Будущее взгляд на индийских зерновой независимости и его последствия для торговли
Аннотация
Это исследование анализа спроса и предложения продовольствия ситуация в Индии с использованием модели частичного равновесия. В частности, этот анализ дает 10 лет спрос и прогнозы основных зерна с учетом общего ограничения земли, урбанизации, роста доходов и другие демографические факторы, которые не рассматриваются в существующей литературе. Поставки моделируется с помощью системы база, которая позволяет включение общего ограничения земли в то время как спрос на продукты питания оценивается отдельно для городских и сельских районах с использованием бытового потребления данных обследования. Кроме того, корма спроса прогнозируется путем преобразования различных видов продукции животноводства по их соответствующие коэффициенты конверсии корма.
Результаты моделирования показывают, что высокие темпы роста доходов в сочетании с быстрыми темпами урбанизации, вероятно, приведет к повышению роста пшеницы и кормового потребления зерна (в виде молока, яиц и курятины потребления). Сравнение спроса и предложения для каждого из зерен проанализированы предположить, что рост спроса, скорее всего, опережает рост предложения в будущем. Все, Индия, как ожидается, трансформироваться из текущего положения 11 миллионов метрических тонн (мята) зерновых чистая стоимость экспорта в этом году до более чем 3 млн. тонн чистого импорта к концу прогнозируемого периода.
ВВЕДЕНИЕ
Индия является одним из ведущих производителей пшеницы, риса и фуражных зерновых в мире, и в значительной степени самодостаточной в производстве продуктов питания с редкими импорта и экспорта в годы дефицита или профицита, соответственно. Это утверждение кажется невероятным, учитывая тот факт, что четыре миллиона людей погибли в Индии из-за голода в Бенгалии голодом в 40-х годов. Это достижение связано прежде всего с "зеленой революции" в середине 60-х с которой была введена высокой урожайностью пшеницы и риса сорта индийского сельского хозяйства (Ланды, 2004). С тех пор индийские производства продуктов питания росла ежегодно на 2,5 процента (Mohanty и Петерсон, 2001). В 2003/04 году индийские производства основных зерновых была близка к 200 млн тонн по сравнению с 42 млн тонн в 1950/51.
В дополнение к успешной реализации "зеленой революции", комплекс включает ряд мероприятий, как на внутреннем, и фасады торговых помогла Индии для достижения впечатляющего роста в производстве продовольствия. На внутреннем фронте, правительство Индии (ПИ) предоставил субсидии на наряду с поддержкой цены на большинство сельскохозяйственных продуктов. Значительная часть государственных средств было выделено на субсидирование производства ресурсов, таких, как энергетика, ирригация и удобрения. В дополнение к входной субсидий, правительство также готово покупать сельскохозяйственную продукцию у фермеров по объявленной цены поддержки. Правительство поддерживает эти внутренней политики с рядом ограничительных торговой политики, таких как лицензирование импорта, тарифы, квоты и государственной торговли. Эти меры фактически запретило частным импорт большинства сельскохозяйственных продуктов. Уровень диспропорций в торговле была настолько распространена, что около 11000 продуктов питания и потребительских товаров, были покрыты нетарифных мер (USDA, 2001).
После многих лет изоляции от мирового рынка, Индии начал медленно открытия торговли в начале 1990-х. В дополнение к этим односторонних реформ, Индия, в качестве члена Соглашения Уругвайского раунда Генерального соглашения по тарифам и торговле (ГАТТ), стремится открыть свое сельское хозяйство на мировых рынках. Тем не менее, в первые годы ГАТТ, Индии, воспользовавшись статьей XVIII-B, который позволяет стране вводить количественные ограничения на импорт, если есть проблемы платежного баланса (ПБ) счета. С 1997 года Индия была устранения многих импортных лицензий и квот, и заменить их с высоким тарифам под давлением со стороны торговых партнеров, в рамках своей Всемирной торговой организации (ВТО). К 2001 году правительство Израиля снял все количественные ограничения на импорт сельскохозяйственной продукции и добровольно сниженные тарифы ниже требуемого уровня для ряда товаров, в том числе растительного масла, бобовых и хлопок (Ланды, 2004). В то же время, высокие тарифы продолжать, чтобы оградить многих других продуктов, включая высокую потребительскую ценность продуктов, таких, как обработанные и упакованные продукты.
В настоящее время индийские сельского хозяйства на перекрестках. Рост доходов населения, рост населения, городского и сельского населения состав, размер семьи, а также другие демографические факторы могут влиять на предпочтения диета значительно в ближайшие десятилетия. Со стороны предложения, ГОИ до сих пор основное внимание уделяется обеспечению самодостаточности в производстве зерна, хотя питание и входные субсидии составили в размере 5 процентов всех государственных расходов в 2002 превышающую более чем на $ 12 млрд (Ланды, 2004). Рост расходов на субсидии, а недавно начала сельскохозяйственной и торговой политики реформ было отмечено выше следует, что рано или поздно, сельском хозяйстве Индии придется смириться с растущей международной конкуренции торговли в сельском хозяйстве. Кроме того, были серьезные опасения по поводу возможного замедления темпов роста производства зерна в последнее десятилетие (Брахмананда, 1997; Десаи и Namboodiri, 1983). Рост сельскохозяйственного производства, в основном достигнуты за счет повышения урожаев с середины 1960-х, снизилась примерно с 3 процентов в 1980 до 1,75 процента в первые шесть лет 1990-х годов и продолжает уменьшаться.
Для такой большой страны, как Индия, возможные изменения в спросе и предложении призыв серьезно взглянуть на будущие тенденции в области зерновых баланса. Вероятно, сдвиги спроса и предложения на продовольственном секторе, наряду с возможными изменениями в политике, поставить вопрос о будущем Индийского ситуации с продовольственной безопасностью. Недавние исследования индийского зерна производится широкий спектр возможных исходов от Чистый экспорт 2 млн тонн (млн. тонн) в 2014 году по FAPRI (2004), 10 млн. тонн чистого импорта в 2015 году и Mohanty Alexandratos (1998). Тем не менее, другие исследования (USDA, 2004), в частности, предложил, что сельскохозяйственное производство Индия сможет поддерживать рост спроса на продовольствие при сохранении ограниченного зависимость от мировых рынков.
Различные прогнозы о индийской сельскохозяйственной ситуации в первую очередь являются результатом изменений в основных предположениях о росте поставок и спроса на зерно. Неспособность принять во внимание общее ограничений землю на стороне предложения, а также урбанизация и другие демографические факторы на стороне спроса подорвали надежность результатов прошлых исследований. Кроме того, отсутствие надлежащей связи между скота и потребление корма и снижает точность прогнозов и результатов из-за отсутствия достоверной информации о будущем рост потребления кормов. Разработка основ которая учитывает ограничения земли, урбанизации и надлежащей увязки между скота и расход кормов может значительно повысить точность прогнозов и позволит значительно повысить эффективность сельскохозяйственного производства и политиков.
Целью данного исследования является анализ спроса и предложения продовольствия ситуация в Индии с использованием модели частичного равновесия. В частности, этот анализ дает 10 лет спрос и прогнозы основных зерна с учетом последствий, связанных с землей ограничений, урбанизация, рост доходов и других факторов, не рассматривается в существующей литературе.
Концептуальная модель
Схематическое изображение модели частичного равновесия представлен на рисунке 1. Включает в себя предложения площадей и урожайности уравнения, в которых продукты питания и корма спроса и конечных запасов являются частью спроса. Сальдо торгового баланса рассчитывается как разница между совокупным внутренним спросом и предложением.
[Рисунок 1 опущены]
Производство [i.sup.th культур] задается как:
[PC.sub.it] = [AR.sub.it] * [YLD.sub.it]. (1)
Где [PC.sub.it] представляет отечественного производства [i.sup.th культур] в момент времени т,
[AR.sub.it] представляет убранных площадей в [i.sub.th культур] в момент времени т,
[YLD.sub.it] представляет выход [i.sub.th культур] в момент времени t.
функции Акредж ответ оценивается в системе разработанная Бартен и Vanloot (1996), а затем изменен Холт (1999). Это позволяет включение общего ограничения земли в модели спецификации, которая является важным фактором для страны, как Индия, где пахотных земель ограничено. Уравнение площадей доля полученных за счет максимального уверенностью эквивалентной прибыли представитель вопросу фермера общего ограничения земли. Это похоже на модель инвестиционного портфеля, что определяет состав портфеля инвестора. После Холт (1999), доля [i.sub.th культур] задается как:
[V.sub.i] = [b.sub.i] [суммирование (J)] [s.sub.ij] [r.sup.e.sub.j], я = 1, ... N (2)
Где [v.sub.i] является доля [i.sup.th культур] и [r.sup.e.sub.j] ожидаемый чистый доход от [j.sup.th культур]. [B.sub.i] представляет собой масштабный эффект и, следовательно, показывает, насколько больше или меньше площади будут высажены на [i.sup.th культур], если общее увеличение доступности земли. Положительна [s.sub.ij] будет означать, что увеличение ожидаемой доходности для [i.sup.th культур] будет иметь положительное влияние на посевных площадей в этой культуры. Кроме того, отрицательное значение будет означать, что увеличение [j.sup.th культур] ожидаемой доходности снизится доля [i.sup.th культур], в общей посадки. Теоретического свойства симметрии ([s.sub.ij] = [s.sub.ji]), однородность ([суммирование (J)] [s.sub.ij] = 0) и сложения ([суммирование (я)] [b.sub.i] = 1 и [суммирование (J)] [s.sub.ij] = 0) можно легко сохранить в оценке. Эти коэффициенты могут быть преобразованы в цене и масштабах эластичности. Это преобразование показано ниже:
Цена эластичности: [[эпсилон]. Sub.ij] = [частная производная] [a.sub.i] / [частная производная] [p.sup.e.sub.j] [p.sup.e.sub.j ] / [a.sub.i] = [S.sub.ij] / [v.sub.i] [r.sup.e.sub.j], [все] I, J (3)
Шкала эластичности: [[др.]. Sub.i] = [частная производная] [a.sub.i] / [частная производная] [a.sub.tot] [частная производная a.sub.tot []] / [ . sub.i] = [b.sub.i] / [v.sub.i], я = 1, ..., n. (4)
Где [a.sub.i] представляет собой площадь в соответствии с [i.sup.th культур] и [[др.]. Sub.i], коэффициенты указывают на увеличение centage гектаров посевы [i.sup.th культур] за 1-процентное увеличение общего акров доступны, и наоборот. У обычного толкования собственных и кросс-цене эластичность предложения (Холт, 1999). Выход уравнений задаются в виде функций свою цену, процентах от площади орошения, количество используемых удобрений и дождей.
Модель спроса на продовольствие
Многие прошлые исследования показали, индийский спрос на продукты питания использованием агрегированных данных без учета влияния демографических факторов. Такие факторы, как регион, урбанизация, образование, размер семьи и сезонности может иметь значительное воздействие на потребление продуктов питания в большой стране, как Индия, из-за различий в предпочтениях, доступность и уровень цен (Абдулай и др. в., 1999). Включение демографической информации может также привести к улучшению оценок параметров, чем оценки, основанные только совокупные данные (Оркатт и др.., 1968).
В этом исследовании, спрос на продукты питания оценивается отдельно для городских и сельских районах с помощью линейной аппроксимации почти идеальный спроса на системы (LA / СПИД), спецификация, разработанная Дитон и Muellbauer (1980). Модель со СПИДом происходит от базовой структуры потребительских предпочтений по стоимости или расходов функции. Используя лемму Шепардс функций спроса получаются простыми дифференциации цен функцией стоимости и соответствующие замены, как:
[W.sub.i] = [[А]. Sub.i] [суммирование (J)] [r.sub.ij LN] [p.sub.j] [[бета]. Sub.i LN] ( х / P) (5)
где [w.sub.i] является бюджета доля [i.sup.th товаров], х. расходов и P является индекс цен камень. После Heien и Помпелли (1988) и др. Абдулай. (1999), демографические последствия были включены в модель, позволяя перехватывать в (5) для функции демографических показателей и может быть выражена следующим образом:
[[А]. Sub.i] = [[ро]. Sub.io] [s.summation над (/ = 1)] [[ро]. Sub.ij] [d.sub.j] (6)
где [d.sub.j] является [j.sup.th] демографической переменной. Модель, с демографической, включенных в уравнение может быть представлена следующим образом:
[W.sub.i] = [[ро]. Sub.io] [s.summation над (/ = 1)] [[ро]. Sub.ij] [d.sub.j] [суммирование (J) ] [[гамма]. sub.ij] [p.sub.j] [[бета]. sub.i LN] (х / P) [v.sub.i] (7)
После Чалфант (1987), возмещенного или Маршаллианский ценовая эластичность товара я в отношении цен на сырьевые товары J в модели со СПИДом зависимость от расходов на продукты питания могут быть вычислены как:
[E.sup.m.sub.ij] = [[Г]. Sub.ij] / [w.sub.i] - [[бета]. Sub.i] [w.sub.j] / [В. sub.i] - [[дельта]. sub.ij] (8)
где [[дельта]. sub.ij] равен 1, когда я = J, в противном случае [[дельта]. sub.ij] = 0. Расходы эластичности получить по адресу:
[E.sub.i] = 1 [[бета]. Sub.i] / [w.sub.i] (9)
Используя уравнение Слуцкого, компенсацию или Хикса elasticites цена может быть получена следующим образом:
[E.sup.h.sub.ij] = [e.sup.m.sub.ij] [w.sub.j] [e.sub.i] (10)
Требования к данным
Все данные о площади, урожайности и производства в период 1970-2001 были получены из отдела статистики сельского хозяйства опубликованы индийским министерством сельского хозяйства. В течение последних трех десятилетий, площади под пшеницу и рис выросла примерно на 55 и 19 процентов соответственно. Тем не менее, всех зерновых, которая включает пшеницы, риса, кукурузы, ячменя, сорго и просо было более или менее плоскими на 100 миллионов гектаров в то же время это означает, что большая часть площадей расширение пшеницы и риса пришло из кормового зерна урожая-Фарм цены каждой из культур во всех основных странах-производителях были получены из различных выпусков Фарм Цены урожай основных культур в Индии. По всей Индии средние цены на ферме были рассчитаны на основе средневзвешенного показателя государственных цен. Закупочные цены были получены из отдела статистики сельского хозяйства опубликованы индийским министерством сельского хозяйства. Закупочные цены, установленные правительством по каждой из культур и основаны на данных государственного уровня. Закупочные цены необходимы для того, чтобы определить влияние государственного вмешательства на практики земледелия. Данные о процентах от площади орошения, применения удобрений на гектар и осадков были получены из различных вопросов сельскохозяйственной статистики с первого взгляда и Индии сельского хозяйства в краткой, опубликованные Управлением по вопросам экономики и статистики, Индия Министерства сельского хозяйства.
Для внесения удобрений на гектар, увеличилось с 16 кг в 1970 до более чем 90 килограммов в 2001 году, увеличение примерно на 460 процентов. Кроме того, процентах от орошаемые площади почти в два раза на пшеницу с 51 в 1970 году до 90 в 2001 году. Вместе с тем орошаемые площади под рисом и грубого зерна растет гораздо более медленными темпами, за последние три десятилетия с рисом и грубого зерна увеличилось с 38 до 54 процентов и 8 до 12 процентов, соответственно ..
Данные, используемые в анализ спроса сектора были получены из обследования, находящихся в ведении Национального института расширение управления, Хайдарабад, Индия. Данные обследования были собраны в период с августа 2000 по август 2001 года. Стратифицированной выборки техника была использована для выбора домашних хозяйств в городах и сельских районах Secunderab, Adilabad и Хайдарабаде в южном штате Андхра-Прадеш, а также в городских и сельских районах Мирзапур и Аллахабад в северном штате Уттар-Прадеш. В целом, в общей сложности 1835 замечаний, были включены в анализ. Пунктов, включенных в исследование были количества потребления домашних хозяйств, а также данных об общем объеме затрат на различные товары и демографических характеристик для каждой пробы семьи. Как и ожидалось, городских расходов на душу населения питание 15 процентов выше, чем сельского расходы на питание. Эти данные также предлагает значительные изменения в структуре потребления зерновых среди городского и сельского населения. Городские потребления на душу населения пшеницы оказались несколько выше, чем сельские а в сельской местности на душу населения потребление риса на 40 процентов выше, чем городского потребления на душу населения. Целом, потребление на душу населения в сельских зерновых составляет 177 килограммов, по сравнению с 128 кг для городских ..
Мировые цены на зерно были получены от Продовольственной и сельскохозяйственной политики научно-исследовательский институт базы данных. Наконец, данные на обменный курс между индийской рупии по отношению к доллару США получены от международных финансовых Статистические данные, опубликованные Международным валютным фондом.
Оценка
Как указывалось ранее в уравнение (2), площадь системы необходимо оценить определяется как:
[V.sub.it] = [b.sub.i] [7.summation старше (J = 1]) [s.sub.ij] [r.sup.e.sub.j] [[др.]. Югу . он] (11)
где я представляет пшеницы, риса и фуражных зерновых. Кормовое зерно включают ячмень, кукуруза, рожь, овес, просо, сорго и других мелких зерен. Из-за отсутствия расходов на производство данных, было решено использовать ожидаемый валовой прибыли, чем ожидалось, а чистый доход в оценке. Ожидаемые цены производителей были рассчитаны с использованием наивные надежды, полагая, что производителям форме ожиданий рыночной цены на основе либо эта цена лет поддержки или рынка в прошлом году цена, какой показатель выше. Кроме того, дает прошлого года были приняты в качестве ожидаемого урожая с гектара. Системы оценивали с помощью, казалось бы, не связанных регрессии (SUR) после введения однородности и симметрии. Так как модель площади распределение статический характер, автокорреляционная была проверена с помощью остатков сметных уравнений акций. Л. испытания на остаточную отставали условиях свидетельствует о наличии автокорреляции. На следующем этапе модель оценивается модели тренды доля уравнений для коррекции автокорреляции.
Продовольственная и оценки спроса на Feed
С точки зрения спроса, спрос на продукты питания оценивается отдельно для сельских и городских районах. Отдельные оценки спроса необходимо захватить возможными изменениями в структуре потребления продовольствия между сельскими и городскими районами, а также стремительный рост урбанизации. Спрос система состоит из 7 групп расходов: пшеницы, риса и других зерновых и бобовых, растительного масла, (мясо, рыба, яйца и молоко), фруктов и овощей и других продуктов питания. Демографических переменных, включенных в оценку были географического расположения (северных против южных районах), уровень образования семьи и религии. Эти переменные используются в LA / СПИДа модель как набор бинарных переменных, что совпадает с каждого поля. LA / СПИДа модели оценивалась кажущиеся несвязанными регрессии методом однородности и симметрии условиям.
Feed спроса моделируется с помощью связей в виде следующей формулы. Спрос на корма [i.sup.th зерна] ([d.sub.i]) представляет собой сумму кормов, необходимых для производства единицы мяса J ([c.sub.ij]), умноженной на производство мяса J ( [X.sub.j]):
[D.sub.i] = [суммирование (J)] [c.sub.ij] [X.sub.j] (12)
Прогнозируемые мяса, яиц и молока были получены из предыдущих Недавнее исследование Mohanty и Петерсон (2001), и были переведены на питание с использованием их эквиваленты соответствующих коэффициентов пересчета. Прогнозируемые мяса, яиц и молока были получены в рамках каждого сектора; отдельных факторов конверсии корма используются для различных видов продукции. Например, производство молока была разделена на организованные и неорганизованные производства, а яйца и куриное производства были разделены на интенсивные и традиционных производственных систем. В отличие от молока, большая часть куриного мяса (60 процентов) и яйца (56 процентов) производится с использованием интенсивных производственных систем. Информация о процентах от каждого зерна в кормах и состав корма была получена из статического мировой политики имитационного моделирования структуры (SWOPSIM), которую ведет Служба экономических исследований.
Окончание фонда и уравнения Цена Связь
Окончание акции были определены в зависимости от внутренних цен и в начале акции и оцениваются с использованием обычных наименьших квадратов (МНК) методов. Внутренние цены на зерно были связаны с их мировых цен на передачу уравнение, в котором внутренняя цена определяется в зависимости от справочной цены выражены в национальной валюте. Уравнений цена связь все оценивается с использованием МНК процедур.
Наконец, модель была закрыта расчета сальдо торгового баланса, как разница между общей хозяйственно-питьевого и общего внутреннего спроса. Валовые внутренние поставки включает в себя производство и переносить фонда по сравнению с предыдущим годом. Всего внутренний спрос включает в себя спрос на продовольствие, корма спроса, другие требования и заканчивая наличии. Положительное или отрицательное сальдо торгового баланса означает нетто-экспортера или нетто-позиции импортеров соответственно.
Результаты и обсуждение
Оценки параметров вместе с T-статистика модели распределения площадей представлены в таблице 1. Как показано в таблице, все оценки параметра были весьма значительными. Для получения дополнительной проницательности, точечные оценки для [b.sub.i] и [s.sub.ij] были преобразованы в эластичности по формулам в уравнениях (3) и (4). По оценкам собственных и кросс-эластичность цены по эластичности со шкалой на образце означает представлены в таблице 2. По оценкам эластичности диапазоном измерений от 0,3 до 1,6 с самым низким на пшеницу и высокие для грубого зерна. Из этих оценок следует, что 1-процентное увеличение общей площади зерновых в Индии может привести к 0,3-процентный рост пшеницы собрано акров, 0,84-процентный рост риса собрали акров, и 1,6-процентное увеличение грубые зерна, убранного гектара . Масштаб эластичность грубой зерна выше из-за малой доли грубых категории зерна.
Как и ожидалось, все собственные цены эластичности оказалась положительной и колеблется от 0,17 до 0,52, с самой высокой на пшеницу и низкий для риса. Пшеница производится на севере от крупных коммерческих фермеров, которые, как ожидается, будет более чем реагировать цена риса, который производится на всей территории страны главным образом натуральное хозяйство. Перекрестные эластичности цен на пшеницу и рис по цене грубого зерна оказались отрицательными, что свидетельствует увеличение или уменьшение цен на зерно грубого бы обратно влияет на пшеницу и рис области. Это было верно в течение последних нескольких десятилетий в пахотные земли перемещается из грубой производства зерна и, войдя пшеницы и риса из-за более высокую доходность. Тем не менее, кросс-эластичность цен между пшеницей и рисом, по оценкам, будет положительным, что указывает на пшеницу и рис, дополняют друг друга, за землю. Иными словами, это означает, что рост цен на один из культур приведет к увеличению площадей под производство других сельскохозяйственных культур.
Выход уравнений для риса, пшеницы и кормового зерна было рассчитано с использованием МНК. Оценки параметров вместе с T-статистики (в скобках) приведены в таблице 7. Заключительный выход уравнений определяются в зависимости от средней удобрений на гектар, собственную цену и количество осадков, за исключением пшеницы, в котором осадков переменная упал. В отличие от других переменных, таких как индекс цен конкурирующих сельскохозяйственных культур, процентах от площади орошения и процентах от площади под высокой урожайности сортов (HYV) и время тенденции были включены в начальной спецификации, они были в конце концов упал из-за их незначительности и статистической также в некоторых случаях, чтобы избежать мультиколлинеарности проблем.
LA / СПИДа модели оценивали по нелинейной кажущиеся несвязанными регрессии методом отдельно для городских и сельских районах. Параметры удален уравнения были получены путем сложения состояние спроса параметров. В таблицах 3 и 4 представлены результаты оценки параметров для городской и сельской местности спрос, соответственно. Параметры удален уравнения были получены путем сложения состояние спроса параметров. Большинство оценок параметров, в том числе демографические показатели имеют важное значение, свидетельствует о высокой степени цен и доходов реагирования потребления.
Религии переменной, кажется, какое-то влияние на потребление продуктов питания в сельской местности, но не похоже, никакого эффекта на городских потребления. Интересно отметить, что мусульмане в сельских районах, потребляют меньше риса и других зерновых культур по сравнению с их коллегами индус. Это разумно, учитывая привычки в области питания мусульман, которые предпочитают пшеницы основанные хлеба по сравнению с рис и другие зерновые культуры. Уровень образования, как представляется, не имеют существенного влияния на потребление большинства продуктов питания в сельских районах, однако, было установлено, что значительное влияние в городских районах. Городские потребители с более высоким уровнем образования представляется тратить больше своих доходов на молоко, рыба и мясо, фрукты и овощи, а тратить меньше средств на зерно продуктов питания.
Наконец, региональные влияет на потребление в сельских и городских районах, оказались значимыми для групп пищевых продуктов. Как и ожидалось, северных домашних хозяйств и в городских и сельских районах предпочитают потреблять меньше риса и пшеницы и других зерновых культур. Это отражает различия во вкусе между северными и южными районами. Кроме того, домашние хозяйства на севере (в городских и сельских), как представляется, потребляют больше молока, рыбных и мясных продуктов, чем их коллеги на юге страны, что может быть объяснено отчасти из-за привычки. Кроме того, более высокий уровень потребления мяса, рыбы и яиц северной населения может частично объяснить большое вегетарианское населения на юге страны по сравнению с севера.
Для того, чтобы пролить свет на цены и доходы отзывчивость, оцениваемых параметров были преобразованы в эластичности и представлены в таблицах 3 и 4. Хикса эластичности цены, которые дают более точные оценки перекрестных замены цен, сообщается в статье (1). Расходы на питание эластичности из всех сырьевых товаров или групп являются позитивными, указав, что все товары нормальные товары, потребление которых будет возрастать с увеличением дохода (Абдулай и др.., 1999). Как показано в таблице 3. оценкам эластичности расходов на пшеницу, рис, другие зерновые и бобовые и пищевые масла меньше 1, тогда как молоко, рыба и мясо, фрукты и овощи, и другие расходы эластичности больше 1 для сельских домашних хозяйств. Результаты очень похожи на городских домашних хозяйств о расходах эластичность меньше, чем один на фрукты и овощи (таблица 4). Эти данные свидетельствуют, что увеличение доходов потребителей, вероятно, тратят большую часть своих доходов на молоко, рыба, яйца и мясо, и меньше зерновых и растительного масла.
Все Хикса собственной эластичности цен отрицательным и составляет от "0,027 и" 0,644 для сельских районов, а также между "0,371 и" 0,906 для городских районах. Компенсированы эластичности меньше по стоимости по сравнению с некомпенсированных эластичности. В отличие от Маршаллианский крест эластичности цены, компенсацию / Хикса перекрестные эластичности цен между наиболее групп продуктов положительные предлагая замещения отношений между этими группам продовольственных товаров. Например, компенсация перекрестного эластичности цен между пшеницей и рисом положительны, но небольшой которая предполагает, что есть некоторые замещения между пшеницей и рисом с изменением уровня цен.
Корма спроса на каждом зерне оценивается путем преобразования мясо, яйца и молоко, чтобы кормить эквиваленты с использованием их соответствующих факторов конверсия корма. В каждом секторе, отдельных факторов конверсии корма были использованы для различных видов продукции. Для производства молока она была разделена на организованные и неорганизованные производства, а яйца и мяса птицы были разделены на интенсивные и традиционных производственных систем. Конверсия корма факторов для каждого из типов производства были собраны из разных статей журнала опубликовано в индийских Молочные Science Journal. Информация в отношении процентах от каждого зерна в канале была получена из SWOPSIM.
Наконец, окончание акции и цена уравнений связи было рассчитано с использованием МНК. Окончание уравнений фонда были определены в зависимости от состава и начала реальной собственной стоимости. МНК оценки параметров вместе с T-статистики приведены в таблице 7. Оба начала акции и цена переменных принесли ожидаемых признаков в каждом из уравнений окончания запасов. Тем не менее, цена оказалась значимой на 5-процентном уровне значение только в пшенице окончания акции уравнения.
Цена связь уравнений между сельским хозяйством и мировых цен, необходимых для закрытия модели путем сальдо торгового баланса как разница между спросом и предложением. Для каждой из групп продуктов питания (пшеница, рис, кормовое зерно), уравнение оценкам, указав логарифм внутренних цен в зависимости от логарифма мира в пересчете на национальную валюту. Оценочная стоимость передачи эластичности вместе с т-статистики в скобках приводятся в нижней части таблицы 7. Высокая скорректирована R-квадрат значения в диапазоне от 0,87 до 0,9 для всех трех уравнений показывают, что большинство изменений внутренних цен объясняются различия в цене представитель мира и обменного курса. Похоже, что цена передачи эластичности для пшеницы и кормового зерна близки к 0,75, а для риса это 0,65.
Моделирование
В этом разделе методов, используемых для проведения моделирования для прогнозирования будущего спроса и спроса на зерно условия для Индии имя. Спрос и предложение прогнозы зависят от предположений о различных экзогенных переменных, таких, как рост населения, реальный ВВП и мировых цен. Прогнозы для этих переменных были получены из различных источников. Например, Макроэкономические прогнозы, например, реальный ВВП, дефлятор ВВП, и обменного курса и рост численности населения были собраны прогнозы FAPRI линии. Представитель мировых цен на пшеницу, рис, кормовое зерно были собраны из того же источника. Прогнозы многих других переменных, таких как площадь орошаемых земель, применение удобрений, доля орошаемые площади были определены с использованием исторических тенденций. Следующие макроэкономические допущения были включены в имитационной модели.
1. Рост численности населения по прогнозам, снизится с 1,54 процента в 2001 году до 1,25 процента в 2012 (FAPRI, 2003).
2. Реальный ВВП по прогнозам, вырастет в среднем на 5,81 процента в период с 2001 по 2012 гг. В условиях снижения, рост населения, рост ВВП переведена на душу населения реальный рост ВВП на уровне 4,4 процента в 2001 году в 2012 (FAPRI, 2003).
3. Из-за урбанизации, городское население будет расти с 35 процентов в 2001 году до 39 процентов к 2012 году.
4. Как правило, рост расходов предполагается же, как и рост ВВП. Тем не менее, ВВП включает в себя больше, чем просто частное потребление, т. е. частных инвестиций, импорта, экспорта и государственных расходов. Таким образом, вполне вероятно, что расходы на питание составляют будет следовать частного потребления более тесно, чем общие экономические показатели, как ВВП. Недавнее исследование, Лутц и Смолвуд (1997) поддерживает это, найдя, что в Соединенных Штатах продовольствия расходов как правило, более внимательно следить за личное потребление, чем ВВП. Имея это в виду, в данном исследовании, рост потребительских расходов рассчитывается из частного потребления, а не ВВП. Городские и сельские расходы на душу населения рассчитывается в среднем по стране расходы на душу населения с учетом их доли населения и соотношение расходов с помощью:
[E.sub.r] = [E.sub.a] [SUP .*] (1 - [] S.sup.u) / [PS.sub.r],
где [E.sub.r] представляет в среднем на душу сельского расходов, [E.sub.a] представляет среднем расходы на душу населения, [S.sub.u] представляет доля городского в общем объеме расходов, и [PS.sub.r ]. представляет собой долю населения из сельской местности.
5. Частное потребление по прогнозам, снизится с 55 процентов в 2001 году до 51,68 процента ВВП к 2012 году, что означает снижение темпов роста на душу населения реальных расходов с 4 процентов в 2001 году до 3,8 процента в 2012 году.
6. Отношение сельских районов в городские расходы по прогнозам, снизится с 59,51 процента в 2001 году до 54,17 процента в 2012 году. При этих предположениях городских расходам на душу населения по прогнозам, рост почти на 1 процент выше, чем сельских расходам на душу населения.
Перед проектирование спроса и предложения, модель была откалибрована на 2001/02 год. Будущее спроса и ситуации на пшеницу, рис и грубого зерна представлены в приложении (таблицы 8-10). Как показано в этих таблицах, высокие темпы роста доходов и урбанизации, как ожидается, значительно изменить состав продовольственной корзины. В первую очередь, высокие темпы роста доходов городского потребления на душу населения пшеницы в ближайшие 10 лет прогнозируется увеличение примерно на 21 процентов с 62,7 до 75,8 кг, по сравнению с 11-процентным ростом (57,5 до 64,3 кг) в деревне на душу населения потребления. В отличие от пшеницы, гораздо медленнее, темпы роста ожидаются в обоих риса и фуражных потребления зерна в течение прогнозируемого периода. Например, городской риса на душу населения уровень потребления прогнозируется рост на 7 процентов по сравнению с 66,1 кг в 2002/03 году до 70,7 кг в 2012/13, а в сельской местности потребления за тот же период увеличивается всего на 3 процента из 92,6 кг в 2002 / 03 до 95,8 кг в 2012/13. Кроме того, небольшое увеличение потребления зерна грубого ожидается в течение ближайших 10 лет в сельских и городских районах. Сельские на душу населения потребление грубого зерна ожидается увеличение менее чем на 1 килограмм в 10 лет ..
Целом среднедушевого потребления зерновых прогнозируется рост примерно на 8 процентов из 166 килограммов в 2002/03 году до 179 кг в 2012/13 (рис. 2). Городского населения с током потребления зерновых на 40 килограммов меньше, чем их сельские коллеги, вероятно, возрастет их потребление зерновых более чем на 24 килограммов, в основном пшеницы, в ближайшие 10 лет. Тем не менее, сельских потребления на душу населения зерновых за тот же период, как ожидается, увеличится на скромную сумму от 166 кг в 2002/03 году до 179 кг в 2012/13.
В дополнение к росту спроса на продовольствие, корма спроса на зерно, особенно фуражного зерна, также прогнозируется рост в будущем в связи с ростом производства молока, яиц и курятины, а также за счет улучшения практики кормления. Как показано в приложении (таблицы 8 и 9), усвоение корма как пшеница и рис прогнозируется рост до некоторой степени, но все еще остается небольшая доля общего использования к концу прогнозируемого периода. В отличие от пшеницы и риса, кормов использования низкосортного зерна прогнозируется рост более, чем на 80 процентов с 5,8 тыс. тонн (ТМО) до 10,6 ТМО в 2012/13. Большая часть этого увеличения корма использования низкосортного зерна прогнозируется происходить в птицеводства.
Для того, чтобы Индия оставаться самодостаточным в будущем производство зерна должна расти темпами, аналогичными или выше, чем рост спроса. Это не удивительно, кто-нибудь, что земля является крайне ограниченным, и любое расширение производства должно прийти либо за счет увеличения интенсивности обрезки или за счет повышения производительности труда. Общая площадь зерна прогнозируемый общий объем площадей под зерновыми (пшеница риса фуражное зерно) с учетом возможных изменений в площади под другие культуры. Мы начнем с области сообщил и вычитать залежных земель, не доступных для выращивания и других сельскохозяйственных угодий для оценки чистой посевной площади. Далее, новые посевные площади умножается обрезка интенсивности к проекту общая площадь посева. Наконец, площади под зерновыми оценивается за вычетом площадей под сахарный тростник, хлопок, соевые бобы, семена масличных культур и других импульсов от общей площади посева. Сахарный тростник область моделируется как функция области отставание и сахарного тростника цене. Хлопок области определяется как функция запаздывания области хлопка и соотношение хлопка конкурирующих цены на урожай. Аналогичные характеристики были использованы при оценке импульсов, сои и других масличных культур земли.
[Рисунок 2 опущены]
Общая площадь зерна, как ожидается, останется более или менее плоскими в ближайшие 10 лет с скудно увеличение менее чем на 1 млн га (рис. 3). Это означает, что увеличение интенсивности обрезки в будущем, скорее всего, будет компенсировано уменьшением физической доступности земли из-за несельскохозяйственных нужд. В зерновых, пшеницы области прогнозируется рост на 1,5 млн. га (1,5 процента больше), тогда как рис области, как ожидается, увеличится менее чем на 100 тысяч гектаров. Некоторые рост пшеницы и риса областях, как ожидается, будут частично компенсированы 700 тысяч гектаров снижение грубых зерновых посевных площадей в ближайшие 10 лет.
Хотя площадь зерновых прогнозируется увеличение менее чем 1 процента в течение следующих 10 лет общий объем производства зерновых, как ожидается, увеличится на 17 процентов, с 200 млн. тонн до приблизительно 233,5 млн. тонн к концу прогнозируемого периода (рис. 4) в первую очередь из-за для роста урожайности. Урожайность зерновых по прогнозам путем экстраполяции на гектар удобрений на основе исторических темпов роста и предполагая, нормальной погоды. Например, в ближайшие десять лет, пшеничное поле, по прогнозам, увеличится на 18 процентов, риса на 11,7 процента и других фуражных зерновых на 11 процентов. Большинство из этих новообразований как ожидается, прибудут от роста применения минеральных удобрений и технологических разработок. В зерновых, рост производства пшеницы счета примерно 50 процентов от общего роста, сопровождаемого риса и фуражных зерновых. В ближайшие 10 лет, риса и фуражных производство зерна прогнозируется рост на 13 и 9 процентов соответственно. С точки зрения спроса, рост потребления пшеницы опережает рост ее производства за счет увеличения примерно 33 процентов. Грубые зерна как ожидается, произойдет второй самый большой рост потребления с 25 процентов, после чего рис с 18-процентный рост. Основной прирост в грубой потребления зерна, как ожидается, состоится в канал, а не продовольственного сектора.
[Рисунок 3 опущены]
[Рисунок 4 опущены]
Сравнение спроса и предложения для каждого из зерен проанализированы предположить, что рост спроса, скорее всего, опережает рост предложения в будущем. Для пшеницы и риса, чистые экспортные позиции, скорее всего, снижаться с течением времени. К концу прогнозного периода индийской чистый экспорт пшеницы прогнозируется на уровне около 1,4 млн. тонн по сравнению с 4,6 млн. тонн. Кроме того, рис нетто-позиции экспорта согласно прогнозам, также сократится с 5,7 млн. тонн до 0,2 млн. тонн. В случае грубого зерна, Индия, вероятно, будет крупным импортером к концу прогнозируемого периода, в частности на кукурузу, из-за быстрого роста в секторе кормов. Все, Индия, как ожидается, трансформироваться из текущей позиции 11 млн. тонн зерновых чистая стоимость экспорта в этом году до более чем 3 млн. тонн чистого импорта к концу прогнозируемого периода.
[Рисунок 5 опущены]
Полученные результаты позволяют предположить, что будущий статус самостоятельности индийском секторе зерновых сомнительно. Высокие темпы роста доходов в сочетании с быстрыми темпами урбанизации, вероятно, влияют на модели потребления продуктов питания приведет к более быстрому росту пшеницы и кормового потребления зерна (в виде молока, яиц и курятины потребления). Это исследование также показывает, что если нынешний рост урожайности сохранится, то это, вероятно, в Индию, чтобы стать растущее нетто-импортером зерновых. С политической точки зрения, эти результаты являются источником жизненно важных заглянуть в будущее процесс планирования как, индийские маркеров политики и основных экспортеров зерна. С индийской точки зрения, политика должна быть сформулирована для увеличения урожая зерна роста производства, а от остального мира точки зрения, экспортеры зерна должны быть готовы к проникнуть на индийский рынок в кратчайшие сроки, если возникнет такая необходимость.
РЕЗЮМЕ И ВЫВОДЫ
Это исследование оценивает спроса и предложения продовольствия ситуация в Индии с использованием модели частичного равновесия. В частности, этот анализ дает 10 лет спрос и прогнозы основных зерна с учетом общего ограничения земли, урбанизации, роста доходов и другие демографические факторы, которые не рассматриваются в существующей литературе. Поставки моделируется с помощью системы база, которая позволяет включение общего ограничения земли в то время как спрос на продукты питания оценивается отдельно для городских и сельских районах с использованием бытового потребления данных обследования. Кроме того, корма спроса прогнозируется путем преобразования различных видов продукции животноводства по их соответствующие коэффициенты конверсии корма.
Результаты моделирования показывают, что высокие темпы роста доходов в сочетании с быстрыми темпами урбанизации, вероятно, приведет к повышению роста пшеницы и кормового потребления зерна (в виде молока, яиц и курятины потребления). Сравнение спроса и предложения для каждого из зерен проанализированы предположить, что рост спроса, скорее всего, опережает рост предложения в будущем. Все, Индия, как ожидается, трансформироваться из текущего положения 11 миллионов метрических тонн (млн. тонн) зерновых чистая стоимость экспорта в этом году до более чем 3 млн. тонн чистого импорта к концу прогнозируемого периода.
ПРИЛОЖЕНИЕ
Ссылки
Абдулай, А., Д. Jain и А. Шарма. (1999), "Бытовая продовольственной Анализ спроса в Индии". Журнал сельского хозяйства. 50: 316-327.
Бартен, А. П. и С. Vanloot, (1996), "Динамика цен в сельском хозяйстве: Упражнение в исторической Эконометрика". Экономическое моделирование. 13: 315-331.
Брахмананда, П. (1997), "50 лет свободных индийской экономики". Индийский экономический фонд Ассоциации по исследованиям и развитию, Нью-Дели, Индия.
Дитон, А. и Дж. Muellbauer. (1980а), "Почти идеальный спроса на системы". American Economic Review. 70: 312-326.
Дитон, А. и Дж. Muellbauer. (1980b), экономики и потребительского поведения, Cambridge University Press, Кембридж.
Десаи, генеральный директор, Н. В. Namboodiri. (1983), "Гипотеза торможения и урожайности увеличения вклада в сельском хозяйстве Индии". Индийский журнал сельского хозяйства. 38: 497-508.
Продовольственная и сельскохозяйственная Института политических исследований. (1998), Международная сельскохозяйственная Outlook. Персонал Отчет № 2-98, Университет штата Айова.
Heien, Д. и Г. Помпелли. (1988), "спрос на мясопродукты: поперечное сечение Оценка Демографические и экономические последствия." Журнал Западной экономики сельского хозяйства. 13: 37-44.
Холт, метрическая тонна (1999), "Уровни версия модели распределения Акредж Бартен-Vanloot". Северная Каролина сельскохозяйственной опытной станции и ERS совместных Количество соглашения 43-3AEK-7-80091.
Ланды, MR (2004), "Слон Jogging: New давления для сельскохозяйственных реформ в Индии". Янтарные волны, февраль, Служба экономических исследований Министерства сельского хозяйства США.
Mohanty, С. Н. Alexandratos. (1998), "Долгосрочные Food Outlook для Индии". Технический отчет 98-TR 38, Центр развития сельского хозяйства, Университет штата Айова.
Mohanty, С. и В. Петерсон. (2001), "Будет ли Индия в состоянии прокормить себя?". Документ, представленный на ежегодном совещании 2001 Южного сельского хозяйства Ассоциации.
Оркатт, G.H., Х. Уоттс и J. Edwards. (1968), "Агрегация данных и потери информации." American Economic Review. 58: 773-787.
Департамента США по сельскому хозяйству. (2003), сельское хозяйство базовым прогнозом Всемирного совета сельскохозяйственных Outlook, доклад Персонал Нету WAOB-03-1.
Департамента США по сельскому хозяйству. (2001), брифинг по Индии положения в сельском хозяйстве. Служба внешней сельское хозяйство, зерно отчет.
Сэмми RENTERIA, SAMARENDU МОХАНТИ
SUWEN PAN
Texas Tech University
