[뉴스콤 장태민 기자] <가계조사와 사업장조사의 차이>

미국 노동통계국(BLS)이 발표하는 고용 데이터는 가계조사와 사업장조사 등 서로 다른 조사방식을 사용한 설문 결과를 함께 발표한다. 두 조사 방식은 고용 추정치를 산출하는 데 있어 강점과 한계가 존재한다.

사업장조사는 기업들을 대상으로 실시하는 조사로써 표본 크기가 가계조사보다 훨씬 크다. 이 때문에 월별 변화에 대한 오차범위가 사업장조사에서 작다. 사업장조사에서는 산업 및 지역별 비농업 부문의 일자리 수, 근무시간, 임금 데이터를 제공한다. 사업장조사를 통해 비농업 부문 일자리 수의 월별 변화를 신뢰성 있게 측정할 수 있다.

가계조사에서는 민간 부문의 노동력을 측정하기 위해 고안됐다. 가계조사는 가계를 대상으로 한 조사로 사업장 조사 범위에서 제외된 자영업자, 무급가족종사자, 농업종사자, 가사노동자를 포함한다. 표본은 사업장조사에 비해 작지만 각종 인구통계학적 특징에 따른 고용 현황을 제공한다. 실업률, 고용률, 경제활동참가율 등이 가계조사에서 산출되는 데이터다.

위에서 살펴본 바대로 가계와 사업장을 대상으로 하는 조사는 표본이 다르다. 표본의 차이로 가계조사의 고용이 사업장조사보다 항상 많게 된다. BLS는 두 조사 비교 목적으로 가계조사의 고용이 사업장조사에서 조사하는 일자리 수와 유사하게 조정해서 고용 통계를 별도로 발표하고 있다. 조정된 가계조사 고용은 사업장조사 고용 수치와 밀접한 추세를 보이며 움직이지만 때때로 차이가 발생하기도한다.

2022년 이후 두 조사간 차이가 발생하기 시작했다. 조정된 가계조사 취업자 수 데이터를 기준으로 2022년 3월부터 현재까지 신규 일자리 수는 340만개 늘어난 반면 사업장조사 기준으로는 640만개나 늘어났다. 조정된 가계조사 취업자 수는 팬데믹 이후 사업장조사 기준 취업자 수를 줄곧 하회하고 있다. 두 조사간 차이는 최근 3개월 들어 더욱 심해졌다. 작년 12월부터 올해 2월까지 사업자조사 기준 취업자 수는 평균 26.5만개 늘어난 반면 같은 기간 조정된 가계조사 기준으로는 49.1만개 줄었다.

가계조사와 사업장조사는 다른 표본을 조사하는 것이기 때문에 서로 차이가 날 수밖에 없다. 하지만 미국의 일자리 수를 산출하려는 목적은 동일하므로 역사적으로 같은 방향으로 움직였다. 그러나 최근 들어 두 조사 간 차이가 지속적으로 발생하는 점은 주목할 만하다. 이에 두 조사 간 차이가 나타나는 배경을 살펴보려고 한다.

표본오차

가계조사와 사업장조사에 따른 고용 추정치는 표본오차의 영향을 받는다. 가계조사는 표본 크기가 사업장조사에 비해 훨씬 작기 때문에 표본오차가 크다. 가계조사의 표본은 약 6만개인 반면 사업장조사의 표본은 약 12만개이다. 사업장조사의 표본 크기가 크기 때문에 보통 신뢰도가 더 높다. 두 조사의 단기 추세, 즉 월별 변화를 측정할 때 표본오차의 영향력을 고려하는 것이 중요하다. 가계조사를 통해 산출한 고용의 월별 변화는 오차범위가 사업자 조사보다 더 넓다. 90% 신뢰구간에 속하는 월별 변동폭은 사업자조사에서 13만명인 반면 가계조사는 60만명에 달한다. 가계조사에 따른 고용의 월별 변동폭의 변동성이 더 크다. 본질적으로 표본 수에서 차이가 나기 때문이다. 만약 조사 기간에 이상치가 포함되면 해당 기간에 측정된 고용 변화에 영향을 미칠 수 있다. 그 영향은 가계조사에서 더 크게 나타난다. 그렇기 때문에 변동성이 상대적으로 낮은 사업장조사의 결과를 더 신뢰성 있게 받아들일 필요가 있다. 다만 두 조사 간 차이는 다른 요인에 의해서도 발생할 수 있다.

조사 기간의 차이와 이직 반영 여부

가계 및 사업자조사의 조사 기준이 되는 기간은 서로 다르다. 가계조사의 조사기간은 매월 12일을 포함하는 주이다. 사업장조사의 경우 매월 12일을 포함하는 고용주의 급여 지급 기간을 사용한다. 격주급이 일반적이나 주급, 격주급, 월급 등 형태는 다양하다. 그 결과 사업자조사는 가계조사보다 더 긴 조사 기간을 반영한다. BLS는 고용 발표 시 조사 기간의 차이에 따른 보정을 별도로 실시하지 않는다. 조사 기간의 차이가 각각의 조사에 따른 고용 수치의 차이에 미치는 영향은 발표되지 않으나 사업자조사의 조사 기간이 더 긴 만큼 미약하게나마 사업장조사에 따른 고용 수치가 긍정적으로 나올 개연성이 있다. 조사 기간과 관련하여 이직의 영향이 반영될 수 있다. 가계조사는 취업자 수를 측정하는 반면 사업장조사는 일자리 수를 측정한다는 점에서 차이점이 있다. 만약 어떤 사람이 12일이 포함된 주에 직장을 옮긴 경우 사업장조사에 따르면 두개의 사업장에 고용되어 있는 것으로 파악된다. 반면 가계조사에서는 단지 한 명의 취업자만 반영할 것이다. 이직에 따른 가계조사와 사업장조사의 차이는 점차 줄어들 것으로 보인다. 이직에 따른 영향을 간접적으로 살펴보기 위해 일자리 수 대비 이직자 수의 비율을 살펴본 결과 이 비율은 2022년 상반기 이후로 지속적으로 하락하고 있다. 다만 2010년 이후로 이어진 장기 상승 추세 대비해서는 상단에 위치하고 있는 만큼 이직률 하향 안정까지는 시차가 있을 것으로 예상한다.

기업의 창업과∙폐업에 따른 통계 반영 시차

마지막으로 기업의 창∙폐업이 두 조사의 차이를 일으키기도 한다. 사업자조사는 신규 창업 기업을 곧바로 조사 대상에 포함할 수 없다. 창업 기업은 시차를 두고 조사 대상에 포함된다. 마찬가지로 기업의 폐업 영향도 바로 포착되지 않는다. 사업자조사 특성상 매달 발생하는 기업의 창업과 폐업을 해당 월에 반영하기 어렵기 때문에 최종 고용 추정치에 기업의 창업과 폐업에 따른 고용 변동의 순효과를 반영하는 통계적 절차를 거친다. 이러한 통계 처리 절차로 인해 가계와 사업자조사 간 차이가 발생한다. BLS는 기업의 창업과 폐업에 따른 순 고용 변화가 장기간에 걸쳐 비교적 안정적인 추세를 따르고 있다고 가정한다. 그리고 연구에 따르면 순 고용 변화가 경기 순환 및 전체 고용 변화와 상관관계가 높지 않다. 기업의 창∙폐업에 따른 월별 순 고용 변화 추정치가 비교적 일정한 이유다. 하지만 2021년 이후 기업의 창∙폐업률은 크게 요동쳤다. 2021년 기업 창업률이 급등했고 뒤이어 폐업률도 올랐다. 코로나 이전 추세와 확연히 달라진 영향에 BLS의 추정과 실제 데이터 간 괴리가 발생했을 가능성이 높다. 특히 창업률이 하락하는 국면에서 폐업률이 오를 경우 사라진 일자리를 제대로 반영하지 못할 수 있다. 게다가 일부 월의 경우 기업의 창∙폐업에 따른 고용 순증이 사업자조사 고용의 월별 변동분과 비슷하다는 점도 의문 제기 사항 중 하나이다. 예를 들어 10월 고용의 경우 창∙폐업에 따른 순 고용 변화는 과거 5년 평균 37만명이다. 지난 12개월 사업자조사상 고용 월별 평균 증가폭인 23만명을 뛰어넘는다. 하지만 고용 보정치는 계절조정이 되지 않은 데다가 일부 월에서는 음(-)의 영향까지 미치고 있으므로 이러한 비판이 과도하다는 목소리도 나온다. BLS에서도 기업의 창∙폐업에 따른 보정 모델이 비교적 잘 작동하고 있고 분석하고 있다.

<두 조사 간 괴리 축소 가능성>

두 조사 간 괴리가 발생하는 이유에 대한 가설은 많으나 대부분 미약한 영향력만을 미치거나 그 영향이 불확실하다는 결론으로 귀결된 경우가 많다. 현재 두조사 간 괴리가 종료되는지 여부와 그 시점을 확인하기 위해서 과거 사례를 살펴봤다. 사업장조사와 가계조사 간 괴리가 벌어진 구간은 현재 말고도 1990년대 후반부터 2000년대 초반까지 이어진 바 있다. 1990년대 후반에는 현재처럼 사업장조사 고용 증가폭이 가계조사 고용 증가폭보다 컸다. 이로 인해 사업장조사 고용이 가계조사 고용을 상회하는 흐름이 지속됐다. 2001년 미국 침체 기간 동안 사업장조사와 가계조사는 비슷한 속도로 감소하기 시작했다. 하지만 2001년 11월 미국경기가 저점을 통과할 때 사업장조사는 감소를 지속한 반면 가계조사는 증가 조짐을 보이기 시작했다.

이 당시 사업장조사 고용이 가계조사보다 더 높은 수준을 보였으므로 사업자조사 고용의 감소는 두 조사 사이의 격차 축소를 야기했다. 2003년 초반 두 조사에 따른 고용은 수렴했다. 그 이후 2004년 말까지 두 조사는 비슷한 방향으로 움직였다. 2001년 후반부터 2003년 초반까지 두 고용 지표의 방향성은 정반대를 향했다. 그 결과 2001년 11년 대비 2004년 12월 사업장조사에 따른 고용은 160만명 증가에 그친 반면 가계조사에 따른 고용은 400만명 증가했다.

두 조사 간 고용 격차가 축소된 시점은 미국 경제가 침체를 겪고 난 이후이다. 호황 국면에서 침체로 넘어가는 과정에서 경제 구조는 구조적 변화를 겪게 된다. 고용도 마찬가지다. 통상 근무시간 감소는 고용 감소로 이어지게 된다. 다만 고용이 추세적으로 증가하는 국면에서 근무시간 감소는 노동자가 2개 이상의 직업을 갖도록 하는 유인 또한 갖는다.

최근 사업장조사 고용의 호조도 이와 무관해 보이지 않는다. 2020년 이후 미국의 주당 근무시간의 감소세는 명확하다. 그 과정에서 코로나 여파로 인한 대면서비스업 부문의 노동 공급 축소, 베이비부머 세대의 은퇴 등으로 노동 수급은 타이트해졌다. 그 결과 노동자 입장에서 직업을 구하는 것은 쉬워졌을 것이다. 특히 소매판매와 레저및접객 등 저임금 일자리의 경우 주간 평균 노동시간이 타 업종보다 10시간 내외 짧다. 이 부문을 중심으로 2개 이상의 일자리를 갖는 노동자가 늘었을 것으로 추정된다.

주간 평균 근무시간이 줄면서 3개 이상의 일자리를 갖는 노동자 역시 증가했을 것으로 예상된다. 가계조사 고용을 사업장조사와 비교하기 위해 조정하는 과정에서 2개 이상의 일자리를 갖는 노동자의 수를 제하는데 3개 이상의 사업장에 고용되어 있는 노동자의 수는 제외할 수 없다. 이러한 점이 사업장조사에 따른 취업자 수의 상대적 강세를 야기한 원인이라고 할 수 있다.

과거 사례에서 살펴볼 수 있듯이 경기 침체를 거치면서 두 조사간 차이는 사업장조사에 따른 취업자 수가 줄면서 좁혀졌다. 다만 이번에는 두 조사 간 결과가 좁혀지는 양상이 과거와는 차이가 있을 전망이다. 하반기 경기 둔화가 나타남에도 침체 가능성은 낮고 견조한 고용이 이어질 것으로 예상되기 때문이다.

먼저 이직률의 하락이 두 조사 간 괴리를 좁히겠다. 1990년대 후반~2000년대 초반에서도 이직률이 경기가 정점을 기록한 2001년 이후 하락하기 시작됐다. 조사기간 중 두 개 이상 사업장에 고용되어 있는 인원이 빠르게 감소했다. 사업장조사 고용 역시 가계조사 고용 대비 둔화폭이 클 것으로 예상된다.

고용에 선행성을 가지는 임시계약직 일자리 수를 통해 향후 고용 흐름을 전망할 수 있다. 임시계약직은 고용과 해고 비용이 비교적 저렴한 영향에 경기 확장기일 때 늘어나고 경기 위축기일 때 줄어든다. 여기에 더해 고용지표에 선행하는 특성까지 지니고 있어 고용의 선행지표로 곧잘 활용되기도 한다.

최근 임시계약직 일자리 수는 명확한 감소 추세에 있다. 다만 전체 고용은 오히려 증가하는 모습을 보이며 디커플링되는 모습을 관찰할 수 있다. 과거 임시계약직 일자리 수가 감소할 때 전체 고용도 시차를 두고 감소하던 사례와는 차이가 있다. 고용 둔화가 제한된 배경에는 정부 재정에 직·간접적으로 영향을 받는 헬스케어 일자리가 호조세를 보이고 있고 노동 수급이 타이트한 레저및접객 등 서비스업 관련 노동 수요가 견조하기 때문이다.

미국 서비스 경기가 둔화되면서 서비스 부문 고용 증가세도 주춤할 것으로 예상된다. 그동안 고용 증가세를 이끌어왔던 민간 서비스 부문의 취업자 증가폭이 지속적으로 감소되고 있는 점은 향후 고용 둔화 가능성을 암시한다. 또한 정부 재정으로 뒷받침되는 고용 역시 지속가능성이 떨어진다. 가계조사보다 사업장조사 고용 월별 증가폭이 임시계약직 고용 증가폭과 상관관계가 좀 더 높다는 점도 향후 사업장조사상 고용의 증가폭이 둔화될 가능성이 높음을 의미한다.

다만 임시계약직 고용은 금융위기 이후 고용을 예측하는 데 한계가 있다는 지적이 나온다. 그 이유는 긱 워커(gig worker), 즉 초단기 노동자가 지속적으로 증가해 왔기 때문이다. 긱 워커는 고용주의 필요에 따라 단기로 계약을 맺거나 일회성 일을 맡는 노동자로 플랫폼 종사자나 차량공유서비스 운전자가 대표적이다.

최근 연구에 따르면 긱 워커들은 본인들을 고용되어 있거나 노동력의 일부로 생각하지 않는다. 그렇기 때문에 정부의 고용 데이터는 이들을 과소평가한다. 긱 워커의 규모는 적게는 몇십만명에서 많게는 1,300만명까지 추산된다.

최근 들어 이민자 수가 늘어난 점도 가계조사와 사업장조사 간 차이가 발생한 원인이라고 할 수 있다. 코로나가 발생한 2020년을 저점으로 바이든 정부가 들어서면서 이민자 수는 급증했다. 2022년 이민자 수는 260만명으로 2016년 이후 최고치를 기록했다. 이민자 수가 급증하면서 기업을 대상으로 조사할 때 잡히는 노동자 수가 가계 대상으로는 잡히지 않는 경우가 발생할 가능성이 있다. 특히 불법 이민자의 경우 가계조사 대상에서 제외되는 문제가 발생한다.

작년 12월 불법 이민자 수가 폭증했다. 바이든 행정부는 합법적 이민 경로를 늘려 불법 이민 억제를 꾀했으나 이민자 수가 늘며 불법 이민자 수도 덩달아 늘어난 것이다. 불법 이민자 수의 증가가 가계조사 통계에도 영향을 주었을 것으로 판단한다.

바이든 행정부는 불법적으로 우회해서 입국하는 이민자들에 대한 처벌을 강화해 불법 이민자 수를 줄이기 위한 정책을 추진하고 있다. 이러한 정책이 가시화될 경우 불법 이민자로 인한 통계 교란은 완화될 가능성이 있다. 그 결과 가계조사 결과에 이민자 수가 제대로 잡히지 않아 발생하던 취업자 수 과소평가 문제가 해소될 수 있다.

<결론>

미국의 고용 보고서는 가계조사와 사업장조사 두 가지 방식의 조사로 이뤄진다. 각각의 방식은 서로 다른 표본을 대상으로 조사하기 때문에 차이가 발생한다. 사업장조사의 표본 수는 가계조사보다 더 많으므로 신뢰도가 높다. 따라서 사업장 조사에 따른 일자리 수의 월간 변동폭이 미국 고용의 헤드라인 지표로 활용되고 있다. 이외에도 임금, 평균노동시간 등을 사업체조사를 통해 확인할 수 있다.

반면 가계조사는 연령, 성별, 인종 등 다양한 인구통계학적 요소별 취업, 실업 정보를 활용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 실업률을 산출할 때 가계조사를 통해 얻은 데이터를 활용한다. 이 외에도 경제활동참가율, 고용률 등의 자료를 제공한다.

최근 들어 가계조사와 사업장조사에 따른 취업자 수 사이에 괴리가 발생하고 있다. 가계조사에 따른 취업자 수가 줄어드는 반면 사업장조사에 따른 취업자 수가 늘어나고 있는 모습이 관찰되고 있다. 전통적으로 언급되는 배경은 표본오차, 조사 기간의 차이와 이직 여부, 기업의 창·폐업 등있다. 여기에 추가로 코로나 사태 이후 노동시장의 구조 변화인 1) 복수 취업자(3개 이상의 일자리 보유자 증가), 2) 긱 워커 확대, 3) 인구 추계를 상회한 이민자 증가 등이 영향을 미쳤을 수 있다.

두 조사 사이의 괴리는 경제 구조가 바뀌거나 전환점에 놓여있을 때 극대화된다. 경기가 위축 국면으로 접어들었을 때 폐업 등으로 사라진 일자리를 적시에 반영하지 못할 수 있다. 또한 이직률이 높아질 경우 조사 기간 내 서로 다른 기업체의 급여대장에 이름이 올라 있는 노동자가 많아질 가능성이 높다.

표본 크기를 고려할 때 사업장조사의 고용 측정치가 여전히 신뢰도가 더 높다고 판단한다. 이직률은 하락 추세에 있고 코로나 이후 변동성이 커진 기업의 창업률과 폐업률 모두 하락할 조짐을 보이고 있다. 경기가 완만한 둔화를 보일 경우 두 수치 과거 평균 수준으로 회귀할 것으로 예상한다. 역사적으로 가계조사에 따른 취업자 수의 월별 변동폭이 사업장조사보다 컸던 점도 사업장조사가 보다 중요하다는 점에 힘을 싣는다.

장기적으로 사업장조사와 가계조사 간 괴리는 좁혀질 가능성이 높다. 이직률이 하향 안정화되고 전체 고용에 선행하는 임시계약직 고용은 지속적인 감소세를 보이고 있다. 그럼에도 코로나 이후 노동시장 구조 변화를 통계가 빠르게 잡지 못할 경우 가계 서베이와 기업 서베이 내 엇갈린 고용 환경이 장기화될 가능성이 상존한다.

최근 견조한 경기 흐름 속에 물가 안정도 엇갈린 노동지표와 관련성이 높다. 노동시장의 양적 모멘텀을 시사하는 기업 서베이 내 비농가취업자의 견조한 흐름은 탄탄한 경기를 방증한다. 동시에 노동시장 수급과 관련성이 높아 물가 전망에 유효성이 높은 가계 서베이의 부진은 향후 물가 안정 가능성을 시사한다.

연준은 3월 FOMC 회의에서 경제지표전망을 통해 미국경제 성장 경로를 상향했음에도 물가에 대해서는 점진적 하향 안정 전망을 유지했다. 가계 서베이와 기업 서베이의 엇갈린 흐름이 장기화될수록 연준이 좁은 길이라 표현했던 “견조한 성장 속에 물가 안정”이라는 연착륙 또는 노랜딩 시나리오가 현실화될 가능성이 높아질 전망이다.

(신한투자증권 이코노미스트들)

















장태민 기자 chang@newskom.co.kr