기후위기 시대에 위험기상이 점점 더 자주, 더 강하게 발생하면서 날씨예보의 중요성도 높아지고 있다. 특히 대부분의 기상재해가 물 현상에 의해 나타나는 만큼 강수유무에 대한 예보가 중요해지고 있다. 그렇다면 그 가치는 얼마나 될까? 본 연구를 통해 기상청 강수유무 예보의 경제학적 가치를 추정하였다. ‘동네예보’는 2∼3일 후의 날씨를 예측하여 국민의 일상부터 방재대응까지, 사회에 가장 큰 영향을 주는 기상청의 대표적인 날씨예보 서비스이다. 동네예보의 생산비용을 추정하기 위해 기상청의 2022년도 세출예산을 분석하였다. 먼저 인건비와 기본경비는 부서별 사무분장을 근거로 예보현업에 직간접적으로 관여하는 인원의 비율을 도출해 분석하였다. 주요사업비는 세부사업 단위에서 예산서를 근거로 분석하였다. 그 결과 예보생산원가는 연간 총 1,613.1억 원으로 분석되었다. 이는 기상청의 2022년도 총 세출예산의 35.6%이다. 편익을 분석하기 위해 먼저 비용-손실 ...
기후위기 시대에 위험기상이 점점 더 자주, 더 강하게 발생하면서 날씨예보의 중요성도 높아지고 있다. 특히 대부분의 기상재해가 물 현상에 의해 나타나는 만큼 강수유무에 대한 예보가 중요해지고 있다. 그렇다면 그 가치는 얼마나 될까? 본 연구를 통해 기상청 강수유무 예보의 경제학적 가치를 추정하였다. ‘동네예보’는 2∼3일 후의 날씨를 예측하여 국민의 일상부터 방재대응까지, 사회에 가장 큰 영향을 주는 기상청의 대표적인 날씨예보 서비스이다. 동네예보의 생산비용을 추정하기 위해 기상청의 2022년도 세출예산을 분석하였다. 먼저 인건비와 기본경비는 부서별 사무분장을 근거로 예보현업에 직간접적으로 관여하는 인원의 비율을 도출해 분석하였다. 주요사업비는 세부사업 단위에서 예산서를 근거로 분석하였다. 그 결과 예보생산원가는 연간 총 1,613.1억 원으로 분석되었다. 이는 기상청의 2022년도 총 세출예산의 35.6%이다. 편익을 분석하기 위해 먼저 비용-손실 의사결정 모델을 구성하였다. 먼저 강수의 예보유무와 관측유무에 따라 강수맞힘(Hit: h), 강수놓침(Miss: m), 빗나감(False alarm: f), 무강수맞힘(Correct negatives: cn)으로 구성된 2x2 매트릭스를 구성한다. 여기에 강수예보가 있을 경우 이에 대비하기 위한 일정한 비용(Cost: C), 강수가 예보 없이 관측될 경우 일정한 손실(Loss: L)이 발생한다고 가정하였다. 이 경우 예보를 활용할 때 비용-손실의 기댓값(Euse)은 E_use = C(h+f) + Lm가 된다. 반면 동네예보를 전혀 활용하지 않는 사람은 기후학적으로 연중 강수일수 비율(Ratio of Precipitation days: rp)에 따라 확률적으로 C, L이 발생한다고 가정한다. 이 경우의 비용-손실 기댓값(Eign)은 E_ign = C(rp) + L(1-rp)rp이다. 두 기댓값의 차이가 동네예보를 활용함으로써 감소된 비용-손실이므로, 이를 예보의 경제학적 가치(Value Of Forecast: VOF)로 추정한다. 즉, VOF = E_ign – E_use. 한편 경제학적 가치는 최소수용의사금액(Willingness To Accept: WTA)보다 최대지불의사금액(Willingness To Pay: WTP)이 더 잘 포착하는 것으로 알려져 있다. 그런데 L은 ‘예상치 못한 강수에 의한 손실’이므로 직접 묻는다면 WTA로 인식되어 과대평가될 우려가 있다. 이에 100% 정확한 가상의 예보를 가정하였다. 100% 예보의 경제학적 가치(VOF100)는 VOF_100 = L(1-rp)rp로 유도되고, 따라서 100% 예보에 대한 WTP를 묻는 것으로 L을 도출할 수 있게 된다. 그 결과 VOF = C[rp-(h+f)] + VOF_100[1-m/((1-rp)rp)]가 되고, 여기에 2021년 h, m, f와 기후값 rp를 적용하면, VOF = 0.167C + 0.820VOF_100. 이를 바탕으로 예비 설문조사를 거친 후 전국 18세 이상 성인남녀 1,000명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 VOF는 성인 1인당 월 5,827원(중앙값)으로 분석되었다. 이를 2022년 성인남녀 인구 약 4,663만 명으로 확장하면 연간 약 3조 2,606.1억 원으로 분석되었다. 종합하면 기상청이 제공하는 현재 수준의 강수유무 예보는 연간 생산원가가 1,613.1억 원인 반면 그에 따른 18세 이상 성인인 국민들의 경제학적 편익은 연간 3조 2,606.1억 원으로 분석되었다. 비용대비 편익(B/C)이 20.2로, 기상청의 강수유무 예보는 매우 예산효율적인 것으로 분석되었다. 본 연구는 모든 이산적 예측시스템에 응용·적용 가능한 확장성이 있다. 다만 C, VOF_100는 설문조사 시점의 기상·기후 조건에 영향을 받으므로 연구 신뢰도를 높이기 위해서는 엄밀한 조건에서 여러 번의 설문조사를 실시하는 등 추가연구가 필요하다.
기후위기 시대에 위험기상이 점점 더 자주, 더 강하게 발생하면서 날씨예보의 중요성도 높아지고 있다. 특히 대부분의 기상재해가 물 현상에 의해 나타나는 만큼 강수유무에 대한 예보가 중요해지고 있다. 그렇다면 그 가치는 얼마나 될까? 본 연구를 통해 기상청 강수유무 예보의 경제학적 가치를 추정하였다. ‘동네예보’는 2∼3일 후의 날씨를 예측하여 국민의 일상부터 방재대응까지, 사회에 가장 큰 영향을 주는 기상청의 대표적인 날씨예보 서비스이다. 동네예보의 생산비용을 추정하기 위해 기상청의 2022년도 세출예산을 분석하였다. 먼저 인건비와 기본경비는 부서별 사무분장을 근거로 예보현업에 직간접적으로 관여하는 인원의 비율을 도출해 분석하였다. 주요사업비는 세부사업 단위에서 예산서를 근거로 분석하였다. 그 결과 예보생산원가는 연간 총 1,613.1억 원으로 분석되었다. 이는 기상청의 2022년도 총 세출예산의 35.6%이다. 편익을 분석하기 위해 먼저 비용-손실 의사결정 모델을 구성하였다. 먼저 강수의 예보유무와 관측유무에 따라 강수맞힘(Hit: h), 강수놓침(Miss: m), 빗나감(False alarm: f), 무강수맞힘(Correct negatives: cn)으로 구성된 2x2 매트릭스를 구성한다. 여기에 강수예보가 있을 경우 이에 대비하기 위한 일정한 비용(Cost: C), 강수가 예보 없이 관측될 경우 일정한 손실(Loss: L)이 발생한다고 가정하였다. 이 경우 예보를 활용할 때 비용-손실의 기댓값(Euse)은 E_use = C(h+f) + Lm가 된다. 반면 동네예보를 전혀 활용하지 않는 사람은 기후학적으로 연중 강수일수 비율(Ratio of Precipitation days: rp)에 따라 확률적으로 C, L이 발생한다고 가정한다. 이 경우의 비용-손실 기댓값(Eign)은 E_ign = C(rp) + L(1-rp)rp이다. 두 기댓값의 차이가 동네예보를 활용함으로써 감소된 비용-손실이므로, 이를 예보의 경제학적 가치(Value Of Forecast: VOF)로 추정한다. 즉, VOF = E_ign – E_use. 한편 경제학적 가치는 최소수용의사금액(Willingness To Accept: WTA)보다 최대지불의사금액(Willingness To Pay: WTP)이 더 잘 포착하는 것으로 알려져 있다. 그런데 L은 ‘예상치 못한 강수에 의한 손실’이므로 직접 묻는다면 WTA로 인식되어 과대평가될 우려가 있다. 이에 100% 정확한 가상의 예보를 가정하였다. 100% 예보의 경제학적 가치(VOF100)는 VOF_100 = L(1-rp)rp로 유도되고, 따라서 100% 예보에 대한 WTP를 묻는 것으로 L을 도출할 수 있게 된다. 그 결과 VOF = C[rp-(h+f)] + VOF_100[1-m/((1-rp)rp)]가 되고, 여기에 2021년 h, m, f와 기후값 rp를 적용하면, VOF = 0.167C + 0.820VOF_100. 이를 바탕으로 예비 설문조사를 거친 후 전국 18세 이상 성인남녀 1,000명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 VOF는 성인 1인당 월 5,827원(중앙값)으로 분석되었다. 이를 2022년 성인남녀 인구 약 4,663만 명으로 확장하면 연간 약 3조 2,606.1억 원으로 분석되었다. 종합하면 기상청이 제공하는 현재 수준의 강수유무 예보는 연간 생산원가가 1,613.1억 원인 반면 그에 따른 18세 이상 성인인 국민들의 경제학적 편익은 연간 3조 2,606.1억 원으로 분석되었다. 비용대비 편익(B/C)이 20.2로, 기상청의 강수유무 예보는 매우 예산효율적인 것으로 분석되었다. 본 연구는 모든 이산적 예측시스템에 응용·적용 가능한 확장성이 있다. 다만 C, VOF_100는 설문조사 시점의 기상·기후 조건에 영향을 받으므로 연구 신뢰도를 높이기 위해서는 엄밀한 조건에서 여러 번의 설문조사를 실시하는 등 추가연구가 필요하다.
The importance of weather forecasts is increasing as dangerous weather occurs more frequently and more strongly in the era of the climate crisis. In particular, the prediction of precipitation is becoming more critical. This study aimed to estimate the economic value of the Korea Meteorological Admi...
The importance of weather forecasts is increasing as dangerous weather occurs more frequently and more strongly in the era of the climate crisis. In particular, the prediction of precipitation is becoming more critical. This study aimed to estimate the economic value of the Korea Meteorological Administration's precipitation forecast. A cost-loss decision-making model, which was a 2x2x2 matrix subject to whether precipitation is predicted and observed, was constructed to analyze the benefits. Here, this study assumed that a cost(C) occurs to predict precipitation, and a loss(L) occurs when precipitation is observed without a forecast. The expected value of cost-loss becomes E_use = C(h+f) + Lm when using the forecast. In contrast, when not using the forecast at all, it is assumed that C and L stochastically occur under the climatological ratio of precipitation days(rp). The expected cost-loss in this case is E_ign = C(rp) + L(1-rp)rp. Since the difference between the two expected values is the reduced cost-loss by using the forecast, it is estimated as the Value Of Forecast(VOF). That is, VOF = E_ign – E_use. Meanwhile, the economic value is better captured by Willingness To Pay (WTP) than by Willingness To Accept (WTA). However, as L is a loss caused by unexpected precipitation, there is a risk that L is perceived as WTA and overestimated if someone asks directly. For this reason, virtual forecasts with 100% accuracy had to be assumed. The economic value of the forecast with 100% accuracy(VOF100) is VOF_100 = L(1-rp)rp; therefore, it can be derived by asking the WTP for the forecast with 100% accuracy. As a result, equation VOF = C[rp-(h+f)] + VOF_100[1-m/((1-rp)rp)] was derived, and when 2021's h, m, f and rp were applied to this equation, VOF = 0.167C + 0.820VOF_100 were derived. Based on these, a survey targeting 1,000 adults was conducted nationwide, and VOF was analyzed at 4.75 USD per adult per month(median). When this result was expanded to about 46.6 million adults in Korea in 2022, the total VOF was analyzed to be about 2.7 billion USD per year. Considering that the precipitation product cost of the KMA is 131 Million USD per year, the cost-benefit ratio(B/C) was analyzed to be 20.2. This result accounts for the budget efficiency of the precipitation forecast by the KMA.
The importance of weather forecasts is increasing as dangerous weather occurs more frequently and more strongly in the era of the climate crisis. In particular, the prediction of precipitation is becoming more critical. This study aimed to estimate the economic value of the Korea Meteorological Administration's precipitation forecast. A cost-loss decision-making model, which was a 2x2x2 matrix subject to whether precipitation is predicted and observed, was constructed to analyze the benefits. Here, this study assumed that a cost(C) occurs to predict precipitation, and a loss(L) occurs when precipitation is observed without a forecast. The expected value of cost-loss becomes E_use = C(h+f) + Lm when using the forecast. In contrast, when not using the forecast at all, it is assumed that C and L stochastically occur under the climatological ratio of precipitation days(rp). The expected cost-loss in this case is E_ign = C(rp) + L(1-rp)rp. Since the difference between the two expected values is the reduced cost-loss by using the forecast, it is estimated as the Value Of Forecast(VOF). That is, VOF = E_ign – E_use. Meanwhile, the economic value is better captured by Willingness To Pay (WTP) than by Willingness To Accept (WTA). However, as L is a loss caused by unexpected precipitation, there is a risk that L is perceived as WTA and overestimated if someone asks directly. For this reason, virtual forecasts with 100% accuracy had to be assumed. The economic value of the forecast with 100% accuracy(VOF100) is VOF_100 = L(1-rp)rp; therefore, it can be derived by asking the WTP for the forecast with 100% accuracy. As a result, equation VOF = C[rp-(h+f)] + VOF_100[1-m/((1-rp)rp)] was derived, and when 2021's h, m, f and rp were applied to this equation, VOF = 0.167C + 0.820VOF_100 were derived. Based on these, a survey targeting 1,000 adults was conducted nationwide, and VOF was analyzed at 4.75 USD per adult per month(median). When this result was expanded to about 46.6 million adults in Korea in 2022, the total VOF was analyzed to be about 2.7 billion USD per year. Considering that the precipitation product cost of the KMA is 131 Million USD per year, the cost-benefit ratio(B/C) was analyzed to be 20.2. This result accounts for the budget efficiency of the precipitation forecast by the KMA.
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