WPS8307


Policy Research Working Paper                        8307




               Female Migration in Lesotho
                   Determinants and Opportunities

                                   Ioana Botea
                                Shubha Chakravarty
                                 Nell Compernolle




Africa Region
Office of the Chief Economist
  &
Gender Global Theme
January 2018
Policy Research Working Paper 8307


  Abstract
 Migration, internal and external, continues to be a dom-                           crops. Migrants are often seen as “strugglers” and their
 inant livelihood strategy for households in Lesotho, with                          households of origin are just as poor as rural households
 almost half (43 percent) of households reporting at least one                      with no migrants. Moreover, the study finds conclusive
 member living away. The past decade has seen a sharp increase                      evidence that women’s employment in sectors dominated by
 in female migration, due to a halt in new hires of Basotho                         migrants is strongly correlated with HIV/AIDS: 55 percent
 men in South African mines and a concomitant expansion                             of women working in garment factories and 38 percent
 of jobs primarily for women in the export garment sector in                        of domestic workers are HIV positive, as opposed to the
 Maseru and Maputsoe. This study analyzes female migration                          national average of 30 percent. These findings point to three
 using three waves of the Demographic and Health Survey                             policy recommendations to support female migrants and
 (2004, 2009, and 2014) as well as primary data collected by                        their families: (i) lower the barriers to secondary educa-
 the research team in March-April 2015. The findings indi-                          tion in rural areas, (ii) diversify and expand employment
 cate that female migration in Lesotho is primarily driven                          opportunities for men and women, and (iii) provide HIV/
 by economic “push” (rather than “pull”) factors, often due                         AIDS prevention and treatment services to garment factory
 to shocks to the household, such as job loss, death, or bad                        workers as well as migrants working in the informal sector.



  This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Africa Region and the Gender Global Theme. 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 schakravarty@worldbank.org and ibotea@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
      Female Migration in Lesotho: Determinants and Opportunities 


                                                 Ioana Botea  
                                             Shubha Chakravarty  
                                              Nell Compernolle




Key words: Labor migration, gender, HIV/AIDS, textile factories, domestic work, Lesotho. 
JEL codes: I18, J16, J61, O15, O17 




Acknowledgments 
This report was prepared by a team consisting of Shubha Chakravarty (team leader, GSP06), Ioana Botea 
(analyst,  AFRGI)  and  Nell  Compernolle  (consultant,  AFRGI).  Fieldwork  was  led  by  Maj  Fiil‐Flynn,  who 
supported the design and implementation of the research. Daniel Kirkwood provided invaluable support 
and  guidance  during  the  preparation  of  this  study.  The  World  Bank’s  country  management  team  for 
Lesotho has championed this study and we are grateful for their support. We also benefited from the 
guidance of the various agencies within the Government of Lesotho, including the Bureau of Statistics, the 
Ministry  of  Labor,  and  the  Lesotho  National  Development  Corporation.  We  are  grateful  to  many 
colleagues  from  the  World  Bank  and  development  partners  for  helpful  discussions  throughout  this 
research.  Finally,  we  wish  to  thank  the  team  of  research  assistants  (Benedict  Setlabocha  Phatsoane, 
Itumeleng  Thoriase,  Thato  Mpeka,  Palesa  Makatise,  Refiloe  Nkune,  Lineo  Mahula,  Libakiso  Matlho, 
Mokheseng Buti, Mpeli Mohlabula) and administrative support colleagues we worked with in Lesotho and 
South Africa, as well as the men and women who gave their time as participants in this study. All remaining 
mistakes are our own.  
List of Acronyms 

 AIDS          Acquired Immune Deficiency Syndrome 
 AGOA          African Growth and Opportunity Act 
 ALAFA         Apparel Lesotho Alliance to Fight AIDS 
 BWL           Better Work Lesotho 
 CCMA          Commission for Conciliation, Mediation, and Arbitration 
 CHAL          Christian Health Associations of Lesotho 
 COSATU        Congress of South African Trade Unions 
 CPF           Country Partnership Framework 
 DHS           Demographic and Health Survey 
 FAWU          Factory Workers’ Union 
 FGD           Focus Group Discussion 
 HBS           Household Budget Survey 
 HIV           Human Immunodeficiency Virus 
 IFC           International Finance Corporation 
 ILO           International Labor Organization 
 ISGA          Integrated Social and Gender Assessment  
 LCMPA         Legal Capacity of Married Persons Act 
 LECAWU        Lesotho Clothing and Allied Workers’ Union 
 LNDC          Lesotho National Development Corporation 
 LPPA          Lesotho Planned Parenthood Association 
 M&E           Monitoring and Evaluation 
 MCC           Millennium Challenge Corporation 
 NGO           Non‐governmental Organization 
 NUTEX         National Union of Textile 
 RSA           Republic of South Africa 
 SADC          Southern African Development Community  
 SADSAWU       South African Domestic Service and Allied Workers’ Union 
 UNCTAD        United Nations Conference on Trade and Development 
 UNITE         United Textile Employees 




                                                                           2
Contents 

EXECUTIVE SUMMARY .................................................................................................................................. 4 
Introduction .................................................................................................................................................. 9 
   Study Objectives and Rationale ................................................................................................................ 9 
   Data and Methodology ........................................................................................................................... 10 
Part I: The Migration Experience ................................................................................................................ 14 
   1.      Overview of Migration Patterns ..................................................................................................... 14 
   2.      Migration from the Households’ Perspective ................................................................................. 17 
   3.      The Perspective of Female Migrants .............................................................................................. 25 
Part II: Challenges and Opportunities ......................................................................................................... 33 
   1.      Quality of Employment ................................................................................................................... 33 
   2.      Living Conditions of Migrants ......................................................................................................... 37 
   3.      Vulnerability to HIV/AIDS ................................................................................................................ 41 
   4.      Financial Inclusion ........................................................................................................................... 45 
   5.      Children’s Education ....................................................................................................................... 49 
Summary and Conclusions .......................................................................................................................... 51 
References .................................................................................................................................................. 54 
Annexes ....................................................................................................................................................... 56 
   Annex 1. Defining Migrants in Existing Data Sources ............................................................................. 56 
   Annex 2. Details of Fieldwork ................................................................................................................. 60 
   Annex 3. Determinants of HIV among Female Migrants ........................................................................ 65 
   Annex 4. Qualitative Analysis .................................................................................................................. 72 




                                                                                                                                                                3
EXECUTIVE SUMMARY 

Migration, both internal and external, continues to be a dominant livelihood strategy for households in 
Lesotho, with almost half (43%) of households reporting at least one member living away (DHS 2014). 
Female migration is on the rise, as a result of two concomitant trends. First, since the 1990s the number 
of male migrants to South African mining jobs has dwindled, leaving households who were dependent on 
remittances struggling to make ends meet. Concurrently, there has been a tremendous expansion of job 
opportunities primarily for women in the export garment sector in Maseru and Maputsoe, driven in large 
part by the preferential trade terms under the United States’ African Growth and Opportunity Act (AGOA). 
Coupled with a continued large demand for domestic work, the consequent increase in female migration 
– which has not entirely replaced male migration but occurs increasingly alongside and, more recently, in
place of it – has fundamentally altered gender roles and family structures, with important implications for
the welfare of migrants and their families.


This study analyzes female migration using existing nationally representative data sources and primary 
data collected by the research team in March‐April 2015. The study proceeds in two parts.  Part I offers 
an  in‐depth  exploration  of  the  migration  experience  from  the  perspective  of  rural  households  and 
migrants  themselves.  Due  to  the  limited  scope  and  budget  for  this  study,  the  fieldwork  focused 
exclusively on women migrating internally within Lesotho.  After reviewing the patterns of migration in 
Lesotho today, we examine the perspective of rural communities on the role of migration in sustaining 
households.  We  also  elaborate  the  experience  of  female  migrants,  highlighting  the  benefits  and 
challenges of moving away from one’s family to work.  


From  the  households’  perspective,  three  main  findings  emerge:  First,  female  migration  in  Lesotho  is 
primarily driven by economic “push” factors, often due to shocks to the family household, such as job loss, 
death,  or  crop  failure,  rather  than  “pull”  factors.  Second,  rural  perceptions  of  migration  are 
overwhelmingly negative: many understand migrants to be those who move away and come home just 
to die from illness, and they believe that migrants do not make enough money for the hard work and 
rough treatment to be worth it. And third, even with remittances, households that send internal migrants 
are struggling financially and are not seen as better off than non‐sending households. Households only 
experience substantial improvements in living standards when they have a male working in the mines in 
South Africa, consistent with previous evidence suggesting that migration is only effective in sheltering 


                                                                                                               4
households  from  poverty  “when  it  is  directed  outside  the  country  and  the  migrants  are  men”.1  Taken 
together, the conclusion of many rural households is that migration, and female migration in particular, 
is a “necessary evil”, separating women from their families and offering not much more than survival in 
return. 


From the migrants’ perspective, a few general patterns emerge. Education is a primary motivation for 
migrating: younger women migrate after having to drop out because their families can no longer afford 
secondary school, and older women migrate to support their children’s education.   Although they tend 
to move with short‐term goals in mind, most stay longer than they wish because their earnings do not 
allow them to accumulate savings or other assets, and their families grow dependent on their remittances 
to meet basic needs. A minority of migrants remains in urban areas out of choice  (because they have 
grown used to the higher living standards and independence). Overall they find their working and living 
arrangements to conform to their expectations: they expect it to be hard work and it is.   


In  Part  II,  in  light  of  the  overwhelming  need  for  female  migration  to  support  rural  households,  we 
identify potential entry points for policy to better support the needs of migrant workers, particularly 
those in two primary employment sectors for women ‐ domestic and textile, and those of their families. 
Specifically, we review the challenges faced by workers in five key areas and the opportunities for policy 
to better support them to obtain quality employment, find low‐cost and safe urban housing, protect their 
health, access financial services, and care for their children.  


    Quality employment: Our findings show that, as formal sector workers, textile workers have enjoyed
     and valued basic labor protections, even though the work still comes with many challenges. Policies
     to fill the gap left by the conclusion of the Better Work initiative2 by continuing to improve the working
     conditions in textile factories as well as supporting  migrants working in the informal sector would
     boost the welfare of workers and their families back home. Despite the recent 10‐year extension of
     AGOA, significant uncertainty regarding Lesotho’s continued eligibility in light of political and security
     challenges  remains,  as  do  fears  of  massive  layoffs  in  the  textile  industry.  Improving  the  quality  of
     informal employment, where the majority of workers are concentrated, therefore remains critical.
     Organizations of informal workers, such as those that exist in South Africa, offer a way to extend some

1
  World Bank  (2010). 
2
  The second phase of Better Work (2013‐2016) was still ongoing at the time of the data collection in March‐April 2015, but has been concluded 
by the time the report has been published. 



                                                                                                                                             5
    basic  legal  representation  to  informal  workers,  including  domestic  workers,  even  for  occupations 
    where formalization is not yet feasible. Such organizations could also serve as a vehicle through which 
    to provide information on informal workers’ basic rights. Promoting the diversification of economic 
    opportunities for women into other productive sectors should also be prioritized.  


   Living conditions of migrants: Female migrants interviewed for this study value the independence and
    infrastructure available in Maseru and Maputsoe, but they struggle to find affordable housing in safe
    neighborhoods that are close to work. Governments around the world respond to heavy influxes of
    migrants through a variety of urban planning efforts, often in collaboration with employers, but the
    predominance of female migrants in urban Lesotho raises particular concerns. Improving the safety
    of  neighborhoods  where  large  concentrations  of  female  migrants  live,  including  safe  passage
    corridors, street lights, and increased and more affordable public transportation, could allay security
    issues.  Policy  could  also  prioritize  the  creation  of  more  affordable  housing  for  both  informal  and
    formal workers, enabling women to save and remit as much as possible to their families back home.
    The  implications  of  absent  wives  and  mothers  further  highlight  the  need  for  housing  policies  and
    programs to focus on facilitating the movement of entire families to urban areas, should women and
    their families choose to do so.


   HIV response: Previous research has documented the role of migration in fueling the HIV epidemic in
    Lesotho, which has the second highest prevalence rate (25%) in the world. Textile workers in Lesotho
    are already well‐recognized as an at‐risk population (with HIV prevalence of 59%) and have received
    specialized HIV prevention and response efforts through the Apparel Lesotho Alliance to Fight AIDS
    (ALAFA). This study makes an important contribution to the research on HIV in Lesotho by applying
    the  methodology  of  a  previous  study  on  HIV  and  male  miners  in  Lesotho3  to  the  case  of  female
    migrants. We find that, after controlling for demographic and social factors, both textile and domestic
    work is significantly associated with HIV status, even after controlling for other factors.  In light of
    ALAFA’s  recent  discontinuation,  these  findings  highlight  the  urgent  need  for  alternative  efforts  to
    recover  the  gains  made  in  the  textile  sector  and  extend  the  reach  of  services  to  migrants  in  the
    informal sector as a high‐risk population.




3
 Corno and de Walque (2012). 



                                                                                                                   6
   Financial inclusion: Our findings highlight the need for accessible financial services for migrants from
    and within Lesotho. Formal sector employment seems to offer a route to financial inclusion, as textile
    workers  are  much  more  likely  to  have  bank  accounts  (set  up  with  help  from  employers)  and  use
    savings  groups.  Two  policy  recommendations  emerge.  First,  efforts  to  promote  financial  inclusion
    should leverage the fact that migration is so common and use remittances as their entry‐point, and
    should  include  informal  migrant  workers  as  a  key  underserved  population.  Lower‐cost  remittance
    services,  particularly  using  mobile  money  technologies,  would  benefit  migrants  and  their  families,
    although our findings indicate that special efforts may be needed for women to try them out. Second,
    female migrants could be targeted for specialized financial products to help meet their financial goals,
    such as financing and saving for children’s education.


   Access to secondary education: The challenges associated with accessing education underpin female
    migration  in  Lesotho  in  a  number  of  ways.  Respondents  interviewed  for  this  study  repeatedly
    emphasized that the reason why Basotho women live apart from their families, and the primary use
    of their remittances, are children’s educational expenses. Schooling also drives where children live:
    they tend to remain with grandparents in rural areas during primary school, which is fully government‐
    funded, but later join their mothers in urban areas where secondary school is more accessible. In light
    of  this,  any  efforts  to  improve  access  to  quality  education  in  rural  areas,  particularly  secondary
    education, would greatly benefit the welfare of migrants and their families and potentially reduce the
    need for female migration.


The study’s findings point to a number of priority areas to support female migrants and their families: 


       First, the sheer prevalence of migration as a livelihood strategy emphasizes the need for better
        migration indicators in nationally‐representative data. For example, embedding questions on
        family members living elsewhere and respondents’ former residence would allow for tracking of
        internal and external migration. Annex 1 makes specific and actionable recommendations.
       Second, the study further justifies the need to lower barriers to secondary education particularly
        in rural areas. The cost of secondary education is both a driver of female migration and
        consumes a significant portion of the remittances that female migrants are able to send home.
        Lowering the cost or otherwise increasing access to secondary education would ease this




                                                                                                                  7
    financial pressure on migrant households, and possibly lessen the need for women to leave 
    home in the first place.  
   Third, the study clearly indicates the pressing need for diversification and expansion of
    employment opportunities for both men and women. The sex‐specific migration patterns
    documented in the study derive from the gendered occupational choices available in Lesotho
    (mining for men, textile factories and domestic work for women). Particularly in light of the
    decline in mining jobs and the persistent uncertainty around the AGOA, it will be critical to
    create new opportunities for gainful employment for retrenched miners and textile workers.




                                                                                                    8
Introduction 
Study Objectives and Rationale 
A number of factors make this a compelling moment to study the role of women in economic development 
in Lesotho. On the surface, Lesotho offers a relatively positive environment for women compared to many 
countries in Sub‐Saharan Africa, with small or nonexistent gender gaps in education and poverty, equal 
status under the law, and relatively high representation of women in government. However, digging a 
little deeper reveals a more complex picture. Only in 2006 were women freed from the legal authority of 
their  husbands,  through  the  Legal  Capacity  of  Married  Persons  Act  (LCMPA),  and  implementation  has 
lagged behind in a cultural environment rooted in patriarchal norms. Rates of maternal mortality and HIV, 
which  affect  women  at  higher  rates  than  men,  are  persistently  high,  and  opportunities  for  productive 
employment are few for both men and women, especially for the bulk of the population in rural areas.  
     
 
The purpose of this gender study is to explore in depth the role of female migration in Lesotho’s economic 
development. Why female migrants? First, although migration as a livelihood strategy has a long history 
in Lesotho, it is only in the past 20 years that females have increasingly left their families in search of work, 
due to a decline in job opportunities for men in the South African mining sector and a concurrent increase 
in jobs for women textile factories in Lesotho. Despite the large economic and social implications of female 
migrants replacing males as breadwinners, almost no previous research has explored their experiences or 
how rural households have adjusted to this trend. Second, female migration is a useful lens through which 
to explore some of the most pressing development concerns in Lesotho, including employment and HIV. 
Since most employment opportunities for Basotho men and women involve migration, which in turn is a 
known driver of HIV, it is essential to consider the motivations, needs, and challenges of migrants when 
designing development policies around jobs and health.  
 
The  overarching  questions  for  this  study  are:  (i)  What  are  the  drivers  of  female  migration,  from  the 
perspective of households and migrants? After reviewing the patterns of migration in Lesotho today, we 
examine the perspective of rural households, those that send migrants and those that do not. We also 
examine  the  experience  of  female  migrants,  highlighting  their  motivations,  intentions,  and  process  of 
obtaining work. After providing the current context for female migration in Lesotho, we ask (ii) How can 
policy  better  adapt  to  the  needs  of  female  migrants  and  their  families  to  respond  to  development 


                                                                                                                  9 
 
challenges? In particular, we highlight key areas where, in the context of an increasing preponderance of 
female migration, policy recommendations might differ from situations with lower levels of migration.  

After describing the data and methods used, this study proceeds in two parts. Part I offers an in‐depth 
exploration of the experience of female migrants in the formal sector (using textile workers as an example) 
and informal (through domestic workers). In Part II, we examine the challenges faced by female migrants 
in five specific areas, with an eye to understanding how policy can adapt to better serve the needs of 
migrants  and  their  families:  quality  of  employment,  living  conditions  of  migrants,  financial  inclusion, 
protection from HIV, and support for migrants’ children.   
 

Data and Methodology 
This study includes qualitative and quantitative analysis of both primary and secondary data sources. We 
used existing nationally representative data sources to investigate a number of relevant aspects of female 
migration,  including  the  determinants  of  migration,  individual  and  household  characteristics,  and  HIV 
prevalence among migrants. It included both internal and external migrants and disaggregated among the 
different occupations of migrants to the extent possible.  

Among  the  nationally‐representative  data  from  Lesotho,  the  Demographic  and  Health  Survey  (DHS) 
provided the most comprehensive information on socio‐economic and health indicators at both individual 
and  household  levels.  Using  the  most  recent  wave  of  the  DHS  available  (DHS  2014),  migrants  were 
identified  in  two  ways:  (i)  the  residence  status  of  listed  household  members,  and  (ii)  whether  or  not 
surveyed individuals have undergone at least one trip of three months or longer during the previous 5 
years  (see  Annex  1  for  more  detailed  information).  To  focus  our  analysis  on  labor  migration,  only  a 
subsample of individuals who traveled for work4 was retained as our base specification. The DHS was also 
particularly appropriate for the analysis of migrants’ vulnerability to HIV infection, because it contains HIV 
test  results  that  can  be  merged  with  socio‐demographic  and  health  data  collected  in  the  individual 
questionnaires. Based on the methodology employed by a previous study,5 we conducted multivariate 
regression  analysis  to  estimate  the  effect  of  working  in  predominantly  migrant  occupations  on  the 
probability of being HIV positive. 




                                                            
4
     The reason for their most recent trip of three months or more was work.  
5
     Corno and de Walque (2012). 

                                                                                                                  10 
 
The  analysis  of  DHS  data  was  complemented  and  cross‐checked  with  the  2010/2011  wave  of  the 
Household and Budget Survey (HBS), administered quarterly by Lesotho’s Bureau of Statistics. Data on 
financial inclusion was obtained from the 2011 Global Findex database.  

However,  the  range  of  analyses  that  were  feasible  using  existing  nationally  representative  data  was 
limited,  especially  because  of  restrictions  in  how  data  on  migrants  are  collected  in  these  surveys.6  To 
complement the available data sources, we conducted fieldwork to collect primary data in March‐April 
2015 in Lesotho. Utilizing a mixed methods approach, this fieldwork focused on female migrants engaged 
in formal (textile) and informal (domestic) sectors, and their sending households and communities. With 
the assistance from nine local research assistants, the mission  undertook  (i)  a survey with 210 female 
migrants, (ii) seven in‐depth, semi‐structured, interviews with selected migrant women, as well as five of 
these women’s family households in rural sending communities, (iii) four urban focus group discussions 
with migrants, and (iv) six focus group discussions with women and men from sending communities.  

First, the survey included 210 female migrants in urban Maseru and Maputsoe: 103 textile workers, most 
of whom worked at three selected factories of varying size and ownership, and 107 domestic workers 
from  four  neighborhoods  of  diverse  income  levels  located  throughout  urban  Maseru.  Two  cases  were 
ultimately dropped from analyses based on their migration and current work status, resulting in a working 
sample of 208 female migrants. Concurrent with the structured interview, we conducted four separate 
focus group discussions with textile and domestic workers: one group consisted of two domestic workers 
and three groups consisted of 8 to 11 textile workers. Details on factory and neighborhood selection and 
sampling of workers are provided in Annex 2.  

                                  Table 1: Descriptive statistics of survey respondents 
                                                                             All    Textile    Domestic 
                                   
                                  N                                         208      102         106 
                                  Age (years)                               31.2     32.2        30.3 
                                  Marital Status                                                    
                                      Single/never married                 36.41    25.49       47.12 
                                      Married (monogamously)               33.98    37.25       30.77 
                                      Married (polygamously)                0.97     1.96        0.00 
                                      Living together/cohabitating          0.97     1.96        0.00 
                                      Widowed                              14.08    18.63        9.62 
                                                            
6
     Discussed further in Annex 1.  

                                                                                                                   11 
 
                                      Divorced                                   3.88       4.90          2.88 
                                      Separated                                  9.71       9.80          9.62 
                                        Total                                    100        100            100 
                                  Marriage                                                                    
                                      Civil rites only                           4.94       6.52          2.86 
                                      Customary rites only                      88.89      89.13          88.57 
                                      Both civil and customary                   6.17       4.35          8.57 
                                        Total                                    100        100            100 
                                  Parental status                                                             
                                      Has children                              74.27      87.13          61.9 
                                      Number living children                     1.39       1.57          1.22 
                                  Education                                                                   
                                      No education                              0.48        0.00          0.94 
                                      Primary, not completed                    11.54       7.84          15.09 
                                      Primary completed                         34.62      33.33          35.85 
                                      Secondary, not completed                  26.92      27.45          26.42 
                                      Secondary, completed                      15.87      21.57          10.38 
                                      High school completed                      7.69       5.88          9.43 
                                      Vocational training                        0.48       0.00          0.94 
                                      Tertiary certificate                       1.92       2.94          0.94 
                                      Other (diploma)                            0.48       0.98          0.00 
                                        Total                                    100        100            100 
 

Next, from the survey data, five women were selected as case studies for further in‐depth interview based 
on  survey  responses  regarding  current  and  family  household  compositions,7  marital  and  motherhood 
status, and work history. Four were textile workers and one was a domestic worker. We contacted these 
selected women’s family households in three rural locations, where we conducted in‐depth interviews 
with the migrant‐sending households, with similar non‐migrant‐sending households nearby, and separate 
focus  groups  with  rural  men  and  women.  Because  domestic  workers  had  unforeseen  difficulties  in 




                                                            
7
  “Current household” consists of those individuals living and eating in the migrant’s home in urban Maseru or Maputsoe at least four days a 
week. “Family household” consists of those individuals living and eating in the migrant’s family home outside of urban Maseru or Maputsoe at 
least four days a week. 

                                                                                                                                          12 
 
participating  in  group  discussions  due  to  employment  demands,  two  additional  domestic  worker  case 
studies were selected and interviewed in‐depth, although their family households were not visited.  

Each activity provided unique insight into the lives of Basotho female migrants and their families.  While 
the sample was not representative, we endeavored to minimize bias by applying objective criteria to the 
choice of locations and within those locations, choosing respondents as randomly as possible. The survey 
provided  a  more  nuanced  and  detailed  picture  of  the  migration  experience  than  the  nationally 
representative data, but on a larger scale than the qualitative methods allowed. It also provided context 
for the qualitative interviews and focus group discussions. Case studies involving in‐depth interviews with 
selected respondents provided a fuller picture of the internal female migrant experience, both the process 
of  migrating,  and  of  living  and  working  away  from  the  family  home,  including  work  conditions,  living 
arrangements, financial activities, and sexual behaviors and relationships. Focus group discussions with 
textile  and  domestic  workers  complemented  these  detailed  stories,  providing  broader,  migrant‐level 
perceptions of these women’s everyday realities. Next, in‐depth interviews with the case study families 
shed light on to the migration decision process – how the decision to send or not send someone is made, 
who makes the decision, why is the decision made regarding who/where/what/when – as well as how 
households manage their finances and household members’ health and education (particularly children). 
Interviews also provided detailed history of household migration and future migration plans, and captured 
the sending household’s perspectives on how it is to have a female member working away from home. 
Last, rural focus group discussions provided insight into communities’ attitudes toward and perceptions 
of migration, particularly perceived risks involved, challenges migrants and their households might face, 
and how migrants and their families are perceived in their sending communities.  

                                    




                                                                                                                13 
 
Part I: The Migration Experience 
1. Overview of Migration Patterns 
Reliance  on  migration  is  deeply  entrenched  in  Lesotho  and  has  historically  been  dominated  by  male 
employment in South African gold and diamond mines. For most of the 20th century, moving across the 
border to work in the mining industry was considered a rite of passage, with almost all able‐bodied men 
being offered a job in the mines. Up to 40 percent of Lesotho’s male labor force was employed in South 
Africa in the 1980s, when remittances accounted for a third of GNP.8 The situation changed dramatically 
in  the  1990s,  however,  as  the  shift  to  more  capital‐intensive  production,  stagnant  gold  prices,  and 
pressure from the post‐Apartheid government to employ more locals led to a drop in demand for Basotho 
miners. By 2002, only 12 percent of households had someone working in the South African mines, down 
from  50  percent  20  years  earlier.9  According  to  the  National  Union  of  Mineworkers,  no  new  workers 
(‘novices’)  have  been  recruited  from  Lesotho  since  2002,10  thus  undermining  what  used  to  be  the 
economic backbone of Basotho villages and rural communities for generations. 

The retrenchment of miners from South Africa has led households to develop new livelihood strategies, 
which, in the absence of local economic opportunities, continue to involve migration. Notably, the decline 
in mining jobs for men has coincided with a growing stream of female migrants seeking employment in 
export garment factories in urban Lesotho (see Figure 1). Fostered by a preferential trade agreement with 
the United States under the African Growth and Opportunity Act (AGOA), the textile sector has become 
the single largest formal employer in Lesotho, providing 39,000 jobs in 2011 and up to 50,000 jobs at its 
peak in the mid‐2000s.11 Despite dominating this area of employment – 90 percent of textile workers are 
women ‐ the majority of female migrants still end up working informally in domestic service or as street 
vendors, and even those employed in textile factories face a high level of insecurity and often bounce 
between  the formal and informal sectors. These figures highlight an  unforeseen  consequence of male 
migrants’ retrenchment from the mines: Basotho women are increasingly compelled to migrate in order 
to support their families, but they are limited to less stable and lower‐paying income opportunities than 
the mining jobs formerly held by the male migrants.  

 


                                                            
8
  World Bank (1995), citing 1986 Lesotho census. 
9
  Boehm (2003). 
10
   Interview with Head of Lesotho Office, National Union of Mineworkers (NUM), Maseru, January 2009 (Crush et al., 2010). 
11
   UNCTAD (2012). 

                                                                                                                             14 
 
Figure 1: Employment in South African Mines and Lesotho Garment Factories, 1990‐2006 (Crush et al., 
2010)  




                                                                                                                             

Despite  the  fact  that  an  increasing  share  of  women  are  now  the  main  providers  of  income  for  their 
households, their migration experiences are significantly different from men’s. Importantly, women are 
less likely than men to engage in cross‐border migration. Although the share of Basotho women residing 
in South Africa has doubled over the last decade, from 4% in 2004 to 8% in 2014, they remain almost half 
as  likely  than  men  to  do  so  (14%  in  2014).  Moreover,  whereas  men  have  largely  kept  their  jobs  as 
mineworkers, women tend to work in the informal sector, mostly in domestic service (50%), small trade 
(9%) or commercial agriculture (5%) (Crush et al., 2010). The informality of women’s work opportunities 
in South Africa is a source of risk, since unregistered migrants can be arrested or deported and are often 
forced to spend a large part of their income on bribes when crossing the border.12    

Figure 2. Migration trends from 2004 to 2014 (DHS) 




                                                            
12
   South Africa’s migration policies have recently tightened and remain the topic of considerable debate. As recent as 2014, cross‐border, 
transit, quota, and exceptional skills work permits have been repealed, while a critical skills work visa has been introduced. In response, 
Basotho are increasingly turning to risky and illegal alternatives to cross the border. For further information on these policies, see 
http://www.acts.co.za/immigration‐act‐2002/index.html.  

                                                                                                                                               15 
 
              MIGRATION TO SOUTH AFRICA                                                            INTERNAL MIGRATION




                                                                                                                      18%
                                                                                             17%




                                                                                                                                                    16%
                                                                                                                            16%
                                                                                                   15%
                                           15%




                                                                                                                                                          14%
                                                 14%




                                                                                                                13%
                                                                                       13%




                                                                                                                                             13%
                                     12%
                        11%
              11%
         8%




                                                                         8%
                                                                    7%
                                                               4%
              ALL                      MALE                    FEMALE                        ALL                  MALE                       FEMALE

                              2004         2009        2014                                              2004         2009            2014
                                                                                                                                                                   

The decline in mining jobs for men and the relative difficulty for women to work in South Africa led to a 
spike in internal migration from 2004 to 2009, which has largely been maintained in 2014. As internal 
migration has become the dominant livelihood strategy in Lesotho, Basotho men and women moving to 
urban areas tend to migrate individually, leaving their families behind, hence reproducing the historical 
migratory patterns of cross‐border miners. While half of the migrants are young and unmarried (see Table 
2 below), approximately a third of both male (39%) and female migrants (34%) are married. Interviews 
conducted for this report revealed that people are often motivated to move away for work in order to 
cover  education  costs  and  other  basic  needs  for  their  dependents.  The  responsibility  to  provide  for 
children  is  particularly  salient  for  women,  13%  of  whom  are  widowed,  divorced  or  separated,  and 
therefore the sole caretakers. Notwithstanding the significant economic benefits of migration, segregated 
migration patterns of men and women have altered the social fabric of Lesotho, with detrimental effects 
on health, family structures, and the institution of marriage.   

    Table 2. Characteristics of male vs. female internal migrants (DHS, 2014) 
                                                                                                                                   
                                             MALE               FEMALE                                                            MALE               FEMALE 

                     
    Age group                                                                     Highest educational level                        
    15‐19                                  24.88              31.38               No education                                    10.42            1.73 
    20‐24                                  22.53              22.01               Primary                                         43.16            29.29 
    25‐29                                  15.70              16.51               Secondary                                       36.76            54.47 
    30‐34                                  12.11              9.81                Higher                                          9.67             14.51 
    35‐39                                  8.88               7.00                Total                                           100.00           100.00 
    40‐44                                  6.45               4.75             
    45‐49                                  4.36               4.71                Household wealth level                           
    50‐54                                  3.32               2.43                Poorest                                         22.50            20.44 
    55‐59                                  1.76               1.40                Poorer                                          21.79            20.03 
    Total                                  100.00             100.00              Middle                                          20.49            20.42 
                                                                                  Richer                                          18.68            18.53 

                                                                                                                                                                16 
 
    Marital status                                         Richest                           16.54  20.59 
    Never married          56.75        52.68              Total                             100.00  100.00 
    Married                38.56        34.38            
    Widowed                1.77         7.61             
    Divorced               2.93         5.34             
    Total                  100.00       100.00           
                                                                                                        
 

 

2. Migration from the Households’ Perspective  
Determinants of migration 
 The results of our fieldwork indicate that female migration in Lesotho is primarily driven by economic 
“push” factors, often due to shocks to the family household, such as job loss, death, or bad crops, rather 
than “pull” factors. These push factors are  closely  linked with overall economic  circumstances in rural 
Lesotho and many households’ existing dependence on remittances.   

Livelihoods  in  rural  Lesotho  typically  revolve  around  subsistence  agriculture.  Outside  of  farming,  local 
work consists of odd, piecemeal jobs that are inconsistent and pay little. For most families, however, this 
is not enough. They struggle to feed their families and keep their children in school, much less pay for 
major expenses or recover from economic shocks. Given limited local options, most households look to 
employment options outside their village. Rural communities understand these opportunities to vary by 
sector, location, salary, and stability. Rural households previously opted to send males away for work and 
often to the mines in South Africa. This is in part due to historically patriarchal norms, and in part because 
these jobs are seen to be the most lucrative and attractive: they pay the best and are more stable and 
longer‐term than other “male” jobs, such as in construction or agriculture, which tend to be project‐based 
and/or  seasonal.  Given  Lesotho’s  historical  gender  norms  and  work  opportunities,  rural  communities 
understand “migration” as being mostly to South Africa and being done by males. However, in response 
to  retrenchment  from  the  mines,  or  men  becoming  ill  and  returning  home,  households  send  other 
members away for work both to recover from lost remittances, and to diversify their sources of income.  

Consistent  with  the  nationally‐representative  data,  rural  communities  understand  job  prospects  to  be 
moving more in favor of women: domestic work is in high demand both in South Africa and urban Lesotho 
and textile jobs are now perceived to be easier to get than mining or construction jobs. In contrast to male 
migration  to  South  Africa,  communities  understand  internal  moves  for  work  –  typically  for  factory  or 


                                                                                                                 17 
 
domestic work ‐ as mostly done by females.  While our sample of migrants is small, our survey data also 
evidence the shift toward female migration: at the time they first moved for work, almost one‐fourth of 
respondents experienced household job loss, the majority of which belonged to males (77 percent), and 
one‐third experienced a death in the family, also the majority of whom were male (67 percent). However, 
female  migrants  also  move  in  response  to  other  household  shocks:  28  percent  of  respondents 
experienced a major crop or livestock loss at the time they first moved away for work.   

Education is another important “push factor” linked to female migration, although it operates differently 
for younger and older women. First, primarily for younger women, dropping out of school due to lack of 
finances serves as an impetus to move. Many migrants reported dropping out of school because their 
parents  or  siblings  could  no  longer  afford  their  school  fees.  It  is  often  after  that,  and  related  to  the 
household’s inability to pay, that women move for work. These women also find that, since they are no 
longer in school, they are a burden to an already financially strapped household. Second, for older women, 
education is linked to the purpose of migration, as children’s school fees and related expenses are key 
motivating push factors and serve as a priority for women’s remittances. 

Overall, these “push” factors – death, job loss, crop failures, and education ‐ are the main drivers of female 
migration in Lesotho. “Pull” factors are not as important, although established personal networks ease 
and expedite the process, and in rare cases start it. This is discussed in more detail below.                    

Perceptions of migration  
Rural communities generally understand “migration” to apply to those crossing international boundaries; 
they do not often use the term “migrant” for those who move internally, most likely due to Lesotho’s 
history of male migration to South African mines. They have different terms for migrants based on the 
work they do, “Some are called  ‘Mapetoria’ (Pretorians), others are just called ‘Mamaenara’ (Miners), 
others  are  called  ‘Makhomosha’  (vendors)  and  women  are  called  ‘Makitjikitji’  (Kitchen  girls)”;  “’ma 
weekend’, Weekenders, that is people who come home on a weekly basis”. Despite the different names, 
the most commonly used term sums up the harsh reality in which communities see these migrants to be 
living: “Baitsokoli”: strugglers. “We call them that because some will go out and find little jobs to sustain 
their lives”.  

Rural perceptions of migration are overwhelmingly negative: many understand migrants to be those who 
move away and come home just to die from illness. Older, hardened perceptions most likely stem from 
males returning from South Africa and dying from HIV, or disabled and very ill. More recent perceptions 

                                                                                                                       18 
 
have grown to include female migrants’ working conditions: how little they are paid and how exploited 
they are. They believe that textile workers are insulted and oppressed by their Chinese employers; they 
work  in  very  cold  conditions  and  inhale  dangerous  chemicals;  witchcraft  sometimes  happens  among 
factory workers trying to vie for better positions; and “thugs” in urban areas steal from them. They also 
believe domestic workers are sexually harassed by their female bosses’ husbands; they are treated “like 
slaves”, working from dawn until dusk; and paid very poorly. Overall, rural communities understand the 
work that migrant women do to be in extremely harsh conditions and for women to be vulnerable and 
cheated by men.  

Aside from working conditions, rumors and thoughts about migrants themselves abound. Both men and 
women  in  rural  communities  believe  migrant  men  engage  in  extramarital  relations:  they  spend  their 
money  on  other  women  and  remit  a  smaller  percentage  of  their  money.  Multiple  stories  emerged  of 
miners  moving  away,  starting  new  families  and  never  returning,  leaving  their  families  to  fend  for 
themselves. Female migrants are not held in entirely favorable light either, although perceptions varied 
by gender: rural men see migrant women as succeeding professionally because of sexual relations: “It is 
women because they have a lot of challenges. Some of them get jobs as a result of sexual favors. Men do 
not usually face those challenges. Women do not even go home often, so it is highly probable they will 
engage  in  other  extra  affairs”.  In  contrast,  some  rural  women  see  migrant  women  as  engaging  in 
extramarital relations out of spite (“Men will start and women will revenge on them by also doing the 
same”; “Women do engage in extra relationships if their husbands do not give them attention any more”) 
but also due to a newly enjoyed freedom. Perceptions were also sector‐specific: textile workers are often 
seen  as  “promiscuous,  enjoying  cohabiting  with  other  men”,  while  domestic  workers  are  rumored  to 
“bring their boyfriends over while their employers are gone” or steal their employers’ husbands. People 
also dismissed women working in South Africa as “acting as a man’s wife”, living with him and making his 
home as a way to live more comfortably and supplement their income.  

 
Prevalence and necessity of migration 
A brief look at the national data shows that despite half (43%) of Basotho households reporting at least 
one  member  living  away,  migration  tends  to  be  a  survival  strategy  rather  than  a  strategy  for  creating 
wealth. Remarkably, rural households with only internal migrants are as poor than households without 
any migrants: more than a third (32%) of households with members elsewhere in Lesotho are among the 
poorest, compared to 31% of non‐sending ones (see Figure 3). Having migrants in South Africa, however, 

                                                                                                                  19 
 
is associated with a much lower probability of being very poor (17%) and a correspondingly much higher 
chance of falling into the top two wealth quintiles (31%). Consistent with these findings, an earlier World 
Bank report also suggested that migration is only effective in sheltering households from poverty when 
“migration is directed outside the country and the migrants are men.”13 Whether migrants to South Africa 
are able to remit more money or migrants within Lesotho are moving in response to pre‐existing poverty, 
internal migration seems to be correlated with lower benefits to the sending household.  

Figure 3. In rural areas, RSA‐sending households are better off and domestic‐sending households as poor as 
non‐sending households (DHS 2014) 




                          RSA ONLY                 17           26        26        23        8
                                                                                                  poorest
                                                                                                  poorer
                          LSO ONLY                         32        27        20        14   7   middle
                                                                                                  richer
                                                                                                  richest
                  NON‐SENDING                              31        27        23        13   6


                                                                                                             

Fieldwork  findings  are  consistent  with  these  data.  First,  rural  communities  see  migration  as  a  survival 
strategy, and not a newfound freedom or opportunity for the migrants: they characterize migration as a 
“necessary  evil”.  As  such,  most  households  send  a  family  member  away  for  work.  In  fact,  in  the  rural 
communities  we  visited,  it  was  hard  to  find  non‐sending  households.  Most  participants  in  in‐depth 
interviews and group discussions had either migrated for work themselves or had a member(s) of their 
household who did. Furthermore, many households that had not sent a member away either plan to do 
so in the future, or want to but cannot, mostly due to either a lack of financial or social resources to initiate 
the move, or the absence of an able‐bodied adult household member.  

Second,  even  with  remittances,  households  that  send  internal  migrants  are  struggling  financially  and, 
critically, are not seen as better off. Communities see small differences around big holidays and the times 
the migrant comes home to visit, when they bring foodstuffs and other small goods and cash; the rest of 
the time, however, these households are struggling as much as others. More specifically, they see female 
                                                            
13
     World Bank (2010). 

                                                                                                                  20 
 
migrant households as largely just getting by, with few major improvements to their homes or other big 
investments. Interviewers found that the case study families are destitute, with multiple people living in 
huts with one room. “The money is too little. They have a lot to cover such as rent where they are staying. 
They also have personal needs to address. So it is difficult to share the money, which they earn between 
the two families. Those people struggle. We feel for them,” a rural woman stated. Many migrant families 
and  rural  communities  in  general  do  not  see  these  households  as  living  much  different  than  other 
households: “There is really no difference, that is why other family members would leave home too and 
go and work in South‐Africa. Even if one may count the families in this community who have some of their 
families working, we all look the same, they are still struggling to put bread on the table”, a rural man 
noted. Overall, rural communities in our study came to the same conclusion: most migrants do not make 
enough money for the hard and rough work and treatment to be worth it.  

Fieldwork also confirmed that people in rural communities only perceive real changes in household quality 
and wellbeing when a family has a male working in the mines: “The major difference can only be seen in 
a family where the member, often men, is working in the mines in South Africa,” rural man. However, 
households with female migrants do acknowledge their basic needs are met, which might not have been 
the case otherwise: “There is a huge difference now, now I can afford to pay for my sibling’s schools fees”, 
textile worker; “It is still the same except now that I can afford certain things; I am not a beggar anymore”, 
textile case study; “I gain a lot of good things from it. I go to doctors, buy clothes for myself and buy food 
from the money that she sends me”, sending household; “There is only a little difference that we see 
because unlike the first instance when everyone was crowded in one house, you find that now that one 
person is ensuring that everyone is at least getting food, electricity and clothes, soap and Vaseline,” rural 
woman.  

Where to move 
If perceived risks and challenges do influence the migration decision, it is in the destination: South Africa 
comes with higher pay, but also daunting paperwork, fears of human trafficking, higher upfront costs, and 
increased risk, as many cross the border illegally. The costs and benefits of moving to South Africa are well 
known among rural communities, with many sharing stories of individuals being trapped at the border 
and paying large sums to return to Lesotho after overstaying their Visa: “Those that work in South Africa 
say they get trapped in places where they cannot move out without their bosses’ consent. Their passports 
are kept by the employer and they are only released when they are deported to Lesotho. In most cases, 
they do not get paid for jobs they have carried out”, rural woman. “For those who work in South‐Africa, 

                                                                                                            21 
 
most of them do not have visas or work permits so with the little that they have, they spend it extending 
their stay through taking their passports to and from the boarder gate which is more money”, rural man. 
Others tell of men who were handed over to authorities by their employers after months of work, without 
pay. Still, for some, the higher pay offsets the risks and for those who can, go: “It has reasons, those who 
go to Maseru usually cannot afford to go to South‐Africa and those who go to South‐Africa are those who 
look for increased salaries”, rural man.  

Whom to send 
Given the fact that most households still need and depend on remittances, rural communities have mixed 
feelings  about  whom  exactly  they  should  send.  As  stated  above,  households  generally  prefer  to  send 
males away for work first, due to historically patriarchal norms and the higher salaries that mining jobs 
offer. Rural men hold on to this preference more strongly than women do: they feel women should be 
home caring for children and keeping the house: “Well, a man because it is our culture. Women should 
look after the children; the family depends on them to improve”, rural man; their masculinity is still very 
much wrapped up in their ability to provide for their family. However, they acknowledge this is changing: 
“Men and women should discuss things and both have inputs but to be honest women are more listened 
to when they have been working and bringing money home. It is a thing we grew up with as men, knowing 
that a woman is inferior”, rural man.  

Women, however, are split on this: they agree that women are better at raising the children (and thus 
men  should  be  those  moving  away  for  work),  but  also  believe  that  women  are  more  honest  and 
dependable when it comes to sending money home. Women in rural areas think migrant men spend their 
earnings on themselves – other women and alcohol – and fail to remit as much money home as they can: 
“Women leave because men are not sensitive to children’s needs like women. Men do get jobs but they 
do not bring anything back and ‘woman would not do that.’ Even though women earn little, they also 
remember those they have left behind. Men get married wherever they are”; “A woman makes a huge 
difference in the family when she works but when a man does, it is a problem. Men do not often bring 
money home, they support women whom they fall in love with at their new jobs”.  On the other hand, 
rural women worry that the money that working women send home is misspent by men in the family 
household, although this did not come up with migrants themselves.  

Lastly, many  understand a mother being away from  her children  to be an important issue.  Household 
heads, rural community members, and migrants themselves all talk about how women should not be away 
from their children, and that children who do not have their mothers at home behave badly. With their 

                                                                                                             22 
 
mothers gone, many felt that fathers were inadequate caretakers of children, misspending remittances 
or not making sure the children go to school or stay in line, and that children are vulnerable to others 
(“neighbors take of the children”; “if a girl is left behind, one gets worried as to who they engage with 
sexually and if the boys are left, you worry who they bring home”). The community knows the household 
needs the money, but thinks it is not ideal the woman/mother has to move away. In this case, many have 
conflicting views on women moving for work: they mostly think men should move, but believe men are 
more careless and selfish in their remittances while women send more of their income home. At the same 
time, women earn less (and thus send less home) but also take better care of the children. Ultimately, 
rural communities agree that, while it is preferable for a man to migrate for work, families must accept 
whatever jobs they can find (“Daughter? To be honest, I would not like it but I would have to accept it 
because we are driven to go out and find work away from home by difficult circumstances in our villages”, 
non‐sending rural household). 

Impact on family structure 
Given the (perceived) consequences for migrants’ children, women experience stress over whether their 
children are being properly cared for, whether in daycare in urban areas or with extended family in rural 
areas: “We really fear for our children’s safety, we struggle to find the right people to look after them. 
Sometimes  family  members  have  other  things  to  do,  they  may  leave  the  children  unattended  and 
unsupervised. My children are currently living with my uncle because he was the only person I could trust”, 
domestic worker; “It affects us more because sometimes the people we leave our children with are not 
the people we trust”, textile worker. Given the evolving nature of the institution of marriage (see Box 1), 
spouses are not necessarily available to care for children when women migrate. When possible, women 
prefer to leave their children with their parents ‐ typically mothers, since fathers are more likely to have 
died,  and  typically  their  own  parents  rather  than  in‐laws,  also  due  to  increasing  marital  dissolution‐ 
because they are trustworthy and have their children’s best interests in mind. These grandmothers tend 
to be the heads of intergenerational households and serve as a sort of rural base for their children and 
grandchildren.  

The children left behind with grandmothers are often living in very precarious situations. Grandmothers 
report various difficulties in caring for children, often a large number of them, on top of many of them 
being disabled or having difficulty caring even for themselves: “We grandmothers take care of them. We 
struggle along with them”; “They return with the children and it becomes our responsibilities”; “One of 
my granddaughters is actually delinquent and she is moving about all over and making babies”. Those 

                                                                                                                 23 
 
elderly women heading the sending households interviewed had various health ailments: one had high 
blood pressure and visited a clinic regularly for medicine, one reported falling ill and having to leave her 
job, and another was losing her eyesight due to sugar diabetes.  

On  top  of  physical  limitations,  these  women  tend  to  head  large  households  with  inconsistent  and 
insufficient funds. Those that can, brew beer to sell locally, although this is not lucrative and one noted 
the risks involved and stopped brewing: “People would start fighting when they got drunk and I did not 
want any trouble because of that.” In many cases, the fathers of their migrant daughters’ children are 
absent: “[the fathers] are not around; some of them neglect their children. All they do is make children 
and pass by”. Interviewers were surprised by how little farming the rural households were engaged in, 
whether due to a lack of able bodies, climate change, or low agricultural productivity overall. A surprising 
number of households rely solely on migrants’ remittances and old‐age pensions of grandparents living in 
the  family  household.14  Instead,  most  case  studies  were  the  main  breadwinners  of  their  family 
households. However, remittances are often inconsistent: “My daughters are the ones that buy me gas 
when  they  want  to”;  “They  do  it  randomly,  it  all  depends  on  who  is  able  to  send  me  money”.  The 
grandmother of an unmarried domestic worker details the uncertainty: “What gets to me is my son’s [case 
study’s father] working in South Africa as a miner because he barely helps with the children and I have no 
one to seek help from. He knows very well the burden he has left me with of taking care of his children. 
He does not come home often and does not even send money regularly. He does not help much in the 
household necessities.” Further, remittances only cover education costs and basic needs: “I would die [if 
she stopped remitting], I depend on her alone, I would be really affected.” One sending household even 
reported  being  unable  to  feed  children  outside  of  breakfast:  “I  cannot  afford  [children’s  lunch  boxes]. 
They eat breakfast at home and that will be it. They will eat at school when every child is fed at lunch 
hour.”  

 
 



                                                            
14
   According to HBS 2013/2014, Q3, while 15% of households receive an average of M503 per month in old age pensions from the government, 
only people older than 70 are eligible to receive them. Rural households receiving old‐age pensions are nevertheless less likely to report having 
a member move away over the past 12 months. Among rural households, 19% of those without any members who moved away recently report 
receiving old‐age pension, compared to only 16% of those with recent internal migrants. The HBS data do not enable us to identify longer‐term 
migrants however. 

 
                                                                                                                                              24 
 
Box 1: Migrants and marriage in Lesotho  

Marriage remains  common: 64 percent of our survey sample  has been  married at  least once, and of 
those, 89% are married under customary law only, 6% both customary and civil law, and 5% civil law only 
(refer to Table 1). However, qualitative work suggests that the institution is changing. First, it points to 
high  rates  of  infidelity,  and  with  it  some  level  of  acceptance  for  this  and  having  multiple  partners  in 
general (although still frowned upon). Marital dissolution is increasingly common: “I think it is all the 
same, these children all return home from failed marriages,” rural women, and marriage overall fragile: 
“A man can still separate from you when you live together so distance does not matter. When a man no 
longer loves you, you have to accept it because there is nothing you can do about it. Even if you worked 
hard and gave him money at the end of the month, once he does not love you it is over”, textile worker. 
Divorce is not very common, in part because it involves extended family in rural areas. Instead, couples 
separate  and  men  (re)marry.  Second,  migrant  women  are  choosing  not  to  remarry  after  divorce  or 
becoming widowed. Instead, they value their independence too much, and some even left less‐than‐
ideal circumstances with spouses to move in the first place.  

One of our key hypotheses going into this study regarded how having females living and working away 
from home influences marital dynamics. Although we probed on this specifically, we did not find female 
migration to have any major impact on bargaining power with their husbands – a finding consistent with 
one of the few studies that has investigated the topic (Chaka, 2011). Rather, women often buy goods 
themselves  for  their  families  in  urban  areas  to  bring  home  to  their  families,  talk  with  the  family 
household on how to spend the money, or willingly give the family household complete control over the 
money (as a “gift”). There is little room for flexibility in how money is spent anyways: any money earned 
goes to covering basic expenses and school costs. Still, women reported a high degree of control and no 
conflict over financial decisions in both their current and their family household, and over their personal 
income  as  well.  And  while  not  directly  assessed,  women  did  not  bring  up  the  issue  of  gender‐based 
violence during any of our qualitative work. 




  3. The Perspective of Female Migrants 
  Based on our fieldwork, we characterize two groups of women who tend to move to urban areas for 
  work in Lesotho. One group consists of slightly older women (25‐40 years) with children who move in 
  order to support them. For these women, some shock usually occurred to motivate their move: she 
  never married and her parents cannot provide for her and her children, her husband left and did not 
  return, they separated (or, less common, divorced), he died, he lost his job, or the household had a bad 
  crop or property stolen. These women are more likely to start in or transition into textile work. A second 
  group consists of younger, unmarried women (15‐30 years) who drop out of school because they or 
  their families can no longer afford the fees, which is often due to job loss or a death in the family, or 
  they finish school and find their parents can no longer support them. They understand themselves to be 
  financial burdens on their parents and move to try to support themselves and their families. They tend 

                                                                                                                            25 
   
to move for domestic work because this work has no minimum age restriction and demands little 
experience and education.  
 
The experience of textile workers 
Female migrants working in the textile industry in Maseru/Maputsoe tend to be mothers who move in 
order  to  support  their  children.  Textile  workers  in  our  survey  were  on  average  32  years  old  with  1.6 
children. Eighty‐seven percent were mothers. Almost 25 percent experienced a loss of employment in the 
household at the time they first moved for work (of these, nearly 40 percent was her husband, 27 percent 
her father, and 14 percent her brother). Forty percent experienced a death in the family: 15 percent a 
husband and more than half of these women had a parent die. Thirty‐four percent experienced a major 
crop or livestock loss.  

Overall,  textile  workers’  experiences  are  marked  by  the  more  formal  nature  of  their  employment: 
contracts, legal representation, and benefits provide them greater flexibility and more independence than 
other sectors would. This formality is linked to their intentions to stay in urban areas, the processes of 
finding and starting a job, and their work trajectories and future plans. It is also related to textile workers’ 
general experiences living and working away from home, which involves increased financial and personal 
freedoms, and new challenges as well. These pros and cons are discussed in more detail in Part II. 

Textile workers tend to move with short‐term goals in mind: paying for their children’s education, related 
fees, or helping their family household. However, they often end up staying longer than expected. Once 
they move for work, these women appear to take one of three different paths. One, they realize how little 
money they are able to earn and save, spending most of their money on living expenses and remitting 
what they can. What they send home does not go very far, covering school fees, some food, and other 
basic  necessities.  Unless  the  household  has  other  sources  of  income,  it  becomes  dependent  on  their 
remittances, making it hard for the woman to leave the job. Two, the woman does not leave the job, but 
in fact is retrenched. Three, the woman continues sending money, but actually chooses not to move back 
home. It seems this group is torn, and is often comprised of those women with no or few kids residing in 
the family household: they grow accustomed to the urban lifestyle and, while they miss their families, do 
not want that quality of life again. Rather, they enjoy electricity and their independence, even if life is 
hard and more expensive: “We want to start over here, we are now used to electricity and the city life. 
Life in the rural is hard, here things are improved”. 



                                                                                                                  26 
 
Among survey respondents, textile workers have been working for an average of 8.3 years in the industry, 
with their current employer for an average of 5.5 years, and living and working away from home overall 
for an average of 10. One‐third has had other paid work away from home, more than half of which was 
domestic  work.  Eight  percent  has  previously  worked  in  South  Africa,  almost  all  of  which  was  in  the 
domestic sector.  

When  it  comes  to  where  to  move,  textile  workers  are  drawn  to  a  specific  location  (e.g.,  Maseru  or 
Maputsoe) because they have a family member or friend already living there with whom they can live 
while they search for a job and then their own place to rent. About 60 percent of textile workers learned 
about their job through family or friends. Personal connections do not help in getting a job at a particular 
factory, but can help in navigating a new city and affording the move by providing temporary housing, and 
perhaps addressing some of the potential migrant’s concerns prior to migration. Another factor is distance 
from  home  and  ability  to  visit  family  easily.  For  those  who  can,  many  women  choose  a  particular  city 
based  on  distance  from  their  family  household:  “Some  people  indicate  that  Maseru  is  too  far  so  they 
prefer to go to Maputsoe as it is closer to home”, rural woman.  
  
Most textile workers do not have a job prior to moving (12 percent did), but rather move to where they 
know someone, then wait outside factory gates until they get a job. Almost all textile workers surveyed – 
93 percent ‐ applied for their job by waiting outside the factory gate, which can take time. Women waited 
an average of 36 days to apply for their current job, with one waiting an entire year. Getting hired at a 
factory for the first time is seen to involve a bit of luck. Many factories seek some experience so they do 
not  have  to  train  workers,  and  the  supply  of  women  looking  for  work  is  deep.  Once  in  the  garment 
industry, however, women feel that their employability increases with work experience and on‐the‐job 
training.   

Textile workers generally sign a contract: 92 percent of textile survey respondents did, and most of those 
who did not reported being casual employees (still on probation). However, many women do not know 
the terms of the contract, such as employment duration or sick and maternity leave, and perceive the 
terms to be non‐negotiable anyways. For those who (think they) do know the terms, their understandings 
of these rules and regulations vary widely. They report that contracts last anywhere between one month 
and four years. Most telling is that contracts are in English. At best, someone in Human Resources goes  

 


                                                                                                                  27 
 
    Case Study 1: “Lerato”, textile worker  
    Among the 208 workers interviewed for this study, the research team identified a small subset for 
    further  investigation.  For  these  “case  studies”,  the  team  conducted  detailed  semi‐structured 
    interviews with the migrant and then visited their family household to get both sides of the migration 
    story. The following is one such case study.  

    “Lerato” is a 35 year‐old widow with two children. When her husband, a contractor, died, they had 
    long been separated and, according to her mother, “his family did not accept [her] as their daughter 
    anymore. [She] had to go back home because the marriage had not been legitimized according to the 
    law.” Shortly thereafter she decided independently to move away for work, recognizing her family’s 
    struggles to cover their basic needs. She has been living and working away from her family household 
    as a textile worker at the same factory in Maseru since she left home ten years ago. When she first 
    moved, she did not have a job lined up but had heard of the opportunity through her sister. Despite 
    hearing rumors that “textile workers become sick and die from tuberculosis and HIV”, she moved to 
    Maseru out  of necessity  and “because there was  no other job [she] could do since [she] [was] not 
    educated.” She borrowed money from her sister, who also worked in the textile industry, and spent 
    M60 on transportation and M400 on setting up her new home. She got her current job after waiting 
    only one day at the gate, although acknowledges that it is difficult to find work without qualifications. 
    After a 6‐month probation period, she signed a non‐negotiable 12‐month contract that has since been 
    renewed. Overall, she is unsatisfied with her job and would not recommend it, although thinks she will 
    still be living and working away from her family in five years doing similar work. Her mother believes 
    she would move to South Africa for the higher pay, but thinks Lerato “is afraid she would get arrested 
    because she does not have a work permit”. Ideally, she would be living closer to her family and sewing 
    her own work because she “loves being independent”. 

    Lerato has two children, one who lives with her and goes to school in Maseru (a 15 year old 
    daughter) and one younger daughter (11 years old) living in her family household with her mother. 
    She visits her family household once a month, traveling by public transportation and paying M94. 
    She has a boyfriend in Maseru – the one partner she has been with since her husband died. She 
    earns M1,128/month. She is the breadwinner of both households and, given her high living expenses 
    in Maseru, she rarely has any money left over at the end of the month (“all that is left is spent on 
    [her] children’s needs”). Still, she manages to send money home regularly and save with a stokvel. 
    Despite having a bank account for payment purposes, she prefers stokvels because there are no fees. 
    She remits money through a family member or friend and this money primarily goes toward 
    foodstuffs, children’s education and other related expenses. She is a member of a union.  

    Lerato’s family household consists of her mother and her daughter. She has two brothers who live in 
    Bloemfontein and two sisters, one who works in Maseru and one who lives in Mafeteng, near her 
    family household. Her mother is losing her eyesight due to sugar diabetes. She is too young to 
    receive her old age pension, and lives off of Lerato’s remittances and any other money her children 
    send home, which is too inconsistent to count on. 

 



                                                                                                            28 
 
through the contract with the employees; at worst, they cannot read it in English and employers do not 
translate the terms into SeSotho, but just tell the women where to sign. Workers do not remember what 
was in the contract and few, if any, keep their own copy.   

Because textile workers tend to have children to support, they do not see going back home as an option. 
They tend to stay at a specific factory as long as they can, which is usually determined by the current size 
and number of orders. When retrenched, women stand outside factory gates until they are hired again or 
work  piecemeal  jobs  to  cover  costs  in  the  meantime.  When  given  the  hypothetical  scenario  of 
retrenchment, few talked about moving home, but rather stressed the need to stay away and find other 
work given their family’s  dependence  on their remittances: “I would look for another job  because my 
youngest child still needs financial care. He is in a private school... I would go for anything that would get 
me  money”;  “Nothing  at  all,  we  are  hopeless.  I  would  go  and  look  for  another  factory  job”.  These 
intentions are also evident in survey data: 70 percent of textile workers expect to be working away from 
home in five years, almost 65 percent of whom expect to still be working in the textile industry.  

The experience of domestic workers 
As noted above, the decision of  when women move for work is linked to household finances. The first 
group of female migrants moves to support their children after some household shock. Domestic workers 
in Maseru generally belong to a second group, which consists of younger women who drop out of school, 
often also due to household financial challenges. These women tend to migrate because they see moving 
for work as one of the few opportunities for them to keep busy and to help their family. They choose 
domestic  service  because  the  work  does  not  have  an  age  restriction  and  demands  less  education  and 
experience than other sectors. As such, migrant domestic workers are more likely to be single and not 
have any children. Among survey respondents, domestic workers were on average 30 years old – slightly 
younger than textile workers ‐ although their age range was quite large: 15 to 73. Almost half were single 
and less than one‐third was married. Almost 40 percent had no children.  

Overall,  domestic  workers’  experiences  are  strongly  influenced  by  the  more  informal  nature  of  their 
employment, relative to textile work: they lack contracts, legal representation, and benefits, resulting in 
little  autonomy  and  greater  vulnerability  to  the  personal  and  professional  nature  of  their  specific 
employer. Like textile workers, this lack of formality is linked to their intentions, the processes of finding 
and starting a job, and their work trajectories and future plans. The informal nature is also related to their 




                                                                                                              29 
 
overall migrant experiences, including living and working conditions, financial inclusion, and sexual health, 
also discussed in Part II. 

Similar  to  their  initial  motivations,  domestic  workers’  intentions  differ  from  those  of  textile  workers. 
Domestic workers are somewhat less likely to see themselves living away from home in five years (57 
percent) and only half of those expect to still be domestic workers. That domestic workers are less likely 
to intend to stay away from home evidences their different reasons for moving: they are less likely to be 
supporting children back home, and more likely to be young and unattached. As one domestic worker’s 
sending household said, the migrant is “still young and has her whole life ahead of her”.  

Regarding the decision of where to move, the most important factor is where the jobs are. Unlike textile 
workers, who move to a specific location where they know someone and then look for a job, domestic 
workers tend to move for a specific job, which is lined up in advance through personal networks. Almost 
85 percent of surveyed domestic workers reported learning about their job through family or friends. They 
also learn about potential employers through neighbors, pastors, or other community members, as well 
as over the radio, although this is less common. The majority has a job lined up before moving for work ‐ 
60 percent of respondents – and many of their employers provide financial assistance for transport to the 
urban area, with some even picking the domestic worker up in their village. Importantly, few domestic 
workers sign a contract (less than 3 percent of domestic survey respondents did). Instead, some discuss 
terms of employment with their employer, although the majority simply accepts work conditions as non‐
negotiable expectations of the household head.  

Surveyed domestic workers’ work patterns and trajectories differ from textile workers: they have lived 
and worked away from home for an average of 5.8 years, have worked in the domestic sector for 5, and 
with their current employer for 3, all less than the corresponding averages for textile workers. Similar to 
textile workers, about 7 percent of domestic workers have worked in South Africa previously. Surprisingly, 
almost a third of survey domestic workers had previously worked in the textile district in Lesotho prior to 
their current job, indicating a higher than expected degree of bi‐directional movement between these 
two industries.   




                                                                                                                  30 
 
 

     Case Study 2: “Mateboho”, domestic worker 

     “Mateboho” is 19 years old. She is single and has no children. She has completed some secondary school 
     but had to drop out after her mother died. Her father migrated to South Africa for mining work when 
     his  first  child  was  born  and  has  since  remarried  and  started  another  family.  He  stopped  paying 
     Mateboho’s  school  fees  when  her  mother  died.  In  addition  to  her  mother’s  death,  her  family 
     experienced crop loss at the time she first moved for work, which was a little under a year ago. Not 
     being able to attend school, she moved in order to support her family, as well as to avoid what she sees 
     as destructive lifestyle choices: “I had just realized a lot of young people in my village do not seem to 
     have self‐respect and that they behave in ways I do not like. I wanted to make sure that I do not end up 
     like them … I could not just sit around and do nothing because I did not want to end up doing things that 
     would end up embarrassing my father.”  

     Prior to moving, she secured a job as a domestic worker through her grandfather’s younger sister, who 
     came and asked Mateboho’s grandmother if she had a problem if Mateboho took the job in Maseru. 
     She  paid  little  to  move  for  work,  since  the  employer  provided  transportation.  Overall,  she  is  very 
     satisfied with her job and would recommend it. If she lost her current job, she would stay and look for 
     work: “I would try and find another job because we would struggle like we had been before I came to 
     work in Maseru”; of most importance to her is paying for her younger siblings’ education so they can 
     stay in school. She thinks that working in a shop would provide more income for the family household. 
     Her grandmother also believes that textile work would pay better. Still, she does not think she will be 
     living and working away from home in five years. Instead, she hopes to marry, perhaps her boyfriend 
     from her home village.  

     She earns M450/month and is paid in cash. She saves M100/month informally and reports sending 20% 
     home through friends, although her grandmother says she does not send money home as regularly.  

     Her family household consists of her grandmother, who is a widow, and a revolving combination of her 
     own children and grandchildren. She had ten children, but only three are still alive, including Mateboho’s 
     father. Mateboho has two brothers, one of whom still lives in the family household and goes to primary 
     school. The grandmother lives mostly with her grandchildren in a household that seems quite fluid: her 
     children often depend on her to care for their children, but she often sends them back to their parents 
     because  she  “no  longer  has  the  capacity  and  means  to  provide  for  them”.  Importantly,  Mateboho’s 
     father sends money infrequently and oftentimes not at all; the grandmother instead survives on her old 
     age pension, what little property she has, and the little remittances she receives from Mateboho. 

  
Migrants’ perceptions and actual experiences 
Migrants’ perceptions of migration prior to their initial move away for work are very similar to those of 
rural communities. They had heard that working conditions for female migrants are brutal: women 
employed in the textile sector work with chemicals and in very cold temperatures, and they are often 


                                                                                                                   31 
 
harassed and belittled by Chinese employers. Domestic workers work like “slaves”, all day and all night 
with few breaks and little time to themselves.  
 
Women’s actual experiences varied in how they compared to their perceptions prior to moving. Some 
found their working and living arrangements to not be very different from what they expected – they 
expected it to be hard work and it is. “I heard nothing good about it to tell the truth, they said it is difficult. 
Back then I could not tell what they were talking about but now I see… the hardships of staying here”, 
textile case study. “Paying for everyday needs is stressful because what we earn is little,” textile worker. 
Some were happy that it was not as bad as they thought it was going to be, although this group consists 
mostly  of  domestic  workers  who  have  very  positive  relationships  with  their  employers:  “I  got  good 
treatment  to  be  honest  but  I  still  heard  sad  stories  from  other  domestic  workers  about  the  nasty 
treatment they endured”. A third group, the largest, found living and working away to be tougher than 
expected or were disappointed that their lives did not improve immediately: “I initially thought my life 
would change, as well as the lives of my children”, textile case study.  
 
Importantly,  migrants’  needs  and  ability  to  support  their  children  and  family  household  outweigh  any 
negative light in which they perceive migration and female migrants in general. While it is not ideal that 
they live away from their children – and most had a difficult time leaving those behind – female migrants 
do  what  they  can  to  make  their  living  and  working  arrangements  tolerable.  They  tend  to  accept  the 
conditions because the alternative is always worse: “I think people endure the pain because they know 
what is at stake when they lose the jobs they have. The problems which they have left back home are 
much worse than the bad treatment,” domestic worker. 
 
 
                                    




                                                                                                                32 
 
Part II: Challenges and Opportunities  
 
“I would like them to know women are the ones who take care of their families and when they go for 
workplaces far away from home, it does not mean they enjoy it. Most of their husbands left or died and 
for them to go out it means it is hard so they should protect women’s needs. Women should earn more 
money so that they could be able to take care of their family members whom they have left behind”, case 
study. 
 
In  this  section,  we  turn  our  attention  to  the  challenges  faced  by  migrant  workers,  and  ask  what 
opportunities exist for policies and programs to support these workers and their families. The application 
of a migration lens – particularly that of the expanding female migrant population ‐ offers a fresh approach 
and  new  insights  to  familiar  policy  questions  regarding  employment,  urban  development,  financial 
inclusion, health, and education.  
 

1. Quality of Employment 
Working conditions of textile workers 
The  results  of  our  fieldwork  are  consistent  with  previous  reports  of  textile  workers’  working 
conditions.15,16,17 Commonly experienced workplace problems reported by respondents are verbal abuse 
and  harassment  from  employers,  very  cold  temperatures,  hazardous  chemicals  and  machines,  job 
insecurity if they do not meet their employer’s expectations, and poor conditions, including lack of running 
water  and  working  toilets  at  times  (“when  water  gets  finished  at  work  sometimes  we  drink  from  the 
toilets. They do not let us go home when there is no water”). Twelve percent of textile workers reported 
being  harassed  or  threatened  in  the  workplace.  However,  sexual  relations  between  employers  and 
employees appeared to sometimes be linked to promotion or preferential treatment.18 Qualitative work 
points  to  textile  workers’  vulnerability  in  such  relationships:  women  enter  them  as  a  means  to 
employment benefits, but often suffer worse conditions when the relationship sours or the women do 
not adhere to the employers’ demands. One group noted that such incidences are likely to increase as 


                                                            
15
   International Labor Organization. (2013). 
16
   Pike and Godfrey (2014). 
17
   They’Daemane, Moses M. M. (2014).  
18
   Despite explicitly asking about transactional sex in our survey, only 8% of survey respondents reported having sex for money or gifts in the 
past 12 months. Still, such behavior among female migrants emerged in qualitative work with rural communities and female migrants to be 
perceived as occurring.  

                                                                                                                                               33 
 
“men are increasing in number in the factories and so are women, so there is a high likelihood of it taking 
place”.  

Most factories operate at least five days a week, with work on Saturdays as orders demand, and Sundays 
off. The typical workday is from 7am until 5pm, with the gates closing promptly at 7am. Workers do not 
earn paid leave except in the case of illness proven with a doctor’s note, and hence they hesitate to take 
any time off.19 On average, textile respondents are not satisfied with their job (3.3 on 1‐5 scale, with 1 
being  “very  satisfied”,  3  being  “indifferent”,  and  5  being  “very  unsatisfied”)  and  are  not  likely  to 
recommend their job to a family member or close friend back home (3.3 on a 1‐4 scale, with 1 being “very 
likely” and 4 being “not likely at all”).   

Despite little job satisfaction, there is evidence that some factories have improved conditions with the 
help of various programs, including Better Work.20 Better Work was a partnership program of the ILO and 
the IFC that provided assessment, advisory, and training services to the industry in Lesotho from 2010 to 
2016. The initiative further addressed common workplace issues – harassment by supervisors, violations 
of occupational safety and health requirements, and compensation – through various training products, 
including Supervisory Skills, HR Management, and Occupational Safety and Health. A 2013 assessment 
found increased compliance efforts with regards to discrimination, union operations, minimum wages, 
contracting procedures, discipline and disputes, and OSH management systems.21  
 
While not entirely satisfied with their efforts,22 textile workers acknowledged the Ministry of Labor and 
other associations/unions at their disposal, as well as a committee to help with workplace conflict: “To 
solve conflicts amongst ourselves as employees, there is a committee chosen by us which deals with such 
issues,  they  sit  us  down  and  talk  to  us”.  Textile  workers  are  highly  unionized  (54  percent  of  survey 
workers). They are represented by five sectoral unions: the Lesotho Clothing and Allied Workers’ Union 
(LECAWU), the Factory Workers’ Union (FAWU), the National Union of Textile (NUTEX), the United Textile 
Employees (UNITE), and the Voice of Workers (Lentsoe La Sechaba). They report that the factories tend 



                                                            
19
   Lesotho’s labor legislation is mainly documented in the Lesotho Labour Code 1992, with additional amendments made in subsequent years, 
including those specific to the treatment and prevention of HIV. The laws include the ILO’s core conventions, including no child or forced labor, 
non‐discrimination, freedom of association, regulated working hours of 45 normal and 11 hours of overtime a week, and minimum leave. 
Additional codes of conduct include no forced labor, payment of minimum wages, and health and safety, and sexual harassment. 
20
   World Bank (2015). 
21
   International Labor Organization (2013). 
22
   Despite union membership among textile workers being around 50%, their ability to challenge constraints to labor law effectiveness remains 
limited (They’Daemane 2014).  

                                                                                                                                               34 
 
to stick to the 11 hours/week maximum for overtime as cited in labor codes (much to the frustrations of 
the workers, who want the extra pay), and that they have some sort of maternity and/or sick leave.    
 
Working conditions of domestic workers 
Domestic workers also cite workplace problems, although as informal sector workers, their challenges are 
quite different in nature from those reported by textile workers. Domestic workers report terrible working 
hours – essentially all day, seven days a week, harsh treatment from employers, little privacy or time to 
themselves,  and  very  low  pay  (respondents  earn  an  average  of  M590,  ranging  from  M350‐M1,200). 
Qualitative  work  suggests  that  domestic  workers  are  more  vulnerable  than  textile  workers  to  sexual 
harassment by their employer, although no migrants reported experiencing such behavior: “I had heard 
that sometimes domestic workers are sexually harassed by the husbands of their female bosses especially 
during times when the woman is away on work”, domestic worker. Almost all domestic workers live with 
their employers, often sharing a room with the children they care for, leaving them with little autonomy 
or time spent outside the employer’s family. In the worst cases, employers do not pay domestic workers, 
pay them less and/or less often than the workers expected, they demand more and different types of 
work than expected, decide how to spend the employee’s money, do not feed them, ask them to watch 
other people’s children, or abuse and harass them.  

Unlike  textile  workers,  who  are  represented  by  a  number  of  formal  unions,  no  legal  oversight  or 
frameworks exist for domestic work in Lesotho. Few domestic workers report currently being part of a 
union (only two in the survey) or ever previously part of a union (four in the survey). Related to workplace 
formality is migrants’ perceived ability to negotiate contracts and/or working conditions, and their desire 
to do so. That few domestic workers even sign a contract signals their legal vulnerability to their employer, 
and sets a precedent that they have little, if any, rights or voice to negotiate work conditions or concerns. 
It essentially places them at the mercy of their employer. Because of this, domestic workers tend to accept 
their working conditions as they are, rarely demanding or expecting any changes: “I have learned that 
there are a lot of challenges in each job, hence moving from one job to another is not advisable. Personally 
I learned to accept any conditions in my jobs. “’M’e, beggars are not choosers!’” domestic worker. 

Despite the challenges in both occupations, textile work is seen as better than domestic work because it 
pays  better  and  comes  with  more  independence,  as  well  as  more  legal  representation  and  workplace 
regulations.  Those  who  have  done  both  types  of  work  offered  some  comparisons:  “The  money  as  a 
domestic worker was too little, I needed more for my needs. I was more independent working as a factory 

                                                                                                            35 
 
worker because I could get my own place and items unlike working as a domestic worker where one is 
always in doors with  the  employer”; “It was exactly like that, bad but  I  could manage. We all get  bad 
treatment  in  the  factories,  but  if  I  was  a  domestic  worker  I  would  be  alone  in  receiving  that  bad 
treatment”.  

What can be done? First, continue to improve working conditions in factories. In particular, Better Work’s 
2013 assessment of 14 factories had several non‐compliance findings under multiple Working Conditions 
clusters regulated by national labor law: Occupational Safety and Health, Contracts and Human Resources, 
Compensation, and Working Time.23 These results are consistent with our findings from fieldwork and 
indicate  that  continued attention is needed in addressing workplace  conditions for textile workers. Of 
additional importance for female migrants is the issue of paid leave. Many have children living with them 
and,  as  the  only  adults  living  in  their  urban  households,  any  health  or  child‐related  concerns  result  in 
women losing part of their paycheck for time missed at work to address these problems.   

Second,  extend  some  of  the  benefits  of  formal  employment  to  those  in  the  informal  sector,  such  as 
domestic workers. A handful of domestic workers suggested that some sort of organization similar to a 
union would benefit their professional circumstances: “I would like us to have a committee that supports 
domestic workers. The committee should help in problem solving between the employer and employees”. 
In  fact,  international  experience  from  South  Africa  and  elsewhere  points  to  a  potential  model.  At  the 
international level, the government of South Africa ratified the Domestic Workers Convention, 2011 (189), 
thereby  acknowledging  the  vulnerabilities  of  workers  in  this  sector  and  ushering  in  new  international 
dialogue of their unique needs.24,25 At the national level, the Labor Department has sought to regulate 
labor conditions for domestic work, including hours and days worked, minimum wage, overtime, holidays, 
termination rules, and sick/maternity/family leave.26 Since 2002, domestic workers have been included in 
safety net programs as well: if working at least 24 hours a month for an employer, the employer must 
register  with  the  Unemployment  Insurance  Contributions  Fund  of  the  South  African  Revenue  Service. 
While actual implementation is difficult to assess, the country has at least formally identified domestic 
workers as having specific working conditions needing formal regulations.  




                                                            
23
   International Labor Organization (2013). 
24
  http://www.ilo.org/dyn/normlex/en/f?p=NORMLEXPUB:12100:0::NO::P12100_ILO_CODE:C189. 
25
   http://www.ilo.org/global/standards/information‐resources‐and‐publications/news/WCMS_216613/lang‐‐en/index.htm. 
26
   http://www.labour.gov.za/DOL/find‐more‐info/all‐about‐domestic‐workers. 

                                                                                                                      36 
 
In addition, informal work organizations can offer legal representation and support to workers even if 
formal unionization or collective bargaining are still not feasible. South African Domestic Service and Allied 
Workers Union (SADSAWU) provides services to domestic workers, including job training and workshops, 
legal  advocacy,  mediation,  support  in  cases  taken  to  the  Commission  for  Conciliation,  Mediation,  and 
Arbitration (CCMA), counseling concerning domestic workers’ rights and legal provisions, campaigning for 
relevant laws, and providing information. Other organizations also advocate for domestic workers as part 
of larger work movements, such as Congress of South African Trade Unions (COSATU). Importantly, such 
organizations  could  provide  information  to  informal  workers  on  their  basic  rights  even  prior  to  legal 
representation. While a lack of formal identification cards did not emerge as an issue during fieldwork, 
many women were unaware of their rights prior to joining a union. This points to migrants’ general lack 
of  awareness  of  existing  laws,  and  highlights  the  need  to  inform  those  workers  lacking  formal 
organization.  These  informational  sessions  could  prove  critical  in  helping  informal  migrant  workers 
navigate professional landscapes within Lesotho, as well as assist migrants in making more informed and 
prepared decisions about moving to work in South Africa. Domestic workers noted the value of such a 
resource, which has since been discontinued: “There was a program on one radio station. It supported 
domestic  workers  and  we  loved  the  host  of  the  show,  we  just  wished  the  government  would  have 
supported the host. As domestic workers we had a platform to voice out our issues and most employers 
were trying to improve conditions of work.”  
 
Third,  as  a  more  comprehensive  analysis  of  social  and  gender  issues  in  Lesotho  points  out,  diversify 
economic  opportunities  for  women  into  other  productive  sectors,  such  as  wool  and  mohair.27  This  is 
particularly important given the vulnerability of factory jobs to specific orders and external factors, which 
may lead to women increasingly moving out of factory work and into the informal sector. While not the 
focus of this study, the MCC also highlights the need to address continued concerns for women working 
as cross‐border traders. 
        

2. Living Conditions of Migrants 
Living conditions of domestic workers 
As mentioned above, most domestic workers live with their employers’ families, which comes with both 
advantages and disadvantages. The advantages are linked to the higher quality of housing they enjoy in 


                                                            
27
     LMDA (2015). 

                                                                                                                37 
 
the employer’s home: compared to textile workers they tend to live in larger houses and are more likely 
to have electricity (80 percent), a tap inside the house (52 percent) or their own flush toilet (38 percent), 
and to use electricity for heating and cooking. Importantly, they do not have individual living expenses. 
The disadvantages are related to the lack of privacy and professional and personal boundaries.  

In all, domestic workers seem torn in this arrangement: they are at the same time more satisfied (although 
not by much) and feel overall safer in their current living quarters than textile workers, but many want to 
live with their children and, more often, simply have a space of their own: “It is better if they stay on their 
own,  so  that  they  take  leave  days  especially  on  Sundays  and  for  them  to  have  some  personal  space”, 
domestic  worker.  Half  of  surveyed  domestic  workers  would  not  change  anything  about  their  living 
arrangement,  but  the  desires  of  the  other  half  are  quite  consistent:  “sleep  with  child  but  wants  own 
space”, “want own bedroom”, “would prefer to rent elsewhere”, “to cook own food”, “would love own 
private space”, “not to sleep over”, “to live with son”, “to live with husband and son”, “to live alone”.  

Living conditions of textile workers 
Because they rent their own place, textile workers have a greater range of current living arrangements. 
Of those who are monogamously married (37% of our textile sample), 84 percent live with their husband 
in Maseru/Maputsoe and about 12 percent have husbands living back in the family household. It was rare 
to have a husband currently working elsewhere within or outside Lesotho (4%); if they were, the women 
would most likely not have felt the need to move for work herself since her husband’s income would cover 
a  significant  portion  of  household  costs.  Instead,  husbands  either  move  to  join  their  wives  and  work 
piecemeal jobs when they can, or they make the decision to move to Maseru and find work together. 28  

Living  arrangements  for  children  are  different  and  are  more  complicated.  Of  the  textile  workers  with 
children  –  87  percent  of  our  textile  sample  –  72  percent  live  with  at  least  one  biological  child  in 
Maseru/Maputsoe.  At the same time, 39 percent have at least one biological child living in their family 
household, usually with the female migrant’s parents, and often with nieces and nephews or siblings as 
well. Of the textile workers with children residing in their family home, only 6 percent live with their in‐
laws (2 cases) in the family household, one case in which the husband also resided with them.  




                                                            
28
   Combined with the few domestic workers who live with their husband, this amounts to a small share of our overall sample (34%).  While a 
third of female migrants currently live with their spouse, joint migration remains unusual in Lesotho, both because the majority of female 
migrants are single or no longer married and because spouses do not necessarily make the move together. Rather, wives move first to seek out 
employment and families make subsequent decisions based on various household factors, including husband’s income and children’s needs.  

                                                                                                                                          38 
 
The 63% of textile workers who do not live with spouses often live with sisters, nieces, and nephews in 
Maseru/Maputsoe,  although  this  tends  to  be  temporary  until  they  can  afford  their  own  place.  Some 
cohabitate  with  boyfriends  and  few  live  with  domestic  workers  (working  for  them),  although  these 
arrangements are not common. 

Like domestic workers, the overall living conditions for textile workers come with pros and cons. Living in 
the  city is expensive, so although  textile jobs pay a lot more than domestic  work (around M1,200 per 
month compared to M550 for those in our sample), after paying for living expenses, the take‐home pay 
of textile workers is not much more than domestic workers. Textile workers also struggle to find affordable 
housing in a safe neighborhood that is close to work. They feel vulnerable to unfair and undependable 
landlords, are scared of being robbed by thugs and taken advantage of by men: “Yes, I was afraid of the 
thugs (tycoons) here in Maputsoe, I did not sleep well at night”; “There are many thugs here in Maputsoe 
and they keep increasing in numbers. They have tactics they use to rob people. They steal many things 
but the police really do not help”, textile workers). Many feel unsafe walking to and from work in the dark 
(75% walk to work, often to save money), which is often the case because of their long working hours (“It 
the same, we go to work in the early hours of morning and it is then that we are mugged, even in the 
evening  hours  when  we  get  back  from  work  we  come  across  problems”,  textile  worker).  The  average 
commute  is  35  minutes,  but  takes  up  to  two  hours  for  some.  Still,  textile  workers  highly  value  their 
independence of living on their own terms (“No, we have our own places now; we are independent, which 
is something you cannot do while you are a domestic worker because you cannot do as you please”). 

What can be done? Migrants are a particularly vulnerable population when it comes to securing safe and 
affordable housing. This is in part because they are by definition living away from their place of origin, 
often lacking the local knowledge and networks relative to natives necessary to navigate housing markets. 
Labor migrants are also often unskilled and earn low wages, severely limiting their housing options to 
those accommodations within their budget. Finally, responding to low‐skilled labor demands, influxes of 
migrants  often  outpace  urban  growth  and  put  tremendous  stress  on  local  infrastructure.  It  is  then  no 
surprise that housing challenges in heavy migrant‐receiving areas exist worldwide.  
 
Policies to address migrants’ housing challenges vary and can be based on coordination efforts between 
local  government  and  sectors  of  employment.  For  example,  Nepalese  migrants,  who  tend  to  be  men 
working  in  construction  or  security,  are  highly  segregated  from  local  life  in  Doha,  Qatar.  They  live  in 




                                                                                                                    39 
 
industrial  labor  camps  on  the  fringes  of  the  city,29  where  employers  provide  affordable  housing  and 
transportation to and from work. While these barrack‐style conditions are at times highly criticized by 
international agencies, cheap housing and a lack of transportation costs maximize migrants’ take‐home 
pay  and  remittances.  Singapore  also  receives  a  lot  of  semi‐  or  low‐skilled  migrants  working  in 
manufacturing,  construction,  and  domestic  services.  Numerous  policies  have  addressed  housing  for 
foreign workers, including housing market regulations conforming to statutory security requirements and 
promoting greater employer initiatives to provide better accommodation facilities for migrant workers, 
including dormitories, hostels, and apartments.30 These regulations ensure some minimum expectation 
of safety and quality for migrants. Last, rural‐urban migrant housing in China is highly linked with formal 
employment and social welfare, with the household registration system regulating residential markets. 
Migrant‐housing complexes managed by sub‐district and township  agencies are becoming increasingly 
available for internal migrants excluded by the household registration system’s regulations.31 The World 
Bank has also been working with local employers to improve living conditions for migrant workers.32  
The fact that such a large proportion of female workers live on their own or with other women provides 
a unique perspective for urban development. Elements of such policies discussed above can address the 
particular needs of internal migrants in Lesotho, emphasizing safety and affordability. Working with the 
LNDC  and/or  factories,  policies  could  work  to  improve  the  safety  of  neighborhoods  where  large 
concentrations of female migrants live, including safe passage corridors, street lights, and increased and 
more affordable public transportation. Policy could also prioritize the creation of more affordable housing 
for both informal and formal workers, enabling women to save and remit as much as possible through 
safe and low‐cost housing options.  
When designing housing policies, it is further important to consider the broader context in which these 
women are moving away for work: their intentions to stay are not constant, but change over time, and 
family  members  are  often  split  between  two  households,  moving  between  them  based  on  available 
resources and age‐specific needs. That migrants’ and their families’ plans and circumstances evolve over 
time,  particularly  when  considering  those  concerning  their  children,  highlights  the  need  for  migrant 
housing policies and programs to facilitate the movement of families should they choose to do so. The 
reality that the internal female migrant population in urban Maseru is increasing, with many of them living 
independently or with their children, is a real policy concern. 

                                                            
29
   Brusle (2012). 
30
   http://www.mom.gov.sg/passes‐and‐permits/work‐permit‐for‐foreign‐worker. 
31
   Wu. (2002). 
32
   http://www.worldbank.org/en/news/feature/2013/07/22/providing‐services‐to‐rural‐migrant‐workers‐in‐china. 

                                                                                                                40 
 
3. Vulnerability to HIV/AIDS 
Migrants are more vulnerable than non‐migrants to HIV infection, partly because they are more likely to 
engage in multiple and concurrent partnerships (MCPs). Qualitative work suggests that female migrants 
are  seen  as  particularly  vulnerable:  “Yes  I  do  believe  that  [female  migrants]  are  at  risk  of  HIV.  This  is 
because sometimes these boys cheat us and take out condoms whilst we are not aware during sexual 
intercourse  and  that  is  how  HIV  is  transmitted”;  “I  believe  this  to  be  true  and  that  women  living  and 
working away from their family are in danger because sometimes women get into romantic relationships 
just because we cannot afford the things we desire or need”; “Women [are more at risk] because more 
often, men trick them into getting in bed with them and they are mostly abused sexually.”   

Figure 4: Age Profile of HIV Prevalence Across Time 


                                                                        Men
                                         50
                    HIV Prevalence (%)




                                         40

                                         30

                                         20

                                         10

                                         0
                                              15‐19   20‐24     25‐29     30‐34   35‐39   40‐44   45‐49

                                                              2014       2009     2004
                                                                                                           


                                                                     Women
                                         50
                    HIV Prevalence (%)




                                         40

                                         30

                                         20

                                         10

                                         0
                                              15‐19   20‐24     25‐29     30‐34   35‐39   40‐44   45‐49

                                                              2014       2009      2004
                                                                                                           

 

                                                                                                                        41 
 
Nationally representative data evidence migrants’ higher risk as well. While average HIV prevalence is 25 
percent (second highest in the world), it is much higher for migrant‐dominated occupations: 38 percent 
of male miners and 58 percent and 38 percent of female textile and domestic workers, respectively, are 
HIV positive (see Figure 5). Two main reasons are typically offered as explanation. First, the total number 
of lifetime partners and the exposure period increase with age, and both mining and textile sectors tend 
to employ older men and women: there has been a lack of new hires of younger Basotho men in South 
African mines, and garment factories in Lesotho prefer hiring mature women in their 30s. Second, both 
sectors are highly localized, either in remote mines or in the industrial parks near Maseru and Maputsoe, 
and living away from one’s family is associated with higher rates of MCPs and other risky sexual behaviors. 

Figure 5. HIV Prevalence by Gender and Occupation (DHS 2014) 
                                                   58%




                                                                  38%




                                                                                               38%
                                    30%
                      25%




                                                                                20%




                     ALL        WOMEN          TEXTILE       DOMESTIC          MEN          MINERS
                                               WORKERS       WORKERS
                                                                                                           

We  explored  factors  associated  with  higher  risk  of  HIV  infection  among  women  employed  in  migrant‐
dominated sectors by replicating an earlier study on male migration to South Africa (Corno and de Walque, 
2012). A simple regression of HIV status by occupational category shows a strong correlation for both 
textile workers and domestic workers: textile workers are 28 percentage points and domestic workers are 
12 percentage points more likely to be HIV positive than the average Basotho woman (see Table 3). The 
relationship holds even when controlling for other factors, such as age, education status, and urban status, 
in  a  multivariate  regression,  albeit  muted  (see  the  methodological  details  and  full  results  in  Annex  3). 
While occupation remains a strong predictor of HIV status, women are more susceptible to HIV/AIDS with 
age, if they live in urban areas, or if they are divorced or separated.  

 




                                                                                                                    42 
 
    Table 3. HIV Status and Occupation 
                                                                       
                                                                                                                     Domestic 
    VARIABLES                                                         Textile workers         w/controls             workers             w/controls 
                                                                                                                                               
    Textile worker                                                       0.28***               0.10**                     
                                                                           (0.06)               (0.05)                    
    Domestic worker                                                                                                  0.12***                 0.05* 
                                                                                                                      (0.03)                 (0.03) 
                                                                                                                                                 
    Controls                                                                 No                    Yes                  No                    Yes 
    Observations                                                            3,318                 3,318               3,318                  3,318 
    Notes: The table shows marginal effects calculated at the mean from probit coefficients. Robust standard errors in parentheses are
    corrected for the clustering of the residuals at the cluster level. Controls include age, age sq, dummies for age, age sq, dummies for
    education (primary, secondary and tertiary), urban status, durable goods, religion, and dummy for whether she is widowed or divorced.

 
Although  many  factors  may  contribute  to  domestic  and  textile  workers’  higher  infection  rates,  one 
potential vulnerability that arose during qualitative work was condom accessibility. While almost all (96%) 
of the interviewed textile  workers believed condoms were readily accessible, only 84% of interviewed 
domestic workers believed so. Further, more textile workers had been tested for HIV (97% compared to 
83% of domestic workers), as have their partners (51% of textile workers’ and 37% of domestic workers’). 
These  differences  are  also  likely  linked  to  accessibility:  76%  of  textile  workers  have  a  clinic  at  their 
workplace, while 27% of domestic workers have a health clinic  near their workplace. That said, women 
employed in garment factories are less likely to participate in the decision about whether or not to use 
contraception, with only 88% of surveyed women reported to do so, compared to 93% of all women and 
97% of domestic workers (DHS 2014).  

Women  working  in  the  textile  sector  used  to  benefit  from  the  HIV  prevention  and  treatment  services 
offered by the Apparel Lesotho Alliance to Fight Aids (ALAFA). Established in 2006 in response to the high 
prevalence  of  HIV  among  textile  workers,  ALAFA  provided  free  condoms,  HIV  testing,  training  on  safe 
sexual practices, and other activities to raise awareness across garment factories. The program’s crucial 
role in addressing the issue of HIV/AIDS was recognized by surveyed textile workers, who credited ALAFA 
with increasing their knowledge and awareness of HIV and for helping to provide condoms at work (“Yes 
we negotiate using condoms with partners, women are now smart. We have also received a lot of capacity 
sessions on HIV issues in our textiles. We know our rights.”). In fact, the workplace was mentioned as the 
main source for condoms by the majority (53%) of textile respondents, ahead of stores (11%) and clinics 
(24%)  during  the  interviews  conducted  in  2015.  The  initiative  also  led  to  some  small  adjustments  in 



                                                                                                                                                 43 
 
workplace practices, such as allowing short breaks for workers with HIV/AIDS who need to take food and 
water with their medications.  

However, the two main initiatives working to improve working conditions and provide HIV/AIDS services, 
ALAFA and Better Work, have both been discontinued since our initial research. The government should 
step up to help fill in this gap by continuing to target textile workers in order to maintain the gains made 
in the fight against HIV as well as by expanding its efforts to include migrants working in the informal 
sector. These efforts are critical in ensuring compliance with 2006 and 2010 Labor Code Amendments, 
which require employers to provide information and ensure a safe and non‐discriminatory environment 
regarding HIV.33 While migrant workers are indeed identified as a high‐risk population by the Ministry of 
Health,34 the 2011‐2016 national HIV and AIDS strategic plan relies exclusively on ALAFA and a 14‐country 
HIV/AIDS assistance program carried out in Southern Africa by the Global Fund.35 However, the evidence 
presented  in  this  report  suggests  that  other  internal  labor  migrants,  especially  domestic  workers,  are 
similarly  vulnerable  and  in  need  of  assistance  as  those  working  in  textile  factories  or  in  South  Africa. 
Besides  frequently  having  less  knowledge  of  sources  for  condoms  at  their  new  places  of  residence, 
migrants are more likely to have higher lifetime numbers of sexual partners than non‐migrants, with each 
additional partner increasing HIV risk.36  

What can be done? In order to achieve its aim of reducing new annual infections by 50%, the government 
may  consider  targeting  migrant  workers  more  directly  in  its  HIV‐related  interventions.  First,  a  basic 
package  of  interventions  should  be  easily  available  whenever  migrant  workers  seek  out  HIV‐related 
services.  Partnerships  with  non‐profit  organizations  already  on  the  ground,  such  as  Catholic  Health 
Association  of  Lesotho  (CHAL)  or  Lesotho  Planned  Parenthood  Association  (LPPA),  could  establish  a 
presence in migrant‐dominated communities and help facilitate the delivery of health care for the control 
and treatment of HIV/AIDS. Second, prevention efforts should target young, recent migrants who are less 
likely to be HIV positive but potentially even more vulnerable than “settled” migrants. The World Bank 
suggests that important efficiency gains in the fight against HIV could be achieved by improving intra‐
sectoral  allocations:  in  2006/07,  42%  of  AIDS  spending  went  to  treatment  and  care,  24.3%  on  impact 
mitigation,  21.7%  on  management  coordination  and  support,  and  only  11.7%  went  to  prevention. 
Although Lesotho has achieved impressive improvements in HIV testing (the share of women ever tested 

                                                            
33
   See Labour Code (Amendment) Act (2006) and Labour Code (HIV and AIDS at Workplace) Guidelines (2010). 
34
   2011‐2016 National AIDS Strategic Plan. Other key populations include uniformed services, people with disabilities, sexual minorities, herd 
boys, commercial sex workers, and children/adolescents living with HIV.  
35
   Lesotho Ministry of Health (2012). 
36
   Camlin et al. (2010).  

                                                                                                                                              44 
 
for HIV jumped from 12% in 2004 to 84% in 2014)37 and modern contraceptive use (increased from 35% 
in  2004  to  60%  in  2014,  among  married  women),  the  continuing  high  prevalence  of  HIV/AIDS  in  the 
country makes intensifying prevention efforts as pressing as ever.  

4. Financial Inclusion 
For migrants, the need for inclusive financial services is particularly essential. Not only do migrants need 
to send remittances to their families but they also would greatly benefit from increased access to other 
financial services, including bank accounts to receive payments (for formal workers), funeral insurance, 
long‐term savings and asset accumulation, and short‐term borrowing.38     

Most Basotho still primarily access informal financial services. In 2011, only 18% of adults in Lesotho had 
accounts at a financial institution, compared to 29% in Swaziland and 54% in South Africa.39 Women were 
also less likely than men to own an account (17% vs. 20%), as were low‐income individuals (10% vs. 25%), 
making poor women the least likely to have access to formal financial services. This is not to say that they 
do  not  engage  in  financial  transactions,  but  rather  that  their  financial  lives  are  characterized  by 
informality. For example, while only 3% of women borrowed from a financial institution, 5% did so from 
a loan shark, and an overwhelming 51% of women borrowed from family or friends in 2011.40 Only 10% 
of Basotho adults used an account to receive remittances, and only 6% used an account to send money, 
with  an  even  lower  share  among  women  as,  unlike  male  migrants,  they  were  not  enrolled  in  any 
remittance‐sending  schemes.41  Female  migrants  are  consequently  even  more  reliant  than  men  on 
informal channels to send money home, carrying cash across the border or sending cash or goods home 
with friends or relatives.42   




                                                            
37
   DHS 2004, 2014. 
38
   CENFRI MAP study (http://cenfri.org/making‐access‐possible/map‐lesotho). 
39
   FINDEX, 2011. In 2014, 70.31% of adults in South Africa had bank accounts. 
40
   FINDEX 2011. 
41
   Based on Lesotho legislation, a third of male miners’ salaries in South Africa is automatically remitted to their households back home. 
42
   Other studies have found higher rates of financial inclusion. The FinScope survey, conducted in 2011, found that only 19% of Lesotho adults 
were not financially served, as opposed to 27% in South Africa and 37% in Swaziland. 38% of adults have a bank account, 23% have another 
form of formal financial service, and a further 20% are only served by informal financial services. 62% of adults have funeral insurance, either 
formal or informal. The differences in these rates are definitional: this high level of inclusion is driven by the use of insurance, especially funeral 
insurance.   

                                                                                                                                                    45 
 
Figure  6.  Limited  use  of  bank  accounts  to  transfer  remittances,  especially  for  women  (FINDEX  2011)




                                 11.14




                                                                                                     18.27
               9.79




                                                                                             15.52
                        8.54




                                                                                                                                11.28

                                                                                                                                        10.04
                                                                         6.22




                                                                                    9.79
                                                           5.54

                                                                  4.92




                                                                                                                         5.54
        USED ACCOUNT TO                             USED ACCOUNT TO               USED ACCOUNT TO                   USED ACCOUNT TO 
      RECEIVE REMITTANCES                           SEND REMITTANCES            RECEIVE REMITTANCES                 SEND REMITTANCES

                               Total        Female             Male                        Lesotho           Swaziland     South Africa
                                                                                                                                                   

The  results  of  our  fieldwork  indicate  that  formal  sector  employment  is  an  important  entry  point  for 
women to access financial services. Seventy percent of textile workers have bank accounts, most of which 
were opened with their employers. Some factories also incorporate insurance schemes into employees’ 
monthly salaries, automatically deducting a percentage of their wage. This initial introduction to formal 
banking  services  seems  to  induce  participation  in  other  financial  services,  such  as  savings  groups. 
Domestic workers generally do not have bank accounts (4 percent of those surveyed did), mostly because 
they cannot afford the monthly fees or because they are paid in cash or goods and thus have no need for 
one. Another one‐fourth of domestic workers cited not having an ID as the main reason they do not have 
a  bank  account.  While  the  survey  did  not  explicitly  ask  about  husband’s  permission,  none  of  our 
respondents indicated any legal challenges in opening a bank account or access formal finances services; 
instead, their reasons for not engaging in financial services was overwhelmingly due to the fact that they 
had no need and/or not enough money to maintain activity. If there were legal constraints, it was a lack 
of  necessary  formal  identification.  These  findings  indicate  progress  on  women’s  legal  rights  since  the 
Lesotho Bank Amendment Act of 2008, which allowed married women to open bank accounts without 
their spouses' consent.  

Textile workers are also more likely to participate in stokvels43: 21% of textile workers borrow money from 
a stokvel when struggling to make ends meet, compared to only 10% of surveyed domestic workers. Their 
participation with savings groups serves two main purposes. Our survey data suggest that some women 
look to stokvels when their monthly salary does not cover their expenses (about 20 percent). However 
                                                            
43
  A stokvel is a club serving as a rotating saving scheme or credit society to which members regularly contribute an agreed monthly amount. 
Each month a different member receives the amount in the fund collected during that period.  

                                                                                                                                                46 
 
qualitative data indicate that textile workers also use this money to improve their homes, buying furniture 
and goods with the loan, which is significantly larger than their monthly salary.  

Differences in financial inclusion are also apparent in what migrants do when they struggle to make ends 
meet: textile workers borrow from a stokvel (21 percent) or take out a loan from a loan shark (43 percent), 
as well as borrow from family or friends (11 percent) or cut back on expenses (14 percent). In contrast, if 
domestic workers are short on money at the end of the month, they are more likely to do nothing (38 
percent) or cut back on expenses (22 percent), consistent with the notion that domestic workers do not 
have many living expenses. Ten percent report borrowing money from a stokvel and another 10 percent 
borrow from their employer. Few domestic workers take out a loan (5 percent).  

Our  survey  respondents  report  very  low  usage  of  mobile  money,  even  to  send  remittances.  Female 
migrants generally send money home through family or friends (about 33 percent) or carry money home 
themselves when they visit (41 percent). Thirteen percent send money home with a public bus driver and 
about 7 percent use mPesa (more domestic than textile workers). A handful of women reported using the 
post office or a bank teller, with one woman’s sibling actually traveling to Maseru to pick the money up. 
Domestic workers also noted that  they send  money home with  other  domestic workers,  pooling  their 
money and taking turns.  

Women and their families spend an average of M65 remitting money, although women report paying up 
to M320 to remit. They talk about risks involved in using informal channels – friends “lose” the money 
and ask for a fee – but migrants often have no other options given the costs (“Some reasons are that, if 
they wanted to send money to their families they would have to send it through banks and bank charges 
are expensive,” rural man). However, even if cost were not an issue, only 16 percent of respondents would 
use mPesa, still roughly half (51 percent) would  carry the  money home  themselves, about 15 percent 
would still use friends or family, and about 8 percent would use bank tellers (mostly textile workers). It is 
unclear why more women do not or would not use mPesa or other formal options. It might be that women 
are not fully aware of these options (one domestic worker said that someone tried to explain it to her but 
she was unable to grasp how to use it) that they prefer to buy goods or foodstuffs in urban areas and carry 
these home instead. 

What can be done? Migrant labor is central to household structures and livelihood activities in Lesotho. 
Remittances constitute almost one‐fourth of the GNP: many Basotho are dependent on others for their 



                                                                                                          47 
 
main source of income or are dependent on remittances as a part of it.44 The CENFRI MAP study identifies 
migrants as a key population that would benefit from the targeting of other financial services, such as 
repatriation funeral insurance and cross‐border payment of dependents’ insurance premiums, retirement 
or  other  long‐term  savings,  or  cross‐border  payment  of  loans.  As  such,  efforts  to  promote  financial 
inclusion should leverage the fact that migration is so common and use remittances as their entry‐point. 
Given households’ increasing dependence on female migrants’ remittances, policy can address two key 
areas: 1) provide cheaper, more formal ways to send money to rural family households; and 2) promote 
and/or  provide  some  educational  savings  product  to  help  finance  children’s  education.  If  successful, 
remittances can be an important channel through which to promote broader financial inclusion among 
women.

With regard to the first, female migrants continue to use informal channels of remitting money home. 
This  results  in  them  sending  money  inconsistently  and  less  efficiently,  often  when  a  trusted  family  or 
friend travels to rural areas, or when the migrant herself can make the trip home. A better way for these 
women to send money home is clearly needed, and the promotion of new technologies to do so, such as 
mPesa, could be a priority. Consistent with CENFRI MAP study recommendations, low‐cost remittance 
services need to be cheaper for both salaried workers and for private dependents (domestic workers and 
cross‐border  traders).  This  can  be  achieved  by  increasing  resources  in  rural  areas  (recruit  agents  and 
partner with more banks) and teaming with trusted retailers, such as Shoprite. At the same time, mobile 
coverage  has  grown  exponentially  according  to  the  Lesotho  Communication  Authority’s  “The  State  of 
Communications Sector and  ICT Indicators in Lesotho” (2009).  To take advantage, women might need 
nudges, or incentives, to try them out. Customer incentives have been found to lead to early adoption of 
mPesa.45 “Money back guarantees”, which emphasize the lack of risk involved, free top‐up offers, and 
replicating loyalty credit card schemes have been highlighted as potential avenues to increase up‐take of 
mobile money.  

Second, providing female migrants some kind of educational savings product might be particularly useful. 
Many migrants are working to finance their children’s education, and the need to finance education is a 
key concern among migrants.  Mechanisms, such as commitment savings products, might be particularly 
useful  to  help  women  set  aside  money  each  month  to  pay  for  their  children’s  education  both  when 
finances are tight and for the longer‐term.   


                                                            
44
     CENFRI MAP study (http://cenfri.org/making‐access‐possible/map‐lesotho). 
45
     http://www.gsma.com/mobilefordevelopment/programmes/mobile‐money‐for‐the‐unbanked/mmu‐examples. 

                                                                                                                  48 
 
     Box 2: Inheritance and the LCMPA 

     Related to financial inclusion is property inheritance, which the ISGA cites as a key economic and 
     social  justice  issue  that  exists  at  the  center  of  Lesotho’s  dual  legal  system.  Customary  law  is 
     patrilineal and inheritance is intestate, meaning that daughters – married or not – cannot inherit 
     from their parents. Under common law, in contrast, all persons have equal rights to inherit property, 
     and  the  LCMPA  gives  women  the  right  to  own  and  manage  property  in  their  own  names.  The 
     coexistence of legal systems creates uncertainty as to which system prevails in which circumstances, 
     particularly when it comes to marriage because the validity of marriage – under customary or civil 
     rites ‐ determines the rights of spouses and children to inherit. As a result, property grabbing from 
     widows and girl children is rampant (ISGA). 

     Fieldwork  suggests  that  female  migrants  are  split  in  their  perceptions  of  inheritance.  For  one, 
     respondents did not voice a lot of concerns about inheritance. In fact, many grandmothers in rural 
     communities  own  land  and  property  and  one‐quarter  of  migrants  surveyed  own  land  and/or 
     property in rural areas, with some owning in urban areas as well. Very few owned land/property 
     previously and had lost it. Two, although women did not voice concerns, many female migrants’ 
     financial strategies did not seem to count on inheriting land/property, most likely due to hardened 
     perceptions of patrilineal inheritance customs. Instead, women focused their income strategies on 
     what they saw as real options: wage labor and domestic work.  

                                                                                                                                    
5. Children’s Education 
As discussed in Part I, education is a primary impetus for Basotho women moving for work. For one, it is 
closely related to younger women’s decisions to migrate when they drop out of school, usually due to 
family financial hardship. Two, older women are motivated to move to urban areas to provide for their 
children’s education. Education also influences where migrants’ children live: small children and babies 
too young for school tend to live with their working mothers in urban areas, and attend daycare in the 
neighborhood  during  the  day.46  Primary  school  age  children  live  in  rural  areas,  usually  with  the 
grandmother, because schooling is government funded and non‐school living costs are too high in urban 
areas.  Older  children  often  live  with  the  mother  in  urban  areas  because  secondary  schools  are  more 
available (when asked if children in Maseru are in school: “Yes they do, that is why they came in the first 
place”, textile worker). 

With financial support from their mothers, these children are able to attend school at very high rates: no 
migrant  children  in  rural  areas  were  not  in  school,  and  many  children  in  Maseru/Maputsoe  attended 
secondary school. In fact, these children are in urban areas because secondary schools are more accessible 


                                                            
46
     This is not an option for most domestic workers, however, because they live with their employers and they do not allow it. 

                                                                                                                                   49 
 
there than in rural areas. Although most non‐migrant children in rural communities were in government‐
funded school as well, rural respondents did mention children of non‐migrants who were not able to stay 
in school and became  herd  boys or  domestic workers at young ages instead:  “[children not in school] 
usually happens to children whose parents no longer work, for those whose parents work, they stay longer 
at school.” 
 
What can be done? These findings highlight the need to increase access to school, particularly secondary 
school, and to make it easier for families to finance education. This could be done, for example, by creating 
lower  cost  models  of  secondary  school  in  rural  areas  or  by  expanding  the  availability  and  coverage  of 
bursary  programs.  To  this  point,  female  migrants  acknowledged  their  families’  dependence  on  free 
primary school, but note the often‐unmanageable costs of secondary school: “Once your child gets to high 
school fees get expensive and you find that they have to drop out. The government should pay for high 
schools and let us handle the primary school fees because they are not as expensive”. Support for families 
might  also  be  in  the  form  of  new  financial  products  that  help  migrants  and  their  families  save  for 
education, as discussed previously in Section 4’s financial inclusion policy recommendations. Given the 
centrality of children’s education to women’s motivation to migrate, interventions addressing accessibility 
to school, particularly secondary school, could reduce the burden on female migrants and, in some cases, 
reduce the need for women to migrate in the first place.  
 
 
                                     




                                                                                                                  50 
 
Summary and Conclusions 
This study offers an in‐depth exploration of female migration in order to provide new insights for Lesotho’s 
economic development. Our guiding questions are (i) What are the drivers of female migration, from the 
perspective of households and migrants?; and (ii) How can policy better adapt to the needs of female 
migrants and their families to respond to development challenges? Our findings can be summarized under 
three themes: the role of migration in Lesotho, the dynamics of women’s employment, and the need for 
policies and programs to support female migrant workers.  
 
Role of Migration in Lesotho 
The prevalence of migration in Lesotho is well‐known. Its  ubiquity as a livelihood strategy in the rural 
communities  visited  by  the  research  team  made  it  difficult  to  even  find  non‐sending  households  to 
interview.  Unlike  other  migration‐dependent  countries,  Lesotho  has  relied  on  migration  for  over  a 
century, which may explain why, despite declining opportunities in South Africa, 80 percent of Basotho 
households continue to live in rural areas rather than move to the city for work. As the old model of relying 
on the remittances of a single male family member becomes less viable, households now send multiple 
migrants,  including  women,  to  live  long‐term  in  the  city  or  abroad.  As  a  result,  rural  households 
increasingly function as “anchors” where adult children return in between stints of work, and leave their 
children with grandparents when they do have work. One implication of the shift to female migration, in 
light of the low earnings of female migrants, is that households can no longer use remittances to build 
assets. This was echoed throughout the focus groups with rural households. Remittances from women 
are used only for basic needs, whereas with male mining workers, the amounts of remittances were larger 
and  hence  were  more  able  to  support  asset  accumulation  of  receiving  households.47    This  finding  is 
consistent with that of an earlier World Bank report48 that migration only contributed to poverty reduction 
in  the  case  of  male  migration  to  South  Africa.  Finally,  lack  of  access  to  secondary  education  is  a  key 
contributor to female migration, as young women report migrating after dropping out of school, and older 
women migrate in order to support their children’s educational expenses.  
 



                                                            
47
   Crush et al. (2010) estimated that in 2002, miners earned an average of M2,900 per month, while garment workers received only M650 per 
month. The situation was even worse in 2006, when miners were receiving a substantially higher wage of M4,500 a month, while the garment 
workers’ salaries had not changed. Fieldwork indicated increases in salary since then: textile workers earned an average monthly salary of 
M1230 while domestic workers earned an average of M600 per month.               
48
   World Bank (2010). 

                                                                                                                                         51 
 
Along these lines, Lesotho’s historical and continued dependence on migration highlights the need for 
national  data  to  have  better  migration  indicators  collected  by  the  Bureau  of  Statistics  (see  Annex  1). 
Improved measures would allow for more precise estimates of the prevalence and trends of migration, as 
well as the characteristics of migrants and their households. 
 
Dynamics of Women’s Employment 
In  a  context  with  limited  employment  options  for  men  or  women,  the  growth  of  the  export  garment 
industry  in  Lesotho  has  been  a  boon  for  women.  It  offers  one  of  the  few  opportunities  for  formal 
employment.  Despite  being  based  in  Lesotho,  these  opportunities  do  not  lessen  the  link  between 
employment and migration, with the great majority (80%) of textile workers being internal migrants49. As 
confirmed through qualitative interviews, these migrant women do not see returning home as an option, 
so, even if they are to lose their jobs in the textile industry, they are likely to stay in Maseru and turn to 
informal employment to sustain themselves and their families. Finding ways to support women in informal 
self‐employment as well as support their children to stay in school will be essential. 
 
This study offers insight into informal women’s employment through the experience of domestic workers. 
We found a higher than anticipated degree of two‐way movement between textile and domestic work, 
though most respondents showed a clear preference for the formality, higher pay, and independence of 
textile  work.    Informal  employment  is  characterized  by  risk  and  hardship,  including  lack  of  basic 
protections and increased vulnerability to HIV, in addition to the security risks for all migrants associated 
with low‐income housing in urban areas. The other main occupational category dominated by women is 
informal business, particularly cross‐border trade, which evidence suggests to entail a high degree of risk 
including sexual harassment and theft.50  Our findings also support the ISGA’s recommendation that more 
diversification in women’s employment opportunities is needed.  
 
Also  important  to  note  are  the  things  we  did  not  find.  An  increasing  reliance  on  female  migrants  as 
breadwinners  brings  with  it  the  potential  for  changes,  both  good,  if  women’s  bargaining  power  and 
control  over  assets  improve,  and  bad,  if  household  conflict  increases  as  male  traditional  roles  and 
identities are upended. Though we probed in our interviews with female migrants, we did not uncover 
such changes. The lack of such impacts could be due to the evolving nature of marriage in Lesotho (see 

                                                            
49
     DHS 2009. 
50
     LMDA (2015). 

                                                                                                                  52 
 
Box  1),  because  the  low  level  of  female  earnings  does  not  allow  for  much  choice  on  how  to  spend 
remittances, or because women already enjoyed a good deal of bargaining power in their households. 
Respondents also did not voice a high degree of concern about land or inheritance (see Box 2) or any 
increase in conflict with their spouses.  
 
Supporting Workers 
This exploration of women’s experiences living and working away from their families has uncovered a few 
entry points where programs or policies might support migrants and their families. While this study is not 
equipped to provide detailed policy recommendations, the perspective of female migrants may offer a 
new  approach  to  familiar  development  challenges  in  the  areas  of  job  quality,  living  conditions,  HIV 
prevention and response, financial inclusion, and education. The large concentrations of female migrants 
working  in  the  textile  sector  in  Maseru  and  Maputsoe  would  benefit  from  improved  access  to  safe, 
affordable housing and a continuation of the progress made to improve working conditions (through the 
Better Work initiative) and to improve access to HIV prevention and treatment (through ALAFA).  Just as 
important is to begin to expand some of these benefits to informal workers, especially because of the 
greater vulnerability of informal work (e.g., increased risk of HIV, less financial inclusion, poorer working 
conditions). Since there are not enough formal jobs to absorb the retrenched textile workers in the short 
term,  it  would  behoove  the  government  to  proactively  improve  the  opportunities  and  conditions  of 
informal work. Support for small‐scale businesses or diversification into new sectors would improve the 
productivity  of  informal  enterprises,  and  offering  basic  services,  particularly  those  not  directly 
employment‐related (such as HIV and financial services), could extend at least some of the benefits of the 
formal sector to informal workers. Finally, anything that makes it easier to access secondary education 
will  improve  welfare  for  the  children  of  female  migrants  and  possibly  reduce  the  need  for  female 
migration.  
                                   




                                                                                                              53 
 
References  
Boehm, C. 2003. “The Social Life of Fields: Labour Markets and Agrarian Change in Lesotho.” Journal for 
       Interdisciplinary and Cross‐Cultural Studies 3: 1‐18. 

Brusle, Tristan. 2012. “What Kind of Place Is This? Daily Life, Privary, and the Inmate Metaphor in a 
       Nepalese Workers’ Labour Camp.” South Asia Multidisciplinary Academic Journal. 

Camlin, C.S., Hosegood, V., Newell, M.L., Barnighausen, T., and R. Snow. 2010 “Gender, Migration and 
       HIV in Rural KwaZulu‐Natal, South Africa.” PLoS ONE, 5(7): e11539 

Chaka, Nthabiseng. 2011. “Female Migration, Gender Relations and Remittances in Lesotho: On whose 
       terms?” Paper submitted for the 4th European Conference on African Studies (ECAS), The Nordic 
       Africa Institute, Uppsala, Sweden. 

Corno, Lucia, and Damien de Walque. 2012. “Mines, Migration and HIV/AIDS in Southern Africa.” Journal 
       of African Economies 0 (0): 1‐34.  

Crush, Jonathan, B. Dodson, J. Gay, T. Green, and C. Leduka. 2010. “Migration, Remittances and 
       ‘Development’ in Lesotho.” Migration Policy Series No. 52, Southern African Migration 
       Programme (SAMP).  

ILO. 2013. “Better Work Lesotho: Garment Industry 2nd Compliance Synthesis Report.”  

Lesotho Millennium Development Agency (LMDA). 2015. “Lesotho: Initial Social and Gender Analysis, 
        Compact II.” Consultation Draft. 

Ministry of Health & Social Welfare, Lesotho. 2012. “Lesotho: Global AIDS Response Country Progress 
        Report.” Maseru, Lesotho. 

Parker, Warren, C. Cawood, D. Khanyile, and Mojabend Malebo. 2012. “ALAFA Interventions in the 
       Lesotho Garment Industry: Progress and Outcomes.” Final Report. 

Pike, Kelly and Shane Godfrey. 2014. “Workers' Perceptions of Compliance with Labour Standards: 
       Assessing Opportunities and Challenges for Better Work in Lesotho's Apparel Sector.” In A. Rossi, 
       A. Luinstra and J. Pickles (eds.), Towards Better Work: Understanding Labour in Apparel Global 
       Value Chains. Geneva and Basingstoke: ILO and Palgrave Macmillan. 




                                                                                                         54 
 
They’Daemane, Moses M. M. (2014). “The critical exposure of Lesotho’s labor law effectiveness: 
      industrial relations’ calamity of textile industry workers in Lesotho.” Journal of Social and 
      Development Sciences 5(2):58‐72. 

UNCTAD. 2012. “Who is Benefiting from Trade Liberalization in Lesotho? A Gender Perspective.” United 
      Nations. 

World Bank. 2010. "Lesotho–Sharing growth by reducing inequality and vulnerability: choices for 
      change–a poverty, gender, and social assessment." Poverty Reduction and Economic 
      Management, Africa Region. Report No.: 46297‐LS. 

World Bank. 2015. “Interwoven: A Case Study of the Better Work Program in Improving Job and Life 
      Quality for Apparel Workers.” 

Wu, Weiping. 2002. “Migrant Housing in Urban China: Choices and Constraints.” Urban Affairs Review, 
      38(1): 90‐119. 




                                                                                                       55 
 
Annexes 
Annex 1. Defining Migrants in Existing Data Sources 
The  main  nationally  representative  data  source  used  for  this  study  was  the  Demographic  and  Health 
Survey (DHS), which contains comprehensive information on socio‐economic and health indicators at both 
individual and household levels. Depending on the unit of analysis, migrants were defined in two ways: (i) 
household members who are not residents, but living instead elsewhere in Lesotho or in South Africa, and 
(ii) individuals who have taken at least one trip of three months or more during the previous five years.51 
This  dual  approach  was  necessary  in  order  to  access  both  the  household  data  set  to  examine 
characteristics  of  sending  households  as  well  as  the  individual  data  set  for  information  on  migrant 
characteristics, such as occupation and HIV status. While unique identifiers would enable the merging of 
different  data  sets,  only  individuals  present  in  the  household  at  the  time  of  the  survey  could  be 
interviewed  and  submit  blood  samples.    As  a  consequence,  our  individual‐level  analysis  relies  on 
information about people who migrated but were back in their households of origin at the time of the 
DHS survey. 

The  first  approach  uses  the  residence  status  reported  in  the  household  data  set  to  identify  migrants. 
Because it includes both usual residents and members who usually live elsewhere in Lesotho, in South 
Africa, or in another country,52 the household roster enables us to define migrant‐sending households as 
those with at least one adult (over age 15) who is away. Household members identified as migrants live 
somewhere else and did not sleep in the house the night before the survey ‐ a condition necessary to 
avoid including visitors who do not usually live in the household either but who happened to be present 
at that particular point in time. Defining migrants as absent household members is useful not only for 
comparing sending and non‐sending households, but also households of internal versus external migrants. 
By contrast, the individual‐level data set can only capture internal migration since the respondent had to 
be in Lesotho to participate in the survey. 

The second approach, based on whether or not respondents had taken at least one trip of three months 
or more during the previous five years, is more suitable for analyzing individual‐level characteristics of 
internal migration. An earlier version of the report using 2009 DHS data defined migrants as individuals 
who did not always live in their current place of residence, which was consistent with other studies using 

                                                            
51
  The subgroup of labor migrants consists of individuals who listed as “work” the reason for most recent trip of three months or more. 
52
  There are some discrepancies between the phrasing of the questions in the survey instrument (included at the bottom of the DHS report) and 
variables available.  We based our analysis on the answers available in the data.   

                                                                                                                                         56 
 
DHS data (Brockerhoff & Biddlecom, 1999; Kimuna & Djamba, 2012; Temin et al, 2013). However, the 
question was removed from the 2014 DHS and replaced by a series of questions on recent trips including 
number of trips and duration, destination, and purpose of the most recent trip.  

Finally, we cross‐checked migration and employment estimates using information from the 2010‐11 wave 
of the Household Budget Survey (HBS). Data available in the HBS made it possible to identify household 
members who lived somewhere else during the previous 12 months, whether elsewhere in Lesotho, in 
South Africa, or in another country, and to determine the number of months spent away. Based on the 
methodology employed in previous World Bank reports,53 migrant‐sending households were therefore 
defined as those having at least one member who spent any time away from the household the previous 
year. In the end, we decided to base our analysis on the DHS due to data limitations of the HBS (discussed 
below) as well as important advantages of the DHS, notably HIV test results and occupation codes enabling 
us to identify textile and domestic workers.  

 Challenges and recommendations 

i.             Demographic Households Survey (DHS) 
We  faced  a  number  of  challenges  in  trying  to  identify  labor  migrants  based  on  existing  nationally‐
representative  data.  First,  the  terminology  employed  in  the  DHS  to  indicates  the  residence  status  of 
household  members  was  inconsistent.  In  the  accompanying  report,  people  who  usually  live  in  the 
households are referred to as de jure members, and people who slept in the household the previous night 
are referred to as  de facto  members. Most household members are both  de jure  and  de facto, whereas 
migrants would be usual residents who were away at the time of the survey – de jure but not de facto. In 
the data set, however, information on whether the person lives elsewhere in Lesotho or in South Africa is 
only  available  for  household  members  who  are  not  usual  –  or  de  jure  –  residents.  We  contacted  DHS 
through  the  user  forum  and  were  told  that,  due  to  how  prevalent  labor  migration  is  in  Lesotho,  “the 
decision  was  made  to  include  people  who  are  part  of  the  family,  but  who  do  not  usually  live  in  the 
household  nor  slept  in  the  household  the  previous  night.”  As  explained  above,  we  therefore  defined 
migrants as household members who are neither de jure nor de facto residents. Second, by only capturing 
the last move, information on migrants in the individual data set may underestimate the length of the 
migration experience. Lack of specific data on the geographic location of the previous place of residence 




                                                            
53
     World Bank (2012); SGD (2014). 

                                                                                                                  57 
 
may, on the other hand, overestimate the scale of migration in instances where the move occurred over 
administrative lines that are in close proximity (e.g. different outskirts of Maseru). 

Ideas for how to improve data collection can be drawn from the 2011 Nepal DHS, which introduced a 
module on migration. Specific questions included gender, date of departure, age at departure, reason for 
moving, and destination for each former household resident who migrated elsewhere in the 10 years prior 
to the survey. The choice of the 10‐year limit reflects the desire to capture both period migration and 
lifetime migration, where period migration indicates the mobility patterns of migrants during the previous 
five years, and lifetime migration indicates a permanent shift in place of residence that occurred more 
than five years before. The DHS decided to include this new module to account for the mass internal and 
external migration occurring in Nepal. Considering that migration is arguably as common in Lesotho as it 
is  in  Nepal,54  and  despite  the  recent  changes  introduced  in  the  2014  DHS,  we  strongly  recommend 
introducing a similar migration module in the next wave of the DHS.  

 

ii.            Household and Budget Survey (HBS) 
The  limitations  presented  by  the  HBS  were  harder  to  overcome.55  First,  the  materials  we  had  at  our 
disposal did not explain how households were defined and whether, as in the case of the DHS, family 
members who had been absent for some time were included or not. Our definition of migrants relied 
exclusively on whether a person had been away during the previous 12 months, although the reason for 
departure  was  unknown.  Additional  information  on  the  length  of  time  spent  away  was  not  extremely 
useful either, as it was unclear whether the duration referred only to the last trip or to the entire period 
the household member lived elsewhere. For instance, in the first quarter of the 2011‐12 HBS, 72 percent 
of “migrants” were away for a period of less than 3 months. This makes it unlikely that work was the main 
purpose of the travel. Finally, significant discrepancies across the different employment indicators also 
made it impractical to restrict the study sample to labor migrants only. 

Three simple questions could greatly improve the knowledge on migration and be used to better estimate 
rates of migration:  

             Q1. “What was the main reason why  name lived somewhere else?” with the answer options (a) 
              work, (b) study, (c) marriage, (d) visit family or friends, (e) shopping, (f) other. This question could 
                                                            
54
   46% of households in Lesotho had a member away at the time of the survey, whereas 57% of households in Nepal had at least one person 
who migrated at some time in the previous 10 years.  
55
   See the Technical Appendix 1 of the Lesotho Poverty Assessment (2010) for a detailed discussion of the low level of reliability in the HBS data.  

                                                                                                                                                58 
 
              be integrated in section B on demographic characteristics, immediately after the question about 
              whether or not each household member lived anywhere else. 
             Q2. “In what month and year did  name  move away?” to replace existing question on length of 
              time spent away and cover a period longer than 12 months. 
             Q3. “How often does the household usually receive remittances?” to follow the existing question 
              on whether the household received any remittances the previous month.56  

An  additional  question  could  be  included  in  the  demographic  section  of  the  questionnaire  to  identify 
return migrants among household members.  

             Q4: “Have you ever lived away from your household for at least [six months]?”  

Considering the high degree of population mobility in Lesotho, improving data collection on key migration 
indicators is essential. Better measures should be integrated in existing surveys, notably the DHS and HBS, 
to facilitate the identification of migrants as well as to provide more detailed information on the migration 
experience.  Given  how  prevalent  migration  is  in  Lesotho,  the  role  of  evidence  on  migration  trends  in 
informing decision‐making in a range of policy areas cannot be overstated.  

 

                                                            




                                                            
56
     We welcome the addition of questions on remittances from within the country in the 2013‐14 wave of the survey. 

                                                                                                                       59 
 
Annex 2. Details of Fieldwork 
A mission was undertaken from March 16 to April 6, 2015 to collect primary data for this study. With the 
assistance from a team of local researchers,57 the research team undertook i) 210 survey interviews with 
female migrants, ii) four urban focus group discussions with migrants, iii) seven in‐depth, semi‐structured, 
interviews  with  selected  migrant  women,  as  well  as  five  of  these  women’s  family  households  in  rural 
sending  communities,  and  iv)  six  focus  group  discussions  with  women  and  men  from  sending 
communities. Prior to the mission 15 key semi‐structured interviews were conducted with domestic and 
textile workers to inform the interview design. 

The quantitative survey utilized a structured questionnaire using pencil and paper and data were entered 
for  analysis.  In‐depth  interviews  and  focus  groups  were  recorded  and  transcribed.  All  interviews  with 
migrants and their communities took place in SeSotho. For all interviews and focus groups conducted at 
a non‐work location, local researchers made callbacks to workers to guide them to the correct place and 
confirm the interview appointment. For remotely placed interviews, a transport allowance was provided 
to cover the cost of participating. For each interview that took place in a work setting, a token ($1.50 
value) prepaid phone card was offered as appreciation. 

The sequencing of the methods was important: key informant interviews and semi‐structured interviews 
with female migrants prior to the mission informed the quantitative survey instrument, and the survey 
interviews helped identify a small, but diverse group of seven female migrants who had volunteered for 
a  more  in‐depth  study  (more  than  95  percent  of  those  interviewed  in  the  survey  volunteered).  These 
seven women were subject to a more in‐depth interview and the research team visited five of these seven 
women’s family households in three different rural areas. In these sending villages, in‐depth interviews 
were conducted with the migrant‐sending family household and with a non‐migrant‐sending household 
to  serve  as  a  comparison.  Two  separate  focus  groups,  one  with  men  and  one  with  women,  provided 
community‐level perceptions of and attitudes toward labor migration and its effects on families.  

A. Quantitative Survey of Migrants 

Prior  to  the  mission,  information  on  factories  in  the  textile  industry  was  collected  through  Lesotho 
National  Development  Corporation  (LNDC),  Better  Work,  and  factory  unions  (UNITE,  FAWU,  LECAWU, 


                                                            
57
  The local study team consisted of two smaller teams. A team of qualitative researchers consisted of one team leader with experience leading 
FGDs and two assistants with research experience. A second survey team consisted of six researchers with enumeration experience. All 
members were fluent in English and SeSotho. Two international researchers provided oversight throughout the fieldwork. 

                                                                                                                                           60 
 
NUTEX, and Lentsoe Le Sechaba). These data enabled the team to identify a diverse set of factories from 
which to randomly sample migrant workers. Factories were selected so as to maximize variation in the 
following characteristics: the number of workers, the production size, export market, level of unionization, 
owner identification, and the (current and past) membership of factory organizations (Better Work, the 
Apparel Lesotho Alliance to Fight Aids (ALAFA), and the Lesotho Textile Exporters Association).   

The team identified three factories of varying sizes and three back‐up factories with similar traits that 
could be approached if the first choice was not possible. In reality, the team was not rejected from any 
factories, but two of the ‘first’ choices were unreachable. Factories were all contacted prior to the mission, 
but the arrangements for interviews were primarily negotiated in detail during the mission. The three 
factories from which female migrant workers were sampled and interviewed were:  

       Mauri Garments. Mauri was the smallest factory in the study with approximately 250 workers. 
        The factory was established in 1991 by Mauritian nationals and located in the Maseru industrial 
        area. Mauri previously exported to the U.S. market, but now focuses on the South African market. 
        While exporting to the U.S. market Mauri was part of the Better Work initiative but withdrew 
        when  production  shifted  to  the  South  African  market.  Mauri  participated  in  the  now  defunct 
        ALAFA program, but is not a member of the Exporters Association. With the help of the Human 
        Resources department, migrant garment workers were identified through a review of contracts, 
        in which the worker’s family household location is listed. Only workers whose family household 
        was located beyond Maseru District, and at a distance at which they would qualify as migrating 
        for  work,  were  considered  for  interviews.  A  random  sample  was  selected  and  workers  were 
        invited to interviews on a Saturday at the LNDC building. A handful of workers who failed to show 
        up for the interviews were subsequently contacted and interviewed during their lunch hour at the 
        factory location.  
       Springfield  Manufacturers.  Springfield  currently  employs  approximately  800  workers  and  was 
        defined in our sampling frame as a medium‐sized factory. The factory is located in Maputsoe and 
        primarily  manufactures  for  Reebok.  The  factory  is  under  South  African  ownership,  which  is 
        common  in  the  Maputsoe  factory  zone,  and  was  established  in  2006.  The  factory  engaged  in 
        ALAFA programs and was a member of Better Work at the time of data collection, but not the 
        Exporters Association. Female garment workers were identified at Springfield exiting the factory 
        during their lunch hour over a two‐day period and interviewed at the textile‐training center in 
        Maputsoe  on  a  Saturday.  Only  workers  whose  family  household  was  located  outside  Leribe 

                                                                                                            61 
 
        District, and at a distance at which they would qualify as migrating for work, were considered for 
        interviews. 
       Tai Yuan Garments. Tai Yuan was the largest selected factory and based in Thetsane industrial 
        area  in  Maseru.  It  currently  employs  approximately  2,200  workers.  Tai  Yuan’s  ownership  is 
        Taiwanese based. The production is primarily for the U.S. market and the factory had membership 
        with Better Work, the Exporter’s Association, and participated in ALAFA programs at the time of 
        the interviews. The factory was established in 1996. The three‐person HR department at Tai Yuan 
        helped  identify  workers  who  were  migrants  and  from  the  list  of  migrant  workers,  a  randomly 
        sampled subsection of females were invited to sit for the structured interview, which took place 
        on a Sunday at a local hotel and nonprofit, Kick4Life.  

The  number  of  women  at  each  factory  targeted  for  interviews  was  based  on  the  relative  number  of 
workers at the factories. More than 100 women were identified for interviews as experience showed that 
some would not be able to attend. Twenty‐two women from Mauri Garments, 30 from Springfield, and 
42 at Tai Yuan were interviewed. Twelve migrant women identified as Springfield employees but actually 
employed  at  other  Maputsoe  factories  were  also  recruited  and  interviewed.  One  textile  worker  was 
ultimately dropped from analyses because she did not leave her family household for work.  

Domestic  workers  were  sampled  from  four  different  locations  in  the  Maseru  urban  area.  Prior  to  the 
mission, information was gathered from the 2006 Census to identify up to five diverse areas that would 
provide representation of the different areas that domestic workers find work in Maseru. Approximately 
40 potential areas in Maseru were identified with the local research team. These areas were entered on 
a map from the Land Administration Authority (LAA), and the research team identified four villages of 
various income levels and geographic locations throughout urban Maseru: Maseru West (high income), 
Ha  Hoohlo  (medium  income),  Ha  Lesia  (medium  to  medium‐low  income)  and  Mabote  (medium‐high 
income).  

The enumerators’ goal was to identify 25 migrant domestic workers in each community for interviews.  
Enumerators would split the neighborhood up into sections they were each responsible for and knock on 
every  10th  door.  If  there  was  no  migrant  domestic  worker  they  would  pick  the  10th  door  once  again. 
Enumerators estimate they knocked on 120 doors, with very few refusals. Unlike the textile workers, the 
domestic workers were interviewed in their workplace. Many domestic workers arranged for interviews 
to take place later in the day during less busy periods. The homeowners were present in only a few cases, 


                                                                                                                62 
 
and  while  some  were  angry  that  enumerators  came  during  working  hours,  many  were  nice  and 
welcoming. However, enumerators asked for interviews to be done in private. One domestic worker was 
dropped from analyses because she recently moved for work and had not yet secured a job.  

The  survey  instrument  focused  on  processes  and  experiences  related  to  female  migration,  including 
respondent demographics and (current and family) household composition; migration history and future 
plans;  financial  inclusion  and  personal  expenses;  current  living  and  working  conditions;  sexual 
relationships and behaviors; and general attitudes toward female migration. The survey consisted of 243 
questions and lasted an average of 60 minutes.  

B. Focus group discussions with migrants 

Selection  of  workers  for  focus  group  discussions  was  conducted  in  parallel  with  the  selection  for  the 
survey. In factories, workers were approached and first asked if they would be willing to participate in the 
survey.  If  unable  or  unwilling,  they  were  asked  to  join  a  group  discussion.  The  focus  groups  and  the 
structured interviews took place in the same locations. For domestic workers, focus group participants 
were identified in the neighborhoods where the structured interviews took place. During the first five 
days of interviews, a domestic worker who was not available at the time they were initially approached 
was, similar to textile workers, asked if she could schedule a personal interview for a later time. If not, she 
was asked if she would be willing to participate in a neutral location focus group discussion. 

The focus group discussions for factory workers were grouped by factory. Approximately 12 workers were 
invited to each focus group with the aim of having approximately 10 present. Three focus groups were 
conducted with textile workers: one in Maputsoe and two in Maseru. For domestic workers, enumerators 
identified 24 workers with the aim of conducting two focus groups. However, despite callbacks, only two 
domestic workers showed up. The domestic worker groups were both planned for a Sunday, technically a 
day when workers are off. The workers reported either that they were not allowed to participate by the 
homeowner or that they had been asked to look after the homeowner’s children and no longer had a day 
off. To compensate for the small number of participants in the domestic worker FGDs, we conducted two 
additional in‐depth interviews with domestic workers.   

C. Migrant case studies and rural migrant‐sending communities 

Five women who participated in the quantitative survey were identified for further investigation as case 
studies based on their responses to the survey. The case studies consisted of in‐depth interviews with the 


                                                                                                                  63 
 
female workers and household interviews and focus group discussions in the community in which their 
family households are located. Case studies were chosen based on characteristics identified in the survey, 
such as marital status, number of children born and living, and current and family household composition, 
as well as through their voluntary consent for follow up interview. We made lists of unique cases based 
on these characteristics and selected a handful of rural areas within a reasonable distance. A number of 
the migrants were unable to serve as case studies for various reasons, such as their family household was 
unreachable by car, they gave the wrong phone number and could not be reached, or the migrant herself 
was going to be home visiting her family during the scheduled time of interviews.   

The five case studies came from rural areas in three different districts: Leribe, Mafeteng, and Mohale’s 
Hoek. Selected migrants were contacted and a convenient time and place was arranged for the research 
team to meet with them, usually at the place of employment. After obtaining consent from the migrant 
to  speak  with  her  again  and  her  family,  we  contacted  her  family  in  the  rural  village  either  directly  or 
through the village chief or other family members to arrange a date and time to talk with them. Case study 
and household interviews lasted around an hour.   

Separate focus groups for men and women were conducted in three of the women’s villages – two in each 
district, totaling six ‐ between March 26‐27 (Leribe) and March 31 – April 2 (Mafeteng and Mohale’s Hoek). 
The research team worked with the village chiefs to identify local men and women for group discussions 
and convenient places for these discussions to occur. Group discussions lasted between 1.5‐2 hours.  

 

                                      




                                                                                                                      64 
 
Annex 3. Determinants of HIV among Female Migrants 
The analysis of HIV prevalence among female labor migrants in Lesotho was based on an earlier study 
(Crono & de Walque, 2012) focusing on Basotho miners in South Africa. Using data from the 2004 wave 
of the Demographic and Health Survey (DHS) for Lesotho,58 the study examined whether men working in 
the mining sector have a higher probability of being HIV positive and whether women, with a partner 
employed in the mines, are at higher risk of being infected with HIV. The probability of being HIV positive 
was the dependent variable and dummies equal to 1 if a male respondent declared work in the mines as 
his  main  occupation  or  if  a  female  respondent  had  a  miner  as  a  husband  were  the  key  independent 
variables. A series of controls, such as age, education, place of residence, durable goods, and religion, 
were also included in the specification. The equation was estimated using a probit model, and separate 
regressions were run for men and women.  

The first stage of our analysis focused on replicating Crono & de Walque’s (2012) study and updating the 
results  based  on  the  following  wave  of  DHS  (i.e.  DHS  2009).  Table  A1  shows  estimates  in  which  the 
dependent variable is HIV status (0 for HIV‐negative, and 1 for HIV‐positive). In columns 1‐6, we report 
results for the sample of males, while in columns 7‐8 we consider women only. Marginal effects of probit 
coefficients are reported together with robust standard errors adjusted for the correlation of the residuals 
at the survey cluster level. According to the estimates in column 1, being a miner is indeed significantly 
associated with HIV infection even when controlling for additional socio‐demographic characteristics. The 
magnitude of the effect is even larger among married miners (column 3), who are 19.5 percentage points 
more likely to be infected with HIV than the average.  

The  trend  discussed  at  the  beginning  of  this  report,  of  male  miners  getting  older,  on  average,  in  the 
absence of new hires, is supported by data on HIV prevalence. While in 2004, miners aged 30‐44 were 
most likely to be HIV positive, data from 2009 indicates that, instead, miners aged 35‐49 (column 5) exhibit 
the greatest vulnerability to HIV/AIDS. The age difference between the two groups is proportional with 
the  time  lapse  between  the  two  survey  rounds  (5  years),  suggesting  that  it  is  the  same  generation  of 
miners displaying the highest probability of being HIV positive. Conversely, having a husband or partner 
who works as a miner no longer has a significant effect on the likelihood of being HIV positive for women, 
even when considering a slightly older (29‐44) age group.  



                                                            
58
   Corno & de Walque (2012) looked at three countries: Lesotho and Swaziland, the countries with the highest HIV prevalence in the world, and 
Zimbabwe, which served as a comparison due to its local mining sector. Only findings for Lesotho are summarized here. 

                                                                                                                                          65 
 
We further replicated the analysis using the 2014 DHS data, but the correlation between working as a 
miner and being HIV positive disappeared no matter the age or marital status. Consistent with previous 
findings and the lack of new opportunities for Basotho miners in South African mines, the number of 
male respondents listing mining as their occupation has shrunk. While 76 of the 3,075 (2.47%) men in 
our 2009 sample identified as miners, only 16 of the 2,773 (0.5%) did so in 2014. A lack of statistical 
significance may therefore be attributable to insufficient power to detect an effect. Interestingly, 
however, having a miner as a partner has become a strong predictor of HIV status for women across age 
groups (see Table A2). Even when controlling for partner’s age and other confounding factors, women 
whose partners are miners are 10 percentage points overall, and as high as 16 percentage points among 
women aged 30 to 44, more likely to be HIV positive. 




                                                                                                           66 
 
Table A1. HIV Prevalence and Mining Status (DHS 2009) 
                                      Men                                                                         Women 
                                                                                                                                    
                                                                               Currently         Married, 
                                          Full sample     Age 30‐44             married          age 35‐49      Full sample    Age 25‐39 
                                                                                                                                       
Miner                                        0.13**          0.09               0.20***            0.17*                               
                                             (0.05)         (0.11)               (0.07)            (0.10)                              
Partner miner                                                                                                        0.03          0.01 
                                                                                                                   (0.03)        (0.04) 
Partner age                                                                                                       0.00***       0.01** 
                                                                                                                   (0.00)        (0.00) 
Age                                         0.05***             ‐0.10          0.07***             0.21*          0.07***          0.06 
                                             (0.01)             (0.07)           (0.01)            (0.11)          (0.01)        (0.06) 
Age sq.                                    ‐0.00***               0.00         ‐0.00***           ‐0.00*         ‐0.00***         ‐0.00 
                                             (0.00)             (0.00)           (0.00)            (0.00)          (0.00)        (0.00) 
Primary education                             ‐0.01             ‐0.02             0.01              0.01            0.05           0.06 
                                             (0.02)             (0.05)           (0.03)            (0.06)          (0.06)        (0.10) 
Secondary edu.                                 0.00              ‐0.02            0.02              ‐0.02            0.05          0.07 
                                             (0.02)             (0.05)           (0.04)            (0.07)          (0.07)        (0.10) 
Tertiary edu.                              ‐0.08***           ‐0.23***         ‐0.18***             ‐0.08           ‐0.07         ‐0.07 
                                             (0.02)             (0.06)           (0.04)            (0.11)          (0.07)        (0.12) 
Urban                                          0.03             0.08*              0.02           0.13**           0.05*        0.09** 
                                             (0.02)             (0.05)           (0.03)            (0.06)          (0.03)        (0.04) 
Durable goods                                  0.00              ‐0.01            ‐0.00          ‐0.06***          ‐0.00          0.00 
                                             (0.01)             (0.02)           (0.01)            (0.02)          (0.01)        (0.01) 
Catholic                                       0.01              0.01             0.04              ‐0.04           ‐0.06         ‐0.10 
                                             (0.03)             (0.08)           (0.06)            (0.10)          (0.06)        (0.10) 
Protestant                                     0.00             ‐0.03             0.03             ‐0.03           ‐0.07         ‐0.11 
                                             (0.02)             (0.07)           (0.06)            (0.11)          (0.06)        (0.11) 
No religion                                   ‐0.05              0.01             0.08                                                 
                                             (0.09)             (0.30)           (0.28)                                                
Observations                                 3,075                779            1,257               452           2,057         1,021 
Standard errors in parentheses                                                                                                        
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                                                                                         


                                                                                                                                            67 
 
    Table A2. HIV Prevalence and Mining Status (DHS 2014) 
                                                                                 
                                      Men                                                                                     Women                                  
     
                                                      Currently                     Married,                  Married, 
    VARIABLES                         Full sample      married     Age 30‐44        age 30‐44    Age 35‐49    age 35‐49       Full sample     Age 25‐39             Age 30‐44 
                                                                                                                                                                          
    Miner                                 0.05           0.10         0.24             0.29         0.08         0.09       
                                         (0.11)         (0.15)       (0.23)           (0.22)       (0.20)       (0.21)      
    Partner miner                                                                                                                0.10**           0.14**                0.16*** 
                                                                                                                                  (0.04)           (0.06)                (0.06) 
    Partner age                                                                                                                  0.01**           0.01***               0.01** 
                                                                                                                                  (0.00)           (0.00)                (0.00) 
    Age                                    0.04***     0.06***        0.03             ‐0.00        0.08          0.08           0.07***             0.08                 ‐0.02 
                                            (0.00)      (0.01)       (0.07)           (0.10)       (0.10)       (0.12)            (0.01)           (0.06)                (0.08) 
    Age sq.                               ‐0.00***    ‐0.00***       ‐0.00              0.00        ‐0.00        ‐0.00          ‐0.00***            ‐0.00                 0.00 
                                            (0.00)      (0.00)       (0.00)           (0.00)       (0.00)       (0.00)            (0.00)           (0.00)                (0.00) 
    Primary education                        0.01        0.01        ‐0.02            ‐0.04         0.02         0.02              0.03             0.05                  0.06 
                                            (0.02)      (0.04)       (0.05)           (0.06)       (0.05)       (0.07)            (0.09)           (0.12)                (0.11) 
    Secondary education                     ‐0.02       ‐0.01         0.03            ‐0.00         0.07         0.09               0.01            ‐0.02                  0.02 
                                            (0.03)      (0.05)       (0.06)           (0.07)       (0.07)       (0.08)            (0.09)           (0.12)                (0.11) 
    Tertiary education                    ‐0.11***    ‐0.15***     ‐0.19***         ‐0.18***     ‐0.23***     ‐0.23***             ‐0.10           ‐0.13                 ‐0.07 
                                            (0.02)      (0.04)       (0.06)           (0.07)       (0.07)       (0.08)            (0.08)           (0.11)                (0.12) 
    Urban                                 0.06***      0.07**      0.12***             0.08       0.11**         0.05             0.05*            0.08*                   0.03 
                                            (0.02)      (0.03)       (0.04)           (0.05)       (0.05)       (0.06)            (0.03)           (0.05)                (0.05) 
    Durable goods                            0.01        0.00         0.00              0.00        ‐0.01        ‐0.01              0.01             0.01                 ‐0.00 
                                            (0.01)      (0.01)       (0.01)           (0.02)       (0.01)       (0.02)            (0.01)           (0.01)                (0.01) 
    Catholic                                 0.03        0.04         0.06             0.05         0.04         0.07               0.08             0.10                  0.04 
                                            (0.03)      (0.05)       (0.06)           (0.07)       (0.08)       (0.09)            (0.08)           (0.11)                (0.11) 
    Protestant                               0.01        0.02         0.02             0.03         0.04         0.06               0.11             0.10                  0.06 
                                            (0.03)      (0.05)       (0.06)           (0.07)       (0.07)       (0.09)            (0.07)           (0.10)                (0.10) 
                         
    Observations                           2,773       1,108         782              513          620          432              1,767              933                   770 
    Standard errors in parentheses     
    *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1     


                                                                                                                                                             68 
 
The second stage of our analysis examined the association between HIV prevalence and migrant status 
among women. The same methodology was used, with occupational dummies for (i) domestic workers, 
and (ii) textile factory workers, instead of miners. Of the 3,318 women for which HIV test results were 
available, 689 (21%) were migrants, and 230 (7%) were labor migrants. By occupation, the 92 respondents 
listed  as  “manufacturing  laborers”  were  identified  as  textile  workers.  Although  other  occupation 
categories included “tailors, dressmakers and hatters” and “sewers, embroiders and related workers,” 
these  are  skilled  workers  distributed  relatively  evenly  across  regions.  The  aim  of  our  analysis  was  to 
estimate  the  probability  of  being  HIV  positive  among  women  employed  in  garment  factories  in  urban 
areas near Maseru and Maputsoe, so we restricted our sub‐sample to manufacturing. To our knowledge, 
manufacturing  jobs  for  women  in  Lesotho  are  virtually  exclusively  in  the  textile  sector.  The  second 
occupational  group  of  interest  includes  227  domestic  workers,  identified  as  women  “employed  in 
household and domestic service.”  

    Table A3. Summary statistics covariates 
                                                                        
    VARIABLES                                                   N          mean          sd            min            max 
                                                                                                                          
    Respondent's current age                                  3,318        28.18        9.71          15.00          49.00 
    Age squared                                               3,318        888.27      598.41         225.00        2,401.00 
    Primary education                                         3,318         0.41        0.49           0.00           1.00 
    Secondary education                                       3,318         0.50        0.50           0.00           1.00 
    Tertiary education                                        3,318         0.08        0.26           0.00           1.00 
    Urban                                                     3,318         0.32        0.47           0.00           1.00 
    Durable goods                                             3,318         1.48        1.58           0.00           7.00 
    Catholic                                                  3,318         0.39        0.49           0.00           1.00 
    No religion                                               3,318         0.01        0.10           0.00           1.00 
    Widowed, divorced, or separated                           3,318         0.13        0.33           0.00           1.00 
                                                                                                                          
 
Table A2 reports summary statistics on all control variables for the sub‐sample of women with available 
HIV  results.  The  DHS  collects  information  on  adult  women  aged  15  to  49,  and  the  average  age  in  our 
sample is 28. Half (50%) of respondents completed secondary school, closely followed by a large share 
(41%) of respondents who completed primary school only. Only 8% of respondents completed tertiary 
school. The sample is also relatively evenly split among Catholic (39%) and Protestant (59%) respondents, 
with virtually nobody listed as having no religion (1%). Lesotho remains a predominantly rural country, 
with a growing share of surveyed women (32%) living in urban areas. Finally, respondents owned 1.48 
durable goods, on average, based on an index from 0 to 7 indicating the number of assets owned among 
electricity, radio, television, refrigerator, bicycle, motorcycle/scooter, and car/truck.  

                                                                                                                  69 
 
The multivariate regression analysis examining the association between HIV prevalence and occupation 
type among women yielded some interesting results. First, the positive relationship between HIV status 
and working in a migrant‐dominated occupation remains statistically significant even when controlling for 
other factors such as age, marital status, education, urban residence, asset ownership, and religion. We 
repeated the analysis for street vendors in order to test whether it is the informality of domestic service 
that is making women working in this occupation particularly vulnerable, but the coefficient for street 
vendors  was  not  significant.  As  illustrated  in  the  last  two  columns  in  Table  A4  below,  simply  being  a 
migrant is correlated with a significantly higher likelihood of being HIV positive, with an effect double in 
magnitude for labor migrants (5 vs. 13 percentage points increase). In addition, keeping the age constant, 
the  likelihood  of  HIV  infection  is  significantly  higher  among  women  who  are  widowed,  divorced  or 
separated.  

    Table A4. HIV Prevalence and Migrant Status for Women 
                                                                                                 
                                                            Textile  Domestic        Street                Labor 
                                                            workers  workers        vendors     Migrants  migrants 
    VARIABLES                                                
                                                                                                                  
    Textile worker                                              0.10** 
                                                                (0.05) 
    Domestic worker                                                       0.05*          
                                                                          (0.03)         
    Street vendor                                                                    ‐0.00           
                                                                                     (0.04)          
    Migrant                                                                                     0.05***    
                                                                                                 (0.02)    
    Labor migrant                                                                                    0.13*** 
                                                                                                      (0.03) 
    Respondent's current age                                 0.08***  0.08***  0.08***  0.08***  0.08*** 
                                                              (0.01)    (0.01)    (0.01)    (0.01)    (0.01) 
    Age squared                                             ‐0.00***  ‐0.00***  ‐0.00***  ‐0.00***  ‐0.00*** 
                                                              (0.00)    (0.00)    (0.00)    (0.00)    (0.00) 
    Widowed, divorced, or separated                          0.26***  0.26***  0.26***  0.26***  0.25*** 
                                                              (0.03)    (0.03)    (0.03)    (0.03)    (0.03) 
    Primary education                                          0.06      0.06      0.07      0.06      0.05 
                                                              (0.07)    (0.07)    (0.07)    (0.07)    (0.07) 
    Secondary education                                        0.05      0.05      0.05      0.04      0.04 
                                                              (0.07)    (0.07)    (0.07)    (0.07)    (0.07) 
    Tertiary education                                        ‐0.09     ‐0.09      ‐0.10   ‐0.10*     ‐0.10* 
                                                              (0.06)    (0.06)    (0.06)    (0.06)    (0.06) 
    Urban                                                    0.07***  0.08***  0.08***  0.08***  0.08*** 
                                                              (0.02)    (0.02)    (0.02)    (0.02)    (0.02) 
    Durable goods                                             ‐0.01     ‐0.01     ‐0.01     ‐0.01      ‐0.00 
                                                              (0.01)    (0.01)    (0.01)    (0.01)    (0.01) 
    Catholic                                                  ‐0.00     ‐0.00      ‐0.00     ‐0.00     ‐0.00 

                                                                                                                     70 
 
                                            (0.02)    (0.02)    (0.02)    (0.02)    (0.02) 
    No religion                           ‐0.14***  ‐0.14***  ‐0.14***  ‐0.14***  ‐0.14*** 
                                            (0.05)    (0.05)    (0.05)    (0.05)    (0.05) 
                               
    Observations                              3,318    3,318    3,318     3,318     3,318 
    Standard errors in parentheses         
    *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1         
 

                                       




                                                                                         71 
 
Annex 4. Qualitative Analysis 
Focus group discussions (FGDs) and in‐depth interviews were conducted in urban Maseru, Maputsoe, and 
various rural communities throughout Lesotho between March 27 and April 4. The qualitative study team 
consisted of one team leader with experience leading FGDs and two assistants with research experience. 
All  members  were  fluent  in  English  and  SeSotho.  The  team  conducted  a  total  of  10  FGDs  with  female 
migrants (4), rural men (3), and rural women (3) and 17 in‐depth interviews with selected case studies (7), 
their  family  households  (5),  and  similar  non‐migrant‐sending  households  (5)  nearby.  Group  discussion 
guidelines and interview guides were first designed in English and translated into SeSotho. All FGDs and 
interviews were audio‐taped and subsequently translated and transcribed into English. Assistants took 
general notes of communities visited, including quality of homes and demographics of individuals present, 
which were discussed in detail during a wrap‐up team workshop. 

Group discussion and interview transcripts were analyzed using codes based on general themes identified 
by  the  team  as  core  research  objectives:  determinants  of  migration,  risks  and  benefits  of  female 
migration,  and  household  outcomes.  Information  from  the  transcripts  was  first  coded  and  organized 
according  to  these  broader  themes,  then  placed  into  more  specific  sub‐themes:  shocks  to  family 
household, school enrollment, marital status, sexual behaviors, etc. In addition to organizing transcript 
information by subthemes, new themes that emerged in the transcripts were coded and analyzed as well. 
This allowed dimensions of migrants’ and their families’ experiences, as well as rural Basotho’s general 
perceptions  of the  experience, not anticipated prior to fieldwork to be incorporated into the analysis. 
Information  was  also  color  coded  according  to  source  type:  domestic  worker  (case  study),  domestic 
worker  (FGD),  textile  worker  (case  study),  textile  worker  (FGD),  case  study  household,  non‐migrant 
sending household, rural man, and rural woman. This allowed for findings to also be sorted by participant 
type after the coding was complete, making it possible to see variations in perceptions and experiences 
across groups.  

 

 




                                                                                                               72