というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Fatal Errors: The Mortality Value of Accurate Weather Forecasts」で、著者はJeffrey G. Shrader（コロンビア大）、Laura Bakkensen（アリゾナ大）、Derek Lemoine（同）。
以下はその要旨。
We provide the first revealed preference estimates of the benefits of routine weather forecasts. The benefits come from how people use advance information to reduce mortality from heat and cold. Theoretically, more accurate forecasts reduce mortality if and only if mortality risk is convex in forecast errors. We test for such convexity using data on the universe of mortality events and weather forecasts for a twelve-year period in the U.S. Results show that erroneously mild forecasts increase mortality whereas erroneously extreme forecasts do not reduce mortality. Making forecasts 50% more accurate would save 2,200 lives per year. The public would be willing to pay $112 billion to make forecasts 50% more accurate over the remainder of the century, of which $22 billion reflects how forecasts facilitate adaptation to climate change.
（拙訳）
我々は、定期的な気象予報の便益について顕示選好の推計を初めて提示する。便益は、暑さや寒さによる死を減らすために人々がどのように事前情報を使っているかによってもたらされる。理論的には、より正確な予測が死を減らすのは、死亡リスクが予測誤差について凸な場合だけである。我々は、米国の12年間の死亡事象の全体データと気象予報のデータを用いて、そうした凸性を検証した。その結果が示すところによれば、通常の誤った予報は死亡を増やすが、極端な誤った予報は死亡を減らさない。予報の精度を50%上げると、年間2,200の人命が救われる。人々は、今世紀のこれからにおいて、予報の精度を50%上げるために1120億ドル支払う用意がある。そのうち220億ドルは、予報が気候変動への適応を可能ならしめることに関わるものである。
以下は誤差と死亡率の関係を示した論文の図。気温が零度以下の時に実際より高い気温を予報していた場合、および、気温が30度以上の時に実際より低い気温を予報していた場合は死亡率が上昇することが示されている。
特に暑い日の効果が大きいが、これについてこちらのNPR記事で著者の一人は以下のように解説している。
Sure enough, the economists find that errors in forecasts can have big effects on how many people die. "We see effects of even errors of just a degree or two," Lemoine says. "We can see in the data that deaths are higher, and we weren't expecting it to be that sensitive."
The economists find that making accurate forecasts is particularly important for hot days. While people also die due to the cold, Lemoine says, research suggests that people are more likely to die quickly from heat. So it makes some intuitive sense that a bad forecast in advance of a hot day — in particular a forecast saying it's going to be colder than it really ends up being — could be particularly deadly.
（拙訳）
経済学者たちは予想通り、予報誤差が死亡者数に大きな影響を与えることを見い出した。「たった1度や2度の誤差でも影響がありました」とルモワンは言う。「データによって死亡者数が多くなることが分かったのですが、これほど敏感だとは思っていませんでした」
経済学者たちは、正確な予報を行うことは暑い日に特に重要であることを見い出した。人々は寒さによっても死ぬが、研究が示すところによれば、暑さによって急に死ぬ方が可能性が高い、とルモワンは言う。従って、直観に合う話として、暑い日の前に出される精度の低い予報、とりわけ最終的な実際の気温よりも低い気温を予想した予報は、特に致命的なものとなり得る。
続けて、別の著者が予報に基づく人々の対応について次のように解説している。
Bakkensen says their data shows that people clearly use forecasts to take life-saving precautions. For example, they may buy an air conditioner, or cancel a medical appointment, or plan their days to avoid being in the direct sun. Municipalities may also do things like open public pools or increase hospital capacity.
（拙訳）
自分たちのデータが示すところによれば、人々は命を守る予防的な行動を取るために明らかに予報を利用している、とバッケンセンは言う。例えばエアコンを買ったり、病院の予約をキャンセルしたり、直射日光に曝されるのを避ける行動を計画したりする。地方自治体も、公共プールを開いたり、病院の能力を増やしたりすることができる。
