2018년 6월 22일 금요일

생산가능인구과 경제성장률의 교훈 20180622


미국의 정의: 노동청, fred의 정의

working age population: 16-65세
civilian noninstitutional population: 16세 이상 (재소자, 군인  등 제외)

http://runmoneyrun.blogspot.com/2014/06/jobs-fred-series.html
labor force participation rate = civilian labor force/civilian noninstitutional population
경제활동참가율 = 경제활동인구/생산가능인구

한국의 정의: 통계청, 한국은행 자료

15세 이상 인구 = 노동가능인구 = 생산가능인구
http://eiec.kdi.re.kr/material/archive/question/view.jsp?pp=50&idx=24623
‘생산가능인구’란 용어는 교과서나 통계에서 두 가지 뜻으로 사용되고 있습니다. 첫번째 뜻은 15-64세 인구이며, 실업에 대해 이야기할 때는 15세 이상 인구를 가리키기도 합니다. 실제로 정부 각종 기관의 통계를 살펴보면 생산가능인구가 두 가지 뜻으로 혼용되고 있음을 알 수 있습니다. 그래서 교과서나 통계표에서는 생산가능인구란 무엇으로 정의된다고 먼저 밝히는 경우가 많습니다. 그리고 통계청 등에서는 생산가능인구 대신 노동가능인구란 용어를 사용하여 15세 이상 인구를 나타내고 있습니다. 실업에 대해 얘기할 때는 따로 부연설명이 없어도 생산가능인구를 15세 이상 인구로 보는 것이 일반적이므로 수능시험에 오류가 있다고 보기는 어렵습니다.


실제 통계청에서 발표하는 고용통계는 아래와 같다.

15-64세 인구를 보통 '생산가능인구'라고 언급하지만, 고용통계의 분모는 '15세 이상 인구'이고 관용적으로 생산가능인구로 본다.
필요하면 '15-64세 인구', '15세 이상 인구'로 구분해야 한다.

한국과 미국의 고용통계에서 분자, 분모는 다르지 않다.
통계청, 한국은행이 제공하는 고용 통계에서는 16세가 아니라 15세이상 인구를 이용한다.
이유는 나도 모른다.




일본의 장기침체가 인구구조의 변화때문이다?


1) 장기적으로 통계적으로 생산가능인구와 경제성장률이 관련 있다.

생산가능인구와 경제성장률의 높은 관련성 working-age population and gdp
http://runmoneyrun.blogspot.com/2016/10/working-age-population-and-gdp.html

고령화와 경제성장률
http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/06/blog-post.html

인구고령화가 경제성장에 미치는 영향 - 한국은행 보고서
http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/07/blog-post_26.html 

생산가능인구와 가계자산구성 - 미국
http://runmoneyrun.blogspot.com/2016/10/blog-post_22.html



2) 중대한 반례

미국 노동 참여율의 하락은 인구구조와 관련이 없다고
http://runmoneyrun.blogspot.com/2014/06/blog-post.html



http://www.gbm.scotiabank.com/English/bns_econ/globalviews140606.pdf

미국과 캐나다는 똑같은 인구구조에도 불구하고, 경제활동참가율의 장기 추이가 30년동안 다르다.
경제활동참가율=경제활동인구/생산가능인구(16세 이상)



https://tradingeconomics.com/canada/labor-force-participation-rate


현재 상황 여전히 다르다.
모양도 방향도 레벨도 다르다.




요약

1) 인구구조는 (선진국에서) 장기적으로 경제성장에 중요하다.
2) 그러나 인구구조만으로 일국의 경제를 예측하려고 하면 안 된다.


교훈

1) 해리 덴트의 적들은 반 이상 틀릴 것이다.
2) 해리 덴트의 추종자는 결정적으로 틀릴 수 있다.
3) 일본의 예가 한국과 어떤 관련성이 있을지 결론을 내리려면 20년 기다려야 한다.






micron 2q2018



반도체 재고순환 semi inventory cycle 20180613
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/semi-inventory-cycle-20180613.html

http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/05/micron-20180523.html

http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/04/memory-revenue-vs-memory-export-20180401.html




마이크론의 실적은 최근 상향되었던 가이던스를 넘겼다.
또한 다음 분기 가이던스를 이전 분기 수준에서 크게 벗어나지 않게 제시하던 과거 1년간의 패턴에서 벗어나 장미빛 전망을 제시했다.

이전 싸이클 저점 고점을 통털어서 마이크론의 이익률은 하이닉스보다 낮았지만, 지금은 이 차이가 거의 사라졌다.
일부에서 업황 과열로 인해 마이크론이 생산하는 '저급' 메모리에 대한 수요도 충분하기 때문에 발생하는 것으로 설명하지만, 내가 상상하는 바로는 마이크론이 기술적으로 하이닉스를 추월해서 삼성과의 차이를 좁히고 있는 과정에서 나타나는 순위 변동으로 보인다.
64단 낸드 양산, 96단 낸드 개발, qlc 양산개시, 3d xp 등 마이크론의 기술적 성취는 항상 꼴찌로 따라오던 과거와는 다른 양상이다.
다만 확인하기 위해서는 다음 하락싸이클의 저점에서 하이닉스와 마이크론의 매출, 이익률을 비교해봐야 하기때문에 시간이 필요한 일이다.

조만간 삼성전자의 실적이 발표되겠지만, 부문별 숫자 확인은 한달여가 남아있다.
위에 하이닉스의 매출 컨센서스와 삼성전자 반도체 부문의 최대추정치를 함께 표시했다.
하이닉스의 평균이 삼성전자의 최대치보다 훨씬 크지만 삼성전자에 심각한 문제가 발생했다는 기사를 본 적은 없다.
이번 상승 싸이클 내내 두 회사의 매출은 높게 동조화되어 있었다.
17년 4분기까지는 마이크론의 매출까지 동조화되어 있었다.
매출이 기대에 미치지 못했던 1분기에도 두 회사의 매출은 그림처럼 똑같이 감소했다.

이런 이유로 하이닉스 매출의 과대 추정이나 삼성전자 매출의 과소 추정이 발생했을 것으로 본다.




하이닉스와 삼성전자 메모리 매출과 수출(6월은 추정)을 비교한 것이다.

2분기에 두 회사 매출합계와 수출 사이에 약 4%의 오차가 보인다.
환율을 고려하고 나서도 1분기에 약 4%의 오차가 발생했고, 재고를 해외로 밀어냈거나 해외에서 생산이 부진한 상황 등을 의심했었다.

만약 1분기에 증가했던 재고를 원래 수준으로 돌린다면 4%의 차이마저 사라질 것이다.
그러면 삼성전자의 과소추정 가능성이 높다.

만약 2분기에 1분기와 비슷한 조건이 유지되었다면, 재고가 늘지는 않더라도 1분기의 차이가 위의 그림처럼 유지될 것이다.
그러면 삼성전자의 과소추정과 하이닉스의 과대추정이 모두 발생했을 가능성이 있다.

수출데이타와 마이크론의 실적을 고려하면 1분기보다 매출과 수출의 차이가 더 벌어졌을 가능성은 낮을 것이다.





2018년 6월 15일 금요일

바닥이 없는 고용상황 20180615


2월부터 시작된 고용상황의 악화가 끝이 없이 진행되고 있다.
오늘 발표된 5월 고용상황은 소득주도성장의 실험이 실패하고 있다는 증거로 보인다.
더 늦기 전에 최저임금 만원 공약이라도 폐지해야 악화를 막을 수 있을 것으로 본다.


가구별 근로소득 vs 개인별 근로소득 20180615
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/vs-20180615.html
위에서는 하위 가계소득의 악화를 확인했다.
그것이 가구원수와 관련이 있고, 또한 가구당 취업자수와 관련이 있음을 보았다.
하위 가계에서 이러한 일이 나타나는 것은 최저임금 상승으로 생산성이 낮은 노동자들이 시장에서 떨려나는 것으로 봐야 한다.
그저 경기순환, 외부의 충격으로는 설명할 수 없는 일이다.


지금은 모든 고용지표가 최악이라 아무 것이나 골라봐도 된다.



계절조정수치이다.

먼저 취업자, 실업자의 숫자를 보자.
취업자는 2월부터 아래로 꺾였고, 실업자는 3월부터 고점을 뚫어버렸다.

경제활동인구도 감소하는 조짐이 보이고 있으나 아직 추세가 유지되고 있다.
아직 03년이나 09년처럼 본격적인 침체로 진입한 것이 아니라는 것이다.

그러니 기회가 사라진 것도 아니다.




고용률은  하락전환해서 내리막길로 접어들었다.
실업률은 금융위기 수준으로 올라가서 3월의 수치가 노이즈가 아니라는 것을 확인시켜주고 있다.

경제활동인구의 추세가 유지되었던 것처럼, 경제활동참가율의 추세도 아직 유지되고 있다.


실업률의 분모는 경제활동인구이다.
그러나 고용률, 경제활동참가율의 분모는 15세 이상 인구이다.

금융위기에 한국의 실업률이 다른 선진국보다 훨씬 적게 상승했던 이유 중의 하나는 직장을 잃은 사람이 실업자가 아니라 비경제활동인구로 편입되었기 때문이다.
이것은 실업률의 상승이 아니라, 15세 이상 인구를 분모로 하는 고용률, 경제활동참가율의 하락으로 반영되어 있다.
만약 이사람들이 전부 실업률에 반영되었다면 금융위기시의 실업률은 2-3%이상 더 높았을 것이고, 현재의 실업률이 금융위기와 비슷한 수준으로 보이지는 않았을 것이다.

고용율이 하락하기 시작했지만, 경제활동참가율이 버티고 있는 지금이라도 삽질을 멈추어야 한다고 본다.
지표상으로는 아직 늦지 않았다.




전년대비 변동치이다.
여기서는 계절조정이 아니라 원수치를 보는 것이 유리하나, 별 차이없다.
이렇게 보면 취업자, 실업자의 변동뿐 아니라 경제활동인구의 변동도 간과할 수 없다는 것을 알 수 있다.

이전의 30만명에서 2월에 10만명대로 추락한 취업자 변동치가 최저임금에 의한 것이 아니라고 주장하는 많은 사람들은 고용, 소득지표를 함께 둘러보기를 권한다.

2018년 1분기에 발생한 사건은 내가 보기에는 전례가 없다. (통계청 자료범위 내에서)
더구나 미국 혹은 전세계 경제가 상대적으로 견고한 상황이라 더욱 이상한 일이다.

지금 it버블 붕괴, 금융위기와 관련된 고용의 변화에 준하는 상황이 발생하고 있다.
일부 지표에서만 나타났다 사라지는 노이즈가 아니다.
관련된 지표로의 전염이 폭 넓게 나타나고 있고, 지금이 최악인지 더 악화될지도 알 수 없다.

단기적인 전망이 어려운 것은 경기상황때문이 아니라 19년 최저임금 인상이 다시 올해 만큼 높게 결정된다면 기업들은 지속적으로 고용을 줄이기 위한 노력을 할 것이라는 점 때문이다.
고용의 추가적인 감소가 내년 초의 2차 쇼크가 아니라 올해 내내 감소하는 백약이 무효인 상황으로 나타날 수 있다는 것이다.




이것은 계절조정이 아니라 원수치를 이용한 것이다.

원수치로 확인한 취업자수증가는 7.2만명이고 평균 30만명에서 23만명이 감소한 것이다.
취업자의 감소는 서비스판매종사자, 제조업 단순노무자에서 두드러진다.
이 중 2월부터 감소하기 시작한 것은 제조업이다.
최저임금의 충격을 더 크게 직접적으로 받았을 가능성이 높은 것이 서비스업보다는 제조업이라는 것이다.

한국의 제조업체에서 최저임금을 받는 노동자의 연봉은 최대 6천만원에 달한다고 한다.
이것이 옳은지 그른지는 상관할 바가 아니고, 하위 10%보다 훨씬 더 많은 노동자가 최저임금의 영향을 직접 받는다는 것이다.
또한 한계기업이 아니라 보통의 정상적인 많은 기업들이 최저임금의 영향을 받는다는 것이다.

그러니 최저임금의 문제를 무상복지로 해결하는 것은 가능한 일이 아니다.
하위계층의 복지혜택과 최저임금은 섞어서 볼 문제는 아니라고 본다.




15세 이상 인구, 즉 노동 가능한 인구의 감소가 위와 같은 변화를 가져왔을 가능성을 물고 늘어지는 인간들이 있다.
그래서 15세 이상 인구를 추가한 것이 위의 그림이다.

실제로 인구증가율이 둔화되고 있고 15세이상 인구에도 반영되고 있다.
그러나 경제활동인구는 99년 이래 직선적으로 상향하고 있다.
더구나 최근의 고용지표변화에도 상대적으로 큰 변화없이 유지되고 있다.
일부에서 인구증가율 감소를 취업자의 감소를 설명하는 변수로 이용하려고 하지만, 한 10년 쯤 지난 후에 인구가 완전히 꺾인 것을 확인하고 나서나 그렇게 하는 것이 용납될 수 있을 것이다.


이 정부에서 유일하게 고용상황의 심각성을 인지하고 있고, 최저임금과의 관련성을 이해하고 있는 김동연 부총리가 좀 더 힘내기를 바란다.






가구별 근로소득 vs 개인별 근로소득 20180615


https://www1.president.go.kr/articles/3485
지난 5월 31일 국가재정전략회의에서 문재인 대통령은 “올해 최저임금 인상이 미친 영향에 대해서도 더 시간을 가지고 심도 있게 검토해볼 필요가 있다, 다만 분명한 것은 고용근로자들의 근로소득은 전반적으로 증가했다, 소득주도성장, 최저임금 인상의 긍정적인 효과가 90%”라고 말했습니다.

홍장표 수석이 그 미스테리했던 긍정적 효과에 대해 설명하는 내용이다.




여기저기 기사에 인용되어 있는 그림에서 숫자를 따와서 다시 그린 것이다.
왜 이런 짓을 했나?
가계소득과 달라도 너무 다른 그림이기 때문이다.

청와대에서 발주한 분석이 거짓말이 아니라면, 하위 10%를 제외하고 개인별 근로소득은 상위 90%에서 전년증가율보다 증가한 것은 사실이다.

그럼 가계동향조사에서 나타난 가계소득의 악화는 어떤 이유인가?
이것은 근로자외 가구에서 저소득층의 소득감소가 크기 때문이라고 설명한다.


그럼 그런 이유가 적용되지 않을 수도 있는 근로자 가구의 근로소득은 어떠한가?



(kosis, 전국, 2인이상 가구, 아래 동일)


1분위, 4분위를 제외하면 전년대비 증가하는 것으로 나온다.
80%에서 증가한다고 보면 청와대의 '90%'와 비슷하다.
그러나 질적으로 전혀 다르다.


최저임금 상승으로 근로자 개인의 소득은 저소득층(1분위만 제외)에서는 13% 이상 증가했고, 고속득층의 증가율 5%와 비교시 훨씬 더 높다.
최저임금인상의 수혜를 본 근로자의 증가율이 높다고 보면 당연한 것이다.
그런데 가구별 소득 증가율은 일관되게 저소득층보다 고소득층에서 높게 나온다.
1분위는 -0.3%에서 10분위의 17.2%,까지 직선적으로 증가한다.
17년에도 이런 우상향 추세는 보이지 않았으니 18년들어 처음 나타난 현상이다.


어떻게 가구별 소득과 개인별 소득의 증가율이 정반대로 뒤집어진 것일까?
청와대도 청와대 반대편에서도 이점을 분석하지는 않았다.

가장 단순한 설명은 고소득가구 구성원중 취업자수가 증가하고, 저소득가구에서는 감소하고 있다는 것이다.
이것이 고소득 가구일수록 최저임금을 받는 구성원이 많다는 설명보다는 그럴 듯하다.


일단 보자.



지난 15년간 10분위별 근로자 가구의 월평균 소득을 도시한 것이다.
1분위 100만원에서 10분위 1200만원까지 넓게 분포한다.

그런데 14년부터 하위 3분위의 소득이 정체되고 있다.
실제로 1분위 , 2분위는 감소하고 있다.
4분위 이상은 고소득일수록 빠르게 증가한다.

근로자 가구의 근로소득을 확인해도 하위 30%의 소득이 감소하는데, 근로자외 가구나 전체 가구에서 40% 혹은 50%의 소득이 감소하는 것은 이상한 일이 아니다.
어떤 사기꾼들은 이것도 부인하려고 하지만, 이것은 문재인정권의 잘못이라고 할 수 없으니 그냥 인정하고, 대책을 찾는 것이 좋다.




분위별 가구원수의 변화를 도시한 것이다.
당연한 듯하지만, 나에게는 매우 놀라운 그림이다.

모든 분위에서 가구원수가 추세적으로 감소하는 것은 당연하다고 본다.

그런데 가구원수가 저소득가구에서 훨씬 낮다.
또한 저소득층부터 가구원수의 급락이 순서대로 나타나고 있다.
2분위는 14년부터, 3분위는 15년부터, 4분위는 17년부터 가구원수의 급락이 시작되었다.

가구원수의 급락이 의미하는 바가 무엇인가?
혹시 고령화와 관련있는가?


관련이 없다.
1분위를 제외하면 가구주의 연령은 47-49세 사이에 랜덤하게 분포한다.

결국 가구원수가 가구별 근로소득을 결정하는 중요한 요소라면, 가구당 취업자수는 개인별  소득만큼 가구별 근로소득을 결정하는 중요한 요소가 될 것이다.

그럼 가구소득을 가구원수로 나누어서 가구원당 소득을 비교하면 어떨까?
가구별 소득과 조금 다르다.



이것은 분위별 가구원당 근로소득이다.
취업자만을 고려한 것이 아니기때문에 개인별 근로소득과 직접 비교할 수 없지만 조금 가까워진 것으로 볼 수 있다.
가구별 소득과 달리 2분위부터는 소득이 우상향하고 있다.




가구별 소득과 가구원당 소득을 비교한 것이다.
10분위로 갈수록 증가율이 높다는 점은 같지만, 증가폭이 감소했고, 소득 분포의 변동이 적다.

역시 청와대가 봤다는 원래의 미시자료가 있어야 가구당 취업자수를 확인할 수 있을 것이다.
그래야 더 그럴듯하게 표준화를 할 수 있을 것이다.


그러나 명백한 한계에도 불구하고 가구별 근로소득 증가율이 고소득가구에서 더 높게 나타나는 수수께끼에 대한 힌트는 얻게 된 셈이다.

가계의 가구원수 혹은 취업자수는 개인별 근로소득 못지않게 가계소득에 중요한 요소이다.




각 분위가 전체 소득에서 차지하는 비중이다.

최저임금과 고용을 바꾼 소득주도성장은 1분위, 2분위 가구의 절대 빈곤을 가속화시킬뿐 아니라 가구원수의 감소가 급격히 진행되고 있는 3분위, 4분위 가구도 궁지로 몰 가능성이 있다.

6분위까지는 전체가구평균 소득 485만원보다 낮고, 우연히 5분위, 6분위까지 전체소득비중으로 보면 딱 18년 1분기에 급락하고 있다.
한국에서는 5, 6분위도 저소득층인가? 혹은 그렇게 될 것인가?

1분기에 한국에 발생한 고용, 소득의 괴이한 변화는 최저임금 급등 이외에 다른 것으로 설명할 수 있다고 보지 않는다.
순환적인 경기 둔화, 혹은 사드보복 같은 외부적인 요인이 저런 일을 만들 수는 없다.


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사드보복과 고용쇼크의 관련성 20180614
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/20180614.html

최저임금과 고용쇼크의 관련성을 인정하는 김동연 20180516
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/05/20180516.html

최저임금과 고용쇼크의 관련을 부인하는 김동연 20180417
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/04/20180417.html

최저임금과 실업률 minimun wage and unemployment rate 20180412
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/04/minimun-wage-and-unemployment-rate.html

최저임금인상이 날린 일자리 20만개
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2018/04/20.html





사드보복과 고용쇼크의 관련성 20180614


https://blog.naver.com/hong8706/221293469383
2월 이후 나타나고 있는 고용부진의 원인이 최저임금인상과 관련이 있을 가능성이 적고, 그 보다는 사드보복 조치로 중국관광객이 반토막나면서 내수위축이 나타났고 그로 인해 고용이 감소한 것으로 볼 수 있다는 내용이다. 구체적으로 사드보복으로 인해 gdp감소는 1%p이상, 고용감소는 40만명에 달한다고 볼 수 있다는 연구를 인용하고 있다.



위는 채훈아빠님의 글을 요약한 것이다.
그러나 아래와 같은 이유로 사드 가설은 성립하기 어렵다고 본다.

1) 중국인 입국자의 감소는 여행 수입의 감소를 초래했으나 이미 회복되었다.
2) 게다가 연간 십수조에 달하는 여행수입의 큰 변동은 한국 서비스업 생산에 영향을 주지 못했다.
3) 얼마간의 영향이 있었다고 해도 중국인 입국자 감소에 의한 서비스업 생산의 감소는 17년 중반에 사라져 버렸다.
4) 최근 회복하는 여행 수입은 서비스업 생산에 전혀 영향을 주지 못했다.
5) 여행 수입은 또한 도소매업 생산에도 거의 영향을 주지 못했다.
6) 다만 숙박 및 음식점업에는 영향을 주었을 가능성이 있다.

7) 도소매업의 생산과 고용은 관련성이 없다.
8) 숙박음식점업의 생산과 고용에는 관련성이 존재한다. 또한 사드와의 관련성도 존재하는 것으로 보인다.
9) 사드에 의한 숙박음식점업의 취업자의 감소는 약 2-3만명으로 볼 수 있다.

10) 약 18-20만명에 달하는 취업자의 급감을 설명하기에는 매우 부족하고 시기도 맞지 않는다.
11) 아래 글에서 확인한 것처럼 2월 이후 취업자의 감소는 서비스업이 아니라 제조업의 단순노무자 감소가 가장 크게 기여하고 있다.

최저임금과 고용쇼크의 관련성을 인정하는 김동연 20180516
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/05/20180516.html





빨간선이 서비스업생산(계절조정)이다.
파란선이 경상수지항목에 포함되는 여행수입(계절조정)이고, 월간 1.5조 전후, 연간 십수조에 달한다.

15년 6월의 메르스에 의한 여행수입의 감소와 회복이 명확히 나타난다.
또한 17년 3월 이후 사드 보복에 의한 여행수입의 감소와 회복이 명확히 나타난다.

그러나 한국의 서비스업 생산에 메르스에 의한 노이즈는 보여도 사드에 의한 감소는 찾아보기 어렵다.

요약하면 사드에 의한 여행 수입의 감소와 회복이 이미 진행되었다.
그러나 여행 수입의 변화는 서비스업 생산에 큰 영향을 주지 못했다.



전년대비증감으로 다시 확인해보자.

메르스에 의한 여행수입의 감소는 7개월 이상 지속되었지만, 서비스업생산은 즉시 회복되었다.

17년 3월에 시작된 중국인 입국자의 감소와 관련된 여행수입의 감소는 서비스업생산이 어떤 영향을 주었는지 알기 어렵다.
또한 17년 중반 이후 서비스업은 이전 평균 수준으로 회복되었다.
또한 최근 나타나는 여행 수입의 급증이 서비스업에 전혀 영향을 주지 못하고 있다.

결론적으로 사드보복이 서비스업에 영향을 주었는지조차 판단하기 어렵다.

그래서 전체 서비스업이 아니라 도소매업과 숙박음식점업을 확인했다.




숙박음식점업 생산에 메르스의 영향은 매우 크게 나타난다.
그러나 서비스업과 도소매업에는 영향이 적다.

사드 보복의 효과는 중국입국자가 급감한 2017년 3월을 기준으로 판단해야 한다.
찾을 수 있나?

메르스처럼 즉시 효과가 나타난 것이 아니라 시차를 두고 나타났다고 할 수 있다면 2017년 연말까지의 감소는 사드에 의한 것으로 볼 수 있다.


현대경제연구원의 사드 보복효과에 대한 추산은 내가 보기에는 완전 뻥이다.
사드 보복이 서비스업의 위축을 가져올 수 있지만, 실제 효과가 미미하거나 관련성을 확인하기가 어렵다.


사드보복으로 인한 중국인 입국자수의 감소 400만명 * 인당 지출액 2000불
-> 서비스업 생산의 감소로 인한 내수 위축 gdp 1%p 이상
-> 관련 업종에서의 고용 감소 40만명


이상의 논리는 성립하기 어렵다.
1) 사드와 관련된 여행수입의 감소는 2018년 들어서 17년 3월 이상으로 회복되었다.
2) 여행수입의 고점은 17년, 16년, 15년도 아니고 14년이라 향후 증가할 것을 가정하고 계산하는 것은 불가한 일이다.
3) 사드보복과 관련지을 서비스업의 감소는 미미하거나 없다.

그럼에도 불구하고 업종별 생산과 고용과의 관련성은 관심이 생긴다.
왜?
업종별 생산과 고용의 관련성은 최저임금과 고용의 관련성을 판단하는데 교란변수로서 작용할테니까.



도소매업 생산(yoy, 파랑)과 도소매업 취업자수(yoy, 빨강)를 비교한 것이다.
생산과 고용의 관련성이 보이나?
사드보복에 의한 중국입국자 감소(17년 3월)가 영향을 주었다면 어디일까? 얼만큼일까?

판단하기 어렵다.

그러나 어떤 사건이 생산에 영향을 주지 않고 고용에만 영향을 주었다면 그것이야말로 최저임금이 범인일 가능성이 높다.




숙박음식점업의 생산(노랑)과 고용(녹색)이다.
메르스의 생산에 대한 효과는 명백하다.
메르스의 고용에 대한 효과가 보이나?

사드보복의 고용에 대한 효과는 있다고 할 수 있다.
기왕에 하락하고 있던 시기에 이어서 2017년 5월부터 급락이 나타난다.

그런데 저게 사드의 지연된 효과라면 최저임금 공약을 내건 대통령 당선의 효과가 미리 나타났다고는 왜 못하나?



그렇지만 이것을 전부 사드의 효과(내수 둔화의 효과라고 해도 그만)라고 보면 2-4월 사이에 2-3만 정도의 취업자 감소를 가져온 것으로 볼 수 있다.
만약 중국인 입국자가 정상화된다면(혹은 내수가 회복된다면) 이 업종에서 최대 이 정도의 회복을 기대할 수 있다.




2018년 6월 14일 목요일

us cpi and v2 20180614


5월 미국 cpi는 2.8%, core cpi는 2.24% 올랐다.
대칭적 물가 "symmetric" 20180503
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/05/symmetric-20180503.html
연준에게 고용과 성장은 큰 걱정거리가 아니기 때문에 물가에 맞추어 금리를 올릴 것이다.
3번, 또는 4번에 연연할 필요가 없다.


20년간 미국의 핵심물가는 M2와 동행했다.
M2와 대칭적으로 움직이는 V2는 핵심물가에 선행했다.




작년 10월 이래 물가와 M2, V2의 관계를 추적했고, 이제는 위의 사실이 명확해졌다.

한국최저임금과 미국물가 cpi vs m2, v2 - 20180412
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/04/cpi-vs-m2-v2-20180412.html
물가와 m2 - 한국과 미국
http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/01/m2.html
CPI, M2, V2 - 무엇이 물가를 결정할까
http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/10/cpi-m2-v2.html





V2는 80년대 이후 GDP(명목 실질 모두)와 높은 관련성을 보이고 있다.
80년대 이전 M2가 GDP와 높은 관련성을 보이던 것과는 다르다.

NGDP = MV = PQ
NGDP' = M' + V' = P' + Q'



미국 경제 회복이 유지되면서 V2 yoy가 2년 가까이 우상향을 유지했고, 드디어 V2 yoy가 1분기에 양전환했다.
97년 고점을 찍고 20년 넘게 하락추세를 유지하던 V2가 다시 반등하기 시작했다는 것이다.


http://runmoneyrun.blogspot.com/2017/09/140-years-of-money-velocity-v0-v1-v2.html



19세기부터 길게 보면 이렇다.
내려꽂히고 있는 파란색 선이 V2이다.
만약 이게 뒤집어지기 시작하는 초입이라면?


http://runmoneyrun.blogspot.com/2018/06/us-unemployment-gdp-gap-beveridge-curve.html

gdp 갭 양전환, 완전고용, V2 반전.
경기확장이 강하게 진행되고 있는 미국의 상태이다.
물가상승, 금리상승이 안 나타나면 이상한 것이다.

핵심물가가 2%를 넘어서고 있지만, 연준은 '대칭적' 물가 목표에 맞추어 금리인상 속도를 조절한다고 누차 강조했다.
100년에 한 번 겪을 법한 험한 일을 겪은지 10년도 지나지 않았으니 당연한 것이다.





2018년 6월 13일 수요일

반도체 재고순환 semi inventory cycle 20180613


한국의 경기선행지수에 재고순환지표(출하yoy-재고yoy)가 포함된다.
반도체 업종의 재고순환지표도 좋지 않다.
이 지표가 안 좋은 이유가 시스템반도체 비중이 높았던 몇년전의 기준으로 작성된 통계때문이고 실제로는 더 좋다고 주장하는 애널도 있다.

한국에서 삼성전자와 하이닉스의 두 기업이 차지하는 비중이 높으니 업종 전부를 조사하지는 못해도 두 기업만 조사해도 분위기는 파악할 수 있다.




하이닉스의 매출, 재고, 매출/재고 비율이다.
전에 의심했던 것처럼 1분기에 재고가 급증했고, 매출은 줄었으니 매출/재고 비율은 감소한다.
최근들어 낸드 재고에 대한 언급이 여기저기서 보인다.
싸이클 고점을 의심하는 사람들에게는 거슬리는 일이다.




재고순환을 확인해보면 1분기에 급격히 하락했다.
매출증가율만 보는 것보다는 확실히 시사하는 바가 있다.

그래서 이것이 반도체 경기순환에 대한 선행지표가 될 수 있을까?
명백히 그러하다.




영업이익률과 재고순환을 비교한 것이다.
순환에 관한 한 정확하게 알려준다고 볼 수 있다.

그러나 단점은 추세를 알려주지 못한다는 점이다.

이익률의 저점과 고점이 금융위기 이후 증가하고 있다.
또한 매출과 재고 자체가 지속적으로 증가하고 있다.

그럼에도 불구하고 추세와 순환 중 오직 순환에 대한 정보를 보고 싶다면 재고순환은 유용성을 부인할 수 없다.




삼성전자 반도체 부문의 재고순환이다.
1분기에 하이닉스보다 좀 더 화끈하게 하락했다.

두 기업의 재무제표가 11년부터 연결이고 이전에는 개별이라는 점을 기억할 필요가 있다.
통계청의 반도체 재고순환은 국내생산만을 포함할테니(물어본 적 없다) 해외 생산을 포함하는 두 회사의 반도채 재고순환을 그냥 합한 것과는 다르다.
그러나 삼성 낸드의 약 20%가 중국, 하이닉스 디램의 약 반이 중국에서 생산되고 있다니, 하이닉스의 생산량을 삼성의 약 반으로 보고 퉁치면 디램의 5/6, 낸드의 13/15을 포함한다.
여기에 삼성의 시스템, 파운드리 등을 합치면 두 기업의 재고순환이 한국 반도체의 재고순환과 크게 다르기 어렵다.





6월 반도체 수출이 10일까지 조사된 것처럼 29% 증가한다면 이런 그림이다.
오차가 좀 생겨도 장기 추세에는 변화가 없다.



지금은 누구나 메모리 빅싸이클의 고점을 의심하고 있다.
그러나 전년동월비로 보면 수출은 이미 작년 하반기 고점을 확인한 후 지속 감소해서 중간정도 내려왔다.
여기에 반도체의 재고 순환지표는 거의 바닥권에 도달했다.

왜 이런가? 고점인가? 저점인가?