국가데이터처가 2026년 9월 30일 발표한 「2026년 8월 산업활동동향」에서 8월 전산업생산은 전월보다 1.3%, 소매판매는 1.8%, 설비투자는 9.5% 줄었습니다. 생산·소비·투자가 한꺼번에 줄었다는 기사가 나온 달입니다. 그런데 같은 자료의 마지막 줄에는 현재 경기를 보여 준다는 동행종합지수 순환변동치가 101.7로 0.5포인트 올랐다고 적혀 있습니다.
둘 중 하나가 잘못된 것은 아닙니다. 두 숫자는 서로 다른 지표를, 다른 방식으로 손질해서, 다른 단위로 보여 줍니다. 이 글을 읽고 나면 보도자료의 구성지표 표만 보고 이런 엇갈림이 어디서 생겼는지 짚을 수 있고, 0.6%와 0.5p가 왜 다른 숫자인지 설명할 수 있습니다.
동행종합지수에 들어가는 일곱 지표
한국은행 「경제금융용어 800선」(2026, 13·102쪽)은 경기종합지수를 여러 경제지표를 골라 계절·불규칙 요인을 걷어 내고 진폭을 맞춘 뒤 하나로 합친 지수로 설명합니다. 이 가운데 지금의 경기와 함께 움직이는 것이 동행종합지수이고, 재료는 일곱 개입니다. 광공업생산지수, 도소매업을 뺀 서비스업생산지수, 건설기성액, 소매판매액지수, 내수출하지수, 수입액, 비농림어업취업자수입니다. 수입액은 달러 기준 수입물가지수로 나눠 물량에 가깝게 바꾼 값을 씁니다.
여기서 첫 번째 엇갈림이 보입니다. 8월에 9.5% 줄어 눈에 띈 설비투자는 동행종합지수의 구성지표가 아닙니다. 반대로 헤드라인 기사에 잘 나오지 않는 수입액과 내수출하지수는 동행지수 안에 들어 있고, 8월에 각각 2.5%, 1.1% 늘었습니다.
경제 노트
같은 8월, 전월비가 두 가지
헤드라인은 계절조정 전월비, 동행지수에는 불규칙요인까지 뺀 전월비
광공업생산
- 헤드라인(계절조정) −4.8%
- 동행지수 구성지표 +0.7%
- 자동차 생산 −24.8%가 끼인 달
소매판매
- 헤드라인 −1.8% → 구성지표 −0.6%
- 일곱 구성지표 가운데 유일한 감소
설비투자
- 헤드라인 −9.5%
- 동행지수 구성지표가 아님
나머지 구성지표
- 수입액 +2.5% · 내수출하 +1.1%
- 건설기성 +1.6% · 취업자 +0.3%
자료: 국가데이터처 「2026년 8월 산업활동동향」(2026-09-30) 2~5·38쪽. 8월은 잠정치입니다.
같은 광공업생산이 −4.8%와 +0.7%
더 큰 차이는 같은 지표 안에서 생깁니다. 헤드라인의 광공업생산은 계절조정 계열로 전월보다 4.8% 줄었습니다. 자동차 생산이 24.8% 줄어든 영향이 컸고, 국가데이터처는 발표 브리핑에서 완성차 업체의 여름휴가가 8월 초에 몰린 점을 이유로 들었습니다. 그런데 보도자료 38쪽 동행종합지수 구성지표 표에서 광공업생산지수의 8월 전월비는 +0.7%입니다.
표 아래 주석이 이유를 말해 줍니다. 구성지표의 전월비는 계절요인뿐 아니라 불규칙요인까지 걷어 낸 수치라서 원계열이나 계절조정 계열의 전월비와 다르다는 것입니다. 통계작성개요에는 종합지수를 만들 때 계절조정을 한 뒤 3~4개월 말항이동평균으로 불규칙요인을 없앤다고 적혀 있습니다. 말항이동평균은 이번 달까지 최근 몇 달을 평균하는 방식이라, 한 달에만 생긴 구덩이는 평균 속에서 얕아집니다.
경제 노트
한 달짜리 구덩이를 평균이 메우는 방식
가상의 생산지수 · 단순 3개월 평균으로 본 원리
가상 지수
- 100 → 100 → 100 → 94 → 100
- 넷째 달 휴가로 −6.0%, 다음 달 +6.4%
최근 3개월 평균
(100 + 100 + 94) / 3 = 98.0- 셋째~다섯째 달 평균 100.0 → 98.0 → 98.0
- 전월비 −2.0%, 0.0%
차이
- −6.0%의 충격이 −2.0%로 줄고
- 되돌림 +6.4%도 사라짐
- 실제 작성은 계절조정 후 3~4개월 말항이동평균
모든 숫자는 설명을 위한 가상 예입니다. 공식 이동평균의 가중치는 보도자료에 없어 단순평균으로 대신했습니다.
가상 예에서 지수가 한 달만 6% 떨어졌다가 돌아오면, 최근 3개월 단순평균은 2%만 내려가고 다음 달 반등도 드러나지 않습니다. 다만 실제 작성에 쓰는 가중치와 세부 절차는 보도자료에 나와 있지 않습니다. 그래서 이 단순평균으로 공표값 +0.7%를 그대로 다시 만들 수는 없고, 휴가처럼 한 달에 몰린 충격이 왜 작게 반영되는지 원리만 보여 줍니다. 소매판매도 같은 손질을 거치면서 헤드라인 −1.8%가 구성지표 −0.6%로 줄었습니다.
변동폭으로 나누면 보이는 것
구성지표 표에는 ‘변동폭’이라는 열이 하나 더 있습니다. 각 지표의 2010~2025년 월별 증감률 표준편차입니다. 평소 크게 출렁이는 지표와 거의 움직이지 않는 지표를 같은 저울에 올리려면, 각 변화를 그 지표의 평소 출렁임으로 나눠 보는 것이 자연스럽습니다. 용어집이 말하는 ‘진폭의 표준화’가 이런 생각입니다.
공표된 숫자만으로 직접 나눠 볼 수 있습니다. 취업자 수는 0.3 ÷ 0.219 = 1.37, 건설기성액은 1.6 ÷ 1.473 = 1.09입니다. 취업자 수의 0.3% 증가가 건설기성의 1.6% 증가보다 큰 신호가 되는 셈입니다. 일곱 개를 모두 나누면 수입액 2.16, 내수출하 1.43, 취업자 1.37, 건설기성 1.09, 광공업 0.78, 서비스업 0.20, 소매판매 −0.77입니다. 여섯이 플러스이고 소매판매 하나만 마이너스입니다. 보도자료가 “소매판매액지수가 감소하였으나 수입액, 내수출하지수 등이 증가”했다고 요약한 순서와도 맞습니다.
경제 노트
늘 조용한 지표의 0.3%는 큰 신호
8월 구성지표 전월비 ÷ 변동폭(2010~2025년 표준편차)
입력: 공표된 전월비와 변동폭
- 수입액 2.5 / 1.158 · 내수출하 1.1 / 0.771
- 취업자 0.3 / 0.219 · 건설기성 1.6 / 1.473
- 광공업 0.7 / 0.901 · 서비스업 0.1 / 0.512
- 소매판매 −0.6 / 0.775
나누면(소수 둘째 자리 반올림)
0.3 / 0.219 = 1.37- 수입액 2.16 · 내수출하 1.43 · 취업자 1.37
- 건설기성 1.09 · 광공업 0.78 · 서비스업 0.20
- 소매판매 −0.77
읽는 법
- 이 계산에선 취업자 +0.3%가 건설기성 +1.6%보다 큰 신호
- 양수 여섯, 음수는 소매판매 하나
- 공식 합성은 추가 조정을 거쳐 +0.6%
입력값: 「2026년 8월 산업활동동향」 38쪽. 나눗셈은 이 글의 계산이며 공식 합성 산식이 아닙니다.
이 나눗셈은 설명을 위한 계산이고 공식 합성 산식이 아닙니다. 일곱 값을 단순평균하면 원래 전월비는 0.81%, 나눈 값은 0.89가 나오지만 공표된 동행종합지수 상승률은 0.6%입니다. 실제 합성에는 추가 조정 단계가 있어 결과가 다릅니다. 이 계산으로 얻을 수 있는 것은 방향과 기여의 크기를 가늠하는 눈입니다.
0.6%와 0.5p는 다른 단위
동행종합지수 자체는 2020년을 100으로 둔 지수이고, 7월 118.1에서 8월 118.8로 올랐습니다. 118.8 ÷ 118.1 = 1.0059이니 0.6% 상승입니다. 순환변동치는 이 지수에서 장기 추세를 걷어 낸 값입니다. 국가데이터처는 국면평균법(PAT)으로 추세를 뽑는다고 밝히고 있습니다. 100이 추세 수준이고, 101.7은 추세보다 위에 있다는 뜻입니다. 이 값의 변화는 퍼센트가 아니라 포인트로 적습니다. 101.2에서 101.7이 되었으니 0.5p입니다.
한국은행 ECOS에서 2026년 10월 5일 조회한 계열로는 101.7이 2010년 1월 이후 가장 높은 값이고, 2020년 5월의 96.3이 이 기간의 바닥입니다. 다만 동행종합지수는 최근 3개월이 잠정치이고, 국가데이터처는 순환변동치의 최근 2~3년 값이 추정치라는 점에 유의하라고 안내합니다. 같은 안내에서 국면은 지표가 대체로 두 분기 이상 한 방향으로 움직이는지로 판단한다고 설명하니, 한 달의 0.5p만으로 국면을 말하기는 이릅니다. 같은 자료에서 앞으로의 국면을 예고하는 선행종합지수 순환변동치는 104.2로 0.1p 내렸습니다.
다음 발표에서 먼저 볼 곳
9월 산업활동동향은 10월 30일에 나올 예정입니다. 헤드라인과 순환변동치가 또 엇갈린다면, 기사보다 보도자료의 동행종합지수 구성지표 표를 먼저 펴 보는 것이 빠릅니다. 일곱 지표의 전월비 부호를 세고, 변동폭으로 나눠 어느 지표가 크게 움직였는지 확인하고, 헤드라인과 숫자가 크게 다른 지표가 있으면 한 달에 몰린 일이 있었는지 찾아보면 됩니다. 이 세 가지를 확인하면 ‘트리플 감소’와 ‘경기 상승’이 같은 날 나온 이유를 스스로 설명할 수 있습니다.
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