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ticker: "KRSVCS"
title: "대한민국 서비스업생산지수 (계절조정)"
unit: "index (2020=100)"
frequency: "월별"
source: "Fabricant (1940); Persons (1923)"
release: "월별 산출"
category: "실물활동·경기순환"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KRSVCS"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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# 대한민국 서비스업생산지수 (계절조정)

## 개요

경제의 큰 비중을 차지하는 서비스업의 실질 산출을 재는 물량지표로 내수 흐름을 짚어 줍니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 124.90 | 2026-08-01 |
| 직전 대비 | +0.60 | 2026-07-01 |
| 1년 전 대비 | +5.80 | 2025-08-01 |
| 수록 기간 내 최고 | 126.10 | 2026-06-01 |
| 수록 기간 내 최저 | 55.00 | 2000-01-01 |
| 수록 기간 | 2000-01-01 – 2026-08-01 |  |
| 관측치 수 | 320 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2016-09-01 | 97.30 | -0.30 |
| 2016-10-01 | 96.70 | -0.60 |
| 2016-11-01 | 96.60 | -0.10 |
| 2016-12-01 | 97.20 | +0.60 |
| 2017-01-01 | 97.10 | -0.10 |
| 2017-02-01 | 97.10 | 0.00 |
| 2017-03-01 | 97.80 | +0.70 |
| 2017-04-01 | 97.90 | +0.10 |
| 2017-05-01 | 98.10 | +0.20 |
| 2017-06-01 | 98.40 | +0.30 |
| 2017-07-01 | 98.10 | -0.30 |
| 2017-08-01 | 99.20 | +1.10 |
| 2017-09-01 | 100.10 | +0.90 |
| 2017-10-01 | 98.60 | -1.50 |
| 2017-11-01 | 99.40 | +0.80 |
| 2017-12-01 | 99.20 | -0.20 |
| 2018-01-01 | 99.40 | +0.20 |
| 2018-02-01 | 100.60 | +1.20 |
| 2018-03-01 | 100.20 | -0.40 |
| 2018-04-01 | 100.70 | +0.50 |
| 2018-05-01 | 100.50 | -0.20 |
| 2018-06-01 | 100.80 | +0.30 |
| 2018-07-01 | 100.80 | 0.00 |
| 2018-08-01 | 100.90 | +0.10 |
| 2018-09-01 | 101.00 | +0.10 |
| 2018-10-01 | 101.40 | +0.40 |
| 2018-11-01 | 100.60 | -0.80 |
| 2018-12-01 | 100.70 | +0.10 |
| 2019-01-01 | 101.90 | +1.20 |
| 2019-02-01 | 100.10 | -1.80 |
| 2019-03-01 | 101.10 | +1.00 |
| 2019-04-01 | 101.90 | +0.80 |
| 2019-05-01 | 102.10 | +0.20 |
| 2019-06-01 | 100.70 | -1.40 |
| 2019-07-01 | 101.80 | +1.10 |
| 2019-08-01 | 103.20 | +1.40 |
| 2019-09-01 | 102.00 | -1.20 |
| 2019-10-01 | 102.30 | +0.30 |
| 2019-11-01 | 103.00 | +0.70 |
| 2019-12-01 | 103.10 | +0.10 |
| 2020-01-01 | 105.50 | +2.40 |
| 2020-02-01 | 101.80 | -3.70 |
| 2020-03-01 | 96.50 | -5.30 |
| 2020-04-01 | 96.20 | -0.30 |
| 2020-05-01 | 98.20 | +2.00 |
| 2020-06-01 | 99.10 | +0.90 |
| 2020-07-01 | 100.20 | +1.10 |
| 2020-08-01 | 99.70 | -0.50 |
| 2020-09-01 | 99.60 | -0.10 |
| 2020-10-01 | 101.10 | +1.50 |
| 2020-11-01 | 102.00 | +0.90 |
| 2020-12-01 | 100.30 | -1.70 |
| 2021-01-01 | 100.30 | 0.00 |
| 2021-02-01 | 101.90 | +1.60 |
| 2021-03-01 | 103.80 | +1.90 |
| 2021-04-01 | 104.40 | +0.60 |
| 2021-05-01 | 104.80 | +0.40 |
| 2021-06-01 | 105.30 | +0.50 |
| 2021-07-01 | 104.90 | -0.40 |
| 2021-08-01 | 104.30 | -0.60 |
| 2021-09-01 | 105.80 | +1.50 |
| 2021-10-01 | 106.60 | +0.80 |
| 2021-11-01 | 108.60 | +2.00 |
| 2021-12-01 | 108.00 | -0.60 |
| 2022-01-01 | 108.70 | +0.70 |
| 2022-02-01 | 106.80 | -1.90 |
| 2022-03-01 | 108.90 | +2.10 |
| 2022-04-01 | 111.40 | +2.50 |
| 2022-05-01 | 112.20 | +0.80 |
| 2022-06-01 | 112.70 | +0.50 |
| 2022-07-01 | 113.00 | +0.30 |
| 2022-08-01 | 114.40 | +1.40 |
| 2022-09-01 | 114.50 | +0.10 |
| 2022-10-01 | 114.20 | -0.30 |
| 2022-11-01 | 114.10 | -0.10 |
| 2022-12-01 | 114.60 | +0.50 |
| 2023-01-01 | 113.60 | -1.00 |
| 2023-02-01 | 115.70 | +2.10 |
| 2023-03-01 | 115.20 | -0.50 |
| 2023-04-01 | 114.80 | -0.40 |
| 2023-05-01 | 115.40 | +0.60 |
| 2023-06-01 | 116.30 | +0.90 |
| 2023-07-01 | 116.20 | -0.10 |
| 2023-08-01 | 116.70 | +0.50 |
| 2023-09-01 | 117.20 | +0.50 |
| 2023-10-01 | 116.60 | -0.60 |
| 2023-11-01 | 117.20 | +0.60 |
| 2023-12-01 | 117.50 | +0.30 |
| 2024-01-01 | 117.30 | -0.20 |
| 2024-02-01 | 117.80 | +0.50 |
| 2024-03-01 | 117.10 | -0.70 |
| 2024-04-01 | 118.00 | +0.90 |
| 2024-05-01 | 117.20 | -0.80 |
| 2024-06-01 | 117.10 | -0.10 |
| 2024-07-01 | 117.20 | +0.10 |
| 2024-08-01 | 117.60 | +0.40 |
| 2024-09-01 | 116.70 | -0.90 |
| 2024-10-01 | 118.30 | +1.60 |
| 2024-11-01 | 118.10 | -0.20 |
| 2024-12-01 | 119.00 | +0.90 |
| 2025-01-01 | 118.20 | -0.80 |
| 2025-02-01 | 119.30 | +1.10 |
| 2025-03-01 | 118.90 | -0.40 |
| 2025-04-01 | 119.20 | +0.30 |
| 2025-05-01 | 118.80 | -0.40 |
| 2025-06-01 | 120.00 | +1.20 |
| 2025-07-01 | 119.80 | -0.20 |
| 2025-08-01 | 119.10 | -0.70 |
| 2025-09-01 | 121.30 | +2.20 |
| 2025-10-01 | 120.90 | -0.40 |
| 2025-11-01 | 121.50 | +0.60 |
| 2025-12-01 | 122.50 | +1.00 |
| 2026-01-01 | 122.30 | -0.20 |
| 2026-02-01 | 122.90 | +0.60 |
| 2026-03-01 | 124.70 | +1.80 |
| 2026-04-01 | 123.70 | -1.00 |
| 2026-05-01 | 124.90 | +1.20 |
| 2026-06-01 | 126.10 | +1.20 |
| 2026-07-01 | 124.30 | -1.80 |
| 2026-08-01 | 124.90 | +0.60 |

## 정의

KRSVCS는 특정 월의 서비스업 실질 산출을 기준시점 100에 대비하여 나타내는 월별 서비스업 생산 물량지수이며, 발표된 수준 그대로 더 이상의 변환 없이 수록한 계절조정 시계열이다.

이 물량지수는 당월 서비스업 산출을 다수의 세분 활동 상대치로 집계한 값이다. 그 개념적 뿌리는 기준시점 가중 집계와 비교시점 가중 대응물에 있으며, 참된 물량 측도는 그 둘 사이에 놓인다(Laspeyres 1871; Paasche 1874; Fisher 1922). 이러한 서비스 지수가 근사하는 현대적 물량 집계의 목표는 초월대수 집계자와 로그변화 비중가중 지수, 그리고 그 연속시간 극한이 정의한다(Diewert 1976; Törnqvist 1936; Divisia 1925). 연환식과 고정기준식의 구분은 지수 일반이론이 체계화하였고, 산업별 산출지수를 기초 생산자료로부터 구축하는 물량 상대치 계보는 별도로 확립되어 있다(Frisch 1936; Fabricant 1940).

이 계열은 국민소득 총량과 경제활동의 경계를 규정하고 이를 일관된 정의 규칙으로 성문화한 복식 사회회계 틀 안에 놓이며, 산출의 경기 국면을 그려내는 다수의 공행 활동 측도 가운데 하나이다(Kuznets 1941; Meade and Stone 1941; Stone 1947; Burns and Mitchell 1946). 지수가 100을 상회하면 서비스업 실질 산출이 기준시점 수준을 웃돌고, 하락은 그 반대를 뜻한다.

## 산출방법

KRED는 KRSVCS를 매월 공표된 수치 그대로 저장하며, 재척도화·디플레이트·평활화·연율화 가운데 어느 것도 적용하지 않는다. 계열에 존재하는 유일한 조정은 측정 단계에서 이미 내재된 계절조정이다. 연내 계절 패턴은 수준이 기록되기 전에 제거되었고, KRED는 그 조정된 수준을 그대로 둔다.

KRED가 기록하는 지수의 측정 토대는 물량지수 틀이며, 수량지수는 서비스 활동 전반의 산출 상대치를 집계한다. 기준시점 가중형과 비교시점 가중형이 각각 확정되며, 두 형의 기하평균은 시간역전·요소역전 검정을 충족한다(Laspeyres 1871; Paasche 1874; Fisher 1922). 이 산식은 유연한 집계함수에 대해 정확하므로 초월대수적이다(Diewert 1976).

로그변화 비중가중 이산시간 집계자와 그 연속시간 극한, 그리고 단일 고정 바스켓 없이 긴 지수를 구축하는 물량 상대치의 연차 연환이 이 측정을 정식화한다(Törnqvist 1936; Divisia 1925; Hill 1988). 이러한 연환 논리는 이미 참된 물량 측도 이론에 내재하며 지수 일반이론이 체계화하였다(Fisher 1922; Frisch 1936).

물량 상대치 구성과 실질화는 산업별 산출지수 전통을 따른다(Fabricant 1940). 그 결과로 얻은 지수를 생산·지출 계정의 일관된 체계 안에 두는 일은 복식 사회회계의 정의 관행을 따르며, 어떤 서비스 산출이 총량에 들어가는지는 국민소득 활동 경계가 정한다(Meade and Stone 1941; Stone 1947; Kuznets 1941).

## 경제학에서의 응용

총산출의 서비스 부문 측도로서 KRSVCS는 국민소득 경계 안에서 현대 경제의 활동 가운데 가장 큰 비중을 차지하는 부분을 측정하고, 복식 계정 안에서 서비스업이 창출한 부가가치의 생산측 측도에 대응한다(Kuznets 1941; Meade and Stone 1941; Stone 1947).

월별로 읽으면 이 계열은 군집한 전환점이 기준순환을 정의하는 공행 활동 계열 가운데 하나이다(Burns and Mitchell 1946). 다수의 활동 계열을 추세제거하고 계절조정하며 표준화하여 하나의 지표로 종합하는 합성지표 전통에서, 서비스 산출지수는 현재 상황의 자연스러운 동행 게이지이다(Persons 1923).

서비스 산출이 연환 물량지수로 공표되므로 그 증가율은 명목이 아니라 실질 수량 변화로서 기간 간 비교가 가능하며, 이는 광공업 산출에서 확립된 물량 상대치 해석이다(Hill 1988; Frisch 1936; Fabricant 1940). 초월대수 이론과 이상지수, 그리고 기준시점·비교시점 가중의 경계가 이를 실질 활동의 측도로서 경제적으로 해석 가능하게 한다(Diewert 1976; Fisher 1922; Laspeyres 1871; Paasche 1874).

이러한 추정치는 측정오차를 수반하므로 그 단기 움직임은 정확한 수량이 아니라 일정 폭 안의 신호로 읽힌다(Stone, Champernowne, and Meade 1942).

## 금융시장에서의 응용

시장 참가자에게 KRSVCS는 월별로 도착하여 분기 산출의 나우캐스팅에 투입되는 고빈도 실질 활동 게이지이다. 서비스 산출지수는 활동 경계 아래 부가가치를 지배하여 헤드라인 성장 판단을 움직이는 생산 계정의 한 부분이기 때문이다(Kuznets 1941; Meade and Stone 1941; Stone 1947).

공행 틀과 합성 바로미터 구성에서 동행 계열로 다루면 그 전환점은 순환 전반의 포지셔닝에 정보를 준다(Burns and Mitchell 1946; Persons 1923). 연환 물량지수이므로 전월 대비·전년 대비 변화는 시간에 걸쳐 비교 가능한 실질 수량 변화이며, 이는 물적 산출에 부여된 물량 상대치 해석이다(Hill 1988; Frisch 1936; Fabricant 1940).

초월지수 논리와 이상지수, 그리고 기준시점·비교시점 가중의 경계는 데스크가 보고된 성장률을 가격에 오염된 수치가 아니라 상대가치나 금리 관점을 위한 깨끗한 실질 활동 입력으로 취급하게 한다(Diewert 1976; Törnqvist 1936; Fisher 1922; Laspeyres 1871; Paasche 1874). 그 추정치는 개정 위험을 지닌 측정량이므로 포지션은 그 위험을 감안하여 규모를 정한다(Stone, Champernowne, and Meade 1942).

## 통계적 검정

KRSVCS는 원천에서 계절조정된 서비스업 활동지수이며, 공표되는 수준이 삼중 검정으로 적분 차수를 평가하는 통계 대상이다. 표본은 2000-01부터 2026-04까지 316개 월별 관측치이며, 검정은 상수와 추세를 포함하여 적합한다.

Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979)의 증대 디키-풀러 회귀는 p = 0.133에서 단위근을 기각하지 못하고, 정상성을 귀무로 두는 검정은 p = 0.031에서 추세정상성을 기각하므로 (Kwiatkowski et al. 1992), 증대 디키-풀러와 KPSS 다리는 I(1) 판독으로 합치한다. 비모수적인 Phillips and Perron (1988) 검정은 유일한 이견으로 p = 0.029에서 단위근을 기각하는데, 이는 근단위 이동평균 오차 아래에서 허위 정상성으로 과다기각하는 문서화된 필립스-페론 양상이므로 (Ng and Perron 2001), 명확한 적분 차수는 부여하지 않는다. Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 GLS 추세제거 상향 검정은 증대 디키-풀러 다리의 확인으로만 수행되어 5% 수준을 근소하게 웃도는 p = 0.066에서 기각하지 못하며, 모호한 판정을 상향하지 않은 채 그 다리를 뒷받침한다.

수준이 명확한 정상 대상이 아니므로 포트맨토와 구조변화 탐색은 1차 차분에서 수행하는데, 수준 포트맨토는 기계적인 근단위 자기상관을 읽고 수준 평균변화 탐색은 계열을 허위로 분할하기 때문이다 (Perron 1989; Hamilton 2018; Bai and Perron 1998). Box and Pierce (1970)의 형태를 정련한 Ljung and Box (1978)의 포트맨토 통계량은 차분 계열에서 p = 0.000으로 백색잡음 귀무를 기각하는 한편, Bai and Perron (2003)의 동적계획 알고리즘으로 계산한 다중 구조변화 절차는 차분 계열 평균에서 변화점을 찾지 못한다.

계절 배터리는 잔여 계절성이 본래의 확률적 순환이 아니라 원천 조정을 반영한다는 해석으로 수행한다. Beaulieu and Miron (1993)의 월별 방식을 갖춘 Hylleberg et al. (1990)의 계절 단위근 검정은 p = 0.000에서 계절 주파수의 단위근을 기각하여 확률적 계절성은 존재하지 않는 한편, 계절 더미는 p = 0.023에서 결합 유의하므로 잔여 결정적 계절 성분이 남으며, 이는 데이터에 내재한 계절 순환이 아니라 그대로 통과된 불완전한 원천 조정의 흔적으로, Canova and Hansen (1995)의 정상성 계절 검정의 결정적 판독 및 계절조정 문헌과 합치한다 (Ghysels and Osborn 2001).

## 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.