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ticker: "KRSVCSYOY"
title: "韓国サービス業生産増加率(前年同月比)"
unit: "%"
frequency: "月次"
source: "Burns and Mitchell (1946); Zarnowitz (1992)"
release: "月次算出"
category: "実体活動・景気循環"
country: "KR"
language: "ja"
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first_date: "2001-01-01"
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observations_shown: 120
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# 韓国サービス業生産増加率(前年同月比)

## 概要

内需に密接なサービス業産出の拡大速度で、国内需要に敏感な部門の活力を示します。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | 4.87 | 2026-08-01 |
| 前回比 | +1.11 | 2026-07-01 |
| 1年前比 | +3.59 | 2025-08-01 |
| 収録期間中の最高 | 12.11 | 2002-03-01 |
| 収録期間中の最低 | -5.59 | 2020-04-01 |
| 収録期間 | 2001-01-01 – 2026-08-01 |  |
| 観測値数 | 308 |  |

## 直近の観測値

| 日付 | 値 | 変化 |
|---|---|---|
| 2016-09-01 | 2.53 | -0.64 |
| 2016-10-01 | 1.47 | -1.06 |
| 2016-11-01 | 1.79 | +0.32 |
| 2016-12-01 | 1.25 | -0.54 |
| 2017-01-01 | 2.75 | +1.50 |
| 2017-02-01 | 1.57 | -1.18 |
| 2017-03-01 | 1.98 | +0.41 |
| 2017-04-01 | 1.66 | -0.32 |
| 2017-05-01 | 1.76 | +0.10 |
| 2017-06-01 | 1.55 | -0.22 |
| 2017-07-01 | 1.34 | -0.21 |
| 2017-08-01 | 1.64 | +0.30 |
| 2017-09-01 | 2.88 | +1.24 |
| 2017-10-01 | 1.96 | -0.91 |
| 2017-11-01 | 2.90 | +0.93 |
| 2017-12-01 | 2.06 | -0.84 |
| 2018-01-01 | 2.37 | +0.31 |
| 2018-02-01 | 3.60 | +1.24 |
| 2018-03-01 | 2.45 | -1.15 |
| 2018-04-01 | 2.86 | +0.41 |
| 2018-05-01 | 2.45 | -0.41 |
| 2018-06-01 | 2.44 | -0.01 |
| 2018-07-01 | 2.75 | +0.31 |
| 2018-08-01 | 1.71 | -1.04 |
| 2018-09-01 | 0.90 | -0.81 |
| 2018-10-01 | 2.84 | +1.94 |
| 2018-11-01 | 1.21 | -1.63 |
| 2018-12-01 | 1.51 | +0.30 |
| 2019-01-01 | 2.52 | +1.00 |
| 2019-02-01 | -0.50 | -3.01 |
| 2019-03-01 | 0.90 | +1.40 |
| 2019-04-01 | 1.19 | +0.29 |
| 2019-05-01 | 1.59 | +0.40 |
| 2019-06-01 | -0.10 | -1.69 |
| 2019-07-01 | 0.99 | +1.09 |
| 2019-08-01 | 2.28 | +1.29 |
| 2019-09-01 | 0.99 | -1.29 |
| 2019-10-01 | 0.89 | -0.10 |
| 2019-11-01 | 2.39 | +1.50 |
| 2019-12-01 | 2.38 | 0.00 |
| 2020-01-01 | 3.53 | +1.15 |
| 2020-02-01 | 1.70 | -1.83 |
| 2020-03-01 | -4.55 | -6.25 |
| 2020-04-01 | -5.59 | -1.04 |
| 2020-05-01 | -3.82 | +1.77 |
| 2020-06-01 | -1.59 | +2.23 |
| 2020-07-01 | -1.57 | +0.02 |
| 2020-08-01 | -3.39 | -1.82 |
| 2020-09-01 | -2.35 | +1.04 |
| 2020-10-01 | -1.17 | +1.18 |
| 2020-11-01 | -0.97 | +0.20 |
| 2020-12-01 | -2.72 | -1.74 |
| 2021-01-01 | -4.93 | -2.21 |
| 2021-02-01 | 0.10 | +5.03 |
| 2021-03-01 | 7.56 | +7.47 |
| 2021-04-01 | 8.52 | +0.96 |
| 2021-05-01 | 6.72 | -1.80 |
| 2021-06-01 | 6.26 | -0.46 |
| 2021-07-01 | 4.69 | -1.57 |
| 2021-08-01 | 4.61 | -0.08 |
| 2021-09-01 | 6.22 | +1.61 |
| 2021-10-01 | 5.44 | -0.78 |
| 2021-11-01 | 6.47 | +1.03 |
| 2021-12-01 | 7.68 | +1.21 |
| 2022-01-01 | 8.37 | +0.70 |
| 2022-02-01 | 4.81 | -3.57 |
| 2022-03-01 | 4.91 | +0.10 |
| 2022-04-01 | 6.71 | +1.79 |
| 2022-05-01 | 7.06 | +0.36 |
| 2022-06-01 | 7.03 | -0.03 |
| 2022-07-01 | 7.72 | +0.69 |
| 2022-08-01 | 9.68 | +1.96 |
| 2022-09-01 | 8.22 | -1.46 |
| 2022-10-01 | 7.13 | -1.09 |
| 2022-11-01 | 5.06 | -2.07 |
| 2022-12-01 | 6.11 | +1.05 |
| 2023-01-01 | 4.51 | -1.60 |
| 2023-02-01 | 8.33 | +3.83 |
| 2023-03-01 | 5.79 | -2.55 |
| 2023-04-01 | 3.05 | -2.73 |
| 2023-05-01 | 2.85 | -0.20 |
| 2023-06-01 | 3.19 | +0.34 |
| 2023-07-01 | 2.83 | -0.36 |
| 2023-08-01 | 2.01 | -0.82 |
| 2023-09-01 | 2.36 | +0.35 |
| 2023-10-01 | 2.10 | -0.26 |
| 2023-11-01 | 2.72 | +0.62 |
| 2023-12-01 | 2.53 | -0.19 |
| 2024-01-01 | 3.26 | +0.73 |
| 2024-02-01 | 1.81 | -1.44 |
| 2024-03-01 | 1.65 | -0.17 |
| 2024-04-01 | 2.79 | +1.14 |
| 2024-05-01 | 1.56 | -1.23 |
| 2024-06-01 | 0.69 | -0.87 |
| 2024-07-01 | 0.86 | +0.17 |
| 2024-08-01 | 0.77 | -0.09 |
| 2024-09-01 | -0.43 | -1.20 |
| 2024-10-01 | 1.46 | +1.88 |
| 2024-11-01 | 0.77 | -0.69 |
| 2024-12-01 | 1.28 | +0.51 |
| 2025-01-01 | 0.77 | -0.51 |
| 2025-02-01 | 1.27 | +0.51 |
| 2025-03-01 | 1.54 | +0.26 |
| 2025-04-01 | 1.02 | -0.52 |
| 2025-05-01 | 1.37 | +0.35 |
| 2025-06-01 | 2.48 | +1.11 |
| 2025-07-01 | 2.22 | -0.26 |
| 2025-08-01 | 1.28 | -0.94 |
| 2025-09-01 | 3.94 | +2.67 |
| 2025-10-01 | 2.20 | -1.74 |
| 2025-11-01 | 2.88 | +0.68 |
| 2025-12-01 | 2.94 | +0.06 |
| 2026-01-01 | 3.47 | +0.53 |
| 2026-02-01 | 3.02 | -0.45 |
| 2026-03-01 | 4.88 | +1.86 |
| 2026-04-01 | 3.78 | -1.10 |
| 2026-05-01 | 5.13 | +1.36 |
| 2026-06-01 | 5.08 | -0.05 |
| 2026-07-01 | 3.76 | -1.33 |
| 2026-08-01 | 4.87 | +1.11 |

## 定義

本グループの系列は源泉で季節調整された活動および雇用の水準の前年同月比増加率であり、いずれも年間の百分率変化として報告される。この種の増加率は直接観測された量ではなく派生的な変換であり、水準指数または人数を12か月前の自らの値と比較して得られる。月 $t$ の季節調整済み水準を $x_t$ と書くと、前年同月比増加率は $x_{t-12}$ から $x_t$ への比例的変化を百分率で表す。これは同一系列の二時点の比であるため基礎指数の固定基準年正規化が相殺され、増加率は基準年および水準の測定単位に対して不変である。12か月差分は系列を季節周波数で濾波し、源泉の季節調整が完全には吸収しない固定的な年内パターンを除去して、指標の焦点を活動の循環的な速さに合わせる。得られる対象は趨勢をもつ水準ではなく定常的な増加率であり、生産・販売・サービス産出・雇用が前年同月に比べてどれだけ速く拡大または収縮しているかを要約する。

## 算出方法

各系列は季節調整済み水準の前年同月比の百分率変化である。月 $t$ の水準を $x_t$ とすると増加率は

$$g_t = \left( \frac{x_t}{x_{t-12}} - 1 \right) \times 100$$

であり、これらの月次系列ではラグは12か月である。源泉の水準がすでに季節調整されており、12か月差分が残存する固定的な季節パターンを除去するため、追加の季節調整・平滑化・趨勢除去は適用しない。比 $x_t / x_{t-12}$ において基準年正規化が相殺されるため、増加率は指数の基準や水準の単位に依存しない。最初の増加率観測値は最初の水準観測値から12か月後に利用可能となり、各値は基礎となる水準の直近公表ヴィンテージを用いるため、増加率系列はその水準の後の改定を継承する。

## 経済学での応用

生産・販売・雇用の前年同月比増加率は景気循環の最も広く用いられる一致指標に属し、その測定は Burns and Mitchell (1946) の基準循環プログラムに遡る。12か月変化が季節性と低周波の基準年効果を除去するため、景気判定委員会や予測家が注視する循環成分を分離し、Stock and Watson (1989) の一致指数の伝統と密接に整合する。鉱工業生産と全産業生産の増加率は財および経済全体の循環を捉え、小売販売の増加率は家計需要を代理し、サービス業生産の増加率は最大かつ循環変動の小さい部門を反映し、雇用の増加率は概して産出に遅行する労働市場の反応を要約する。

これらの増加率は定常であるため、Sims (1980) が普及させた動的因子およびベクトル自己回帰モデルにとって扱いやすい入力となる一方、趨勢をもつ水準は差分を要する。五つの増加率間の共変動は拡張の広がりについて情報を与え、これは Stock and Watson (2002) の拡散指数の研究で強調される性質であり、生産の増加率がマイナスに転じるなかで雇用の増加率が持ちこたえるといった乖離は減速の性格を特徴づけるのに役立つ。増加率は水準を捨てるため、活動の絶対規模や潜在産出の緩やかな構造変化については何も語らず、したがって単独ではなく水準指数および趨勢産出の指標とともに読むのが望ましい (Zarnowitz 1992)。

## 金融市場での応用

投資家にとって実体活動と雇用の前年同月比増加率は、政策金利・利益・信用の経路を形づくるマクロの条件付き変数である。韓国銀行が金利決定において実体活動のモメンタムを勘案するため、生産と雇用の増加率の転換点は国債カーブの短期部分に情報を持ち、予想に対するサプライズは Kuttner (2001) の事象研究の伝統におけるデータ・サプライズと同様に金利を動かす。小売販売とサービスの増加率は四半期 GDP のナウキャストに投入される国内需要の適時な読み取りであり、Giannone, Reichlin, and Small (2008) の混合頻度因子アプローチを補完する。

資産クラス全体で、これらの増加率の広がりと方向は循環的なポジショニングに情報を与える。広範な加速は循環に敏感な株式をおおむね支え、信用スプレッドの縮小を持続させる一方、生産と雇用の増加率の同時的な減速は防御的なローテーションとデュレーション拡大を示唆する典型的な循環後期のシグナルである。増加率は定常であり部門間で比較可能であるため、鉱工業生産の増加率などのマクロ因子を株式リスクプレミアムに結びつけた Chen, Roll, and Ross (1986) の精神に沿う収益予測および部門ローテーションの枠組みで自然な説明変数となる。あらゆる一致指標と同様に、これらの系列は活動の現在の速さを予測するのではなく記述しており、改定される傾向があるためリアルタイムの取引シグナルは直近の値を暫定的なものとして扱うべきである (Zarnowitz 1992)。

## 統計的検定

KRSVCSYOY は源泉で季節調整されたサービス業生産水準の前年同月比増加率であり、基礎となる指数ではなくこの増加率がバッテリーの評価する候補となる定常な対象である。標本は 2001-01 から 2026-04 までの304個の月次観測値であり、単位根三検定は増加率の水準に定数と趨勢を含めて実施する。Said and Dickey (1984) の時差補強を適用した Dickey and Fuller (1979) の拡張ディッキー・フラー回帰は p = 0.030 で単位根を棄却し、ノンパラメトリックな Phillips and Perron (1988) 検定は p = 0.000 でこれに合致し、定常性を帰無とする Kwiatkowski et al. (1992) 検定は p > 0.10 で趨勢定常性を棄却できないため、三つの手続きはいずれも明確な I(0) の判読に合致する。三つの判読がすでに合致するため、この合意は Ng and Perron (2001) が記録した近単位移動平均誤差のもとで偽りの定常性へ過大に棄却するフィリップス・ペロンの様相の産物ではなく、拡張ディッキー・フラーと定常性帰無の検定がこれを独立に裏づける。

候補となる定常な対象である増加率の水準に対して Ljung and Box (1978) のポートマントー統計量は、ラグ12とラグ24の段でそれぞれ Q = 1076.73 と Q = 1157.64 となり、いずれも p = 0.000 で無自己相関の帰無を棄却し、持続的な増加率に予想される強い系列依存を確認する。この増加率自体が差分ではなく候補となる定常な対象であるため、水準の断絶探索が適切な平均シフト診断であり (Perron 1989)、Bai and Perron (1998) の手続きを Bai and Perron (2003) の動的計画アルゴリズムで計算すると、2008-06、2017-06、2021-03 に三つの平均シフトが位置づけられる。

前年同月比の構成そのものが HEGY 系列の調べる季節単位根を除去する季節差分フィルタであるため、HEGY および Canova-Hansen の季節単位根検定は意図的に実施しなかった。変換がすでに消去した季節単位根を検定することは循環的だからである (Hylleberg et al. 1990; Canova and Hansen 1995; Ghysels and Osborn 2001)。

## よくある質問

### 鉱工業生産増加率はどの指標から算出されますか。

鉱工業生産、全産業生産、小売販売、サービス業生産、就業者の前年同期比の伸び率であり、対応する水準指数からKREDが算出します。

### 生産や販売の増加率はなぜ前年同月比ですか。

これらの系列の月次変動は標本誤差と稼働日数の影響に大きく左右されます。十二か月の間隔で比べれば、追加の平滑化なしに解釈できるシグナルが残ります。

### 前年同月比の増加率は転換点が遅れますか。

転換点の認識が遅れます。方向の転換が伸び率に十分反映されるまで最大で一年かかるため、水準系列を併せて見るのが通常の補いです。