国際農業経済論国際農業経済論

(1)

国際農業経済論

(2)

気候変動と世界の穀物生産

農林水産省資料

(3)

気候変動と世界の穀物価格

農林水産省資料

(4)

IPCC

による将来の気候変化予測

•

気候変動：二酸化炭素濃度・気温上昇・降水量変動・日射量変動

• IPCC

による将来の気候上昇予測

シナリオシナリオの予測タイプ温暖化対策平均気温上昇(℃) 「可能性が高い」予測幅

RCP 2.6 ^{低位安定シナリオ}^{将来の気温上昇を}²℃以下に抑えるという目標のもとに開発された排出量の最も低いシナリオ

最大 +1.0 +0.3～+1.7

RCP 4.5 ^{中位安定化シナリオ} ^中 +1.8 +1.1～+2.6

RCP 6.0 ^{高位安定化シナリオ} ^小 +2.2 +1.4～+3.1

RCP 8.5 ^{高位参照シナリオ}2100年における温室効果ガス排出量の最大排出量に相当するシナリオ

対策なし +3.7 +2.6～+4.8

環境省資料：IPCC第5次評価報告書の概要

(5)

IPCC

による将来の気候変化（将来予測１）

•

二酸化炭素濃度の上昇

•

気温の上昇

•

降水量の変動

•

日射量の変化

(6)

IPCC

による将来の気候変化（将来予測２）

(7)

気候変化（将来予測３）

•

極端現象の発生頻度が拡大

(8)

気候変化（将来予測４）

•

極端現象の発生頻度が拡大

(9)

気候変化（メカニズム）

•

気候変動気候の平年状態からの偏差に着目短期的変動

•

気候変化平均状態自身が変わるような長期的変化長期的変化

• IPCC

も含め、最近は両方含めて気候変化というのが現状

•

気候変化の原因

外的要因：地球軌道要素の変動、太陽

(

宇宙

)

からの放射内的要因：温室効果ガス、大気循環

(

対流

)

、海流など

地球各地の気候変動は互いに影響し合っている気候変動が相関している可能性は否定できない

(10)

気候変動と穀物生産

•

作物生産：光合成

CO2

、水、日光

•

生産量＝単収

X

作付面積

•

単収：農業開発投資、肥料投入、

CO2

濃度、気温、降水量、日射、

作付時期、収穫時期、・・・

気候変動の影響を受ける

•

単収：潜在単収

(Yp)

最大単収

(80% of Yp)

農家平均単収

(11)

米国のとうもろこし単収の推移：

1866-2013

(12)

世界各国のコメ単収の推移

(kg/ha)

Grassini et al. (2013)

(13)

世界各国の小麦単収の推移

(kg/ha)

(14)

世界各国のとうもろこし単収の推移

(kg/ha)

(15)

気温と単収の関係

•

単収＝単収

(

タイムトレンド、気象変数

)

非線形

(

逆

U

字型

)

•

平均気温が低い場合、気温上昇は冷害のリスク低下し、収量増加

•

気温が一定の温度を超えると、植物体の生長に養分がとられるので、

収量低下。

(16)

気温と単収の関係

Furuya et al. (2015) 逆U字型収量関数

(17)

収量関数の推計

• Furuya et al. (2015)

４パラメーター・ロジットモデル

(time )

yield temp radiation precipitation

1

^c ^d

a b a

e

_

^

_

   

     



0 2 4 6 8 10

0 1 2 3

time yield

a

b

（潜在単収）

d

(18)

収量関数の推計結果の一部

Furuya et al. (2015)

BLは、2007-09の平均値を2050まで適用 RCP#: #のデータを利用

(19)

収量関数の推計結果の一部

Furuya et al. (2015)

(20)

生産量の

RCP6.0

シナリオと

BL

の差

(

コメ

)

(21)

生産量の

RCP6.0

シナリオと

BL

の差

(

小麦

)

(22)

生産量の

RCP6.0

シナリオと

BL

の差

(

とうもろこし

)

(23)

生産量の

RCP6.0

シナリオと

BL

の差

(

大豆

)

(24)

シナリオ分析のまとめ

•

収量は、中国本土の小麦を除き、

RCP8.5

シナリオの下での収量が

RCP2.6

での収量を下回る。より高い気温は、中国での小麦収量を引

き上げる。

•

収量変動が拡大する国が多い

(

価格変動の拡大

)

•

中・高緯度地域での収量増加

(25)

シナリオ分析のまとめ

•

低緯度地域における小麦ととうもろこしの生産が気候変動から大きな影響を受ける。

•

気温上昇は、低緯度地域での収量を低下させる。

•

サブサハラ地域においては、気候変動によりコメの収量が減少する

•

穀物収量の減少する低緯度地域には途上国が多く、

GDP

、農業所得、貧困への影響は無視できない。

•

収量だけではなく、品質に対する影響も・・・

高温によるコメの白濁化

(

白未熟粒

)

山形・つや姫

•

気候変化に対する適応技術の発展を考慮すると結果が変わる可能性が大きい。

(26)

国際価格への影響

• Furuya et.al (2015)

では

,

国際価格への影響を考察していない。

•

収量関数は異なる定式化だが、

Furuya and Koyama, JARQ 39(2),

2005,

の結果を引用する

Furuya and Koyama, JARQ 39(2), 2005, p.132

(27)

対応策

•

気候変動への対処

•

温室効果ガスの排出削減

•

農業投資

•

研究開発投資（品種改良、作付時期・収穫時期の最適化）

•

農地への投資（灌漑施設）

(28)

単収変動と国際価格変動の関係

•

穀物収量関数の推計

４パラメーター・ロジットモデルの推計・・・気候変数は含めない非線形最小二乗法が収束しなければ、線型モデルで代替

•

作況指数の推計

単収実績と推計式から得られる理論値との比を作況指数と定義

•

作況指数の相関分析

時期区分ごとに国別作況指数の相関係数行列を計算

•

作況変動が国際価格に及ぼす影響のシミュレーション観察された相関係数行列を再現する疑似乱数を発生

統合型需給モデルを使ったモンテカルロ・シミュレーション

(29)

•

気象データ

CY4.00 Climate Research Unit

•

データ

PS&D USDA vs FAOStat UN

収穫面積

期首在庫期末在庫

籾生産量精米生産量国内需要輸出輸入

※

単収（収量）＝籾生産量

/

収穫面積

•

対象国：

2015

年～

2017

年の生産量、輸出量、輸入量の上位

10

カ国

中国、インド、インドネシア、バングラデシュ、ベトナム、タイ、ミヤンマー、フィリピンブラジル、日本、パキスタン、アメリカ、カンボジア、パラグアイ、ギアナ、

EU

、イランコートジボアール、イラク、セネガル、その他世界計の

22

国・地域

アジア以外に南米や近年米の消費が伸びているアフリカが含まれている点が特徴

(30)

•

需給関係

期首在庫＋精米生産＋輸入＝期末在庫＋国内需要＋輸出

•

分析モデル

輸出ー輸入＝精米生産ー国内需要ー

(

期末在庫ー期首在庫

)

精米生産＝精米換算率ｘ収量ｘ収穫面積

＝収量指数ｘ定数ｘ国内価格^{需要の価格弾力性} 国内需要＝定数ｘ国内価格^{供給の価格弾力性}

国内価格＝

(

１＋関税率

(

従価

))

ｘ為替レートｘ国際価格＋従量税期末在庫関数、期首在庫関数

国際市場の均衡

(31)

•

前提条件

期首在庫：外生変数

期末在庫：外生変数（次期の期首在庫供給量・価格安定化）

貿易政策：関税率

=0

実際は

TRQ

などを採用

(

複雑

)

為替レート：１

作況指数：確率変数無相関・相関有

(32)

作況指数の概要

Table 1 Yield Variation of Rice

Country Average SD Skew Kurt JB stat SD60's SD70's SD80's SD90's SD00's SD10's SD60-80 SD81-00 SD00-15

China YVLCH 1.000 0.057 -0.590 1.625 9.4 0.108 0.055 0.048 0.017 0.018 0.014 0.076 0.030 0.025

India YVLIN 1.000 0.064 -0.872 0.472 7.6 0.088 0.080 0.059 0.034 0.049 0.027 0.075 0.051 0.051

Indonesia YVLID 1.000 0.034 -0.297 -0.318 1.1 0.027 0.042 0.031 0.025 0.032 0.005 0.037 0.038 0.026

Bangladesh YVLBG 1.000 0.039 -0.591 0.130 3.3 0.042 0.046 0.029 0.056 0.028 0.017 0.040 0.045 0.025

Vietnam YVLVM 1.000 0.053 -1.170 1.432 17.6 0.057 0.088 0.060 0.031 0.020 0.018 0.068 0.040 0.022

Thailand YVLTH 1.000 0.046 -0.717 0.876 6.6 0.057 0.068 0.030 0.039 0.014 0.049 0.055 0.038 0.032

Myanmar YVLBM 1.000 0.054 -0.267 0.320 0.9 0.063 0.038 0.034 0.029 0.082 0.047 0.046 0.046 0.071

Philippines YVTRP 0.999 0.062 -0.765 0.868 7.2 0.069 0.083 0.034 0.053 0.043 0.020 0.075 0.058 0.036

Brazil YVLBR 1.000 0.081 0.392 1.064 4.1 0.096 0.057 0.060 0.041 0.039 0.024 0.103 0.055 0.037

Japan YVSQRJA 1.000 0.055 -2.080 8.011 190.1 0.043 0.048 0.057 0.095 0.042 0.010 0.049 0.073 0.033

Pakistan YVSQRPK 1.001 0.090 -0.128 -0.787 1.6 0.116 0.058 0.074 0.071 0.061 0.063 0.095 0.073 0.067

USA YVTUS 1.001 0.054 -0.052 -0.619 0.9 0.058 0.062 0.060 0.035 0.024 0.038 0.064 0.044 0.029

Cambodia YVLCB 1.000 0.114 -0.222 4.150 40.6 0.118 0.228 0.040 0.079 0.069 0.011 0.145 0.066 0.055

Uruguay YVTUY 1.005 0.126 0.363 0.032 1.2 0.176 0.076 0.162 0.108 0.085 0.043 0.147 0.126 0.075

Paraguay YVLPA 1.000 0.146 0.453 0.240 2.0 0.130 0.077 0.081 0.158 0.160 0.113 0.141 0.135 0.144

Guyana YVLGY 1.000 0.123 -0.252 0.723 1.8 0.208 0.107 0.095 0.070 0.045 0.101 0.155 0.091 0.073

EU YVLEU 1.000 0.060 -0.965 1.918 17.3 0.073 0.098 0.042 0.057 0.032 0.025 0.073 0.051 0.029

Iraq YVSQRIR 1.000 0.111 0.190 0.014 0.3 0.161 0.134 0.079 0.049 0.082 0.072 0.139 0.086 0.079

Cote d'Ivoire YVLIV 1.000 0.125 -0.271 0.106 0.7 0.148 0.070 0.096 0.127 0.122 0.020 0.136 0.130 0.095

Iraq YVLIZ 1.000 0.255 -0.782 0.453 6.2 0.336 0.161 0.127 0.171 0.325 0.133 0.262 0.275 0.264

Senegal YVTSG 1.020 0.243 0.364 0.162 1.3 0.274 0.265 0.172 0.108 0.088 0.060 0.306 0.108 0.157

Source: Authors' estimation based on USDA PS&D data

(33)

作況指数間の相関係数

Table 2 Correlation Matrix of Yield Variation Index

1960-2015 YVLCH YVLIN YVLID YVLBG YVLVM YVLTH YVLBM YVTRP YVLBR YVSQRJA YVSQRPK YVTUS YVLCB YVTUY YVLPA YVLGY YVLEU YVSQRIR YVLIV YVLIZ YVTSG

YVLCH 1.00

YVLIN -0.16 1.00

YVLID -0.07 0.05 1.00

YVLBG -0.03 0.30 0.01 1.00

YVLVM 0.03 0.21 0.46 -0.16 1.00

YVLTH 0.22 0.02 0.26 -0.06 0.32 1.00

YVLBM -0.03 0.09 -0.37 0.18 -0.09 0.04 1.00

YVTRP -0.19 0.17 0.30 0.37 -0.06 -0.03 -0.12 1.00

YVLBR -0.06 0.26 -0.07 0.09 0.28 -0.27 0.05 0.10 1.00

YVSQRJA -0.01 0.00 -0.19 -0.03 -0.17 -0.09 0.09 -0.03 0.05 1.00

YVSQRPK -0.28 0.02 0.39 -0.12 0.03 0.10 -0.15 -0.13 -0.33 0.04 1.00

YVTUS 0.40 -0.06 0.06 -0.16 0.07 0.09 -0.13 -0.28 -0.02 0.07 -0.09 1.00

YVLCB 0.30 0.26 0.23 -0.10 0.36 0.31 0.03 -0.42 -0.24 0.10 0.28 0.35 1.00

YVTUY -0.31 0.04 0.47 -0.21 0.00 -0.03 -0.17 0.06 0.14 0.02 0.48 -0.02 0.08 1.00

YVLPA 0.33 0.12 -0.24 -0.01 0.15 -0.13 0.18 -0.36 0.52 0.05 -0.20 0.15 0.26 0.03 1.00

YVLGY -0.07 0.12 0.03 -0.02 0.06 -0.20 -0.09 0.32 0.40 0.06 -0.19 -0.15 -0.29 0.05 0.20 1.00

YVLEU 0.05 -0.01 0.09 0.15 0.01 0.06 -0.03 0.18 0.09 0.04 -0.05 -0.02 -0.16 0.06 0.07 0.03 1.00

YVSQRIR 0.13 -0.35 -0.42 -0.18 -0.27 -0.17 -0.07 -0.43 -0.07 0.05 -0.21 0.22 -0.14 -0.22 0.08 -0.16 -0.19 1.00

YVLIV 0.16 -0.19 -0.02 0.05 -0.32 0.19 -0.04 -0.12 -0.54 0.14 0.11 0.10 0.18 -0.08 -0.37 -0.37 -0.01 0.04 1.00

YVLIZ 0.09 -0.09 0.09 -0.03 -0.33 0.01 -0.14 0.07 -0.51 0.02 0.08 0.13 0.05 -0.09 -0.32 -0.31 -0.09 0.21 0.34 1.00

YVTSG 0.06 0.29 0.05 0.23 0.21 -0.17 -0.16 0.25 0.53 -0.02 -0.16 0.12 -0.20 0.06 0.23 0.33 0.00 0.04 -0.44 -0.34 1.00

max 0.40 0.30 0.47 0.37 0.36 0.31 0.18 0.32 0.53 0.14 0.48 0.35 0.26 0.06 0.23 0.33 0.00 0.21 0.34 -0.34

min -0.31 -0.35 -0.42 -0.21 -0.33 -0.27 -0.17 -0.43 -0.54 -0.02 -0.21 -0.15 -0.29 -0.22 -0.37 -0.37 -0.19 0.04 -0.44 -0.34

average 0.03 0.07 0.06 0.00 0.02 -0.02 -0.05 -0.06 0.00 0.05 0.00 0.10 -0.03 -0.02 -0.02 -0.09 -0.07 0.10 -0.05 -0.34

(34)

• (

モデルの想定する前提の下で、

)

作況変動は「

VAR

」を大きくしている

0 10 20 30 40 50 60 70 80

0.70 0.73 0.76 0.79 0.82 0.85 0.88 0.91 0.94 0.97 1.00 1.03 1.06 1.09 1.12 1.15 1.18 1.21 1.24 1.27 1.30 1.33 1.36 1.39 1.42 1.45 1.48

国際価格水準の度数分布（相関あり）

8000corr 0015corr

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

0.70 0.74 0.78 0.82 0.86 0.90 0.94 0.98 1.02 1.06 1.10 1.14 1.18 1.22 1.26 1.30 1.34 1.38 1.42 1.46

国際価格水準の度数分布（相関なし）

8000indep 0015indep

(35)

•

近年の作況変動は国際価格変動を拡大させる方法に作用

Table 5 International Price Variation of Rice

1960-2015 1980-2000 2000-2015

indep corr indep corr indep corr

average 1.00 1.01 1.00 1.01 1.00 1.01

stdev 0.04 0.09 0.03 0.08 0.03 0.12

min 0.88 0.79 0.92 0.81 0.93 0.75

max 1.18 1.35 1.12 1.34 1.10 1.45

Source: Authors' simulation result

(36)

• Systematic Sensitivity Analysis

を用いた

CGE

モデルへの拡張

TFP

ショック？土地生産性ショック？

部分均衡モデルの結果に基づく、価格波及の分析が先？

•

相関係数行列を計測する期間の検討

•

経験分布に基づくシミュレーション分析

•

気象変数と作況指数変動の間の時系列分析

•

確率的作況変動のもとでの、「最適」在庫関数の解明

(37)

単収の増加をどう見るか

•

単収は生産量を農地投入

(

収穫面積

)

で割ったもの

•

要素価格比率の変化でも、技術進歩の結果としても単収は増加する

(38)

世界の農業生産成長の要因分解

1961-2009

TFP growth

Inputs Growth Irrigation

Area Expansion

(39)

SIMPLE

モデルによる要素代替と技術進歩の比較

Hertel and Baldos, Global Change and Challenges of Sustainably Feeding a Growing Planet