2006 年度 修 士 論 文

2006 年度
修
士 論 文
国際交易モデルと土地利用選択モデルとの統合による
将来の食料需給予測
Projecting Future Food Demand and Supply: Integration of
International Trade Model and Land Use Choice Model
杉本 賢二
Sugimoto, Kenji
東京大学大学院新領域創成科学研究科
環境学研究系 社会文化環境専攻
目次
1．
．問題意識と
問題意識と課題設定
1.1. 農業
農業を
を取り巻く環境
1.1.1. 作物需要
作物需要の
の決定要因
・・・
１
1.1.2. 作物生産の
作物生産の決定要因
1.2.本研究
本研究の
目的と
本研究
の目的
と意義
2. 先行研究と
先行研究と本研究の
本研究の特徴
･･･
6
3．
．統合モデル
統合モデルの
モデルの構造
3.1. 国際交易
国際交易モデル
モデル：
モデル
：IFPSIM
･･･
9
3.2. EPIC
3.3. 土地利用選択
土地利用選択モデル
4．シナリオ
シナリオ設定
シナリオ設定と
設定とモデルの
モデルの整合性
4.1. シナリオ
シナリオの
の設定
4.2. 予測結果
予測結果と
実測値との
との比較
と実測値
との
比較
4.2.1. FAO 統計
統計との
との比較
との
比較
4.2.2. MODIS データ
データとの
との比較
との
比較
･･･ 21
5. 予測結果の
予測結果の考察
5.1. 国際価格
国際価格の
の変化
5.2. 生産
生産に
える単位収量
単位収量の
効果と
耕地面積の
に与える
単位収量
の効果
と耕地面積
の効果
5.3. 空間
空間モデル
モデルとの
との統合
統合しない
しない場合
場合との
との比較
モデル
との
統合
しない
場合
との
比較
5.4. 予測結果
予測結果のまとめ
のまとめと
今後の
のまとめ
と今後
の課題
･･･ 34
付表
･･･ 47
参考文献
･･･ 60
謝辞
･･･ 62
図一覧
図 1-1．先進国と途上国における穀物需要の変化
図 1-2．先進国と途上国における畜産物需要の変化
図 1-3．気候変動による気温の上昇
図 3-1．統合モデルの構造
図 3-2．Excel に展開した IFPSIM の概観
図 3-3．IFPSIM の構造
図 3-4．Global-EPIC の構造
図 3-5．各地域における単位収量の変化
図 3-6．統合モデルにおけるデータのフロー
図 4-1．SRES における各シナリオの概略
図 4-2．各シナリオにおける GDP の変化
図 4-3．各シナリオにおける人口の変化
図 4-4．米の単位収量の比較
図 4-6．小麦の単位収量の比較
図 4-5．とうもろこしの単位収量の比較
図 4-7．大豆の単位収量の比較
図 4-8．米の耕地面積の比較
図 4-9．とうもろこしの耕地面積の比較
図 4-10．小麦の耕地面積の比較
図 4-11．大豆の耕地面積の比較
図 4-12．予測結果における 4 品目合計の耕地分布
図 4-13．MODIS による農耕地の空間分布
図 4-14．MODIS と予測結果の一致部分
図 4-15．不一致部分 1（予測結果のみ存在する部分）
図 4-16．不一致部分 2（MODIS のみ存在する部分）
図 5-1．米の国際価格の推移
図 5-2．とうもろこしの国際価格の推移
図 5-3．小麦の国際価格の推移
図 5-4．大豆の国際価格の推移
図 5-5．1995 年と 2020 年における 4 品目の耕地の分布
図 5-6．A1 シナリオにおいて 1995 年から 2020 年にかけて増加した耕地の分布
表一覧
表 3-1． IFPSIM の対象品目
表 3-2． IFPSIM の対象国・地域
表 4-1．各地域における技術変化率
表 5-1．A1 シナリオにおける年平均成長率表
表 5-2．A2 シナリオにおける年平均成長率
表 5-3．B1 シナリオにおける年平均成長率
表 5-4．B2 シナリオにおける年平均成長率
表 5-5．統合による価格上昇率の変化
付表 1．IFPSIM における地域区分
付表 2．土地利用選択モデルにおける地域区分
付表 3-1．A1 シナリオにおける各地域の経済成長率と人口増加率
付表 3-2．A2 シナリオにおける各地域の経済成長率と人口増加率
付表 3-3．B1 シナリオにおける各地域の経済成長率と人口増加率
付表 3-4．B2 シナリオにおける各地域の経済成長率と人口増加率
付表 4-1-1．A1 シナリオにおける小麦の需給バランス
付表 4-1-2．A1 シナリオにおけるとうもろこしの需給バランス
付表 4-1-3．A1 シナリオにおける米の需給バランス
付表 4-1-4．A1 シナリオにおける大豆の需給バランス
付表 4-2-1．A2 シナリオにおける小麦の需給バランス
付表 4-2-2．A2 シナリオにおけるとうもろこしの需給バランス
付表 4-2-3．A2 シナリオにおける米の需給バランス
付表 4-2-4．A2 シナリオにおける大豆の需給バランス
付表 4-3-1．B1 シナリオにおける小麦の需給バランス
付表 4-3-2．B1 シナリオにおけるとうもろこしの需給バランス
付表 4-3-3．B1 シナリオにおける米の需給バランス
付表 4-3-4．B1 シナリオにおける大豆の需給バランス
付表 4-4-1．B2 シナリオにおける小麦の需給バランス
付表 4-4-2．B2 シナリオにおけるとうもろこしの需給バランス
付表 4-4-3．B2 シナリオにおける米の需給バランス
付表 4-4-4．B2 シナリオにおける大豆の需給バランス
概要
今後、人口増加に伴う食料需要量の増加と、所得の増加による畜産物需要が増えること
により、穀物需要量は増加すると考えられている。しかし、穀物生産は地理条件や気候に
よって影響を受けやすいために、将来の食料不足が危惧されている。本研究では米、とう
もろこし、小麦、大豆の 4 品目について経済モデルと空間モデルとの統合をおこない、そ
れによって経済モデルでは組み込むことのできない土地利用性と気候変動を考慮したモデ
ルを構築した。また、そのモデルを用いて 2020 年までの予測を行ったところ、2000 年時点
での予測結果と、実際の国別統計と土地被覆について比較することによってモデルの整合
性が確かめられた。2020 年にはいずれの品目についても価格が上昇することが示された。
キーワード；食料需給モデル、土地利用変化、温暖化、将来予測
1. 問 題 意 識 と 課 題 設 定
1.1. 農 業 を 取 り 巻 く 環 境
本 節 で は農 業 を 取 り巻 く 環 境 を、 作 物 需 要 と 生 産 に 分 けて、そ れぞれに 影 響 を与 え
ている要 因 を考 える．これらの要 因 は食 料 需 給 予 測 を行 う際 に考 慮 しなければならない
ものであり、非 常 に重 要 である．
1.1.1.作
作 物 需 要 の決 定 要 因
食 料 は生 活 するうえでの 必 需 品 であ り、その需 要 は食 用 需 要 と 飼 料 用 需 要 、その 他
の需 要 に分 けることができる．
食 料 需 要 を決 定 する大 きな要 因 は人 口 と所 得 である．国 連 の人 口 予 測 によれば、世
界 の人 口 は 2050 年 に 90 億 人 を突 破 すると見 込 まれている（UN,2006）．人 口 増 加 率 は
徐 々 に 低 下 してい く と 考 え られ てい るが 、相 対 的 な需 要 量 は 増 加 す る と 考 え られ る ．絶
対 的 な需 要 は一 人 当 たりの需 要 であるが、これは所 得 によって変 化 する．エンゲル係 数
に代 表 されるように、所 得 の増 加 に伴 って所 得 に占 める食 費 の割 合 は低 下 する．しかし、
所 得 が増 加 するにしたがって畜 産 物 品 目 へのシフトが進 む．図 1-1 では穀 物 の一 人 当
たりの需 要 量 を、図 1-2 では畜 産 物 の一 人 当 たり需 要 量 を、それぞれ先 進 国 と途 上 国
に区 分 して示 している ．穀 物 需 要 の 場 合 は先 進 国 で 低 下 しているのに 対 して、途 上 国
では増 加 している．畜 産 物 需 要 では先 進 国 の需 要 量 はそれほど変 化 しないが、途 上 国
では増 加 傾 向 にある．
畜 産 物 の需 要 が伸 びると、生 産 のために多 くの飼 料 が必 要 となる．牛 肉 1kg あたりに
必 要 な穀 物 は 7kg であり、エネルギー効 率 はあまりよくない．さらに、開 発 途 上 国 では今
後 経 済 発 展 が急 速 に進 むと予 測 されている．それによって畜 産 物 需 要 が増 え、飼 料 用
需 要 が増 加 すると考 えられる．世 界 で生 産 される穀 物 のうち約 4 割 程 度 は飼 料 とされる
（FAO, 2006）．先 進 国 ではこの割 が高 くなり、飼 料 用 需 要 が多 くを占 めている．これは前
述 のように、畜 産 物 の需 要 が高 まったために畜 産 物 に与 える作 物 が多 く必 要 となるため
である．
また 、その 他 の 需 要 と しては加 工 品 、種 子 用 、 バイオエ タノ ール等 のエ ネルギー 用 な
どがある．加 工 品 については家 電 製 品 の 普 及 に伴 って、保 存 期 間 が延 びたことで需 要
量 が増 加 すると考 えられる．また近 年 、 石 油 価 格 の 高 騰 に よ り バ イ ト エ タ ノ ー ル の
需要が増加しており、その原料となるとうもろこしの価格が上昇している
(USDA, 2007)． 特 に ア メ リ カ で は エ タ ノ ー ル 精 製 所 建 設 が 加 速 し て お り 、 2008
年 に は 生 産 量 の 約 半 分 が 精 製 所 向 け と な る と い う 予 測 も な さ れ て い る (Earth
1
Policy Institute, 2007)．エ ネ ル ギ ー と し て の 穀 物 需 要 量 が 増 加 す る と 、そ の 影 響
は他の穀物の価格に影響すると考えられる．
1600
1500
kcal/day/person
World
Developed Countries
1400
Developing Countries
1300
1200
1100
1000
900
800
1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001
出 所 ） FAO, 2 006. より 計 算
図 1-1．先 進 国 と途 上 国 における穀 物 需 要 の変 化
1000
900
800
700
World
600
Developed Countries
500
Developing Countries
400
300
200
100
0
1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001
出 所 ） FAO, 2 006. より 計 算
図 1-2．先 進 国 と途 上 国 における畜 産 物 需 要 の変 化
2
1.1.2 作 物 生 産 の 決 定 要 因
19 世 紀 のイギリスの経 済 学 者 、マルサスは、著 書 『人 口 論 』において次 のように述 べて
いる （荏 開 津 、2003．115 ページ）．
人 口 は等 比 数 列 的 に増 加 するが、食 料 生 産 は等 差 数 列 的 にしか増 加 しない．
したがって人 口 増 加 はやがて必 ず 食 料 生 産 の 増 加 を上 回 り、食 料 の 欠 乏 から
社 会 は絶 望 的 な貧 困 と悪 徳 におちいる
マルサスの予 測 は現 在 においてあまり当 てはまっていないが、アイデアとしては明 確 な
ものである．つ ま り 、 耕 作 地 と い う も の は あ る 程 度 適 地 適 作 で 存 在 し て お り 、 耕
地を拡大することは生産性の低い土地に作付けすることになる．そのため、生
産量には制限があるということである．
表 1-1 は 1960 年 代 から 2000 年 にかけて穀 物 生 産 量 の変 化 を、単 位 あたりの収 量 の
変 化 と、耕 地 面 積 の変 化 に分 けたものである（荏 開 津 、2003）．1960 年 代 か ら 生 産 量
は 増 加 し て い る が 、80 年 代 か ら は 耕 地 面 積 の 増 加 率 は 負 の 値 で あ る ．近 年 の 生
産量の増加は単位収量の増加によるものである、アジアでの緑の革命に代表さ
れるように、品種改良や肥料の投入量の増加に伴う単位収量増が、生産量の増
加を支えている．
しかし、この単位収量の増加率が今後も続くとは限らない．それは、作物の
生 産 は 地 形 や 気 候 の 変 化 に よ る 影 響 を 受 け や す い か ら で あ る ．IPCC（ 2001）に
よれば、将来の気温上昇は高緯度ほど上昇し、さらに同一地域においてもその
影 響 は 異 な る（ 図 1-3）．気 候 変 動 に よ っ て 異 常 気 象 が 起 こ り や す く な る の で あ
れ ば 土 壌 浸 食 に よ る 栄 養 分 の 低 下 、そ れ に よ る 単 位 収 量 の 低 下 を 招 き か ね な い ．
さらに過剰に肥料を投入することや、同じ作物を毎年植え続けることは地力の
低下につながる．
また、近年は水資源が制約要因となっている．アメリカ、インド、中国では
穀物生産において地下水の過剰な汲み上げが広く行われており、これによって
帯 水 層 の 水 位 が 下 が る 、 あ る い は 枯 渇 す る 可 能 性 が あ る （ ブ ラ ウ ン 、 1995 ． 9
ペ ー ジ ）．水 資 源 と い う も の は 灌 漑 施 設 な ど で 用 い ら れ る 農 業 用 水 だ け で は な く 、
生活用水や工業用にも用いられるため、人口増加と経済成長によって農業用水
の需要が少なくなってしまい、それによる生産量の減少も考えられる．
3
表 1-1． 世 界 穀 物 生 産 量 の 増 加 要 因
（単位％）
年度
1961-70
1970-80
1980-90
1990-95
1995-2000
全期間
穀物生産
増加率
3.06
2.68
2.32
-0.52
1.63
2.16
収量
増加率
2.54
2.03
2.44
0.00
2.06
2.07
耕地面積
増加率
0.52
0.65
-0.12
-0.52
-0.43
0.09
出 所 ） 荏 開 津 典 生 （ 2003） 表 8-4
出 所 ） IP CC、2 001 ．Fig.9.10 (e)．
図 1-3．気 候 変 動 による気 温 の上 昇
（1961-2000 年 までの平 均 値 と 2071-2100 年 までの平 均 値 の比 較 ）
1.2. 本 研 究 の 目 的 と 意 義
本 研 究 の 目 的 は 、 前 節 で 示 した 需 要 と 供 給 に 影 響 を 与 え る 要 因 を 含 め た モ デ ルの
構 築 を行 い、そのモデルを用 いて将 来 の予 測 を行 うことにある．前 節 でみたように、将 来
の 食 料 需 要 は 伸 び る こ と が 推 測 され る が 、 生 産 に 関 しては 増 加 要 因 が 少 なく 、自 然 資
源 の制 約 によって減 少 する可 能 性 もある．この生 産 側 に制 約 があるということから、食 糧
不 足 に 対 する 危 惧 は高 まってお り、その 理 由 か ら現 在 までに様 々な計 量 経 済 モデ ルを
4
用 いた長 期 の食 料 需 給 予 測 が行 われている．しかし、国 別 あるいは地 域 別 の経 済 モデ
ルでは、需 要 側 の 変 化 は捉 える ことはできるが 、生 産 側 で は資 源 の 違 い や気 候 の 変 動
といった 要 因 を組 み 込 むことは難 しい ．なぜ なら、これ らの 要 因 は地 域 に よっても 異 なる
上 、同 じ国 においてもその影 響 が違 うためである．
したがって、本 研 究 の目 的 は経 済 モデルだけではなく、空 間 モデルを組 み合 わせるこ
とによって、将 来 の食 料 需 給 と土 地 利 用 を予 測 することである．空 間 モデルを用 いること
によって、経 済 モデ ルのみでは表 現 でき ない、資 源 の 地 域 性 による 生 産 への制 約 要 因
や、気 候 変 化 の影 響 を加 味 することが可 能 である．
本 論 分 の構 成 は以 下 のようになっている．
次 章 で は、既 存 の 研 究 のうち、環 境 に よる 制 約 を盛 り込 んだ 食 料 需 給 モデルについ
ての検 討 を行 い、本 研 究 の特 徴 を明 らかにする．
3 章 では統 合 モデルの構 造 について、経 済 モデルと空 間 モデルについてと、2 つのモ
デルの統 合 部 分 についての説 明 を行 う．
4 章 では統 合 モデルについてシナリオの設 定 を行 ったうえで、将 来 予 測 を行 う．また、
モデルの整 合 性 を確 認 するために、国 別 の統 計 とリモートセンシングによる土 地 利 用 被
覆 との比 較 を行 い、モデルの整 合 性 について検 討 する．
5 章 では統 合 モデルを用 いた 2020 年 までの予 測 結 果 を示 し、生 産 量 の変 化 を単 位
収 量 と 耕 地 面 積 に 分 けることで 、それぞれの 効 果 に つい てみる ．さらに 統 合 を行 わ ない
場 合 との比 較 を行 い、最 後 にまとめと課 題 について述 べる．
付 表 では統 合 モデルでの詳 細 な地 域 区 分 、人 口 ・経 済 成 長 率 、シナリオごとの需 要
量 、生 産 量 、貿 易 量 を示 している．
5
2. 先 行 研 究 と 本 研 究 の 特 徴
本 章 で は 既 存 の 食 料 需 給 予 測 の 研 究 を 検 討 し 、本 研 究 の 特 徴 を 明 ら か に す る ．
FAO（ 2003） は 146 カ 国 、 36 品 目 を 対 象 と す る 広 域 か つ 詳 細 な 経 済 モ デ ル で
あ り 、2030 年 と い う 超 長 期 的 な 予 測 に 用 い ら れ て い る ．国 際 機 関 で あ る た め に
各国の研究者が集まっていることから、弾力性などは推計した後にと検討する
機 会 が 設 け ら れ て お り 非 常 に 信 頼 性 は 高 い ． OECD で は OECD 加 盟 国 を 中 心 と
したモデルを構築しており、先進国の農業政策について詳しいという特徴を有
している．特に、牛肉の貿易では口蹄疫洗浄国と非洗浄国との間では貿易を行
わ な い と い っ た 現 実 の 政 策 を モ デ ル に う ま く 盛 り 込 ん で い る（ 上 林 、2005）．ア
メ リ カ 農 務 省 で は 毎 年 2 月 に 10 年 先 ま で の 中 期 予 測 の 結 果 を 公 表 し て お り 、そ
の 値 は 更 新 さ れ る 度 に 修 正 が な さ れ て い る （ USDA， 2006）． Wolf（ 2005） は 2
国間貿易においてアーミントン係数を設定しており、貿易において相手国を想
定した空間モデルによって食料需給を予測している．しかし、これらのモデル
は環境資源の制約について明示的に導入したモデルではなく、単位収量の変化
分については過去の趨勢を参考にしているに留まっている．
大 賀 （ 1998） で は 、 単 位 収 量 の 増 加 率 と 、 収 穫 面 積 の 価 格 上 昇 に 対 す る 変 化
が 2020 年 ま で に 半 減 す る と 仮 定 し た 場 合 の 予 測 を 行 っ て い る ．そ の 場 合 に は 穀
物の価格が現在の 4 倍になるという結果が示されているが、パラメータを変更
し た だ け で あ り 、 そ の 根 拠 は 乏 し い ． ま た 、 井 上 ほ か （ 2003） で は 穀 物 生 産 に
重 要 な要 素 である灌 漑 農 地 を投 入 量 として定 式 化 し、灌 漑 施 設 を投 入 財 であると仮 定
することにより、理 論 的 に制 約 を考 慮 した穀 物 需 給 予 測 を行 っている．これの研 究 では、
灌 漑 地 利 用 に厳 しいシナリオを用 いた場 合 においても、将 来 の国 際 穀 物 価 格 は低 下 す
る傾 向 にあることが示 されているが、対 象 となる品 目 は米 、小 麦 、とうもろこしの 3 つのみ
であり、畜 産 物 部 門 を含 んでいないため飼 料 用 需 要 を考 慮 してない．また、Furuya and
Koyama（2005）は過 去 の気 候 データをもちいて、穀 物 の単 位 収 量 を気 温 と降 雨 量 の変
数 とすることで、将 来 の穀 物 価 格 の減 少 率 が鈍 化 することを示 している．しかし、将 来 の
気 温 変 化 は各 国 共 通 に設 定 されており、耕 作 地 域 の変 化 がないという仮 定 は現 実 的 で
はない．Rosegrant et al. (2002) は食 料 需 給 モデル（IMPACT）と水 資 源 の需 給 モデル
（WSM）とを統 合 させたモデル、IMPACT-WATER を構 築 した．穀 物 の生 産 関 数 に利 用
可 能 な農 業 用 水 量 を導 入 することにより、水 資 源 に制 約 を置 いた食 料 モデルとなってい
る．特 に水 使 用 が限 られたシナリオにおいては国 際 価 格 が高 騰 することが示 されており、
水 という制 約 が生 じた場 合 の食 料 不 足 を示 唆 している．
以 上 、計 量 経 済 モデルに環 境 の制 約 を盛 り込 んだモデルを検 討 したが、これらのモデ
ルはパ ラメー タの 変 更 や シナ リオの 導 入 など資 源 制 約 を盛 り込 ん で はいる が、国 ・ 地 域
6
別 にモデルを構 築 しているために地 域 による資 源 の格 差 や、将 来 の気 候 変 動 について
は考 慮 されてい ない．そ れは経 済 モデルが持 つ 特 性 によるものであり、容 易 に導 入 でき
るものではない．
経 済 モデルと空 間 モデルを統 合 させた研 究 として Darwin et al.(1996)がある．このモ
デ ルで は一 般 均 衡 モ デ ルと 気 候 モ デ ルの 結 果 を用 い て、 気 候 の 変 化 によ る 土 地 利 用
の 変 化 を 考 慮 し て い る が 、 人 口 増 加 や 経 済 成 長 を 考 え ない 静 学 モ デ ルで あ る ．ま た 、
IPCC の 将 来 の 気 候 予 測 で 用 い られ た 、 国 立 環 境 研 究 所 の AIM （ Matsuoka et al.,
2001）や、オランダ RIVM による IMAGE（RIVM, 2006）では一 般 均 衡 モデルと気 候 モデ
ルを統 合 させ、お互 いのフィードバックによって温 暖 化 の影 響 を加 味 したモデルとなって
いる．しかし、これらのモデルを構 成 する地 域 は非 常 に大 まかであり、穀 物 の分 類 に関 し
ては一 品 目 として統 合 されている．それは温 室 効 果 ガスの排 出 を推 測 するために、全 産
業 にわたる モデルを構 築 す る 必 要 があ り、その ためには区 分 を細 かく した場 合 に データ
の収 集 が困 難 になるためである．したがって、個 々の品 目 の結 果 や気 候 変 動 による効 果
については具 体 的 に知 ることができない．
また、需 要 と 供 給 を別 々 に扱 うモデ ルも 存 在 している．ブ ラウン （1996）で は需 要 が 人
口 と GDP によって決 まるとし、生 産 量 に関 しては過 去 の外 挿 によって計 算 することで、目
標 年 度 にお ける 需 給 ギ ャップ を推 計 す る モ デ ルである ．また 、Tsujii（ 1998 ）も 同 様 の 手
法 によ って需 給 ギャップ によって価 格 変 化 を推 測 す るとい うモデ ルであ る．しか し、価 格
が需 要 に影 響 を与 えることは明 らかであり、価 格 上 昇 によって代 替 品 の需 要 に転 化 する
ことも考 えられる．
以 上 の先 行 研 究 の検 討 より、以 下 では次 の 2 点 を含 んだモデルの開 発 を行 う必 要 が
あ る と 考 え られ る ．ま ず 、 価 格 メ カニ ズム を 盛 り 込 ん だ 経 済 モ デ ルに よ り、 需 要 量 と 供 給
量 を計 算 することである．需 要 量 は人 口 や所 得 以 外 にも価 格 によって変 化 するため、そ
の 効 果 に つ い ても 考 慮 す る 必 要 が あ る ．この 需 要 部 分 は経 済 モ デ ルで 計 算 す る こと が
可 能 である．
次 に、地 域 ごとに異 なる 資 源 の有 無 および劣 化 と、気 候 変 動 に伴 う気 候 変 動 につい
て考 慮 しなければならない．これは、1 章 で見 たように、農 業 生 産 は気 候 の変 化 を受 けや
すいためである．しかし、国 ・地 域 単 位 で扱 う経 済 モデルでは地 域 性 や気 候 変 動 の変 化
などを 直 接 盛 り込 む こと はで き ない ．した が って、 空 間 モ デ ルに よ って気 候 変 動 や 地 理
条 件 を考 慮 しなければならない．
本 研 究 で は 、農 業 部 門 だ けを扱 う 部 分 均 衡 モ デ ルに お ける 作 物 の 生 産 関 数 を 、 空
間 モデルに置 き換 えることで、それらの課 題 を克 服 している．それにより、作 物 の生 産 は
気 候 変 動 と地 理 条 件 を考 慮 することに加 えて、農 業 部 門 に特 化 したモデルにおいては、
その結 果 が品 目 別 にわかりやすくなっている．
本 研 究 と同 様 の手 法 で土 地 利 用 変 化 について考 察 しているのは Ronneberger et al.
7
（2005）である．この論 文 では KLUM という土 地 利 用 モデルを構 築 し、一 般 均 衡 モデル
である GTAP との統 合 を行 っている．また、Sands and Leimbach（2003）ではモデル内 に
おいて気 候 変 動 による 影 響 をフィードバックさせ る統 合 モデルと なってい る．いずれのモ
デルも 本 研 究 と 非 常 に 似 た 研 究 であ り、主 体 が 利 益 を最 大 にする よ うに 土 地 利 用 を決
定 するというメカニズムは同 じである．
8
3. 統 合 モデルの
モデル の 構 造
本 研 究 で 用 い た モ デ ル は 、2 つ の モ デ ル を 統 合 さ せ た も の で あ る ．す な わ ち 、
農 産 物 の 需 給 と 国 際 交 易 を 扱 う IFPSIM (International Food Policy Simulation
Model)と、0.1 度 グリッド単 位 で全 球 をカバーする空 間 モデルである．この空 間 モデルは
さ らに 穀 物 の 生 産 性 を 推 計 す る EPIC （ Erosion/Productivity Impact Calculator ） と 、
IFPSIM の穀 物 価 格 と生 産 性 によって作 付 けを決 定 する土 地 利 用 選 択 モデルからなる
(図 3-1)．米 、とうもろこし、小 麦 、大 豆 の 4 品 目 については空 間 モデルに適 応 することで、
地 域 性 や資 源 の有 無 を考 慮 したモデルとなっている．
以 下 では、経 済 モデ ルと 空 間 モデ ルの 構 造 に ついて説 明 す る ．次 に 経 済 モ デ ルと 空
間 モデルとの統 合 部 分 である土 地 利 用 選 択 モデルについて述 べる．
図 3-1．統 合 モデルの構 造
9
3.1. 国 際 交 易 モデル：
モデル ： IFPSIM
IFPSIM は農 業 政 策 の変 化 を評 価 するために開 発 された、農 業 部 門 に特 化 した部 分
均 衡 モデルである（Oga and Yanagishima, 1996.および大 賀 、1998）．また、多 地 域 ・多
品 目 市 場 均 衡 の世 界 モデルであり、14 品 目 と 31 カ国 ・地 域 1 を対 象 としている（表 3-1、
3-2）．図 3-1 は IFPSIM の構 造 を表 したものである．
IFPSIM の特 徴 的 な点 として、タイムラグを持 った変 数 の部 分 調 整 過 程 を組 み込 んだ
ダイナミックモデルである（大 賀 、1998 66 ページ）点 が挙 げられる．人 口 変 化 や経 済 成
長 を変 数 と してお り、前 年 の 生 産 者 価 格 によ って耕 地 面 積 が 決 定 され る、動 学 の 仕 組
みを備 えている．さらに消 費 者 保 護 や不 足 支 払 い制 度 等 の農 業 政 策 を変 数 として価 格
に組 み込 んでおり、政 策 の変 化 による影 響 についてシミュレーションを行 うことができ、農
水 省 ではこのモデルを元 に 2025 年 までの、将 来 の食 料 需 給 見 通 しを行 っている（農 水
省 、2006）．
大 賀 （1998）では FORTRUN によって書 かれた IFPSIM を使 用 しているが、本 研 究 で
は Oga and Yanagishima （ 1996 ） に 掲 載 さ れ て い る 計 算 式 、 お よ び パ ラ メ ー タ を
Microsoft 社 製 の Excel に展 開 した（図 3-2）．VB（Visual Basic）によるマクロを実 行 させ
ることにより均 衡 価 格 が計 算 される仕 組 みになっている．Excel に展 開 した理 由 であるが、
プ ロ グ ラミ ン グ の 知 識 が 不 要 な 場 合 で も 比 較 的 変 更 が 可 能 で あ り、 視 覚 的 に も 結 果 の
時 系 列 変 化 がわかりやすいという利 点 がるためである．
1
さらに詳しい地域区分については付表 1 にまとめている．
10
図 3-2．Excel に展 開 した IFPSIM の概 観
IFPSIM の 基 本 構 造 は 価 格 に よ り 需 要 と 供 給 が 一 致 す る 仕 組 み と な っ て い る ．
以 下 で モ デ ル の 基 本 構 造 を 示 す ．た だ し 、a0 は 各 国 ・ 地 域 の 定 数 項 、添 え 字 の
i は当該品目、j は競合品、f は飼料用作物、r は国・地域を表している．また、
-1 は 前 期 の 値 を 表 し て い る ．
穀物生産量
穀物の生産量は耕地面積と単位収量の積として表される．耕地面積は前期の
耕地面積と、当該品目および競合品目の生産者価格の変数である．単位収量は
前期の値に成長率を加えたもので表され、この成長率は外生的に与えられる．
AH ir = a 0 ir × AH −1ir
aAH
× PP−1ir
YH ir = YH −1ir × ( 1 + a1ir )
QS ir = AH ir × YH ir
ai
+ ∏ j PP−1 jr
aj
(1)
(2)
(3)
AH: 収 穫 面 積 、 PP: 生 産 者 価 格 、 YH: 単 位 収 量 、 QS: 穀 物 生 産 量 、 aAH: ラ グ
付 変 数 に か か る 係 数 、ai: 当 該 品 目 の 生 産 者 価 格 に 係 る 弾 力 性 、aj: 競 合 品 目 の
11
生 産 者 価 格 に 係 る 価 格 交 差 弾 力 性 、 al: 単 位 収 量 の 成 長 率
畜産物生産量
畜産物の生産量は家畜と蓄羽数と生産性の積として表される．家畜と蓄羽数
は飼育頭羽数の一定割合となっており、飼育頭羽数は前期の頭羽数、当該品目
および競合品目の生産者価格、飼料作物の卸売価格の変数となっている．生産
性については穀物の場合と同様であり、前期の値に成長率を加えたもので表さ
れる．
ALir = a 0 ir × AL−1ij
× PP−1ir × ∏ j PP−1 jr × ∏ f PI −1 jr
aAL
ai
aj
af
(4)
SLir = ALir × SL−1ir AL−1ir (5)
YLir = YL−1ir × ( 1 + a1ir )　(6)
QS ir = SLir × YLir (7)
AL: 家 畜 頭 羽 数 、PP: 生 産 者 価 格 、PI: 飼 料 原 料 中 間 (卸 売 )価 格 、SL: 家 畜 と 蓄
頭 羽 数 、YL: 畜 産 生 産 性 、QS: 畜 産 物 生 産 量 、aAL: ラ グ 付 変 数 に か か る 係 数 、
ai: 当 該 品 目 の 生 産 者 価 格 に 係 る 弾 力 性 、aj: 競 合 品 目 の 生 産 者 価 格 に 係 る 交 差
弾 力 性 、 af: 飼 料 穀 物 の 中 間 価 格 に 係 る 弾 力 性 、 a1: 畜 産 生 産 性 増 加 率
穀物需要量
穀物の需要量は食用需要、飼料用需要、その他需要に分けられる．食用需要
は 一 人 当 た り GDP、当 該 品 目 お よ び 競 合 品 目 の 消 費 者 価 格 に よ っ て 決 定 さ れ る
一人当たりの需要量に、人口をかけたものである．飼料用需要は家畜飼育頭羽
数、当該品目および競合品目の卸売価格によって決定される．その他需要は食
料需要と飼料用需要の合計量の比率によって変化する．
QFir = a0 ir × YYr
aYY
× PC ir × ∏ j PC ij × NN r
ai
aj
QLir = a 0 ir × ∏l QS lr × PI ir × ∏ f PI fr
al
ai
af
(8)
(9)
QOir = QO−1ir × (QFir + QLir ) (QF−1ir + QL−1ir )
(10)
QD = QF + QL + QO
(11)
QF: 食 用 需 要 、YY: 一 人 当 た り GDP、VV: GDP、PC: 消 費 者 価 格 、QL: 飼 料 用
12
需 要 、 aYY: 所 得 弾 力 性 、 ai: 当 該 品 目 の 価 格 に か か る 弾 力 性 、 aj: 競 合 品 目 に
か か る 交 差 弾 力 性 、 家 畜 頭 羽 に か か る 弾 力 性 、 af: 飼 料 価 格 に か か る 弾 力 性 、
QO: そ の 他 需 要 、 QD: 総 需 要
畜産物需要量
畜 産 物 の 需 要 量 は 穀 物 の 食 用 需 要 と 同 様 に 、一 人 当 た り GDP、当 該 品 目 お よ
び競合品目の消費者価格によって決定される一人当たりの需要量に、人口をか
けたものとして計算される．
QDir = a 0 ir × YYr
aYY
× PC ir × ∏ j PC ij × NN r
ai
aj
(12)
在庫変化量
在庫変化量は当期と前期の卸売価格の比率によって変化する．ただし、在庫
変化量が正値の場合は前期の価格に対する当期の価格の比率であるが、在庫変
化量が負値の場合はその逆の比率を用いる．
∆STir = ∆ST−1ir × (PI ir PI −1ir )δ
(13)
1　if　∆ST > 0
ただし、 δ = 
− 1　if　∆ST < 0
Δ ST: 在 庫 変 化 量 、 PI: 中 間 卸 売 価 格
純輸出量
純輸出量は生産量から需要量を差し引き、在庫の変化量を加えたものとして
決定される．ここで、純輸出量の世界計がゼロとなるように価格を変化し、均
衡させる．
QN ir = QS ir − QDir + ∆STir
(14)
∑ QN ir = 0
(15)
QN: 純 輸 出 量
価格関係式
国際価格については世界において貿易量の占める割合が大きい国をリード国
とし、各国・地域での国際価格はリード国と当該国・地域のドル建て為替レー
13
トによってドルによる自国通貨に変換される．卸売価格は自国通貨建て国際価
格に、輸送費と生産者保護を加えたものであり、消費者価格と生産者価格は卸
売価格に補助金等の政策による保護を考慮したものとなっている．
PTir = PWir × XRir XRRi (16)
PI ir = PTir + MI ir + PSM ir
(17)
PPir = PI ir − CSOir
(18)
PS ir = PI ir + PSOir (19)
PT: 自 国 通 貨 建 て 国 際 価 格 、PW: 市 場 リ ー ド 国 通 貨 建 て 国 際 価 格 、XR: 当 該 国
対 ド ル 為 替 レ ー ト 、XRR: 市 場 リ ー ド 国 対 ド ル 為 替 レ ー ト 、MI: 輸 送 費 用 、PSM:
価 格 関 連 生 産 者 保 護 、PS: 実 効 供 給 者 価 格 、PSO:補 助 金 等 生 産 者 保 護 、CSO: 生
産者保護
14
図 3-3．IFPSIM の構 造
15
表 3-1． IFPSIM の対 象 品 目
対 象 品 目 (14 品 目 ）
畜 産 物 (6)
牛肉、豚肉、羊肉、鶏肉、卵、牛乳
穀 物 (5)
小麦、トウモロコシ、米、大豆、その他雑穀
加 工 品 (3)
加工乳、オイルミール、油脂
表 3-2． IFPSIM の対 象 国 ・地 域
対象国・地域
(30)
ア メ リ カ 、日 本 、カ ナ ダ 、オ ー ス ト ラ リ ア 、ニ ュ ー ジ ー ラ ン ド 、
国 （ 20）
メ キ シ コ 、ブ ラ ジ ル 、ア ル ゼ ン チ ン 、ナ イ ジ ェ リ ア 、エ ジ プ ト 、
イ ン ド 、 パ キ ス タ ン ､バ ン グ ラ デ シ ュ 、 イ ン ド ネ シ ア 、 タ イ 、
マレーシア、フィリピン、中国、韓国
地域
(10)
EC12, そ の 他 西 欧 、 東 欧 、 旧 ソ 連 、 そ の 他 先 進 国 、 そ の 他 ラ テ
ン・南米、その他アフリカ、中近東、その他極東、その他途上
国、その他世界
16
3.2. EPIC
EPIC（Erosion/Productivity Impact Calculator）は米農務省によって開発された気候、降雨
量、土壌 などを変数として、土壌 浸食と植物の成長との関係を推計するモデルである
（Williams, 1995）．本来はアメリカにおける土壌浸食を計算するものであったがその後の拡張
により、農地管理における様々な変数を出力できるようになった．EPIC では 100ha 以上の面積
を対象とし、天気・土壌・地質・管理システムが均質である地域を想定して、日単位で
数百年にわたるシミュレートが可能である．
EPIC の基本構造は以下のとおりである．まず、日射量と葉あたりのエネルギー供
給量が計算される．次にその土地における土壌状態や湿度、気温、窒素、リン、作物
の固有パラメータなどの変数によって植物の生長が推計される．この結果によって土
壌流出が計算され、次の期における窒素とリンが変化するという構造になっている
(Williams, 1995)．
本研究では Tan and Shibasaki (2003)によって開発された Global-EPIC を用いた．この
Global-EPIC は、GIS 上に EPIC を展開したものであり、米、とうもろこし、小麦、大豆の 4 品目
について、地球レベルでの生産性を推計するモデルの構築を行ったものである．このモデル
では、南北 1405×東西 3600 (北緯 84 度～南緯 54.5 度、東経 180 度～西経 180 度)の地域
がカバーされており、約 500 の格子点によって構成されており、空間的に社会経済データや
気候データを展開することにより全球での生産性を推測したことが特徴である．
Tan and Shibasaki (2003)では GIS、IE(Inference Engine)、EPIC を統合させることによ
って、全球での穀物の潜在生産性について推計している（図 3-4）．まず、GIS におい
て気候、土壌、地形、人口といった各種のデータが構築される．気候データについて
は カ ナ ダ 気 候 モ デ リ ン グ 分 析 セ ン タ ー (Canadian Center for Climate Modeling and
Analysis; CCCma)による CGCM1 の 10 年ごとの月平均の降雨量と、月別最大気温と同
最小気温の結果を用いている．その各種データと IE による作付けの変更を行い、EPIC
によって穀物の生産性について計算がなされる．各地域における生産性の変化につい
ては図 3-5 のようになっている．いずれの地域においても生産性は低下することが示
されている(Tan and Shibasaki, 2003)
17
出所）Tan and Shibasaki (2003). Fig.1.
図 3-4．Global-EPIC の構造
出所）Tan and Shibasaki (2003). Fig.21.
図 3-5．各地域における単位収量の変化
18
3.3. 土地利用選択モデル
土地利用選択 モデル
IFPSIM と EPIC の統合部分にあたる、土地利用選択モデルでは各グリッドにおいて、その
主体である農業従事者が効用を最大化するように土地利用を決定するモデルとなっている．
土地利用を選択するということは、耕地・森林・都市などの多数の選択肢のうち、可能な選択
肢のうちからどれか一つを選択するということであるため、その決定は各主体によって異なると
考えられる．こうした選択を推測、およびモデル化する方法として非集計モデルがある．
非集計モデルは、「個人が利用可能な選択肢の中からもっとも望ましい選択肢を選ぶという
合理的な選択ルールに基づいて行動することを仮定してモデル化」したものである（交通工学
研究会、1993．4 ページ）．ここで、各個人の特定の選択肢における効用を
U i = Fi ( Y ) + S i ( X )　i = 1, 2,　…,n
(1)
と表す．ただし U は効用、F は気温や灌漑、降雨量といった環境要因、S は人口や所
得といった社会経済要因、添え字の i は選択肢である．このとき各個人が全選択肢 j
の中から特定の選択肢 i を選ぶ関数式は、
Pi = exp(U i )
∑
n
j =1
exp(U j ) ∀i
(2)
として表される．このとき P i は選択肢 i を選ぶ確率、ｊは全選択肢（ただし、i∈j）である．ここで
の選択肢は米、とうもろこし、小麦、大豆の各種耕地と、それ以外の土地利用の 5 つである．し
たがって、各グリッドにおいて Global-EPIC によって計算された生産性と、IFPSIM によって計
算された前年の生産者価格によって最も収益のあがる作付けを行う仕組みになっている（図
3-6）．まず、T 年において、IFPSIM で均衡価格が求められ、それによって各国ごとの生産者
価格が計算される．翌年の T+1 年において、EPIC によって T 年の生産性に変化分を加えた
T+1 年の生産性が求められる．ここで、前年の T 年における生産者価格と EPIC による T+1
年の生産性によって T+1 年の土地利用が決定され、それによって T+1 年の均衡価格が求め
られる仕組みになっている．統合モデルでは、この受け渡しをくり繰り返して目標年度までの食
料需給を計算する．なお、土地利用選択モデルは過去にインドと中国がテストサイトとしてパラ
メータの推計と、実際の土地利用との比較が行われている．
19
図 3-6．統合モデルにおけるデータのフロー
20
4．シナリオ
シナリオの
設定とモデルの
モデルの整合性
シナリオの設定と
4.1. シナリオの
シナリオの 設定
IFPSIM では非農業部門である経済成長率や人口増加については一定比率で増えるもの
と し て い る ． こ れ ら の 変 数 に つ い て は IPCC に よ る SRES(Special Repot on Emissions
Scenarios)を用いた．SRES とは人間活動が温暖化に与える影響を評価するために用い
られた、将来の社会経済の発展に関する叙述的シナリオである．これらのシナリオ内
において一貫性を持った人口統計的・社会的・経済的・技術的・環境的・政治的将来
が、量的でなく質的に記述されている（環境省、2001．第 2 章.4 ページ）．
SRES は大きく分けて 4 つのシナリオに分類することができる．すなわち、A1、A2、
B1、B2 の 4 つである．頭のアルファベット A は経済成長重視の社会、B は環境改善
を中止する社会を想定している（図 4-1）．次に後ろの番号 1 はグローバル化社会、番
号 2 は地域指向社会を意味している．それぞれのシナリオにおける GDP 成長率と人口
増加率は図 4-2、4-3 に示している．本研究ではそれぞれのシナリオにおけるマーカー･
シナリオの人口および経済成長率を適用している 2（CIESIN, 2005）．
また、IFPSIM での将来の農業政策の変化、為替レートの変更はないものとした．これは政
策変化による価格変化が、土地利用選択モデルに影響を与えるためである．また、図 3-5 のよ
うに、Global-EPIC では灌漑施設や肥料・労働投入については不変であると仮定しているため、
経年ごとに単位収量が低下している．なお、村井ほか(2006)では気候変化に対して社
会・経済システムを変化する適応策を投じた場合、生産性の減少率を緩和することが
できることを示している．以上のことから、単位収量に関して、技術向上率を設定し
た（表 4-1）．これによって穀物の生産性は気候変動による変化分に技術変化率を加え
たものとして計算される．この技術変化率については IFPSIM における単位収量変化
率の 1/4 に設定している．
以上のシナリオを設定した上で、統合モデルを用いた将来予測を行った．
それぞれのマーカー･シナリオは以下のモデルチームの結果である．A1：国立環境研究
所による AIM（Asian Pacific Integrated Model）モデル、A2：アメリカ ICF による ASF
（Atmospheric Stabilization Framework）モデル、B1：オランダ RIVM による IMAGE
（Integrated Model to Assess the Greenhouse Effect）モデル、B2：IIASA による
MESSAGE モデル．各地域における具体的な経済成長率と人口増加率の値については付
表 3-1 から付表 3-4 に示している．
2
21
図 4-1．SRES における各シナリオの概略
Billion US$ (1990 constant)
6000
5500
A1
A2
B1
B2
5000
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1990
1995
2000
2005
2010
2015
2020
図 4-2．各シナリオにおける GDP の変化
100 million person
85
80
A1&B1
75
A2
B2
70
65
60
55
50
1990
1995
2000
2005
2010
2015
2020
図 4-3．各シナリオにおける人口の変化
22
表 4-1．各地域における技術変化率
（年率）
地域
技術変化率
1USA
0.003
2EC12
0.006
3Japan
0.005
4OWEuro
0.002
5Canada
0.003
6Australia
0.004
7NZ
0.004
8ODPed
0.005
9EEuro
0.002
10USSR
0.005
11Mexico
0.003
12Brazil
0.005
13Argentina
0.003
14OLAmer
0.005
15Nigeria
0.004
16OAfrica
0.004
17Egypt
0.005
18NEAsia
0.006
19India
0.007
20Pakistan
0.005
21Bangladesh
0.004
22Indonesia
0.008
23Thailand
0.007
24malaysia
0.005
25Philippine
0.005
26China
0.008
27Korea
0.006
28OFEast
0.006
29ODPing
0.005
23
4.2. 予測結果と
予測結果 と 実測値との
実測値 との比較
との 比較
予測結果と現実の比較によって、整合性が認められればモデルおよび将来予測に意
味があると考えられる．本節では FAO（国連食料農業機関）による国別の統計との比
較と、リモートセンシングにより得られた MODIS データとの土地利用被覆の比較を
行った．
4.2.1.
FAO 統計との
統計 との比較
との 比較
FAO 統計はもっとも広域に及ぶ国別の農業に関する統計であり、ウェブ上あるいは
CO-ROM によってデータにアクセスすることができる．その他の農業統計にはアメリ
カ農務省の P S&D(Production, Supply and Distribution)があるが、統計を取得している国
は限られており、小国については範囲としていない．OECD の統計では OECD 加盟国
については非常に詳細なデータであるが、非 OECD 加盟国についてはデータが存在し
ない．これらの理由から FAO の統計との比較を行った 3．
この FAO 統計を使い．1998 年から 2000 年までの平均値について 4予測結果と FAO
の国別統計との比較を行った（図 4-4 から図 4-11）．これらの図ではピンクの線が 45
度線を表しており、横軸に予測結果、縦軸に統計値を取っている．したがって、ピン
クの線に近いほど統計値に近い値をとっていると考えられ、この線より上側に点があ
る場合は統計と比べて過多評価であり、下側にある場合は過小評価である．なお、耕
地面積については各国により差が大きいため対数による軸を使用している．
どの品目においても単位収量については実際の値とそれほど乖離がないことがわ
かる．米ではモロッコとトルクメニスタンで過小評価となっている以外は整合性が取
れている．小麦の場合はヴェネズエラ、エジプトで過小評価、イエメンでは過大とな
り、米と比較するとやや 45 度線から離れた値も存在する．とうもろこしでは、マレー
シア、インドネシア、ベトナム、フィリピンといった東南アジア諸国において過少で
あり、スワジランドは大幅に外れているものの、他の国においてはおよそ実測値に近
い値である．大豆ではシリアで極端に過少となっている以外は、実測値との乖離は小
さくなっている．
次に耕地面積の比較であるが、単位収量と同様に、実測値から乖離している国は存
在しているものの、全体的に見れば多くの値が実際に近い値となっている．
ただし、大賀（1998）では FAO の精度について、
「有効数字 6 桁であるが、換算率等を
加味すれば、その精度は 3 桁程度であろう」と述べている（大賀、1998．77 ページ）．ま
た、統計が各国の担当者からの報告を積み上げたものであり、その報告が正確でない場合
もあり、例えば同じ値が何年か続くことがある．
4 単位収量は年によって数値にばらつきが生じるため、3 年間の平均を用いている．
3
24
以上のことから、2000 年における予測結果はほぼ実際の値に近くなっており、モデ
ルの整合性は認められる．しかし、国によっては誤差が生じていることから、そうし
た国に対してはパラメータの調整が必要であると考えられる．
25
100
120
90
100
80
70
80
60
50
60
Egypt
Morocco
40
40
30
Yemen
20
20
10
Turkmenistan
Venezuela
0
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0
図 4-4．米の単位収量の比較(単位:100kg/Ha)
20
40
60
80
100
120
図 4-6．小麦の単位収量の比較(単位:100kg/Ha)
120
40
35
100
Swaziland
30
80
25
Zambia
60
20
15
Syria
40
Viet Nam
20
Philippine
Niger
Indonesia
10
5
Malaysia
Spain
0
0
0
20
40
60
80
100
図 4-5．とうもろこしの単位収量の比較(単位:100kg/Ha)
120
0
5
10
15
20
25
30
35
40
図 4-7．大豆の単位収量の比較(単位:100kg/Ha)
26
100000000
100000000
10000000
10000000
1000000
1000000
100000
100000
10000
10000
1000
1000
Saudi Arabia
10000
100000
1000000
10000000
100000000
1000
1000
図 4-8．米の耕地面積の比較(単位: Ha)
10000
100000
1000000
10000000
100000000
図 4-10．小麦の耕地面積の比較(単位: Ha)
100000000
100000000
10000000
10000000
1000000
1000000
100000
100000
10000
10000
Syria
Papua New Guinea
1000
1000
10000
100000
1000000
Bhutan
10000000
100000000
図 4-9．とうもろこしの耕地面積の比較(単位: Ha)
1000
1000
10000
100000
1000000
10000000
100000000
図 4-11．大豆の耕地面積の比較(単位: Ha)
27
4.2.2.
MODIS データとの
データとの比較
との比較
空間的に実際の値との整合性をみるために、2000 年における予測結果と MODIS による土
地被覆データとの比較を行った．予測結果については 4 品目の耕地を合計したものを用い、
MODIS のデータについてはボストン大学、”MODIS Land Cover and Land Cover Dynamics
Products”を用いた．MODIS 画像は、TERRA/AQUA 衛星に搭載された MODIS 画像をもとに
し、全球レベルでの土地被覆分類を作成したものである（Boston University、2001）．
比較結果については図
に示している．MODIS、予測結果の両者について一致する部分
はアメリカ中部、南米、インド、中国、欧州などである．しかし、アフリカではほとんど
一致しておらず、南部にある耕地を捉えていない．また、MODIS データのみ存在し、予測
結果にはない部分はカナダ中部、ロシアおよび東欧、中国東北部、オーストラリア西南部
などである．特にロシア西部から東欧にかけては広い範囲で一致していない部分がある．
逆に予測結果のみ存在する部分はアメリカ東部と南部、アフリカ中部にあり、ヨーロッパ、
インド、中国、東南アジア等ではまばらに分布している．
ただし、MODIS によるデータは一時点のデータであり、分類や調整が不十分であるとい
う意見もある．Giri et al.(2005)では、他の衛星による画像と比較した場合に、シベリア南部、
サヘル地域、ブラジル、南豪、チベット高原の 5 地域については整合性が乏しいことが指
摘されている．その理由として、同種の衛星画像を用いた場合でも、分類アプローチによ
り差異が生じているということ、各分類の定義が異なっていることが指摘されている．さ
らに、予測結果については 4 品目の耕地でしかないが、MODIS の場合は 4 品目以外の作物、
例えばライ麦などの粗粒穀物についても含めているため、その範囲は大きくなると考えら
れる．
4.2.1.で国別の統計との比較を、本節では空間的な土地被覆との比較を行い、2 つの異な
る方法によって比較を行ったが、その結果は現実をよく反映していることが明らかになっ
た．これは統合モデルにおける挙動が現実に近いかたちで推移していることであり、モデ
ルが現実との整合性があるということである．
28
図 4-12．予測結果における 4 品目合計の耕地分布（2000 年）
29
出所）Boston University (2001)
図 4-13．MODIS による農耕地の空間分布
30
図 4-14．MODIS と予測結果の一致部分
31
図 4-15．不一致部分 1（予測結果のみ存在する部分）
32
図 4-16．不一致部分 2（MODIS のみ存在する部分）
33
5. 予測結果の
予測結果の考察
5.1. 国際価格の
国際価格の変化
4.1.で設定したシナリオを用いて 2020 年までの予測を行った．まず、はじめに国際価格
の変化について述べる．品目ごとの国際価格の推移について図 4-17 から図 4-20 に示してい
る．
すべての品目において、かついずれのシナリオにおいても国際価格が上昇することが示
された．米の国際価格は 2000 年まで低下するが、その後は上昇を続け、もっとも高くなる
A1 シナリオでは 1995 年比の 180％増となった．しかし、A2 シナリオの価格変化は著しく、
経年するごとに変化幅が大きくなっており、2017 年から 2018 年にかけて 1995 年比の約 40％
上昇している．とうもろこしと小麦については米と同様に 2000 年までは低下するが、その
後は上昇する．また、A2 シナリオは変化幅が大きくなっており、その変動は小麦の価格と
連動している．これはとうもろこしと小麦の生産される地域が比較的同じようなところに
存在するのではないかと考えられる．大豆については他の品目に比べて価格変化が安定し
ている．特に 2010 年以降は変化率が、他の品目において安定していなかった A2 シナリオ
においてもそれほど大きくないが、2010 年以降はほぼ線形で上昇する．
価格が変動する理由であるが、米は東南アジアを中心に生産され、ほぼ同様の地域で消
費される．そのため、貿易に出回る量が相対的に少なくなるために価格の調整幅が大きく
なるのではないかと考えられる．
34
170
160
A1
A2
150
140
B1
B2
130
120
110
100
90
80
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
図 5-1．米の国際価格の推移（1995 年=100）
140
130
A1
A2
120
B1
B2
110
100
90
80
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
図 5-2．とうもろこしの国際価格の推移（1995 年=100）
35
160
150
A1
140
A2
B1
130
B2
120
110
100
90
80
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
図 5-3．小麦の国際価格の推移（1995 年=100）
200
180
A1
A2
160
B1
B2
140
120
100
80
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
図 5-4．大豆の国際価格の推移（1995 年=100）
36
5.2. 生産に
生産に与える単位収量
える単位収量の
単位収量の効果と
効果と耕地面積の
耕地面積の効果
表 4-2 から表 4-5 は各シナリオにおいて生産量の変化を、単位収量、耕地面積の変化につ
いて分けて表したものである．いずれのシナリオ、および品目においても世界全体での生
産量が増加しており、耕地拡大には制約があると考えている既存の研究の反論となってい
る．さらに大豆を除く品目においては耕地拡大が生産量増加の要因となっているが、大豆
の場合は単位収量が増加要因である．シナリオごとに値の大小はあるものの、成長の方向
はほぼ同じであり、モデルの整合性が取れている．なお、アメリカ、EC12 の小麦、EC12
のとうもろこし、アメリカ、EC12、日本の米の値が、シナリオを変化させてもあまり変わ
らないのは、各地域における不足支払い制度や、あるいは生産者価格保護によってある一
定水準の価格が維持されているためである．
以下ではシナリオごとにその影響についてみる．
A1 シナリオにおいては、小麦の生産量はナイジェリアとパキスタンで減少する以外はす
べての国において増加している．しかし、アメリカやブラジルでは耕地面積は減少し、単
位収量の伸びによって生産が拡大している．とうもろこしでは小麦と比較して耕地面積の
拡大による効果が、大きくなっている．東南アジアのバングラデシュやインドネシアは生
産量が低下しており、単位収量の変化も負値か、低い値である．このことから、気候変動
が東南アジアでの生産量を減少させる要因となると考えられる．米の場合、小麦と同様に
耕地面積の増加が生産量増加の原因である．東欧や旧ソ連における増加率は年平均約 8％で
あり、これはもともとの生産量が少ないせいでもあるが、高緯度ほど生産が多くなるとみ
ることができる．大豆ではアメリカの耕地面積減少分を単位収量の増加によりカバーして
いるように、単位収量の増加により生産量が伸びる．しかし、オーストラリアや東欧、パ
キスタンでは単位収量と耕地面積が減少している．
A2 シナリオでは世界合計で見ると A1 シナリオに比べて耕地面積の拡大による効果が小
さくなっている．これは穀物の価格が A1 シナリオでは高価格で推移するのに比べると価格
の上昇が低く、耕地拡大に及ぼす動機になりにくかったのではないかと考えられる．小麦
においてはカナダ、旧ソ連、エジプト、韓国で大幅な生産増となっているが、エジプトと
韓国は単位収量の増加が要因であり、カナダと旧ソ連は耕地面積の拡大が要因である．と
うもろこしにおいては東南アジアにおいて生産量が減少しており、これはバングラデシュ
の場合は生産性の低下、それ以外の国では耕地の減少によるものである．A1 シナリオでは
低下していたオーストラリアの単位収量による効果が負値から正値となったのは、耕地を
拡大するより集約的に生産するようになったためではないかと考えられる．米でもっとも
劇的な変化となっているのは東欧である．年率で 27%というやや非現実な伸びをしている
が、それは耕地拡大によるものである．これは初期の耕地面積が小さいこともあるが拡大
の速度が非常に劇的である．大豆における東欧の生産量は減少に転じているため、大豆か
ら米への転作があったと考えられる．
37
B1 シナリオは A1 シナリオと同じ人口成長率で、経済成長率も似ているため、A1 シナリ
オとほぼ同じような結果が示されている．しかし、全体的に単位収量による増加分は小さ
くなっており、耕地面積による効果も同様である．B2 シナリオはほぼ A1 シナリオと A2 シ
ナリオの中間程度の成長率となっている．
ここまで、各シナリオにおいて、地域ごとの変化分について考察してきたが、とうもろ
こしや米においては生産量の増加率が年率 10%を超える地域が存在しており、それは耕地
面積の拡大によるものであることがわかった．こうした現象はもともとの値が小さいため
に変化分が大きくなってしまうこともあるが、過去の趨勢から考えるとやや非現実的なも
のである．したがってこのことはモデルにおけるパラメータを修正する必要を示唆してい
ると考えられる．
図 4-22 は価格変化が比較的安定している A1 シナリオにおいて、1995 年と 2020 年の土地
利用変化を表したものである．また、図 4-23 は各品目において耕地が拡大した部分のみを
抽出したものである．この図によれば、米の耕地面積はアメリカ中部、ブラジル、インド
西南部、東南アジア、中国東部で拡大していることがわかる．とうもろこしでは米と似た
地域で増加しているほか、メキシコやアフリカのサヘル地域、インド東部などで拡大しい
ている．小麦はほかの品目と比べて異なる地域で拡大しており、その地域はオーストラリ
アやインドから中東にかけての地域、ロシアから欧州にかけての地域である．どちらかと
いえば高緯度の地域が該当するため、気候変化によって拡大可能になったと考えられる．
大豆の場合はそれほど多くの点で増加はしておらず、拡大した地域としてはアメリカ東部、
中国南部、ブラジルなどが該当する．この図では 4 品目すべてで耕地拡大の可能性がある
ことを示唆している．
38
表 5-1．A1 シナリオにおける年平均成長率
（単位：％）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
USA
EC12
Japan
OWEuro
Canada
Australia
NZ
ODPed
EEuro
USSR
Mexico
Brazil
Argentina
OLAmer
Nigeria
OthAfrica
Egypt
ONEast
India
Pakistan
Bangladesh
Indonesia
Thailand
Malaysia
Philippine
China
Korea
OFEast
ODPing
World
生産量
0.35
0.86
0.82
3.40
4.33
1.19
4.32
2.31
0.76
2.76
5.14
0.12
4.42
5.61
-4.27
0.65
5.95
2.17
2.37
-0.53
3.15
5.24
2.22
2.11
小麦
とうもろこし
単位収量 耕地面積 生産量 単位収量 耕地面積
0.60
-0.23
1.99
0.84
0.98
0.48
0.35
0.40
0.09
0.32
0.43
0.36
0.26
3.00
3.59
0.43
2.91
0.80
3.05
4.48
1.40
2.41
0.31
0.84
3.27
-0.19
3.59
0.31
3.78
1.18
-0.77
2.31
1.06
1.03
3.07
1.60
1.12
0.79
-0.03
4.82
1.05
3.12
0.64
1.89
9.49
0.95
7.17
2.56
1.71
3.58
1.36
1.75
0.53
-0.38
1.18
0.23
0.91
0.94
2.93
3.04
0.19
2.75
0.95
3.92
3.87
0.46
3.12
0.64
-4.35
4.75
1.71
2.27
0.40
0.24
5.23
1.23
3.22
4.74
0.62
1.04
1.09
-0.04
1.30
0.69
3.65
0.95
2.26
1.25
0.90
1.56
0.72
0.74
0.49
-0.93
2.39
0.50
1.73
-2.18
-0.78
-1.65
-1.31
0.38
-1.56
0.34
0.59
-0.22
-1.72
-0.04
-1.70
-1.43
0.30
-1.63
1.01
1.79
1.14
0.64
0.44
3.86
0.78
0.96
0.68
0.25
0.30
1.82
-0.61
0.20
-0.78
-0.59
1.11
-1.39
1.29
1.14
2.15
0.71
1.47
生産量
4.02
1.69
0.42
8.84
8.24
5.57
6.67
8.31
5.53
-2.58
4.25
-0.16
4.71
0.28
1.13
2.30
2.12
0.53
3.13
2.05
3.07
1.96
1.03
0.58
2.06
2.11
1.93
米
大豆
単位収量 耕地面積 生産量 単位収量 耕地面積
1.08
2.41
0.08
0.11
-0.03
0.40
1.19
1.77
-0.62
2.73
0.50
-0.08
4.06
0.41
3.39
10.26
2.36
5.34
3.76
1.45
1.80
0.21
8.32
-1.78
-0.56
-1.38
1.61
1.45
0.24
1.03
0.15
-0.37
0.19
0.95
0.06
0.41
1.11
0.46
1.30
0.41
0.56
0.46
0.17
0.10
0.32
0.41
0.24
0.29
0.53
5.01
3.17
6.14
6.03
5.24
-2.39
3.92
-0.93
4.59
-0.12
0.01
1.69
0.66
0.12
2.32
1.46
2.81
1.82
0.67
0.16
1.75
1.73
1.66
1.09
-3.91
3.96
-0.14
0.40
0.72
1.64
-2.38
5.98
0.64
-0.45
1.08
0.69
0.08
0.48
0.12
0.36
2.27
0.40
-3.80
2.37
-0.73
0.31
0.23
1.49
-2.55
2.56
1.14
0.68
-2.51
0.64
3.73
-0.66
0.46
-1.75
-2.13
0.78
2.87
0.81
0.52
0.76
0.83
0.23
1.84
-0.01
0.64
0.81
0.18
表 5-2．A2 シナリオにおける年平均成長率
（単位：％）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
USA
EC12
Japan
OWEuro
Canada
Australia
NZ
ODPed
EEuro
USSR
Mexico
Brazil
Argentina
OLAmer
Nigeria
OthAfrica
Egypt
ONEast
India
Pakistan
Bangladesh
Indonesia
Thailand
Malaysia
Philippine
China
Korea
OFEast
ODPing
World
生産量
0.46
0.86
0.86
1.73
3.25
0.93
2.49
2.02
1.04
2.24
3.79
0.29
3.65
3.49
-2.97
0.56
5.97
2.01
1.92
-0.06
2.50
4.13
1.58
1.77
小麦
とうもろこし
単位収量 耕地面積 生産量 単位収量 耕地面積
0.60
-0.13
1.79
0.88
0.77
0.48
0.36
0.41
0.09
0.32
0.43
0.40
0.36
1.28
2.98
0.48
2.29
0.85
2.05
3.38
1.50
1.45
0.37
0.52
1.49
0.19
1.30
0.39
1.95
0.18
-0.82
1.18
1.08
0.78
2.90
1.66
0.94
0.88
0.14
3.37
1.14
1.83
0.73
1.31
5.41
0.93
3.79
2.42
0.91
3.12
1.42
1.33
0.63
-0.31
0.78
0.32
0.44
1.01
2.18
2.32
0.37
1.85
0.87
2.24
2.24
0.57
1.52
0.61
-3.20
3.73
1.76
1.47
0.39
0.16
3.80
1.44
1.84
4.74
0.63
0.31
0.75
-0.38
1.37
0.50
2.51
0.89
1.37
1.24
0.55
0.75
0.71
0.04
0.65
-0.64
1.47
0.55
0.83
-1.52
-0.71
-0.94
-1.23
0.42
-1.52
0.21
0.61
-0.35
-1.96
0.17
-2.06
-1.08
0.38
-1.36
1.02
1.24
0.89
0.68
0.19
3.86
0.15
0.84
0.67
0.15
0.46
1.03
-0.38
0.36
-0.69
-0.57
0.97
-1.29
1.32
0.79
1.66
0.54
0.84
生産量
4.20
1.69
0.45
8.31
7.70
27.26
5.89
8.33
4.09
-1.40
4.11
0.72
4.03
0.40
1.18
2.24
2.32
0.51
2.52
1.82
2.16
1.53
1.07
0.56
1.85
1.59
1.80
米
大豆
単位収量 耕地面積 生産量 単位収量 耕地面積
1.09
2.54
0.17
0.13
0.04
0.40
1.19
1.58
-0.61
2.48
0.50
-0.04
3.04
0.46
2.37
5.66
2.28
2.32
4.04
1.43
2.03
0.23
7.75
-1.08
-0.49
-0.65
3.19
1.34
0.29
0.93
0.26
-0.30
0.29
0.97
0.22
0.38
1.05
0.50
1.27
0.43
0.61
0.48
0.26
0.16
0.41
0.44
0.29
0.31
0.62
2.69
19.90
5.28
6.21
3.67
-1.17
3.64
-0.24
3.66
-0.09
0.11
1.59
0.83
0.08
1.71
1.22
1.81
1.33
0.61
0.12
1.47
1.21
1.42
1.79
-3.32
4.00
0.69
0.71
0.87
1.56
-1.48
5.96
0.70
-0.25
1.04
0.59
0.11
0.48
0.16
0.35
2.16
0.96
-3.23
2.45
0.09
0.59
0.36
1.36
-1.71
2.65
1.92
1.41
-1.43
0.76
3.80
0.05
1.03
-1.36
-1.48
1.03
2.21
1.19
0.54
0.77
0.82
0.21
1.41
-0.02
0.58
0.60
0.22
39
表 5-3．B1 シナリオにおける年平均成長率
（単位：％）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
USA
EC12
Japan
OWEuro
Canada
Australia
NZ
ODPed
EEuro
USSR
Mexico
Brazil
Argentina
OLAmer
Nigeria
OthAfrica
Egypt
ONEast
India
Pakistan
Bangladesh
Indonesia
Thailand
Malaysia
Philippine
China
Korea
OFEast
ODPing
World
生産量
0.46
0.86
0.87
1.90
3.90
1.19
2.56
1.90
0.70
2.84
4.50
-0.11
4.41
4.81
-4.12
0.57
6.21
2.09
2.01
-0.39
2.82
4.40
1.90
1.97
小麦
とうもろこし
単位収量 耕地面積 生産量 単位収量 耕地面積
0.60
-0.13
1.79
0.88
0.78
0.48
0.36
0.41
0.09
0.32
0.43
0.41
0.36
1.44
3.56
0.44
2.87
0.82
2.66
4.02
1.43
2.02
0.32
0.82
1.57
0.03
1.55
0.38
2.03
0.94
-0.77
2.01
1.08
0.68
2.97
1.63
1.01
0.82
-0.11
4.44
1.06
2.79
0.72
1.85
6.89
0.98
4.94
2.51
1.32
3.38
1.39
1.56
0.59
-0.62
0.99
0.27
0.69
0.94
2.92
2.93
0.22
2.61
0.96
3.23
3.38
0.50
2.63
0.78
-4.24
5.19
1.71
2.59
0.39
0.17
4.80
1.28
2.81
4.90
0.67
0.79
1.03
-0.20
1.33
0.60
3.33
0.94
2.01
1.25
0.61
1.51
0.73
0.69
0.55
-0.85
2.08
0.51
1.44
-1.61
-0.58
-1.17
-1.49
0.46
-1.78
0.03
0.60
-0.51
-2.58
0.19
-2.67
-1.37
0.36
-1.61
1.04
1.47
1.06
0.65
0.36
3.86
0.30
1.07
0.68
0.35
0.40
1.39
-0.51
0.28
-0.74
-0.18
0.86
-0.89
1.33
1.01
1.90
0.54
1.20
生産量
4.20
1.68
0.44
7.02
14.50
3.81
5.29
7.84
4.84
-2.95
3.61
-1.10
4.10
0.31
0.98
2.21
2.11
0.52
2.86
1.89
2.59
1.73
1.03
0.57
1.92
1.75
1.80
米
大豆
単位収量 耕地面積 生産量 単位収量 耕地面積
1.09
2.54
0.15
0.13
0.01
0.40
1.19
1.52
-0.61
2.42
0.50
-0.05
3.58
0.42
2.92
7.53
2.35
3.52
3.77
1.46
1.79
0.24
6.52
-1.88
-0.60
-1.45
1.85
1.52
0.24
1.04
0.19
-0.32
0.25
0.93
0.15
0.40
1.02
0.49
1.30
0.42
0.58
0.47
0.22
0.13
0.36
0.43
0.27
0.31
0.52
9.23
1.77
4.82
5.63
4.49
-2.81
3.21
-1.72
3.84
-0.09
-0.03
1.57
0.64
0.09
2.05
1.30
2.28
1.56
0.63
0.14
1.58
1.36
1.48
2.09
-3.72
3.89
-0.04
0.42
0.66
1.45
-2.27
5.71
0.63
-0.44
1.05
0.66
0.10
0.48
0.13
0.37
2.27
1.29
-3.59
2.34
-0.61
0.32
0.16
1.29
-2.45
2.37
1.11
1.15
-1.64
0.62
3.78
0.09
0.45
-1.50
-1.70
0.77
2.40
0.80
0.54
0.77
0.82
0.21
1.41
-0.02
0.44
0.58
0.08
表 5-4．B2 シナリオにおける年平均成長率
（単位：％）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
USA
EC12
Japan
OWEuro
Canada
Australia
NZ
ODPed
EEuro
USSR
Mexico
Brazil
Argentina
OLAmer
Nigeria
OthAfrica
Egypt
ONEast
India
Pakistan
Bangladesh
Indonesia
Thailand
Malaysia
Philippine
China
Korea
OFEast
ODPing
World
生産量
0.45
0.86
0.87
2.00
3.89
1.15
2.86
2.02
0.80
2.81
4.82
-0.05
4.21
4.83
-4.21
0.60
6.23
2.12
2.15
-0.29
2.89
4.48
1.98
2.01
小麦
とうもろこし
単位収量 耕地面積 生産量 単位収量 耕地面積
0.60
-0.13
1.83
0.87
0.82
0.48
0.36
0.41
0.09
0.32
0.43
0.41
0.34
1.55
3.36
0.46
2.67
0.82
2.65
3.92
1.43
1.94
0.32
0.78
1.44
0.05
1.38
0.36
2.34
0.73
-0.76
1.75
1.08
0.78
2.94
1.63
0.99
0.82
-0.01
4.29
1.07
2.66
0.72
1.82
7.22
1.00
5.19
2.51
1.53
3.37
1.39
1.55
0.59
-0.57
0.97
0.27
0.67
0.96
2.73
2.95
0.22
2.62
0.94
3.28
3.29
0.50
2.54
0.72
-4.31
4.82
1.70
2.33
0.40
0.19
4.76
1.29
2.76
4.89
0.68
0.76
1.01
-0.21
1.33
0.63
3.20
0.95
1.89
1.24
0.73
1.40
0.73
0.60
0.59
-0.79
1.97
0.51
1.33
-1.60
-0.62
-1.12
-1.59
0.42
-1.86
0.12
0.61
-0.44
-2.40
0.13
-2.47
-1.34
0.36
-1.59
1.04
1.54
1.05
0.66
0.35
3.86
0.35
1.06
0.66
0.36
0.40
1.47
-0.52
0.28
-0.76
-0.25
0.92
-0.99
1.32
1.03
1.91
0.54
1.19
生産量
4.18
1.70
0.44
6.59
14.50
3.25
4.76
7.00
4.69
-3.02
3.46
-0.65
4.03
0.30
0.92
2.16
2.06
0.52
2.82
1.83
2.63
1.70
1.02
0.58
1.89
1.70
1.77
米
大豆
単位収量 耕地面積 生産量 単位収量 耕地面積
1.09
2.53
0.10
0.13
-0.03
0.40
1.21
1.39
-0.62
2.28
0.50
-0.05
3.58
0.42
2.92
8.33
2.39
4.01
3.79
1.45
1.81
0.24
6.11
-1.74
-0.59
-1.30
1.85
1.42
0.23
1.06
0.20
-0.32
0.25
0.95
0.15
0.40
1.03
0.50
1.31
0.42
0.58
0.48
0.20
0.14
0.37
0.42
0.27
0.31
0.52
9.23
1.41
4.36
4.89
4.34
-2.88
3.06
-1.34
3.76
-0.09
-0.09
1.52
0.60
0.09
2.01
1.23
2.33
1.52
0.61
0.15
1.54
1.31
1.43
1.88
-3.68
3.88
-0.07
0.40
0.64
1.39
-2.43
5.70
0.67
-0.42
1.05
0.67
0.10
0.48
0.13
0.37
2.29
1.07
-3.56
2.34
-0.65
0.30
0.15
1.22
-2.61
2.34
1.03
1.10
-1.86
0.69
3.79
-0.11
0.31
-1.53
-1.81
0.76
2.40
0.79
0.53
0.75
0.81
0.20
1.44
-0.02
0.42
0.59
0.06
40
図 5-5．1995 年（上）と 2020 年（下）における 4 品目の耕地の分布
〔A1 シナリオ〕
41
図 5-6．A1 シナリオにおいて 1995 年から 2020 年にかけて増加した耕地の分布
（左上：米、右上：とうもろこし、左下：小麦、右下：大豆）
42
5.3.
空間モデル
空間モデルとの
モデルとの統合
との統合しない
統合しない場合
しない場合との
場合との比較
との比較
空間モデルとの統合を行わずに、IFPSIM のみを用いて予測を行った結果と、統合した結
果との比較を行った．表 4-6 は統合前と統合後における価格上昇率を表したものである．
IFPSIM のみで所領需給予測を行う場合、経済成長率が比較的高く設定されている A1 シ
ナリオにおけるとうもろこしの 1988-1990 年の平均価格比 126 が、価格上昇としては最大で
あり、A2 シナリオでは小麦、米については 100 を下回っており、価格が低下すると考えら
れている．しかし、空間モデルとの統合を行った場合にはとうもろこしを除いて 10 から 80
程度上昇している．特に、米と大豆については 30 から 80 程度の上昇であり、このことは
米と大豆については定率で単位収量成長率を与える場合に比べ、土地の利用可能性と気候
変動を考慮すると、生産量が減少することであると考えられる．とうもろこしの場合は他
の 3 品目と異なり、統合後の価格上昇はそれほど大きくなく、A2 を除く 3 シナリオでは統
合前に比べ低下している．
以上のことから、とうもろこしの生産可能性について経済モデルは過少評価しており、
資源の制約をそれほど受けないのではないかと考えられる．しかし、それ以外の米、小麦、
大豆については環境の制約が大きく影響している．IFPSIM では単位収量の変化率を一定の
数値に設定しているため、ある程度は単位収量の増加することで生産量が増加するように
なっている5．したがって、3 品目については、資源制約によって生産量の減少が表れると
考えられる．
IFPSIM では過去の単位収量の変化分を参考にして、単位収量の成長率を決定している．しか
し、モデル製作者の大賀氏は、
「過去の傾向値が同じ伸び率で今後、長期間にわたって続くとみ
ることには疑問である」と述べている（大賀、1998．105 ページ）
．
5
43
表 5-5．統合による価格上昇率の変化
統合前
シナリオ
品目
1988-1990年 2018-2020年
平均（A）
平均（B）
統合後
価格比
（B）/（A）
1988-1990年 2018-2020年
平均（C）
平均（D）
価格比
（C）/（D）
統合による
増加比率
A1
小麦
とうもろこし
米
大豆
97
95
213
214
119
120
222
247
122
126
104
115
97
95
213
214
146
116
334
411
150
123
157
192
28
-4
53
77
A2
小麦
とうもろこし
米
大豆
97
95
213
214
90
96
201
222
93
101
95
104
97
95
213
214
106
97
267
300
109
103
126
140
16
2
31
36
B1
小麦
とうもろこし
米
大豆
97
95
213
214
107
111
216
233
110
117
102
109
97
95
213
214
123
107
310
348
126
113
146
162
16
-4
44
54
B2
小麦
とうもろこし
米
大豆
97
95
213
214
110
116
215
242
113
123
101
113
97
95
213
214
119
111
313
366
122
117
147
171
9
-5
46
58
44
5.4. 予測結果のまとめ
予測結果のまとめと
のまとめと今後の
今後の課題
統合モデルを用いて将来の食料需給予測を行った結果、4 品目すべてについて将来的には
価格が上昇することが示された．また、大豆の価格変化は比較的安定しているものの、シ
ナリオによっては 2010 年以降に価格の変動幅が大きくなった．このことから、モデルの修
正が必要であると考えられる．
また、生産量の変化が単位収量と耕地面積のどちらの効果によるものかを比較したとこ
ろ、単位収量の伸びだけでなく、耕地拡大による生産量の増加が示された．これは耕地拡
大の資源制約があまりないということであるが、地域によって減少するところもあり、土
地の利用可能性が示された．
次に、IFPSIM のみを統合を行わない場合との比較を行った．その場合、とうもろこしに
関しては統合することによって価格が低下しており、その生産可能性が経済モデルよりも
反映された結果となった．しかし、他の品目では価格は高くなり、資源制約が生産量の増
加をそぐ結果となった．
以上から、経済モデルと空間モデルを統合させることによって資源制約を導入した食料
需給予測を行うことができた．しかし、シナリオによってはモデルの挙動が不安定となる
場合があり、修正を行うことが必要である．
今後の課題として、まず、経済モデルにおいても土地利用選択モデルにおいても、価格
に対する弾力性や需要の所得弾力性などのパラメータを時系列方向への拡張することが必
要である．例えば、Ito et al.(1989)ではアジアにおける米はすでに劣等財であることを示し
ており、エンゲル係数に代表されるように所得が上昇するほどに食料需要は増加しない．
したがって、需要関数における弾力性値も所得の増加によって逓減させる必要がある．ま
た、土地利用選択モデルは一時点による推計であるために、選好の変化は考慮していない．
また、本研究では土地利用を決定する際に穀物の生産性と価格を用いているが、耕作地
の土地利用決定は農業部門だけではなく、その他都市や森林といった用途と競合するため、
農業以外の他の部門を含んだモデルとの統合を行わなければならない．特に、農地と土地
利用の面において競合する森林は、京都議定書採択以降、二酸化炭素の吸収源であるため
に重要性が増している．したがって、林業モデルとの統合により、森林伐採と炭素税との
トレードオフに加えて、土地利用における森林と農地との選択について考えることができ
るのではないか．McCarl（2004）は農業と林業を扱う経済モデルが FASOM（Forest and
Agricultural Sector Optimization Model）として構築されており、同様に森林部門を扱うモデ
ルとの統合をする必要がある．
さらに、近年、バイオエタノールの需要が増加しており、エネルギーとしての穀物需要
量が増加している．その影響は他の穀物の価格に波及することが考えられ、需要部分にエ
ネルギー向けを導入することは十分に意義のあることである．今回のモデルにおいては灌
45
漑施設や肥料投入については技術進歩として一定の比率を考えていたが、穀物の価格が上
昇すればそれは投機であるために投資が増えることは十分に考えられる．今後は価格の変
化によって、資本投入が増加し、それによって生産性の伸びが変化するというロジックを
新たに加えていく必要がある．
以上を今後の課題とし、詳細なモデルの構築を行いたいと考えている．
46
付表1．IFPSIMにおける地域区分
1 USA
United States of America
2 EC12
Belgium, Belgium-Luxembourg, Denmark, France, Germany, Germany, Federal Rep, Germany, New Lander,
Greece, Ireland, Italy, Luxembourg, Netherlands, Portugal, Spain, United Kingdom
3 Japan
4 OWEuro
5
6
7
8
Canada
Australia
NZ
ODPed
9 EEuro
10 USSR
Japan
Andorra, Austria, Channel Islands, Faeroe Islands, Finland, Gibraltar, Holy See, Iceland, Isle of Man,
Liechtenstein, Malta, Monaco, Norway, San Marino, Svalbard and Jan Mayen, Sweden, Switzerland
Canada
Australia
New Zealand
Israel, South Africa
Albania, Bosnia and Herzegovina, Bulgaria, Croatia, Czech Rep, Czechoslovakia, Hungary, Macedonia The Fmr
Yug Rp, Poland, Romania, Serbia and Montenegro, Slovakia, Slovenia, Yugoslavia SFR
Armenia, Azerbaijan, Rep of, Belarus, Estonia, Georgia, Kazakhstan, Kyrgyzstan, Latvia, Lithuania, Moldova
Rep of, Russian Federation, Tajikistan, Turkmenistan, Ukraine, Uzbekistan
Mexico
11 Mexico
Brazil
12 Brazil
13 Argentina Argentina
14 OthLatin
15 Nigeria
16 OAfrica
17 Egypt
18 ONEAST
19
20
21
22
23
24
25
26
27
Anguilla, Antigua and Barbuda, Aruba, Bahamas, Barbados, Belize, Bolivia, British Virgin Islands, Cayman
Islands, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Dominica, Dominican Rep, Ecuador, El Salvador, Falkland Is
(Malvinas), French Guiana, Grenada, Guadeloupe, Guatemala, Guyana, Haiti, Honduras, Jamaica, Martinique,
Montserrat, Netherlands Antilles, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Puerto Rico, Saint Kitts and Nevis, Saint
Lucia, Saint Vincent/Grenadines, SouthGeorgia/Sandwich Is, Suriname, Trinidad and Tobago, Turks and Caicos
Is, Uruguay, US Virgin Islands, Venezuela Bolivar Rep of
Nigeria
Algeria, Angola, Benin, Botswana, British Indian Ocean Ter, Burkina Faso, Burundi, Cameroon, Cape Verde,
Central African Rep, Chad, Comoros, Congo Dem Rep of, Congo Rep of, Côte d'Ivoire, Djibouti, Equatorial
Guinea, Eritrea, Ethiopia, Ethiopia PDR, Gabon, Gambia, Ghana, Guinea, Guinea-Bissau, Kenya, Lesotho,
Liberia, Libyan Arab, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritania, Mauritius, Mayotte, Morocco, Mozambique,
Namibia, Niger, Réunion, Rwanda, Saint Helena, Sao Tome and Principe, Senegal, Seychelles, Sierra Leone,
Somalia, Sudan, Swaziland, Tanzania United Rep of, Togo, Tunisia, Uganda, Western Sahara, Zambia,
Zimbabwe
Egypt
Afghanistan, Bahrain. Cyprus, Gaza Strip (Palestine), Iran Islamic Rep of, Iraq, Jordan, Kuwait, Lebanon,
Neutral Zone, Oman, Palestine Occupied Tr., Qatar, Saudi Arabia, Syrian Arab Rep, Turkey, United Arab
Emirates, West Bank, Yemen
India
India
Pakistan Pakistan
Bangladesh Bangladesh
Indonesia Indonesia
Thailand Thailand
Malaysia Malaysia
Philippines Philippines
China
China
Korea, Rep of
Korea
28 OFEast
Bhutan, Brunei Darussalam, Cambodia, Korea Dem People's Rep, Laos, Maldives, Mongolia, Myanmar, Nepal,
Singapore, Sri Lanka, Timor-Leste, Viet Nam
29 ODPing
American Samoa, Antarctica others, Bermuda, Bouvet Island, Canton and Enderbury Is, Christmas Island, Cocos
(Keeling) Islands, Cook Islands, Fiji Islands, French Southern Ter, Greenland, Guam, Heard and McDonald Is,
Johnston Island, Kiribati, Marshall Islands, Micronesia Fed States of, Midway Islands, Nauru, New Caledonia,
Niue, Norfolk Island, Northern Mariana Is, Pacific Islands Trust Tr, Palau, Papua New Guinea, Pitcairn Islands,
Saint Pierre & Miquelon, Samoa, Solomon Islands, Tokelau, Tonga, Tuvalu, US Minor Outlying Is, Vanuatu,
Wake Island, Wallis and Futuna Is
47
付表 2．土地利用選択モデルにおける地域区分
地域番号
地域
1
North America
国名
Canada, Greenland, Mexico, USA
Argentina, Belize, Bolivia, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Dominican
2
Central-South
Rep, Ecuador, El Salvador, French Guiana, Guatemala, Guyana, Haiti, Honduras,
America
Jamaica, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Puerto Rico, Suriname, Trinidad
and Tobago, Uruguay, Venezuela
Albania, Armenia, Austria, Azerbaijan, Belgium, Bosnia Herzegovina, Bulgaria,
Belarus, Croatia, Czech Rep, Denmark, Estonia, Finland, France, Georgia,
Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Kazakhstan, Kyrgyzstan,
3
Europe and
Central Asia
Latvia, Lithuania, Luxembourg, Macedonia, Moldova Rep, Montenegro,
Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Romania, Russian Federation, Serbia,
Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Tajikistan, Turkmenistan,
Ukraine, United Kingdom, Uzbekistan
4
Oceania
Australia, New Zealand
5
East Asia
China, Japan, Korea DPR, Korea Rep, Mongolia, Taiwan
6
South-East Asia
7
South Asia
Bangladesh, Brunei Darussalam, Myanmar, Cambodia, Indonesia, Laos,
Malaysia, Papua New Guinea, Philippines, Sri Lanka, Thailand, Viet Nam
Bhutan, India, Nepal
Afghanistan, Cyprus, Egypt, Iran, Iraq, Israel, Jordan, Kuwait, Lebanon, Libya,
8
West Asia
Oman, Pakistan, Qatar, Saudi Arabia, Syria, Turkey, United Arab Emirates,
Yemen
Algeria, Angola, Benin, Botswana, Burkina Faso, Burundi, Cameroon, Central
Africa Rep, Chad, Congo Rep, Djibouti, Equatorial Guinea, Eritrea, Ethiopia,
Gabon, Gambia, Ghana, Guinea, Guinea-Bissau, Côte dIvoire, Kenya, Lesotho,
9
Africa
Liberia, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritania, Morocco, Mozambique,
Namibia, Niger, Nigeria, Rwanda, Senegal, Sierra Leone, Somalia, South Africa,
Sudan, Swaziland, Tanzania, Togo, Tunisia, Uganda, Zambia, Congo Dem Rep,
Zimbabwe
48
付表 3-1．A1 シナリオにおける各地域の経済成長率と人口増加率
（単位：％）
1USA
2EC12
3Japan
4OWEuro
5Canada
6Australia
7NZ
8ODPed
9EEuro
10USSR
11Mexico
12Brazil
13Argentina
14OLAmer
15Nigeria
16OAfrica
17Egypt
18NEAsia
19India
20Pakistan
21Bangladesh
22Indonesia
23Thailand
24malaysia
25Philippine
26China
27Korea
28OFEast
29ODPing
19901995
2.655
2.266
1.853
2.266
2.266
1.853
1.853
3.581
-2.578
-2.578
3.363
3.363
3.363
3.289
3.612
3.565
3.517
3.215
4.674
4.674
4.674
4.674
4.674
4.674
4.674
8.086
4.674
6.051
4.674
19952000
2.582
2.233
1.811
2.233
2.233
1.811
1.811
3.167
-2.601
-2.601
3.187
3.187
3.187
3.126
3.190
3.154
3.116
2.940
4.498
4.498
4.498
4.498
4.498
4.498
4.498
8.036
4.498
6.066
4.498
経済成長率
200120062005
2010
2.368
2.362
2.040
2.069
1.700
1.750
2.040
2.069
2.040
2.069
1.700
1.750
1.700
1.750
7.122
6.835
6.355
6.388
6.355
6.388
7.156
7.137
7.156
7.137
7.156
7.137
6.714
6.779
6.918
6.626
7.232
6.946
7.557
7.266
6.206
6.233
7.291
7.253
7.291
7.253
7.291
7.253
7.291
7.253
7.291
7.253
7.291
7.253
7.291
7.253
8.530
8.579
7.291
7.253
7.878
7.901
7.291
7.253
20112015
2.434
2.148
1.794
2.148
2.148
1.794
1.794
7.487
7.370
7.370
8.224
8.224
8.224
7.879
7.183
7.646
8.095
7.156
8.360
8.360
8.360
8.360
8.360
8.360
8.360
10.335
8.360
9.360
8.360
20162020
2.169
1.939
1.647
1.939
1.939
1.647
1.647
5.437
5.374
5.374
5.813
5.813
5.813
5.639
5.275
5.519
5.748
5.260
5.879
5.879
5.879
5.879
5.879
5.879
5.879
6.784
5.879
6.354
5.879
19901995
0.743
0.363
0.261
0.654
0.869
1.354
1.411
2.087
-0.021
0.206
1.969
1.685
1.561
2.093
2.950
2.650
1.927
2.703
1.668
2.175
2.155
0.612
0.414
1.317
1.300
1.772
-0.064
2.044
1.322
19952000
0.950
0.285
0.382
0.249
0.830
1.280
1.078
2.037
0.187
0.197
1.739
1.404
1.353
1.875
3.096
2.864
2.260
2.621
1.661
2.646
2.067
1.368
1.313
2.048
1.972
0.834
0.776
1.479
2.015
人口増加
200120062005
2010
0.820
0.787
0.177
0.118
0.296
0.173
0.077
0.011
0.721
0.703
1.168
1.035
0.911
0.747
1.220
0.502
0.166
0.123
0.194
0.253
1.356
1.198
1.160
1.084
1.123
1.037
1.556
1.458
2.824
2.610
2.708
2.557
2.030
1.758
2.510
2.445
1.422
1.253
2.439
2.399
1.969
1.826
1.113
1.076
1.060
0.949
1.610
1.544
1.719
1.588
0.497
0.415
0.617
0.580
1.206
1.098
1.878
1.930
20112015
0.787
0.089
0.046
0.026
0.708
0.966
0.628
0.092
0.043
0.241
1.049
0.983
0.919
1.320
2.331
2.337
1.533
2.262
1.064
2.373
1.697
1.052
0.841
1.347
1.318
0.358
0.482
1.065
1.874
20162020
0.776
0.072
-0.047
0.060
0.680
0.915
0.555
-0.106
-0.043
0.167
0.905
0.850
0.793
1.161
1.985
2.090
1.414
2.061
0.891
2.113
1.442
0.926
0.740
1.188
1.115
0.242
0.389
1.000
1.693
付表 3-2．A2 シナリオにおける各地域の経済成長率と人口増加率
（単位：％）
1USA
2EC12
3Japan
4OWEuro
5Canada
6Australia
7NZ
8ODPed
9EEuro
10USSR
11Mexico
12Brazil
13Argentina
14OLAmer
15Nigeria
16OAfrica
17Egypt
18NEAsia
19India
20Pakistan
21Bangladesh
22Indonesia
23Thailand
24malaysia
25Philippine
26China
27Korea
28OFEast
29ODPing
19901995
2.618
2.163
2.229
2.163
2.163
2.229
2.229
3.432
-3.904
-3.904
3.613
3.613
3.613
3.509
3.017
3.017
3.017
3.716
4.489
4.489
4.489
4.489
4.489
4.489
4.489
6.395
4.489
5.088
4.489
19952000
1.897
1.639
1.605
1.639
1.639
1.605
1.605
3.264
1.072
1.072
3.584
3.584
3.584
3.418
2.993
2.993
2.993
3.255
3.972
3.972
3.972
3.972
3.972
3.972
3.972
5.372
3.972
4.436
3.972
経済成長率
200120062005
2010
1.956
1.975
1.675
1.678
1.680
1.716
1.675
1.678
1.675
1.678
1.680
1.716
1.680
1.716
3.798
4.312
1.999
2.896
1.999
2.896
3.793
3.952
3.793
3.952
3.793
3.952
3.625
3.786
3.716
4.405
3.716
4.405
3.716
4.405
3.427
3.609
4.118
4.235
4.118
4.235
4.118
4.235
4.118
4.235
4.118
4.235
4.118
4.235
4.118
4.235
5.123
4.842
4.118
4.235
4.465
4.450
4.118
4.235
20112015
1.846
1.576
0.799
1.576
1.576
0.799
0.799
5.344
2.776
2.776
3.475
3.475
3.475
3.348
5.466
5.466
5.466
4.382
4.127
4.127
4.127
4.127
4.127
4.127
4.127
4.461
4.127
4.247
4.127
20162020
1.842
1.564
0.843
1.564
1.564
0.843
0.843
5.477
3.668
3.668
3.516
3.516
3.516
3.396
5.831
5.831
5.831
4.198
4.115
4.115
4.115
4.115
4.115
4.115
4.115
4.103
4.115
4.111
4.115
19901995
0.743
0.363
0.261
0.654
0.869
1.354
1.411
2.087
-0.021
0.206
1.969
1.685
1.561
2.093
2.950
2.650
1.927
2.703
1.668
2.175
2.155
0.612
0.414
1.317
1.300
1.772
-0.064
2.044
1.322
19952000
1.053
0.360
0.456
0.326
0.910
1.397
1.211
2.095
0.282
0.339
1.982
1.603
1.547
2.123
3.202
2.978
2.375
2.776
1.747
2.778
2.177
1.604
1.520
2.327
2.284
1.146
0.911
1.810
2.353
人口増加
200120062005
2010
0.988
0.918
0.248
0.138
0.415
0.227
0.134
0.018
0.857
0.737
1.339
1.177
1.137
0.951
1.403
0.636
0.329
0.240
0.470
0.511
1.815
1.649
1.671
1.624
1.478
1.400
1.974
1.859
3.040
2.723
2.908
2.724
2.355
2.233
2.833
2.771
1.574
1.438
2.679
2.576
2.350
2.160
1.592
1.553
1.420
1.249
1.963
1.849
2.358
2.063
1.067
0.955
0.772
0.632
1.780
1.767
2.413
2.317
20112015
0.900
0.078
0.037
0.008
0.695
1.072
0.830
0.242
0.116
0.480
1.531
1.482
1.354
1.774
2.405
2.520
2.001
2.651
1.289
2.504
1.998
1.473
1.117
1.705
1.760
0.926
0.475
1.698
2.248
20162020
0.883
0.044
-0.098
0.027
0.673
1.008
0.774
0.126
0.016
0.424
1.438
1.384
1.322
1.699
2.107
2.319
1.946
2.529
1.157
2.311
1.813
1.354
1.004
1.606
1.580
0.879
0.377
1.629
2.136
49
付表 3-3．B1 シナリオにおける各地域の経済成長率と人口増加率
（単位：％）
1USA
2EC12
3Japan
4OWEuro
5Canada
6Australia
7NZ
8ODPed
9EEuro
10USSR
11Mexico
12Brazil
13Argentina
14OLAmer
15Nigeria
16OAfrica
17Egypt
18NEAsia
19India
20Pakistan
21Bangladesh
22Indonesia
23Thailand
24malaysia
25Philippine
26China
27Korea
28OFEast
29ODPing
19901995
1.998
1.141
1.622
1.141
1.124
1.301
1.301
0.295
-0.367
-9.914
2.440
2.440
2.440
2.440
-0.250
-0.250
-0.250
1.549
4.472
4.472
4.472
7.659
7.659
7.659
7.659
11.290
7.659
8.476
1.301
19952000
2.620
2.453
2.843
2.453
2.620
3.348
3.348
6.021
2.069
0.879
6.441
6.441
6.441
6.441
6.174
6.174
6.174
5.754
6.458
6.458
6.458
5.718
5.718
5.718
5.718
4.383
5.718
5.328
3.348
経済成長率
200120062005
2010
2.433
2.599
2.437
2.434
2.715
2.611
2.437
2.434
2.433
2.599
2.691
2.269
2.691
2.269
6.225
6.727
3.488
4.308
2.362
4.360
5.989
5.827
5.989
5.827
5.989
5.827
5.989
5.827
6.384
7.161
6.384
7.161
6.384
7.161
5.934
5.893
6.533
7.403
6.533
7.403
6.533
7.403
5.855
5.645
5.855
5.645
5.855
5.645
5.855
5.645
5.265
5.321
5.855
5.645
5.734
5.760
2.691
2.269
20112015
2.636
2.409
1.883
2.409
2.636
1.739
1.739
6.638
4.561
5.508
5.454
5.454
5.454
5.454
7.169
7.169
7.169
5.543
7.369
7.369
7.369
5.449
5.449
5.449
5.449
5.339
5.449
5.677
1.739
20162020
2.284
2.111
1.700
2.111
2.284
1.449
1.449
7.387
4.576
6.038
5.325
5.325
5.325
5.325
8.043
8.043
8.043
5.873
7.607
7.607
7.607
5.484
5.484
5.484
5.484
5.571
5.484
5.829
1.449
19901995
0.743
0.363
0.261
0.654
0.869
1.354
1.411
2.087
-0.021
0.206
1.969
1.685
1.561
2.093
2.950
2.650
1.927
2.703
1.668
2.175
2.155
0.612
0.414
1.317
1.300
1.772
-0.064
2.044
1.322
19952000
0.950
0.285
0.382
0.249
0.830
1.280
1.078
2.037
0.187
0.197
1.739
1.404
1.353
1.875
3.096
2.864
2.260
2.621
1.661
2.646
2.067
1.368
1.313
2.048
1.972
0.834
0.776
1.479
2.015
人口増加
200120062005
2010
0.820
0.787
0.177
0.118
0.296
0.173
0.077
0.011
0.721
0.703
1.168
1.035
0.911
0.747
1.220
0.502
0.166
0.123
0.194
0.253
1.356
1.198
1.160
1.084
1.123
1.037
1.556
1.458
2.824
2.610
2.708
2.557
2.030
1.758
2.510
2.445
1.422
1.253
2.439
2.399
1.969
1.826
1.113
1.076
1.060
0.949
1.610
1.544
1.719
1.588
0.497
0.415
0.617
0.580
1.206
1.098
1.878
1.930
20112015
0.787
0.089
0.046
0.026
0.708
0.966
0.628
0.092
0.043
0.241
1.049
0.983
0.919
1.320
2.331
2.337
1.533
2.262
1.064
2.373
1.697
1.052
0.841
1.347
1.318
0.358
0.482
1.065
1.874
20162020
0.776
0.072
-0.047
0.060
0.680
0.915
0.555
-0.106
-0.043
0.167
0.905
0.850
0.793
1.161
1.985
2.090
1.414
2.061
0.891
2.113
1.442
0.926
0.740
1.188
1.115
0.242
0.389
1.000
1.693
付表 3-4．B2 シナリオにおける各地域の経済成長率と人口増加率
（単位：％）
1USA
2EC12
3Japan
4OWEuro
5Canada
6Australia
7NZ
8ODPed
9EEuro
10USSR
11Mexico
12Brazil
13Argentina
14OLAmer
15Nigeria
16OAfrica
17Egypt
18NEAsia
19India
20Pakistan
21Bangladesh
22Indonesia
23Thailand
24malaysia
25Philippine
26China
27Korea
28OFEast
29ODPing
19901995
3.220
2.241
2.117
2.241
3.220
2.117
2.117
3.207
0.788
-1.955
3.764
3.764
3.764
3.707
3.139
3.243
3.351
3.023
2.921
2.921
2.921
9.138
9.138
9.138
9.138
11.454
9.138
9.160
9.138
19952000
3.220
2.241
2.117
2.241
3.220
2.117
2.117
3.208
0.788
-1.955
3.764
3.764
3.764
3.708
3.139
3.244
3.351
3.035
2.921
2.921
2.921
9.138
9.138
9.138
9.138
11.456
9.138
9.436
9.138
経済成長率
200120062005
2010
2.593
2.593
2.307
2.307
1.608
1.608
2.307
2.307
2.593
2.593
1.608
1.608
1.608
1.608
3.442
3.445
3.073
3.073
2.154
2.154
2.983
2.983
2.983
2.983
2.983
2.983
2.943
2.944
3.634
3.634
3.339
3.343
3.036
3.036
2.894
2.902
4.210
4.210
4.210
4.210
4.210
4.210
6.424
6.424
6.424
6.424
6.424
6.424
6.424
6.424
9.610
9.613
6.424
6.424
7.562
7.710
6.424
6.424
20112015
1.552
1.309
1.004
1.309
1.552
1.004
1.004
4.317
3.341
3.855
4.093
4.093
4.093
3.855
4.767
4.066
3.290
2.943
6.036
6.036
6.036
5.523
5.523
5.523
5.523
6.848
5.523
6.180
5.523
20162020
1.552
1.309
1.004
1.309
1.552
1.004
1.004
4.339
3.341
3.855
4.093
4.093
4.093
3.880
4.767
4.092
3.290
3.000
6.036
6.036
6.036
5.523
5.523
5.523
5.523
6.849
5.523
6.199
5.523
19901995
0.950
0.341
0.247
0.664
1.199
1.132
1.166
2.820
-0.127
0.257
1.835
1.452
1.341
1.651
5.384
2.719
2.007
3.253
1.916
4.410
1.449
1.591
1.249
2.449
2.135
1.102
0.934
2.148
2.484
19952000
0.789
0.183
0.217
0.450
0.854
1.065
1.093
2.178
0.097
0.013
1.643
1.250
1.270
1.800
2.884
2.725
1.869
2.672
1.621
2.744
1.650
1.485
0.762
2.058
2.037
0.903
0.864
1.844
2.175
人口増加
200120062005
2010
0.712
0.754
0.037
-0.049
0.121
-0.024
0.284
0.182
0.756
0.714
1.048
0.995
1.108
1.060
2.054
1.883
-0.050
-0.022
0.048
0.097
1.428
1.240
1.183
1.126
1.197
1.082
1.649
1.514
2.766
2.667
2.655
2.577
1.745
1.563
2.472
2.266
1.455
1.263
2.625
2.469
1.746
1.657
1.317
1.073
0.690
0.617
1.758
1.523
1.816
1.584
0.697
0.646
0.719
0.585
1.637
1.431
2.105
1.980
20112015
0.787
-0.100
-0.193
0.117
0.701
0.971
1.048
1.690
-0.016
0.100
1.090
1.015
0.958
1.392
2.546
2.461
1.244
2.075
1.010
2.275
1.382
1.017
0.536
1.286
1.330
0.636
0.426
1.353
1.797
20162020
0.726
-0.139
-0.322
0.098
0.667
0.941
1.043
1.513
-0.082
0.005
0.955
0.880
0.836
1.259
2.361
2.303
1.196
1.855
0.970
1.994
1.052
0.936
0.443
1.267
1.047
0.555
0.305
1.245
1.590
50
付表４．各シナリオにおける品目別の需給バランス
以下の付表 4-1-1 から付表 4-4-4 までの表は地域ごとに、10 年ごとの品目による需給バラ
ンスを示したものである．これらの表には下記の注意点がある．
1．値の単位は 1000 トンで四捨五入している．そのため世界計における純輸出量は必ずし
もゼロにはならない場合がある．
2．空欄は値がゼロ、あるいはゼロ以下を意味している．
3．QF は食用需要、QL は飼料用需要、QS は生産量、QN は純輸出量である．QN が正値の
場合は輸出超過、負値の場合は輸入超過である．
4．1998/2000 は 1998 年から 2000 年までの平均値を意味している．2008/2010、2018/2020 に
ついても同様である．
51
付表 4-1-1．A1 シナリオにおける小麦の需給バランス
Wheat
1998/
2000
1USA
20227
2EC12
31859
3Japan
5223
4OWEuro
2274
5Canada
2255
6Australia
1422
7NZ
260
8ODPED
3588
9EEuro
18048
10USSR
48369
11Mexico
4403
12Brazil
8489
13Argentina
4374
14OLatin
10489
15Nigeria
831
16OAfrica
23690
17Egypt
9956
18ONEast
40063
19India
61979
20Pakistan
15589
21Bangladesh
3658
22Indonesia
1820
23Thailand
288
24Malysia
779
25Philippine
1372
26China
128541
27Korea
2629
28OFEast
3835
29ODPING
220
QF
2008/
2010
20303
30606
5285
2152
2270
1471
272
4090
16735
36997
5922
12096
4563
13234
1432
38671
12030
51910
94440
21222
5099
2006
429
1044
2074
168160
3203
5093
336
2018/
2020
19246
29113
5176
1974
2217
1447
270
4182
14605
27028
7567
16520
4367
15858
2233
59348
13665
65005
139526
28295
6802
1920
582
1351
3011
216243
3754
5918
503
1998/
2000
9362
27751
510
1256
3881
798
58
107
20669
61997
1382
QL
2008/
2010
11081
33892
516
1416
4626
924
75
141
26089
55008
1916
2018/
2020
12903
42201
521
1585
5550
1049
98
187
31046
46599
2658
113
777
14
491
1104
2554
761
358
131
974
15
526
1383
3603
1087
468
135
1219
13
545
1696
5056
1509
603
5
5
5
2151
2667
360
2812
3897
506
3629
5659
729
1998/
2000
61050
108766
1178
5271
34318
18577
357
4637
40100
85055
3364
4957
11274
4583
155
7892
3783
38948
73173
16672
QS
2008/
2010
66007
120469
1329
6486
46803
20088
444
5600
41894
112252
4512
4696
15257
6898
118
8244
5992
45064
83507
16127
2018/
2020
65308
127451
1370
8856
64054
22994
665
6773
46172
131931
6821
5071
21230
9723
23
8917
8284
55794
107833
14898
148289
5
2580
187987
6
3120
241557
10
3725
1998/
2000
35710
42378
-4985
1380
28335
17683
-72
-287
-5338
-47367
-3139
-4927
5539
-7500
-727
-18597
-8311
-17435
5310
-2338
-3042
-1910
-288
-865
-1372
2374
-5407
-2178
-253
QN
2008/
2010
40393
48702
-4903
2576
40284
19675
-17
209
-8145
2114
-4305
-9052
9296
-8289
-1393
-34730
-8675
-27808
-20645
-8835
-4487
-2106
-429
-1152
-2074
-2958
-7261
-3231
-383
2018/
2020
42304
48174
-4745
5004
57300
24060
183
1392
-6964
44257
-4673
-13423
15543
-8488
-2323
-56761
-8483
-35673
-46224
-17562
-5560
-2016
-582
-1483
-3011
-3882
-9616
-3809
-572
QN
2008/
2010
53534
10196
-22786
1042
-893
11
-5
5380
-9711
-14402
5961
1300
12625
-1942
-2552
-6756
-3905
-4866
7877
-149
-4
-970
3189
-1486
-803
-18759
-9020
-2163
-24
2018/
2020
79874
2512
-28125
1171
1203
70
-88
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付表 4-3-1．B1 シナリオにおける小麦の需給バランス
Wheat
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31
1998/
2000
2397
-551
493
-215
-154
1194
-12
-392
-24
106
-68
5304
109
-635
-706
-4055
47
-3268
3252
1134
2424
-10230
9619
-422
-1047
624
-882
-2538
-306
QN
2008/
2010
1839
-464
1572
-228
-164
2793
-13
-479
-92
1416
118
10811
43
675
-1401
-4258
-5
-4302
10903
1142
-777
-16037
13407
-496
-2215
-4867
-1970
-5339
-413
2018/
2020
6505
-238
2646
-235
-170
2878
-13
-592
219
2593
390
18516
-160
1275
-2251
-4827
-247
-5571
14481
366
-7227
-19276
16471
-361
-3567
-6913
-2747
-10215
-530
付表 4-4-4．B2 シナリオにおける大豆の需給バランス
Soybean
1USA
2EC12
3Japan
4OWEuro
5Canada
6Australia
7NZ
8ODPED
9EEuro
10USSR
11Mexico
12Brazil
13Argentina
14OLatin
15Nigeria
16OAfrica
17Egypt
18ONEast
19India
20Pakistan
21Bangladesh
22Indonesia
23Thailand
24Malysia
25Philippine
26China
27Korea
28OFEast
29ODPING
1998/
2000
36697
14979
5238
0
540
1451
QF
2008/
2010
35530
14230
105
0
655
105
2018/
2020
32435
12498
100
0
714
101
1998/
2000
56320
1485
322
4
1183
100
QS
2008/
2010
58021
1915
402
5
1473
89
2018/
2020
57438
1895
553
10
2078
66
603
1450
2213
2335
18016
6584
1627
166
244
260
422
1527
4
697
1452
2220
2486
19032
6656
1976
223
304
287
507
1848
5
767
1405
2363
2549
19585
6480
2414
311
375
295
576
2268
6
57
1265
1184
474
20037
9987
2274
192
201
91
721
1538
503
22908
10005
2625
234
363
78
335
2102
468
21645
11254
2904
99
431
525
1424
4
527
1560
3
2502
633
495
31
20500
1690
1003
3280
869
686
43
30018
1999
1449
3944
1123
809
55
38603
2193
1873
16311
247
739
19004
289
879
633
1737
2
1998/
2000
24626
-13879
-4991
-598
-50
-3
0
-545
-171
-1029
-1591
2312
3083
764
26
-46
-93
102
-36
0
QN
2008/
2010
28662
-12626
-4803
-589
249
-17
0
-604
-715
-682
-1650
4235
3089
792
11
56
-89
20
-205
-1
2018/
2020
33146
-10839
-4199
-532
952
-35
0
-688
-1049
-260
-1641
2535
4577
680
-212
54
-27
56
-421
-3
18772
365
855
-870
-17
-495
-24
-4763
-1444
-262
-976
325
-686
-35
-11479
-1710
-568
-249
2042
-809
-44
-20183
-1828
-1015
59
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61
謝辞
本論文を執筆するにあたり、たくさんの人のお世話になった。
指導教官である柴崎先生には大変感謝している。入学時より、時にはやさしく説明を聞
いていただいたり、時には厳しいコメントをいただいたりしたことが、今回の論文に反映
されていると思う。
また、関西学院大学の松村寛一朗助教授には共同研究者としてだけでなく、公私共にお
世話になった。こうして食料需給モデルの研究を始めるきっかけを与えていただいたのは
氏のお陰である。また、他分野の研究者との会合に誘っていただいたことが、モチベーシ
ョンにつながった。
日本大学の大賀圭治教授には IFPSIM の構造について詳しく説明していただいたことが成
果になって表れている。生産研の沖大幹教授と、CREST のメンバーには会合の際に有益な
コメントをいただいた。水循環系のモデリングという未知の世界であったが、その成果が
すばらしいものであり研究することの意義を教えてくれた。感謝したい。
柴崎研の方々には大変にお世話になった。同期の秋山君、斉藤君、Tan 君には研究室だけ
でなく海外での学会においても支えとなってくれた。Wu さんと Yang さんは同じ分野の研
究をしている関係から、多くの意見をいただいた。研究室の先輩には厳しい指摘をしてい
ただいた。説明力のなさを痛感したが、学会でプレゼンを成功させられたのは彼らのお陰
である。特に、帷子さんと中村さんが深夜遅くまで研究している姿を見て、ここまでがん
ばれたのだと思う。今回の研究は、華中師範大学の談国新教授が柴崎研に在籍していた際
に開発した EPIC があってのものであり、大変感謝している。秘書の本間さん、木田さん、
切通さん、高野さんには航空券の手配や成果のとりまとめなど事務的な点において大変お
世話になった。
最後に、学部を卒業してもまだ学生でいさせてくれた両親に感謝して、本論分を締めく
くりたいと思う。
62