대한민국 도소매·음식숙박업 취업자 수

광공업 취업자 수와 건설업 취업자 수, 도소매·음식숙박업 취업자 수는 KRED가 아무런 변환 없이 그대로 수록하는 세 가지 계절조정하지 않은 산업별 월별 취업자 수준이며, 각각 공표된 그대로 기록한다. 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). 산업은 그 기준 기간에 종사한 주된 일자리를 기준으로 부여되므로 한 사람은 하나의 산업 집계에만 들어가며, 세 수준은 전체 취업자를 남김없이 나눈 분할이 아니라 그 부분집합이다.

이 세 계열은 노동 투입의 머릿수이지 산출량의 척도가 아니다. 각 계열은 채용과 이직, 일자리 구성의 변화에 따라 움직이며, 디플레이트와 수량 상대값으로 산업 물량지수를 구성하는 측정 전통과는 구분된다(Fabricant 1940). 생산성이나 노동시간이 충격을 흡수하면 산업 취업자 수와 산업 생산지표가 서로 반대 방향으로 움직일 수 있으므로, 둘은 같은 산업에 대한 별개의 측정으로 읽어야 한다.

각 수준은 채용과 이직, 재직기간으로 이어지는 연속적 흐름의 순결과이며(Clark and Summers 1979), 따라서 월별 한 시점의 값이 표면 수준 아래의 순환을 요약한다.

경기순환 지표 전통에서 산업별 취업자 수는 총체적 기준순환을 중심으로 전환점이 군집하는 공행 계열이다(Burns and Mitchell 1946). 이들은 경기와의 시차에 따라 분류되고(Mitchell and Burns 1938), 그 전환점은 재현 가능한 알고리즘으로 식별되며(Bry and Boschan 1971), 확장하는 산업의 비중은 확산지수 구성의 재료가 된다(Moore 1961).

이러한 산업별 세분은 잠재적 경기 상태의 관측 가능한 그림자로 재구성된다(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991). 그 측정과 시차 특성은 체계적으로 정리되어 있고(Zarnowitz 1992), 각 값은 월별 현재 경기 신호로 다루어진다(Shiskin 1961). 다만 이러한 무이론적 측정은 노동시장의 명시적 모형에 비추어야만 의미를 가진다(Koopmans 1947).

KRED는 공표된 그대로의 값을 아무런 변환 없이 수록하며, 재척도화·디플레이트·평활화·연율화·계절조정 어느 것도 적용하지 않는다. 기초 계열이 계절조정되어 있지 않으므로 각 수준은 연중 계절 패턴을 그대로 지니는데, 특히 건설업에서는 기상과 착공 일정이 달마다 채용을 좌우하여 그 패턴이 두드러지며, 원자료 그대로의 전달은 이를 손대지 않는다.

측정의 기반은 가구 노동력 조사이며, 고정된 기준 기간의 활동 상태가 국제적으로 합의된 지위 규칙에 따라 이산적 범주로 변환되어 기록되고(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990), 이는 활동 관련 설문을 처음으로 과학적으로 다룬 조사설계의 논리를 따른다(Anderson 1952). 산업은 주된 일자리가 속한 사업체의 활동으로 부여되므로, 기준 기간 사이에 산업을 옮긴 사람은 전체 취업자 수의 변화 없이 집계 사이를 이동한다. 여러 달에 걸쳐 지위를 잇는 흐름 회계는 각 수준의 변화를 채용과 이직, 재직기간으로 분해한다(Clark and Summers 1979).

세 수준은 전체를 남김없이 덮지 않으며 합해도 전체 취업자 수가 되지 않는데, 나머지 산업이 어느 쪽에도 포함되지 않기 때문이다. KRED는 합산 관계를 강제하는 어떠한 조정도 가하지 않고 비중을 계산하지 않으며 재척도화도 하지 않고, 각 수준에는 해당 시점 자료의 수정분과 산업분류 개정, 반올림이 그대로 반영되어 있다. 산업 산출 지표를 구성할 때 쓰이는 디플레이트나 수량 상대값 단계는 적용하지 않는데(Fabricant 1940), 측정 대상이 물량이 아니라 머릿수이기 때문이다.

경기순환 지표 전통에서 이 수준들은 총체적 기준순환을 중심으로 전환점이 군집하는 공행 계열이고(Burns and Mitchell 1946), 경기와의 시차에 따라 분류되며(Mitchell and Burns 1938), 그 측정과 시차 특성은 체계적으로 정리되어 있다(Zarnowitz 1992). 이들은 동태적 요인 표현 아래 잠재적 경기 상태의 잡음 섞인 관측치로 다루어진다(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991).

산출된 수치의 순환적 해석은 재현 가능한 전환점 알고리즘으로 개별 순환의 시점을 정하는 절차(Bry and Boschan 1971)와 확장하는 산업의 비중을 확산·종합지수로 성문화한 체계(Moore 1961)를 따르며, 월별 실시간 구성이 정식화되어 있다(Shiskin 1961). 다만 이 측정 절차는 해석을 위해 경제 모형을 전제한다는 단서가 상존한다(Koopmans 1947).

세 산업별 취업자 수는 전체 고용을 순환 동인이 서로 다른 부문으로 갈라 읽게 한다. 광공업 고용은 대외 수요와 설비투자에 반응하고, 건설업 고용은 착공과 건설 물량에 따라 움직이며, 도소매·음식숙박업 고용은 가계 소비와 가장 가까이 맞닿아 있다. 이처럼 서로 다른 시차 특성이 경기와의 관계에 따른 지표 분류의 근거를 이루며(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946), 확장하는 산업의 비중을 세는 확산지수 계산의 출발점이 된다(Moore 1961).

총계 고용이 정체된 국면에서도 광공업 감소와 도소매·음식숙박업 증가가 서로를 상쇄하며 산업 구성의 이동을 가릴 수 있으므로, 세 수준을 함께 읽어야 총계 한 줄이 감추는 재배치를 확인할 수 있다. 산업 간 이동과 그 후생 의미는 흐름 분해가 규율하고(Clark and Summers 1979), 각 범주의 경계는 표준 노동력 통계 틀이 정한다(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990).

이 수준들은 잠재적 경기 상태의 잡음 섞인 관측치로 다루어지며(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991), 그 시차와 신뢰도는 체계적으로 평가되어 왔고(Zarnowitz 1992), 순환적 변동과 우연적 변동을 가르는 전환점 시점 결정이 확립되어 있으며(Bry and Boschan 1971), 매월 갱신되는 현재 경기 측정치로 활용된다(Shiskin 1961).

소비 밀착 부문의 고용은 가계 소득 기대를 좌우하므로 지출 행태와 직접 연결되고(Katona 1951), 노동 지표는 소비에 관한 선행적 정보 내용을 담는다(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004).

다만 산업 취업자 수는 노동 투입의 머릿수이므로 산업 산출의 척도로 읽어서는 안 되며, 생산성과 노동시간이 변할 때 물량 측정과 갈라진다(Fabricant 1940). 이 수준들은 메커니즘을 알려줄 뿐 식별하지는 못한다(Koopmans 1947).

시장에서 산업별 취업자 수는 총계 고용 발표를 구성 요소로 분해하여 어떤 부문이 그 결과를 만들었는지 가늠하는 고빈도 신호로 기능하며, 경기 시차에 따른 분류가 특정 발표치가 정책 경로 기대로 사상되는 방식을 규정한다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946).

채권·금리 시장은 이들을 잠재 상태 추정치의 구성요소로 추적하고(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991), 어느 부문의 서프라이즈에 얼마의 비중을 둘지는 그 계열의 예측 성과 기록이 규율한다(Zarnowitz 1992).

소비 밀착 부문 고용의 예기치 못한 변화는 성장과 물가의 기대 궤적을 움직이는데, 노동 지표가 가계 수요에 대한 독립적 예측 내용을 지니고(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004) 고용이 소비 심리와 지출을 조건짓기 때문이다(Katona 1951).

신용 위험의 관점에서는 부문별 세분이 총계로는 보이지 않는 익스포저를 드러내는데, 건설업 고용은 건설·부동산 관련 익스포저와 함께 읽히고 광공업 고용은 수출 순환과 함께 읽힌다. 수준 변화가 채용 강도를 반영하는지 아니면 산업 간 재배치를 반영하는지는 노동시장 흐름과 지위 회계가 가른다(Clark and Summers 1979; Hussmanns, Mehran, and Verma 1990).

개별 발표는 확산·종합 및 실시간 신호 틀 안에서 자리매김되고(Moore 1961; Shiskin 1961), 국면 전환은 전환점 시점 결정으로 표시된다(Bry and Boschan 1971). 다만 같은 수치라도 거래자가 상정하는 모형에 따라 상이한 거래를 뒷받침한다(Koopmans 1947).

도소매·음식숙박업 취업자 수는 계절조정을 하지 않은 수준으로 공표되며, 타당한 통계 대상은 그 로그값이다. 표본은 2013-01부터 2026-06까지 162개 월별 관측치이며, 단위근 삼중 검정은 로그 수준에 상수와 추세를 포함하여 수행한다.

Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979)의 증대 디키-풀러 회귀는 통계량 −2.444, p = 0.357에서 단위근을 기각하지 못하고, 비모수적인 Phillips and Perron (1988) 검정 역시 통계량 −2.437, p = 0.360에서 기각하지 못하며, 정상성을 귀무로 두는 Kwiatkowski et al. (1992)의 KPSS 검정은 통계량 0.229, p < 0.01에서 추세정상성을 기각한다. 따라서 세 절차 모두 모호함 없이 명확한 I(1) 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.

로그 수준이 정상 대상이 아니므로 포트맨토와 구조변화 탐색은 1차 차분에서 수행하는데, 단위근에 가까운 계열의 수준 포트맨토는 기계적인 근단위 자기상관을 읽고 수준 평균변화 탐색은 확률적 추세를 허위로 분할하기 때문이다(Perron 1989; Hamilton 2018). Box and Pierce (1970)의 형태를 정련한 Ljung and Box (1978)의 포트맨토 통계량은 차분 로그 수준에서 시차 12에 Q = 27.305, p = 0.007이고 시차 24에 Q = 58.470, p = 0.000이어서 백색잡음 귀무를 기각하되 그 기각 강도는 건설업 취업자 수보다 뚜렷하게 약하다. Bai and Perron (1998)의 다중 구조변화 절차를 Bai and Perron (2003)의 동적계획 알고리즘으로 계산하면 차분 계열 평균에서 변화점을 찾지 못한다.

이 계절조정하지 않은 월별 수준에서는 계절 검정이 타당하다. Beaulieu and Miron (1993)의 월별 방식을 갖춘 Hylleberg et al. (1990)의 계절 단위근 검정은 통계량 150.385, p = 0.000에서 계절 주파수의 단위근을 기각하고, 계절 더미는 통계량 4.729, p = 0.000에서 결합 유의하며, 시차 12와 24의 계절 포트맨토 또한 통계량 62.465, p = 0.000에서 기각하므로, 계절성은 확률적이지 않고 결정적으로 존재한다. 이는 Canova and Hansen (1995)의 계절 정상성 판독 및 계열의 계절 미조정 성격과 합치한다(Ghysels and Osborn 2001).