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본 연구에서는 세수추계의 정확도에 대한 수요가 증대함에 따라 향후 세수추계 방법을 개선하기 위해 이전의 세수추계에서 나타난 오차에 대해 분석하였다. 행정부와 국회예산정책처의 자료를 사용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 기관 및 시점 간의 비교를 위해서는 오차의 정확도를 측정하는 지표로 결산대비 오차율을 사용할 필요가 있다. 왜냐하면 이러한 지표로 살펴본 우리나라의 세수추계 오차는 지속적으로 감소하고 편의가 없었기 때문이다. 그러나 소득세·상속증여세·인지세와 같이 과표가 다양하거나 거래건수를 예상하기 힘든 경우는 세수전망오차가 증가해 왔다. 소득세와 같이 전체 국세에서 차지하는 비중이 상당히 큰 경우에도 오차율이 작지 않은 것은 관련 통계의 정비와 세수추계 모형의 개선이 시급하다는 것을 보여준다. 둘째, 오차를 원인별로 분류했을 때, 우리나라에서는 경제에 대한 가정 등 전제조건 의한 오차는 전체 오차의 약 20%를 차지하였으며 나머지는 기술적 원인에 의한 모형 오차였다. 회귀분석은 단년도 예산을 편성할 때보다는 장기적인 추세를 반영하는 데 더 적합하기 때문에 모형 오차를 줄이기 위해서는 탄력성에 관한 연구가 필요하다.

This paper evaluates whether revenue forecasts made by the ministry of strategy and finance in Korea have been biased and divide the discrepancies between the levels specified in the budget resolution and the actual outcomes into three categories: policy, economic, and technical. First, we show that the mean absolute percentage errors(MAPE) of total taxes have been reduced since 1970, although those of income tax, inheritance tax, gift tax and stamp tax haven't. The forecasts by the administration are unbiased. Second, as we categorize the error by the cause, the most of errors were come from technical reason rather than economic reason. We should do more research on flexibility and use the micro-simulation method to improve the accuracy of revenue forecasting.

세입예측오차는 효율적인 재정운영을 위해 반드시 넘어서야 하는 문제로서, 과도한 예 측오차는 예산의 기능을 왜곡하고 재정운영의 효율성을 저하시킴으로써 전반적인 재정운 영에 대한 신뢰도를 잃어버리게 한다. 이 연구는 지방정부들이 세입예측오차를 감소시키 기 위한 노력에 일조하기 위해 다양한 세입들의 예측오차를 분석함으로써 세입예측오차 감소를 위한 합리적인 접근방법을 도출하고자 했다. 본 연구는 지방세 예측오차 분석에 만 치중하는 기존 연구경향에서 탈피해 지방정부의 재원을 자주재원, 의존재원, 그리고 임시적 세외수익으로 분리한 후 각각의 세입별 세입예측오차 분석을 시도했다. 분석 결 과에 따르면 과소 예측경향은 자주재원과 임시적 세외수익, 그리고 의존재원인 교부세와 조정교부금에서 발견되었다. 반면에 의존재원인 국고보조금 및 시도비보조금에선 주로 과대 예측경향이 발견되었다. 테일 오차분해기법을 응용해 세입별 예측오차를 평균오차 비율, 분석기법오차비율, 그리고 임의오차비율로 나누어 본 결과, 세입 종류에 따라 높은 비율을 차지하는 오차의 유형은 다르게 나타났지만 공통적으로 발견된 현상은 분석기법 상의 문제로 인한 오차비율은 대부분 낮은 비율로 나타났다. 이상의 결과는 지방정부가 예측오차를 감소시키기 위해 일괄적으로 새로운 분석기법을 개발·도입하기보단 테일 오 차분해에 근거해 맞춤식 오차감소 전략을 취하는 것이 바람직함을 알려준다.

For efficient local government's financial management, forecasting errors have been a serious problem to be solved. The revenue forecasting is the first step to make a budget so that incorrect forecasting prevents local governments from making a successful budget. Unlike previous studies focusing only on local taxes, we analyze various revenues such as local taxes, non-tax revenues, local share taxes, and subsidies. From the series of empirical tests, we find followings: Local governments underestimate their local taxes, non-tax revenues, and local share taxes while overestimate their subsidies given from upper level of government. In addition, by using Theil's error decomposition method, we decompose budget-forecasting error into three error components: mean, slope, and random components. The ratio of three error components changes according to the revenue types, which gives useful information for local governments trying to reduce their revenue forecasting errors.

본 연구는 애널리스트 커버리지와 애널리스트들의 영업이익 및 순이익 예측치의 예측오차, 그리고 이익추정치 변경시 시장영향력에 대한 관계를 실증분석하였다. 첫째, 특정기업을 커버하는 애널리스트 수와 이익예측 정확성간의 관계를 규명하고자 회귀분석을 실시한 결과, 매출액, 영업이익, 순이익 모두 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 나타내고 있다. 즉 애널리스트 커버리지 수가 많을수록 예측오차는 적은 것으로 나타났다. 둘째, 이익예측 오차가 클수록 이익예측치의 상향 조정 시에는 CAR 이 낮은 폭으로 상승하며, 하향 조정 시에는 큰 폭으로 하락하는 것으로 나타났다. 즉 예측오차가 클수록 영업이익 및 순이익 추정치 변경 시 주가에 더욱 부정적인 영향을 미치는 것으로 해석된다. 셋째, 영업이익은 투자의견 및 목표주가 상하향 모두 음(-)의 값을 나타내고 있다. 이는 영업이익 예측오차가 클수록 투자의견 및 목표주가 상향 시 및 하향시 주가에 부정적인 것으로 해석된다. 즉 영업이익 예측오차가 클수록 투자의견 및 목표주가 변경시 주가에 부정적으로 작용하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 순이익 예측오차의 경우 투자의견 하향 시에는 양(+), 목표주가 상향 시에는 음(-)의 값이 나타났다. 이는 투자의견 하향 시에는 순이익 예측오차가 클수록 주가에 긍정적인 것으로 해석되며, 목표주가 상향 시에는 주가에 부정적인 것으로 해석된다. 다섯째, 영업이익과 순이익 추정치 변경 시 시장영향력을 비교한 결과 영업이익 및 순이익의 상향 변경시에는 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 영업이익 및 순이익 추정치의 하향 변경시에는 사건기간 -20일 ~+20일과 0일 ~+20일 모두 영업이익 하향 조정 시 주가 하락폭이 순이익 하향시보다 더욱 큰 것으로 나타났다.

This study empirically examines the relationship between analyst coverage and forecasting errors. We found the following interesting results. First, our regression analysis, with purpose of finding co-relationship between number of analysts who analyse a particular enterprise and the accuracy of earnings estimates, shows that operating revenue, operating profit and net profit statistically have negative coefficients, meaning that as more analysts cover a company, earnings estimates get more accurate. Second, as gap between estimates and results widens, CAR moves up less significantly when revising up earnings estimates, but falls quite substantially when revising down earnings estimates. This indicates that when forecasting error is big, revising earnings estimates has negative impact on stock price. Third, operating profit has shown negative coefficient whether revising up or down target price and investment recommendation. This implies that when the forecasting error is big, upward revision of target price lifts stock price relatively insignificantly, and downward revision pulls down stock price in great deal. This means that inaccurate estimates can have negative impact on stock price. Fourth, when forecasting error for net profit is big, positive effect was shown when revising down and negative coefficient when revising up. This indicates that the wider the gap between net profit estimate and result, stock price tends to move up higher when revising down investment recommendation. However, when revising up target price, increase in stock price is rather insignificant. Therefore, the third conclusion is partially supported. Fifth, we found out that upward revision in operating profit estimate and net profit estimate affect the market similarly, but when revising down, operating profit has greater influence over the market.

교통수요 예측은 시설규모 산정과 타당성 판단의 근거가 되는 매우 중요한 지표이다. 그럼에도 도로사업에서의 수요예측 은 정밀도 및 편향성이 모두 내재된 부정확성이 존재한다. 수요예측의 오차발생 원인은 복잡다단하여 다양한 의견이 존재하지만 측정오류, 모형특성 오류 및 외생오류로 유형화할 수 있다. 외생적 오류 중 불확실성에 대한 객관적 확률이 존재하는 Risk인 계획 가정의 오류가 수요오차에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 실측치가 존재하는 시점에 대해 수요예측 당시 관련계획 가정 사항을 반영하여 수요예측을 재모형화 하는 백캐스팅 기법을 활용하여 사례연구를 진행하 였다. 많은 연구에서도 제기하고 있듯이 계획 가정의 오류가 수요오차에 미치는 영향은 최대 –24.4%로 매우 높은 것으로 분석되었다. 이러한 수요예측의 리스크에 대하여는 정책결정 단계에서부터 충분한 인지가 중요하다. 이를 위해, 관련계획에 대한 시나리오 분석과 통계에 기초한 확률적 수요예측모형 등 다양한 접근이 필요할 것이다.

Transportation demand forecast is a significant indicator that serves as the basis for calculating facility size and determining feasibility. Nevertheless, demand forecasts for road projects have inherent inaccuracies in terms of accuracy and bias. The causes of demand forecast errors are complex and diverse, and there are various opinions, but they can be classified into measurement errors, model characteristic errors, and exogenous errors. Among exogenous errors, we analyzed the impact of planning assumption errors, which are risks with objective probability of uncertainty, on demand errors. A case study was conducted using the backcasting technique to reconstruct demand forecasts by reflecting relevant planning assumptions when forecasting demand for a time when actual measured values exist. As suggested in many studies, the impact of planning assumption errors on demand errors was analyzed to be significant high, up to -24.4%. It is important to recognize the risk of demand forecast errors from the policy-making stage. To this end, various approaches will be needed, such as scenario analysis of related plans and stochastic demand forecasting models based on statistics.

본 연구는 보통교부세 오차율이 산업중소기업 분야와 사회복지 분야 지출에 어떠한 영향을 미치는지와 지방정부의 재정여건이 이러한 영향을 조절하는지를 실증적으로 분석함으로써 최근 발생한 대규모 음(-)의 국세수입 오차가 지방의 지출구조에 미치는 영향을 검토하였다. 분석 결과, 보통교부세 오차율은 산업중소기업 분야 지출 변화에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을, 사회복지 분야에서는 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보통교부세 오차율과 재정자주도 간의 상호작용항은 사회복지 분야에서 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치며, 이러한 관계는 사회복지 분야 8개 부문 중 기초생활 부문과 노동 부문에서도 유사하게 나타났다. 따라서 부정적 국세수입 오차는 보통교부세 경로를 통해 경직성이 큰 사회복지 분야의 지출 조정이 어려운 상황에서 산업중소기업 분야와 같은 경제개발 성격의 지출을 제약하는 방식으로 지방정부 지출구조에 직접적인 영향을 미치고 있다고 할 수 있다. 이러한 영향은 지방정부의 재정 자율성을 약화하고 지역경제 성장에 악영향을 미칠 수 있다는 점에서, 중앙정부와 지방정부의 세입 예측오차를 감소시키기 위한 노력이 요구되며, 자체세입 기반과 중장기 투자사업 유인체계를 강화할 필요가 있다.

This study empirically investigates how national tax revenue forecasting errors transmittedthrough the local share tax system affect local government expenditure structure acrossindustrial and social welfare sectors, with particular attention to how local fiscal capacitymoderates these relationships. Using data from Korean local governments, we analyze theexpenditure implications of recent large-scale negative revenue forecasting errors. Ourfindings demonstrate that local share tax forecasting errors exhibit asymmetric sectoraleffects: positive effect on changes in industrial and small business sector expenditures, whileexerting a statistically significant negative effect on the social welfare expenditure, arelationship that similarly emerges in the basic livelihood security and labor programs amongthe social welfare subcategories. Therefore, negative national tax revenue forecasting errorsappear to directly influence local government expenditure structures through the local sharetax channel by constraining economic development?oriented expenditure in contexts whererigid social welfare commitments impede expenditure adjustments. The analysis suggests thatnegative revenue forecasting errors systematically distort local expenditure priorities byforcing local governments to prioritize mandated social welfare obligations over discretionaryeconomic development initiatives. These findings underscore the need for enhancedforecasting accuracy at both central and local levels, alongside institutional reforms tostrengthen local own-source revenue capacity and create sustainable financing mechanismsfor long-term investment projects.

이 논문은 보통교부세 제도의 기준재정수입액 추계 오류와 정산제도 운영과정을 분석하여 추계액과 결산액의 차액을 정산하더라도 보통교부세 배분에 왜곡을 초래할 수 있음을 밝히며 이를 극복할 정산방안을 제시한다. 먼저 추계 오차의 정산과정 분석을 통한 주요 발견은 다음과 같다. 첫째, 기준재정수입액은 평균적으로 결산액에 비해 과소 추계가 이루어지지만 항목별, 연도별, 자치단체별 편차는 매우 크다. 둘째, 지방자치단체에게 재정충격을 초래하지 않도록 지방자치단체의 반 이상에서 분할 정산하는데, 분할 정산하는 자치단체 및 항목의 선택 등에서 일관성을 확인할 수 없다. 이는 중앙정부가 임의적으로 연도별 보통교부세 배분액을 조정할 수 있음을 의미한다. 이 발견에 기초하여 추계 오류와 정산과정을 모형화하여 보통교부세 조정률의 연도별 변화와 추계 오류의 관계에 의해 보통교부세 배분이 왜곡됨을 제시한다. 구체적으로 추계년도보다 정산년도의 조정률이 더 크다면, 기준재정수입액이 과대 추계된 자치단체에게 배분되는 보통교부세는 적정 수준보다 큰 반면, 과소 추계한 자치단체는 적정 수준보다 작은 보통교부세를 배분받는다. 또한 보통교부세 왜곡을 해소하기 위해 당해년도 재정부족액과 전전년도 정산분에 적용하는 조정률을 이원화하는 방안을 도출하며, 이를 재정안정화기금 운영과 조합함으로써 지방자치단체 재정운영의 자율성을 진전시킬 것을 제안한다.

Through analyzing forecasting errors of standard fiscal revenue of general share tax and the settlement process, this paper presents that even if the forecasted amounts are settled, allocations of general share tax may be distorted, and proposes a settlement method to overcome this. The main findings through the analysis of the settlement process of the forecasting errors are as follows. First, the standard fiscal revenues are, on average, under-forecasted, compared to the settlement amount, but the variations among forecasting items, among years, and among local governments are very large. Second, in order to prevent a fiscal shock to local governments, more than half of the local governments are settled in divisions, but consistency in division cannot be confirmed. This means that the central government can arbitrarily adjust the allocations of general share tax. Based on these findings, it is suggested that the allocations of general share tax can be distorted by the relationship between forecasting errors and the general share tax adjustment rate by modeling forecasting errors and the settlement process. Specifically, if the adjustment rate is higher at settlement year than at forecasting year, local governments where the standard fiscal revenue is overestimated, would be allocated general share tax larger than the appropriate level, while those where it is underestimated would be allocated general share tax less than the appropriate level. Finally, in order to prevent the distortion of the general share tax allocation, it derives a method to dualize adjustment rates applied to the fiscal deficits of current year and to the settlement amounts of the previous year, and proposes to combine the method with the operation of the fiscal stabilization fund to improve the fiscal autonomy of local government.

지방재정은 합리적인 수준의 지방세 세수추계가 보장되어야만 건실해질 수 있으며, 효율적인 지방재정의 운영이 전제되어야만 지속가능한 지방분권을 이룰 수 있다. 특히 정확한 세수의 예측은 효과적이면서 안정적인 재정계획을 수립하는 데 중요한 절차임에도 불구하고 다양한 원인과 유인으로 인해 세수추계의 오차는 불가피한 상황이다. 따라서 본 연구는 지방세 세수추계의 오차와 정치적 경기순환가설, 당파성이론 및 정치적 분열 등 각종 유인 및 지방세 관련 부정과의 관련성을 검증하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 지방선거 직전연도의 세수추계 정확성이 통계적으로 높아지는 것으로 나타났다. 이는 지방선거 직전연도의 지방세 세수추계 오차율이 감소한다는 것으로 정치적 순환가설에 대해서는 우리나라 지방자치단체에게는 적용되지 않는다는 것을 보여준다. 둘째, 지방자치단체장 소속 정당이 집권당인 경우 통계적으로 유의하지 않은 결과를 나타내었다. 이는 지방자치단체장의 소속 정당이 집권당이든 야당이든 지방세 세수추계의 오차와는 관련이 없다는 것으로 당파성이론을 지지하지 않은 결과로 해석된다. 셋째, 지방세 세수 중 지방교부세가 차지하는 비율이 높은 지방자치단체일수록 통계적으로 유의한 수준에서 지방세 세수추계 오차가 감소하는 것으로 나타났다. 이는 지방자치단체장의 소속 정당이 집권당일수록 과대 세수추계를 한다는 정치적 분열가설을 지지하지 않은 결과로 해석된다. 마지막으로 지방세 관련 징수업무 태만 등 지방세 관련 오류 또는 부정이 있는 지방자치단체일수록 통계적으로 유의한 수준에서 지방세 세수추계의 오차가 증가하는 것으로 나타났다. 이 결과는 지방세 등 세입징수의 태만이 있는 지방자치단체의 경우, 지방세 세수추계의 오류를 발생시키며 이는 지방분권이 강화되면서 안정적인 지방정부의 재정확보에 장애요인으로 작용할 가능성이 존재한다는 것으로 해석될 수 있다. 본 연구의 결과는 지금까지 지방세 세수추계 방법론 위주의 연구가 주를 이루고 있는 가운데 지방분권 강화의 전제조건인 지방재정의 건전성 수준으로 높이기 위해 지방세 세수추계의 오차 발생 유인을 분석하였다는 학술적 공헌이 있다고 할 수 있다.

Financing of local governments can only be made sound by reasonable tax revenue estimates and sustainable decentralization can only be achieved if efficient local finances are operated. In particular, although accurate forecasting of tax revenues is an important process for effective and stable financial planning, errors in tax estimates are inevitable due to various causes and incentives. Therefore, this study analyzed the relationship between errors in local tax revenue estimation, political business cycles hypothesis, partisan theory, political fragmentation and the re­election perspective. The results of this study are as follows. First, the accuracy of the tax estimate in the year immediately preceding the local elections was statistically increased. This shows that the error rate of local tax revenue estimates in the year immediately preceding the local elections decreases, indicating that political business cycles hypothesis does not apply to Korean local governments. Second, when the party belonging to the head of local government was the ruling party, the results were not statistically significant. This is a result of not supporting the partisan theory, as it is not related to the error of local tax revenue calculation, whether the party head of the local government is a ruling party or an opposition party. Third, local governments, which have a high proportion of local subsidy tax, show that local tax revenue estimation error decreases at a statistically significant level. This is a result of not supporting the political division hypothesis that the party of the head of the local government has an excessive tax estimate for the ruling party. Lastly, local governments with errors or irregularities related to local tax, such as neglect of local tax collection work, showed that the error of local tax revenue estimation increased at a statistically significant level. The result of this study is the scholarly contribution to analyzing the incidence of errors in local tax revenue calculation to raise the level of soundness of local finance, which is a prerequisite for strengthening decentralization.

지방세의 과소 추계로 인해 추가로 배분받는 지방교부세는 2년 후 정산 과정으로 조정되는데 정산차액의 50%만 보정수입으로 더해짐으로써 자치단체 입장에서는 과소 추계하고자 하는 유인이 존재한다. 한 자치단체가 다른 자치단체의 행태를 고려하지 않는 경우 그 자치단체는 과소 추계하는 것이 유리하게 되나, 만일 모든 자치단체들이 정확하게 추계하도록 유도하는 경우 과소 추계할 때에 비해 유리할 수도, 불리할 수도 있다. 그 이유는 재정부족액 규모가 틀려지고, 조정률이 달라지기 때문이다. 실제로 후자의 경우에는 광역자치단체의 배분 규모는 감소하는 대신 기초자치단체인 시와 군의 지방교부세가 늘어나는 것으로 나타나서 수직적 재원 재배분이 발생하고 있다. 지방교부세 배분의 정의를 실현하기 위해서는 지방세 정산보정의 보정률을 현행 50%에서 최대 100%로 올리는 등 제도의 개선이 요구된다.

보통교부세 산정에서 불가피하게 나타나는 재원 추계오차의 정산은 기준재정수입액 추계오차의 정산과 맞물려서 보통교부세의 배분에 상당한 영향을 미치게 되며, 이로 인해 배분에 왜곡이 나타날 수 있다. 이 논문은 두 가지 유형의 추계오차의 사후적인 정산이 보통교부세 배분에 미치는 영향을 체계적으로 분석하며, 그로 인해 나타날 수 있는 배분 왜곡 문제를 교정할 수 있는 배분방식을 제시한다. 모형을 이용한 분석을 통해 기준재정수입액 추계오차의 정산이 보통교부세 배분에 미치는 영향은 오차 발생 시점과 정산 시점 간의 조정률의 차이에 의해, 그리고 재원 추계오차의 정산이 배분에 미치는 영향은 오차 발생 시점과 정산 시점 간의 지방자치단체별 재정부족액 비율의 차이에 의해 발생함을 알 수 있다. 두 가지 유형의 정산에 따른 배분 왜곡을 동시에 교정하기 위하여 매년 보통교부세를 배분할 때 전체 재원에서 지방자치단체별로 전년도의 재원 추계오차에 따른 정산액과 전전년도의 자체수입 추계오차에 따른 정산액을 각각 해당 오차가 발생한 시점의 기준에 의해 먼저 배분한 후에 남은 재원을 당해 연도의 기준에 따라 배분하는 방안을 제시한다.

This study analyzes the effects of two types of forecasting errors and their ex post settlement process on the allocation of the local share tax (LST) and suggests a new LST allocation formula to correct the distortion in the LST allocation caused by the settlement process. Using a three periods model for LST allocation, we find that the effect of the settlement of forecasting errors of local governments’ standard fiscal revenues on the LST allocation is caused by the difference in the adjustment ratios among periods, while the effect of the settlement of forecasting errors of LST funds on the LST allocation comes from the difference in the fiscal insufficiency ratio of local governments among periods. To correct the distortion in the LST allocation, we propose a new allocation formula under which the LST funds for the settlement of forecasting errors is separated from the funds allocated based on current year’s fiscal insufficiency. In this case, the funds for the settlement of forecasting errors is allocated to each local government according to the allocation criteria of the years in which the errors were occurred.

보통교부세는 지방재정수입의 추계를 통해 기준재정수입액을 측정하는 방식으로 인해 몇 가지 중요한 문제가 나타난다. 우선 추계오차를 사후적으로 정산하는 과정에서 교부주체가 재량적으로 결정하는 정산 비율에 의해 교부액이 영향을 받게 된다. 또 기준재정수입액은 시차를 두고 실제수입액을 이용하여 측정하므로 지방의 유인문제가 나타난다. 나아가 기준재정수요액은 과거의 재정수요를 바탕으로 산정하지만 별도로 정산하지 않으므로 기준재정수입액과는 산정 기준 시점이 달라진다. 이 논문은 보통교부세 산정에서 재정수입의 추계와 오차의 정산, 지방의 유인 문제 및 산정 기준 시점의 불일치 등은 공통적으로 실제수입액을 통해 기준재정수입액을 측정하는 방식에 기인한 것임에 주목하여 이런 문제를 함께 해소할 수 있는 대안을 모색한다. 구체적으로 지방의 유인문제 해소를 위해 실제수입액이 아닌 표준세율체계 방식으로 계산한 표준수입을 통해 기준재정수입액을 측정한다. 이때 추계와 정산의 문제를 피하는 동시에 기준재정수입액과 기준재정수요액의 산정 기준 시점을 일치시키기 위하여 당해 연도가 아닌 과거의 확정된 표준수입을 통해 기준재정수입액을 측정하며, 기준재정수요액도 같은 해의 확정된 결산액과 측정항목별 통계치를 이용하여 측정하는 방법을 제안한다.

The purpose of this paper is to suggest a reform agenda for the Local Share Tax (LST) allocation formula to solve the problems inherent in the ex post settlement of revenue forecasting errors as well as local governments’ incentive problem caused by using the real revenue as the fiscal capacity of the local governments. Specifically, we suggest that the standard fiscal revenue of a local government, which represents its fiscal capacity, is required to be measured by the standard revenue raised by average fiscal efforts of all local governments instead of real revenue in order to solve the incentive problem of local governments. In addition to that, to be free from the inevitable forecast errors and ex post settlement process, the standard revenue is measured by the moving average of the pre-determined revenue from the past. To match the base year, the standard fiscal needs can also be measured by the same method. This reform of LST allocation formular is not only have the advantage of removing problems related to the revenue forecast and ex post settlement process and the negative incentive of local governments, but also beneficial to reduce the fluctuation in LST allocation by using average local standard revenue and fiscal needs for two or more past years.

세입예측오차를 설명하는 가설들은 여유자원 확보설, 정치적 요인설, 경기 변동설, 그리고 제도적 요인설이 있다. 본 연구는 네 가지 가설을 검증하기 위해 1983년∼2011년의 광역자치단체와 기초자치단체의 지방세입 및 경상적세외수입 예측오차 자료를 개입시계열분석으로 조사했다. 연구결과에 따르면 자치단체들의 지방세입 및 경상적세외수입의 예측오차는 대부분 과소세입예측오차로서, 그 발생빈도를 고려하면 우연(chance)이 아닌 인위적 오차인 것으로 확인되어 여유자원 확보설이 지지되었다. 나머지 세 개의 가설들을 검증하기 위해 지방세입 및 경상적세외수입의 세입예측오차 자료를 개입시계열분석으로 분석한 결과, 정치적 요인설과 경기 변동설은 극히 일부만 확인되었다. 제도적 요인설은 지방세입의 경우 6개 자치단체들 중 광역시, 도, 시, 군에서 지지되었는데, 전반적인 경향은 지방자치제도 도입 이후 과소 지방세입 예측오차가 유의미하게 감소했다. 경상적세외수익의 제도적 요인설 분석결과는 6개 자치단체들 중 도, 시, 군, 자치구에서 지지되었는데, 지방자치제도 도입 이후 과소예측오차 경향이 크게 감소했다. 지방세입 및 경상적세외수익의 세입예측오차가 지방자치제도 도입 이후 감소한 원인은 자치단체들이 지방자치제도 도입 이후 증가된 공공서비스 수요를 충족시키기 위해 과소세입예측오차를 통한 여유자원 조성을 감소시키고, 그 감소분을 공공서비스 증가에 사용했기 때문인 것으로 판단된다.

For the purpose of explaining what contributed governmental forecasting errors, four hypotheses are developed such as slack resource hypothesis, political factor hypothesis, economic factor hypothesis, and institutional factor hypothesis. In this paper we explore these hypotheses through an empirical analysis using Korea metropolitan council government and primary local government data from 1983-2011. Statistical results suggest that revenue forecasting is usually underestimated, which supports the slack resource hypothesis. That is to say, underestimation of revenue forecasting is intentionally induced by local governments to create slack resources against future financial risk. In addition, we use interrupted time-series analysis to evaluate the effects of political, economic, and institutional factors on forecasting errors. Empirical results partially support political and economic factor hypotheses for forecasting errors. Institutional hypothesis is strongly supported from the local-tax data and current non-tax revenue data derived from four local governments. Overall results show that underestimation practice of forecasting is significantly reduced after the adoption of local self-government rule. Local governments seem to increase governmental expenditures by abandoning efforts to create slack resources.

농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

Our aim was to reduce estimation errors of a wind velocity model used as an early warning system for weather risk management in the agricultural sector. The Rural Development Administration (RDA) agricultural weather observation network's wind velocity data and its corresponding estimated data from January to December 2020 were used to calculate linear regression equations (Y = aX + b). In each linear regression, the wind estimation error at 87 points and eight time slots per day (00:00, 03:00, 06:00, 09.00, 12.00, 15.00, 18.00, and 21:00) is the dependent variable (Y), while the estimated wind velocity is the independent variable (X). When the correlation coefficient exceeded 0.5, the regression equation was used as the wind velocity correction equation. In contrast, when the correlation coefficient was less than 0.5, the mean error (ME) at the corresponding points and time slots was substituted as the correction value instead of the regression equation. To enable the use of wind velocity model at a national scale, a distribution map with a grid resolution of 250 m was created. This objective was achieved b y performing a spatial interpolation with an inverse distance weighted (IDW) technique using the regression coefficients (a and b), the correlation coefficient (R), and the ME values for the 87 points and eight time slots. Interpolated grid values for 13 weather observation points in rural areas were then extracted. The wind velocity estimation errors for 13 points from January to December 2019 were corrected and compared with the system's values. After correction, the mean ME of the wind velocities reduced from 0.68 m/s to 0.45 m/s, while the mean RMSE reduced from 1.30 m/s to 1.05 m/s. In conclusion, the system's wind velocities were overestimated across all time slots; however, after the correction model was applied, the overestimation reduced in all time slots, except for 15:00. The ME and RMSE improved b y 33% and 19.2%, respectively. In our system, the warning for wind damage risk to crops is driven by the daily maximum wind speed derived from the daily mean wind speed obtained eight times per day. This approach is expected to reduce false alarms within the context of strong wind risk, by reducing the overestimation of wind velocities.