NAIRU와 자연실업률: 추정 기준과 실업률 격차 읽는 법

미국의 대표 실업률 지표인 U-3는 현재인구조사에서 실업자로 분류된 사람을 노동력으로 나누어 계산하는 관측 기반 통계입니다. 하지만 NAIRU나 자연실업률은 매달 조사표에서 직접 세는 인구가 아닙니다. 경제가 어느 정도의 구직·이직과 일자리 재배치를 겪으면서도 물가상승률이 계속 가속하지 않을지를 설명하려고 만든 모형상의 기준입니다. NAIRU와 자연실업률은 미국의 통계 계열 이름이 아니라 여러 나라의 노동·물가 자료에 적용할 수 있는 넓은 모형 개념입니다.

따라서 U-3 발표에 특정 숫자가 실렸다고 해서 그 숫자가 NAIRU와 같은 것은 아닙니다. U-3는 조사 기준에 따라 집계한 실제 실업률이고, NAIRU는 이론 및 통계 모형에서 추정한 비교값입니다. 두 수치가 모두 백분율로 표시된다고 해서 관측 수준이 같은 것은 아닙니다. 이 글의 예시는 미국 U-3 수치와 가상의 추정치를 비교하지만, 계산 구조는 다른 국가 자료에도 적용할 수 있습니다. 단, 실업 통계의 조사 기준은 국가마다 다르므로 정의를 먼저 맞춰야 합니다.

그래서 “실업률이 4%대”라는 문장만으로 노동시장이 과열인지, 균형인지, 느슨한지 판단하기는 어렵습니다. 해당 수치가 어느 나라의 어느 조사에서 나온 것인지 먼저 알아야 하고, 나중에 비교할 기준 역시 같은 시기와 노동시장에 맞아야 합니다. 자연실업률이나 NAIRU가 U-3와 같은 종류의 통계라고 오해하면, 계산된 격차도 관측 사실처럼 받아들이게 됩니다. 하지만 격차에는 보이지 않는 기준을 추정한 모형의 판단이 포함됩니다.

NAIRU는 “인플레이션을 가속하지 않는 실업률”이라는 뜻입니다. 교과서식 설명에서는 실업률이 NAIRU보다 낮을 때 물가상승 압력이 커지고, 높을 때 압력이 줄 수 있다고 말합니다. 하지만 이는 기대 인플레이션, 공급 충격, 임금·가격 조정 방식 등 나머지 조건을 명시해야 하는 모형의 해석입니다. NAIRU라는 숫자 하나만으로 다음 물가 움직임을 예측할 수는 없습니다.

“자연실업률”은 경제의 구조와 노동시장 마찰에서 생기는 실업을 강조하는 표현입니다. 연방준비제도 이사였던 프레더릭 미시킨은 두 용어가 자주 바꿔 쓰이지만 미묘한 차이가 있다고 설명했습니다. 자연실업률은 인플레이션이 장기 기대 수준으로 향하는 실업률을 뜻하고, 원래 의미의 NAIRU는 인플레이션이 위나 아래로 움직이려는 경향이 없는 실업률을 가리킵니다. 충격의 종류에 따라 두 개념이 어긋날 수 있다는 점도 덧붙였습니다. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

미 의회예산처(CBO)는 2023년 발표 자료에서 “비경기적 실업률”을 총수요 변동을 제외한 모든 원인에서 비롯되는 실업률로 정의합니다. 이 운영상 정의와 발표 자료에 소개된 추정법은 CBO의 분석 틀에 속합니다. 다른 기관이나 연구자는 다른 기간과 목적에 따라 구조적 실업률이나 NAIRU를 추정할 수 있습니다. 이름만 보고 같은 계열이라고 가정하지 말고 출처의 정의를 확인하세요. {source:cboNoncyclicalRate2023}

추정 기간이 짧은지 긴지도 함께 봐야 합니다. 단기 기준은 일시적인 채용·구직 마찰이나 경기 회복 과정의 움직임을 더 크게 반영할 수 있고, 장기 기준은 인구 구성과 노동시장 제도의 지속적인 변화를 다루려 할 수 있습니다. 그러므로 같은 기관 안에서도 서로 다른 시점과 목적의 수치를 하나의 고정된 “정상 실업률”로 합치면 안 됩니다. 값이 달라 보일 때는 먼저 추정 기간과 용도를 비교해야 하며, 이름이 비슷하다는 이유만으로 서로 대체 가능한 입력값이라고 가정해서도 안 됩니다.

일자리를 찾는 데 걸리는 시간은 노동시장이 잘 작동해도 남을 수 있습니다. 한 일자리를 그만두고 더 맞는 자리를 찾는 사람, 졸업 후 첫 일자리를 찾는 사람, 폐업이나 기술 변화로 다른 직종으로 옮기는 사람은 서로 다른 이유로 구직합니다. 기업도 새 일자리를 만들고 기존 일자리를 없애며, 구직자와 공석이 서로 맞는 데는 시간이 듭니다.

CBO의 2007년 워킹페이퍼는 자연실업률에 영향을 주는 요인으로 일자리 생성과 소멸, 일자리 간 이동, 실업자와 공석을 연결하는 속도를 듭니다. 노동자와 일자리의 특성, 매칭 과정의 효율도 관련됩니다. 노동력의 연령 구성이나 산업 구조가 달라지면 같은 경기 여건에서도 집계 실업률과 기준 추정치가 달라질 수 있습니다. {source:cboNaturalRate2007}

이 설명은 사람이나 직업을 “자연스럽게 실업 상태인 집단”으로 구분한다는 뜻이 아닙니다. 경기적 요인과 구조적 요인을 실업자 개인의 사유만으로 깔끔하게 나눌 수도 없습니다. 총수요가 약해지면 구직 기간이 길어지고, 그 경험이 기능·지역·채용 관행과 맞물려 일자리 매칭을 더 어렵게 할 수 있습니다. 실업 기준은 노동시장 전체를 설명하는 모형의 결과이지, 모든 사람의 상황을 판정하는 꼬리표가 아닙니다.

같은 이유로 구조적 실업을 노동자가 바뀌면 해결되는 문제라고 단순화할 수도 없습니다. 기업의 채용 요건, 훈련 기회의 접근성, 지역별 주거비와 이동 여건, 산업별 일자리 변화가 구직과 채용의 연결 속도에 영향을 줍니다. 연령 구성이나 구직 방식이 변하면 집계된 실업률도 달라질 수 있습니다. 따라서 “자연적” 또는 “비경기적”이라는 말은 실업이 바람직하다거나 정책으로 바꿀 수 없다는 판단이 아니라, 모형에서 어떤 원인을 경기적 수요 변화와 구분하는지 나타내는 표현입니다.

한 가지 방법은 인플레이션과 실업률의 관계를 추정하는 것입니다. 기대 인플레이션이나 공급 요인의 영향을 함께 고려한 필립스 곡선에서, 물가가 지속적으로 오르거나 내리지 않는 실업률 수준을 역산합니다. 이 접근은 그 시기의 관계가 추정에 충분히 안정적인지, 물가 기대와 공급 충격을 잘 설명했는지에 민감합니다. 모형에 변수를 추가하거나 기간을 바꾸면 결과도 바뀔 수 있습니다.

2023년 CBO 발표 자료는 516개 인구 집단의 기준 실업률을 각 집단이 노동력에서 차지하는 비중으로 가중하는 방법을 설명합니다. 같은 자료는 물가가 안정적이었던 기간을 활용해 집단별 비관측 추세와 경기 성분을 나누는 대안도 소개했지만, 당시에는 계속 평가 중이었습니다. 이는 해당 시점 CBO의 방법과 검토 상황을 보여주는 사례이지, 확정된 새 기준이나 보편적인 공식이 아닙니다. {source:cboNoncyclicalRate2023}

추정 기관은 이런 값을 전망의 기준점, 실업률 격차 계산, 물가·참여율 등 거시경제 방정식의 입력으로 활용할 수 있습니다. 그러나 다른 기관이 다른 질문을 풀기 위해 만든 기준값과 나란히 놓을 때는 기간, 자료, 모형을 함께 비교해야 합니다. 같은 이름이나 같은 소수점 자릿수가 방법론의 동일성을 보장하지 않습니다.

필립스 곡선 접근은 실업과 물가의 경험적 관계를 활용하지만, 그 관계가 기간 내내 안정적이라고 가정할 수는 없습니다. 기대 인플레이션의 측정, 에너지·수입 가격 충격의 처리, 임금과 물가가 조정되는 속도에 따라 기준 추정이 달라질 수 있습니다. 인구집단을 나누는 방법도 구성비를 어떤 자료에서 가져오는지, 추세와 경기 성분을 얼마나 부드럽게 분리하는지에 영향을 받습니다. 그러므로 보고서의 기준 수치를 읽을 때는 그 값이 어떻게 만들어졌는지 요약한 방법 설명을 함께 살피는 편이 좋습니다.

이 글에서는 실업률 격차를 다음처럼 정의합니다.

실업률 격차 = 관측 실업률 − 추정 기준 실업률

기준보다 실제 실업률이 높으면 격차는 양수입니다. 반대로 실제 실업률이 기준보다 낮으면 음수입니다. 다른 보고서가 “기준 실업률에서 실제 실업률을 뺀 값”을 쓰면 부호가 반대이므로, 값만 비교하지 말고 계산 방향을 확인하세요. 퍼센트와 퍼센트포인트도 구분해야 합니다. 두 실업률의 차이는 퍼센트포인트로 말합니다.

가상의 U-3가 4.6%라고 해 보겠습니다. 한 기관의 기준 추정치가 4.2%라면 격차는 4.6% − 4.2% = +0.4%포인트입니다. 다른 모형이 기준을 5.0%로 추정하면 4.6% − 5.0% = −0.4%포인트입니다. 관측 실업률은 똑같은데 기준 추정치에 따라 격차의 부호가 반대가 됩니다.

이 예에서 4.2%와 5.0%는 차이를 설명하려고 만든 가상의 입력이며 현재 미국의 추정치가 아닙니다. 양의 격차만으로 물가 하락을 예상하거나 음의 격차만으로 인플레이션 가속을 단정해서는 안 됩니다. 격차는 어떤 기준과 비교했는지를 보여줄 뿐이며, 두 기준 추정치 중 어느 하나도 그 자체로 인플레이션 전망은 아닙니다.

여기서 −0.4%포인트를 “실업자가 0.4% 줄었다”라고 바꾸어 말하면 의미가 달라집니다. U-3는 실업자 수를 노동력으로 나눈 비율이고, 실업률 격차는 그 비율과 추정 기준 비율의 차이입니다. 이를 사람 수로 바꾸려면 같은 기간과 모집단에 맞는 노동력 규모가 추가로 필요합니다. 기준 추정치만으로 새 일자리가 몇 개 생겼는지, 또는 실업자가 얼마나 늘었는지를 역산할 수는 없습니다.

자연실업률은 노동시장 구조와 모형상의 관계를 추론해 얻으므로 확실한 한 점으로 측정하기 어렵습니다. 프레더릭 미시킨은 NAIRU 추정의 통계적 불확실성이 크며, 단독 추정치는 실시간으로 물가 압력을 판단하는 데 제한적이라고 설명했습니다. 어떤 변수를 넣었는지, 기대 인플레이션을 어떻게 측정했는지, 구조 변화가 있었는지에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

연준 의장 제롬 파월은 실제 정책결정자가 당시 알 수 있었던 실시간 자연실업률 평가와 수십 년 뒤의 자료로 다시 평가한 값이 크게 달라질 수 있다고 설명했습니다. 자연실업률 추정은 새 자료에 맞춰 수정될 수 있으며, 불확실한 기준을 정확한 위치를 아는 것처럼 다루면 정책 판단이 흔들릴 수 있습니다. 파월의 사례는 실시간 자료와 사후 평가를 비교하는 역사적 논의이지, 모든 물가 변화를 실업률 기준 하나로 설명한다는 주장은 아닙니다. {source:fedPowellMonetaryPolicyChangingEconomy2018}

새 관측치가 추가되거나 분석에 사용하는 자료의 기준 시점(자료 빈티지)이 달라지면 과거의 추정치가 바뀔 수 있습니다. 모형이나 정의의 선택을 바꾸어도 기준값과 격차가 달라질 수 있습니다. 따라서 오늘 발표된 그래프의 수치가 당시 정책 담당자가 이용할 수 있었던 추정치와 다를 수 있습니다.

“자연”이라는 말은 피할 수 없는 실업률이나 사회적으로 바람직한 수준을 뜻하는 것처럼 들릴 수 있지만, 그런 의미는 아닙니다. 완전고용은 실업률 0%를 뜻하지 않으며, NAIRU 추정치 하나나 모든 나라에 통하는 단일 비율과 같은 말도 아닙니다. NAIRU는 특정 경제와 기간, 추정 방법에 따라 달라지는 분석 기준이지, 모두가 따라야 할 목표가 아닙니다.

정책 담당자는 완전고용 여부를 판단할 때 실업률과 추정 기준의 차이뿐 아니라 임금 상승, 구인난, 근로시간, 이직과 채용, 노동력참가율도 함께 살펴볼 수 있습니다. 실업률이 추정 기준보다 낮아도 물가가 예상과 다르게 움직일 수 있고, 그 반대도 가능합니다. 차이를 설명하려면 수요뿐 아니라 공급 충격과 기대, 노동시장의 변화도 봐야 합니다.

보고서에서 NAIRU, 자연실업률, 또는 비경기적 실업률을 보게 되면 먼저 출처가 정의한 이름과 기간을 확인하세요. 그 다음 관측 실업률이 어떤 조사와 모집단에 기반하는지, 기준 추정치가 어느 시점에 발표되었는지, 계산한 격차가 실제에서 기준을 빼는지 반대인지 살펴보세요. 모형의 불확실성 범위나 대안 추정치가 있으면 함께 비교하고, 물가나 임금이 격차와 같은 방향으로 움직였는지도 따로 확인하는 편이 좋습니다.

필립스 곡선 안내는 실업과 인플레이션의 모형 관계 및 기대·공급 충격을, U-3와 U-6 실업률 비교는 미국 실업자 분류 기준을 설명합니다. 베버리지 곡선 안내는 구인과 실업자의 매칭 관계를 다룹니다. 세 글은 각각 다른 질문에 답하며, 어느 하나도 보이지 않는 자연실업률을 직접 측정하지는 않습니다.

출처가 점추정치만 제시하고 신뢰구간이나 대안 모형을 공개하지 않는다면, 숫자를 확정값처럼 쓰지 않는 편이 좋습니다. 인용할 때는 기관, 발표 날짜, 정의, 추정 기간과 모델을 함께 적고, 그 값을 이용해 계산한 실업률 격차도 “해당 추정치 기준”이라고 밝혀야 합니다. 그러면 추정치가 나중에 수정되더라도 독자는 실제 U-3 통계와 분석상의 기준선을 구분할 수 있습니다.