KPI뉴스 - 9월 실업률, 한은과 통계청 수치 왜 다른가?

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9월 실업률, 한은과 통계청 수치 왜 다른가?

강혜영
기사승인 : 2019-10-17 10:27:08
통계청 가공없는 원통계·한은 계절변동 요인 소거 통계 사용
계절조정, 1년주기 변동요인 제거…경제적 흐름 파악에 도움
전문가 "OECD, 계절조정통계 표준…국내서도 사용 확대해야"

지난 16일 9월 실업률이 나왔다. 당일 아침 통계청 발표는 3.1%였다. 그런데 이날 오후 한국은행에서 나온 수치는 달랐다. 3.4%였다. 수치에 민감한 이들은 고개를 갸웃거렸을 것이다. 어느 게 맞는 것인가.

둘 다 맞는다. 
통계청은 가공되지 않은 원통계를, 한국은행은 계절요인을 소거한 통계를 사용한 것이다.

계절조정 통계는 원통계에서 매년 반복되는 일시적인 변동 요인들을 제거한 것으로, 전월과의 비교를 가능케 해 경제의 흐름을 정확히 파악하는 데 도움이 된다. 이에 따라 더 많은 통계지표에 계절조정 사용을 확대해야 한다는 지적이 나온다.

▲ 2018 취업박람회 풍경 [문재원 기자]


1년마다 반복되는 변동성 제거하는 '계절조정'

경제통계는 월, 분기 등 일정한 간격에 따라 측정된 값으로 명절, 공휴일, 방학, 회계기준, 날씨, 각종 관습 등에 의해 1년 주기로 반복적으로 '계절변동'이 발생한다. 계절변동에는 음력에 의한 설, 추석 등에 따른 명절변동과 영업일수변동, 요일구성변동 등도 포함된다. 이 같은 계절변동 요인들을 경제통계에서 소거하는 것을 계절조정이라고 한다.

계절변동의 대표적인 예로는 실업률이 1~3월에 높고, 9~11월에는 낮게 나타나는 현상을 꼽을 수 있다. 이는 졸업과 각종 채용시험 등으로 인해 1~2월에 구직활동이 활발해지고, 9~11월은 농번기로 농업 취업자가 증가하는 변동 요인이 작용한 결과다.

매년 설 보너스를 받는 것과 4분기에 쌀 생산량의 증가로 GDP가 크게 나타나는 것도 마찬가지다. 명절 보너스를 받는다고 해서 월급이 오른 것이 아니며, 4분기에 경제가 성장한 것이 아니라 1년 주기로 반복되는 계절변동이라는 설명이다.

정확한 중장기적 경제 추세 파악에 유용

경제통계의 계절변동을 조정하면 경제의 중장기 흐름을 보다 빠르고 정확히 파악 할 수 있게 된다. 경제통계의 흐름을 분석하기 위해서는 기본적으로 경제통계가 이번 기()가 전기()보다 좋아졌는지 여부를 파악해야 한다. 그런데 통계에 계절변동이 포함된 경우 경제통계를 전기와 비교하기 어려워진다.

계절조정을 주제로 여러 편의 논문을 작성한 이긍희 방송통신대학교 통계학과 교수는 "경제는 중장기적인 트렌드를 보는 것이 중요하다"면서 "전반적인 흐름을 빠르게 파악하기 위해서는 계절변동을 소거한 통계를 봐야 한다"고 설명했다.

그는 "계절성을 소거하지 않으면 전년 동기와 비교할 수밖에 없는데, 이는 시차가 발생해 흐름을 보기 어렵다"며 "계절조정 통계는 전기와의 비교를 가능케 해 빠르고 정확하게 통계의 추세 파악할 수 있다는 장점이 있다"고 했다.  "통계를 분석할 때 유가 하락, 보조금 지급 등 계절요인의 작용을 분석할 필요가 없어진다"면서 "단순분석을 넘어설 수 있다는 점에서도 유용하다"고 부연했다.

"OECD는 계절조정이 표준국내 사용 확대해야"

한국은 1960년대에 처음으로 산업생산통계, 농산물 물가통계에 대해 계절조정을 실시했다. 이후 1987년 계절조정 실업률이 발표되기 시작했고, 국민소득과 통화통계에도 계절조정이 적용됐다. 국제적 표준 방법에 한국 고유의 명절 및 영업일수 효과 등을 반영해 우리나라 현실에 적합한 계절조정통계를 작성하는 방식으로 실시되고 있다.

다만, 전문가들은 국제 표준에 비해 국내에서는 계절조정 통계가 많이 이용되지 않는다고 지적한다. 이긍희 교수는 "선진국들은 우리나라보다 훨씬 이전부터 계절조정 통계를 사용해왔으며 OECD의 표준도 계절조정 통계"라며 "한국에서는 지금도 계절성이 있는데도 불구하고 계절조정 통계를 공표하지 않는 통계들이 있다"고 지적했다. 이어 "통계를 가공하는 것이 나쁘다는 기존 인식을 버리고 계절조정을 더욱 확대하는 방향으로 나아가야 한다"고 강조했다.

KPI뉴스 / 강혜영 기자 khy@kpinews.kr

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