チョット前に、「天候インデックス保険はアフリカの貧困農家に有効か、気候変動の適応策として有効か」、質問を受けたので、その事を記載しておこう。元の英語と自分で行った和訳を載せておきますね。
天候インデックス保険は、数理モデルによって作られた天候指数（インデックス）によって、保険の支払いを決定する仕組みである。詳しい、下記のサイトを参照して頂くか、私の大昔のブログ記事でも読んでみてください。「保険」を検索すると出てきます。
下記で「XXX」の部分は、ある組織を示していますが、伏せ字にしてあります。
まずは、私が受け取った質問：
I wanted comment on the Africa Risk capacity ( pooled drought insurance facility). The XXX was working on it with African Union - modelled after the Caribbean Risk Insurance Facility (CRIF). ・・・省略・・・ I was talking to the Malawi rep, she said they would probably not make it to the threshold (for the payout) every year as only parts of the country gets stricken by droughts more regularly . So rather than handing out hefty premiums every year it might be cheaper to invest the same money in other social protection schemes for the drought-affected in the chronically-affected areas...
アフリカリスクキャパシティ（干ばつ保険機構）についてのコメントしてもらえますか。 XXXは、アフリカ連合と カリブリスク保険ファシリティ（CRIF）をモデルとして取り組んでいます。・・・省略・・・私はマラウイ担当者に話して、彼女は国一部は定期的に干ばつに襲われるので、おそらく毎年の保険が支払われるしきい値に達しないと述べた。だから、毎年多額の保険料を配るよりも、慢性的に干ばつの影響の影響を受ける地域で、他の社会的保護スキームに同じお金を投資したほうが安いかもしれない...
But I suppose the ARC still has it benefits if there is a big drought but I reckon most of Africa is now suffering from chronic problems even the mildest droughts can send people over the edge, so is it worthwhile investing in an expensive venture like this?
Would love your thoughts on this.
しかし、私は、ARCはまだ大きな干ばつがある場合は、それが利益をもたらすが、私はアフリカのほとんどは現在慢性的な穏やか干ばつから、人々が苦しんでいるとおもいます。そのため、このような高価なベンチャーに価値のある投資ですか？あなたの意見を聞かせてもらえませんか？
私の回答：
About the comments, I assume this is about weather index-based insurance for agriculture.
コメントについては、これは天候インデックスベースの保険農業の事であると仮定しています。
This insurance have several advantages, which you might have heard during the workshop already. If it works well, it does not need to monitor impacts in the field, will not change farmers' behaviour, etc. For example, if a farmer has a damage-based insurance, they may get lazy when it is likely to be drought, but this will not happen with weather index-based insurance as they may still harvest sufficient yield while a payout happens if s/he puts efforts during a drought. Because of this, this may works well in advanced countries where a model for payout is accurate enough.
この保険は、すでにワークショップで聞いたことがあるかもしれいくつかの利点を持っています。例えば、これがうまくいけば、被害を監視する必要はありませんし、保険によって農民の行動を変更することはありません。例えば、農民が被害ベースの保険を持っている場合は、干ばつになる可能性が高いとき、彼らは諦めて怠惰になるかもしれないが、これは天候インデックス保険では、保険の支払いが発生しても、それとは関係なくまだ十分な収量を収穫する可能性があるなら、干ばつ時にも努力します。このため、支払いのためのモデルが十分に正確である先進国ではうまく機能します。
In other words, if it is not possible to make a good model for the weather index-based insurance, the insurance become a mere gamble. For example, if a model is not accurate, the model may decide not to make a payout when there is bad yield and vice verse. I guess as the XXX hires international experts for the workshop you attend and a model they use for the payout calculation, the model development process will be decent. But, if data to develop model is not accurate and available, even best experts cannot develop a good model. Bad weather data is quite common in developing countries. Even in the relatively developed countries like Indonesia, I have seen missing and inaccurate data. I think many weather station data in Africa are available only in paper, so it will be difficult to be utilised. Also, even if there is a good data and model, the data is not relevant to farmers signing for the index-based insurance, this will miss-estimate payout. For example, in Northern Ethiopia where it is quite dry and mountainous, the climate may be different within 2 kms, i.e. you may get drought, but the next village may not (micro-climate). So, even if there is a very good model and data, the program may not pay insurance as its reference station does not show a drought while there is a drought in your village.
言い換えれば、天候インデックスベースの保険のためのよいモデルを作成することが出来なければ、保険は単なるギャンブルになります。モデルが正確でない場合、モデルは収穫が悪い時に、保険の支払いをしないと決定するかもしれないし、その逆もしかりです。XXXはあなたが出席するワークショップ、や、保険の支払い計算に使用するモデルのために国際的な専門家を雇うでしょうから、モデルの開発プロセスは多分まともでしょう。しかし、モデルを開発するためのデータが正確でなかったり、利用できない場合は、最高の専門家でも良いモデルを開発することはできません。悪天候のデータは、発展途上国では一般的です。インドネシアのような比較的に途上国の中でも進んだ国でさえ、不明や不正確なデータを見てきました。アフリカの多くの気象ステーションのデータは紙面でだけ保存されているので、利用することが困難でしょう。また、良いデータとモデルがある場合でも、データがインデックスベースの保険の契約をした農家と関係がない場合、支払いの推定を失敗します。たとえば、北部エチオピアではかなり乾燥した山岳地帯であり、気候は、2キロ内では異なる場合があります。すなわち、あなたは干ばつを受けるかもしれないが、隣村は干ばつがないことがあります（微気候）。だから、仮にあなたの村で干ばつがあったとしても、非常に良いモデルとデータがある場合に、参照される気象ステーションで干ばつが確認されない場合、保険の支払いはされないでしょう。
I am not sure what is the situation for the Malawi rep, but these may be the case for her/him. As the Malawi rep recognized that index-based insurance option is not as cheap as other people think. Equally, it should not be easy. As making a model to calculate payout will be expensive and difficult in developing countries where there is not quality and relevant data and experts developing the model. So, the insurance model is not cure-all approach.
私はマラウイ担当者の状況がわからないですが、これらが彼女/彼の現状なのかもしれません。マラウイ担当者が理解したように、インデックス・ベースの保険オプションは他の人が考えるほど安くはないでしょう。同様に、それは簡単ではありません。保険の支払いを計算するためのモデルを開発する事は、質が良く、関連するデータや専門家が存在しない発展途上国で困難です。ですから、この保険モデルは万能薬アプローチではありません。
However, the good thing is scalability and reversibility especially with climate change, I think. I said weather index-based insurance is not cheap, but probably cheaper than making a lot of irrigation systems. Also, if the micro-climate is not significant, you can implement the insurance program in large area rapidly with the same model. With XXX, they may get a good model for areas with little micro-climate with almost no cost to locals. The payout will be calculated annually, so it is hard to say how much climate change has to be taken into their consideration, but when they modify the model, it will be effective simultaneously where the model is applied. Also, dams and irrigation system can be a good adaptation strategy for climate change if there is some precipitation, but if the area is getting drier and drier, this can be a wrong approach for livelihood, i.e. mal-adaptation. Dams and irrigation will have environmental impacts and will be difficult to remove. In contrast, insurance program can be removed, so it is reversibility, when agriculture is no longer relevant to a particular area.
しかし、拡大性と可逆性が、特に気候変動とは良いと思います。天候インデックス保険は安くはないと述べたが、灌漑システムの多く作るよりもおそらく安いでしょう。微気候が重要でないという場合は、同じモデルで急速に大面積で保険プログラムを行うことができます。微気候が重要でない地域では、XXXにより、地元の人々にほとんどコストがかからずに、良いモデルを得ることができるでしょう。ペイアウトは毎年計算されますので、それに気候変動がどれほど考慮される必要があるかは言い難いです。しかし、モデルを変更されたとき、モデルが適用されている項目は同時に有効になります。また、降水量がある程度ある場合には、ダムや灌漑システムは、気候変動のための良い適応戦略になりますが、土地がどんどん乾燥していく場合、地元民の生活のためには間違ったアプローチ、すなわち不良適応になります。ダムと灌漑は環境への影響を有することになり、除去するのが困難です。これとは対照的に、農業がもはやその領域に必要ない場合、保険プログラムは除去することができ、それは可逆性であるといえます。
So, in short, the weather index-based insurance is good where "good" data and model is available. Otherwise, it may not be necessary to be a cure-all solution for African farmers. Also, there is a good potential in the insurance system, so I think the approach should not be demolished completely since they may still need sometime to improve a model, educate farmers, get consensus with authorities.
したがって、簡単に言えば、天候インデックス保険は"良い"データとモデル化が可能な場所に有効です。それ以外の場合は、アフリカの農民のための万能なソリューションであるとは限りません。また、この保険制度は良い可能性があります。彼らはまだ当局との合意を得、農民を教育し、モデルを改善するために時間が必要であると思いますので、このアプローチは完全に解体されるべきではないと思います。
I did not write much on the issue farmer training or other problem like "leading to mono culture", but I am sure you can find these issues easily. If you like to know a good successful case, you may ask HARITA project with Oxfam and XXX. I think it is a good successful case for weather index-based insurance for poor Ethiopian farmers. I know people in Oxfam who used to work on the project.
農家研修や単一栽培につながる問題などの他の問題にはあまり書きませんでしたが、あなたが簡単にこれらの問題点を見つけることができる確信しています。もし、良い成功事例を知りたい場合は、オックスファムとXXXにHARITAプロジェクトを尋ねるとよいでしょう。それが貧しいエチオピアの農民のための天候インデックス·ベースの保険の良い成功例だと思います。私がプロジェクトに取り組んでいたオックスファムの人を知っています。
As the bottom-line, we should take this insurance just as a strategy for poor African farmers, but not be excited too much as a silver bullet.
ボトムラインとして、我々は貧しいアフリカの農民のための戦略の単なる一つとして、この保険を取り扱う必要があり、特効薬として使われることにあまりエキサイトするべきではないでしょう。