Migrant demographics 이주자 인구통계

이민자의 인구통계학적 특성은 최소한 그들의 경제적 결과와 그들이 원천과 목적지 국가 모두에 미치는 영향 측면에서 그들의 전체 숫자만큼 중요하다. 연령, 교육, 성별 구성과 같은 인구통계학적 변수는 노동시장에서 특히 중요한데, 이러한 변수들은 이민의 전반적인 재정적 영향뿐만 아니라 노동자들, 지역, 직업 및 산업의 어느 집단에 가장 직접적인 영향을 미칠지에 대한 통찰력을 제공하기 때문이다.

Age composition 연령 구성

글로벌 이주 패턴의 중요한 결정 요인은 송수신 지역의 인구 연령 분포의 차이이다. 특히, 일반적으로 15-65세 그룹으로 간주되는 노동 연령 인구의 크기의 차이는 중요하다. 경제적 이주민의 주요 수혜국인 고소득 국가는 인구통계학적 전환을 대부분 완료했으며, 따라서 상대적으로 고령화 및 고령화 인구가 많다. 그들의 노동 시장은 특히 노동 집약적인 서비스 부문에서 부족을 나타낸다. 대조적으로, 이주민의 많이 보내는 많은 저소득 국가들은 인구가 더 젊고 빠르게 증가하고 있다. 청년 미취업은 이 나라들에서 만성적인 문제이며 어떤 경우에는 수많은 사회 문제의 근원이다.

그림 1.20의 피라미드 차트는 연령 분포에서 이러한 대조를 보여주는데, 젊은 연령층으로 치우친 국가는 보내는 쪽이고, 나이가 많이 인구가 많은 쪽은 이민자를 받는 국가이다. 인구 분포는 0세에서 50세 사이에 상당히 균일하며, 피라미드를 형성한다. 이 나라들은 기본적으로, 우리가 표준 연령 피라미드라고 생각하는 것을 더 이상 보여주지 않는다. 보내는 나라와 받는 나라마다 다른 패턴은 이주가 일반적으로 젊은 인구를 가진 나라에서 이미 노동 연령 인구의 크기가 감소하고 있는 고령 인구를 가진 나라로 흘러간다는 우리의 이전 진술을 확인시켜 준다.

이 인구통계학적 사진에서 누락된 부분은 이민자 자체의 연령 분포이다. 이주민들은 그림 1.21에서 볼 수 있듯이 노동연령 집단 내에 있는 경향이 있고 목적지의 현지인들과는 다른 연령 분포 프로파일을 가지고 있다. 특히 급속한 고령화를 겪고 있는 고소득 OECD 목적국의 경우 이주민들이 노동연령인구를 부양하고 노동력 규모를 늘린다. 이러한 OECD 목적지 밖에서는 이주민들은 다시 노동력을 강화하지만, 이번에는 현지 인구가 이주민보다 젊은 경향이 있기 때문이다. 즉, OECD와 비OECD 목적지에서 모두 이주민이 노동력을 증가시키고, 의존도를 감소시키며, 상대적 노동력 공급을 증가시킨다. 주요 차이점은 상대적인 노동력 부족의 근원이다. OECD 국가에서는 너무 많은 노인, 저소득 비 OECD 목적지의 국가는 너무 많은 젊은이들이다.

Gender composition 성별 구성

이주율의 성별 차이는 비교적 작다. 2015년 전 세계 이주자 규모의 48%를 여성 이주자들이 차지했는데, 이는 예년과 거의 같은 수준이며 1980년의 최고치인 50%에서 약간 떨어졌다. 여성 이민자는 전체 여성 인구의 3.2%를 차지하는데, 이는 전반적 이주 여성 인구의 3.3%에 약간 못 미치는 수치이다(그림 1.22).

전 세계 이민의 전반적인 성 균형에도 불구하고, 세계 각 지역의 이민자(전입)와 이민자(전출)의 성 구성에는 현저한 차이가 존재한다. 그림 1.23은 지역 및 연도별 이민자 중 여성의 비율을 보여준다. 남아시아에서 남성 이민자들이 그 수를 지배하고 있으며, 남아시아에서 온 모든 이민자들의 거의 3분의 2를 차지한다. MENA와 SSA에서 온 이민자 중 더 높은 비율도 남성이다. 시간이 지남에 따라 추세를 살펴보면 남아시아와 SSA는 1970년 이후 다른 길을 걷고 있음을 알 수 있다. 여성 이주 비율은 전자의 경우 크게 감소하고 후자의 경우 증가하고 있다. 마지막으로, 유럽과 북미와 같은 부유한 지역들은 남성들보다 더 많은 여성들을 해외로 보낸다.

고소득 MENA 국가들은 2010년 전체의 4분의 1을 조금 넘을 정도로 여성 이민자 비율이 낮다는 점이 두드러진다(그림 1.24). 이는 여성 비율이 동등성에 가까웠던 1960년과는 상당한 변화이다. 여성 점유율의 큰 감소는 건설업과 상대적으로 숙련도가 낮은 분야의 노동자들에 대한 이 지역의 높은 수요를 반영한다. 다른 몇몇 지역에서는 여성이 이민자 수의 대부분을 구성하는데, 이는 그들의 더 긴 수명과 EAP에서 국내 근로자 이민의 우위를 반영할 가능성이 높다.

개별 국가에서는 시간이 지나도 성별 차이가 크게 변하지 않았다. 그림 1.25의 x축은 1970년 이민자 수의 여성 점유율을 나타내고, y축은 2010년 여성 점유율을 나타낸다. 주황색 점선 45도는 두 기간 동안 성별 비율에 변화가 없었던 점을 나타냅니다. 점선 위의 주황색 점들은 증가된 비율을 나타내며, 아래의 점들은 여성 이주민의 감소된 비율을 나타낸다. 그림 1.26은 이민에 대한 여성 비율에 대한 동일한 정보를 보여준다.

일반적으로, 여성 이민자 비율은 1970년 이후 안정적으로 유지되고 있으며, 약 50%에 집중되어 있다. 인도, 멕시코, 파키스탄과 같은 노동력 이민이 많은 몇몇 국가에서는 여성 이민자 비율이 감소한 반면, 아이티, 레소토, 터키와 같은 몇몇 다른 원천 국가에서는 그 비율이 증가했다. 여성 이민자 비율도 50% 안팎으로 집결해 있고, 국가 간 여성 이민자 비율에 변화가 없음을 반영해 훨씬 더 안정적이다. 앞서 살펴본 바와 같이 사우디아라비아, 카타르, 아랍에미리트 등 페르시아만 GCC 대상국의 여성 비율은 다소 낮지만 1970년 이후 같은 수준에 머물고 있다.

여성 이주자들은 특정 이주 통로를 지배하는 경향이 있다(그림 1.27). 이 경로들은 대부분 여성 이민자들을 여러 다른 나라로 보내는 단일 기원으로 구성된다. 2010년, 필리핀은 여성 이민자 비율이 가장 높은 상위 10개 이주 경로 중 3개 이주 경로의 원천 국가였다. 필리핀에서 홍콩으로 이주한 중국인의 98%가 여성이었다. 다른 분포는 키프로스에 94%, 싱가포르에 84%였다. 이러한 경로에서 여성 이주민의 우세는 가사 노동자에 대한 수요를 반영한다. 태국은 상위 10개 이주 경로 중 4개를 추가로 담당했으며, 여성이 독일 이민자의 85% 이상을 차지한다.

Skill and education composition기술 및 교육 구성

특히 송수신 국가의 현지 인구와 비교하여 이주민의 기술 구성은 아마도 이주민에 대한 학문적 및 정책적 논쟁에서 가장 중요한 문제일 것이다. 목적지 국가에서 "미숙련 미등록 이민자들이 현지인들의 일자리를 빼앗고 있다"는 널리 퍼진 주장이든, "고숙련자들의 두뇌 유출이 가난한 나라의 미래를 빼앗고 있다"는 주장이든, 이민의 기술이나 교육 구성은 중요한 경제적, 사회적, 정치적 의미를 갖는다. 고기술 이주 패턴과 그 경제적 영향은 제5장에서 더 자세히 논의된다. 이 절의 목표는 지역적 차이, 시간에 따른 변화 및 집중에 초점을 맞추어 보다 중요하고 관련성이 높은 패턴을 제시하는 것이다.

비교적 포괄적인 자료를 확보한 첫해인 1990년 이후 이주 인구의 기술구성에 급격한 변화가 있었다. 그림 1.28은 1990년, 2000년, 2010년 OECD와 비OECD 대상국의 교육 수준별 이민자 수를 나타낸다. 여기서 우리는 많은 비 OECD 목적지에 대한 상세한 데이터를 가지고 있지 않고 고숙련 이민자 대다수가 OECD 국가로 가기 때문에 OECD 목적지 국가에만 초점을 맞춘다. 1990년, 약 4천만 명의 노동 시장 연령 (25세 이상) 이주민들이 27개의 고소득 OECD 국가에 거주했다. 초등교육을 받은 이주민이 전체 주식의 거의 절반을 차지했고, 고등교육을 받은 이주민이 약 27%를 차지했다. 2000년에, 총 이민자의 수는 거의 6천만 명에 이르렀다. 3차 교육을 받은 이주민의 수는 훨씬 더 빠르게 증가하여, 전체의 3분의 1인 거의 2천만 명에 이르렀다. 2010년까지 이주자 수는 8,500만 명 이상이었고, 고등 교육을 받은 사람의 수는 약 절반(4,300만 명)이었다.

이러한 고도의 기술 이동의 급격한 증가는 몇 가지 요인의 결과이다. 첫째, 고기능 이주민은 이민의 재정적 비용을 더 쉽게 감당할 수 있고, 더 높은 절대 임금 이득을 얻을 수 있으며, 더 낮은 이민 정책 장벽에 직면할 수 있다. 둘째, 이 20년 동안 세계의 전반적인 교육 수준이 빠르게 상승함에 따라 고기능 이민자의 공급이 빠르게 증가했다. 이러한 증가는 교육받은 이주민의 수에 대한 비OECD 국가들의 기여에서도 뚜렷하게 나타난다. 비 OECD 국가 이민자는 3차 교육 집단 증가의 약 3분의 2를 차지하며, 이는 해당 국가의 교육 인구 증가율이 상대적으로 더 크다는 것을 반영한다. 마지막으로, 이러한 수치는 이주자 수를 언급하기 때문에, 지난 수십 년 동안의 순 이주 흐름의 합을 나타낸다. 따라서 이 기간 동안의 순 이주 흐름은 인구수 수치에 반영되는 것보다 훨씬 더 기술 집약적이다. 즉, 더 최근의 이주 코호트는 기존 수와 이전 코호트보다 훨씬 더 기술 집약적이었다.

이민자들의 기술 구성은 상당한 지역적 차이를 보인다. 그림 1.29는 2010년의 기술 구성을 나타내며, 몇몇 지역은 상당히 더 높은 기술 이민자 수를 보유하고 있다. 예를 들어, 고소득 EAP, 고소득 MENA 및 북미 출신 이민자 대부분은 고등 교육을 받았다. 이들 국가로부터의 이민이 상대적으로 적기 때문에, 이민을 가는 사람들은 고학력이고 처음 두 지역의 경우 고소득 OECD 국가로 이동한다. 캐나다와 미국의 경우, 이민자들이 선발되는 기초 인구의 전반적인 교육 수준은 처음부터 매우 높다. 이들 지역과 달리 LAC 및 저소득 MENA 국가에서 온 이민자들은 상대적으로 교육 수준이 낮으며, 비숙련 노동력에 대한 수요를 충족시키기 위해 인근 고소득 국가로 이주한다. 흥미로운 사례는 남아시아 국가들이다: 그들은 저숙련 이민자들을 GCC 국가로 보내고, 고숙련 이민자들을 OECD 국가로 보내고, 중등 교육을 받은 이민자들이 상대적으로 적다.

우리의 핵심 포인트 중 하나인 이주자 수의의 집중은 다양한 기술 수준 간의 흥미로운 변화를 보여준다. 그림 1.30은 교육수준에 따라 구분된 이민자(전출) 및 이민자 수의 익숙한 누적분포를 보여준다.5 앞서 이민(전입)이 이민(전출)보다 훨씬 더 집중되어 있음을 보여주었다. 이러한 패턴은 그림 1.30에서 볼 수 있듯이 이민자의 교육 수준과 관계없이 사실이다. 고기능 이민자(최소한 일부 고등 교육을 받은 사람들)의 집중도가 가장 두드러진다. 이 그래프는 상위 10개 목적지 국가가 전 세계 고기능 이민자의 75%를 차지한다는 것을 암시한다. 이 중에서 가장 중요한 4개의 목적지 국가—호주, 캐나다, 영국 및 미국—고기술 이민자의 거의 3분의 2가 거주한다. 제5장에서는 이러한 문제에 대해 더 자세히 논의하고, 부록에서는 정의와 데이터 출처의 차이점에 대해 설명한다.

이와 관련된 패턴은 특정 통로 또한 고도로 숙련된 이동 쪽으로 심하게 치우쳐 있다는 것이다. 표 1.4는 5만 명 이상의 인구와 3차 교육을 받은 이주민의 가장 큰 비율을 차지하는 경로를 나열한다. 캐나다, 영국, 미국 세 나라가 이 모든 상위 복도의 목적지이다. 미국의 경우를 제외하고-영국과 대한민국-캐나다 경로, 원산지 국가는 항상 비OECD 국가이며, 이는 전 세계 남부에서 전 세계 북부로 숙련된 이민의 정도를 나타낸다.

표 1.5는 반대의 패턴을 탐색하고 저숙련 이주자가 가장 많이 집중된 통로를 식별한다. 이 경우, 이러한 통로는 항상 이웃한 비OECD 국가들 사이에 있으며, 대부분은 저소득 국가들이다.

이주민과 비이민자의 교육수준 차이는 상당히 크고 중요한 노동시장 시사점을 가지고 있는데, 이는 제2장과 제3장에서 더 자세히 논의한다. 이 시점에서, 우리는 이민의 기술 구성 측면에서 국가 전반에 걸친 몇 가지 관찰을 강조할 것이다. 그림 1.31의 왼쪽 패널은 x축에서 3차 교육을 받은 이민자와 y축에서 3차 교육을 받은 원주민의 비율을 보여준다. 오른쪽 패널은 3차 교육을 받은 이민자와 원주민에 해당하는 정보를 보여준다. 즉, 이 그래프를 통해 이민자, 이민자, 비이민자의 기술비율을 공동으로 비교할 수 있다. 이 세 비율의 차이, 즉 기술 선택 패턴은 학술 문헌에서 가장 널리 탐구된 문제들 중 하나이다. 점선은 원주민과 이민자 또는 이민자의 기술 구성 간의 동등성을 나타낸다. 점선 이하의 점은 원주민보다 숙련된 이민자 또는 이민자의 비율이 높다는 것을 의미하며, 위의 점은 낮은 비율을 나타낸다. 원의 크기는 한 나라의 인구 크기에 비례한다.

왼쪽 패널을 시작으로, 우리는 현지인과 비교할 때 숙련된 사람들이 이민자들 사이에서 현저하게 과잉 대표된다는 것에 주목한다. 한 나라를 떠나는 사람들은 남아 있는 사람들보다 더 높은 기술을 가지고 있을 가능성이 높다. 이 격차는 상대적으로 교육 수준이 낮은 소규모와 빈곤 국가의 경우 특히 크다. 즉, 이민자들은 전반적인 기술/교육 분포에서 긍정적으로 선택된다. 우리는 이민자들에게 비슷한 패턴을 볼 수 있다: 그들은 일반적으로 원주민들보다 더 많은 교육을 받았지만, 격차는 더 작다. 독일, 일본, 미국 등 여러 나라의 경우 45도 선을 약간 웃돌고 있어 원주민이 이민자보다 교육수준이 다소 높은 것으로 나타났다.

마지막으로 강조해야 할 점은 고숙련 이주자의 성별 구성이다. 특히 OECD가 아닌 국가에서 오는 경우 여성의 고기술 이주 비율은 최근 몇 년 동안 더 빠르게 증가했다. 그림 1.32는 우리가 상세한 데이터를 가지고 있는 27개 고소득 OECD 국가에 대한 기술 수준별 이주민 성별 구성의 시간 추이를 보여준다. 1990년, 여성들은 모든 이민자들 사이에서 약간 과하게 대표되었음에도 불구하고 높은 기술을 가진 이민자들 중 더 적은 부분을 차지했다. 이 격차는 약간 좁혀졌지만 2000년에 유지되었다. 그러나 2010년에는 고등교육을 받은 여성의 비율이 남성을 따라잡았고 심지어 많은 목적지에서 그들을 지나쳤다. 전반적인 이주 패턴과 마찬가지로 남녀 이주자 간 기술보유자 비율 수렴에 있어 비OECD 출신국의 역할이 더 크게 작용했다.

 

Migrant demographics

Migrants’ demographic characteristics matter at least as much as their overall numbers in terms of their economic outcomes and their impact on both source and destination countries. Demographic variables, such as age, education, and gender composition, are especially important for labor markets because these variables provide insights about which groups of workers, regions, occupations, and industries will be most directly affected as well as about the overall fiscal ramifications of migration.

Age composition

An important determinant of global migration patterns is the difference in the age distributions of populations in the sending and receiving regions. Specifically, differences in the size of the working-age population—generally taken as the 15–65 age group—matter. High-income countries, the main recipients of economic migrants, have mostly completed their demographic transitions, and so have relatively older and aging populations. Their labor markets exhibit shortages, especially in labor-intensive service sectors. In contrast, many low-income countries, the big senders of migrants, have younger and faster-growing populations. Youth un(der)employment is a chronic problem in these countries and the source of numerous social problems in some cases.

The pyramid chart in figure 1.20 shows this contrast in the age distribution, with sending countries skewed toward younger age groups and receiving countries with much older populations. The population distribution is quite uniform between the ages of zero and 50, forming a pyramid. These countries, basically, no longer exhibit what we think of as the standard age pyramid. The differing patterns across sending and receiving countries confirm our previous statements that migration generally flows from countries with younger populations to those with older populations, which are already experiencing declines in the size of their working-age population.

The missing piece in this demographic picture is the age distribution of the migrants themselves. Migrants tend to be within the working-age cohorts and have different age distribution profiles than locals in the destinations, as seen in figure 1.21. Especially in the case of high-income OECD destination countries with rapidly ageing populations, migrants bolster the working-age population and increase the size of the labor force. Outside of these OECD destinations, migrants again bolster the labor force, but this time because local populations tend to be younger than the migrants. In other words, in both OECD and non-OECD destinations, migrants increase the labor force, reduce the dependency ratio, and increase the relative labor supply. The main difference is the source of the relative labor shortage—too many elderly people in the OECD countries and too many young people in the lower-income non-OECD destinations.

Gender composition

Gender differences in migration rates are relatively small. Female migrants made up 48 percent of the global migrant stock in 2015, about the same level as earlier years and down slightly from a high of 50 percent in 1980. Female migrants make up 3.2 percent of the total female population, just shy of the 3.3 percent overall level (figure 1.22).

Despite the overall gender balance in global migration, notable differences exist in the gender composition of immigrants and emigrants in different regions of the world. Figure 1.23 shows the share of women among emigrants by region and year. Male emigrants dominate the numbers in South Asia, where they make up almost two-thirds of all emigrants from the region. A higher share of the emigrants from MENA and SSA are also men. When we look at trends over time, we see that South Asia and SSA have been on different paths since 1970. The female share of migration has been decreasing significantly in the former and increasing in the latter region. Finally, wealthier regions such as Europe and North America send abroad more women than men.

High-income MENA countries stand out for their low share of female immigrants, who make up just over a quarter of the total in 2010 (figure 1.24). This is a significant change from 1960, when the female share was closer to parity. The large decline in the female share reflects high demand in the region for workers in construction and other relatively lowskilled sectors. In several other regions, women compose most of the immigrant stock, which likely reflects their longer life spans and the predominance of domestic worker immigration in EAP.

In individual countries, gender differences have not changed significantly over time. The x-axis of figure 1.25 shows the share of the 1970 emigrant stock that was female, and the y-axis shows the female share in 2010. The dashed orange 45-degree line indicates points for which there was no change in the gender ratio between the two periods. Points above the dashed orange line indicate an increasing share, and those points below indicate a decreasing share of female migrants. Figure 1.26 presents the same information on female ratios for immigration.

In general, the female share of emigration has remained stable since 1970 and is clustered around 50 percent. In several countries with significant labor emigration, such as India, Mexico, and Pakistan, the female emigrant share declined whereas in several other source countries, such as Haiti, Lesotho, and Turkey, the share increased. The female share of immigration is also clustered around 50 percent and has been even more stable, reflecting the lack of change in the female share of emigration across countries. As discussed above, the female ratio in GCC destination countries of the Persian Gulf, such as Saudi Arabia, Qatar, and the United Arab Emirates, is rather low but has stayed around the same level since 1970.

Female migrants tend to dominate certain migration corridors (figure 1.27). These corridors tend to consist of a single origin that sends mostly female migrants to several different countries. In 2010, the Philippines was the source country in 3 of the top 10 migration corridors with the highest share of female migrants. Ninety-eight percent of migrants from the Philippines to Hong Kong SAR, China, were women. Other shares were 94 percent to Cyprus and 84 percent to Singapore. The dominance of female migrants in these corridors reflects the demand for domestic workers. Thailand was responsible for another 4 of the top 10 migration corridors, with women making up more than 85 percent of its emigrants to Germany; Hong Kong SAR, China; Italy; and Switzerland.

Skill and education composition

The skill composition of migrants, especially in comparison with the local populations in sending and receiving countries, is perhaps the most critical issue in the academic and policy debates on migration. Whether it is the widely spread claim that “unskilled undocumented migrants are stealing the jobs of locals” in destination countries or that the “brain drain of the highly skilled is robbing poor countries of their future,” the skill or educational composition of migration has important economic, social, and political implications. High-skilled migration patterns and their economic implications are discussed in greater detail in chapter 5. The goal in this section is to present some of the more important and relevant patterns, with a focus on regional differences, changes over time, and concentration.

There has been a rapid change in the skill composition of migrant stocks since 1990, the first year for which we have relatively comprehensive data. Figure 1.28 presents the stock of migrants by education level in OECD and non-OECD destination countries, respectively, for 1990, 2000, and 2010. Here we focus only on OECD destination countries because we do not have detailed data for many non-OECD destinations and because a significant majority of high-skilled migrants go to OECD countries. In 1990, about 40 million labor-market-age (above age 25) migrants resided in the 27 high-income OECD countries. Primary-educated migrants made up almost half of the total stock, and tertiary-educated migrants accounted for about 27 percent. In 2000, the total number of immigrants reached almost 60 million. The number of the tertiary-educated migrants increased even faster, reaching almost 20 million, or one-third of the total. By 2010, the migrant stock was over 85 million, and the number of tertiary educated was about half (43 million).

This rapid increase in high-skilled migration is the result of several factors. First, high-skilled migrants can more easily afford the financial costs of migration, earn higher absolute wage gains, and face lower migration policy barriers. Second, the supply of high-skilled migrants has increased rapidly as overall education levels in the world rose quickly during these two decades. This increase is also evident in the contribution of non-OECD countries to the stock of educated migrants. Non-OECD country emigrants represent about two-thirds of the increase in the tertiary-educated group, which reflects relatively larger increases in the educated population of those countries. Finally, because these figures refer to migrant stocks, they represent the sum of net flows over the previous decades. Therefore, the net migration flows during these time periods are even more skill intensive than what is reflected in the stock figures. That is, more recent migration cohorts have been significantly more skill intensive than existing stocks and previous cohorts.

The skill composition of emigrants shows significant regional variation. Figure 1.29 presents the skill composition for 2010, with several regions having significantly higher-skilled emigrant stocks. For example, most emigrants from high-income EAP, high-income MENA, and North America are tertiary educated: because there is relatively little emigration from these countries, those who do migrate are highly educated and move to high-income OECD countries in the case of the first two regions. For Canada and the United States, the overall education levels of the underlying populations from which the emigrants are selected are very high to begin with. In contrast to these regions, emigrants from LAC and lowincome MENA countries are relatively less educated, and they migrate to neighboring high-income countries to meet the demand for unskilled labor. An interesting case is the South Asian countries: they send low-skilled migrants to GCC countries, send high-skilled migrants to OECD countries, and have relatively few secondary-educated emigrants.

The concentration of migrant stocks, one of our key points, shows interesting variation among different skill levels. Figure 1.30 presents the familiar cumulative distribution of emigrant and immigrant stocks, differentiated by education levels.5 Earlier, we showed that immigration is significantly more concentrated than emigration. This pattern is true regardless of the education level of the migrants, as seen in figure 1.30. The concentration level of high-skilled immigrants (those with at least some tertiary education) is most striking. The graph implies that top 10 destination countries account for 75 percent of the high-skilled immigrants in the world. Among these, the four most important destinations—Australia, Canada, the United Kingdom, and the United States—are home to almost two-thirds of high-skilled migrants. Chapter 5 will discuss these issues in greater detail, and the appendix discusses the differences in terms of definitions and data sources.

A related pattern is that certain corridors also are heavily skewed toward high-skilled migration. Table 1.4 lists the corridors with stocks of more than 50,000 people and the largest share of tertiary-educated migrants. Three countries—Canada, the United Kingdom, and the United States—are the destinations in all of these top corridors. Except in the cases of the United States–United Kingdom and Republic of Korea–Canada corridors, the origin country is always a non-OECD country, indicating the extent of skilled migration from the global South to the global North.

Table 1.5 explores the opposite pattern and identifies the corridors with the highest concentration of low-skilled migrants. In this case, these corridors are always between neighboring non-OECD countries, most of which are low-income countries.

Differences in the education level of migrants and non-migrants are quite significant and have important labor market implications, which we discuss in greater detail in chapters 2 and 3. At this point, we will highlight several observations across countries in terms of skill composition of migration. The left panel of figure 1.31 shows the proportion of tertiary-educated emigrants on the x-axis and tertiary-educated natives on the y-axis. The right panel shows corresponding information for tertiary-educated immigrants and natives. In other words, this graph allows us to jointly compare the skill ratio of emigrants, immigrants, and non-migrants. The differences between these three ratios, the skill selection patterns, are among the most widely explored issues in the academic literature. The dashed lines indicate parity between the skill composition of natives and immigrants or emigrants. Points below the dashed line imply a higher share of skilled emigrants or immigrants than natives; points above indicate a lower share. The size of the circle is proportional to the size of a country’s population.

Starting with the left panel, we note that the skilled are significantly overrepresented among emigrants when compared to natives. Those leaving a country are more likely to be high skilled than those remaining. The gaps are especially large for small and poorer countries with relatively less-educated labor forces. In other words, emigrants are positively selected from the skill/education distribution across the board. We see similar patterns for immigrants: they are generally more educated than the natives, but the gaps are smaller. In the case of several countries such as Germany, Japan, and the United States, the points lie slightly above the 45-degree line, indicating that natives are slightly more educated than immigrants.

The final point to emphasize is on the gender composition of highskilled migration. Women’s share of high-skilled migration, particularly when coming from non-OECD countries, has grown more quickly in recent years. Figure 1.32 shows the time trend of the gender composition of migrants by skill level to the 27 high-income OECD countries for which we have detailed data. In 1990, females made up a smaller share of highskilled migrants, even though they were slightly overrepresented among all migrants. This gap closed slightly but was maintained in 2000. However, in 2010, the share of tertiary-educated women caught up with men and even passed them in many destinations. Like overall migration patterns, the role of non-OECD origin countries played a larger role in the convergence of skill rates between male and female migrants.

 

[※ World Bank. 2018. Moving for Prosperity: Global Migration and Labor Markets. Policy Research Report. Washington, DC: World Bank. doi:10.1596/978-1-4648-1281-1. License: Creative Commons Attribution CC BY 3.0 IGO

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This is an adaptation of an original work by The World Bank. Views and opinions expressed in the adaptation are the sole responsibility of the author or authors of the adaptation and are not endorsed by The World Bank.]

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