WPS7554 Policy Research Working Paper 7554 Why Are the Elderly More Averse to Immigration When They Are More Likely to Benefit? Evidence across Countries Simone Schotte Hernan Winkler Europe and Central Asia Region Office of the Chief Economist February 2016 Policy Research Working Paper 7554 Abstract Using household surveys for 24 countries over a 10-year controlling for year of birth, the correlation between age period, this paper investigates why the elderly are more and pro-immigration attitudes is either positive or zero in averse to open immigration policies than their younger most of the countries in the sample. Under certain assump- peers. The analysis finds that the negative correlation tions, the estimates suggest that aging societies will tend to between age and pro-immigration attitudes is mostly become less averse to open immigration regimes over time. explained by a cohort or generational change. In fact, once This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Europe and Central Asia Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at hwinkler@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team WHY ARE THE ELDERLY MORE AVERSE TO IMMIGRATION WHEN THEY ARE MORE LIKELY TO  BENEFIT? EVIDENCE ACROSS COUNTRIES  Simone Schotte* and Hernan Winkler†                      JEL no. D70, J14, F22                                                                 *  University of Göttingen and GIGA German Institute of Global and Area Studies  †  The World Bank, Corresponding Author: hwinkler@worldbank.org.    The views reported in this paper are the authors’ own and do not necessary reflect those of the Organizations they are  affiliated with or their member countries. We would like to thank the participants of the Aging conference organized by the  Munich Center for the Economics of Aging (MEA) and the World Bank and those of the 2015 European Public Choice Society  meeting for valuable comments.Two anonymous referees also provided many useful comments.    1. Introduction  Most developed economies are expected to experience dramatic demographic changes in the  near future.  While there are currently four working‐age individuals per elderly person in  Europe, population projections show that this figure will shrink by half in 2050 (United Nations,  2012). Although the phenomenon of aging populations is affecting developed economies  almost exclusively nowadays, developing countries will soon follow, as many of them are  currently witnessing a decrease in fertility and mortality rates. There is an increasingly large  body of literature analyzing the potential consequences of the aging process on economic  growth, fiscal outcomes and the sustainability of pensions systems (European Commission,  2012). In the face of a shrinking working‐age population, measures to encourage the  immigration of foreign workers could provide a promising policy option to help mitigate the  aging process and its effects on the economy.   Even though the potential welfare gains from a more open immigration regime are enormous,  most individuals tend to display high levels of opposition against increased immigration (see,  for example, Facchini and Mayda, 2008; Card et al, 2012). In this context, the elderly represent  one of the demographic groups with the highest levels of opposition to open immigration  regimes in most countries (see Figure 1; also see Mayda, 2006; Card et al, 2012; O’Rourke and  Sinnot, 2006). This stylized fact is striking, since the elderly tend to be out of the labor force and  thereby less likely to experience the potential short‐term negative effects of immigration than  working‐age individuals. Given that individual preferences play a decisive role in the policy  2    agenda, these empirical patterns raise concerns about the future of immigration policies in an  aging world, as the elderly will represent an increasingly larger share of the voting population.  Despite these concerns, the relationship between age and attitudes toward immigrants  observed in cross‐section surveys – even when controlling for other observable characteristics –  cannot directly be interpreted as reflecting a change in attitudes over the life‐cycle. The old not  only differ from the young in terms of age, but they were also born and raised in a different  time, in a different economic and institutional context.  In fact, the observed patterns could  reflect different preferences across cohorts or generations. For instance, if older cohorts grew  up in a context of lower levels of international immigration than their younger counterparts did,  they could have very different perceptions about immigrants that may remain fixed throughout  their lives.3 Hence, the relationship between age and attitudes toward immigrants observed in  a cross‐section could be driven by both an age effect – i.e. the fact that attitudes change with  age – and by a cohort effect – i.e. the fact that attitudes are different across generations. If the  cross‐sectional age patterns were fully explained by a cohort effect, the political support for  more open immigration regimes could actually increase in the future as younger cohorts  replace those who are more averse toward increased immigration. To our knowledge, this  paper provides the first attempt to disentangle these effects for a large group of countries.                                                                 3  There is empirical evidence that life experiences at certain age levels can explain why some generations have  different policy preferences than others. For example, Giuliano and Spilimbergo (2013) find that large  macroeconomic shocks experienced during the critical years of adolescence and early adulthood, between the  ages of 18 and 25, shape preferences for redistribution.  3    Economic theory suggests that individual attitudes would be stable over the life‐cycle or  become more pro‐immigration since, for instance, older individuals are less likely to work and  thereby less exposed to immigrants’ competition in the labor market.  In contrast, most of the  empirical literature on this subject finds that older individuals are more averse toward  immigration than their younger peers (see, for instance, Mayda, 2006; Facchini and Mayda,  2009; Card et al, 2012; O’Rourke and Sinnot, 2006). Nevertheless, the age effect regarding  preferences on immigration reported in most empirical studies includes both a true age effect  as well as a cohort effect. To our knowledge, the only paper that attempts to separate these  effects is Calahorrano (2011). Using panel data for Germany between 1999 and 2008, she finds  that immigration concerns decrease over the life‐cycle. At the same time, older cohorts are  found to be more averse to immigration in Germany. Relative to other issues, immigration  concerns are found to actually decrease over the life‐cycle. These results are in sharp contrast  to those that come from a specification that does not control for year of birth.   To disentangle the age and cohort effects on attitudes toward immigrants, we use an approach  similar to Calahorrano (2011). However, given the lack of comparable panel data surveys for a  large group of countries, we use pooled cross‐sections from the European Social Survey (ESS)  for the period 2002‐2012. Using these repeated cross‐sections, we track birth cohorts over 10  years, which allows disentangling the effects of age, cohort and time on attitudes toward  migrants. We first confirm the stylized fact found in the literature that older individuals are  more averse than their younger peers with regards to immigration. However, when controlling  for birth cohort, our estimates become more consistent with the predictions of economic  theory, as the estimated age effect becomes either positive or not statistically different from  4    zero for most countries. In only three of the 24 countries in our sample the age effect remains  negative and significant.4  This paper is organized as follows. Section 2 surveys the literature on attitudes toward  immigration, in particular in relationship with natives’ age. Section 3 describes the data and the  empirical strategy. Section 4 presents the estimated age and cohort effects by country, and  section 5 investigates the determinants of cross‐country differences regarding the effect of age  on pro‐immigration attitudes. Finally, section 6 concludes.    2. Attitudes toward Immigration over the Life‐Cycle    Three main channels have been identified that may contribute to shape the attitudes of natives  toward immigration. First, immigration can have an impact on the income distribution of the  recipient economy through the labor market. On the one hand, native workers whose skills are  very similar to those of immigrants’ tend to be concerned about the negative impact that  higher immigration rates could have on their wages and unemployment risk. On the other  hand, capital owners and workers whose skills are complements to those of immigrants are  likely to benefit from a more open immigration regime. The effect of immigration on natives’  real incomes will operate not only through the labor market, but also through the market of                                                               4  It is important to mention that while we refer to the coefficients associated with age and cohort as “effects”, we  are not implying any causality but instead following the standard terminology used in cohort studies such as  Deaton and Paxson (1997) and Calahorrano (2013).  5    goods and services. If immigration reduces low‐skilled wages, this will tend to decrease the  prices of unskilled‐intensive goods and services, thereby raising the welfare of consumers  (Cortes, 2006).  Second, preferences on immigration may also be shaped by perceptions regarding the impact  of immigrants on fiscal outcomes. Facchini and Mayda (2009) find evidence consistent with the  tax‐adjustment model, where following an inflow of unskilled workers that may demand social  assistance, tax rates would be increased to balance the government’s budget. In this case, high  income individuals are more negatively affected by unskilled immigration than low‐income  individuals as they bear most of the additional cost to the welfare system. However, they are  more positively affected than low income individuals by skilled immigration.   Finally, attitudes toward immigrants may also be affected by other factors such as opposition to  different social norms and customs, as well as ethnic prejudice. Card et al (2012) use the ESS to  measure the relative importance of economic and compositional concerns – which are crucial  to understand discrimination toward immigrants – in driving opinions about immigration policy.  While they find that concerns over the effect of immigration on wages and taxes are important,  differences in compositional concerns explain most of the variation in attitudes toward  immigration across different native demographic groups.    These three channels have implications regarding the relationship between the age of an  individual and his or her position regarding immigration. Given that older individuals are more  likely to be out of the labor force – and thereby less concerned about the impact of immigrants  on the labor market – and to have more savings than their younger counterparts – and thereby  6    benefit from the increasing returns to capital brought about by immigration – they would have  more incentives to support a more open immigration regime than their younger peers. At the  same time, the impact of immigration on prices of goods and services intensive in migrants’  work may also affect the attitudes toward immigration over the life‐cycle depending on the  consumption patterns of these goods and services by age. Finally, if young and old workers are  complementary factors of production, then even old individuals who are still in the labor force  may still benefit from immigration since migrants tend to be younger. In fact, there is evidence  that establishments with mixed age teams have not only a higher productivity of older workers  but also of young employees, suggesting that they are complementary factors of production  (Gobel and Zwick, 2013).  Accordingly, Gang and Batiz (1994) find that both in the United States  and Europe, an inflow of unskilled immigrants tend to raise the returns to experience in the  host country. Peri and Sparber (2009) find that foreign‐born workers in the United States  specialize in occupations intensive in manual‐physical labor skills which could be  complementary to tasks of older individuals, as they would be less likely to have physically  demanding jobs.  If individuals are less open to immigration because of compositional concerns, the relationship  between attitudes toward immigration and age would depend on whether those preferences  are age‐invariant or evolve over the life‐cycle. Theories and research in the fields of sociology  and psychology show that political attitudes and opinions are shaped during youth and tend to  remain stable over the life‐cycle (Alwin and Krosnick, 1991). In particular, the impressionable‐ years hypothesis sustains that attitudes become more stable immediately following early  adulthood, and remain stable throughout the remainder of the life‐cycle. Since compositional  7    concerns regarding immigration are not driven by purely economic factors that may change  over time, they would be likely to remain stable during the life‐cycle. The empirical finding that  most of the age gap in attitudes toward immigration is driven by compositional rather than by  labor market concerns (Card et al, 2012) would suggest that the more negative attitudes of the  elderly toward immigration rather tend to be the result of differences across cohorts rather  than a life‐cycle pattern.  Finally, while perceptions regarding the impact of immigration on fiscal outcomes have  predictions for the link between attitudes toward immigration and individual income, they do  not necessarily have implications for the evolution of these attitudes over the life‐cycle once we  control for changes in levels and composition of income. However, there is large body of  literature on how the impact of immigration on the sustainability of pension systems may shape  attitudes toward immigration over the life‐cycle. In an aging economy with a pay‐as‐you‐go  pension scheme (PAYG), immigration may affect the fiscal sustainability of the system and  thereby the attitudes of natives toward a more open immigration regime through this channel  (Casarico and Devillanova, 2003).   Different settings of the PAYG system would have different implications for the evolution of  attitudes toward immigration over the life‐cycle. In a PAYG system with a fixed benefit, the  elderly would tend to be more pro‐immigration than younger individuals because they would  still benefit from the increasing capital returns and decreasing prices of certain goods and  services associated with immigration. However, even though young workers would be  negatively affected by a decrease in wages, they would benefit from a declining social security  8    contribution rate today and from immigrant’s descendants contributing to their pension  benefits in the future (Sand and Razin, 2007). Thereby, the old’s and young’s preferences are  closer together under this scenario than in one without a PAYG system (Calahorrano, 2013).  In a PAYG system where pension levels follow a wage growth index, older individuals will vote  for a more restrictive immigration regime if they perceive that immigration will decrease wages  (Haupt and Peters, 1998; Scholten and Thum, 1996). In other words, both retired and working‐ age individuals would be affected by the impact of immigration on wages. On the other hand,  young workers would also benefit from a lower social security contribution rate. Thereby, the  age gap in preferences toward immigration would also be smaller in this case than in a scenario  without a PAYG system. Razin and Sadka (1999) argue that assuming perfect capital mobility  and forward looking individuals, the age gap in preferences would also be smaller in a PAYG  system with fixed contributions and flexible pension benefits than in an economy without a  pension system.  In summary, while the labor market channel predicts that older individuals should be less  averse to immigration than their younger counterparts, under a PAYG system the preferences  regarding immigration across age groups should be more similar. However, this prediction  depends on the assumption that immigrant workers are integrated to the formal labor market.  If they are not, then young individuals would experience the negative short term effects of  decreased wages without any benefits in terms of reduced contributions. In such a case, even  under a PAYG system younger individuals would be more averse toward immigration than their  older peers.  9    3. Data and Methodology  Ideally, to determine how perceptions change over the life‐cycle, we would like to follow  individuals over time. However, long‐running panels are rare in both developed and developing  countries. In order to identify age patterns using repeated cross‐section data, Deaton and  Paxson (1994) and Deaton (1997) suggest an identification strategy that instead of tracking  individuals follows the evolution of cohort averages over time. The procedure consists in  dividing the individuals in the sample in cells defined by time‐invariant characteristics such as  year of birth and averaging the variable of interest over individuals belonging to each cell; then,  the authors estimate a linear model using the variable of interest as a dependent variable, and  cohort, age and year dummy variables as independent variables. Since we want to control for  certain individual characteristics that change over the life‐cycle and are likely to affect the  degree of pro‐immigration attitudes, we estimate the models using stacked micro‐data from  the cross‐section surveys instead of averaging over time‐invariant characteristics. As a  robustness check, we also construct a birth cohort panel and estimate the model using the  standard decomposition approach as suggested by Deaton (1997) and the results are very  similar to the ones reported in the paper.   To identify the effect of age on attitudes toward migration, we append household surveys from  multiple years and estimate the following Probit model separately for each country:    10    Pr 1 Φ ∑ , ∑ , ∑ , ∑ ,           (1)  where   is a dummy variable equal to one if individual i exhibits pro‐immigrant attitudes, and  zero otherwise; AGE and COHORT are  dummy variables representing the individuals’ age and  cohort, respectively,  and YEAR is a year dummy variable.  The cohort or year‐of‐birth dummy  variables are introduced in five‐year intervals in order to avoid losing more degrees of freedom.  Regarding the age and cohort effects, we estimate three alternative specifications using age  and cohort dummy variables, a 5‐degree polynomial and a linear function.   There is a large literature regarding the identification of age, cohort and year effects (see  Schulhofer‐Wohl (2013) and McKenzie (2006)). A well‐known challenge in this literature is that  such effects cannot be identified without making specific assumptions, since they are perfectly  collinear.  We follow Deaton and Paxson (1994) and implement their normalization of the year  effects by assuming that trends are only captured by cohort effects, so that the year effects are  orthogonal to a time trend.  The set of variables x contains individual characteristics such as gender, income, education,  employment status and other public benefits. The results presented in the next section do not  control for whether the respondent is a pensioner or not, as we want to capture the effects of  pensions, savings returns and labor market outcomes on individual attitudes through an  individual’s age. The main reason for this decision is that we would expect that attitudes  toward migration would not change in a discrete step as the person starts receiving pensions  but rather change slowly during the life‐cycle as the person approaches retirement (Haupt and  11    Peters (1998) explicitly consider this issue in their model of immigration and public pensions). In  particular, if individuals are forward looking, we would expect that as they approach retirement  they would gradually weight more heavily the positive effects of immigration on capital returns  than its negative effects on the labor market even if they are in the labor force. As a robustness  check, we also estimate a specification to test if the age patterns change when controlling for  pensioner status, but our main findings were not affected.5  The data for this paper come from the European Social Survey (ESS) for the survey years 2002,  2004, 2006, 2008, 2010 and 2012. The survey contains about 1,500 to 2,500 individual  observations per country/year. The ESS covers 36 countries, 24 of which are included in our  analysis since only those were surveyed in at least four years and thereby allow to observe at  least two cohorts with the same age, a requirement to disentangle cohort and age effects.  We  exclude non‐citizens from the sample, since we want to capture the preferences of potential  voters.   Card et al (2012) investigates the drivers of attitudes towards immigrants in Europe using,  among others, the following variables of the ESS:  1. To what extent do you think [this country] should allow people of the same race or  ethnic group as most people to come and live here?                                                                 5  The results are available from the authors upon request.  12    2. To what extent do you think [this country] should allow people of a different race or  ethnic group from most people to come and live here?  Where the possible answers to each question are:  a) Allow many to come and live here;  b) Allow some;  c) Allow a few;  d) Allow none;  e) Don’t know.  These questions may not be strictly comparable across countries, as the answers could be  affected by a host of other factors such as the current stock and composition of immigrants in  each country. However, while we are aware of this limitation, the ESS has been extensively  used in papers studying the determinants of attitudes towards immigration across countries  (see, for instance, Card et al (2012) and Facchini and Mayda (2009)). Moreover, Card et al  (2012) mentions that these questions in the ESS eliminate ambiguities by referring to people  who come to live in a country, rather than to immigrants. In countries where citizenship is  based on blood ancestry such as Germany, a translation of immigrants would include people  who were born in the country but are not citizens.    13    We then create two alternative measures of pro‐immigration attitudes. The first variable  (proimmigsame) is equal to 1 if the individual would like many or some immigrants of the same  race or ethnic group as the majority, and 0 otherwise (that is, if the individual would like few  immigrants or none from the same race or ethnic group). The second variable (proimmigdiff) is  constructed following the same criteria used for proimmigsame but it refers to immigrants of a  different race or ethnic group from most people in the country. While proimmigsame is less  likely to capture compositional concerns regarding immigration and more likely to capture  purely economic concerns, proimmigdiff is more likely to capture a mix of both concerns  regarding immigration (see Table 1). Since we find the same patterns using either  proimmigsame or proimmigdiff, we report the results using proimmigdiff only as the dependent  variable. Figures reporting the results for proimmigsame variable can be found in the Appendix.  4. Age and Cohort Effects in Attitudes toward Immigration: Estimation Results  Figure 2 shows the estimated marginal effects of age from equation (1) using the dependent  variable proimmigdiff and two specifications – both excluding the set of individual controls,  .  The first one only includes age and survey year as explanatory variables (red line); we call this  specification “cross‐sectional” as it captures the age patterns that typically emerge from cross‐ section survey data. The second specification incorporates age, year of birth and survey year  dummy variables as explanatory variables (blue line). According to the model without any  cohort controls, older people are less likely to exhibit positive attitudes toward immigrants than  their younger peers in almost all countries considered. For instance, an 80‐year‐old individual in  Poland is about 50 percent less likely to report positive attitudes toward immigrants than an  14    individual 20 years old or younger. Nevertheless, this stylized relationship becomes weaker  when controlling for cohort effects. The blue lines show the effect of age on attitudes toward  immigrants that is not affected by a generational change. When controlling for year of birth, the  age effects completely reverse in 11 countries – the most dramatic changes are observed in  Germany, Netherlands, Estonia and Poland – showing that in those economies the more  negative attitudes of older individuals toward immigrants are primarily driven by a generational  change. In other words, these results imply that in these countries within each cohort the  attitudes toward immigrants are expected to become more positive over the life‐cycle. For  instance, in the case of Poland, the age effect implies that when an individual reaches age 80,  he will be about 30 percent more likely to display positive attitudes toward immigrants than  when he was 20 year old. In contrast, the age effects become more negative when we control  for cohort of birth in the Czech Republic, Ireland, Israel and Slovakia. In other words, the more  negative attitudes of the elderly towards immigrants among these countries seem to be driven  by natives becoming more averse to immigrants throughout the life cycle.  Figure 3 displays the estimated cohort effects and shows that the generational change in the  attitudes toward immigrants was significant among most of these economies, with younger  cohorts being more welcoming of immigrants than their older counterparts in all countries  except the Czech Republic, Ireland, Israel, Slovakia, Greece and the United Kingdom. This  finding is consistent with previous evidence that the more negative attitudes of the elderly  toward immigrants are driven by compositional concerns instead of economic ones (Card et al,  2012), as policy attitudes are shaped during youth and remain stable thereafter (Alwin and  Krosnick, 1991). This result also implies that over time, older cohorts will be replaced by new  15    generations with a more positive perception of immigration in most of the countries in our  sample.  The finding that attitudes toward immigration by age are largely unaffected by the race and  ethnicity of migrants is puzzling. The implications of both the empirical and theoretical  literature of the political economy of immigration reforms outlined above suggest that the  more positive attitudes of older individuals would mostly be driven by economic factors – which  would be better reflected by the attitudes toward immigrants of the same race or ethnicity ‐  rather than by lower levels of ethnic and racial prejudice –which are unlikely to vary with age.  Our findings could reflect the fact that the prejudice of natives against immigrants is not as  much related to their ethnic background so as to other socio‐economic characteristics.   Figure 4 shows the estimated non‐parametric age effects from equation (1) with and without  controlling for other individual socio‐economic characteristics such as education, income and  gender. In general, including such control variables does not change significantly the patterns  that emerge from the estimated age effects. In other words, the empirical results are driven by  aging itself and not by other individual characteristics that may vary or not over the life‐cycle.  Some exceptions include Ireland and Slovakia – where the age patterns become less steep – as  well as Switzerland and Bulgaria.   In order to investigate the statistical significance of our results, Table 2 shows the coefficients  and standard errors estimated using a Probit model with both age and cohort of birth in linear  form, and controlling for individual and household characteristics X. These results confirm the  above conclusions: regardless of the racial or ethnic composition of immigrants, older  16    individuals across most economies are more averse to immigration. Table 2 also shows that this  stylized fact is driven by a cohort effect. When controlling for year of birth, the effect of age on  attitudes toward immigration becomes statistically insignificant or positive in most countries  considered, and this is independent of the ethnicity or race of the immigrants. The fact that the  coefficient associated with the year of birth is positive and statistically significant in many  countries confirms the fact that the negative correlation between age and pro‐immigration  attitudes is driven mostly by older cohorts being more averse to immigration. It is important to  keep in mind the caveat that these estimates might be affected by attenuation bias. However,  since most countries in the sample are developed or middle income economies, age and cohort  are likely to be reported precisely in the survey.   5. Robustness Checks  This section explores the robustness of the main results under two different scenarios. First, we  test if the results are affected by the specification of the trend component. Second, we examine  whether the results could be driven by the short time span considered (10 years).  Are age effects capturing trends?  As mentioned above, we use the normalization proposed by Deaton and Paxson (1994) to the  trend so that it captures a cyclical component of attitudes. However, as mentioned by Deaton  (1997), this procedure is dangerous when there are a few surveys, as it is difficult to separate  trends from transitory components. We estimate a specification that excludes the transformed  dummy variables – and does not include conventional year dummy variables either ‐ to  17    investigate whether the cyclical component is an important driver of the results. The results in  Figure 5 show that the age profile is basically unaffected when we dropped the cyclical  component, in other words, the way the cyclical component is introduced in the model does  not seem to be driving the results.  Is the period of time long enough to capture life cycle effects?  It could be argued that the period of time covered by the ESS – from 2002 to 2012 – may not be  long enough to capture life cycle patterns. Preferences may change over a longer period of  time, and 10 years cannot cover the same group of individuals from, for instance, age 20 to age  40. Our results rely on an assumption – common in this literature ‐ that the age profiles of  different cohorts are the same. To test the robustness of this assumption, we need repeated  cross‐sections covering a period of time longer than 10 years. To our knowledge, the only data  set that satisfies this requirement is the World Value Survey (WVS) spanning the years from  1990 to 2011, that is, a period covering about 20 years. Unfortunately, the questions included  in the WVS regarding immigrants are quite different from those of the ESS. Moreover, they are  not available for all years, so we end up with only two countries from the Europe area: Spain  (1990, 1995, 2000, 2007 and 2011) and Turkey (1990, 1996, 2001, 2007 and 2011).   The only question included in the WVS related to attitudes towards immigrants – and available  for a sufficient number of survey years ‐ is: On this list are various groups of people. Could you  please mention any that you would not like to have as neighbors? The non‐mutually exclusive  list of people includes immigrants/ foreign workers as well as drug addicts, people of a different  race and heavy drinkers among others. We use this question to test the assumption that the  18    age profiles of different cohorts are very similar. We estimate equation (1) for three different  subperiods (1990, 1995/1996, and 2000/2001; 1995/1996, 2000/2001, and 2007; 2000/2001,  2007 and 2011) and compare the estimated age profiles with those that emerge from using all  5 surveys covering 20 years. As mentioned above, the procedure to model year effects is  problematic when the number of cross‐sections is too small. In this case, since we have only 3  cross‐sections for the 10‐year panels, we model the year effects using simple year dummy  variables and we introduce age and cohort in a linear way.  Figure 6 shows the estimated marginal effects of age and cohort for the four subsamples of  Spain and Turkey, as well as their 95 percent confidence intervals. The effects have the same  sign across sub‐periods for each country, and their confidence intervals overlap. Figure 7 shows  the estimated effects of age and age squared, even though the effects are slightly different  across years, their confidence intervals overlap. Unfortunately, in most cases the effects are not  statistically different from zero but, as mentioned at the beginning of this section, the goal of  this robustness check was to test that the effects do not dramatically differ by using a 10‐year  pseudo panel instead of a longer time span. The results suggest that the assumption that the  age profiles of different cohorts are roughly similar seem to hold in this data set.  6. Conclusions  Using household surveys for 24 countries between 2002 and 2012, we find that in most  economies, older individuals are more averse toward immigrants because of a cohort or  generational effect, not because they become more critical toward open immigration policies  over the life‐cycle.  Our preferred set of results in Figure 4 shows that in most countries pro‐ 19    immigration attitudes are either flat or increasing with an individual’s age. To our knowledge,  this is the first paper to provide empirical evidence for a large number of countries consistent  with the predictions of models of the political economy regarding attitudes toward immigration  policies by age.  At the same time, the finding that immigration attitudes are mostly driven by a  cohort effect, with older birth cohorts showing higher levels of opposition toward immigration,  is at a first glance consistent with existing evidence showing that the more negative attitudes of  the elderly are largely explained by racial or ethnic prejudice – or compositional amenities –  than by labor market concerns (Card et al, 2012). Nevertheless, we also find that older cohorts  are more averse to immigrants from their same race or ethnic origin, suggesting that the  attitudes of older cohorts against immigrants is not as much related to the ethnicity or race of  immigrants so as to other immigrants’ characteristics.  The estimated age and cohort profiles may have implications for the political economy of  immigration reforms in aging economies. If these profiles remain stable in the future, the fact  that the new cohorts will replace their older and more averse to immigration counterparts may  result in an increased overall support for more open immigration regimes over time.  Accordingly, aging economies where individuals become less averse to immigration throughout  the life cycle may also improve their overall attitudes towards immigrants as the elderly will  represent a larger fraction of the voting population. Nevertheless, as it is the case with any  extrapolation of current trends to the future, caution is needed as policy preferences can  change in response to many economic and political events over time. Finally, the estimated age  and cohort profiles reveal significant heterogeneity across countries. An investigation of the  drivers of such differences represents an important direction for future research.    20    References  Alwin, Duane F., and Jon A. Krosnick. "Aging, cohorts, and the stability of sociopolitical  orientations over the life span." American Journal of Sociology(1991): 169‐195.  Arias, Omar, Carolina Sánchez‐Páramo, María E. Dávalos, Indhira Santos, Erwin R. Tiongson,  Carola Gruen, Natasha de Andrade Falcão, Gady Saiovici and Cesar A. Cancho. “Back to Work:  Growing with Jobs in Europe and Central Asia” (2014) ISBN: 978‐0‐8213‐9910‐1 e‐ISBN: 978‐0‐ 8213‐9911‐8.  Calahorrano, Lena. Aging and immigration policy in a representative democracy. No. 18‐2010.  Joint discussion paper series in economics, 2010.  Calahorrano, Lena. "Population aging and individual attitudes toward immigration:  Disentangling age, cohort and time effects." Review of International Economics 21.2 (2013):  342‐353.  Card, David, Christian Dustmann, and Ian Preston. "Immigration, wages, and compositional  amenities." Journal of the European Economic Association 10.1 (2012): 78‐119.  Casarico, Alessandra, and Carlo Devillanova. "Social security and migration with endogenous  skill upgrading." Journal of Public Economics 87.3 (2003): 773‐797.  Deaton, Angus, and Christina Paxson. "Intertemporal Choice and Inequality." The Journal of  Political Economy 102.3 (1994): 437‐467.    21    Deaton, Angus. The analysis of household surveys: a microeconometric approach to  development policy. World Bank Publications, 1997.  European Commission. Directorate‐General for Economic and Financial Affairs. The 2012 Ageing  Report. Office for Official Publications of the European Communities, 2011.  Facchini, Giovanni, and Anna Maria Mayda. "From individual attitudes towards migrants to  migration policy outcomes: Theory and evidence." Economic Policy 23.56 (2008): 651‐713.  Facchini, Giovanni, and Anna Maria Mayda. "Does the welfare state affect individual attitudes  toward immigrants? Evidence across countries." The review of economics and statistics 91.2  (2009): 295‐314.  Facchini, Giovanni, and Anna Maria Mayda. "Individual attitudes towards skilled migration: An  empirical analysis across countries." The World Economy 35.2 (2012): 183‐196.  Gang, Ira N., and Francisco L. Rivera‐Batiz. "Labor market effects of immigration in the United  States and Europe." Journal of population economics7.2 (1994): 157‐175.  Giuliano, Paola, and Antonio Spilimbergo. "Growing up in a Recession." The Review of Economic  Studies 81.2 (2014): 787‐817.  Göbel, Christian, and Thomas Zwick. "Are personnel measures effective in increasing  productivity of old workers?." Labour Economics 22 (2013): 80‐93.    22    Haupt, Alexander, and Wolfgang Peters. "Public pensions and voting on immigration." Public  Choice 95.3‐4 (1998): 403‐413.  McKenzie, David J. "Disentangling Age, Cohort and Time Effects in the Additive Model*." Oxford  Bulletin of Economics and Statistics 68.4 (2006): 473‐495.  Mayda, Anna Maria. "Who is against immigration? A cross‐country investigation of individual  attitudes toward immigrants." The Review of Economics and Statistics 88.3 (2006): 510‐530.  O'rourke, Kevin H., and Richard Sinnott. "The determinants of individual attitudes towards  immigration." European Journal of Political Economy 22.4 (2006): 838‐861.  Peri, Giovanni, and Chad Sparber. "Task specialization, immigration, and wages." American  Economic Journal: Applied Economics 1.3 (2009): 135‐169.  Razin, Assaf, and Efraim Sadka. "Migration and pension with international capital  mobility." Journal of Public Economics 74.1 (1999): 141‐150.  Razin, Assaf, and Efraim Sadka. "Unskilled migration: A burden or a boon for the welfare  state?." The Scandinavian Journal of Economics 102.3 (2000): 463‐479.  Sand, Edith, and Assaf Razin. The political‐economy positive role of the social security system in  sustaining immigration (but not vice versa). No. w13598. National Bureau of Economic  Research, 2007.    23    Scholten, Ulrich, and Marcel Thum. "Public pensions and immigration policy in a  democracy." Public choice 87.3‐4 (1996): 347‐361.  Schulhofer‐Wohl, Sam. "The Age‐Time‐Cohort Problem and the Identification of Structural  Parameters in Life‐Cycle Models." Unpublished paper (2013).  Schwarz, A. M., Arias, O. S., Zviniene, A., Rudolph, H. P., Eckardt, S., Koettl, J., ... & Abels, M.  (2014). The Inverting Pyramid: Pension Systems Facing Demographic Challenges in Europe and  Central Asia. World Bank Publications.  United Nations (2012). World Population Prospects: The 2012 Revision. http://esa.un.org/wpp/  World Bank (2014) Aging Report for Europe and Central Asia.        24    Figure 1. Attitudes toward Migrants by Country and by Age Group    Source: Attitudes toward migrants were estimated from ESS (see data section for more details). The gap reflect the difference between the positive attitudes of  individuals younger than 55 minus the positive attitudes of individuals older than 54.        25    Figure 2. Age effects estimated with or without cohort effects.    Note: Each line shows the marginal effect of age on reporting positive attitudes toward immigrants. F‐test is the p‐value associated with the test of all dummy  variables in the “Basic Model” are jointly insignificant.  “Basic model” refers to equation (1) but controlling for age, cohort and year effects only. “No Cohort Effect”  refers to equation (1), but controlling for age and year effects only; i.e. compared to the “Basic Model” additionally excluding cohort controls.      26    Figure 3. Cohort Effects on Positive Attitudes toward Immigrants    Note: Each line shows the marginal effect of age on reporting positive attitudes toward immigrants. Older cohorts are toward the right. The  oldest cohort was born in 1925, and the youngest was born in 1994.      27    Figure 4. Age effects estimated controlling for cohort and other individual characteristics.    Note: Each line shows the marginal effect of age on reporting positive attitudes toward immigrants. F‐test is the p‐value associated with the  test of all dummy variables in the model with control variables are jointly insignificant.  “Basic model” refers to equation (1) but controlling for  cohort and year effects only. “Including further controls” refers to equation (1) controlling for education, gender, household income, labor  market status, formal worker and recipient of state benefits.      28    Figure 5. Robustness check: Age effects with and without controlling for year effects    Note: Each line shows the marginal effect of age on reporting positive attitudes toward immigrants. “Basic model” refers to equation (1)  controlling for cohort and year effects. “No year effects” refers to equation (1) without controlling for year effects.   29    Figure 6. Robustness Check: 10 vs. 20‐year pseudo panels. Linear marginal effects of age and  95 percent confidence intervals    Note: Each point shows the estimated effect of age and year of birth on the probability of not mentioning immigrants/foreign workers as a  group they would not like as neighbors. The dashed lines show the 95 percent confidence intervals.        Figure 7. Robustness Check: 10 vs. 20‐year pseudo panels. Quadratic marginal effects of age  and 95 percent confidence intervals  Note: Each point shows the estimated effect of age on the probability of not mentioning immigrants/foreign workers as a group they would not  like as neighbors. The dashed lines show the 95 percent confidence intervals.      30    Table 1. Descriptive Statistics  Country  Proimmigsame   Proimmigdiff   Education   Age          Austria  60.7   41.2  12.3  43          Belgium  71.8  56.0  12.6  45          Bulgaria  75.4  62.7  11.3  51          Croatia  63.9  60.0  11.8  45          Czech Republic  49.6  38.4  12.6  46          Denmark  81.4  54.6  13.3  48          Estonia  64.4  40.0  12.7  46          Finland  61.3  42.0  12.8  48          France  64.8  53.6  12.4  46          Germany  77.7  59.5  13.4  47          Greece  36.2  13.9  10.8  45          Hungary  55.8  19.0  12.1  46          Ireland  69.8  60.8  13.4  45          Israel  76.6  35.5  13.2  42          Italy  68.7  60.1  11.2  45          Latvia  53.8  34.8  12.2  43          Lithuania  76.9  64.7  12.7  46          Luxembourg  62.2  44.7  12.5  42          Netherlands  64.9  58.7  13.2  47          Norway  78.3  62.6  13.4  45          Poland  75.9  66.4  11.9  43          Portugal  40.8  36.0  7.6  49          Romania  63.4  54.9  11.2  42          Russian Federation  67.8  39.6  12.6  43          Slovakia  63.9  52.7  13.0  45          Slovenia  68.8  59.3  11.7  45          Spain  53.0  49.3  11.8  44          Sweden  90.0  86.1  12.7  46          Switzerland  82.9  62.1  11.6  47          Turkey  42.8  30.1  6.4  36          Ukraine  78.8  56.2  12.0  47          United Kingdom  61.5  50.3  13.1  46          Notes: Proimmigsame is the average pop. share (%) who would like many or some immigrants of the same race and ethnic  group as the majority (ESS). Proimmigdiff is the average pop. share (%) who would like many or some immigrants of a different  race or ethnic group as the majority (ESS). Education is the average number of years of full‐time education completed (ESS).  Age is the median age of all respondents (ESS). All summary statistics use design and population size weights.   31    Table 2. Marginal Effect of Age on Positive Attitudes toward Immigration  Positive  attitudes toward immigrants of the  same  race/ethnic group Without Controlling for Year of Birth BEL BGR CHE CZE DEU DNK ESP FIN FRA GBR GRC IRL ISR NLD NOR POL PRT RUS SVK SVN SWE EST HUN UKR age ‐0.0019*** ‐0.0022*** ‐0.0006* ‐0.0016*** ‐0.0009*** ‐0.0003 ‐0.0022*** ‐0.0043*** ‐0.0024*** ‐0.0014*** ‐0.0009* ‐0.0004 0.0030*** 0.0000 ‐0.0002 ‐0.0046*** ‐0.0039*** 0.0003 ‐0.0027*** ‐0.0034*** ‐0.0002 ‐0.0050*** ‐0.0021*** ‐0.0008* (0.0003) (0.0004) (0.0003) (0.0005) (0.0003) (0.0003) (0.0004) (0.0003) (0.0005) (0.0004) (0.0005) (0.0004) (0.0004) (0.0004) (0.0003) (0.0003) (0.0006) (0.0004) (0.0007) (0.0004) (0.0002) (0.0003) (0.0004) (0.0005) Controlling for Year of Birth age ‐0.0004 0.0015 0.0060*** ‐0.0134*** 0.0169*** 0.0025* 0.0013 0.0020 ‐0.0009 ‐0.0052*** 0.0166*** ‐0.0042 ‐0.0089*** 0.0058*** 0.0058*** 0.0013 0.0010 ‐0.0090*** ‐0.0061 0.0017 0.0020** 0.0150*** 0.0144*** ‐0.0040 (0.0014) (0.0050) (0.0015) (0.0021) (0.0011) (0.0014) (0.0019) (0.0014) (0.0048) (0.0016) (0.0021) (0.0045) (0.0017) (0.0016) (0.0015) (0.0014) (0.0060) (0.0026) (0.0064) (0.0018) (0.0009) (0.0018) (0.0021) (0.0026) birth cohort 0.0016 0.0041 0.0065*** ‐0.0119*** 0.0177*** 0.0030** 0.0035* 0.0064*** 0.0014 ‐0.0039** 0.0176*** ‐0.0037 ‐0.0118*** 0.0058*** 0.0060*** 0.0060*** 0.0048 ‐0.0094*** ‐0.0034 0.0050*** 0.0022*** 0.0200*** 0.0164*** ‐0.0032 (0.0014) (0.0050) (0.0015) (0.0020) (0.0011) (0.0013) (0.0019) (0.0014) (0.0048) (0.0016) (0.0020) (0.0045) (0.0017) (0.0016) (0.0014) (0.0014) (0.0060) (0.0026) (0.0064) (0.0018) (0.0009) (0.0018) (0.0021) (0.0026) Positive  attitudes toward immigrants of different race/ethnic group Without Controlling for Year of Birth BEL BGR CHE CZE DEU DNK ESP FIN FRA GBR GRC IRL ISR NLD NOR POL PRT RUS SVK SVN SWE EST HUN UKR age ‐0.0027*** ‐0.0031*** ‐0.0024*** ‐0.0010** ‐0.0025*** ‐0.0043*** ‐0.0023*** ‐0.0059*** ‐0.0040*** ‐0.0032*** ‐0.0015*** ‐0.0019*** ‐0.0001 ‐0.0006 ‐0.0027*** ‐0.0060*** ‐0.0028*** ‐0.0007 ‐0.0034*** ‐0.0043*** ‐0.0010*** ‐0.0075*** ‐0.0017*** ‐0.0026*** (0.0004) (0.0004) (0.0004) (0.0005) (0.0003) (0.0004) (0.0004) (0.0003) (0.0005) (0.0004) (0.0003) (0.0005) (0.0004) (0.0004) (0.0003) (0.0004) (0.0006) (0.0004) (0.0007) (0.0005) (0.0002) (0.0004) (0.0004) (0.0006) Controlling for Year of Birth age ‐0.0023 ‐0.0062 0.0009 ‐0.0166*** 0.0157*** 0.0086*** 0.0019 0.0023 ‐0.0025 ‐0.0019 ‐0.0047*** ‐0.0056 ‐0.0113*** 0.0074*** 0.0102*** 0.0029* ‐0.0035 ‐0.0003 ‐0.0043 0.0027 0.0041*** 0.0137*** 0.0038** ‐0.0038 (0.0016) (0.0057) (0.0021) (0.0020) (0.0014) (0.0018) (0.0019) (0.0014) (0.0051) (0.0017) (0.0014) (0.0047) (0.0020) (0.0016) (0.0017) (0.0016) (0.0059) (0.0028) (0.0069) (0.0019) (0.0010) (0.0019) (0.0016) (0.0032) birth cohort 0.0004 ‐0.0033 0.0033 ‐0.0156*** 0.0182*** 0.0129*** 0.0042** 0.0082*** 0.0015 0.0012 ‐0.0030** ‐0.0035 ‐0.0112*** 0.0080*** 0.0129*** 0.0089*** ‐0.0007 0.0003 ‐0.0009 0.0069*** 0.0051*** 0.0212*** 0.0056*** ‐0.0013 (0.0016) (0.0056) (0.0020) (0.0020) (0.0013) (0.0018) (0.0019) (0.0014) (0.0051) (0.0017) (0.0014) (0.0047) (0.0020) (0.0016) (0.0017) (0.0016) (0.0059) (0.0028) (0.0069) (0.0019) (0.0010) (0.0019) (0.0016) (0.0032)   Note: Each coefficient is the marginal effect of age and year of birth on reporting positive attitudes toward immigrants. Birth cohort is the year of birth, thereby a larger number represents a younger  cohort. Other control variables include year effects, education, gender, household income, labor market status, formal worker and recipient of state benefit          32