なぜ一見有望な農業技術が広まらないか？大規模ランダム化比較試験からの知見

• Project/Area Number: 20H00075
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 7:Economics, business administration, and related fields
• Research Institution: National Graduate Institute for Policy Studies
• Principal Investigator: 高橋 和志 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (90450551)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): AbdulMalek Mohammad (Mohammad AbdulMalek) 宮崎国際大学, 国際教養学部, 教授 (20838958) ; 真野 裕吉 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (40467064) ; 中野 優子 筑波大学, 人文社会系, 教授 (60648674) ; 木島 陽子 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (70401718)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥44,850,000 (Direct Cost: ¥34,500,000、Indirect Cost: ¥10,350,000); Fiscal Year 2024: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2023: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000); Fiscal Year 2022: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000); Fiscal Year 2021: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000); Fiscal Year 2020: ¥13,130,000 (Direct Cost: ¥10,100,000、Indirect Cost: ¥3,030,000)
• Keywords: 貧困削減 / ランダム化比較試験 / バングラデシュ / 農業生産性 / 集約的稲作技術 / インパクト評価 / 農業普及 / 集約的稲作

Outline of Research at the Start

「System of Rice Intensification (SRI)」と呼ばれる稲作技術は、低投入・高収量型の稲作農法として注目を浴びている。しかし、多くの国では広範に普及されていない。このパズルを解くために、SRIの技術普及制約要因や農家の厚生水準へのインパクトを検証する。対象国はバングラデシュである。大規模なランダム化比較試験を通じて、信頼性の高い推定結果を生み出せるよう工夫する。

Outline of Annual Research Achievements

発展途上国において、低投入・高収量型の稲作農法として「System of Rice Intensification(SRI)」と呼ばれる技術が注目を浴びている。しかし、その普及率は一般に非常に低い。なぜ一見有望な農業技術が普及していないのか？本研究では、この大きな問いに答えるために、 バングラデシュを事例として、大規模ランダム化比較試験を実施する。とりわけ、一部の作業機械化による労働制約の緩和による影響やSRIや機械化を伴うSRIの所得・利潤効果 及び労働・生産物市場への一般均衡効果を検証する。
2020年度から研究が開始されたが、2020年度はコロナの影響により、実質的な現地の作業がほぼできなかった。2021年度は、遅れを取り戻すべく、以下を実施した。a) 調査対象地域の特定、b)家計・村落調査実施機関の選定、c）ベースライン家計・村落調査、d)機械化を伴うSRIのデモンストレーション。
家計・村落調査は、現地の農業事情に詳しいSocioeconomic Consultantに委託している。これまで、全対象75カ村の村レベルの情報（インフラ状況、賃金率など）と実験開始前の家計情報（家計構成員の属性、土地所有状況、農業・非農業活動の詳細）を各村25家計づつ、計1875家計分収集し、現在はデータクリーニングを行っている。機械化を伴うSRIのデモンストレーションはランダムに選ばれた25カ村で実施し、技術の詳細を説明したビデオを作成した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

2020年度に現地調査が全くできなかったため、当初よりは研究の開始が遅れたが、現地のカウンターパートの協力のもと、キャッチアップを図っている。

Strategy for Future Research Activity

今後は、25カ村に対して本格的な機械化SRIのトレーニング、25カ村に対し通常のSRIのトレーニングを実施し、トレーニング後には、SRIに関する知識の変化や、稲作収量の変化を追跡するための家計調査を実施する。