(3) 과대계상 논란: 90만 개 일자리와 과거의 데자뷰

미국 고용지표의 예측치 vs 측정치 차이와 경기지표 간 상관성
(1) 미국 고용지표, 왜 자꾸 틀릴까?
(2) 경기침체 전조? 고용 통계가 흔들릴 때와 경기지표들의 움직임
(3) 과대계상 논란: 90만 개 일자리와 과거의 데자뷰
(4) 고용 통계지표로 경기 침체를 미리 알 수 있을까?

 

–91.1만 은 어떻게 나왔나?

 

 

• 발표 형식: BLS는 매년 9월 예비 벤치마크(Preliminary benchmark) 를, 다음 해 2월 최종 벤치마크(Final) 를 낸다. 벤치마크는 CES 설문치를, 더 완결된 QCEW(UI 세금자료) 에 맞춰 3월 기준으로 한꺼번에 재조정하는 절차다.(출처)
• 2025-09-09 예비 발표: 2024년 4월~2025년 3월 합산이 약 –911,000명으로 추정되었다(보도 요약 기준). 최종 수치는 2026년 2월에 월별로 배분되어 반영된다. (출처)
• 작년(2023~2024): 2024년 8월 예비치 –818,000명 → 2025년 2월 최종치 –598,000명으로 확정(범위가 줄어듦). 예비치는 방법상 추정오차가 남아 최종에서 줄거나 커질 수 있다.(출처)

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• 2023~2024년 고용 과대계상 수정: 2023년 말부터 “고용 과대계상” 논란이 제기되었고, 2024년 통계에서 이를 뒷받 침하는 큰 수정치가 나왔습니다. 2023년 3월~2024년 3월 사이 1년간 누적 고용증가가 약 818천 개 감소(기존 발표 대비)하는 것으로 예비 벤치마크 수정되었고 , 그 다음 해인 2024년 3월~2025년 3월 사이에도 약 911천 개 감소 추정치가 발표되며 연이은 하향수정이 있었습니다 . (출처)
• 이는 월평균 약 6~7만 개의 일자리가 기존에 과대계상되었다는 뜻으로, 수정 후 해당 기간 월평균 고용증가치는 7만 명 수준(기존 14~15만 명)으로 절반 이하로 낮아졌습니다 . 이 소식은 고용시장이 생각보다 빠르게 식어가고 있음을 보여주어 큰 주목을 받았습니다. ING 등의 경제전문가들은 “노동 시장 모멘텀이 우리가 생각했던 것보다 훨씬 약한 상태에서 더 잃어버린 셈”이라고 평가했습니다. (출처)

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2. 왜 과대계상이 반복되는가: 메커니즘 해설

(1) CES vs QCEW: “표본”과 “모수(행정자료)”의 간극

• CES: 약 65만 사업체를 대상으로 한 월간 설문. 속보성은 뛰어나지만 응답률 하락과 표본편의·계절조정 가정의 한계가 있다.
• QCEW: UI(고용보험) 세금자료 기반의 분기별 행정자료. 표본이 아니라 전수에 가까운 모수라 더 느리지만 정합성이 높다. 벤치마크는 CES를 QCEW에 맞추는 과정이다.

(2) Birth-Death(창업·폐업) 모형

• 표본 설문으로는 신생·소멸 사업체를 제때 포착하기 어렵다. 그래서 BLS는 ARIMA 기반 Birth-Death 모형으로 ‘표본 밖’ 변화를 추정해 월별 보정을 한다. 경기 변곡기에는 모형 가정과 실제의 괴리가 커질 수 있다.

(3) 응답률·계절조정

• 응답률 하락은 초기치의 변동성 확대로 이어진다. 또 계절조정은 정상 시계열엔 유용하지만, 충격기의 패턴 변화를 충분히 반영하지 못해 후행적 수정이 커질 수 있다.

(4) 모수 확대 → 절대 오차 확대(산술)

• 동일한 퍼센트 오차라도 총고용(Level) 이 커지면 절대값(명수) 오차는 자동으로 커진다.
  • 간단식: 절대오차 ≈ (퍼센트오차) × (총고용)
  • 예: 2009년 3월 총고용 1억3,117만에 0.7% → 약 92만. 2025년 총고용이 1억5,954만 수준이면 0.6%만 적용해도 약 95만이다(수치 근거는 BLS·FRED). 

즉, 통계조사를 토대로 고용지표를 추정하는 모델이 그대로라면, 그 모델의 정확도 역시 그대로일 텐데,

과거에 비해 전체 일자리 수 자체가 늘었기 때문에 비율로 따진다면

2024년, 2025년의 고용지표 오차는 과거 금융위기 때보다는 아직 안정적인 수치로 볼 수 있다는 주장이다.

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3. 2009년의 데자뷰?

• 2009년 벤치마크(최종): 2009년 3월 기준 –902,000명(계절조정 –930,000, –0.7%) 하향. 당시에도 급격한 경기충격이 모형·표본으로 즉시 포착되지 못했다. 

지표	기간	하향 수정 규모	비고
예비(2025)	2024.4~2025.3 (2025.3)	–911,000	2025-09-09 예비. 최종은 2026-02 예정.
최종(2025, 전년도)	2023.4~2024.3 (2024.3)	–598,000	2025-02-07 최종. 예비 –818k 대비 축소.
최종(2009)	2008.4~2009.3 (2009.3)	–902,000(–0.7%)	GFC 충격기. 계절조정치 –930k.

다수의 리서치·언론은 이번 하향 폭이 1979년 이후 최대급이라고 지적하며, 2009년이 유사한 선례로 자주 인용된다.(출처)

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4. 반론과 한계

• 예비 vs 최종: 예비치 –91.1만은 추정치다. 전년도처럼 최종에서 절대규모가 줄어들 수 있다(또는 더 커질 수도 있다).
• 산업별 비대칭: 창업·폐업이 잦은 소규모 서비스업은 표본·모형의 민감도가 낮아 과대계상이 쌓일 소지가 있다(방법론상 일반 논지). 월별 세부치는 최종 반영 후 평가가 적절하다.
• 정치화 위험: 수정 자체는 표준 절차다. 통계기관의 절차적 독립성 훼손 논란과는 별개로 방법론의 투명성으로 평가해야 한다.
• BLS는 이러한 연례 벤치마크 수정이 “정상적인 통계 정정 과정”이라고 설명 하면서도, 최근 수정 규모가 컸던 것은 모형과 실제 간 괴리가 커졌던 탓(예: 출생-사망 모형의 한계)이라고 밝힘 (출처)

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5. 체크리스트형 결론(실무용)

1. 리비전 달력을 확인하라: 9월 예비, 2월 최종. 기준월=3월. (출처)
2. CES-QCEW 괴리를 보라: 행정자료(QCEW)가 들어오면 방향성 수정이 잦다. 
3. Birth-Death 모형의 전제(창업·폐업 잔차 추정)가 충격기에 약해질 수 있음을 감안하라. (출처)
4. 응답률·계절조정을 의심하라: 초기치 변동성, 후행적 재조정의 원인. (출처)
5. 절대값만 보지 말고 %도 보라: 총 고용이 커지면 같은 % 오차도 명수는 커진다(산술효과).

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만약 총 고용 대비 오차로 보더라도 과거 경제위기에 준하는 급으로 오차가 심해진다면,

그 때는 경기선행지표로 기능할 수 있음.