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.