A measurement of migrants’ skills across European host countries
이 논문은 2014년 유럽 노동 조사 데이터를 사용하고 문항 반응 이론 모델을 적용하여 유럽 수용국 내 이주민 기술의 분포를 추정 및 지도화함으로써, 북유럽 국가, 스위스, 영국이 가장 고도로 숙련된 이주민을 유치하고 있음을 드러내는 상당한 차이를 밝혀내고, 이를 통해 정책 공조의 필요성을 강조하는 동시에 성공적인 유치 전략에 대한 통찰을 제공한다.
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이주(migration)는 흔al히 숫자의 관점에서 논의되곤 한다. 얼마나 많은 사람이 도착하는지, 어디에서 왔는지, 그리고 얼마나 많은 이가 안전을 찾는지에 대해서 말이다. 하지만 그들을 환영하는 경제 체제 입장에서 똑같이 중요한 질문은 다른 곳에 있다. 바로 이 새로운 도착자들이 실제로 무엇을 할 수 있는가 하는 점이다. 기술(skills)은 개인이 지니고 오는 보이지 않는 도구 상자다. 즉, 문제를 해결하고, 소통하며, 복잡한 과업을 수행할 수 있는 능력이다. 경제학자들은 국가들이 가장 재능 있는 노동자를 끌어들이는지 아니면 가장 적은 이들을 끌어들이는지, 그리고 관대한 복지 제도가 가장 많은 도움이 필요한 이들을 불러들이는지에 대해 오랫동안 논쟁해 왔다. 이 답은 정책 수립에 있어 매우 중요하다. 만약 한 국가가 고도로 숙련된 노동자를 유치한다면, 이들은 혁신과 세수를 증대시킬 수 있다. 반면, 기회가 적은 이들을 유치하게 된다면 통합의 과제는 더욱 가팔라진다. 그러나 이 '기술'을 측정하는 것은 쉽지 않은데, 왜냐하면 그것은 키나 몸무게처럼 단일한 것이 아니기 때문이다. 기술은 숨겨진 특성이며, 교육, 종사했던 직업, 구사하는 언어와 같이 한 사람의 삶에서 나타나는 수많은 가시적인 징후들로부터 추론되어야 하는 잠재적 자질이다.
새로운 연구에서 연구원 로렌초 코르시니(Lorenzo Corsini)와 이레네 마르텔리(Irene Martelli)는 이 숨겨진 지형을 유럽 전역에 걸쳐 그려내고자 했다. 그들은 단순히 대학 학위의 수를 세는 수준을 넘어, 다양한 유럽 국가에 거주하는 이주민의 기술을 나타내는 단일하고 종합적인 점수를 만들고자 했다. 이를 위해 그들은 17개국, 32,000명 이상의 이주민에 대한 상세한 정보를 포함하고 있는 2014년 유럽 노동력 조사(European Labour Force Survey)의 방대한 데이터셋을 활용했다. 연구진은 교육이나 직함만을 개별적으로 살펴보는 대신, 이러한 세부 사항들을 하나의 '단서'로 취급했다. 그들은 원래 학생들의 시험 성적을 매기기 위해 설계된 통계적 방법을 사용하여, 이 단서들을 조합해 한 개인의 전반적인 역량을 추정하는 단일한 수치를 산출했다. 이러한 접근 방식을 통해 그들은 과학을 공부했는지, 관리직을 맡았는지, 혹은 현지 언어를 숙달했는지와 같은 서로 다른 요소들에 가중치를 부여함으로써 각 국가별 이주민의 평균 기술 수준에 대한 초상화를 구축할 수 있었다.
연구 결과는 대륙 전체에 걸친 재능의 놀라운 지도를 보여준다. 연구는 기술의 분포가 결코 균등하지 않다는 사실을 밝혀냈다. 북유럽 국가들과 스위스, 영국은 일관되게 가장 높은 추정 기술 수준을 가진 이주민들을 수용하고 있다. 이 국가들은 평균적으로 복잡한 경제적 역할을 수행하는 데 필요한 역량을 더 잘 갖춘 인력을 끌어들이는 것으로 보인다. 반면, 남유럽 국가들과 일부 다른 국가들은 상대적으로 낮은 평균 기술 점수를 가진 이주민들을 수용하는 경향이 있다. 연구진은 이러한 패턴이 단순히 해당 국가가 얼마나 부유한지를 반영하는 것인지도 확인했다. 그 결과 명확한 연결 고리를 발견했다. 부유한 국가일수록 가장 숙련된 이주민을 수용하는 경향이 있다는 것이다. 이는 경제적 강점이 소득 불평등이나 복지 국가의 규모와 같은 다른 요인들을 압도할 만큼 강력한 자석 역할을 하고 있음을 시사한다.
하지만 연구진이 특정 집단으로 범위를 좁히면 양상은 달라진다. 가난한 비유럽 국가에서 온 이주민만을 살펴보았을 때, 영국의 사례를 제외하고는 대체로 이 패턴이 유지되었다. 영국에서는 배경이 불우한 이주민들조차 영국의 전반적인 높은 평균치에 필적하는 기술 수준을 보여주었다. 이는 영국의 선별 과정이 출신 배경과 관계없이 재능을 식별하는 데 특히 효과적일 수 있음을 시사한다. 전쟁이나 박해를 피해 온 난민의 경우는 이야기가 다르다. 예상대로, 이 집단은 출발 당시의 어려운 상황을 반영하듯 다른 이주민들에 비해 일반적으로 낮은 평균 기술 점수를 나타냈다. 그러나 이 집단 내에서도 재능의 지형은 불균형했다. 스위스와 노르웨이의 난민들은 놀라울 정도로 높은 기술 수준을 보인 반면, 이탈리아, 벨기에, 핀란드의 난민들은 가장 낮은 수준을 보였다. 이는 특정 수용국의 정책과 상황이 난민 인구의 구성을 결정짓는 데 중요한 역할을 할 수 있으며, 때로는 가장 절박한 이주 상황 속에서도 더 높은 역량을 가진 이들을 걸러내는 역할을 할 수 있음을 의미한다.
이 연구는 이주 정책만이 유일한 힘이라고 주장하는 것은 아니다. 지리, 문화, 경제적 역사 모두가 누가 어디로 가게 되는지에 역할을 한다. 하지만 이번 연구 결과는 현재의 지형이 극명한 대조를 이루고 있음을 강조한다. 일부 유럽 국가들은 고도로 숙련된 노동력을 모으고 있는 반면, 다른 국가들은 저숙련 도착자가 집중되는 문제로 어려움을 겪고 있다. 이주에 대한 유럽 차원의 조율을 목표로 하는 정책 입안자들에게 이러한 차이는 무시할 수 없는 요소다. 데이터는 만약 목표가 고품질의 노동자를 유치하는 것이라면, 시작점이 중요하다는 것을 시사한다. 많은 이주민이 처음 발을 들이는 국가들은 자신의 경제적 또는 제도적 환경이 덜 매력적일 경우, 가장 숙련된 개인들을 유치하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 궁극적으로 이 연구는 이주가 단순히 사람들의 균일한 흐름이 아니라, 목적지 국가가 자신이 받게 될 인적 자본의 질을 결정하는 데 결정적인 역할을 하는 복잡한 분류 과정임을 강조한다.
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