu verstärkten Binnen- und Außenzuzügen führen. Letztere sind 
gerade im überregionalen Kontext int eressant, wobei die Prognose hier an die Grenzen der 
Datenverfügbarkeit und Machbarkeit stößt. 
Angesichts der zu erwartenden demographischen Veränderungen und den daraus erwachsen-
den Herausforderungen gilt es, den sozialen Zusammenhalt zwischen den Generationen zu 
sichern und die Gleichwertigkeit der Lebensverhältnisse innerhalb der Stadtgesellschaft anzu-
streben. Dafür bedarf es einer Strategie zur Fachkräftesicherung. Hier kommen es nicht allein 
auf die Unternehmen vor Ort an, auch die Stadt Osnabrück kann bei der Schaffung von Bil-
dungschancen für alle, der Verbesserung der Vereinbarkeit von Familie  und Beruf oder der 
Integration von Zugewanderten in den Arbeitsmarkt wertvolle Beiträge leisten. Vor allem das 
zurückgehende Erwerbstätigenpotential wird an vielen Stellen des vorliegenden Demogra-
phieberichtes als großes Zukunftsproblem beschrieben. Es is t abzusehen, dass das altersbe-
dingte Ausscheiden der Babyboomer große Lücken in die Belegschaft lokaler Unternehmen 
und der Verwaltung selbst reißen wird. Damit geht nicht nur das Personal verloren, auch das 
Wissen über Betriebsorganisation und -abläufe ka nn verloren gehen, wenn viel Personal 
gleichzeitig ein Unternehmen verlässt. 
Es muss deshalb Ziel der Stadtentwicklungspolitik sein, weiterhin ein attraktives Milieu für 
junge Menschen zu schaffen, die im Rahmen der Bildungswanderung nach Osnabrück kom-
men und diese verstärkt auch vor Ort zu halten. Gerade die hohen Wegzugsvolumina junger 
Menschen nach Abschluss ihrer Ausbildung oder ihres Studiums und in den familienrelevanten 
Jahrgängen könnte sich für die Stadt Osnabrück zu einem Problem entwickeln. 
Die aus dem Betriebsleben ausscheidenden Babyboomer bieten jedoch gleichzeitig ein großes 
Engagementpotential, das von der Freiwilligenagentur der Stadt aktiviert werden kann.  Mit 
fortschreitendem Lebensalter stellt sich auch die Frage, wie lange Menschen noch in ihren 
Häusern wohnen wollen oder können. Mit dem Ratsauftrag „Umzug im Quartier” wird hier 
113 
 
schon ein wichtiger Schritt gemacht, um herauszufinden wie viele einen Verkauf planen. Für 
diese Gruppen sollten altersgerechte Angebote vor Ort geschaffen werden. Langfristig wird 
sich auch der Anteil der pflegebedürftigen Babyboomer und damit die Gesamtzahl derer deut-
lich erhöhen, die auf Unterstützung im Alter angewiesen sind. Ähnlich sieht es bei der zur er-
wartenden Entwicklung der Altersarmut aus. Zwar haben die meisten der Babyboomer im 
Wohlstand gelebt, für Frauen, Migranten oder Geringqualifizierte könnte die Rente jedoch 
nicht reichen. Insbesondere Frauen haben durch die Übernahme des Großteils an Care-Arbeit 
beruflich häufiger zurückgesteckt und erhalten im Alter nun weniger Versorgungsleistungen.  
Die Stadt Osnabrück stellt sich diesen Herausforderungen bereits heute. Für ein erfolgreiches 
Wachstum gilt es, diese und auch neu auftretenden Fragen entgegenzutreten und gesamt-
städtische Lösungen zu erarbeiten.  Ein Kernelement stellt dabei das Stadtentwicklungspro-
gramm (STEP) dar, in welchem mittel - bis langfristige Ziele für die Entwicklungsperspektive 
der Stadt formuliert werden  (Stadt Osnabrück 2024) . Es dient als stadtplanerisches Steue-
rungselement auch im Umgang mit den Folgen des demographischen Wandels.  
X 
 
Glossar 
 
allgemeine Frucht-
barkeitsrate (general 
fertility rate)(GFR) 
𝐴𝑛𝑧𝑎ℎ𝑙 𝐿𝑒𝑏𝑒𝑛𝑑𝑔𝑒𝑏𝑜𝑟𝑒𝑛𝑒
𝑤𝑒𝑖𝑏𝑙𝑖𝑐ℎ𝑒 𝐵𝑒𝑣ö𝑙𝑘𝑒𝑟𝑢𝑛𝑔 𝑧𝑤𝑖𝑠𝑐ℎ𝑒𝑛 15 𝑢𝑛𝑑 49 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒𝑛  𝑥 1.000 
 
Altenquotient 
𝐵𝑒𝑣ö𝑙𝑘𝑒𝑟𝑢𝑛𝑔 65 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒 𝑢𝑛𝑑 ä𝑙𝑡𝑒𝑟
𝐵𝑒𝑣ö𝑙𝑘𝑒𝑟𝑢𝑛𝑔 𝑧𝑤𝑖𝑠𝑐ℎ𝑒𝑛 18 𝑢𝑛𝑑 64 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒𝑛 
 
Alterskohorte Personen eines Geburtenjahrgangs 
altersspezifische Fer-
tilitätsrate (fertility 
rate)(FR) 
Fruchtbarkeitsrate eines spezifischen Altersjahrganges 
altersspezifische Ster-
berate (mortality 
rate)(MRi) 
Sterbefälle pro 1.000 Personen im Altersjahr 
arithmetisches Mittel Klassischer Durchschnitt: Summe der betrachteten Zahlen durch 
ihre Anzahl geteilt 
Aussiedler (Spät-) 
Ethnische Deutsche, die aus den Staaten der ehemaligen Sowjet-
union, insbesondere aus Russland, zurück nach Deutschland kom-
men. 
Außenwanderung Wanderung über die Gebietsgrenzen hinaus, nicht gleichzusetzen 
mit Wegzüge ins / Zuzüge aus dem Ausland 
Babyboomer Starke Geburtenjahrgänge zwischen 1950 und 1971 
Basisjahr Historisches Jahr, das zur Berechnung der Raten einer Prognose 
herangezogen wird 
Basisperiode Summe der für die Berechnung herangezogenen Basisjahre 
XI 
 
Basisszenario Das Szenario mit der höchsten Eintrittswahrscheinlichkeit  
Baublock Ein geschlossener Bereich, der von mehreren Gebäuden oder 
Häusern umgeben ist. 
Bestandserhaltungs-
niveau 
Bestandserhaltungsniveau, auch als reproduktives Niveau oder 
Ersatzniveau bezeichnet, bezieht sich auf die durchschnittliche 
Anzahl der Kinder pro Frau, die erforderlich ist, um die Bevölke-
rungszahl konstant zu halten, ohne Berücksichtigung von Migra-
tion. 
Best-Case-Szenario Bestfall-Szenario 
Bevölkerungsgrup-
penwechsel 
Übergang von der Gruppe der Personen ohne deutsche Staatsan-
gehörigkeit zur Gruppe mit deutscher Staatsangehörigkeit 
Bevölkerungspyra-
mide 
Eine Bevölkerungspyramide ist eine grafische Darstellung der Al-
ters- und Geschlechtsstruktur einer Bevölkerung zu einem be-
stimmten Zeitpunkt. Diese Darstellung wird in Form einer doppel-
seitigen Säulengrafik erstellt, wobei die linke Seite die männliche 
Bevölkerung und die rechte Seite die weibliche Bevölkerung zeigt. 
 
Bevölkerungsraten Geburten-, Sterbe-, Zuwanderungs-, Abwanderungsraten pro 
1.000 Personen (eines Altersjahrgangs) 
Billeter Maß Verhältnis der Differenz zwischen der Kindergeneration und der 
Großelterngeneration zur Elterngeneration 
Binnenwanderung Wanderungen innerhalb eines Gebietes, also innerstädtische Um-
züge 
Chord-Diagramm Eine grafische Methode zur Darstellung der Wechselbeziehungen 
zwischen Daten in einer Matrix 
Clusteranalyse 
Gebietstypisierungsverfahren für die Identifikation von und Zu-
sammenfassung zu ähnlichen Gebietstypen (“Clustern”) von klein-
räumigen Daten 
XII 
 
COVID-19 SARS-CoV-2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus type 
2) 
demographische Son-
dergruppe 
Von den Teilschritten des Prognosemodells ausgeschlossene Be-
völkerungsgruppe 
Dendogramm 
Ein Diagramm, das einen Baum darstellt. Beim hierarchischen 
Clustering veranschaulicht es die Anordnung der Cluster, die 
durch die entsprechenden Analysen erzeugt wurden 
Deterministisches Ko-
horten-Komponen-
ten-Modell 
Ein deterministisches Kohorten-Komponentenmodell ist ein ma-
thematisches Modell, das zur Beschreibung von Veränderungen 
in einer Bevölkerung im Laufe der Zeit verwendet wird. Der Be-
griff "deterministisch" bedeutet, dass die Modellgleichungen auf 
festen Regeln und Parametern basieren, ohne Unsicherheiten 
oder Zufallsvariablen zu berücksichtigen. 
dynamische Modell-
parameter Sich über die Szenarien wandelnde Modellparameter 
Erwerbspersonenpo-
tenzial 
Umfasst Menschen im erwerbsfähigen Alter, um am Arbeitsmarkt 
teilzunehmen. 
euklidische Distanz Abstand zwischen zwei Punkten im Koordinatensystem, hier: zwi-
schen zwei Baublöcken 
Fertilität 
Fertilität bezieht sich auf die Fähigkeit einer Population, Nach-
kommen zu zeugen. In der Demografie wird der Begriff jedoch 
häufig spezifischer verwendet, um die Anzahl der Geburten in ei-
ner Bevölkerung oder in einer bestimmten Gruppe von Frauen in-
nerhalb eines bestimmten Zeitraums zu beschreiben. 
Haversine Formel Bestimmt den Abstand auf dem Großkreis zwischen zwei Punkten 
auf einer Kugel, basierend auf ihren Längen- und Breitengraden 
XIII 
 
healthy-migrant-
effect 
Annahme, dass Personen, die ihr Herkunftsland verlassen, um z.B. 
nach Deutschland zu ziehen, meist besser ausgebildet, unterneh-
merischer und gesünder sind 
Internationale Wan-
derung Zu- und Abwanderung über eine Staatsgrenze hinweg 
Jugendquotient 
 
𝐵𝑒𝑣ö𝑙𝑘𝑒𝑟𝑢𝑛𝑔 𝑢𝑛𝑡𝑒𝑟 18 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒𝑛
𝐵𝑒𝑣ö𝑙𝑘𝑒𝑟𝑢𝑛𝑔 𝑧𝑤𝑖𝑠𝑐ℎ𝑒𝑛 18 𝑢𝑛𝑑 64 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒𝑛 
 
Jump-Off-Jahr Letztes Bestandsjahr vor dem ersten Prognosejahr 
Korrelationskoeffi-
zient nach Bravais-
Pearson 
Der Produkt-Moment-Korrelations-Koeffizient würde im Fall eines 
positiven Zusammenhanges gegen 1 gehen, im Fall eines negati-
ven gegen -1. Liegt kein linearer Zusammenhang vor, wäre der 
Wert 0.  
k-Means-Algorithmus 
Verfahren zur Vektorquantisierung, das auch zur Clusteranalyse 
verwendet wird. Dabei wird aus einer Menge von ähnlichen Ob-
jekten eine vorher bekannte Anzahl von k Gruppen gebildet. 
Lebenserwartung Zeitspanne, die ein Mensch voraussichtlich (noch) leben wird 
Median Der Wert, der genau in der Mitte einer Datenverteilung liegt 
Migrationshinter-
grund 
Bezieht sich auf die Tatsache, dass eine Person selbst oder zumin-
dest ein Elternteil im Ausland geboren wurde oder die Staatsan-
gehörigkeit eines anderen Landes besitzt. 
Modus Synonym Modalwert, Wert mit der größten Häufigkeit 
XIV 
 
Monte-Carlo-Simula-
tion 
Verfahren aus der Stochastik bzw. Wahrscheinlichkeitstheorie zur 
Reduzierung von Unsicherheiten, bei dem wiederholte Zufallsex-
perimente die Basis bilden. Wird real oder mittels eines Zufallsge-
nerators (Monte-Carlo-Algorithmus) durchgeführt. Mögliche An-
wendung: Prognose bei geringer Ausgangsbevölkerung pro Ge-
biet  
Mortalität 
Mortalität bezieht sich auf das Maß oder die Rate der Sterblich-
keit in einer bestimmten Bevölkerung oder Gruppe während ei-
nes bestimmten Zeitraums 
Multiethnizität mehrere verschiedene Herkünfte umfassend 
natürliche Bevölke-
rungsbewegung 
Bezieht sich auf die Veränderungen in der Bevölkerungszahl, die 
auf natürliche Prozesse zurückzuführen sind, nämlich Geburten 
und Todesfälle. 
Nettozuwanderung Bezieht sich auf den Saldo zwischen Einwanderung und Auswan-
derung in einem bestimmten geografischen Gebiet 
Peak 
In Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie bezieht sich der 
"Peak" einer Verteilung auf den Punkt, an dem die Verteilung ih-
ren maximalen Wert erreicht. 
Projektionshorizont Summe der einzelnen Prognosejahre  
Pull-Faktor 
Gründe für einen Zuzug in ein Gebiet, z.B. breites Arbeitsangebot, 
bessere Versorgung oder leichter Zugang zu Fort- und Weiterbil-
dungen 
Push-Faktor Gründe für einen Wegzug aus einem Gebiet, z.B. Mangel an Ar-
beitsplätzen, Naturkatastrophen oder Kriege 
Räumliche Bevölke-
rungsbewegung Zu- oder Abwanderung  
rohe Geburtenrate 
(crude birth rate) 
(CBR) 
 
𝐴𝑛𝑧𝑎ℎ𝑙 𝐿𝑒𝑏𝑒𝑛𝑑𝑔𝑒𝑏𝑜𝑟𝑒𝑛𝑒
𝐺𝑒𝑠𝑎𝑚𝑡𝑏𝑒𝑣ö𝑙𝑘𝑒𝑟𝑢𝑛𝑔  𝑥 1.000 
 
XV 
 
salmon-bias-effect 
Eingewanderte Personen ziehen bei abnehmender Gesundheit 
u.a. wegen des stärkeren familiären Supports zurück in das Her-
kunftsland 
Savitzky-Golay-Filter Eine Klasse von FIR-Filtern, deren Filterkoeffizienten so gebildet 
werden, dass sich eine polynomiale Regression ergibt 
statische Modellpara-
mater 
Über die verschiedenen Szenarien gleich bleibende Modellpara-
meter 
Sterbetafel 
Eine Sterbetafel, auch Lebens- oder Todesfalltabelle genannt, ist 
eine statistische Tabelle, die die Wahrscheinlichkeit des Überle-
bens und die Sterblichkeitsmuster einer Bevölkerung in verschie-
denen Altersgruppen darstellt. 
Suburbanisierung Abwanderung städtischer Bevölkerung aus der Kernstadt in das 
städtische Umland und darüber hinaus 
totale Fruchtbarkeits-
rate (total fertility 
rate)(TFR) 
Syonym: zusammengefasst Geburtenrate 
  
𝑆𝑢𝑚𝑚𝑒 𝑎𝑙𝑡𝑒𝑟𝑠𝑠𝑝𝑒𝑧𝑖𝑓𝑖𝑠𝑐ℎ𝑒 𝐹𝑒𝑟𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡ä𝑡𝑠𝑟𝑎𝑡𝑒𝑛
1.000   
 
Wanderungssaldo Differenz zwischen Zuzügen und Wegzügen, Synonym: Nettowan-
derung 
Worst-Case-Szenario Schlechtestes Szenario 
Zensus 2011 Volkszählung, die im Jahr 2011 in Deutschland durchgeführt 
wurde. 
Zentralität 
Im Sinne des vorliegenden Berichtes bezeichnet die Zentralität die 
Entfernung des jeweiligen Baublocks vom Marktplatz (dem Zent-
rum der Stadt)  
XVI 
 
zusammengefasste 
Geburtenziffer 
(total fertility rate) 
Kinder, die eine Frau im Laufe ihres Lebens bekommen würde, 
wenn die Verhältnisse des betrachteten Jahres unverändert blie-
ben 
Zuzugsvolumen Anzahl an Zuzügen in einer Periode 
 
 
 
 
 
 
 
  
XVII 
 
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Herausgeber 
 
Stadt Osnabrück, Die Oberbürgermeisterin 
Referat Nachhaltige Stadtentwicklung 
Sachgebiet Statistik, Stadtforschung und Wahlen 
Sedanstraße 109, 49076 Osnabrück 
Tel. [TELEFONNUMMER ENTFERNT] 
E-Mail: [E-MAIL ENTFERNT] 
Internet: https://informiert.osnabrueck.de/de/statistik/ 
 
Federführung:  
Nicole Atmaikine 
Rami Fayoume 
Stephanie Huber 
Frank Westholt