경제통계의이해 무역지수와 고용보조지표로 본 한국 경제의 변화

경제통계는 한 나라의 경제 활동을 수치로 포착하여 정책적·학술적 판단의 근거를 제공하는 도구이다. 그 가운데 무역지수와 고용 관련 지표는 우리 경제의 대외 경쟁력과 국내 노동시장의 건전성을 동시에 보여 주는 핵심 통계이다. 본 보고서에서는 첫째, 2018년 이후 한국은행이 발표한 무역지수(수출입 금액지수·물량지수·단가지수)를 토대로 외환위기 이후 가장 격동적이었던 최근 6~7년간의 무역 변화를 살피고, 둘째, 통계청이 2014년부터 작성하고 있는 고용보조지표(특히 고용보조지표3)와 공식 실업률의 격차가 발생하는 통계적·구조적 원인을 설명한다.

1. 2018년 이후 우리 경제의 무역지수 변화 분석

1.1 무역지수의 통계적 의미

한국은행이 작성하는 무역지수는 통관 기준 수출입금액을 가격 변동과 물량 변동으로 분해한 지표로서, 단순한 금액 통계만으로는 포착하기 어려운 교역의 실질적 변화를 보여 준다. 무역지수는 크게 ① 수출(입)금액지수, ② 수출(입)물량지수, ③ 수출(입)단가지수, ④ 순상품교역조건지수와 소득교역조건지수로 구성된다. 금액지수는 명목 거래 규모의 변동을, 물량지수는 가격 효과를 제거한 실질 거래량의 변동을 나타내며, 단가지수는 두 지수의 비율로 산출되어 교역재 가격 변동을 측정한다. 현행 무역지수는 2020년을 기준연도(=100)로 작성되며, 라스파이레스 산식으로 산정된다.

또한 순상품교역조건지수는 수출단가지수를 수입단가지수로 나눈 값으로, 한 단위 수출로 얻을 수 있는 수입 물량의 변화를 보여 준다. 소득교역조건지수는 여기에 수출물량지수를 곱하여 우리 경제 전체의 실질 구매력을 나타내는데, 이는 국민총소득(GNI) 통계와 직접 연결된다. 이처럼 무역지수는 단순한 거래 규모 지표가 아니라 우리 경제의 실질 후생을 평가하는 거시지표의 기초자료로 활용된다.

1.2 연도별 추이와 주요 사건

2018년 한국의 연간 수출액은 6,049억 달러로 사상 최초로 6천억 달러를 돌파하였고, 수출금액지수와 물량지수 모두 비교적 높은 수준에서 안정세를 보였다. 그러나 2019년에는 미·중 무역분쟁의 격화와 반도체 가격의 가파른 하락, 글로벌 제조업 경기 둔화가 겹치며 수출금액지수가 전년 대비 약 10% 내외 하락하였다. 특히 단가지수가 두 자릿수로 떨어진 반면 물량지수의 하락폭은 상대적으로 작아, 수출액 감소의 상당 부분이 가격 요인에 기인하였음을 알 수 있다.

2020년에는 코로나19 팬데믹으로 글로벌 공급망이 마비되며 상반기 수출금액지수가 큰 폭으로 하락하였으나, 하반기부터 반도체와 비대면 IT 수요가 폭발적으로 늘면서 물량지수가 빠르게 회복하였다. 연간 수출액은 5,125억 달러로 전년 대비 줄었지만, 하반기 회복 속도가 가팔라 'V자형 반등'의 출발점이 되었다.

2021년부터 2022년 상반기는 무역지수가 사상 최고치를 경신한 시기이다. 2021년 연간 수출액은 6,444억 달러로 전년 대비 25.7% 증가하였고, 2022년에는 6,836억 달러로 다시 사상 최대치를 갈아치웠다. 이 기간 수입금액지수의 상승폭이 수출금액지수의 상승폭을 크게 웃돌았다는 점이 특징이다. 원유·가스·석탄 등 원자재 가격이 우크라이나 전쟁과 글로벌 인플레이션의 영향으로 폭등하면서, 수입단가지수가 큰 폭으로 상승하였기 때문이다. 그 결과 우리 경제의 순상품교역조건지수는 2022년 중 큰 폭의 하락을 기록하였고, 같은 물량을 수출해서 받을 수 있는 수입 물량이 줄어드는 '교역조건 악화'가 본격화되었다.

2023년은 반도체 경기 침체와 중국 리오프닝 효과의 부진이 맞물려 수출금액지수가 다시 하락 반전한 해이다. 연간 수출액은 6,300억 달러대로 줄었고, 무역수지도 적자로 전환되었다. 다만 하반기로 갈수록 반도체 단가가 바닥을 다지며 단가지수가 반등하기 시작하였다. 2024년에는 반도체·자동차·선박을 중심으로 수출이 회복세를 보였고, 연간 수출액이 다시 사상 최대치 부근에 도달하면서 금액지수와 물량지수가 동반 상승하였다.

품목별로 보면 반도체가 전체 수출의 약 5분의 1을 차지하면서 무역지수의 변동성을 좌우해 왔다. 2019년의 메모리 가격 급락, 2021년의 슈퍼사이클 도래, 2023년의 재고 조정 국면이 모두 반도체 단가지수의 등락과 시기를 같이한다. 자동차·이차전지·바이오 등 신성장 품목의 수출 비중이 확대되면서 품목 구성의 다변화가 진전된 점도 같은 기간의 의미 있는 변화이다. 지역별로는 중국 비중이 점진적으로 축소되고 미국과 아세안의 비중이 확대되며 수출 시장의 다변화가 동시에 이루어졌다.

1.3 무역지수 분해를 통한 해석

요약하면 2018년 이후 우리 경제의 무역지수 변화는 ① 2019년 단가 하락 주도의 위축, ② 2020년 팬데믹 충격과 V자 반등, ③ 2021~2022년 수출 호조 속의 교역조건 악화, ④ 2023년 반도체 사이클 둔화에 따른 조정, ⑤ 2024년 재반등이라는 다섯 국면으로 정리된다. 특히 금액지수만 보면 가격과 물량의 효과가 섞여 해석이 모호해지지만, 물량지수와 단가지수를 분리하여 살피면 '수출이 잘 팔린 것인지, 비싸게 팔린 것인지'를 구별할 수 있다. 또한 순상품교역조건지수의 하락은 곧 실질 국민소득의 손실로 이어지므로, 명목 무역수지가 흑자라 하더라도 교역조건이 악화되면 가계의 구매력은 떨어질 수 있다. 따라서 무역의 변화를 평가할 때는 금액·물량·단가·교역조건을 종합적으로 살펴야 한다는 것이 이 기간의 핵심 시사점이다.

2. 실업률과 고용보조지표 간 격차의 원인

2.1 두 지표의 정의와 차이

공식 실업률은 ILO 권고에 따라 ① 조사대상 주간 중 수입을 목적으로 1시간 이상 일하지 않았고, ② 지난 4주간 적극적으로 구직활동을 하였으며, ③ 즉시 취업이 가능한 사람만을 실업자로 분류한다. 그러나 이 정의는 한국과 같이 자영업 비중이 높고 단기·시간제 일자리가 다양한 노동시장의 현실을 충분히 반영하지 못한다는 비판을 받아왔다. 이에 통계청은 2014년 11월부터 ILO 신권고를 따라 고용보조지표1·2·3을 함께 발표하고 있다.

고용보조지표1은 실업자에 '시간관련 추가취업가능자'(주 36시간 미만 단시간 취업자 중 추가 취업을 희망하고 가능한 자)를 더한 것이고, 고용보조지표2는 실업자에 '잠재경제활동인구'(잠재구직자+잠재취업가능자)를 더한 것이며, 고용보조지표3은 셋을 모두 합산한 가장 포괄적인 지표이다. 분모도 경제활동인구가 아닌 '확장경제활동인구'(경제활동인구+잠재경제활동인구)를 사용한다.

2.2 2020년 이후 3년간의 추이

2020년 코로나 충격기에 공식 실업률은 4.0% 수준까지 상승하였고, 고용보조지표3(확장실업률)은 13%대 중후반까지 치솟았다. 두 지표 사이의 격차는 약 910%포인트로 통계 작성 이래 가장 컸다. 2021년에는 경기 회복과 함께 실업률이 3.7%로 낮아졌으나 고용보조지표3은 13%대로 여전히 높았다. 2022년에는 노동시장이 빠르게 회복되어 실업률이 2.9%까지 하락하였고, 고용보조지표3도 10%대 초반으로 떨어졌다. 그러나 격차는 여전히 78%포인트 수준으로 좁혀지지 않았다. 청년층(1529세)의 확장실업률은 같은 기간 1920%대를 오르내려, 전체 평균보다 두 배 가까이 높은 수준을 유지하였다.

2.3 격차의 발생 원인

첫째, 구직활동 요건의 엄격성이다. 공식 실업자로 집계되려면 지난 4주간 적극적 구직활동이 있어야 하는데, 한국 청년층의 상당수는 학원 수강이나 자격증 준비 등 '비활동 형태'의 취업 준비에 머무른다. 이들은 비경제활동인구로 분류되어 실업률 분자에서 빠지지만, 잠재경제활동인구로 분류되어 고용보조지표3의 분자에는 포함된다. 한국에서 취업준비생·구직단념자가 많을수록 두 지표의 격차는 커진다.

둘째, 시간관련 추가취업가능자의 존재이다. 주당 36시간 미만으로 일하면서 더 많은 시간을 일할 의사와 능력이 있는 단시간 취업자는 통계상으로는 '취업자'이지만 실질적으로는 불완전 고용 상태이다. 한국에서는 2017년 이후 시간제 일자리, 노인 일자리 사업, 플랫폼·배달 노동 등이 빠르게 증가하면서 이 집단의 규모가 커졌고, 그 결과 고용보조지표3에만 잡히는 인원이 늘어 격차가 확대되었다.

셋째, 잠재구직자와 잠재취업가능자의 증가이다. 잠재구직자는 지난 4주간 구직활동은 하지 않았으나 취업을 희망하고 즉시 취업이 가능한 사람이며, 잠재취업가능자는 구직활동은 하였으나 즉시 취업이 어려운 사람이다. 코로나 충격 이후 장기 구직 단념자, 육아·간병으로 경력이 단절된 여성, 은퇴 후 재취업을 희망하지만 즉시 일을 시작하기 어려운 고령자 등이 늘면서 잠재경제활동인구의 비중이 커졌다. 이들은 공식 실업률에는 전혀 반영되지 않지만 고용보조지표에는 포함되어 격차의 주된 원인을 형성한다.

넷째, 노동시장의 이중 구조이다. 대기업·정규직 일자리는 한정적이고 청년층의 눈높이는 높아진 반면, 늘어나는 일자리는 시간제·계약직·고령자 일자리에 집중되어 있다. 이러한 구조에서 '취업자' 통계는 늘어나지만 그 내실은 불완전 고용이 많아, 양적 지표인 실업률은 안정되어 보여도 질적 지표인 고용보조지표는 크게 개선되지 않는다.

다섯째, 인구구조와 경기 변동의 동시 작용이다. 베이비붐 세대의 은퇴와 고령 인구의 급증, 청년 인구의 감소가 동시에 진행되면서 노동 공급 측면에서 잠재경제활동인구의 구성 자체가 변하고 있다. 코로나 충격기에는 경기 충격이 더해져 시간관련 추가취업가능자와 잠재구직자가 동시에 증가하였고, 회복기에 들어선 이후에도 이들이 충분히 흡수되지 못한 채 잔존하면서 격차의 축소가 더디게 진행되고 있다.

2.4 시사점

두 지표 간 격차는 단순한 통계 기법의 차이가 아니라, 한국 노동시장의 구조적 특징을 보여 주는 신호이다. 공식 실업률이 낮다는 사실만으로 고용 사정이 양호하다고 결론짓기는 어렵다. 정책 당국은 실업률·고용률·고용보조지표를 함께 살피며, 특히 고용보조지표3의 청년층 수치에 주목해 양질의 일자리 창출과 비경제활동인구의 노동시장 재진입을 동시에 추진해야 한다. 통계 이용자의 입장에서도, 노동시장의 체감 현실을 이해하려면 공식 실업률 한 가지가 아니라 보조지표를 함께 읽는 자세가 필요하다. 더 나아가 본 보고서가 살펴본 두 가지 통계의 흐름은, 한 나라의 경제 상태를 평가할 때 명목 금액과 양적 비율만으로는 충분하지 않으며, 가격·물량·구조·질적 측면을 함께 고려해야 한다는 경제통계학의 기본 원칙을 다시금 확인시켜 준다.