成功した農民が脆弱になる可能性：バリでの脆弱性のサイドストーリー ～Successful farmers may become vulnerable: A side story of vulnerability in Bali～

インドネシアのプロジェクトでニュースレターを半年ごとに出してます。そして、そのニュースレターに、「成功した農民が脆弱になる可能性：バリでの脆弱性のサイドストーリー」という英文の記事を書きました。日本語に翻訳して、内容を乗せます。


オリジナルの英語版は最後に載せてあります。

成功した農民が脆弱になる可能性：バリでの脆弱性のサイドストーリー

高間　剛博士（長期専門家）

IPCC（気候変動に関する政府間パネル）が作った最も頻繁に引用された脆弱性の定義があります。「脆弱性とは、気候変動性と極端現象を含む、システムに影響を受けやすい程度、気候変動の悪影響度、対処することができない程度」。　大規模な気候と社会経済的脆弱性は、インドネシアなどの発展途上国における人口の大部分を占める貧しい農民の窮状を悪化させる可能性があり、これは当面の状況であり続けるでしょう。しかし、成功した農民も、気候変動に脆弱である可能性の例を、今回示そうと思います。


サブプロジェクトチームは、水田の生産と、気候変動の認識と気候影響の相関を評価したとき、興味深い傾向を発見しました。洪水の様な気候変動に関連する災害や、稲作への品質と生産量への影響を認識していない農家は、他の農家より稲作の生産が良くないことが、統計的に95％当たっていると言えます。例えば、一般的に、気候変動の悪影響を考慮していない農家は、影響を考慮する農民よりエーカー当たり約5キロ以上の稲を生産します。しかし、「気候変動を認識していない事」が、より良い生産をもたらすという意味ではありません。どちらかと言えば、これらの農家はすでに生産性が良い水田を持っているので、 「気候変動を気にしないで良い」のでしょう。言い換えれば、「良好な生産の水田」は、気候変動とその潜在的な影響を、意識しない様にするのかもしれません。


農民の無視する事に影響を与えるかもしれない、別の側面があります。農業普及員は、新しい技術を教えたり、情報を提供することにより、農家の生産を助けます。プロジェクトの評価結果から、農業普及員から訓練を受けた農家は、稲作の生産性が12％上昇する可能性があることを示しています。これはエーカー当たり4キロの生産性の向上です。


組織と管理の変化より、農業普及員システムの資金調達や規定の制定は、弱体化されているとも言われています。現時点で、農業普及システムは均一ではありません。たとえば、2560名の普及員（総数の6％）だけが学士号を保持し、その他はそれ以下の資格しか保持していません。農業普及システムは、水田の生産に重要な役割を担っており、質が下落すると、生産性も低下する可能性があります。


この2つ目の話は、最初の「気候変動の影響を無視している農民」の話と関連しています。気候を無視している農民たちは今は良い生産性で浮かれているが、気候変動の悪化し、それらの農家が影響を無視し続けるならば、将来の気候変動の悪影響にうまく対応できないことになるかもしれません。これはそのまま、IPCCの脆弱性の定義です。実際には水田の品質と数量は、気候の変化に影響を受けているので、気候変動とその潜在的な影響を認識していない農家は、他の農家よりも脆弱であると言えます。また、このサブプロジェクトにおける気候変動の評価によると、気候変動がバリで起こっているようです。これらの変更を無視し続ける事は、稲の生産に大きく影響を及ぼす可能性があります。


結論として、現在成功している農家が気候変動の悪影響を無視し続けた場合、脆弱な農民になる事が考えられます。しかし、成功している農家は、改良種子の取得やトラクターの購入ができるので、高い適応能力があると考えられます。その為、これはまだまだサイドストーリーの扱いでしょう。メインストーリーは、やはり、すでに現在の気象に対して脆弱で、気候変動の悪影響にさらに追い打ちをかけられる貧しい農民に焦点を当てるべきです。いずれにしても、農家に正しい気候情報を提供することが重要です。現在の農業普及員システムを強化するのも一つのアプローチです。組織や管理の変化によって、それが困難な場合は、大学、農業企業、NGO、及び農民組織等がより大きな役割を果たす必要があるかもしれません。 インドネシア気象庁の気候フィールドスクールは成功例だとおもいます。私はこのサブプロジェクトが、脆弱な農家を支援するもう一つの良例になると良いなと思っています。




オリジナルの英語の記事はここからです。

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Original English version

Successful farmers may become vulnerable: A side story of vulnerability in Bali
by Dr. Takeshi Takama (Long Term Expert for SP-2)

The IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) gives the most frequently quoted definition of vulnerability: “Vulnerability is the degree to which a system is susceptible to, and unable to cope with, adverse effects of climate change, including climate variability and extremes.” Extensive climatic and socio-economic vulnerability may worsen the plight of poor farmers who comprise the majority of rural populations in developing countries, including Indonesia, and this will continue to be the case in the immediate future. However, I will offer an example here that shows how successful farmers can also be vulnerable because of climate change.

When the Sub-Project Team assessed the correlation between rice paddy production and the perception of climate change and climatic impacts, we found an interesting trend. Farmers who do not perceive as related to climate change extreme events like flooding and their effects on paddy qualities and quantities have better production than other farmers, with a 95 percent statistical significance. For example, generally, farmers who do not consider the adverse effects of climate change produce about 5kg of rice paddy per acre more than farmers who consider the effects. However, this does not mean “no perception of climate change” results in better rice paddy production. Instead, these farmers already have better rice paddy production; therefore, they are likely to “not care about climate change.” In other words, “good rice paddy production” makes these farmers ignorant about climate change and its potential impact.



There is another aspect concerning what may affect farmers’ ignorance. An agricultural extension worker has a significant role in helping farmers’ productivity by teaching new technology and offering information. Our preliminary results show that a farmer who has received training from an agricultural extension worker is likely to increase their rice paddy production by 4kg per acre, which is a 12 percent gain in productivity.



Some say that the agricultural extension worker system has been weakened due to institutional and management changes such as funding responsibility and provision of services. At the present time, the agricultural extension system is not uniform. For example, only 2,560 extension workers or 6 percent of the total number hold bachelor’s degrees, and the rest hold lower qualifications. The agricultural extension system has a significant role to play in rice paddy production, and if the system declines, productivity may also decline.


The second story may be related to the first story, i.e., farmers ignoring the effects of climate change. The climate-ignorant farmers enjoy good productivity now, but if impacts from climate change worsen and farmers continue to ignore them, these farmers may not cope well with the adverse effects of climate change in the future. This is actually the definition of vulnerability from IPCC. The farmers who do not perceive climate change and its potential impact can be more vulnerable than other farmers, as the actual paddy qualities and quantities are affected by the change in climate. Also based on climate change assessment in this Sub-Project, climate change seems to be happening in Bali. Ignoring these changes may affect rice paddy production significantly for these uninformed farmers.


In conclusion, if currently successful farmers ignore the adverse effects of climate change, they may become vulnerable farmers. However, this is still a side story, as these farmers have higher adaptive capacity, such as access to better seeds, agricultural machines, financial resources, etc. The main story should focus on the already-poor farmers, as they are vulnerable to the current climate, and the adverse effects of climate change will hit them harder. In either case, it is important to provide correct climate information to farmers. Strengthening the current extension system is one approach. If that is difficult due to the change in institution and management, other players such as universities, agro-businesses, NGOs, and farmers’ organizations may need to play a greater role. BMKG’s climate field school is a successful example. I hope this Sub-Project becomes another good example to help vulnerable farmers in Indonesia.

サスティナブル（木製・空洞）サーフボードのVINCE SURFBOARDSを見学 ～ライフスタイルのサーフィンにどうですか？～

VINCE Wooden Hollow SURFBOARDS via kwout

フランス人で変わったサーフボードを作っているヴィンスさんと知り合いになった。私が環境関連の仕事をしていると知って、何度も「私のサステイナブル（持続可能）なサーフボードの工場に来てください。」とお誘いを受けていたので、子供の社会見学を兼ねて見に行って来ました。

普通のサーフボードは、フォームと言われるポリエステル等の石油を原料とした発砲素材を、ガラス繊維とプラスチック樹脂で包んで作ります。サーフボードの生産量は他の工業製品と比べて少ないので、サーフボードの石油使用量は、社会や環境の大きな問題では無いと思います。しかし、ヴィンスさんは、出来るだけ「サステイナブル（持続可能）なサーフボード」を作りたいとのことで、石油を原料としたフォーム素材は使わないとのことです。

そして、彼はバルサとチークの木材を素材として、船を作るようにサーフボードを作ることにしました。だから、彼のサーフボードは格子で組んであり、中は空洞です。

ほら、ぽっかりと穴が空いていますよね。

ロッカーと言われるサーフボードの反りも、この通り綺麗にできています。このサーフボードの部品を持っているのがヴィンスさんです。この組はバルサ材で出来ているので、ビックリするぐらい軽いです。

わかりにくいですが、下の写真の様に、組んでいるようです。

この様に、木材を組んで作るサーフボードは環境面やサスティナブルでいくつかの利点が考えられます。

1. 石油製品の消費を減らせる。
2. 折れにくいので、長持ちする。
3. 長持ちする木材製品にすることで、二酸化炭素を固体化しておける。
4. インドネシア国内で素材を生産でき、輸送距離をへらし、地元への仕事ができる。
5. 廃棄物を肥料などに二次利用できる。

４番の「素材の生産」は、工場の脇でバルサの木の苗が作られていました。大きくなったら別の場所に移して、５年でサーフボードの素材として使用できるようになるそうです。

５番の「廃棄物」ですと、下記の様に、廃材から肥料を作っていました。

その肥料を元に、工場の脇でトマトやパパイヤを作っていました。これらが巡り巡って、チキンになって、それを従業員が家に持って帰って、夕食になったりしているそうです。私も、帰りに幾つかのトマトをパパイヤの鉢植えを貰って来ました。

サーフボード作成の話に戻しましょう。

天然素材を使っているので、クオリティーコントロールが大変のようです。木材のストックを見ると家具工場のようです。ここから、余り重くない木材を使って、サーフボードを生産します。規定より重くなったボードは、出荷されません。

サーフボードが組まれた後は、普通のサーフボードの様に、シェイピング（削り出し）が行われ、サーフボードの形になります。

ヴィンスさんは「最新のシェイピング・マシーンで削っているよ」っと言っていましたが、「最新のシェイピング・マシーン」のはずのインドネシア人は、丁度昼ごはんに出かけていたようです。

その後、ラミネートされ木目が美しいサーフボードが出来上がります。

カイトサーフィン様のサーフボードはウエイクボードの様に、浮力がそれほど要らないので、格子を組んで、空洞を作らないようです。

こんな、サスティナブルなサーフボードをどう思いますか？


パタゴニアの創業者であるイヴォン・シュイナード氏も「社員をサーフィンに行かせよう―パタゴニア創業者の経営論」に書いていましたが、サーファーにとって耐久性や環境問題は、サーフボードを購入する時の一般的は重要点ではないでしょう。シェイピングのデザインや軽さ等の方が重要でしょう。私も実はそう思っている方です。

もちろん、ヴィンスさんはデザインやクオリティーには、自信を持っていますので、こんな事を書くのは失礼かもしれません。

しかし、サーフィンをスポーツと考えることから、一歩後ろに下がると、ヴィンスさんの「ちょっと重いけど、環境にやさしいかもしれないサーフボード」を、自然に受け入れることが出来るかもしれません。

老年サーファーのデーブが、最近こんな事を言っていました。

• サーフィンはただのライフスタイルだったな～。
• そして、サーフィンはいつからか、スポーツになって、
• 今では、サーフィンはビジネスだよ。

「ビジネスのサーフィン」も「スポーツのサーフィン」も悪くありません。ただ、一歩下がって自然と戯れるサーフィン文化をライフスタイルと捉えたら、デザインにカリカリする事もないでしょう。



興味がある方は、ここから注文してはいかがでしょうか。

VINCE Wooden Hollow SURFBOARDS


それから、VinceサーフボードのFacebookもあります。

内緒ですが、ロングボードやフィッシュボードが欲しいです。

離散選択分析/選択行動モデルの有効性 ～バイオ燃料の需要分析での選択モデルの役割～

離散選択分析/選択行動モデルと言われるDiscrete choice analysis（DCA）を使ったバイオ燃料の需要分析の論文を出版したら、元同僚からにモデルに付いて質問を受けた。

その返答を和訳してみます。DCAは 計量経済学モデルの一つで、「する」「しない」や「買う」「買わない」などのを、カテゴリ分けする意思決定を、影響を及ぼしそうな要素を使って分析します。手前味噌ですが、このレポートに簡単な説明を分析方法が記載されています。


それでは、元同僚からの離散選択分析/選択行動モデルに関する質問と、私の返答です。

（元同僚）My main questions for now are general:

今の所、私の主な質問は一般的なものです：

（元同僚）1. What research questions does it answer? What are the specific questions we can answer by using this method?

それ[離散選択分析/選択行動モデル]はどのような研究の質問に答えるのですか？我々はこの方法を使って答えることができる具体的な質問は何ですか？ 

（ここから私）Generally, the 2 types of research questions can be made and the design of research should be different between the 2 types.

一般的には、2つのタイプの研究課題のが作ることができ、研究デザインはその２つのタイプで異なっている必要があります。

a) "If XXX product will get a market share of YYY for ZZZ market":

a) 「XXXの製品はZZZ市場でYYYの市場シェアを取得することができるか」：

DCA can find a potential market share of a product for a specific market that does not exist yet. For example, if BMW planned a new car which increase 10% of fuel efficiency and would like to know the potential sales for young families, they may do DCA.  The DCA result will answer "increasing fuel efficiency by 10% will rise the market-share of the new BMW by YYY percents".  If they know the number of households in the market, they can multiply the estimated market share and the size of the market to calculate the potential sales.

DCAは、まだ存在していない特定の市場向けに製品の潜在的な市場占有率を見つけることができます。例えば、BMWが、燃料効率の10％を増加させる新しい車を計画し、若い家族のための潜在的な販売を知りたい場合に、DACを活用するかもしれない。DCAの結果は「10％燃費を良くすると、YYYパーセントBMWの市場シェアが上昇します」と答えるでしょう。彼らが市場の世帯数を知っていれば、推定市場シェアと市場規模を掛けることにより、彼らは潜在的な売上高を計算する事ができます。

b) "If XXX attribute is YYY times more important than other attributes in ZZZ market":

b）「XXX属性はZZZ市場において、他の属性よりもYYY倍重要であるか」：

DCA can estimate the importance of one attribute over another ones, quantitatively.  For example, if BMW would like to know balance between speed and fuel efficiency for young families, they may perform DCA.  The result will tell how much a young family prefer speed over fuel efficiency regardless of a brand, price, color, etc.   This information will be useful when a new BMW car is designed for young families.

DCAは定量的に、一つの属性の重要度を他属性と比較して推定することができます。例えば、BMWが若い家族が考慮するスピードと燃料効率のバランスを知りたい場合に、DCAを実行するかもしれない。結果は、若い家族はブランド、価格、色などに関係なく、速度を燃費よりどのくらい好むか教えてくれます。新しいBMWの車が、若い家族のために設計される場合、この情報が有益でしょう。

（元同僚）2. Why are these questions important to answer, when we want to understand how to transform biomass based energy economies?

我々はバイオマスベースのエネルギー経済を変換する方法を理解したいときに、なぜ、これらの質問に答える事は重要なのでしょうか？

（ここから私）Some biomass stoves have not have a market for a particular areas.  In this situation, you may be able to test "how much a particular stove can be accepted by the potential market and why?" or "how much a particular attribute such as smoke level is more important than another attributes?"  

一部のバイオマスストーブは、特定の地域で市場を持っていない。このような状況では、「どのくらいの特定のストーブは、潜在的な市場に受け入れられ、そしてなぜ受け入れられるか？」や、「どの程度、煙レベルの様な特定の属性が他の属性よりも重要なのですか？」等の質問をテストすることができるでしょう。

The key part is "how much".  Other methodologies can answer "similar" questions if they do not need to answer "how much" in a quantitative form.  For some areas, I think policy makers and stove companies are looking for the quantitative information, "how much",  to plan a subsidy level and to design fuel efficiency.  If this is the case, DCA may be useful.

「どれぐらい」って事が重要な部分です。「どれぐらい」って定量的な形で答える必要がない場合は、他の方法論でも、「似たような」質問には答えることができるでしょう。一部の地域については、政策立案者やストーブ会社は、補助金のレベルを計画するためや、燃料効率を設計するために、「どれぐらい」って定量的な情報を探していると思う。このような場合は、DCAは役に立つかもしれません。

（元同僚）3. What are the main limitations of the method?

３．この方法の主な制限事項は何ですか？

（ここから私）This is related to the previous question.  In other words, DCA may not be good or not outperform other methodologies to explore "what kind stoves a market generally use?" or "what is the potential key attributes to design a stove in a particular market?".

これは、前の質問に関連しています。言い換えれば、DCAは、「市場で、一般的にどんなストーブが使用されているか？」や、「特定の市場でストーブを設計する場合、潜在的に重要な属性何か？」を探る事は得意では無いか、他の方法論を凌ぐことはできないでしょう。

So, I recommend to do more exploratory research to answer these "what" questions before working on DCA.

だから、私は、DCAの作業を開始する前に、これらの「何？」の質問に答える探索的な研究を行うことをお勧めします。

Moreover, as for any modelling, a model is good at finding "majority" or "trend", but not "minority" or "important but small fraction".

さらに、どのモデリングに関しても、モデルは「過半数」や「トレンド」を見つけることが得意ですが、「少数派」または「重要であるが、ごく一部の要因」を見つけることは得意ではありません。

In short, if the stage of research is exploring "what", other methodologies which is usually qualitative ones have to perform before moving to qualitative research.

要するに、研究の段階が「何？」模索している場合、通常、質的とされている他の方法論を、量的研究に移行する前に実行する必要があります。

Another key limitation is data collection as input data is generally do not exist for DCA and it may be more difficult to collect such a data. However, this situation should be more less same for any interesting research.

入力データは、一般的にDCAを行うために存在していませんので、データ収集がもう一つの重要な制限であり、そしてそのようなデータを収集する事はより難しいでしょう。しかし、この状況は何か面白い研究をするためには同じでしょう。

（元同僚）4. What resources are required to run the method (i.e. how much training of surveyors has been required when you have used this in the past)?

この方法を実行するには、何のリソースが必要ですか？（つまり、あなたが過去にこれを使用したときにどのくらいの調査員の訓練が必要でしたか。）

（ここから私）We spent two weeks to train surveyors in the fields.  At the same time or beforehand, we carried out stakeholder/focus group meetings.

我々は、調査員を訓練する為に、フィールドで2週間を過ごしました。あらかじめまたは同時に、私たちはステークホルダー/フォーカスグループ・ミーティングを実施しました。

Designing the questionnaire is 50% of the research and it is good to have a good exploratory information "what".  40% is good data collection, which is dependent of format of questionnaire and quality of surveyors.  10% or less is actually running models.

アンケートを設計することは、研究の50％であり、良質の探索的情報「何？」を持っているのが好ましいです。40％は、アンケートのフォーマットと調査員の品質に依存する良いデータ収集です。10％かそれ以下が、実際にモデルを実行する事です。

Also, I think this Nobel lecture can be a good introduction for the method and theory behind.

また、私はこのノーベル賞講演がこの方法と背後の理論に関する優れた紹介になると思います。

http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/economics/laureates/2000/mcfadden-lecture.html

Best regards,
Tak

敬具
高間



以上です。興味が有りましたら、元になったバイオ燃料の需要分析の論文を読んでみてください。全文が読めない場合は、私にメールやTwitterで連絡してみてください。

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 ～A good strategy, but not a silver bullet～

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。

RIETI - 3分でわかる開発援助研究：オススメの1本 via kwout

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。

気候変動がインドネシアの稲作に与える影響―脆弱性という考え方（６） ～気候変動、水資源、米の生産～

これが最後です！１回、２回、３回、４回、５回の話を元に、気候変動、水資源、米の生産に付いて再度簡単に述べますね。

気候変動、水資源、米の生産

現在でも、バリ島は水資源が少ないと言われています。今後、観光客や人口の増加と考えると今後も水資源に対する需要が伸びることでしょう。同時に、バリ州政府は、島内の食糧保全だけでなく、国内有数の稲作地として、コメの生産に力を入れる必要があります。今後の水資源の収支を予測すると、バリ州9地区全てで、1年中水資源が充分に無いとの報告が出ています。これは他の島と比べて最悪の状況です。その為、今後コメ生産を保つために何らかの対策が必要になってきます。

脆弱性から考えると、例えば以下の様な事が言えるでしょう。貯水池などから、水資源を確保し干ばつの暴露度（exposure）を下げる。被害が及びそうな地域を水田として選ばず、感度（sensitivity）を下げる。または、肥沃な水田を非水田に転換しないことで、土地利用を有効にする。干ばつに強い種子や機械の導入の技術指導や資金のサポートし、適応能力（adaptive capacity）を上げる。特に、適応能力を上げることは、他の経済的発展をサポートする事に繋がり、気候変動に脆弱な地域と経済開発が遅れている地域が重なっていることもあり、政策決定者は適応の費用を割り当てる際も、他の開発費用とトレードオフにする必要がありません。その為、適応能力の向上は、開発問題の解決にもつながると考えられており、近年注目を集めています。