경제현상을 잘 이해하려면 계절조정과 기저효과를 왜 알아야 하나?

 

 

경제 통계 자료(data)에 계절성이 있다고 하는데 무엇을 의미하는가?

우리나라는 봄, 여름, 가을, 겨울 4계절이 있다. 설과 추석이 음력을 기준으로 설정되어 있어 양력으로는 매년 날짜가 달라진다. 어떤 해는 설이 1월, 또 어떤 해는 2월에 있고 추석도 9월 또는 10월에 달리 속해질 수 있다. 금년의 경우 설날은 2월에 있는데 2000년 이후 설날이 2월에 속한 연도를 보면 아래와 같다. 물론 여기에 빠져 있다면 그해는 설날이 1월에 속해 있다. 추석의 경우는 어떠한 가? 2000년 이후 추석이 9월에 속한 연도를 보면 다음과 같다. 마찬가지로 빠진 연도는 10월에 추석이 속해 있다는 뜻이다.

 

 

 

설, 추석 명절에 경제활동이 늘어나는 이유는 무엇일까?

명절 전후로 기업 간 거래(B2B)뿐만 아니라 개인 간에도 과일, 육류, 건강기능식품 등의 선물 구매가 급증한다. 또 설에는 세뱃돈, 추석에는 부모님 용돈 등 현금 지출이 많아지며, 이는 결국 백화점, 마트, 혹은 온라인 쇼핑몰에서의 거래로 이어지기도 한다. 제사상 및 상차림을 위한 장보기로 식료품 소비가 늘어나며 ‘민족 대이동’에 따른 교통 및 숙박 비용이 증가하며 최근 명절을 휴가로 인식하는 경향이 늘어나면서 국내외 여행이 매우 활발하다. 명절 상여금을 받은 직장인들이 평소 사고 싶었던 고가의 가전이나 의류를 구매하는 '보상 소비' 경향이 강해지고 한편 유통업계는 이 시기에 맞춰 대규모 할인 행사를 집중하여 배치하기 때문에 소비자들이 지출이 더 증가하게 된다.

 

봄 여름 가을 겨울 생산은 어떠할까?

농업의 경우에는 가을이 수확의 계절이므로 생산량이 가장 많을 것이다. 봄과 여름 내내 성장 과정을 거쳐 수확물로 전환되는 시기가 가을이기 때문이다. 곡물, 과일 등의 산출량 지표는 9~11월 사이에 집중적으로 발생한다.
산업적인 측면에서 보면 대체로 가을에서 겨울(4분기) 사이에 연중 생산 및 소비가 가장 높은 시기라는 의견이 지배적이다. IT 및 가전 제조업의 경우 연말 쇼핑 시즌(블랙 프라이데이, 크리스마스 등)을 대비해 가을부터 공장 가동률이 극대화되고 스마트폰 신제품 출시도 보통 이 시기에 집중된다. 에너지 산업도 겨울철 난방 수요에 대비한 전력 및 가스 생산량이 급격히 증가하고 건설업도 겨울철 땅이 얼어붙기 전, 가을에 공사를 마무리하려는 '준공 물량'이 쏟아져 나오면서 생산 지표가 올라가게 된다.

 

왜 데이터에서 계절성을 제거해야 하는가?

앞에서 본 바와 같이 설이나 추석 같은 명절에는 경제활동이 증가한다. 만약 계절성을 제거하지 않는다면, 단순히 ‘명절이라서 지출이 늘어난 것을 보고 현재 경기가 엄청나게 호황이다.’라고 오해하는 착시 현상이 발생한다. 데이터에서 매년 반복되는 뻔한 효과를 걷어내야 경제의 진짜 민낯(추세)이 볼 수 있기 때문이다. 계절변동이 존재하는 통계를 사용하는 경우에는 인접 기간 간 직접 비교도 곤란하다. 과거 기간에 명절효과로 생산이 늘어났는데 이번 기간에 이를 직접 비교하게 되면 순수한 증가추세를 알기 어렵게 된다. 때로는 계절성을 제거하기 위해 전년동기대비를 이용한다고 하더라도 계절변동이 완전히 제거되지 않으며 매년 다른 시기에 나타나는 설이나 추석과 같은 명절효과 등으로 인해 경제의 흐름을 파악하는 데 한계가 있다.

따라서 계절성을 제거해야 하는데 이를 일반적으로 계절조정이라고 부르며 이렇게 하는 이유는 경제가 실제로 성장하고 있는지 아니면 일시적인 계절 효과인지 명확히 구분하기 위해서이다. 그래야 정부나 중앙은행, 기업, 가계 등 경제주체가 잘못된 판단을 내리지 않고 정확한 경기 대응을 할 수 있기 때문이다.

 

 

계절성 제거 즉, 계절조정은 어떻게 하나?

계절변동조정(seasonal adjustment)이란 경제 통계 내에 존재하는 이러한 계절변동을 추정하고 그 효과를 통계적 기법을 이용하여 원래의 통계로부터 제거하는 절차를 의미한다.
시계열(time series)이란 일별 주가지수(KOSPI), 월별 산업생산지수, 분기별 국내총생산(GDP) 등과 같이 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 관측되는 자료(data)이다. 일반적으로 시계열은 추세(trend), 순환(cyclical), 계절(seasonal), 불규칙(irregular)의 네 가지 변동(variation)으로 구성되어 있다고 가정한다.
추세변동은 경제 규모의 성장에 따라 발생하는 장기적인 상승 또는 하락 경향을 나타낸다. 순환변동은 경기순환 과정에서 확장 및 수축 기간이 교대로 나타나는 것과 같이 장기 추세선을 중심으로 상하로 반복되는 모습을 보인다. 계절변동은 앞서 설명한 바와 같이 계절적 요인, 명절 요인이 여기에 포함된다. 불규칙변동은 위의 세 가지 성분 이외에 파업, 자연재해 등과 같이 돌발적으로 발생하는 예측 불가능한 부분을 의미한다. 아래 그림은 원통계에서 계절조정을 거친 후 계절조정통계를 얻는 과정을 나타낸다.

아래 그림을 보면 원래 시계열과 계절성을 제거한 실제 시계열을 보여주고 있다. 원계열을 이용하여 톱니바퀴처럼 들쑥날쑥하나 계절성을 제거하면 완만한 형태를 유지하고 있다.

한국은행에서는 미국 센서스국의 X-13 ARIMA-SEATS에 우리나라 고유의 설, 추석 명절 이동효과와 공휴일 수 효과를 반영하여 “BOK–X–13 ARIMA-SEATS”를 개발하여 2016년부터는 이를 이용해 계절변동조정통계를 작성하고 있으며, 현재 국민소득통계, 통화 및 유동성 지표, 국제수지통계, 기업경기조사 등의 계절변동조정계열을 공표하고 있다고 한다.

 

기저효과란 무엇인가?

기저효과(base effect)는 경제 지표를 평가할 때 비교 대상이 되는 기준 시점(기저 시점)의 수치가 너무 낮거나 높아서, 현재의 결과가 실제보다 왜곡되어 보이는 현상을 의미한다. "전년에 너무 못해서 올해 조금만 잘해도 엄청나게 잘해 보이는 착시 현상" 혹은 그 반대의 경우를 뜻한다. 경제현상을 이해하기 위해 상식적으로 알아야 하는 것이 기저효과이다. 수준은 변함이 없지만 변동률로 보면 차이가 나는데 이를 해석하는데 오해나 착오가 없어야 한다.

 

수준(level)으로는 동일하더라도 변동률(%)로 보면 차이가 발생

예컨대 어떤 경제 변수의 값(level)이 2023년 100, 2024년 90, 2025년 100으로 움직였다고 하자. 2023년과 2024년 사이에 값으로는 보면 100에서 90으로 10만큼 하락한 것이고 2024년과 2025년 사이에는 90에서 100으로 10만큼 상승한 것이다. 하락한 폭과 상승한 폭이 같다. 2025년은 2023년 수준을 회복한 것이다.

그러나 변동률(%)을 구하면 다르게 나타난다. 2023년에서 2024년 사이에 변동률(%)을 구해보면 즉. 100에서 90으로 움직이면 변동률은 (90-100)/100*100으로 구하여 10% 감소한 것으로 나타난다. 그러나 2024년에서 2025년으로 변동률(%)을 구해보면 (100-90)/90*100으로 구하게 되어 변동률은 11.1%로 나타난다. 감소한 경우 변동률(%)은 10%이지만 상승한 경우 변동률(%)은 11.1%로 절대 값으로 보면 차이가 난다. 이렇게 수준의 변화 폭은 같지만 %로 표시된 변동률의 폭은 차이가 난다는 것이다. 왜 이렇게 차이가 날까? 위에서 계산할 때 분모(base)가 하락 시에는 100이지만 상승 시에는 90으로 차이가 난다는 것이다. 기저가 다르다는 것에 유의하여야 할 것이다.

 

왜 기저효과를 이해해야 하는가?

기저효과를 제대로 이해하지 못하면 경제 상황을 오판할 수 있기 때문이다.
예컨대 "와, 경제 성장률이 11.1%나 되네? 지금 경기 호황인가 봐!" 이렇게 환호하는데 사실은 작년에 -10% 성장을 해서 이제 겨우 회복 중인 단계일 수 있다. 따라서 전문가들은 기저효과에 속지 않기 위해 직전 분기 대비 성장률이나 최근 수년 간의 평균치를 함께 살펴볼 필요가 있다. 우리가 경제 시계열 변동을 대부분 퍼센트(%)를 가지고 제시하지만, 그 이면에 수준도 어떻게 변화했는지 이해할 필요가 있다. 혹시 기저효과로 과도하게 나타난 %를 실제 수준으로 오해하는 일이 없어야 할 것이다.

 

 

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