미국 비농업 부문 총고용

USPAYROLL은 미국의 계절조정 비농업 부문 총고용이며, 공표되는 수준을 천명 단위로 아무런 변환 없이 기록한 계열이다. 이 계열은 농업을 제외한 사업체의 급여 대장에 등재된 고용을 집계하므로, 개인을 단위로 활동 상태를 판정하는 가구조사 기반 취업자 개념과는 모집단과 계수 단위가 다르며(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990), 두 계열의 증감이 서로 갈릴 수 있다.

계수 단위가 사람이 아니라 급여 대장의 일자리이므로 두 곳에서 보수를 받는 사람은 두 번 계수되고, 자영업자와 무급 가족종사자는 포함되지 않는다. 따라서 수준의 변화는 채용과 이직, 사업체의 개업과 폐업으로 이어지는 총유입·총유출의 순결과로 읽힌다(Clark and Summers 1979).

총량적 실물활동을 세는 계열로서 이 고용 집계는 경기와 대체로 동행하는 월별 계열군에 속하며 기준순환 설정의 중심에 놓인다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946). 이처럼 함께 움직이는 총량은 관측되지 않는 단일 경기상태의 지표로 재해석되고(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991), 확산지수 및 종합 경기지표 체계에서 정형화된 역할을 맡으며 실시간으로 읽히는 현재 경기 신호로 기능한다(Moore 1961; Shiskin 1961; Zarnowitz 1992). 개별 순환의 전환점은 재현 가능한 알고리즘으로 식별된다(Bry and Boschan 1971).

머릿수는 산출량이 아니므로 생산성과 노동시간이 충격을 흡수하는 국면에서는 고용과 생산 지표가 서로 다른 방향으로 움직일 수 있는데, 이는 수량 상대값과 디플레이션으로 산업 산출 지수를 구성하는 측정 전통과 구분된다(Fabricant 1940). 이러한 비이론적 집계는 노동시장 모형에 비추어야 비로소 경제적 의미를 얻는다(Koopmans 1947).

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.

측정의 기반은 사업체 표본에서 급여 지급 기간에 보수를 받은 고용을 집계하는 조사이며, 그 계수 단위와 지위 규칙은 개인을 단위로 하는 노동력 통계의 조작적 정의와 대비되어 규정된다(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990). 표본에 아직 포착되지 않는 사업체 신설과 폐업의 순효과는 모형 기반 추정으로 보정되고 이후 행정 기록으로 확정될 때 수준이 개정되므로, 이 계열은 개정을 전제로 읽어야 한다. 응답 단위를 계량 집계로 옮기는 조사설계의 논리는 활동 관련 설문을 처음으로 과학적으로 다룬 계보에 속한다(Anderson 1952).

월별 원자료 머릿수는 달력과 계절의 규칙성을 따라 움직이므로 공표 수준은 이미 원천에서 계절조정되어 있으며, 그 결과 KRED가 보유하는 계열은 KRED 단계에서 무변환인 동시에 상류에서 조정된 것으로서 두 사실이 모순 없이 함께 성립한다. 이 조정은 월별 지표에 구현된 이동평균 분해 방식으로 연중 반복되는 패턴을 제거하여, 계절이 아니라 경기의 변동을 읽도록 남긴다(Shiskin 1961).

수준의 변화를 흐름으로 분해하는 회계는 채용·이직·지속기간을 구분하며(Clark and Summers 1979), 경기적 수량으로 해석할 때 이 집계는 지표 선정 논리와 기준순환 측정, 알고리즘화된 전환점 설정, 확산·종합지수 구성의 계보를 이어받는다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946; Bry and Boschan 1971; Moore 1961). 고용 수준은 잠재적 활동 상태를 대리하는 동태적 요인으로 해석되고(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991), 이 신호의 역사적 유용성은 평가되어 왔으며(Zarnowitz 1992), 그 해석은 명시적 모형을 전제한다는 단서를 동반한다(Koopmans 1947).

실물활동의 동행 지표로서 비농업 부문 총고용은 전환점이 군집을 이루며 확장과 수축을 규정하는 기준순환 체계에 속하는 계열이며, 바로 그 경기와의 대체적 동행성 때문에 선정되었다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946). 이러한 집계는 경제의 현재 상태에 대한 단일지수 해석에 편입되어 월간 증분을 경기 국면의 신호로 다루는 실증적 근거가 된다(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991).

이 계열은 거의 실시간으로 전환점을 식별하는 확산·종합 체계 안에 놓이고(Moore 1961; Shiskin 1961), 그 신호의 역사적 신뢰성은 평가되어 왔으며(Zarnowitz 1992), 개별 순환의 시점은 알고리즘으로 정해진다(Bry and Boschan 1971).

노동시장 해석은 고용 수준을 정적인 저량이 아니라 총유입·총유출의 흐름으로 읽고(Clark and Summers 1979), 급여 대장 기준과 가구조사 기준의 정의 차이가 증분이 무엇을 뜻하는지를 고정한다(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990). 한 달의 증분은 그 자체로 개정 폭에 견줄 만큼 작을 수 있으므로 여러 달의 이동평균이 채용 추세를 더 안정적으로 요약한다.

고용이 총노동소득을 견인하므로 이 집계는 소득 발생의 실물 기반으로서 국민소득 측정 틀 안에서 다루어지고(Kuznets 1941), 가계 지출과 신뢰의 경로를 조건짓는다(Katona 1951). 노동과 심리 지표는 소비에 대해 독립적 예측 내용을 갖는다(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004). 다만 동행 집계는 노동시장의 구조 모형에 비추어야만 경기 정보를 지닌다(Koopmans 1947).

시장은 월별 비농업 부문 총고용의 증분을 통화정책과 단기금리 경로를 조건짓는 경기 국면의 고빈도 척도로 읽으며, 이는 확립된 동행 지표 역할과 잠재상태 대리변수로서의 정식화에 근거한다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946; Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991).

고용이 총노동소득을 견인하므로 이 집계는 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). 미국 단기금리 기대가 국제 금리와 환율의 기준을 이루므로 이 발표의 서프라이즈는 한국 자산의 할인율에도 전달된다.

종합·확산 체계는 이 집계를 경기 국면별 포지션을 구축하는 실시간 점검판 안에 담고(Moore 1961; Shiskin 1961), 신호의 성과 기록이 서프라이즈에 부여할 비중을 규율하며(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 정의 차이가 가른다(Clark and Summers 1979; Hussmanns, Mehran, and Verma 1990). 발표 직후의 값이 이후 개정으로 바뀔 수 있다는 점은 이 집계를 측정 오차를 지닌 신호로 다루어야 하는 이유이며(Stone, Champernowne, and Meade 1942), 같은 수치라도 거래자가 적용하는 모형에 따라 상이한 거래를 뒷받침한다(Koopmans 1947).

USPAYROLL은 원천에서 계절조정된 비농업 부문 총고용 수준이며, 공표되는 천명 단위 수준이 적분 차수를 평가하는 통계 대상이다. 표본은 1960-01부터 2026-05까지 797개 월별 관측치이며, 검정은 상수와 추세를 포함하여 적합한다.

Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979)의 증대 디키-풀러 회귀는 통계량 −2.138, p = 0.5247로 단위근 귀무가설을 기각하지 못하고, 비모수적인 Phillips and Perron (1988) 검정도 통계량 −2.4344, p = 0.3615로 기각하지 못하며, 정상성을 귀무로 두는 Kwiatkowski et al. (1992)의 KPSS 검정은 통계량 0.6738로 p < 0.01에서 추세정상성을 기각한다. 세 절차가 한 방향으로 합치하므로 판정은 명백한 I(1)이다. Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 GLS 추세제거 상향 검정은 이 하우스 프로토콜에서 판정이 모호한 경우에만 유보적으로 쓰이므로 이 명확한 판정에는 필요하지 않고, 근단위 이동평균 오차를 겨냥한 2차 상향도 요구되지 않는다 (Ng and Perron 2001).

수준이 적분과정이므로 계열상관 진단과 평균 변화점 탐색은 이들 절차가 요구하는 정상 대상인 1차 차분에서 수행한다 (Perron 1989; Bai and Perron 1998). Box and Pierce (1970)의 형태를 정련한 Ljung and Box (1978)의 포트맨토 통계량은 차분 계열에서 시차 12에 Q = 19.8735, p = 0.0695로 5퍼센트 수준에서 백색잡음 귀무가설을 기각하지 못하는데 그 경계에 가깝고, 시차 24에서는 Q = 21.6884, p = 0.5979로 기각에서 더 멀어진다. Bai and Perron (2003)의 동적계획 알고리즘으로 계산한 다중 구조변화 절차는 차분 계열의 평균에서 변화점을 찾지 못하며, 이는 월별 고용 증분의 평균이 표본 전반에서 하나의 수준으로 읽힌다는 뜻이다.

계절 배터리는 계절성의 부재가 본래 성질이 아니라 원천 조정을 반영한다는 해석으로 수행한다. Beaulieu and Miron (1993)의 월별 방식을 갖춘 Hylleberg et al. (1990)의 계절 단위근 검정은 수준에서 통계량 708.6833, p = 0.000으로 계절 주파수의 단위근을 기각하고, 차분 계열에 대한 계절 더미는 F = 0.9427, p = 0.4982로 결합 유의하지 않으며, 차분 계열의 계절 시차 12와 24에서의 QS 통계량은 21.688, p = 0.5979로 잔여 계절성을 탐지하지 못한다. 이는 원천에서 이미 적용된 계절조정을 반영하는 것이지 계절 패턴의 본래적 부재가 아니며, Canova and Hansen (1995)의 정상성 계절 판독 및 계절조정 문헌과 합치한다 (Ghysels and Osborn 2001).