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ticker: "KRUNEMPCNT"
title: "韓国失業者数"
unit: "thsd"
frequency: "月次"
source: "Hussmanns, Mehran, and Verma (1990); Clark and Summers (1979)"
release: "月次算出"
category: "労働市場"
country: "KR"
language: "ja"
canonical: "https://kred.dev/ja/series/KRUNEMPCNT"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
latest_value: 588.10
latest_date: "2026-08-01"
first_date: "2000-01-01"
observations_total: 320
observations_shown: 120
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# 韓国失業者数

## 概要

求職活動を行ったものの職を得られなかった人口の実数であり、これを分子とする失業率とは区別される指標です。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | 588.10 | 2026-08-01 |
| 前回比 | -188.00 | 2026-07-01 |
| 1年前比 | -3.80 | 2025-08-01 |
| 収録期間中の最高 | 1569.90 | 2021-01-01 |
| 収録期間中の最低 | 564.20 | 2024-08-01 |
| 収録期間 | 2000-01-01 – 2026-08-01 |  |
| 観測値数 | 320 |  |

## 直近の観測値

| 日付 | 値 | 変化 |
|---|---|---|
| 2016-09-01 | 982.60 | -11.10 |
| 2016-10-01 | 920.20 | -62.40 |
| 2016-11-01 | 851.10 | -69.10 |
| 2016-12-01 | 864.00 | +12.90 |
| 2017-01-01 | 1007.70 | +143.70 |
| 2017-02-01 | 1341.70 | +334.00 |
| 2017-03-01 | 1136.80 | -204.90 |
| 2017-04-01 | 1167.10 | +30.30 |
| 2017-05-01 | 994.80 | -172.30 |
| 2017-06-01 | 1060.50 | +65.70 |
| 2017-07-01 | 958.20 | -102.30 |
| 2017-08-01 | 999.00 | +40.80 |
| 2017-09-01 | 932.00 | -67.00 |
| 2017-10-01 | 893.50 | -38.50 |
| 2017-11-01 | 870.50 | -23.00 |
| 2017-12-01 | 912.70 | +42.20 |
| 2018-01-01 | 1019.80 | +107.10 |
| 2018-02-01 | 1265.40 | +245.60 |
| 2018-03-01 | 1256.90 | -8.50 |
| 2018-04-01 | 1161.10 | -95.80 |
| 2018-05-01 | 1120.70 | -40.40 |
| 2018-06-01 | 1034.20 | -86.50 |
| 2018-07-01 | 1039.10 | +4.90 |
| 2018-08-01 | 1132.50 | +93.40 |
| 2018-09-01 | 1024.10 | -108.40 |
| 2018-10-01 | 972.60 | -51.50 |
| 2018-11-01 | 908.50 | -64.10 |
| 2018-12-01 | 944.10 | +35.60 |
| 2019-01-01 | 1223.70 | +279.60 |
| 2019-02-01 | 1303.00 | +79.30 |
| 2019-03-01 | 1196.90 | -106.10 |
| 2019-04-01 | 1245.10 | +48.20 |
| 2019-05-01 | 1145.10 | -100.00 |
| 2019-06-01 | 1137.20 | -7.90 |
| 2019-07-01 | 1097.30 | -39.90 |
| 2019-08-01 | 857.60 | -239.70 |
| 2019-09-01 | 883.90 | +26.30 |
| 2019-10-01 | 864.20 | -19.70 |
| 2019-11-01 | 865.70 | +1.50 |
| 2019-12-01 | 941.60 | +75.90 |
| 2020-01-01 | 1152.70 | +211.10 |
| 2020-02-01 | 1152.80 | +0.10 |
| 2020-03-01 | 1179.70 | +26.90 |
| 2020-04-01 | 1171.70 | -8.00 |
| 2020-05-01 | 1278.40 | +106.70 |
| 2020-06-01 | 1228.00 | -50.40 |
| 2020-07-01 | 1137.80 | -90.20 |
| 2020-08-01 | 864.00 | -273.80 |
| 2020-09-01 | 1000.00 | +136.00 |
| 2020-10-01 | 1028.10 | +28.10 |
| 2020-11-01 | 966.70 | -61.40 |
| 2020-12-01 | 1135.40 | +168.70 |
| 2021-01-01 | 1569.90 | +434.50 |
| 2021-02-01 | 1353.30 | -216.60 |
| 2021-03-01 | 1215.40 | -137.90 |
| 2021-04-01 | 1147.00 | -68.40 |
| 2021-05-01 | 1148.20 | +1.20 |
| 2021-06-01 | 1092.50 | -55.70 |
| 2021-07-01 | 919.90 | -172.60 |
| 2021-08-01 | 743.70 | -176.20 |
| 2021-09-01 | 755.90 | +12.20 |
| 2021-10-01 | 787.50 | +31.60 |
| 2021-11-01 | 733.80 | -53.70 |
| 2021-12-01 | 979.10 | +245.30 |
| 2022-01-01 | 1143.20 | +164.10 |
| 2022-02-01 | 954.20 | -189.00 |
| 2022-03-01 | 873.10 | -81.10 |
| 2022-04-01 | 863.80 | -9.30 |
| 2022-05-01 | 889.40 | +25.60 |
| 2022-06-01 | 887.70 | -1.70 |
| 2022-07-01 | 836.40 | -51.30 |
| 2022-08-01 | 614.60 | -221.80 |
| 2022-09-01 | 703.50 | +88.90 |
| 2022-10-01 | 692.30 | -11.20 |
| 2022-11-01 | 665.60 | -26.70 |
| 2022-12-01 | 866.20 | +200.60 |
| 2023-01-01 | 1023.80 | +157.60 |
| 2023-02-01 | 890.10 | -133.70 |
| 2023-03-01 | 839.50 | -50.60 |
| 2023-04-01 | 804.40 | -35.10 |
| 2023-05-01 | 787.40 | -17.00 |
| 2023-06-01 | 806.60 | +19.20 |
| 2023-07-01 | 806.80 | +0.20 |
| 2023-08-01 | 573.30 | -233.50 |
| 2023-09-01 | 661.40 | +88.10 |
| 2023-10-01 | 626.50 | -34.90 |
| 2023-11-01 | 676.60 | +50.10 |
| 2023-12-01 | 944.00 | +267.40 |
| 2024-01-01 | 1072.10 | +128.10 |
| 2024-02-01 | 914.70 | -157.40 |
| 2024-03-01 | 891.70 | -23.00 |
| 2024-04-01 | 884.90 | -6.80 |
| 2024-05-01 | 884.00 | -0.90 |
| 2024-06-01 | 857.00 | -27.00 |
| 2024-07-01 | 736.70 | -120.30 |
| 2024-08-01 | 564.20 | -172.50 |
| 2024-09-01 | 622.20 | +58.00 |
| 2024-10-01 | 677.80 | +55.60 |
| 2024-11-01 | 655.90 | -21.90 |
| 2024-12-01 | 1114.50 | +458.60 |
| 2025-01-01 | 1082.80 | -31.70 |
| 2025-02-01 | 939.70 | -143.10 |
| 2025-03-01 | 918.10 | -21.60 |
| 2025-04-01 | 854.40 | -63.70 |
| 2025-05-01 | 852.50 | -1.90 |
| 2025-06-01 | 824.70 | -27.80 |
| 2025-07-01 | 725.70 | -99.00 |
| 2025-08-01 | 591.90 | -133.80 |
| 2025-09-01 | 634.60 | +42.70 |
| 2025-10-01 | 658.20 | +23.60 |
| 2025-11-01 | 660.50 | +2.30 |
| 2025-12-01 | 1217.10 | +556.60 |
| 2026-01-01 | 1210.60 | -6.50 |
| 2026-02-01 | 993.30 | -217.30 |
| 2026-03-01 | 883.50 | -109.80 |
| 2026-04-01 | 852.70 | -30.80 |
| 2026-05-01 | 877.70 | +25.00 |
| 2026-06-01 | 834.40 | -43.30 |
| 2026-07-01 | 776.10 | -58.30 |
| 2026-08-01 | 588.10 | -188.00 |

## 定義

経済活動人口と失業者数、15歳以上人口、非経済活動人口は、KREDが何ら変換を加えずそのまま収録する四つの季節調整を施さない労働力会計上の水準であり、いずれも公表されたままに記録される。四者とも標準的な労働力統計の枠組みに基づき(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)、この枠組みは生産年齢の個人を活動状態・就業可能性・求職活動の基準に従って就業者・失業者・非労働力人口に分類する。15歳以上人口は経済活動人口と非経済活動人口に分かれ、経済活動人口はさらに就業者と失業者数に分かれるため、四つの水準は互いに無関係な四系列ではなく一つの恒等式をなす。

各水準は参入・退出・継続期間へとつながる連続的なフローの純結果として捉え直され(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。

これらの労働指標は景気循環指標の伝統において、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)、拡散指数と総合指数の体系の中に配置される(Moore 1961)。

こうした労働集計は、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)。

## 算出方法

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、原系列そのままの提供はそのパターンに手を加えない。

測定の基盤は世帯労働力調査であり、各回答者の状態は離散的な活動区分に変換され、経済活動人口と就業者、失業者に関する操作的定義のもとで記録される(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。その状態を月をまたいで結ぶフロー会計は、各水準の変化を参入・退出・継続期間に分解する(Clark and Summers 1979)。

四つの水準は一つの固定的な会計恒等式をなしており、15歳以上人口は経済活動人口と非経済活動人口の和であり、経済活動人口は就業者と失業者数の和である。KREDは公表される四つの水準の間でこの恒等式を強制したり検証したりする調整を一切加えず、各水準はその時点の原資料が持つ改定や丸めをそのまま保持する。

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)と、拡散・総合指数の中への配置を成文化した体系(Moore 1961)に従う。単一指数動学的因子表現が定式化されており(Stock and Watson 1991)、月次のリアルタイム構成が定式化されている(Shiskin 1961)。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)。

## 経済学での応用

この四つの水準は労働力会計の構成要素として、派生的な比率を介さずに労働市場の弛緩を直接的に測る基準をなす。これらの集積した転換点が共動系列として景気循環を定義し(Burns and Mitchell 1946)、各水準は転換点との時差に従って分類される(Mitchell and Burns 1938)。

失業者数の増加と経済活動人口の縮小が同時に生じる場合、それは解雇という経路と求職意欲喪失による労働市場からの退出という経路が同時に働く循環的弱含みの深化を示唆する。労働集計は潜在的な景気状態の雑音を含む観測値として扱われるためである(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)。

これらの水準は総合的な景気判断の体系の中で標準的な役割を果たす。拡散・総合指標体系の中での役割は記録されており(Moore 1961; 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)、毎月更新される現況指標としての活用は定式化されている(Shiskin 1961)。

四つの水準は単一の比率ではなく構成要素であるため、参加率が表面上安定していても、失業者数の増加と経済活動人口の減少が互いに打ち消し合って隠れうるのであり、その背後のフロー分解は各指標ごとに異なる厚生上の意味を持つ(Clark and Summers 1979)。各区分を定義するのは標準的な労働力統計の枠組みである(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。

こうした労働市場の状況は家計の所得期待を左右するため、これらの水準は支出行動と結びつく(Katona 1951)。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)。

## 金融市場での応用

市場においてこの四つの労働力水準は景気の時点を測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する(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)。四つの水準のいずれか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)。

失業者数や経済活動人口の予期せぬ変化は、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つためである(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004)。四つの水準は単一の比率ではなく会計上の構成要素であるため、いずれか一つだけを切り離して読む市場参加者は他の打ち消す動きを見落とす危険があり、四者を通じたフロー分解が解釈を規律する(Clark and Summers 1979)。

個々の発表は総合的かつリアルタイムのシグナル枠組みの中に位置づけられる(Moore 1961; Shiskin 1961)。局面転換は転換点の時点決定によって示され(Bry and Boschan 1971)、これらの水準は標準的な労働力会計の枠組みに照らして定義される(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。

労働シグナルはリスク選好に影響を与える消費者心理と結びつく(Katona 1951)。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)。

## 統計的検定

KRUNEMPCNTは季節調整を施さない失業者数の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2000-01から2026-06までの318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−3.049、p = 0.119で単位根を棄却できず、Kwiatkowski et al. (1992)の定常性帰無検定は統計量0.247、p < 0.01で趨勢定常性を棄却するため、拡張ディッキー・フラーとKPSSの脚は持続的な判読に合致する。ノンパラメトリックなPhillips and Perron (1988)検定は唯一の異論として統計量−6.463、p = 0.000で単位根を棄却するが、これは近単位移動平均誤差のもとで見かけ上の定常性へ過剰棄却する文書化されたフィリップス・ペロンの様相であって定常性の独立した証拠ではないため(Ng and Perron 2001)、和分次数のラベルは付与せず、合致する判読はI(1)である。

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 = 240.44、24か月ラグでQ = 430.69と、いずれもp = 0.000で白色雑音の帰無仮説を棄却し、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32.198、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14.973、p = 0.000で結合有意であるため、季節性は確率的ではなく決定的に存在し、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)。

## よくある質問

### 労働市場の指標はどこまで収録されますか。

労働市場の詳細であり、労働力率と就業率、若年失業率、賃金と労働時間、労働力人口、そして主要産業別の就業者を収録します。

### 失業率だけで労働市場がわかりますか。

失業率は人々が職を得たときにも下がりますが、求職をやめて労働力から離れたときにも下がります。両者を切り分けるのが労働力率であり、政策的な含意は正反対になります。

### 産業別の就業者を長期で比較できますか。

注意が必要です。産業分類は定期的に改定されており、KREDは公表された系列を改定の前後で接合したり遡及調整したりせずに収録しています。