실업률·고용률 통계로 고용동향 해석하는 법

실업률·고용률 통계로 고용동향 해석하는 법

문제: 실업률만 보면 체감과 어긋나는 이유

실업률이 2%대인데도 “일자리 불안”이 커 보이는 달이 있다. 반대로 취업자 수가 늘었는데도 체감이 좋아지지 않는 달도 있다. 이유는 간단하다. 실업률(실업자/경제활동인구) 과 고용률(취업자/15세 이상 인구) 이 서로 다른 “분모”를 쓰기 때문이다. 분모가 다르면 같은 취업자 증가라도 실업률과 고용률이 엇갈린다.

따라서 고용동향은 “실업률 1개”가 아니라 최소 고용률 + 실업률 + 경제활동참가율을 함께 놓고 판단해야 한다. 예를 들어 2025년 11월 한국의 15~64세 고용률(OECD 기준)은 70.2%였고 실업률은 2.2%였다(둘 다 전년동월 비교). 이 조합은 겉으로 안정적이지만, 같은 달 청년층 고용률이 하락하는 등 내부 온도차가 숨어 있을 수 있다.

핵심 구조: 실업률 vs 고용률, 그리고 ‘고용온도차지수(ETG)’

먼저 용어를 “계산식”으로 고정하자.

  • 실업률: 실업자 ÷ 경제활동인구 × 100
  • 고용률: 취업자 ÷ 15세 이상 인구 × 100
  • 경제활동참가율: 경제활동인구 ÷ 15세 이상 인구 × 100

고용온도차지수(ETG, Employment Temperature Gap)
ETG는 “공식 실업률(U3)이 보여주는 표면”과 “노동시장 유휴(저활용)가 보여주는 체감”의 간극을 숫자로 고정하기 위한 지표다. 계산은 간단히 고용보조지표3(확장실업률) − 실업률로 잡는다. 값이 커질수록 ‘구직을 포기했거나(잠재경제활동인구), 더 일하고 싶은데 덜 일하는 사람(시간관련 추가취업 가능자)’까지 포함한 유휴 인력이 공식 실업률보다 크다는 뜻이다. 즉, 실업률이 낮아도 ETG가 벌어지면 체감 고용은 식고 있을 확률이 높다. 이 글에서는 ETG를 “체감 리스크 경보등”으로 사용한다.

판단 요약 표: 발표일에 이 표만 채우면 결론이 나온다

관측 조합(지표 A vs 지표 B) 해석 포인트 행동 결론(개인/가계)
실업률↓(A) vs 고용률↓(B) 구직 포기·비경활 증가 가능성, 분모 변화 의심 ETG 확인 → 구직시장 “냉각”이면 지출 보수화(3개월)
실업률↑ vs 고용률↑ 참가율↑로 구직자 유입, 노동시장 “재가열” 신호 가능 업종별 취업자 증감 확인 → 이직·재취업 타이밍 점검
고용률↑ vs 참가율↓ 일하는 비중은 늘었지만 구직 자체가 줄었을 수 있음 청년/여성/고령층 세부 고용률로 내부 온도차 점검
ETG↑(A) vs 실업률↔(B) 표면은 안정, 체감 유휴는 확대 교육·자격·현금흐름 방어 우선(6~12개월)
ETG↓ vs 고용률↑ 체감 유휴 축소 + 취업 확산 가계는 소비·투자 결정을 ‘완만히’ 정상화

실증 데이터: 2025년 11월(전국) + 2025년 3월(체감지표)로 ETG를 검증

1) 2025년 11월 고용동향(전국, 공식 발표 수치)

통계청 보도자료 기준, 2025년 11월 취업자는 29,046천명으로 전년동월 대비 225천명(0.8%) 증가했다. 실업률은 2.2%로 전년동월과 동일했고, 15~64세 고용률(OECD 기준)은 70.2%로 전년동월 대비 0.3%p 상승했다. 같은 발표에서 청년층 실업률은 5.5%(전년동월 동일)로 제시된다. 고용노동부 분석에는 15세 이상 고용률 63.4%(+0.2%p), 경제활동참가율 64.8% 등도 함께 제시돼 “분모(인구/참가)” 변화까지 같이 점검할 수 있다.

원인 → 결과 → 파급(해석)

  • 원인: 취업자는 증가했지만, 산업·연령·참가율의 조합에 따라 “좋은 증가”와 “불편한 증가”가 섞인다.
  • 결과: 실업률이 고정(2.2%)이어도, 참가율이 오르거나 청년 고용률이 떨어지면 체감은 나빠질 수 있다.
  • 파급: 이때는 실업률만으로 소비·이직 결정을 내리면 과도하게 낙관하거나 비관하기 쉽다. 그래서 ETG로 ‘체감 리스크’를 함께 붙인다.

2) 2025년 3월 고용보조지표3(확장실업률)로 ETG 계산 예시

통계청 고용동향(2025년 3월) 통계표에서 전체 고용보조지표3(확장실업률) 은 2024년 3월 9.1%, 2025년 3월 9.0%로 제시된다. 같은 표에서 청년층(15~29세) 확장실업률은 2024년 3월 16.2% → 2025년 3월 17.3%로 상승했다. 여기서 ETG(=확장실업률−실업률)를 계산하면 “실업률이 크게 흔들리지 않아도” 청년층 체감 유휴가 악화되는 구간이 드러난다. 즉, ETG가 커지는 달은 ‘고용시장의 체감 한파’일 가능성이 높고, 소비·구직 전략을 보수적으로 조정할 근거가 생긴다.

지역 사례(시·군·구): 경기도 의왕시 고용률로 ‘지역 온도차’ 읽기

전국 수치가 좋아도 “내가 사는 곳”의 체감은 다를 수 있다. 이때는 통계청 KOSIS의 지역별고용조사(시군구 단위)를 붙이면 된다. KOSIS 표(시군구/연령별 취업자 및 고용률)에서 경기도 의왕시의 고용률이 항목별로 제시된다(예: ‘전체 고용률’과 ‘15~64세 고용률’처럼 연령 기준이 갈린다).

실전에서는 전국 발표(월간)로 방향을 잡고, 시군구(지역별고용조사)로 “내 지역이 선행/후행 중인지”를 확인한다. 전국 고용률이 올랐는데 의왕시의 15~64세 고용률이 정체라면, 그 지역은 업종 재편·통근권 변화·구직 포기 등 구조 요인을 의심해야 한다. 반대로 전국이 흔들려도 지역 고용률이 견조하면, 가계의 소비·주거 의사결정(지출 방어 강도)을 과도하게 높일 필요가 줄어든다.

즉시 실행: 오늘 발표를 “3분 루틴”으로 해석하는 방법(공식 경로 포함)

아래 루틴은 매월 발표일에 그대로 반복한다. (분량을 줄이지 말고 그대로 수행하는 것이 핵심이다.)

  1. 통계청 보도자료(고용동향)로 들어가서 ‘15~64세 고용률’, ‘실업률’, ‘취업자 증감(천명)’을 먼저 적는다. 예: 2025년 11월은 15~64세 고용률 70.2%, 실업률 2.2%, 취업자 29,046천명(+225천명).
  2. 고용노동부 분석(있으면) 15세 이상 고용률과 참가율을 함께 적어 “분모 변화”를 잡는다(예: 2025년 11월 고용률 63.4%, 참가율 64.8%).
  3. ETG 계산을 위해 통계표의 고용보조지표3(확장실업률)을 확인한다. 해당 월 수치가 있으면 ETG=확장실업률−실업률로 계산해 메모한다.
  4. 마지막으로 sec2의 판단 요약 표에서 내 조합에 해당하는 행을 고르고, 행동 결론을 1줄로 적는다. 예: “실업률 안정+ETG 상승 → 6~12개월 현금흐름 방어”.

심화: ‘좋은 고용’과 ‘나쁜 고용’을 가르는 구조화 체크(ETG 결합)

  1. 표면 안정 함정(실업률만 낮은 경우)
    ETG가 확대되는지 확인하고, ETG↑면 소비·부채 확장을 보수적으로.
  2. 참가율 함정(실업률 상승이 꼭 악재가 아닌 경우)
    참가율↑와 취업자 증가가 동반이면 ‘재진입’ 신호일 수 있어 업종별 증감까지 보고 판단.
  3. 청년 온도차(전체가 좋아도 청년이 얼어붙는 경우)
    청년 확장실업률이 2024년 3월 16.2% → 2025년 3월 17.3%로 상승한 것처럼 체감 유휴가 악화될 수 있다. 이때는 스킬 투자 우선순위를 재정렬.
  4. 지역 온도차(전국과 내 지역이 다르게 움직이는 경우)
    KOSIS 시군구 고용률(예: 의왕시)로 전국 대비 선행/후행을 점검하고 고정비 확장 강도를 조정.

체크리스트: 다음 발표일에 그대로 복붙해 쓰는 8문장

  • (1) 이번 달 15~64세 고용률은 __% (전년동월 대비 __%p)
  • (2) 이번 달 실업률은 __% (전년동월 대비 __%p)
  • (3) 취업자 수는 __천명, 증감은 __천명
  • (4) 참가율은 __% (가능하면 기록)
  • (5) 확장실업률(고용보조지표3)은 __%
  • (6) ETG=확장실업률−실업률= __%p
  • (7) 전국 대비 우리 시·군·구 고용률은 __%
  • (8) 결론: (sec2 표에서 고른 행) → 다음 3개월 행동은 “__”