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1E-1101 アジア農村地域における伝統的生物生産方式を生かした気候・生態系変動に対する

レジリエンス強化戦略の構築

（１）生物生産システムの気候・生態系変動への適応に関する研究

国立大学法人 東京大学

サステイナビリティ学連携研究機構（IR3S） 武内 和彦

サステイナビリティ学連携研究機構（IR3S） 福士 謙介

サステイナビリティ学連携研究機構（IR3S） 只见 康信

大学院農学生命科学研究科 黒倉 壽

大学院農学生命科学研究科 鴨下 顕彥

平成23(開始年度)～25年度累計予算額：65,850千円

（うち、平成25年度予算額：20,261千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本研究は、ベトナム、インドネシア、スリランカの農村地域を主な対象に、アジア農村社会における気候・生態系変動やその他の社会・経済的脆弱性に対するレジリエンス（回復能力）を定量的に評価し、地域の生物多様性や伝統的な知識・技術を生かして農村地域のレジリエンスを総合的に強化する対策オプションを提示することで、農業生産の量及び品質双方を向上させる生物生産体系の確立と農村社会の持続可能な成長戦略を構築することを目的とした。本研究を通じて、緑の革命の成功体験に基づく品種改良での対応とは異なる、気候変動に対してより対応可能な伝統品種を基本的に活用し、さらに近代品種を組み合わせることで気候・生態系変動適応戦略の構築可能性を現地調査および統計分析より明らかとした。また、これまでに報告がほとんどなかったベトナム紅河デルタでの塩水遡上の問題、および、気象データの経年分析を初めて行った。塩水遡上による塩害や、台風などによる気象災害の影響を多く受ける時期や圃場の場所を特定した。また、紅河デルタにおいても気温の上昇の経年変化の傾向を定量的に示した。さらにベトナム・ナムディン州における国立公園の制定に伴う、緩衝地帯コミューンについて、その生物生産に関する特徴を、緩衝地帯の外側の通常のコミューンのそれと比較を初めて行った。その結果、経営の多角化、水産、収入、外部からの支援プロジェクトに関して、緩衝地帯コミューンの特色を明らかにした。また気候変動に起因する極端現象と実際の農業生産量とリンクさせることで、気候変動の地域特異的な影響を分析することが可能となった。

[キーワード]

気候・生態系変動、塩類遡上、伝統的技術・知識、近代的技術・知識、紅河デルタ

1. はじめに

本研究は、ベトナム、インドネシア、スリランカの農村地域を主な対象に、アジア農村社会に
おける気候・生態系変動やその他の社会・経済的脆弱性に対するレジリエンス（回復能力）を定量的に評価し、地域の生物多様性や伝統的な知識・技術を生かして農村地域のレジリエンスを総合的に強化する対策オプションを提示することで、農業生産の量及び品質双方を向上させる生物生産体系の確立と農村社会の持続可能な成長戦略を構築することを目的とする。

近年、国際的な気候変動対策では、「緩和策 (mitigation)」だけでなく、「適応策 (adaptation)」に関する議論が活発となっているが、これらはあくまでも気候変動対策のスコープのなかでの議論が中心であり、生物多様性保全対策との連携・協働は進んでいない。例えば、生物多様性条約第10回締約国会議の決議（生物多様性と気候変動）でも、各国に対し生態系の管理実施に当たっては、生物多様性条約と気候変動枠組み条約等の目的にあった整合的な取り組みを求めている。そのため、適応策の検討にあたっても、単に気候変動だけでなく、「気候・生態系変動」に対する適応を検討することで、気候変動対策と生態系変動対策の両立・融合を図る政策オプションを探る必要がある。

一方、レジリエンス（回復能力）とは、何らかの攪乱に対して、システムがそれを吸収し、機能や構造を維持する能力を示す概念であり、1973年にC.S.Hollingが生態学の概念として提唱した。その後、生態経済学のグループが社会生態レジリエンスとして展開した。定常的な状態のもとで工学的な最適化や効率化を追及するこれまでの資源管理アプローチに対し、レジリエンスの視点からは、常に動的に変化する状況のなかで社会生態システムの機能をいかに維持するか、そのためのオプションと変化に応じた自己再編が重視される。この概念を気候・生態系変動に対する適応研究に応用することで、従来の適応策が具体的にどう変わりうるかについての実証的な研究は世界的にもなされていない。また今日、国際的動向として、途上国の社会や生態系の脆弱性を低減してレジリエンスを強化する、脆弱性対応型適応や生態系対応型適応のアプローチに対する要請が急速に高まっている。

農業（生物生産）分野は、気候・生態系変動の影響を受ける分野の中でも、とりわけ気温や水資源の変化を直接受けるだけでなく、生産基盤である生態系や生物多様性の変化を介した間接的な影響を受けやすい分野である。そのため、生物生産分野における気候・生態系変動に対するレジリエンス強化策を確立する必要がある。

また、東南アジアから南アジアにかけた地域では人口増加が著しく、将来的な経済成長や都市化と同時に、食料需要の大幅な増加が見込まれる。したがって、アジア農村地域での生物生産機能の向上と気候・生態系変動に対するレジリエンス強化は、食料安全保障を確保し、持続的な成長戦略を実現するうえでも不可欠である。

## 2 ．研究開発目的

以上のような本研究の目的とその背景の下、サブテーマ1「生物生産システムの気候・生態系変動への適応に関する研究」は、アジア農村地域を対象として商業的大規模農業生産を中心とした農業生産体系に対する気候・生態系変動及び社会・経済システムの定量的な影響・脆弱性評価をマルチスケールで行い、そのうえで気候・生態系変動及び社会・経済変動に対するレジリエンスの高い農業生産体系と経営体系のオプションを提示することを目的としている。
### 3. 研究開発方法

上記の目的を達成するため、特に本サブテーマでは、より詳細な分析を行うことを目的にベトナムに着目し、「（1）気候変動が農業生産に与える影響」および「（2）気候変動の農業生産体系に与える影響」の二つに関して分析を行った。

## （１）気候変動が農業生産に与える影響

気候変動のアジア農村地域における農業生産に与える影響に関しては、a. 気候変動の稲作生産への影響、b. 農業生産性の推計とそれへの気候変動への影響、について分析を行った。

まず、a. 気候変動の稲作生産への影響、については、主に、気候変動に関する政府間パネル（IPCC: Intergovernmental Panel on Climate Change）による第4次評価報告書（AR4: Fourth Assessment Report）の人為的な温室効果ガス排出シナリオ（SRES: Special Report on Emission Scenarios）に基づき対象国それぞれについて将来の気候変動予測を統計的ダウンスケーリング手法を用いて推計した。用いたシナリオは、多元化社会シナリオとよばれるA2シナリオと地域共存型社会シナリオをよばれるB2シナリオである。A2シナリオでは、政治・経済のブロック化（貿易・人・技術の移動制限）と環境への関心が相対的に低下（CO2排出量増大継続・3.4℃（2.0～5.4℃）の上昇（2100年まで）が想定され、B2シナリオでは、地域的な問題解決や世界の公平性重視、経済成長はやや低め、環境問題等は各地域で解決（CO2排出量増大継続・2.8℃（1.4～3.8℃）の上昇（2100年まで）が想定されている。この予測結果に基づき、アジア地域の主要穀物の一つである米、すなわち稲作生産への影響を推計した。

b. 農業生産性の推計とそれへの気候変動への影響、については、農業生産性の変化を総要素生産性（TFP: Total Factor Productivity）を推計し、分析した。特にベトナムについては、フィールド調査に基づく詳細な分析を行っていることから、それとの連携を考慮し、地域別の推計を実施した。

TFP、総要素生産性は、全要素生産性とも呼称され、労働や資本、土地、経常財といった全ての生産要素と産出量との比率、すなわちある一定の生産要素のもとでどれだけ多くの生産物を産出できるかを表す。本研究では、TFPの変化をマルムクイスト生産性指数（Malmquist Productivity Index）により求めた。これを農業TFPと呼称する。

まず、マルムクイスト生産性指数を求めるにあたり投入距離関数（Input Distance Function）を定義する必要がある。投入距離関数は、技術水準を所与とした場合、観測されたインプットとアプトプットの組み合わせに関して、アウトプットを減少させることなく縮小可能なインプットの倍率の逆数と定義される。t期の技術水準の下での投入距離関数 $ d_{t} $ は、インプットベクトルを $ x_{t} $ 、アプトブットベクトルを $ y_{t} $ とすることで以下のように示すことができる。

$$ d_{t}(x_{t},y_{t})=max\{\lambda:(x_{t}/\lambda,y_{t})\in P_{t}\} $$

ここで、 $ \lambda\left((x_{t}/\lambda,y_{t})\in P_{t}\right) $ はが実現可能な最大値、 $ P_{t} $ は、t期の生産可能性集合を表す。投入距離関数は、インプットの過不足がなく効率的な生産が達成されている場合 $ \lambda=1 $ 、インプットが過剰である場合 $ \lambda>1 $ 、インプットが不足している場合 $ \lambda<1 $ となる。

(1) の投入距離関数を用い、t期の生産フロンティア上で t + 1 期のインプットとアウトプット
の組み合わせを評価したもの、 $ t+1 $ 期の生産フロンティア上でt期のインプットとアウトプットの組み合わせを、 $ t+1 $ 期のインプットをアウトプットの組み合わせを評価したものをそれぞれ表すと以下のようになる。

$$ d_{t}(x_{t+1},y_{t+1})=max\{\lambda:(x_{t+1}/\lambda,y_{t+1})\in P_{t}\} $$

$$ d_{t+1}(x_{t},y_{t})=max\{\lambda:(x_{t}/\lambda,y_{t})\in P_{t+1}\} $$

$$ d_{t+1}(x_{t+1},y_{t+1})=max\{\lambda:(x_{t+1}/\lambda,y_{t+1})\in P_{t+1}\} $$

以上を用いることで、Caves, Christensen and Diewert（1982; Caves, D. W., Christensen, L. R. and Diewert, W. E. (1982), “The Economic Theory Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity,” Econometrica, Vol. 50(6), pp. 1393-1414.）により定義されたマルムクイスト指数Mでは、t期、 $ t+1 $ 期の生産性の変化はそれぞれ以下で表される。

$$ M_{t}\left(x_{t+1}\atop,\ y_{t+1},\ x_{t},\ y_{t}\right)=\frac{d_{t}\left(x_{t},y_{t}\right)}{d_{t}\left(x_{t+1}\ y_{t+1}\right)} $$

$$ M_{t+1}\big(x_{t+1},y_{t+1},x_{t},y_{t}\big)=\frac{d_{t+1}\big(x_{t},y_{t}\big)}{d_{t+1}\big(x_{t+1},y_{t+1}\big)} $$

（5）（6）式はそれぞれ、t期、 $ t+1 $ 期を基準とする1時点の生産性の変化を示すものであり、2期間の生産性を比較する際に、両式の幾何平均をとったものがマルムクイスト生産性指数となる。すなわち以下であらわされる。

$$ M_{t+1}\big(x_{t+1},\ y_{t+1},\ x_{t},\ y_{t}\big)=\left[\frac{d_{t}\big(x_{t},y_{t}\big)}{d_{t}\big(x_{t+1},y_{t+1}\big)}\times\frac{d_{t+1}\big(x_{t},y_{t}\big)}{d_{t+1}\big(x_{t+1},y_{t+1}\big)}\right]^{\frac{1}{2}} $$

さらに、（1）から（4）式で定義された投入距離関数の逆数を $ D_{i} $ （ $ x_{i}, y_{i} $ ）とすると（7）式は以下のようになる。

$$ \begin{aligned}M_{t+1}(x_{t+1},y_{t+1},x_{t},y_{t})=&\left[\frac{d_{t}(x_{t},y_{t})}{d_{t}(x_{t+1},y_{t+1})}\times\frac{d_{t+1}(x_{t},y_{t})}{d_{t+1}(x_{t+1},y_{t+1})}\right]^{\frac{1}{2}}\\ =&\frac{D_{t+1}\big(x_{t+1},y_{t+1}\big)}{Dt\big(x_{t},y_{t}\big)}\left[\frac{D_{t}\big(x_{t+1},y_{t+1}\big)}{D_{t+1}\big(x_{t+1},y_{t+1}\big)}\times\frac{D_{t}\big(x_{t},y_{t}\big)}{D_{t+1}\big(x_{t},y_{t}\big)}\right]^{\frac{1}{2}}\end{aligned} $$

（8）式右辺中、第一項（括弧の外側）は「効率性変化（Efficiency Change）」を、第2、3項（括弧の内側）は「技術変化（Technical Change）」を表す。

本研究では、以上で定義されるマルムクイスト生産性指数を用いて農業TFPを推計し分析した。この農業TFPに対する、降水量、気温の影響に関して分析を行った。分析は、農業TFPを被説明変数、降水量、気温等を説明変数とした回帰分析により行うとともに、気候変動が農業生産性にどのようなインパクトを与えるかシミュレーションすることを目的にVAR（Vector Auto
Regression）に基づくインパルス応答関数（IRFs：Impulse Response Functions）の推計を行った。

また以上の分析を行うにあたり、FAOSTATを中心とした農業生産に関するデータ、および気象、土壌の肥沃度等に関する世界レベルでの国別データ収集を行うとともに、対象各国に関する同様のデータを収集し、分析の基本となるデータベースの構築を行った。

## （２）気候変動の農業生産体系に与える影響

実際の気象が農業生産体系、特にイネの品種選択に与える影響について把握をするため、ベトナム、南シナ海沿岸部の紅河流域Nahm Dinh省に位置するXuan Thuy国立公園周辺のコミューン（最少の行政単位）を調査対象地として選定した。具体的には、Giao Thien、Giao Xuan、Giao Huong、Giao Thanh、Giao Longの5つのコミューンが選定された。実際の気象が農業生産体系やイネの品種選択に与える影響等を考慮するため雨量計設置するとともに、過去13年間（2000-12年間）の自然災害等の発生状況と稲作を中心とする農業生産およびホームガーデン内の池での養殖生産量の変動やその要因について把握することを目的に現地調査を行った。

## 4 ．結果及び考察

## （１）気候変動が農業生産に与える影響

## 1 ）気候変動予測と稲作生産への影響

対象国それぞれについて、IPCC・AR4のSRES中でもA2、B2に基づいて行った対象国それぞれの気候変動予測と、その稲作生産への影響に関する分析について述べる。

まずベトナムについてはNational Centre for Environmental Prediction（NCEP）からのデータと統計的ダウンスケーリング（Statistical Down-Scaling Model（SDSM））により気温と降水量の将来予測（2100年まで）を行った（図(1)-1～3）。過去30年分のデータの再現性も良好であった。推計の結果、両シナリオとも乾季（8-9月）の最低気温が低下する一方、雨季および乾季のはじめ（それぞれ5月、10-11月）には上昇していくことが示された。降水量については、2020年で現在に比較して、A2シナリオで6%、B2シナリオで4%の上昇がみられ、2080年ではそれぞれ13%、11%の増加が生じると予測される。これらの予測を基に、米生産の変化を推計すると、雨季の米生産量は10.1%（2020年）から13.8%（2080年）の減少が、乾季については、11.9%（2020年）から19.7%（2080年）の減少が予測される。

インドネシアについては、雨季の降雨量の増大と乾季の干ばつリスクが高まることが予測され、この結果、米生産量は減少すると考えられる。このため両季とも米生産を行う作付体系ではなく、乾季には野菜作を行うなどの対応が効果的である可能性がある。また、乾季の干ばつリスクの高まりとともに、イネの病害虫の発生リスクが高まることも予想され、この点からもレジリエンスの高い作付体系を構築する必要があるだろう。

スリランカについては、全球気候モデル（GCM: Global Climate Model）のデータと統計的ダウンスケーリングにより気温と降水量の将来予測（2100年まで）を行った。過去のデータとの整合性も良好であった。気温に関しては、A2シナリオの場合、0.049℃/年、B2シナリオの場合、0.031℃/年の最高気温の上昇が予測される。降水量に関しては、変動がみられるが、全体の傾向としてA2シナリオで若干増加するものの、B2シナリオではほぼ変化がない。これらの予測を基に、米生産
への影響を品種別に推計した（表(1)-1）。全ての品種に関して収量の減少が見られるが、特にA2シナリオの場合の減少が大きい。

ここで着目すべきこととして、スリランカのケースでは、伝統的な晩成品種のほうが気候変動影響による収量減少の程度が小さいことが示唆される。しかしながら伝統的な品種の場合、気候変動による影響は少ないものの、ハイブリッドや改良品種等のいわゆる近代品種に比して生産性が低いことが一般的に指摘される。表(1)-2は、現地調査に基づく、ベトナムにおける品種間の品種間の差異を示したものである。表からわかるように、ハイブリッドライスのほうが通常の品種より生産性が高いことがわかる。しかし、それにもかかわらずハイブリッドライスの作付面積割合は小さい。要因としては、価格が通常品種より高く、さらにその性質上、毎年購入する必要があるなど生産コストが相対的に高くなること、当地で問題となっている気候変動や塩類遡上等に対応が難しいこと、すなわち生産変動が大きいことが予測されることなどがあげられる。

これら伝統的品種の特性と近代品種の特性を組み合わせた場合に、気候変動影響に対してどの程度対応可能かを試験的に計算したのが図(1)-4である。図から明らかなように、伝統的品種を活用することを基本に、さらに近代的品種と組み合わせることで、気候変動に対するレジリエンスを高めることが可能であることが推定される。

## b）農業総要素生産性の推計と気候変動の影響

図(1)-5は、FAOSTATを中心とした農業、あるいは気象に関する世界レベルの国別データにより構築したデータベースを利用し、本研究の対象国に関してマルムクイスト生産性指数を用いた推計した農業TFPの推移を示したものである。第Ⅰ期（1961-80）の緑の革命による近代農業生産技術の普及を経て、第Ⅱ期（1981-2000）に農業生産に関する技術進歩がみられた。第Ⅲ期（2001-）に至り、それがひと段落し農業生産技術の進歩も停滞していることが明らかとなった。

次に図(1)-6は、農業TFPを技術的効率性の変化（TEC: Technical Efficiency Change）、技術変化（TC: Technical Change）と必要因分解し、さらに期間ごとの傾向をみるために、1981-90年、1991-2000年、2000-09年の三期にわけてそれぞれの平均成長率を示したものである。全体的な傾向として、ベトナム、インドネシアに関してはTFP、TEC、TCともに同様の傾向を示している一方、スリランカについては異なる。これは経済発展段階や気候条件の違いに起因すると考えられる。スリランカがベトナム、インドネシアに追随している。ベトナム、インドネシアに関しては、

1981-90年についてTFP、TEC、TCとも負の成長となっている。これに対してスリランカはTCの平均成長率が負であるものの、TFCが正でありTFP全体として正となっている。特徴的なのは2000-09年のベトナムとインドネシアのTCである。当該期間はTFPの成長率が停滞しており、これはTCの平均成長率が負であることに起因する。

表(1)-3、表(1)-4は、TFPに対する気候の影響を明らかにするためにベトナムを対象に以下の計測式を計測した結果を示したものである。

$$ T F P=c+\beta_{1}x_{1}+\beta_{2}{x_{_{1}}}^{2}+\gamma_{1}x_{2}+\gamma_{2}{x_{_{2}}}^{2} $$

ここで、 $ x_{1} $ は年間降水量、 $ x_{2} $ は年間平均気温、 $ \beta_{i} $ （i=1,2）はパラメータ、cは定数項を示す。推計については、1981-2009年の全期間と、1981-2000年、1990-2009年の2期間に分けた場合とで行った。計測結果に示されているように、全期間について年間降水量が、その2乗項を含め有意となっている。2乗項が負で有意であることから、年間降水量のTFPに与える影響については上に凸の
関係にあることが指摘できる。すなわちある一定の降水量まではTFPに対して正の影響を与えるが、それを超過すると負の影響を与えることがわかる。これを2期間に分けた場合をみると、1981-2000年間は年間降水量、年間平均気温ともに非有意である。これに対して1990-2009年間については、年間降水量について全期間について計測を行った場合と同様の結果を示している。すなわち先の近年におけるベトナムのTFPの停滞に関しては、気候、なかでも降水量が影響していることが指摘できる。

次に、年間降水量、年間平均気温のTFPに与える影響をシミュレーションすることを目的に以下のVARによるインパルス応答関数を推計した。

$$ \begin{pmatrix}\mathrm{TFP}_{t}\\\mathrm{Precipitatipn}_{t}\\\mathrm{Temparture}_{t}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}c_{10}\\c_{20}\\c_{30}\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}a_{11}&\ldots&a_{15}\\\vdots&\ddots&\vdots\\a_{51}&\ldots&a_{55}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}\mathrm{TFP}_{t-1}\\\mathrm{Precipitatipn}_{t-1}\\\mathrm{Temparture}_{t-1}\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}e_{1t}\\e_{2t}\\e_{3t}\end{pmatrix} $$

図(1)-7は、シミュレーション結果を示したものである。縦軸は、年間降水量、年間平均気温にそれぞれ1単位のショックを与えた場合に、TFPがどの程度変化するかを示し、横軸はその変化が元に戻るまでに要する期間を示している。図から明らかなように、ベトナムに関しては、ショックがあった後、元の水準に比較的順調に収束していくのに対し、インドネシア、スリランカに関しては、相対的に大きく変動し、収束に要する期間も相対的に長くなっている。これらは、農業構造や気候に大きく依存していることが推察されることから、今後、対象国ごとの農業構造等について詳細に検討していくことが課題である。

次に、図(1)-8～11は、それぞれ、1985から2007年間のベトナムにおける地域ごとの農業に関するTFPの平均変化・効率性の平均変化・平均技術変化、1985-1995年間・1996-2007年間・1985-2007年間のTFPの変化、同期間の効率性変化、および同期間の技術変化を示したものである。地域区分は、それぞれMekong Delta、Central Highlands、Red River Delta、Central Coast、North Midlands、South Eastに加えベトナム全土である。
(氖温(℃))

(a) 最低気温の推移 (A2)

(氖温(℃))

(b) 最低気温の推移 (B2)

図(1)-1 ベトナムにおける気候変動影響予測（気温）
(a) 降雨量の推移 (A2)

(b) 降雨量の推移 (B2)

図(1)-2 ベトナムにおける気候変動影響予測（降雨量）
(a) 雨季のコメ生産量予測

(b) 雨季のコメ生産量予測

図(1)-3 ベトナムにおける気候変動のコメ生産への影響予測
表(1)-1 スリランカにおける気候変動のコメ生産への影響

スリランカにおける米品種別の収量変動予測(2011-20平均変化率(%))
排出シナリオ	米品種
早生品種	晩生品種
Bg 250(2.5ヶ月)	At 307(3ヶ月)	Bg 357(3.5ヶ月)	Bg 379-2(4ヶ月)
A2	-13.6	-10.3	-6.0	-2.1
B2	-6.2	-5.1	-1.8	-0.5

表(1)-2 ベトナムにおける米品種間の収量の差異

ベトナムにおける米品種間の収量の差異(2010)

米品種
通常品種 (インブレッド)	ハイブリッド ライス
収量 (t/ha)	5.2	6.9
作付 面積 (%)	92	8

図(1)-4 伝統品種とハイブリッド品種の組み合わせによる生産減の補完（2050年・乾季の場合）
図(1)-5 農業TFPの推移

(a) ベトナム

(b) インドネシア

図(1)-6 対象国における農業TFPの推移
(c) スリランカ

図(1)-6 対象国における農業TFPの推移
表(1)-3 農業TFPの要因分解

1981-90	1991-00	2000-09
Vietnam	Total Factor Productivity	-0.3683	0.0594	0.0656
Technical Efficiency Change	-0.2684	-0.5009	0.3831
Technological Change	-0.1009	0.5636	-0.3128
Indonesia	Total Factor Productivity	-0.7088	0.6423	0.1392
Technical Efficiency Change	-0.2611	0.5257	0.2271
Technological Change	-0.4552	0.1191	-0.0990
Sri Lanka	Total Factor Productivity	1.2943	-0.8614	-0.2902
Technical Efficiency Change	1.6841	-1.2802	-0.4577
Technological Change	-0.3798	0.4321	0.1625

表(1)-4 農業TFPに与える気候の影響

1981-2009	1981-2000	1990-2009
Constant	-101.197	-42.717	20.001
(-0.845)	(-0.243)	( 0.081)
Precipitation	0.005	0.005	0.007
( 2.207)	( 1.333)	( 0.003)
Precipitation²	-0.000	-0.000	-0.000
(-2.317)	(-1.417)	(-2.941)
Temp	8.309	3.378	-1.968
( 0.824)	( 0.227)	(-0.095)
Temp²	-0.175	-0.071	0.040
(-0.825)	(-0.227)	( 0.093)

Note: t-value is shown in parentheses. $ * $ * means parameter is significantly different from "0" in 5%.
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable

(a) ベトナム

Graphs by irfname, impulse variable, and response variable

(b) インドネシア

(c) スリランカ

図(1)-7 対象国における農業TFPの推移
まず図(1)-8の1985から2007年間のベトナムにおける地域ごとの農業に関するTFPの平均変化・効率性の平均変化・平均技術変化から明らかなこととして、技術変化が大きい地域ほどTFPが大きいことが指摘できる。全地域の中で最もTFPが大きいMekong Deltaは、技術変化も最も大きい。Central Coast、North Midlands、South Eastは、TFPの値が1を下回っており、1985年から2007年の間の平均で農業生産性が落ちている。Mekong Deltaは、ベトナムでも有数の稲作地帯である。近年、ベトナムは世界有数の米の生産地かつ輸出国でありその背後には同地域における米生産性の上昇が寄与し、結果として同地域の農業に関するTFPの上昇が、ベトナム全体と最も大きなものとなっていることが指摘できる。

次に、図(1)-9で、それぞれの地域のTFPの伸びを1985-1995年間、1996-2007年間、および1985-2007年間でみてみると、Mekong DeltaのTFPの成長率は全期間を通じてそれほど大きくはなく、1985年以前から相対的にTFPが高く、それを維持していることがうかがえる。しかしながら1985-1995年間にCentral Highlandsとともに、TFPの成長率が高く他の地域に先んじてTFPの上昇がみられる、いわば先導的な役割を担っていたと考えられる。また、同時期Central Highlandsは、高いTFPの成長を示しており農業先進地であるMekong Deltaにキャッチ・アップしていったことがわかる。その後は、Red River Delta、North Midlandsが、1996-2007年間に大きなTFPの成長を見せ、Mekong Delta、Central Highlandsにキャッチ・アップしている。

これらのTFPの成長要因を効率性変化（図(1)-10）と技術変化（図(1)-11）で確認すると、ほとんどの地域・期間で効率性変化はTFPの成長に寄与しておらず、技術変化がその源泉であることが明らかである。先に述べたように、TFPの成長率の地域間格差は、期間ごとでTFPの成長率に地域差があること、すなわちMekong Delta、Central Highlandsの先進地域に他の地域がキャッチ・アップしている。これと技術変化の動きは整合的である。

以上より、今後、Mekong Delta、Central Highlandsの先進地域に他地域がキャッチ・アップしていくことでベトナム全体として農業に関するTFPが上昇していくことが予想される。また、一方でMekong Delta、Central Highlandsの先進地域であっても効率性を向上させることによりTFPを上昇させることは可能である。しかしながら過度な効率性の追求は、気候・生態系変動に対し脆弱となることが予想される。本研究ではこれまで、ベトナムについて、National Centre for Environmental Prediction（NCEP）からのデータと統計的ダウンスケーリング（Statistical Down-Scaling Model（SDSM））により気温と降水量の将来予測（2100年まで）を行っている。結果として、いわゆるIPCC第四次報告書のA2シナリオ、B2シナリオに基づいて推計した結果、両シナリオとも乾季（8-9月）の最低気温が低下する一方、雨季および乾季のはじめ（それぞれ5月、10-11月）には上昇していくことが示された。降水量については、2020年で現在に比較して、A2シナリオで6%、B2シナリオで4%の上昇がみられ、2080年ではそれぞれ13%、11%の増加が生じると予測される。これらの予測を基に、米生産の変化を推計すると、雨季の米生産量は10.1%（2020年）から13.8%（2080年）の減少が、乾季については、11.9%（2020年）から19.7%（2080年）の減少が予測される。これらに対して、効率性の上昇のみでは対応が難しく、公的な試験研究に基づく技術変化が一つの対応策として考えられる。しかしながらこれらのいわば近代的な技術だけでは、技術開発にタイムラグが生じることや、対処療法的になることが予想され、必ずしも対応できるとはかぎらないことから、いわゆる伝統的なVACシステムを活用するなどして対応していくことが効果的であると考えられる。
図(1)-8 ベトナムにおける地域ごとの農業TFPの平均変化・効率性の平均変化・平均技術変化（1985-2007年）

図(1)-9 ベトナムにおける地域ごとの農業TFPの変化（1985-2007年）
図(1)-10 ベトナムにおける地域ごとの農業TFPの効率性平均変化（1985-2007年）

図(1)-11 ベトナムにおける地域ごとの農業TFPの平均技術変化（1985-2007年）
## （２）気候変動の農業生産体系に与える影響

気候変動の農業生産体系、特にイネの品種選択に与える影響を把握するため、まず、紅河河口域のXuan Thuy国立公園周辺のコミュニーン、Giao Thien内の紅河堤防を基準に異なる距離にある9圃場を選択し、塩害の影響を調査した（図(1)-12）。同地域は塩害の稲作への影響が度々指摘されていたが、夏季はそれほどでもないとされている。しかしながら同一の品種であっても堤防の近傍のほうが夏稲の単収が低く、塩害の影響が出ていることが確認される（表(1)-5）。

次に、表(1)-6はGiao Thien、Giao Xuan、Giao Huong、Giao Long、Giao Thanhのそれぞれのコミューンについて品種ごとの作付農家割合の推移を示したものである。Tap Giao、BC15は近代品種（高収量品種）でありNepは旧来から作付している品種である。明らかになったこととして、コミューンごとで作付する品種の選択が異なることである。また、近代品種であるTap Giaoから旧来の作付品種であるNepに作付品種を戻す動きなども見られる。これは作付を行った結果、当該地に適合しない、あるいは塩害に対して弱いといった知見が得られ、それを反映した品種選択が行われていることを示唆する。また、必ずしも近代品種が採用され続けるわけではなく、農業特有の環境への適応可能性が、品種の選択に大きく作用していることが指摘できよう。

農家自身は、自らの知見およびコミュニティ内の他の農家からの情報により経済条件や環境条件を考慮し、最適な、いわばレジリエンスの高い作付品種を選択している。しかしながら表(1)-6で示したように、コミューン間で品種選択の内容に差が生じており、これがどういったことに基づくのか、技術普及の態様が異なる可能性や、あるいはどの選択が最適であるかを明らかにすることで適切な品種選択の在り方を提示できると考えられる。

次に、Nam Dinh市で記録されている1960年から2010年までの気象データを解析すると、平均の

図(1)-12 Nam Dinh provinceのGiao Thuy districtの5つの調査コミュニ

註: Giao ThienとGiao Xuanが国立公園の緩衝地帯のコミューンであるのに対し、Giao Huong、Giao Thanh、Giao Longコミューンは緩衝地帯外側に位置している。
最高気温と、平均の最低気温とも、それぞれ10年間で約0.3℃、0.1℃ずつ上昇してきたことが明らかになった。特に冬(2月)の気温の経年的上昇の傾向はより大きく、同期間中に、10年間当たり最高気温は0.6℃、最低気温は0.5℃上昇した。図(1)-13では最高気温の変化のみを示した。

2012年現在では、紅河デルタでの塩害は常態化しているわけではないものの、降水量が減少する11月から5月の間に海水が河口から数10キロ上流まで侵入し（塩水遡上）、海岸に近い取水口が閉鎖されたり、取水口開放時間が短縮されたりする変化がみられた（図1）-14、15、16）。

聞き取り調査の結果、気象・水文災害に対する適応策として、以下が挙げられた。

・中流のダムや中国での水利用との交渉

・堤防の強化

·堤防内侧小河川（缓衝地带）

・夏稲堤防外側にもち米（Nep Cao）・・・春は無作付けまたはエビなどの養殖

・低位の劣悪地域ではハイブリッドの利用（Giao Xuan）

・低位の劣悪地域では稲作から畑地、水禽への転換

またイネの収量調査と水田圃場での塩分測定の結果、顕著な塩害は見られなかったものの、圃場の場所による品種の選択が行われていた。河川の堤防近辺のように、塩害のリスクが高い圃場では、Nep Caoの作付けや、休耕が見られた。また、ハイブリッド米は施肥量を多く投入すると収量が高いものの、食味が悪く、近年開発された優良インブレッド品種の普及により、導入割合が

表(1)-5 品種ごとの塩害の影響

圃場	夏季・単収(t/ha(2011))	品種
堤防近傍・家近傍A	5.6±2.1	BC15
堤防近傍A	4.3±0.1	Nep Cao
堤防遠方A	6.6±0.6	BC15
堤防近傍B	4.2±0.3	Nep Cao
堤防遠方B	6.6±0.6	BC15
堤防遠方B	5.1±0.2	Bac Thom
堤防近傍C	-	イグサ
堤防近傍C	5.7±0.5	BC15

表(1)-6 コミューンごとの稲品種の変化例

春イネ

Commune	Tap Giao(2005→2011)	Nep Cao(2005→2011)	BC15(2011)
Giao Thien	0.85→0.50	0.10→0.13	0.53
Giao Xuan	0.77→0.74	0.21→0.41	0.15
Giao Huong	0.78→0.68	0.20→0.20	0.28
Giao Long	0.85→0.88	0.37→0.37	0.05
Giao Thanh	0.83→0.45	0.33→0.25	0.40

夏イネ

Giao Thien	0.90→0.35	0.05→0.20	0.60
Giao Xuan	0.74→0.38	0.15→0.54	0.38
Giao Huong	0.58→0.45	0.15→0.28	0.38
Giao Long	0.78→0.80	0.37→0.37	0.05
Giao Thanh	0.78→0.28	0.35→0.28	0.58
図(1)-13 Nam Dinh市の平均最高気温（Tmax）の1960年から2010年までの経年変化註：春稲栽培期間（1-6月）、夏稲栽培期間（7-11月）、年平均、2月について示した。

図(1)-14 紅河河口付近の水門の位置
図(1)-15 紅河河口の3つの水門での塩分濃度の季節変化

註：2003年から2011年までの9年分の結果を示した。

図(1)-16 紅河河口の3つの水門の灌溉時間数（分）の2003年から2012年までの変化
季節とコミューンにより変化してきている。

Xuan Thuy国立公園の制定に伴い、国立公園周辺の5つのコミューン(Giao Thien、Giao An、Giao Hai、Giao Xuan、Giao Lac)は、緩衝地帯と指定されている。国立公園の自然や生物多様性(マングローブ、鳥類など)が損なわれることなく良好な状態にあるように、緩衝地帯が制定されているが、緩衝地帯では農業や水産業などの生産活動に制限は設けられていない。緩衝地帯の外側には、通常のコミューンがある。ここでは、緩衝地帯にあるコミューンから、紅河本流沿いにあるGiao Thien コミューンと、紅河本流から離れたGiao Xuan コミューンの2つを選び(両方とも海岸に面している)、同時にこれら2つのコミューンと隣接しながらも緩衝地帯の外側にある3つのコミューン(Giao Huong、Giao Thanh、Giao Long)を選び、それらの特徴を比較した。これら5つのコミューンの概要は表(1)-7に示した。いずれのコミューンも1000ha前後の面積に2000世帯前後があり、764～1218人/km²という高い人口密度であった。一次産業に従事する世帯が大半を占めており、緩衝地帯コミューン（72%、85%）よりも、外側コミューン（90～93%）でより高い比率であった。また、緩衝地帯コミューンでは、水産業に従事する比率がより高かった。一人当たり月平均収入は、1,025～1,383VNDであったが、緩衝地帯コミューンでやや高い傾向があった。どのコミューンも稲作を中心にしながら、野菜、畜産を含む小規模複合経営であり、コミューンにより、有用作物（景観樹木、薬用作物）や果樹、水産も行われている。畜産はどのコミューンも8割が鶏、5割が豚の比重が高く、Giao XuanやGiao Longの海岸沿いの低地部や紅河本流沿いのGiao Huongではアヒルも見られる。

全般的な特徴として、Giao HuongとGiao Thanhの外側コミューンでは稲作が最も盛んで、概して緩衝地帯コミューンでは、有用樹木、果樹などの比率がより高く、農業生産の多角化が進んでいることが指摘できる。先述のように、緩衝地帯コミューンでは、海岸沿いの干潟を利用した水産がより多く見られる（Giao Thien、Giao Xuan）。さらに緩衝地帯ではベトナム政府、国際非政府組織による多くの環境開発プロジェクトが行われており、それによる裨益があると考えられる（表(1)-8）。

水稲作における農薬散布量の春稲と夏稲の2006年と2011年の調査結果では、5つのコミューンとも、作期当たりに3回から4回の散布を行っており、病害虫の問題が顕在化しており、集約的な化学的防除が行われていることが分かる。農薬散布回数は、2011年の方が2006年より増えている傾向があり、また、緩衝地帯のコミューンで少ないという傾向はみられない。2011年の夏稲では、稲作がとりわけ比重が高いGiao HuongやGiao Thanhでの散布回数が有意に高くなっている（表(1)-9）。水稲作における施肥量は、窒素施肥量がきわめて高く、生産性重視のハイインプットの農法が主流であることが分かる（表(1)-10）。ここでも緩衝地帯のコミューンで施肥量が少ない、ということはない。ただし、Giao Thien、Giao Xuan、Giao Longの海岸付近のコミューンでは、リン酸肥料の投入量が、Giao Huong、Giao Thanhに比べて低い。

次に、より詳細な現地調査を行ったGiao Longコミューンについて述べる。質問紙を使った調査から、特に2005年と2012年に大型の暴風雨が発生しており、強風による稲の倒伏や洪水により、同年の米収量が大幅に低下したことがわかった。また同品種の米でも、沿岸近くの低地での収穫量は海岸から離れた水田のそれに比べて少なく、また乾期よりも雨期の収穫量が最大で50%程度も減少することがわかった。このことから、対象地域の米の生産低迷は一般的な原因である水不足や水を田に入れるための灌漑設備の不備ではなく、水分過多によるものであり、特に低地の米の
表(1)-7 調査した国立公園緩衝地帯コミューンと緩衝地帯外コミューンの概要

緩衝地帯コミュニン	緩衝地帯外コミュニン
Giao Thien	Giao Xuan	Giao Huong	Giao Long	Giao Thanh
面積(ha)	1180.5	757.7	958.2	762.9	631.3
世帯数	2,500	2,747	2,030	2,643	1,781
人口(人)	9,486	9,232	7,320	7,672	6,085
行政区数	15	9	14	22	10
人口密度(人/km²)	804	1,218	764	1,006	964
月収入(VND/人)	1,283	1,383	1,108	1,250	1,025
農業従事者(%)	70	41.5	83.8	85	89.4
水産業従事者(%)	15	30.2	5.8	8.2	1.8
表(1)-8 調査コミュニーン（Giao Thuy district, Nam Dinh province）で行われた政府および非政府組織によるプロジェクト（2008－2012年）

プロジェクト名	予算	目的	期間	場所
Xuan Thuy国立公園の持続可能な資源管理に関するキャパシティビルディング	450,000 USD(Wetlands Alliance Program, Asian Coastal Resources Institute Foundation (CORIN), Swedish International Development Cooperation Agency (SIDA))	コア地帯からの水牛の駆逐(Con Lu Island)新しい生計手段開発(キノコ、養蜂)およびトレードマーク(Xuan Thuy国立公園キノコ)の確立マングローブ、渡り鳥、水産資源に関するデータベース構築Giao Anコミュニンでの生活廃棄物処理管理	2008-20122013-2017(第2期)	XT国立公園と5つの緩衝地帯コミュニン
福祉プロジェクト	50 Million VND(ベトナム政府)	環境教育センター、文化村、学校建設	2005-2010	5つの緩衝地帯コミュニン
建設プロジェクト	10 billion VND(ベトナム政府)	インフラ整備(科学研究教育、エコツーリズム、コミュニティ開発)	2004-2012	XT国立公園と5つの緩衝地帯コミュニン
海岸住民の持続可能な生計と天然資源管理	800,000 USD(Centrefor Marine life Conservation and Community Development, Volunteers For Peace Vietnam)	エコツーリズムとカキ養殖のモデル	2004-2012(2015年まで第3期)	Giao Xuan
国際ボランティアの供給	60,000 USD(Solidarities Jeuneses Vietnam)	天然資源管理のキャパシティビルディング	2008-2015	XT国立公園と5つの緩衝地帯コミュニン
湿地天然資源の管理・保存と持続可能な開発	20,000 USD(International Union for Conservation of Nature (IUCN) Mangrove for Future (MFF))	コア地帯の持続可能な水産資源開発のための女性支援	2012	Giao Thien, Giao An, Giao Lac
コミュニティによる管理	50,000 USD(Vietnam Conservation Fund)	地域住民による湿地利用権利の供与試験	2012-2013	Giao An, Giao Xuan, Giao Lac
カキ管理(Con Lu and Con Ngan Island)	100,000 (UNDP/GEF Global Environmental Fund)	持続可能なカキ開発の確立	2012-2013	Giao Lac, Giao Xuan, Giao Hai
表(1)-9 Giao Thuy地域の調査5コミュニでの稲作のための農薬使用回数(回/作期)

作期	年	Giao Thien (n=40)	Giao Xuan (n=39)	Giao Huong (n=40)	Giao Long (n=40)	Giao Thanh (n=40)	p-value*
春稻	2006	2.8±0.9	3.3±1.4	2.5±0.9	2.6±1.0	2.7±0.7	0.009
2011	4.0 ±1.1	4.3±1.6	4.0±1.5	3.9±1.6	4.3±1.4	0.623
夏稻	2006	2.8±0.9	3.4±1.0	2.7±1.2	2.6±1.0	2.9±1.1	0.020
2011	3.7±1.1	3.3±1.1	4.1±1.5	3.3±1.4	3.9±1.3	0.035

* the significantly differences between communes when p-value < 0.05

表(1)-10 Giao Thuy地域の調査5コミュニでの稲作のための施肥量（kg/ha/作期，2011年）

作期	肥料	Giao Thien (n=40)	Giao Xuan (n=39)	Giao Huong (n=40)	Giao Long (n=40)	Giao Thanh (n=40)	p-value*
春稻2011	尿素	493±175	596±243	427±204	524±246	327±105	0.000
リン酸肥料	174±240	157±240	371±269	100±196	376±247	0.000
カリウム肥料	21±132	0±0	196±1256	434±1386	183±926	0.263
NPK複合肥料	72±234	30±85	69±131	18±57	60±90	0.007
堆肥	0±0	0±0	114±347	0±0	19±116	0.249
夏稻2011	尿素	470±195	495±230	408±168	494±270	316±91	0.000
リン酸肥料	238±316	135±214	344±290	117±217	411±248	0.000
カリウム肥料	28±47	31±79	67±116	7±34	69±96	0.002
NPK複合肥料	0±0	18±111	133±361	5±35	41±149	0.007
堆肥	0±0	71±445	189±1256	339±1272	174±930	0.547

* the significantly differences between communes when $p$-value < 0.05
不作は排水不足によるものである可能性が高い。農業者の多くは、生活排水や高濃度の農薬・化学肥料を含んだ農業排水が滞留していることを「水質が汚染されている」と考えており、これは水田に隣接する川と海とを隔てる水門の開放頻度を高くし、排水が促されれば解消されると主張している。しかし、排水不良は海面上昇や海岸付近の地盤沈下または土壌浸食によるもので、単純に水門を開放しただけでは海水の流入が増加するだけである。対象地域では、長雨や大雨で水田や淡水養殖池が冠水しやすく、類似した排水問題を抱えるデルタ地帯において気候変動に対するレジリエンスを向上させるには、農地への盛土または、単純な開閉式水門に代替する強力な排水施設の設置が必要であると考えられる。

2012年の淡水魚養殖は、ホームガーデン内に養殖池をもつおよそ54%の世帯は生産量が「減少した」または「大幅に減少した」と回答しており、水質汚染と海水混入を原因と考えている。これに対しては、塩分耐性の高い魚種に種苗を変更するなどの対策が見られた。ただし、一番回答の多かった対策方法は「何もしない」というものであり、平均的に土地の低い地域ではホームガーデンも洪水の影響を受けやすい。

ホームガーデンでは自家消費用の野菜が主に作られており、ホームガーデン・システムでの生物生産は、質・量ともに暴風雨で減少した米生産の代替となるほどのものではなく、災害後の政府の補償（米の配給）も、役人と親しいか否かで給付の有無・多少が異なることが聞き取り調査により判明した。このような農業の不安定・不確実性により、「農業離れ」ともとれる職業選択の傾向がみられる。収入調査から、稲作と畜産または果樹栽培のみを行う家庭より、稲作と兼業して農業以外の職業を持つ家庭の方が、世帯内の大人一人当たりの平均収入が高いことがわかった。農業以外の職業とは、日雇い、自営業（店舗経営、洋服等の仲買い、タクシー）、商店・役場での勤務、織物生産などである。こういった副業を通して投資金がまとまれば、エビや貝類の大型養殖を始める世帯もあり、これが成功した世帯は非常に裕福である。また、世帯内では農業のみでも、退役軍人手当や、都市部や海外にいる子供からの定期的な送金がある世帯は総収入が高かった。このように、災害に脆弱なのは農業依存度が高く、外部とのつながりが薄い世帯であり、今後の展開としては小規模農業の縮小と農業（生物生産）の大規模化が考えられる。しかし、一方で零細農民にとって稲作とホームガーデンでの自家消費食料の生産は無視できない重要な保険のようなものであり、『Livestock』とは、非常時に食料にも現金にもなるまさに生きた財産である。対象地域は排水問題こそあるものの、現代的な給排水別離型の灌溉設備が整ってきており、Agri-Coopと呼ばれる農業普及員の活動も盛んで、農家の生産に対する質・量的向上への関心も非常に高い。今後はこのような伝統的な生産方法を生かしつつ、盛土または排水施設を整備し、またこれでも間に合わない洪水被害に対しては政府や組合などによる保証を充実させることで、レジリエンスが強化されると考える。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

緑の革命の成功体験に基づく品種改良での対応とは異なる、気候変動に対してより対応可能な伝統品種を基本的に活用し、さらに近代品種を組み合わせることで気候・生態系変動適応戦略の構築可能性を現地調査および統計分析より明らかとした。
どのような歴史的経緯、および情報の流入により現在の農業経営体系が構築されたかを明らかにすることにより、よりレジリエンスの高い農業経営体系の提示を行うことが可能となるだけでなく、どういったアプローチをコミュニティに対して取るべきかを考慮する方法論を構築することに対して貢献が期待される。これにより、実際に施策を行うにあたって、より効果的なアプローチが可能となる。

これまでに報告がほとんどなかったベトナム紅河デルタでの塩水遡上の問題、および、気象データの経年分析を初めて行った。塩水遡上による塩害や、台風などによる気象災害の影響を多く受ける時期や圃場の場所を特定した。また、紅河デルタにおいても気温の上昇（1960年から2010年までの期間、最高気温は10年当たり0.3℃）の経年変化の傾向を定量的に示した。ベトナム・ナムディン州における国立公園の制定に伴う、緩衝地帯コミューンについて、その生物生産に関する特徴を、緩衝地帯の外側の通常のコミューンのそれと比較を初めて行った。その結果、経営の多角化、水産、収入、外部からの支援プロジェクトに関して、緩衝地帯コミューンの特色を明らかにした。また気候変動に起因する極端現象と実際の農業生産量とリンクさせることで、気候変動の地域特異的な影響を分析することが可能となった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

開発途上国における気候・生態系変動に対する脆弱性が認識され、それに対する適応策の確立が求められている。これに対して近年、「レジリエンス（Resilience）」が着目されるものの、気候・生態系変動に対する適応研究に応用することで、従来の適応策が具体的にどう変わりうるか、実証的な研究は世界的にもほとんどなされていない。本研究からアジア農村地域において、伝統的生物生産方式、近代的生物生産方式の双方に対する、あるいは両者を統合する介入オプションを通じてレジリエンスを強化する可能性が明らかとなった。