4Alpha Research: 미국 고용 데이터에 시스템적 과대평가가 존재하는가?

4Alpha Research 연구원: Kamiu

오늘날 글로벌 경제 분야에서 고용 데이터는 글로벌 거시 통화 정책 결정자와 거래 시장에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 경제 발전을 측정하는 중요한 지표로서 미국의 비농업 고용 데이터는 항상 주목받아 왔습니다. 그러나 오랜 기간 동안 시장에서는 미국 고용 데이터와 CPI 추세가 자주 엇갈리는 이유와 가계 조사와 기업 조사 데이터 간의 큰 차이에 대한 의문이 제기되어 왔습니다. 이러한 불일치는 일부 사람들이 미국 노동부에서 발표한 비농업 고용 데이터에 의문을 제기하게 만들었으며, 그 안에 오류가 있을 가능성이 있다고 주장하고 있습니다. 특히 2024년 이후 비농업 데이터에서 비정상적인 현상이 자주 나타나고, 2024년 7월 비농업 데이터가 대폭 하락하면서 비농업 데이터에 대한 체계적인 의구심이 더욱 커졌습니다.

다음으로 우리는 이러한 현상의 배경과 그것이 시장 분석 및 정책 결정에 미칠 수 있는 영향을 탐구할 것입니다.

1. 미국 고용 데이터가 왜 오랫동안 부정확하다고 의심받고, 심지어 체계적으로 과대평가되었다고 여겨지는가?

미국 노동부(BLS)가 매월 발표하는 비농업 고용 데이터(Non-farm payroll employment)는 고용 인원, 실업률 등의 데이터를 포함하며, 항상 가장 중요한 거시 경제 지표 중 하나로 여겨져 왔습니다. 신규 비농업 고용 인원은 미국 비농업 분야에서 새로 생긴 고용 자리 수를 반영하며, 정부 부문 외의 모든 산업(제조업, 서비스업, 건설업 등)을 포함합니다. 이 데이터는 미국 고용 시장의 확장 속도와 노동 시장의 긴장 정도를 이해하는 데 도움이 됩니다. 실업률은 일정 기간 동안 실업 상태에 있는 노동력의 비율을 나타내며, 경제 건강 상태를 측정하는 또 다른 중요한 지표로, 노동 시장의 유휴 정도를 반영합니다. 평균 시급은 미국 근로자의 소득 수준을 반영하며, 소비자 구매력과 잠재적 인플레이션 압력을 측정하는 중요한 지표입니다.

비농업 데이터는 금융 시장, 정부 정책 결정 및 경제 예측 등 여러 측면에 중요한 영향을 미칩니다. 투자자, 경제학자 및 정책 결정자들은 이 보고서를 면밀히 주시하여 미국 경제의 동향을 평가하고, 그에 따라 투자 및 결정을 내립니다. 비농업 데이터의 성과는 종종 연방준비제도의 통화 정책에 영향을 미치고, 이는 다시 글로벌 금융 시장에 영향을 미칩니다. 그러나 최근 몇 년 동안 미국 고용 데이터가 부정확하다는 의견이 점점 더 많아지고 있으며, 이는 주로 다음과 같은 몇 가지 이유 때문입니다:

1. 서로 다른 출처의 비농업 데이터 간의 차이가 점점 더 커지고 있으며(구체적인 내용은 아래에서 설명), 데이터의 견고성 부족 문제가 점점 더 두드러져 비농업 고용 데이터의 신뢰성이 의심받고 있습니다;

2. 서로 다른 거시 데이터 간에 일정한 잠재적 모순이 존재합니다. 최근 CPI 데이터가 현저히 하락하는 추세 속에서도 고용 시장은 여전히 온건한 성장세를 보이고 있으며, 구체적인 비교는 다음과 같습니다:

2024년 1월 :

• CPI: 미국 노동 통계국의 데이터에 따르면, 1월 CPI는 전월 대비 0.1% 하락하고, 전년 대비 6.4% 증가했습니다.
• 비농업 고용 데이터: 1월 신규 비농업 고용 인원은 51.7만 명, 실업률은 3.4%를 유지했습니다.

2024년 2월 :

• CPI: 2월 CPI는 전월 대비 변동이 없고, 전년 대비 6.0% 증가했습니다.
• 비농업 고용 데이터: 2월 신규 비농업 고용 인원은 31.1만 명, 실업률은 소폭 하락하여 3.3%가 되었습니다.

2024년 3월 :

• CPI: 3월 CPI는 전월 대비 0.2% 하락하고, 전년 대비 5.2% 증가했습니다.
• 비농업 고용 데이터: 3월 신규 비농업 고용 인원은 23.5만 명, 실업률은 변동이 없었습니다.

2024년 4월 :

• CPI: 4월 CPI는 전월 대비 0.4% 하락하고, 전년 대비 4.9% 증가했습니다.
• 비농업 고용 데이터: 4월 신규 비농업 고용 인원은 21.3만 명, 실업률은 소폭 상승하여 3.4%가 되었습니다.

2024년 5월 :

• CPI: 5월 CPI는 전월 대비 0.3% 하락하고, 전년 대비 4.0% 증가했습니다.
• 비농업 고용 데이터: 5월 신규 비농업 고용 인원은 18.4만 명, 실업률은 3.4%를 유지했습니다.

2024년 6월 :

• CPI: 6월 CPI는 전월 대비 0.2% 하락하고, 전년 대비 3.2% 증가했습니다.
• 비농업 고용 데이터: 6월 신규 비농업 고용 인원은 17.6만 명, 실업률은 소폭 하락하여 3.3%가 되었습니다.

위 데이터는 다소 이상한 상황을 묘사하고 있습니다. 즉, 2024년 상반기 동안 미국의 CPI는 매달 하락하는 추세를 보였지만, 비농업 고용 인원은 지속적으로 온건하게 증가하여 매우 강한 회복력을 보여주고 있으며, 이는 관찰자들이 필립스 곡선을 기반으로 한 단순한 예측과 일치하지 않습니다. 필립스 곡선은 역사적으로 실제 상황에 대한 적합한 예측 능력이 매우 제한적이라는 것이 여러 차례 입증되었으며, 그 구체적인 탄력성 또한 거시 경제학계에서 오랫동안 논의되어 온 주제이지만, 2023년부터 현재까지의 긴 시간 동안 데이터와 필립스 곡선 간의 지속적인 편차는 여전히 데이터 자체에 대한 의구심을 불러일으킵니다(본 문서에서는 CPI 통계 기준에 대한 논의는 잠시 보류합니다);

3. 비농업 데이터에 포함된 각종 하위 데이터 간의 상충되는 점이 있습니다. 예를 들어, 시장에서 일반적으로 가장 기이하다고 여겨지는 2024년 5월 비농업 고용 데이터에서는 고용 인원이 현저히 증가했지만, 실업률은 노동력이 뚜렷하게 증가하지 않은 상황에서 크게 상승하여 자가 모순을 형성했습니다(물론 5월 비농업 신규 고용 자리 수는 6월에 크게 하향 수정되었지만, 이는 초기 데이터의 신뢰성에 대한 시장과 논평계의 의구심을 더욱 부추겼습니다);

4. 2024년부터 비농업 고용 데이터가 여러 차례 하향 수정되었습니다. 2023년 이후 미국 노동 통계국이 발표한 비농업 고용 데이터는 여러 차례 하향 수정된 경우가 있습니다. 예를 들어, 2024년 5월의 비농업 데이터는 신규 고용이 27.2만 명으로, 시장 예상치인 18.5만 명을 크게 초과했지만, 이전 비농업 데이터의 여러 차례 하향 수정으로 인해 시장은 이 데이터의 정확성에 의문을 제기하고 있습니다. 필라델피아 연방준비은행은 심지어 2023년의 비농업 데이터 신규 자리 수가 최대 80만 개 과대평가되었을 가능성이 있다고 경고했습니다;

5. 비농업 고용 데이터와 다른 고용 조사 데이터 간의 모순이 있으며, 경제학자들의 집단 예측보다 지속적으로 높습니다. 최근 몇 개월간 분기 고용 및 임금 조사(QCEW)와 미국 민간 기업 고용 수(ADP)는 이미 미국 고용 시장에 냉각 조짐이 나타나고 있음을 보여주었지만, 비농업 데이터는 여전히 미국 고용 상황이 초과 예측된 회복력을 보이고 있다고 나타내고 있습니다. 일반적으로 비농업 고용 데이터는 공식/비공식 고용을 구분하지 않으며, QCEW 등은 공식 고용 통계에 더 중점을 두고 비공식 및 파트타임 고용 통계는 제한적입니다.

2. 비농업 고용 데이터가 구체적으로 어떻게 계산되는지 간략히 소개

BLS는 일련의 상세한 조사 및 통계 방법을 기반으로 비농업 데이터를 작성합니다. 다음은 비농업 고용 데이터 계산의 주요 단계와 방법입니다:

1. 샘플 조사: BLS는 가계 조사(Current Population Survey, CPS)와 기업 조사(Current Employment Statistics, CES)를 통해 데이터를 수집합니다. 가계 조사는 주로 실업률과 노동 참여율을 계산하는 데 사용되며, 기업 조사는 고용 자리 수 증가와 평균 시급을 계산하는 데 사용됩니다;

2. 산업 분류: 비농업 고용 데이터는 고용을 제조업, 건설업, 서비스업 등 다양한 산업 카테고리로 나누어 각 산업의 고용 상황을 보다 세밀하게 분석합니다;

3. 데이터 조정: 주로 계절 조정과 B/D 조정 두 부분이 포함됩니다:

• 데이터의 정확성을 보장하기 위해 BLS는 계절 조정을 수행하여 계절적 요인이 고용 데이터에 미치는 영향을 제거합니다. 구체적으로, 먼저 BLS는 역사적 데이터를 분석하여 계절적 패턴을 식별하고 정량화합니다. 계절적 패턴은 특정 기간 동안 일반적이거나 예측 가능한 요인(예: 휴일, 날씨 변화, 학교 방학 등)으로 인해 고용 데이터가 변동하는 것을 의미합니다. 다음으로, BLS는 S-ARIMA 시계열 분석 방법을 사용하여 역사적 데이터를 기반으로 잔차가 백색 잡음이 되도록 하는 모델 매개변수를 적합시켜 원시 데이터에 계절적 차분을 적용하여 계절적 변동을 제거합니다.

• 또한 CES 조사가 실시간으로 새로 설립된 기업과 폐업한 기업의 고용 변화를 포착할 수 없기 때문에, BLS는 이러한 변화를 추정하기 위해 Birth/Death Adjustment 모델을 사용하여 고용 시장의 실제 상황을 보다 정확하게 반영합니다. 여기서 출생 모델(Birth Model)은 새로 설립된 기업이 창출한 고용 자리를 추정합니다. 이 모델은 역사적 데이터를 기반으로 하여 다양한 산업의 성장 추세와 거시 경제 조건을 고려하여 신규 기업이 고용 시장에 기여하는 바를 예측합니다; 사망 모델(Death Model)은 폐업한 기업이 사라진 고용 자리를 추정합니다. 이 모델 또한 역사적 데이터를 기반으로 하여 기업의 파산 빈도와 패턴, 그리고 거시 경제 조건이 기업 생존에 미치는 영향을 분석합니다.

3. 결론: 미국 고용 데이터가 과연 의도적으로 과대평가되었는가?

필자는 이 의구심의 수준에서 CPI와 비농업 데이터가 유사한 점이 있다고 생각합니다. 이 두 가지는 중요한 거시적 의미를 지닌 월간 데이터로서, 시장에서 반복적으로 인위적으로 조작되었는지에 대한 의문을 제기하며, 이는 미국의 현직 정치인들이 지지율과 투표 기반의 요구를 충족시키기 위한 것이라는 의구심으로 이어집니다. 따라서 연방준비제도의 독립성에 대한 의문도 제기됩니다. 물론 필자는 이러한 음모론이 성립할 가능성을 완전히 배제할 수는 없지만, 여전히 비농업 데이터의 최근 여러 가지 비정상적이고 불일치한 점들은 주로 통계 방법의 노후화, 팬데믹 이후 미국 경제 구조의 구조적 변화, 불법 이민의 유입 속도가 점점 빨라지는 등 상호 연결된 원인들로 인해 발생한다고 생각합니다.

1. 통계 방법의 노후화

아래에서 설명하듯이, 미국 경제 운영 모델이 구조적 변화를 겪었을 가능성이 있지만, CES 데이터의 계절 조정과 B/D 조정은 역사적 데이터 패턴에 크게 의존하여 큰 편차를 초래할 수 있으며, 특히 B/D 조정이 가장 많이 비판받고 있습니다.

데이터에 따르면, 5월 비농업 신규 고용 자리 수 중 23.1만 개가 B/D 모델에서 발생한 것으로, 이는 새 기업 설립에 따른 추정치입니다. 이 부분의 일자리는 실제로 통계에 포함되지 않고 존재하는 것으로 가정되어 데이터에 직접 포함됩니다. 2023년 4월 이후 B/D 모델은 190만 개의 고용 자리를 추가했으며, 이는 같은 기간 동안 모든 신규 고용 수의 56%를 차지합니다. 이는 지난 1년 동안 "고용 증가"의 절반 이상이 조정에서 발생했음을 의미하며, 대다수의 시장 관점은 B/D 모델이 2024년 5월 비농업 데이터의 "엉뚱함"의 주범이라고 지적하고 있습니다. 최근 몇 년간 CES와 CPS 결과의 차이 비율이 점점 더 커지고 있으며, 이는 CES 샘플링 방법과 통계 조정 방법이 심각하게 실패했다는 강력한 증거로 여겨집니다.

2. 팬데믹 이후 미국 경제 구조의 구조적 변화

COVID-19 공공 보건 사건 전후로 비공식 일자리 비율이 급증하고 청년의 고용 의지가 빠르게 하락하는 현상이 관찰되었으며, 이러한 현상은 오늘날까지 지속되고 있습니다. 현재 이러한 현상에 대한 특별히 강력한 설명은 없으며, 일부 의견은 비공식 일자리 비율 증가와 고용 의지 하락이 코로나19의 장기 후유증(LC)으로 인해 전체 인구의 노동 능력이 감소했기 때문일 수 있다고 주장하지만, 결론은 나지 않았습니다. 어쨌든, 파트타임 일자리 비율이 증가하면 비농업 고용 통계의 난이도가 크게 증가할 것이며, 비농업 데이터는 샘플 조사 방식을 채택하고 있기 때문에 동일한 사람이 여러 파트타임 일자리를 동시에 가지면 고용 자리 수 통계가 실제보다 과대평가될 수밖에 없으며, 이러한 잡음을 제거하는 것은 조사 비용의 비례적 상승을 초래할 것입니다. 동시에 많은 적정 연령 인구가 노동력에서 이탈하면(실업률의 분모) 실업률과 고용 자리 수 증가 숫자의 통계 왜곡이 발생할 수 있습니다.

3. 국경 관리 실패, 불법 이민 유입 속도 증가

이 점은 위의 경제 구조 변화와 밀접하게 관련되어 있으며, 합법적인 신분이 없는 불법 이민자가 비공식 일자리를 가질 확률이 현저히 높습니다. 동시에 불법 이민자의 고용은 잠재적인 샘플링 편향을 초래할 수 있습니다.

BLS의 비농업 고용 자리 데이터는 CES 샘플 조사에 기반하여 도출되며, 샘플이 불법 이민자의 고용 상황을 충분히 대표하지 못한다면 조사 결과는 실제 상황과 편차가 생길 수 있습니다. 예를 들어, CES 조사의 샘플(샘플 단위는 고용주)이 합법 근로자를 고용하는 대기업을 더 많이 포함하고 불법 이민자가 더 많이 일하는 소규모 또는 지하 기업을 간과한다면, 고용 데이터는 크게 과대평가될 가능성이 높습니다.