한 분기에 9만 7천 명이 지역을 옮겼습니다 — 전국 합계는 0이고요

Executive Summary

관내 외국인이 몇 명인지는 이제 대부분의 지자체가 압니다. 그 숫자가 그대로일 때 안에서 누가 바뀌었는지는 아직 아무도 세지 않았고요.

법무부가 2026년 4월 국가승인통계로 새로 지정한 「국내 체류 외국인 이동 통계」가 그 칸을 채웁니다. 아직 두 분기 치뿐인데, 방향은 이미 선명합니다.

• 2026년 2분기 전입은 9만 7,345명입니다. 국내 이동이라 전입과 전출이 같고, 전국 순이동은 0입니다. 의미는 지역에만 남습니다.
• 서울은 두 분기 모두 유학(D-2)이 순유입, 재외동포(F-4)와 영주(F-5)가 순유출이었습니다. 1분기에는 유학이 1,061명 들어오고 재외동포가 434명 빠졌습니다.
• 경기는 정확히 반대입니다. 비전문취업(E-9)이 두 분기 연속 500명 넘게 빠지는 동안 재외동포와 영주는 들어왔습니다.
• 충남의 1분기 순이동은 −9명입니다. 총량으로는 아무 일도 없었지만, 그 안에서 비전문취업은 249명 늘고 유학은 285명 줄었습니다.

이 글에서 쓰는 '외국인'의 기준

이동 통계는 체류지 변경 신고 자료를 모은 것입니다. 신고할 의무가 있는 사람만 잡힌다는 뜻인데요. 그래서 뉴스에 자주 나오는 체류외국인 287만 명과는 세는 대상이 다릅니다.

기준 시점은 2026년 1분기(1~3월)와 2분기(4~6월)입니다. 지역별 인구 규모를 비교할 때 쓴 등록·거소 인구는 2026년 6월 말 기준 223만 4,982명이고, 법무부가 따로 공표하는 「지역별 외국인(등록+거소) 현황」에서 가져왔습니다.

왜 지금 외국인 인구 이동을 봐야 하는가

지역의 외국인 정책은 거의 언제나 인원 수에서 출발합니다. 관내 외국인 몇 명, 전년 대비 몇 퍼센트. 예산도 그 숫자에 붙고요.

문제는 그 숫자가 같은 사람들을 가리킨다고 가정한다는 점입니다. 2만 명이 2만 명으로 유지되면 프로그램도 그대로 두면 된다고 보는 거죠. 이동 통계는 그 가정을 정면으로 건드립니다.

법무부도 이 통계의 쓰임을 지방정부에 두었습니다. 보도자료는 지방정부의 고용·교육·주거 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 예상한다고 적었습니다.

데이터: 2026년 2분기에 9만 7,345명이 옮겼습니다

전입이 많은 곳은 사는 사람이 많은 곳입니다. 여기까지는 놀랄 게 없죠. 순이동, 그러니까 전입에서 전출을 뺀 값을 보면 이야기가 달라집니다.

수도권에서 사람이 빠지고 인천과 충청권이 받았습니다. 그런데 이 표만 보고 "서울의 외국인이 줄었다"고 정리하면 절반만 읽은 겁니다.

기존 통념과 무엇이 다른가

같은 −9명입니다. 무엇을 준비해야 하는지는 완전히 달라지고요.

서울을 보시죠. 두 분기 모두 유학은 들어오고 재외동포·영주·결혼이민은 나갔습니다. 서울의 외국인이 줄거나 늘었다기보다, 학생으로 채워지고 정착 인구로 비워졌다고 읽는 쪽이 정확합니다.

경기와 인천은 그 반대편에 있습니다. 인천은 두 분기 연속 순유입 1위인데, 2분기 순유입 916명 가운데 72.9%가 재외동포와 영주였죠.

왜 자격마다 방향이 다른가

이동 통계는 이유를 알려 주지 않습니다. 다만 체류지를 누가 정하는지는 자격마다 제도적으로 다릅니다.

두 분기 치만 공표돼 있어 계절성을 분리할 수 없습니다. 그래서 이 글은 한 분기에만 나타난 값은 해석하지 않고, 1분기와 2분기에서 방향이 같았던 것만 썼습니다.

기업·기관에는 어떤 의미인가

세 숫자를 한 줄에 세우면 무엇이 보일까요. 한 지역의 외국인 인구는 나라 밖에서 들어온 사람과 옆 시도에서 넘어온 사람이 섞인 결과라는 점입니다. 유치만 챙기고 이동을 보지 않으면 절반은 남의 노력으로 채우는 셈이고요.

Soo, what?

지역 단위 사업의 성과 지표를 바꿔야 합니다. 관내 외국인 수는 그 지역이 잘하고 있는지를 알려 주지 않습니다. 같은 인원을 유지하는 동안 유학이 나가고 비전문취업이 들어왔다면, 필요한 프로그램과 언어와 시간대가 통째로 바뀐 것이니까요.

기업도 마찬가지입니다. 지역 채용을 계획할 때 그 지역의 외국인 인구를 총량으로 잡으면 뽑을 수 있는 사람의 규모를 틀리게 셉니다. 근무처가 지정되지 않는 자격이 순유출 중인 지역과 순유입 중인 지역은 채용 난이도가 다르니까요.

Soo House 현장 인사이트

현장에서는 조금 다릅니다. 수하우스(Soo House)를 운영하면서 분기별 순이동 같은 숫자를 직접 셀 일은 없거든요. 대신 같은 사람이 다시 신청할 때 무엇이 바뀌어 있는지를 봅니다.

• 몇 달 만에 다시 신청한 참가자의 거주지 칸이 바뀌어 있는 경우가 꾸준히 있습니다. 학기가 끝난 뒤와 계약이 끝난 뒤에 몰리고요.
• 오프라인 회차는 대부분 서울에서 여는데 신청은 경기·인천에서도 들어옵니다. 그런데 취소·불참 사유에는 이동 시간이 자주 적힙니다. 신청 단계의 지역 분포와 실제 참석의 지역 분포가 같지 않다는 뜻입니다.
• 지역 기관과 함께 일할 때 지난 회차 참가자 명단을 다시 쓰기가 어렵습니다. 반년만 지나도 연락이 닿지 않는 비율이 눈에 띄는데, 떠난 사람만이 아니라 옆 도시로 옮긴 사람이 섞여 있습니다.

세 가지 모두 내부 수치로 공개할 만큼 정리된 지표는 아닙니다. 다만 이동 통계를 읽고 나니, 우리가 운영에서 겪던 불편이 어디에서 오는지는 분명해졌습니다.

수앤캐롯츠의 관점

기업·기관이 준비해야 할 것

1. 1
   관내 외국인 보고서에 자격별 순이동 줄을 추가합니다

   총 인원 옆에 유학·비전문취업·재외동포·영주·결혼이민의 분기 순이동을 나란히 적습니다. 총량이 그대로여도 구성이 바뀌었다면 그 자체가 보고할 내용입니다.

2. 2
   유치 성과와 정착 성과를 분리해서 셉니다

   신규 유입은 나라 밖에서 온 사람, 순이동은 옆 시도에서 온 사람입니다. 두 숫자를 합쳐 늘었다고 보고하면 어느 쪽이 효과를 냈는지 알 수 없습니다.

3. 3
   근무처가 지정되지 않는 자격의 방향을 먼저 봅니다

   재외동포(F-4)·영주(F-5)·결혼이민(F-6)은 고용허가가 거주지를 묶지 않는 층입니다. 이 층이 두 분기 연속 빠져나가는 지역이라면 주거·생활 여건 쪽을 먼저 점검할 근거가 됩니다.

4. 4
   지역 채용 계획의 모수를 자격으로 다시 잡습니다

   관내 외국인 인구 전체가 채용 가능 인원이 아닙니다. 그 지역에서 실제로 채용할 수 있는 자격의 인원과 그 자격의 순이동 방향을 함께 봐야 실제 모수가 나옵니다.

5. 5
   참가자·고객 명단의 유효기간을 반기로 잡습니다

   한 분기에 9만 명 넘게 지역을 옮기는 모집단입니다. 지난해 명단을 그대로 재사용하는 대신, 반기마다 연락 가능 여부를 다시 확인하는 절차를 넣습니다.

자주 묻는 질문

조사 방법 · 자료 출처

법무부 출입국·외국인정책본부가 공표한 「국내 체류 외국인 이동 통계」의 2026년 1분기분과 2분기분 결과표를 원문 파일에서 직접 읽었습니다. 1분기분은 HWP, 2분기분은 HWPX로 형식이 다릅니다. 지역별 인구 규모는 같은 기관의 「지역별 외국인(등록+거소) 현황(2026년 6월말 기준)」 엑셀 원본에서, 통계의 정의는 2026년 4월 24일 배포 보도자료에서 확인했습니다.

• 교차 검증: 2026년 2분기 동포 전입 2만 9,775명과 일반 외국인 전입 6만 7,570명의 합이 전체 전입 9만 7,345명과 일치했습니다. 네 시도의 체류자격별 순이동 항목 합계도 각 시도의 순이동 값과 정확히 맞았습니다.
• 원문에 없고 이 글에서 계산한 값은 하나입니다. 인천의 2026년 2분기 순유입 916명 가운데 재외동포·영주가 차지하는 비중 72.9%. 나머지 수치는 모두 원문 표의 값 그대로입니다.
• 한계 하나: 원자료는 시도 단위 표만 공표하고 시도 내부 이동이 포함되는지는 밝히지 않습니다. 그래서 전입·전출 총량은 규모를 보는 용도로만 쓰고, 해석은 전부 순이동(전입−전출)으로 했습니다. 순이동 값은 내부 이동이 포함되더라도 달라지지 않습니다.
• 한계 둘: 공표된 분기가 둘뿐이라 계절성을 분리할 수 없습니다. 한 분기에만 나타난 값은 해석하지 않았습니다.
• 신규 유입·유출 통계는 2026년 7월분의 전국 자격별 값만 썼습니다. 같은 자료의 지역별 표에는 7월부터 전남·광주를 합친 행이 새로 생기고 기존 두 행이 0으로 바뀌는 등 지역 구분이 달라진 지점이 있어, 지역별 값은 쓰지 않았습니다.
• 체류외국인·외국인주민 등 모집단이 다른 통계와 한 시계열로 잇지 않았습니다.