研究課題/領域番号 |
19K06246
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分41010:食料農業経済関連
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研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
栗原 伸一 千葉大学, 大学院園芸学研究院, 教授 (80292671)
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研究分担者 |
加藤 顕 千葉大学, 大学院園芸学研究科, 准教授 (70543437)
丸山 敦史 千葉大学, 大学院園芸学研究科, 准教授 (90292672)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 遊休農地 / 農地流動化 / 機械学習 / 所有者意向 / 予測モデル / 耕作放棄 / 農林業センサス / 階層ベイズ / 耕作放棄地 / 農地台帳 |
研究開始時の研究の概要 |
耕作放棄地(遊休農地)の担い手への集積を促進させるため、農地台帳の公開が2015年から始まった。しかし実際には、大半の農地で、「貸したい」などの所有者意向が不明となっており、当初の目的は果たせていない。本研究は、そうした欠点を補うべく、所有者意向を計量的に予測するモデルを構築することで、耕作放棄地の担い手への集積に資する。また、本予測モデルの政策的な有効性を検証するため、貸出意向耕作放棄地の存在が地域農業に与える影響、たとえば大規模経営体誕生への寄与を明らかにする。
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研究成果の概要 |
本研究では,遊休農地の担い手への集積に資するため,2015年から公開の始まった農地情報と地図情報から,所有者の意向(売りたい・貸したい,自ら耕作したい)を予測した.耕作放棄の影響が顕在化しやすい首都圏内2地域を対象に,機械学習の1つであるサポートベクターマシンを用いて意向を分類した結果,学習データのみでなく,検証データにおいても高い予測精度が得られた.今回学習させた分類器を用いれば,現在,所有者意向が把握されていない大半の遊休農地のなかから,どの農地が売り貸しに出されるのかを,いち早く予測することができると期待できよう.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
1980年代中頃から顕在化している遊休農地は,食料自給率の低下だけでなく生物多様性の喪失や野生鳥獣による被害など,地域住民にとっても様々な問題を引き起こす.そこで本研究は,全国農地ナビで公開されている農地情報と地図情報から,遊休農地所有者の意向を予測するモデルを構築した.予測精度の高い,実用的なモデルが構築されたことで,現在,大半を占める意向不明の遊休農地のなかから,所有者が売りたい・貸したいと思っている農地をいち早く特定でき,地域の担い手が事業拡大の計画を立てやすくなるだけでなく,施策主体も所有者や担い手に対して,売買や貸借を効率的に仲介,誘導できるようになることが期待できる.
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