Alternative Insurance Indexes for Drought Risk in Developing Countries

The paper compares the risk coping potential of insurances that are based on indices derived from weather (rainfall and temperature) data as well as from crop model and remote sensing analyses. Corresponding indices were computed for the case of wheat production in the Aleppo region of northern Syria, representative for agricultural production systems in many developing countries. The results demonstrate that weather derivatives such as the rainfall sum index (RSI) and the rainfall deficit index (RDI) have a very good potential for coping with risk in semiarid areas. Crop simulation model index (CSI) on the other hand could serve as an alternative to RSI and RDI when historical farm yield data is not available or not reliable. In such cases we simulated historical yields using the CropSyst cropping system simulation model. Remote sensing data could be used to establish index insurances where weather stations are sparsely located and (daily time step) weather data thus not available. The study analyzes two indexes estimated from the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI): (1.) the farm level NDVI (FNDVI) and (2.) the area level NDVI (ANDVI). FNDVI may have a very high potential for securing farm revenues, but may be prone to moral hazard since farm management changes and subsequent gains or losses in crop production are directly revealed by the NDVI when high resolution images are used. Therefore, we recommend ANDVI for developing countries since the index is estimated for the whole agricultural zone similar to traditional area-yield insurances.risk management, index insurance, alternative index, CropSyst, NDVI, Risk and Uncertainty,

Modeling Crop and Water Allocation under Uncertainty in Irrigated Agriculture : A Case Study on the Khorezm Region, Uzbekistan

Irrigated agriculture for cotton and wheat production forms the backbone of the rural economy in the Khorezm region. Ecological deterioration and inefficient resource use have resulted in and now present a significant threat to the livelihoods of those most dependent on this sector. Inefficient water use has led to rising ground water tables and widespread water and soil salinization has resulted. The high water demand in the region for crop production renders farmers vulnerable to the recurrently predicted decrease in water supply. Farmers in the Khorezm region are vulnerable to uncertain water supplies due to current policies which restrict their decision making in terms of what type of crops to grow, when and where. Similarly, there are ever increasing risks in terms of yields and price fluctuations due to natural conditions and fluctuations in the market. This study contributes to understanding key obstacles and potential solutions to promoting sustainable development in the region. Moving beyond previous disciplinary approaches in this area, this work includes different crop allocation and water use options in a systems context, where linkages between the environment and socio-economic impacts are considered simultaneously in the analysis of economic and ecological benefits from different agricultural activities. To this end, a static, stochastic model for Khorezm was developed to explore potential risk reducing strategies for farmers, while accounting for the ecological consequences potential policies. Worldwide, mathematical modelling has proven to be an effective instrument for increasing the overall understanding of the complexity of water demand and supply processes, while analysing resource-saving alternatives that are both economically and ecologically sustainable. In order to maximize the utility and applicability of such an approach, each model must incorporate local agro-ecological, social and economic conditions. A stochastic programming model was developed to combine the Expected Value-Variance (EV) approach with chance-constrained programming. Analysis was carried out using data from one Water Users’ Associations (WUA), Shamahulum, located in the Khiva district of the Khorezm region. The developed model considered the optimization of water and land allocation of 300 fields, belonging to 99 farmers in one Water User Association (WUA). The availability of Geographical Information System (GIS) based data allowed the integration of spatial aspects into the model. The model was calibrated using various Constant Relative Risk Aversion levels (CRRA). The CRRA is adjusted as the core parameter in the base run of the model and is set to match the observed activity level in the case study WUA. Following the calibration, various simulations were conducted to account for the impact of different policy scenarios. The combined outcomes of the simulations provided a basis for assessing potential effects of different policy measures given the dynamics of the on-going reform strategies in Uzbekistan. The model findings suggest that allocating the area to less water demanding crops and usage of alternative irrigation methods will help to secure farmer income. However, farmers remain unable to fully utilize these risk coping strategies due to occupation of more than 70% of the area with state order, low income crops, including cotton and winter wheat. Key findings from the study indicate the possibility of improving water use efficiency (WUE) and thus the environmental situation in the region through the introduction of water pricing. Results also showed that economic and ecological development could be achieved simultaneously only under the presence of more flexible decision making at the farm level.Modellierung der Verteilung von Ackerkulturen und Frischwasser in der Beregnungslandwirtschaft unter Unsicherheit : Eine Fallstudie aus der Khorezm Region in Uzbekistan Bewässerungslandwirtschaft für Baumwoll- und Weizenproduktion ist das Rückgrat der ländlichen Wirtschaft in der Khorezm Region Usbekistans. Ökologische Zerstörung und ineffiziente Ressourcennutzung haben zu einer signifikanten Bedrohung der Existenzgrundlage derjenigen Menschen geführt, die am meisten von diesem Sektor abhängen. Ineffiziente Wassernutzung hat steigende Grundwasserspiegel verursacht, mit der Folge verbreiteter Wasser- und Bodenversalzung. Die hohe Wassernachfrage für den Pflanzenbau in der Region Landwirte verwundbar für den wiederholt vorhergesagten Rückgang der Wasserversorgung. Landwirte in der Khorezm Region sind gefährdet durch unsichere Wasserversorgung gefährdet, da aktuelle Politiken ihre Entscheidungsfindung darüber, welche Pflanzenarten wann und wo anzubauen sind, einschränken. Ebenso bestehen steigende Risiken in Bezug auf Erträge und Preisfluktuationen aufgrund von natürlichen Bedingungen und Schwankungen am Markt. Diese Studie trägt zum Verständnis der Haupthindernisse und potentiellen Lösungen für die Förderung von nachhaltiger Entwicklung in der Region bei. Als Weiterentwicklung von früheren disziplinären Ansätzen in diesem Bereich, bringt diese Arbeit verschiedene Allokationen von Anbaupflanzen und Optionen der Wassernutzung in einen Systemkontext, wobei Verbindungen zwischen der Umwelt und den sozioökonomischen Auswirkungen in der Analyse der wirtschaftlichen und ökologischen Vorteile verschiedener landwirtschaftlicher Aktivitäten gleichzeitig berücksichtigt werden. Zu diesem Zweck wurde ein statisches stochastisches Model für Khorezm entwickelt, um, unter Berücksichtigung der ökologischen Konsequenzen möglicher Politiken, die potentiellen risikovermindernden Strategien für Landwirte zu untersuchen. Weltweit hat sich die mathematische Modellierung als ein effektives Instrument erwiesen, um das Gesamtverständnis der komplexen Prozesse von Wassernachfrage und -angebot zu verbessern und gleichzeitig ressourcenschonende Alternativen, die sowohl ökonomisch als auch ökologisch nachhaltig sind, zu analysieren. Um den Nutzen und die Anwendbarkeit eines solchen Ansatzes zu maximieren, muss jedes Modell lokale agro-ökologische, soziale und ökonomische Bedingungen einbeziehen. Es wurde ein stochastisches Programmierungsmodell entwickelt, um den Erwartungswert Varianz Ansatz (Expected Value Variance, EV) mit Chance-Constrained Programmierung zu kombinie-ren. Die Analyse wurde mit Rückgriff auf Daten einer Wassernutzervereinigung, Shamahulum, aus dem Khiva Distrikt der Khorezm Region durchgeführt. Das entwickelte Modell betrachtete die Optimierung von Wasser- und Landallokation von 300 Feldern, die im Besitz von 99 Landwirten einer Wassernutzervereinigung sind. Die Verfügbarkeit von Daten auf Basis des Geographical Information System (GIS) erlaubte die Integration von räumlichen Aspekten in das Modell. Das Modell wurde mit Hilfe verschiedener Konstanter Relativer Risikoaversionsstufen (Constant Relative Risk Aversion, CRRA) kalibriert. Die CRRA wurden im Grunddurchlauf des Modells als Hauptparameter eingerichtet und so eingestellt, dass sie dem beobachteten Aktivitätsniveau der Wassernutzervereinigung der Fallstudie entsprachen. Nach der Kalibrierung wurden verschiedene Simulationen durchgeführt, um den Einfluss verschiedener Politikszenarien aufzuzeigen. In Anbetracht der Dynamiken der fortlaufenden Reformstrategien in Usbekistan lieferten die kombinierten Ergebnisse der Simulationen eine Grundlage für die Bewertung der potentiellen Effekte verschiedener Politikmaßnahmen. Die Modellergebnisse lassen darauf schließen, dass die Bebauung des Gebietes mit weniger wasserverbrauchenden Pflanzen und die Nutzung von alternativen Bewässerungsmethoden dazu beitragen werden, das Einkommen der Landwirte zu sichern. Allerdings ist es für die Landwirte weiterhin nicht möglich, diese risikovermindernden Strategien vollständig zu nutzen, da unter staatlicher Kontrolle auf mehr als 70% des Gebietes ertragsschwache Pflanzen, wie Baumwolle und Winterweizen, angebaut werden. Schlüsselergebnisse der Studie deuten auf die Möglichkeit, die Effizienz der Wassernutzung – und damit die Umweltsituation in der Region – durch die Einführung von Wasserbepreisung zu verbessern. Die Resultate haben auch gezeigt, dass wirtschaftliche und ökologische Entwicklung nur dann gleichzeitig erreicht werden kann, wenn auf Farmebene die Möglichkeit einer flexibleren Entscheidungsfindung besteht

Geschäfts- und Investitionsklima im Agrarsektor Russlands nach den Lebensmittelsanktionen: Ergebnisse einer Befragung russischer und deutscher Unternehmen

Diese Analyse berichtet aus einer Expertenbefragung von Unternehmen des Agribusiness in Russland und Deutschland aus dem Jahr 2017. Im Mittelpunkt der Befragung stehen die Auswirkungen der russischen Agrarpolitik und der makroökonomischen Bedingungen auf den russisch-deutschen Agrar- und Lebensmittelhandel und das Produktionspotential in der Milch- und Tierproduktion in Russland. Die Analyse berücksichtigt sowohl die Auswirkungen der russischen Importsanktionen sowie der Sanktionen der EU gegenüber Russland. Die Expertenbefragung wurde in Deutschland in Kooperation mit dem Ost-Ausschuss der Deutschen Wirtschaft (AG Agrarwirtschaft) durchgeführt

Alternative Insurance Indexes for Drought Risk in Developing Countries

The paper compares the risk coping potential of insurances that are based on indices derived from weather (rainfall and temperature) data as well as from crop model and remote sensing analyses. Corresponding indices were computed for the case of wheat production in the Aleppo region of northern Syria, representative for agricultural production systems in many developing countries. The results demonstrate that weather derivatives such as the rainfall sum index (RSI) and the rainfall deficit index (RDI) have a very good potential for coping with risk in semiarid areas. Crop simulation model index (CSI) on the other hand could serve as an alternative to RSI and RDI when historical farm yield data is not available or not reliable. In such cases we simulated historical yields using the CropSyst cropping system simulation model. Remote sensing data could be used to establish index insurances where weather stations are sparsely located and (daily time step) weather data thus not available. The study analyzes two indexes estimated from the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI): (1.) the farm level NDVI (FNDVI) and (2.) the area level NDVI (ANDVI). FNDVI may have a very high potential for securing farm revenues, but may be prone to moral hazard since farm management changes and subsequent gains or losses in crop production are directly revealed by the NDVI when high resolution images are used. Therefore, we recommend ANDVI for developing countries since the index is estimated for the whole agricultural zone similar to traditional area-yield insurances

Impacts of climate change on farm income security in Central Asia: An integrated modeling approach

Increased risk due to global warming has already become embedded in agricultural decision making in Central Asia and uncertainties are projected to increase even further. Agro-ecology and economies of Central Asia are heterogenous and very little is known about the impact of climate change at the sub-national levels. The bio-economic farm model (BEFM) is used for ex ante assessment of climate change impacts at sub-national levels in Central Asia. The BEFM is calibrated to 10 farming systems in Central Asia based on the household survey and crop growth experiment data. The production uncertainties and the adaptation options of agricultural producers to changing environments are considered paramount in the simulations. Very large differences in climate change impacts across the studied farming systems are found. The positive income gains in large-scale commercial farms in the northern regions of Kazakhstan and negative impact in small-scale farms in arid zones of Tajikistan are likely to happen. Producers in Kyrgyzstan may expect higher revenues but also higher income volatilities in the future. Agricultural producers in Uzbekistan may benefit in the near future but may lose their income in the distant future. The negative impacts could be further aggravated in arid zones of Central Asia if irrigation water availability decline due to climate change and water demand increase in upstream regions. The scenario simulations show that market liberalization and improved commodity exchange between the countries have very good potential to cope with the negative consequences of climate change

Landwirtschaft in Zeiten der Dürre: Wie Digitalisierung ein nachhaltiges Risikomanagement unterstützen kann

Die gegenwärtige Dürresituation in Deutschland entwickelte sich in diesem Sommer zu einem der meistdiskutierten Themen und merkliche Ernteeinbußen werden in der Landwirtschaft erwartet. Während Dürren in Deutschland erst jetzt in den Fokus der öffentlichen Wahrnehmung gerückt sind, leiden Landwirte in Osteuropa oder Zentralasien schon seit mehr als einer Dekade an sich häufenden Dürreereignissen. Zur geeigneten Anpassung der Landwirtschaft an Extremwettereignisse, besteht ein zunehmender Bedarf an modernen Risikomanagementinstrumenten. Hier bieten sich durch digitale Technologien vielfältige innovative Voraussetzungen für ein effektives Risikomanagement. Deutschland besitzt beste Voraussetzungen für Anwendung digitaler Technologien zur Unterstützung marktbasierter Risikoinstrumente, wie etwa Dürreversicherungen. Entsprechend sollten Anreize für moderne marktorientierte Formen des Risikomanagements gesetzt werden, so dass Landwirte nicht von Hilfszahlungen in Dürrezeiten abhängig sind