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ticker: "KREMP"
title: "대한민국 취업자 수 (계절조정)"
unit: "thsd"
frequency: "월별"
source: "Hussmanns, Mehran, and Verma (1990)"
release: "월별 산출"
category: "실물활동·경기순환"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KREMP"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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latest_date: "2026-08-01"
first_date: "1999-06-01"
observations_total: 327
observations_shown: 120
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# 대한민국 취업자 수 (계절조정)

## 개요

실제로 일하는 사람의 머릿수로, 총생산 활동의 확장과 위축을 가장 직접적으로 보여주는 계열입니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 28944.00 | 2026-08-01 |
| 직전 대비 | +82.00 | 2026-07-01 |
| 1년 전 대비 | +190.00 | 2025-08-01 |
| 수록 기간 내 최고 | 28956.00 | 2026-02-01 |
| 수록 기간 내 최저 | 20280.00 | 1999-06-01 |
| 수록 기간 | 1999-06-01 – 2026-08-01 |  |
| 관측치 수 | 327 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2016-09-01 | 26467.00 | -50.00 |
| 2016-10-01 | 26510.00 | +43.00 |
| 2016-11-01 | 26540.00 | +30.00 |
| 2016-12-01 | 26606.00 | +66.00 |
| 2017-01-01 | 26556.00 | -50.00 |
| 2017-02-01 | 26628.00 | +72.00 |
| 2017-03-01 | 26710.00 | +82.00 |
| 2017-04-01 | 26698.00 | -12.00 |
| 2017-05-01 | 26717.00 | +19.00 |
| 2017-06-01 | 26705.00 | -12.00 |
| 2017-07-01 | 26741.00 | +36.00 |
| 2017-08-01 | 26720.00 | -21.00 |
| 2017-09-01 | 26780.00 | +60.00 |
| 2017-10-01 | 26790.00 | +10.00 |
| 2017-11-01 | 26792.00 | +2.00 |
| 2017-12-01 | 26856.00 | +64.00 |
| 2018-01-01 | 26908.00 | +52.00 |
| 2018-02-01 | 26725.00 | -183.00 |
| 2018-03-01 | 26801.00 | +76.00 |
| 2018-04-01 | 26833.00 | +32.00 |
| 2018-05-01 | 26789.00 | -44.00 |
| 2018-06-01 | 26802.00 | +13.00 |
| 2018-07-01 | 26764.00 | -38.00 |
| 2018-08-01 | 26716.00 | -48.00 |
| 2018-09-01 | 26825.00 | +109.00 |
| 2018-10-01 | 26858.00 | +33.00 |
| 2018-11-01 | 26956.00 | +98.00 |
| 2018-12-01 | 26903.00 | -53.00 |
| 2019-01-01 | 26939.00 | +36.00 |
| 2019-02-01 | 26983.00 | +44.00 |
| 2019-03-01 | 27040.00 | +57.00 |
| 2019-04-01 | 27012.00 | -28.00 |
| 2019-05-01 | 27037.00 | +25.00 |
| 2019-06-01 | 27071.00 | +34.00 |
| 2019-07-01 | 27062.00 | -9.00 |
| 2019-08-01 | 27154.00 | +92.00 |
| 2019-09-01 | 27176.00 | +22.00 |
| 2019-10-01 | 27276.00 | +100.00 |
| 2019-11-01 | 27289.00 | +13.00 |
| 2019-12-01 | 27450.00 | +161.00 |
| 2020-01-01 | 27538.00 | +88.00 |
| 2020-02-01 | 27468.00 | -70.00 |
| 2020-03-01 | 26831.00 | -637.00 |
| 2020-04-01 | 26538.00 | -293.00 |
| 2020-05-01 | 26634.00 | +96.00 |
| 2020-06-01 | 26719.00 | +85.00 |
| 2020-07-01 | 26794.00 | +75.00 |
| 2020-08-01 | 26870.00 | +76.00 |
| 2020-09-01 | 26794.00 | -76.00 |
| 2020-10-01 | 26863.00 | +69.00 |
| 2020-11-01 | 27021.00 | +158.00 |
| 2020-12-01 | 26848.00 | -173.00 |
| 2021-01-01 | 26544.00 | -304.00 |
| 2021-02-01 | 26954.00 | +410.00 |
| 2021-03-01 | 27140.00 | +186.00 |
| 2021-04-01 | 27186.00 | +46.00 |
| 2021-05-01 | 27221.00 | +35.00 |
| 2021-06-01 | 27291.00 | +70.00 |
| 2021-07-01 | 27332.00 | +41.00 |
| 2021-08-01 | 27377.00 | +45.00 |
| 2021-09-01 | 27468.00 | +91.00 |
| 2021-10-01 | 27514.00 | +46.00 |
| 2021-11-01 | 27581.00 | +67.00 |
| 2021-12-01 | 27671.00 | +90.00 |
| 2022-01-01 | 27726.00 | +55.00 |
| 2022-02-01 | 27981.00 | +255.00 |
| 2022-03-01 | 27963.00 | -18.00 |
| 2022-04-01 | 28040.00 | +77.00 |
| 2022-05-01 | 28122.00 | +82.00 |
| 2022-06-01 | 28123.00 | +1.00 |
| 2022-07-01 | 28157.00 | +34.00 |
| 2022-08-01 | 28175.00 | +18.00 |
| 2022-09-01 | 28168.00 | -7.00 |
| 2022-10-01 | 28193.00 | +25.00 |
| 2022-11-01 | 28213.00 | +20.00 |
| 2022-12-01 | 28232.00 | +19.00 |
| 2023-01-01 | 28162.00 | -70.00 |
| 2023-02-01 | 28273.00 | +111.00 |
| 2023-03-01 | 28415.00 | +142.00 |
| 2023-04-01 | 28373.00 | -42.00 |
| 2023-05-01 | 28454.00 | +81.00 |
| 2023-06-01 | 28454.00 | 0.00 |
| 2023-07-01 | 28383.00 | -71.00 |
| 2023-08-01 | 28448.00 | +65.00 |
| 2023-09-01 | 28465.00 | +17.00 |
| 2023-10-01 | 28534.00 | +69.00 |
| 2023-11-01 | 28497.00 | -37.00 |
| 2023-12-01 | 28564.00 | +67.00 |
| 2024-01-01 | 28560.00 | -4.00 |
| 2024-02-01 | 28589.00 | +29.00 |
| 2024-03-01 | 28568.00 | -21.00 |
| 2024-04-01 | 28610.00 | +42.00 |
| 2024-05-01 | 28532.00 | -78.00 |
| 2024-06-01 | 28555.00 | +23.00 |
| 2024-07-01 | 28567.00 | +12.00 |
| 2024-08-01 | 28578.00 | +11.00 |
| 2024-09-01 | 28589.00 | +11.00 |
| 2024-10-01 | 28613.00 | +24.00 |
| 2024-11-01 | 28617.00 | +4.00 |
| 2024-12-01 | 28549.00 | -68.00 |
| 2025-01-01 | 28702.00 | +153.00 |
| 2025-02-01 | 28720.00 | +18.00 |
| 2025-03-01 | 28751.00 | +31.00 |
| 2025-04-01 | 28780.00 | +29.00 |
| 2025-05-01 | 28777.00 | -3.00 |
| 2025-06-01 | 28742.00 | -35.00 |
| 2025-07-01 | 28747.00 | +5.00 |
| 2025-08-01 | 28754.00 | +7.00 |
| 2025-09-01 | 28882.00 | +128.00 |
| 2025-10-01 | 28798.00 | -84.00 |
| 2025-11-01 | 28831.00 | +33.00 |
| 2025-12-01 | 28747.00 | -84.00 |
| 2026-01-01 | 28816.00 | +69.00 |
| 2026-02-01 | 28956.00 | +140.00 |
| 2026-03-01 | 28955.00 | -1.00 |
| 2026-04-01 | 28838.00 | -117.00 |
| 2026-05-01 | 28743.00 | -95.00 |
| 2026-06-01 | 28809.00 | +66.00 |
| 2026-07-01 | 28862.00 | +53.00 |
| 2026-08-01 | 28944.00 | +82.00 |

## 정의

KREMP는 계절조정된 월별 취업자 수이며, 공표되는 수준 그대로 별도의 변환 없이 기록한 계열이다. 취업자는 표준 노동력 통계 틀에서 짧은 기준 기간 동안 수입이나 이윤을 목적으로 일했거나 그러한 일에서 일시적으로 떠나 있던 사람으로 정의된다(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990). 이 머릿수는 노동시간이 아니라 사람을 세며, 구직과 취업 가능성 기준을 취업자와 실업자 및 비경제활동인구를 가르는 경계로 삼는다(Clark and Summers 1979).

총량적 실물활동을 세는 계열로서 취업자 수는 경기와 대체로 동행하는 월별 계열군에 속하며, 기준순환 설정의 중심에 놓인 지표이기도 하다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946). 이처럼 함께 움직이는 총량들은 관측되지 않는 단일 경기상태의 지표로 재해석되며, 취업자 수는 그 공통요인이 동행 종합지수를 규정하는 네 개의 월별 총량 가운데 하나이다(Stock and Watson 1989, 1991). 취업자 수는 확산지수 및 종합 경기지표 체계에서 정형화된 역할을 맡고 실시간으로 읽히는 현재 경기 신호로 기능한다(Moore 1961; Shiskin 1961; Zarnowitz 1992).

이러한 비이론적 머릿수는 노동시장 모형에 비추어야 비로소 경제적 의미를 얻는다(Koopmans 1947).

## 산출방법

KRED는 공표값을 그대로 저장할 뿐 그로부터 아무것도 계산하지 않으며, 재척도화·디플레이트·평활화·연율화 어느 것도 적용하지 않는다. 따라서 이 수치를 만들어 내는 모든 연산은 KRED가 아니라 계열을 생성하는 측정 체계 안에서 이루어진다.

그 측정은 면접원이 고정된 기준 주간 동안 활동 상태를 기록하고 국제적으로 합의된 지위 규칙에 따라 취업자를 집계하는 확률표본 가구조사에 기반하며(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990), 이는 활동 관련 설문을 처음으로 과학적으로 다룬 조사설계의 논리를 따른다(Anderson 1952). 월별 원자료 머릿수는 달력과 계절의 규칙성을 따라 움직이므로 공표 수준은 이미 원천에서 계절조정되어 있다. 그 결과 KRED가 보유하는 계열은 KRED 단계에서는 무변환인 동시에 상류에서 조정된 것으로서, 두 사실이 서로 모순 없이 함께 성립한다. 이 조정은 월별 지표에 구현된 이동평균 분해 방식으로 연중 반복되는 패턴을 제거하여, 계절이 아니라 경기의 변동을 읽도록 남긴다(Shiskin 1961).

경기적 수량으로 해석할 때 이 머릿수는 지표 선정 논리, 기준순환 측정, 알고리즘화된 전환점 설정, 확산·종합지수 구성의 계보를 이어받는다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946; Bry and Boschan 1971; Moore 1961). 취업자 수준은 잠재적 활동 상태를 대리하는 동태적 요인으로 해석된다(Stock and Watson 1989, 1991). 이 신호의 역사적 유용성은 평가되어 왔고(Zarnowitz 1992), 그 해석은 명시적 모형에 비추어야 비로소 경제적 의미를 얻는다는 단서를 동반한다(Koopmans 1947).

## 경제학에서의 응용

실물활동의 동행 지표로서 취업자 수는 전환점이 군집을 이루며 확장과 수축을 규정하는 기준순환 체계에 속하는 계열 가운데 하나이며, 바로 그 경기와의 대체적 동행성 때문에 선정되었다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946). 이러한 머릿수는 경제의 현재 상태에 대한 단일지수 해석에 편입되며, 이는 월간 취업자 변동을 경기 국면의 신호로 다루는 실증적 근거가 된다(Stock and Watson 1989, 1991). 이 계열은 거의 실시간으로 전환점을 식별하는 확산·종합 체계 안에 놓이고, 그 신호의 역사적 신뢰성은 평가되어 왔다(Moore 1961; Shiskin 1961; Zarnowitz 1992).

노동시장 해석은 취업 수준을 정적인 저량이 아니라 총유입·총유출의 흐름으로 읽고, 머릿수의 증분이 경제적으로 무엇을 뜻하는지를 지위 정의로 고정하는 데 의존한다(Clark and Summers 1979; Hussmanns, Mehran, and Verma 1990). 동행 머릿수는 노동시장의 구조 모형에 비추어야만 경기 정보를 지닌다는 경계가 상존한다(Koopmans 1947). 취업이 가계소득을 결정하므로 이는 또한 소비 행태의 토대를 이루는 지출과 신뢰의 경로를 조건짓는다(Katona 1951).

## 금융시장에서의 응용

시장은 월별 취업자 수를 통화정책과 단기금리 경로를 조건짓는 경기 국면의 고빈도 척도로 읽으며, 이는 확립된 동행 지표 역할이자 잠재상태 대리변수로서의 정식화에 근거한다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946; Stock and Watson 1989, 1991). 취업이 총노동소득을 견인하므로 이는 가계 지출 행태의 토대를 이루는 소비 경로를 떠받치며(Katona 1951), 그 예측 정보량은 관련된 소비자심리 계열을 통해 평가되어 왔다(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004).

종합·확산 체계는 이 머릿수를 경기 국면별 포지션을 구축하는 실시간 점검판 안에 담으며(Moore 1961; Shiskin 1961; Zarnowitz 1992), 전환점은 알고리즘으로 설정된다(Bry and Boschan 1971). 신용 및 듀레이션 위험의 관점에서는 수준 변화가 채용 강도를 반영하는지 아니면 구성 변동을 반영하는지를 노동시장 흐름과 지위 회계가 가른다(Clark and Summers 1979; Hussmanns, Mehran, and Verma 1990).

## 통계적 검정

표본은 1999-06부터 2026-04까지 323개 월별 관측치이며, 단위근 검정은 상수와 추세를 포함하여 수행하였다.

Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979)의 증대 디키-풀러 회귀는 p = 0.0152에서 단위근 귀무가설을 기각하고, 비모수적인 Phillips and Perron (1988) 검정은 p = 0.0082에서 더 분명하게 기각한다. 정상성을 귀무로 두는 Kwiatkowski et al. (1992)의 KPSS 검정은 p > 0.10에서 기각하지 못하므로, 세 절차 모두 모호함 없이 추세정상 I(0) 분류에 합치한다. Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 GLS 추세제거 상향 검정은 이 하우스 프로토콜에서 판정이 모호한 경우에만 유보적으로 쓰이며, 이 명확한 판정에는 필요하지 않다.

Bai and Perron (1998)의 다중 구조변화 틀을 Bai and Perron (2003)의 동적계획 알고리즘으로 계산하면 2003-06, 2007-06, 2011-10, 2015-10, 2021-12로 추정되는 다섯 개의 구조변화가 찾아지며, 세 절차가 명확한 I(0)에 합치하여 수준이 정상 대상이므로 이들 평균 수준 변화점은 인용 가능하고 확률적 추세가 아니라 표본 전반의 추세 수준 이동으로 읽힌다.

Hylleberg et al. (1990)의 계절 단위근 검정은 Canova and Hansen (1995)의 정상성 측 검정으로 보완되어 계절성을 탐지하지 못하는데, 이는 계열에 본래 계절 패턴이 없어서가 아니라 공표 머릿수에 이미 적용된 원천 계절조정을 반영한다. Ljung and Box (1978)의 포트맨토 통계량은 Box and Pierce (1970)의 원형을 정련한 것으로 최대 시차에서 p = 0.000을 반환하여, 매끄럽고 매우 지속적인 취업자 수준에서 예상되는 강한 잔차 자기상관을 나타낸다.

## 자주 묻는 질문

### 월별 실물활동 지표에는 무엇이 포함됩니까?

실물활동과 노동시장의 주요 월별 지표에 동행종합지수, 그리고 기업과 소비자의 심리 조사 결과가 더해집니다.

### 전산업생산지수는 계절조정된 값입니까?

상당수가 원천에서 계절조정된 계열입니다. KRED는 자체 조정을 더하지 않으므로, 조정이 적용된 계열의 조정 방식은 작성 기관의 것입니다.

### 실물활동 지표를 하나로 압축하면 무엇이 사라집니까?

각 지표가 경제의 다른 부문을 담당하며 전환점 부근에서 서로 어긋나는 일이 흔합니다. 대표 지표 하나로 줄이면 전환점을 식별하게 해 주는 그 불일치가 사라집니다.