第一物流全媒体3月31日讯(微信:cn156news )
农业需求和供应的全球驱动因素
Ronald D. Sands, Carol A. Jones, and Elizabeth Marshall
介绍
最近农产品价格波动和世界人口增长预测引起了对全球农业生产满足未来需求的能力的担忧。 预计到2050年世界人口将增长大约20亿。预计在同一时期几乎所有世界区域的人均收入增长。 在过去几十年中,农业生产力迅速提高,但未来增长的前景是不确定的,特别是鉴于气候变化。 人口变化将如何影响对主要作物的需求? 人均收入的增长将如何影响人均农作物消费? 全球经济如何吸收对农业生产力的负面冲击? 作物价格对人口,收入和农业生产力的预计变化有多敏感?
为了帮助回答这些问题,本研究使用未来农业资源模型(FARM)来模拟从2005年到2050年的13个世界地区的农业需求,供应和土地利用(见“未来农业资源模型”框)。首先,研究人员使用关于人口增长,收入增长和农业生产力的预测,在2050年之前构建一个全球参考情景。这一参考情景是基于一组对人口,收入和农业生产率增长率的温和但不确定的预测的未来潜在快照。参考情景随后提供了分析探索模型输出对这些供给和需求的关键驱动因素的变化的响应性的分析点。在每个世界区域,土地被分配给作物,牧场或森林每公顷土地的经济回报(1公顷= 2.47英亩)。在每种情况下,对农产品的需求主要由人口和收入驱动。现场作物和加工农产品的价格进行调整,以使农业市场达到平衡。
未来农业资源模型
未来农业资源模型(FARM)是一个全球经济模式,有13个世界地区,从2004年到2054年,以5年为步骤。模型产出通常被内插以在更方便的年份(例如2030年或2050年)报告结果。土地利用可以响应于人口增长,农业生产力变化和环境政策(例如减轻努力)在作物,牧场和森林之间转移气候变化。
FARM的第一个版本是1990年代初由美国农业部经济研究服务部(Darwin et al。,1995)的Roy Darwin和其他人建造的。该模型的早期版本用于模拟气候变化对全球土地利用,农业生产和国际贸易的影响。 FARM的最新版本增加了时间维度,以评估替代气候政策,跟踪能源消耗和温室气体排放,并提供世界能源和农业系统的均衡代表性。 FARM模型开发受益于参与农业模型比较和改进项目(Ag MIP)和斯坦福能源建模论坛(EMF)。本报告的研究使用了Ag MIP项目的共识方案。
FARM基准年是2004年,这是由普渡大学的全球贸易分析项目(GTAP)分发的全球经济数据集的基准年。 ERS使用GTAP第7版中的社会账户作为主要经济框架。 GTAP 7为112个世界地区和57个生产部门提供了社会会计矩阵。然后将这些数据汇总到本研究的13个世界地区和38个生产部门。 38个生产部门保留了与原始农业,食品加工,能源转型,能源密集型产业和交通相关的所有GTAP信息。参与Ag MIP需要大量扩展FARM的农业部分。
FARM最重要的特征之一是土地分配机制。对于每个世界区域,土地竞争发生在根据生长期和气候带而不同的农业生态区(AEZ)内。土地通过每个AEZ的土地市场分配给作物,牧场和被管理的森林。
经济框架和研究设计
表1提供了本研究中所检查的供求驱动力的总结。
本报告未涉及其他两个重要驱动因素,但使用FARM模型的结果发布在其他地方:
·气候和能源政策(需求方)。 政策层面的例子包括温室气体交易和可再生投资组合标准(Sands等,2014a; Sands等,2014b)。 生物能源将能源和农业系统联系起来,增加对作物 - 土地或林地的需求。
·气候变化(供应方)。 由于温度,降水和湿度的变化,农业生产力随时间而变化。 气候影响因世界区域和作物类型而异。 Ag MIP全球经济研究提供了2050年由几个气候和作物过程模型驱动的模拟(Nelson等人,2014a; Nelson等人,2014b)。
模型时间范围内的人口作为外部输入直接输入到FARM中。1通过调整每个世界区域的劳动生产率来间接输入增长,以近似来自另一个来源的收入预测。2 FARM中的每个生产部门都有一组生产率参数 可以直接设置为年生产率的变化率。 气候变化的经济影响也可以被建模为作物生产力参数的变化,这些变化可以通过气候模型和作物生长模型的预测得出。
FARM包括农产品和土地的市场以计算关键产出(见表2)。由于市场之间的相互作用,大多数这些输出变量是同时计算的。
人口增加的影响是增加需求,从而提高价格。生产者将通过增加产量,使用增加的耕地和增加单位土地投入量的组合来应对较高的价格。个人消费者通过将消费转移到更便宜的食品类型,并且可能减少消费来响应更高的价格。全球贸易转变反映了与生产模式不同的消费模式。
模型结果取决于模型结构和行为参数的选择,如需求的价格和收入弹性; 农业生产投入之间的权衡; 以及土地在各种作物,牧场和森林之间转化的能力(见表3)。
2050年为这一分析模拟的世界参考情景说明了人口,人均收入和农业生产率的预测。 人口预测来自联合国中等生育率情景(联合国,2011年)。 世界地区的收入预测来自最近为国际建模界对气候变化的影响进行建模而制定的社会经济情景(O'Neill等,2014)。 在参考情景中,人均收入在中国,印度和撒哈拉以南非洲等地区迅速增长。 到2050年,土地生产力的变化由国际粮食政策研究所(IFPRI)提供。
为了确定模型输出对人口,收入和农业生产力增长的响应,一次输入一次(参见表4)。 表中的阴影单元格表示与参考情景的偏差。
参考情景中的世界人口从2004年的近70亿人增加到2050年的大约90亿人。低收入情景表示2050年参考情景的世界人均收入下降29%。参考情景提供 随着时间的推移,供求驱动因素的变化。 考虑到这些驱动因素的不确定性,其他情景将在2050年考察不同情景下的替代规格和结果变化。
注:方案旨在一次修改一个驱动程序,由阴影单元格指示。 联合国=联合国。
数据概述
FARM模型基准年的数据主要来自GTAP第7版数据集。 这包括以美元计量的投入产出表和其他社会账户,以及作物生产(公吨)和土地利用(公顷)数据。 这些数据从GTAP 7数据库中的112个世界地区聚集到13个世界地区(见表5)。
图1提供了2004年基准年的5个主要作物的13个FARM地区的生产和消费情况。每个田间作物的产量以吨计,总计度量是这5种作物类型的总和。 生产和消费在全球层面是相等的,但在不同地区有所不同。 加拿大,美国,巴西,澳大利亚和新西兰是大田作物的净出口国; 印度主要是自给自足,没有净贸易; 而最大的进口地区是中东和北非,以及东南亚和东亚。
世界上130亿公顷的土地不能容易地划分为诸如农业,森林,牧场和其他用途的类别。 例如,一些林地也用于放牧。图2提供了GTAP提供的七个土地利用类别的全球土地利用的总体情况。 印度的土地占农业总土地的比例很高。 建筑土地在所有地区的土地利用总量中所占的份额很小。5
图1 2004年五大田间作物的生产和消费
百万公吨
注:地区名称的缩写见表5。 五种作物类型是稻,小麦,粗粮,油籽和糖。 总产量和消费量的衡量是这五种作物类型的总重量(吨)。
资料来源:美国农业部,经济研究服务使用GTAP 7数据库。
图2 2004年世界地区基准土地利用
十亿公顷
注:地区名称的缩写见表5。
资料来源:美国农业部,经济研究服务使用GTAP 7数据库。
全球土地面积也按土地类别和土地利用类型在GTAP中报告(见图3)。6 FARM使用六种按生长期长度划分土地的土地类别。在所有土地类别中,全球耕地的总面积约为15亿公顷。土地类1是面积最大,但包含最小量的农田。所有土地类都有大量的耕地,但3类和4类土地是最多的。没有关于作物产量与土地类别的明确模式,因为作物,灌溉水平和世界地区不同。在每个FARM区域和模型时间步长内,来自每个土地类的土地被分配给单个作物和其他土地利用。
FARM的农业部分将作物,牧场和森林分配给土地。作物分为八种作物或作物类型。五大田间作物包括小麦,粗粮,稻米,油籽和糖。其他三种作物类型是水果和蔬菜,植物纤维和其他作物。 FARM的其他农业活动包括肉类和乳制品生产,林业和渔业。
到2050年世界人口的总体预测掩盖了各个国家之间的各种增长模式(见图4)。印度预计将在2020年左右超过中国作为人口最多的国家,但预计到2040年撒哈拉以南非洲将超过印度。印度,中国和巴西的人口预计将在21世纪达到高峰和下降,而美国人口将慢慢增加但持续增加。
图3 2004年土地类基准全球土地利用
十亿公顷
注:土地类别相当于生长期的长度:土地类1,0至59天; 2级土地,60至119天; 3级土地,120至179天; 土地类4,180至239天; 5类土地,240至299天; 6年级土地,300多天。
资料来源:美国农业部,经济研究服务使用GTAP 7数据库。
图4 部分FARM地区的人口预测(联合国中等生育率情景)
十亿人
FARM =未来农业资源模型。 联合国=联合国。
资料来源:美国农业部,利用联合国人口司,世界人口数据的经济研究服务前景(2010修订)
未完待续……