---
ticker: "KRPPI"
title: "대한민국 생산자물가지수"
unit: "index (2020=100)"
frequency: "월별"
source: "Laspeyres (1871); Fisher (1922)"
release: "월별 산출"
category: "소비자·생산자물가"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KRPPI"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
latest_value: 129.78
latest_date: "2026-09-01"
first_date: "1994-01-01"
observations_total: 393
observations_shown: 120
---

# 대한민국 생산자물가지수

## 개요

생산자가 출하 단계에서 받는 가격으로 소비자물가에 앞서는 물가 압력을 보여 줍니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 129.78 | 2026-09-01 |
| 직전 대비 | +0.20 | 2026-08-01 |
| 1년 전 대비 | +9.24 | 2025-09-01 |
| 수록 기간 내 최고 | 129.98 | 2026-05-01 |
| 수록 기간 내 최저 | 59.80 | 1994-01-01 |
| 수록 기간 | 1994-01-01 – 2026-09-01 |  |
| 관측치 수 | 393 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2016-10-01 | 95.69 | +0.28 |
| 2016-11-01 | 96.12 | +0.43 |
| 2016-12-01 | 96.96 | +0.84 |
| 2017-01-01 | 98.37 | +1.41 |
| 2017-02-01 | 98.75 | +0.38 |
| 2017-03-01 | 98.71 | -0.04 |
| 2017-04-01 | 98.50 | -0.21 |
| 2017-05-01 | 98.23 | -0.27 |
| 2017-06-01 | 97.85 | -0.38 |
| 2017-07-01 | 97.92 | +0.07 |
| 2017-08-01 | 98.37 | +0.45 |
| 2017-09-01 | 99.03 | +0.66 |
| 2017-10-01 | 99.14 | +0.11 |
| 2017-11-01 | 99.04 | -0.10 |
| 2017-12-01 | 99.09 | +0.05 |
| 2018-01-01 | 99.50 | +0.41 |
| 2018-02-01 | 99.92 | +0.42 |
| 2018-03-01 | 99.88 | -0.04 |
| 2018-04-01 | 100.01 | +0.13 |
| 2018-05-01 | 100.30 | +0.29 |
| 2018-06-01 | 100.33 | +0.03 |
| 2018-07-01 | 100.80 | +0.47 |
| 2018-08-01 | 101.25 | +0.45 |
| 2018-09-01 | 101.54 | +0.29 |
| 2018-10-01 | 101.19 | -0.35 |
| 2018-11-01 | 100.49 | -0.70 |
| 2018-12-01 | 100.00 | -0.49 |
| 2019-01-01 | 99.89 | -0.11 |
| 2019-02-01 | 99.99 | +0.10 |
| 2019-03-01 | 100.34 | +0.35 |
| 2019-04-01 | 100.63 | +0.29 |
| 2019-05-01 | 100.74 | +0.11 |
| 2019-06-01 | 100.46 | -0.28 |
| 2019-07-01 | 100.46 | 0.00 |
| 2019-08-01 | 100.69 | +0.23 |
| 2019-09-01 | 100.75 | +0.06 |
| 2019-10-01 | 100.51 | -0.24 |
| 2019-11-01 | 100.37 | -0.14 |
| 2019-12-01 | 100.65 | +0.28 |
| 2020-01-01 | 101.02 | +0.37 |
| 2020-02-01 | 100.69 | -0.33 |
| 2020-03-01 | 99.80 | -0.89 |
| 2020-04-01 | 98.93 | -0.87 |
| 2020-05-01 | 98.96 | +0.03 |
| 2020-06-01 | 99.47 | +0.51 |
| 2020-07-01 | 99.69 | +0.22 |
| 2020-08-01 | 100.18 | +0.49 |
| 2020-09-01 | 100.38 | +0.20 |
| 2020-10-01 | 99.98 | -0.40 |
| 2020-11-01 | 100.06 | +0.08 |
| 2020-12-01 | 100.84 | +0.78 |
| 2021-01-01 | 101.96 | +1.12 |
| 2021-02-01 | 102.80 | +0.84 |
| 2021-03-01 | 103.89 | +1.09 |
| 2021-04-01 | 104.88 | +0.99 |
| 2021-05-01 | 105.45 | +0.57 |
| 2021-06-01 | 106.01 | +0.56 |
| 2021-07-01 | 107.04 | +1.03 |
| 2021-08-01 | 107.60 | +0.56 |
| 2021-09-01 | 108.00 | +0.40 |
| 2021-10-01 | 109.12 | +1.12 |
| 2021-11-01 | 109.90 | +0.78 |
| 2021-12-01 | 109.88 | -0.02 |
| 2022-01-01 | 111.04 | +1.16 |
| 2022-02-01 | 111.57 | +0.53 |
| 2022-03-01 | 113.27 | +1.70 |
| 2022-04-01 | 115.10 | +1.83 |
| 2022-05-01 | 115.92 | +0.82 |
| 2022-06-01 | 116.57 | +0.65 |
| 2022-07-01 | 116.90 | +0.33 |
| 2022-08-01 | 116.45 | -0.45 |
| 2022-09-01 | 116.53 | +0.08 |
| 2022-10-01 | 117.13 | +0.60 |
| 2022-11-01 | 116.75 | -0.38 |
| 2022-12-01 | 116.27 | -0.48 |
| 2023-01-01 | 116.69 | +0.42 |
| 2023-02-01 | 116.91 | +0.22 |
| 2023-03-01 | 117.05 | +0.14 |
| 2023-04-01 | 116.96 | -0.09 |
| 2023-05-01 | 116.53 | -0.43 |
| 2023-06-01 | 116.27 | -0.26 |
| 2023-07-01 | 116.53 | +0.26 |
| 2023-08-01 | 117.50 | +0.97 |
| 2023-09-01 | 118.03 | +0.53 |
| 2023-10-01 | 117.86 | -0.17 |
| 2023-11-01 | 117.41 | -0.45 |
| 2023-12-01 | 117.56 | +0.15 |
| 2024-01-01 | 118.19 | +0.63 |
| 2024-02-01 | 118.55 | +0.36 |
| 2024-03-01 | 118.82 | +0.27 |
| 2024-04-01 | 119.16 | +0.34 |
| 2024-05-01 | 119.25 | +0.09 |
| 2024-06-01 | 119.23 | -0.02 |
| 2024-07-01 | 119.56 | +0.33 |
| 2024-08-01 | 119.38 | -0.18 |
| 2024-09-01 | 119.16 | -0.22 |
| 2024-10-01 | 119.01 | -0.15 |
| 2024-11-01 | 119.10 | +0.09 |
| 2024-12-01 | 119.52 | +0.42 |
| 2025-01-01 | 120.27 | +0.75 |
| 2025-02-01 | 120.33 | +0.06 |
| 2025-03-01 | 120.36 | +0.03 |
| 2025-04-01 | 120.14 | -0.22 |
| 2025-05-01 | 119.64 | -0.50 |
| 2025-06-01 | 119.77 | +0.13 |
| 2025-07-01 | 120.19 | +0.42 |
| 2025-08-01 | 120.11 | -0.08 |
| 2025-09-01 | 120.54 | +0.43 |
| 2025-10-01 | 120.94 | +0.40 |
| 2025-11-01 | 121.31 | +0.37 |
| 2025-12-01 | 121.76 | +0.45 |
| 2026-01-01 | 122.56 | +0.80 |
| 2026-02-01 | 123.28 | +0.72 |
| 2026-03-01 | 125.35 | +2.07 |
| 2026-04-01 | 128.75 | +3.40 |
| 2026-05-01 | 129.98 | +1.23 |
| 2026-06-01 | 129.92 | -0.06 |
| 2026-07-01 | 129.43 | -0.49 |
| 2026-08-01 | 129.58 | +0.15 |
| 2026-09-01 | 129.78 | +0.20 |

## 정의

KRPPI는 국내 생산자가 첫 상거래 단계에서 판매하는 고정된 대표 품목 바스켓의 판매가격이 시간에 따라 평균적으로 변동하는 정도를 측정하는 생산자물가지수이다. 기록된 원계열 수준값을 어떠한 변환도 거치지 않고 그대로 전달한다.

집계 물가지수로서 그 수준값은 기준시점 수량가중 고정바스켓 구성을 따르며(Laspeyres 1871), 이는 비교시점 가중 형태와 쌍을 이룬다(Paasche 1874). 두 형태는 기하 이상지수와 지출몫 가중 로그변화 형태로 조정된다(Fisher 1922; Törnqvist 1936).

이 지수가 근사하는 경제이론적 대상은 기초 프로그램을 고정한 채의 지출 또는 수입 비율이며, 생계비 전통과 네 가지 접근으로 체계화된 산출가격 해석 안에 놓인다(Konüs 1939; Diewert 2002). 어떤 산식이 집계함수에 대해 정확하거나 우월한지는 이상지수 문헌이 규정한다(Diewert 1976). 측정된 지수가 충족하는 공리적 정합성은 문헌에 개관되어 있으며, 고정기준 지수를 그 이론적 대상으로부터 갈라놓는 대체 격차도 제시되어 있다(Balk 1995; Diewert 1998).

기록된 수치가 추세 주위에서 보이는 지속성은 물가측정 틀 안에서 해석되고(Cecchetti 1997), 이 지수가 물려받는 상방 고정기준 측정편의는 문헌에 정리되어 있다(Boskin et al. 1996). 따라서 KRPPI는 그 증가율이 생산자물가 인플레이션이 되는 미수정 수준값으로 읽힌다(Stock and Watson 2007).

## 산출방법

KRED는 KRPPI에 어떠한 변환도 적용하지 않고 편제된 그대로 지수를 저장하며, 재척도화·디플레이트·평활화·연율화 어느 것도 하지 않는다. 따라서 방법론은 KRED의 계산이 아니라 기저 지수산식 구성의 방법론이다.

수준값은 기준시점 가중 가격비 집계로 구축되며(Laspeyres 1871), 이는 비교시점 가중 형태와 쌍을 이룬다(Paasche 1874). 시간역전·요인역전 검정을 통해 둘을 조정하면 이상지수가 도출된다(Fisher 1922). 유연한 집계함수에 대해 정확한 우월지수, 곧 로그변화 지수와 이 지수가 속하는 계열이 고정바스켓 산식을 평가하는 기준이 된다(Törnqvist 1936; Diewert 1976).

산식이 어떤 역전·정합성 속성을 갖추어야 하는지는 공리적 내지 검정 접근이 고정하며, 이는 네 접근 분류 안에 자리한다(Balk 1995; Diewert 2002). 편제된 고정기준 집계와 경제이론적 지수 사이의 대체·품질 격차는 생계비 대상에 비추어 정량화된다(Konüs 1939; Diewert 1998; Boskin et al. 1996).

구성 품목 가격변화의 횡단면 분산을 요약하려는 분석가에게는 제한영향 추정량과 첨도최적 절사평균이 동일한 기록 바스켓으로부터 기조 인플레이션 값을 얻는 방법을 기술하며, 그 도출은 소비자물가보다 생산자물가에서 더 큰 꼬리별 절사를 함의한다(Bryan and Cecchetti 1994; Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997).

## 경제학에서의 응용

생산자물가 지표로서 KRPPI는 소비자 단계에 이르기 전 기업이 직면하는 비용 압력에 대한 상류 인플레이션 신호를 담는다. 이 상류·하류 구분은 생계비 대상과 지수 틀에 근거한다(Konüs 1939; Diewert 2002).

기록된 수준값은 지속적 추세와 일시적 공급충격을 함께 품기에 그 해석은 추세·잡음·편의 분해와 비관측요인 추세추출에 기댄다(Cecchetti 1997; Stock and Watson 2007). 움직임의 어느 부분이 근본적인지는 장기 산출중립 기조 개념과 공급충격 배제 원개념이 틀 짓는다(Quah and Vahey 1995; Eckstein 1981).

횡단면 가격변화 분포의 비대칭성은 몇몇 큰 상대가격 충격에 표제 생산자물가 변동이 민감해지게 만든다. 이는 제한영향 추정량으로 다루어지므로 분석가는 광범한 파이프라인 압력을 부문별 잡음으로부터 분리한다(Bryan and Cecchetti 1994; Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997).

고정바스켓 대체·품질 편의는 측정된 생산자물가 수준이 참 가격변화를 과대평가함을 경계시킨다(Boskin et al. 1996; Diewert 1998). 공리적 해석과 기준가중 구성은 투입 비중이 옮겨갈 때 이 지표가 선택된 가중치에 따라 기계적으로 움직이는 이유를 설명한다(Balk 1995; Laspeyres 1871).

## 금융시장에서의 응용

시장 참가자에게 KRPPI는 브레이크이븐과 할인율 견해에 투입되는 상류 마진·인플레이션 입력이다. 생산자물가 인플레이션이 흔히 소비자 지표를 선행하기에 기조 인플레이션 시각과 추세추출을 통해 읽힌다(Cecchetti 1997; Stock and Watson 2007).

실질·명목 청구권의 가격결정은 지속적 생산자물가 추세를 일시적 성분으로부터 분리하기를 요구하며, 이는 핵심 인플레이션 추정량과 첨도최적 절사가 수행한다(Bryan and Cecchetti 1994; Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997). 더 큰 생산자물가 절사는 투입가격 분포의 두꺼운 꼬리를 반영하고, 공급충격 배제 개념과 산출중립 기조가 채권 데스크가 할인하는 신호를 규정한다(Eckstein 1981; Quah and Vahey 1995).

호가된 수준값이 기준가중 고정바스켓 집계이며 이상지수와 로그변화 형태로 조정되기에(Laspeyres 1871; Paasche 1874; Fisher 1922; Törnqvist 1936), 가중치 선택에 대한 그 기계적 민감성과 대체·품질 편의는 생산자물가에 연동된 어떤 계약이나 스왑에도 문제가 된다(Boskin et al. 1996; Diewert 1998).

공리적 제약과 네 접근 토대는 이 계열이 수입을 디플레이트하거나 에스컬레이션 조항을 설정하는 데 쓰일 때 어떤 지수 속성이 보존되는지를 트레이더에게 알려준다(Balk 1995; Diewert 2002).

## 통계적 검정

KRPPI는 계절조정을 하지 않은 생산자물가지수 수준으로 공표되며, 타당한 통계 대상은 그 로그값으로 1차 적분이 예상된다. 표본은 1994-01부터 2026-05까지 389개 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 p = 0.358에서 단위근을 기각하지 못하고, 비모수적인 Phillips and Perron (1988) 검정은 p = 0.450에서 이에 합치하며, 정상성을 귀무로 두는 검정은 p < 0.01에서 추세정상성을 기각하므로 (Kwiatkowski et al. 1992), 세 절차 모두 모호함 없이 명확한 I(1) 분류에 합치한다.

명확한 I(1) 판독에서 수준은 정상 대상이 아니므로 포트맨토와 구조변화 탐색은 로그 수준의 1차 차분에서 수행하는데, 수준 포트맨토는 확률적 추세의 근단위 자기상관을 읽고 수준 평균변화 탐색은 이를 허위로 분할하기 때문이다 (Perron 1989; Hamilton 2018). Box and Pierce (1970)의 형태를 정련한 Ljung and Box (1978)의 포트맨토 통계량은 차분 로그 수준에서 p = 0.000으로 백색잡음 귀무를 기각하는 한편, 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 지수에서는 계절 검정이 타당하다. Beaulieu and Miron (1993)의 월별 방식을 갖춘 Hylleberg et al. (1990)의 계절 단위근 검정은 p = 0.000에서 계절 주파수의 단위근을 기각하고, 계절 더미는 p = 0.000에서 결합 유의하므로, 계절성은 확률적이지 않고 결정적으로 존재하며, 이는 Canova and Hansen (1995)의 계절 정상성 판독 및 계열의 계절 미조정 성격과 합치한다 (Ghysels and Osborn 2001).

## 자주 묻는 질문

### 소비자물가지수와 생산자물가지수는 어떻게 제공됩니까?

소비자물가 총지수와 근원지수, 생산자물가지수, 그리고 품목 성질별로 분류한 소비자물가 소분류들이 각각 공표된 지수 수준으로 들어갑니다.

### 소비자물가지수에 계절조정을 적용합니까?

적용하지 않습니다. 계절조정 이전의 원지수이므로 전월 대비 변동은 통상적인 계절 패턴을 감안해 읽어야 합니다.

### 물가지수를 상승률로 발행하지 않는 까닭은 무엇입니까?

공표 대상이 지수 수준이고 기준시점 정보를 함께 지니기 때문입니다. 전년 동월 대비 상승률은 별도 그룹으로 분리해, KRED가 가한 변환이 수준 계열 안에 숨지 않도록 했습니다.