韓国卸売・小売・飲食宿泊業就業者数

鉱工業就業者数と建設業就業者数、卸売・小売・飲食宿泊業就業者数は、KREDが何ら変換を加えずそのまま収録する三つの季節調整を施さない産業別月次就業者水準であり、いずれも公表されたままに記録される。就業者は標準的な労働力統計の枠組みにおいて、短い基準期間中に収入や利潤を目的として働いたか、そうした仕事から一時的に離れていた者として定義される(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。産業はその基準期間に従事した主たる仕事に基づいて付与されるため、一人は一つの産業集計にのみ算入され、三つの水準は全就業者を余さず分割したものではなくその部分集合である。

この三系列は労働投入の頭数であって産出量の尺度ではない。各系列は採用と離職、仕事の構成の変化に応じて動き、デフレートと数量相対値によって産業の数量指数を構成する測定の伝統とは区別される(Fabricant 1940)。生産性や労働時間が衝撃を吸収する場合、産業の就業者数と産業の産出指標は互いに逆方向へ動きうるため、両者は同じ産業に対する別個の測定として読まれる。

各水準は採用・離職・継続期間へとつながる連続的なフローの純結果であり(Clark and Summers 1979)、したがって月次の一時点の値が表面上の水準の下の循環を要約する。

景気循環指標の伝統において、産業別の就業者数は総合的な基準循環を中心に転換点が集積する共動系列である(Burns and Mitchell 1946)。これらは景気に対する時差に従って分類され(Mitchell and Burns 1938)、その転換点は再現可能なアルゴリズムで識別され(Bry and Boschan 1971)、拡大する産業の比率は拡散指数を構成する素材となる(Moore 1961)。

こうした産業別の細分は、潜在的な景気状態の観測可能な影として再構成される(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)。その測定と時差の特性は体系的に整理されており(Zarnowitz 1992)、各値は月次の現状景気シグナルとして扱われる(Shiskin 1961)。ただしこうした無理論的な測定は、労働市場の明示的モデルに照らして初めて意味を持つ(Koopmans 1947)。

KREDは公表されたままの値を何ら変換を加えずに収録し、再指数化・デフレート・平滑化・年率化・季節調整のいずれも適用しない。基礎系列は季節調整されていないため、各水準は年内の季節パターンをそのまま保持しており、とりわけ建設業では天候と着工の日程が月ごとの採用を左右してそのパターンが際立つが、原系列そのままの提供はこれに手を加えない。

測定の基盤は世帯労働力調査であり、固定された基準期間の活動状態が国際的に合意された地位規則に従って離散的な区分に変換され記録される(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。これは活動に関する設問を初めて科学的に扱った調査設計の論理に従う(Anderson 1952)。産業は主たる仕事が属する事業所の活動によって付与されるため、基準期間の間に産業を移った者は全就業者数を変えることなく集計区分をまたいで移動する。月をまたいで地位を結ぶフロー会計は、各水準の変化を採用・離職・継続期間に分解する(Clark and Summers 1979)。

三つの水準は全体を余さず覆うものではなく、合計しても全就業者数にはならない。残る産業がいずれにも含まれないためである。KREDは加算関係を強制する調整を一切加えず、比率を計算せず、再指数化も行わない。各水準はその時点の原資料が持つ改定や産業分類の改定、丸めをそのまま保持する。産業の数量指標を構成する際に用いるデフレートや数量相対値の手順は適用しないが(Fabricant 1940)、これは測定対象が数量ではなく頭数だからである。

景気循環指標の伝統において、これらの水準は総合的な基準循環を中心に転換点が集積する共動系列であり(Burns and Mitchell 1946)、景気に対する時差に従って分類され(Mitchell and Burns 1938)、その測定と時差の特性は体系的に整理されている(Zarnowitz 1992)。これらは動学的因子表現のもとで潜在的な景気状態の雑音を含む観測値として扱われる(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)。

算出された数値の循環的解釈は、再現可能な転換点アルゴリズムで個別循環の時点を定める手続き(Bry and Boschan 1971)、拡大する産業の比率を拡散・総合指数の中へ配置することを成文化した体系(Moore 1961)、および定式化された月次のリアルタイム構成(Shiskin 1961)に従う。ただしこの測定手続きは、解釈のために経済モデルを前提とするという留保が常に伴う(Koopmans 1947)。

三つの産業別就業者数は、総体としての雇用を循環の駆動要因が異なる部門へと切り分けて読ませる。鉱工業の雇用は対外需要と設備投資に反応し、建設業の雇用は着工と建設の量に応じて動き、卸売・小売・飲食宿泊業の雇用は家計消費に最も近い位置にある。こうした時差特性の違いこそが、景気との関係に基づく指標分類の根拠であり(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946)、拡大する産業の比率を数える拡散指数の出発点となる(Moore 1961)。

総計の雇用が横ばいの局面であっても、鉱工業の減少と卸売・小売・飲食宿泊業の増加が互いを打ち消して産業構成の移動を覆い隠しうるため、三つの水準を併せて読むことで見出し一行が隠す再配置が明らかになる。産業間の移動とその厚生上の含意はフロー分解が規律し(Clark and Summers 1979)、各区分の境界は標準的な労働力統計の枠組みが定める(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。

これらの水準は潜在的な景気状態の雑音を含む観測値として扱われ(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)、その時差と信頼性は体系的に評価されており(Zarnowitz 1992)、循環的変動と偶発的変動を分ける転換点の時点決定は確立されており(Bry and Boschan 1971)、各水準は毎月更新される現況指標として活用される(Shiskin 1961)。

消費に密着した部門の雇用は家計の所得期待を左右するため支出行動と直接に結びつき(Katona 1951)、この種の労働指標は消費に関する先行的な情報内容を持つ(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004)。

ただし産業の就業者数は労働投入の頭数であるため産業の産出の尺度として読んではならず、生産性や労働時間が変化するときに数量の測定と乖離する(Fabricant 1940)。これらの水準はメカニズムを示唆するにとどまり、それを識別するものではない(Koopmans 1947)。

市場において産業別の就業者数は、総計の雇用統計をそれを生み出した部門へと分解する高頻度シグナルとして機能し、景気時差による分類が特定の発表値が政策経路の期待にどう写像されるかを規定する(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946)。

債券・金利市場はこれらを潜在状態推定値の構成要素として追跡し(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)、いずれの部門のサプライズにどれだけの重みを置くかは、その系列の予測実績が規律する(Zarnowitz 1992)。

消費に密着した部門の予期せぬ変化は成長と物価の期待経路を動かす。労働指標が家計需要に対する独立した予測情報を持ち(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004)、雇用が心理と支出の経路を条件づけるためである(Katona 1951)。

信用リスクの観点では、部門別の細分が総計では見えないエクスポージャーを露わにする。建設業の雇用は建設・不動産関連のエクスポージャーと併せて読まれ、鉱工業の雇用は輸出循環と併せて読まれるからである。水準の変化が採用の強さを反映するのか産業間の再配置を反映するのかは、労働市場の流れと地位会計が分かつ(Clark and Summers 1979; Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。

個々の発表は拡散・総合およびリアルタイムのシグナル枠組みの中に位置づけられ(Moore 1961; Shiskin 1961)、局面転換は転換点の時点決定によって示される(Bry and Boschan 1971)。ただし同じ数値であっても、トレーダーが想定するモデルによって支持される取引は異なりうる(Koopmans 1947)。

卸売・小売・飲食宿泊業就業者数は季節調整を施さない水準として公表され、妥当な統計対象はその対数である。標本は2013-01から2026-06までの162個の月次観測値であり、単位根三検定は対数水準に定数と趨勢を含めて実施する。

Said and Dickey (1984)のラグ拡張を適用したDickey and Fuller (1979)の拡張ディッキー・フラー回帰は統計量−2.444、p = 0.357で単位根を棄却できず、ノンパラメトリックなPhillips and Perron (1988)検定もまた統計量−2.437、p = 0.360で棄却できず、定常性を帰無とするKwiatkowski et al. (1992)のKPSS検定は統計量0.229、p < 0.01で趨勢定常性を棄却する。したがって三つの手続きはいずれも曖昧さなく対数水準の明確なI(1)の分類に合致する。GLSトレンド除去による上位検定 (Elliott, Rothenberg, and Stock 1996)は、当ハウス・プロトコルでは判定が曖昧な場合にのみ留保的に用いられ、この明確な判定には必要とされない。

対数水準は定常対象ではないため、ポートマントーと構造変化の探索は1次差分で実施するが、単位根に近い系列の水準ポートマントーは機械的な近単位自己相関を拾い、水準平均変化の探索は確率的趨勢を見かけ上分割するからである(Perron 1989; Hamilton 2018)。Box and Pierce (1970)の形式を精緻化したLjung and Box (1978)のポートマントー統計量は、差分対数水準において12か月ラグでQ = 27.305、p = 0.007、24か月ラグでQ = 58.470、p = 0.000と白色雑音の帰無仮説を棄却するが、その棄却の強さは建設業就業者数に比べて明らかに弱い。Bai and Perron (1998)の多重構造変化手続きをBai and Perron (2003)の動的計画アルゴリズムで計算すると、差分系列の平均に変化点は見いだされない。

この季節調整を施さない月次水準では季節検定が妥当である。Beaulieu and Miron (1993)の月次の仕組みを備えたHylleberg et al. (1990)の季節単位根検定は統計量150.385、p = 0.000で季節周波数の単位根を棄却し、季節ダミーは統計量4.729、p = 0.000で結合有意であり、12か月と24か月ラグの季節ポートマントーもまた統計量62.465、p = 0.000で棄却するため、季節性は確率的ではなく決定的に存在する。これはCanova and Hansen (1995)の定常季節の判読および系列の季節未調整の性格と合致する(Ghysels and Osborn 2001)。