Volatility of International Food Prices: Impacts on Resource

Volatility of International Food Prices: Impacts on Resource Allocation and on Food
Supply Response
Abstract
Uncertainty is a quintessential feature of agricultural commodity prices. After about three decades of low
and relatively stable price levels, we have experienced a dramatic rise and volatility in international food
prices since 2005. Besides the traditional causes of price fluctuations, agricultural commodities are
increasingly connected to energy and financial markets, with potentially destabilizing impacts on prices.
This study explores whether the increase in price levels outweighs the adverse impacts of price volatility
and serves as an incentive for increasing agricultural production. Hence, the focus is on the global supply
responses of the world’s key staple crops, namely wheat, corn, soybeans, and rice, to changes in
international food prices and volatility.
By applying the details of the crop calendar to derive monthly global acreage and production time
series data for the period 1961–2010, we explicitly consider the role of seasonality in global agricultural
supply response. Estimation of intra-annual acreage elasticity is crucial for expected food supply and
input demand, especially in the light of the recent short-term volatility in food prices. Depending on the
respective crop, the time series econometric results indicate that short-run elasticities are about 0.05 to
0.40; and price volatility tends to reduce acreage for most of the crops. Comparison of annual and
monthly acreage response elasticities suggests that global acreage adjusts to new information and
expectations seasonally. The analysis also indicates that acreage allocation is more sensitive to prices in
the northern hemisphere spring than in winter, with varying responses across months. Furthermore, the
study estimates global acreage, yield and production response of these key agricultural commodities by
employing a multi–country, crop– and calendar–specific, seasonally disaggregated panel dataset, with
price changes and price volatility applied accordingly. Besides confirming the time series econometric
results, the dynamic panel supply response model results show that output price volatility has negative
correlations with globally aggregated crop supply, implying that farmers shift land, other inputs, and
yield-improving investments to crops with less volatile prices. In addition, we use the estimated
coefficients to analyze whether the recent increase in prices and price volatility is an opportunity or a
challenge for world food supply. Simulating the impact of the price dynamics since 2006, we find that
price risk has reduced the production response of wheat in particular—and to a lesser extent, rice—thus
dampening price incentive effects. Own-price volatility tends to dampen yield by about 1% to 2% for the
crops under consideration. Calculating the production impact, we find that the net-impact on production
of the 2006–2010 price dynamics is an increase of about 3% for corn, 2% for soybeans, 1% for rice, and a
decrease of about 1% for wheat. The study further develops country-specific acreage response models,
which enable forecasting of planted acreages in large producer countries of major staple crops 2–3
months before the planting season starts.
Every supply response study requires some form of price expectation modelling, so do the supply
response models of the present study. Yet, the theoretical and empirical literature is not conclusive
regarding which expectation formation approach is appropriate. Using primary data from rural Ethiopia,
we investigate price expectation formation of smallholder farmers and the role that information plays in
the process. The empirical results show that information regarding current and past output prices in
nearby grain markets, central wholesale prices and seasonal rainfall shape price expectations of farmers in
Ethiopia. Furthermore, the results indicate that farmers who invest in acquiring better price information
are more likely to have smaller price prediction errors. This calls for public and semi-public institutions to
provide market information as public goods through organized market information systems in the
country.
Die Volatilität von internationalen Nahrungsmittelpreisen: Auswirkungen auf die
Ressourcenallokation und das Nahrungsmittelangebot
Zusammenfassung
Unsicherheit ist eine wesentliche Eigenschaft von Agrarpreisen. Nach rund drei Jahrzenten mit niedrigen und
relativ stabilen Weltmarktpreisen, erlebt die Welt seit 2005 stark gestiegene und volatile Nahrungsmittelpreise.
Neben den traditionellen Ursachen von Preisschwankungen, sind Agrarprodukte zunehmend mit Energie- und
Finanzmärkten vernetzt, was möglicherweise einen destabilisierenden Einfluss auf Preise hat. Diese Arbeit
analysiert, ob der Anstieg des Preisniveaus den negativen Einfluss der Preisvolatilität ausgleicht und dabei als
Anreiz zur landwirtschaftlichen Produktionserhöhung dient. Diese Studie untersucht die Anpassung des
weltweiten Angebots von Grundnahrungsmitteln, wie Weizen, Mais, Soja und Reis, an die Veränderungen von
internationalen Nahrungsmittelpreisen und deren Volatilität.
Diese Studie berücksichtigt ins Besondere die Saisonabhängigkeit des globalen landwirtschaftlichen
Angebots durch das Ableiten von Zeitreihendaten der monatlichen, globalen Anbaufläche und Produktion, für
die Jahre 1961-2010, aus dem Anbau- und Kultivierungskalender. Die Schätzung der unterjährigen
Anbauflächenelastizität ist ausschlaggebend für das erwartete Nahrungsmittelangebot und die Inputnachfrage,
besonders wenn die jüngsten, kurzfristigen Schwankungen der Nahrungsmittelpreise betrachtet werden. Je
nach Nutzpflanze zeigen die Ergebnisse der ökonometrischen Zeitreihenanalyse kurzfristige Elastizitäten von
0,05 bis 0,40 und die Preisvolatilität scheint die Anbaufläche für die meisten Pflanzen zu verringern. Der
Vergleich der jährlichen und monatlichen Reaktion der Anbauflächenelastizität zeigt, dass sich die
Anbaufläche saisonal und auf der ganzen Welt an neue Informationen und Erwartungen anpasst. Zudem
reagiert die Allokation der Anbauflächen sensibler auf Preise während des Frühlings der nördlichen
Hemisphäre, als in deren Winter und die Reaktion schwankt zwischen den Monaten. Desweitern wird in der
Studie die Reaktion der globalen Anbauflächen, des Ertrags und der Produktion der wichtigsten
landwirtschaftlichen Güter geschätzt. Dies wird anhand eines neu entwickelten internationalen, Pflanzen- und
Kalender-spezifischen, saisonal desaggregierten Paneldatensatz, entsprechend den jeweiligen Preisänderungen
und der Preisvolatilität, analysiert. Die Ergebnisse des dynamischen Panelmodells der Angebotsreaktion
bestätigen nicht nur die Ergebnisse der ökonometrischen Zeitreihenanalyse, sondern zeigen zudem, dass die
Unbeständigkeit der landwirtschaftlichen Güterpreise negativ mit dem global aggregierten Angebot korreliert.
Dies impliziert, dass Bauern Land, weitere Inputs und erntesteigernde Investitionen auf Anbaupflanzen
konzentrieren, deren Preise weniger volatil sind.
Mit Hilfe der Koeffizienten der ökonometrischen Analyse beantworten wir zudem die Frage, ob die
neusten Preissteigerungen und Preisschwankungen das weltweite Nahrungsmittelangebot positiv oder negativ
beeinflussen. Durch die Simulation des Einflusses der Preisschwankungen seit 2006, konnten wir anhand des
Verhaltens der Weizenproduktion (und im geringeren Ausmaß der Reisproduktion) feststellen, dass das
Preisrisiko einen durch die Preise generierten Produktionsanreiz dämpft. Die Volatilität des Eigenpreises neigt
dazu den Ertrag der jeweiligen Nutzpflanze um 1-2% zu verringern. Berechnet man den Einfluss der
Preisschwankungen auf die Produktion, dann zeigt sich, dass der netto Einfluss in den Jahren 2006-2010 zu
einem Anstieg von 3% für Mais, 2% für Sojabohnen, 1% für Reis und einer Reduktion von rund 1% für
Weizen führt. Diese Studie entwickelt des Weiteren ein länder-spezifisches Reaktionsmodel für
landwirtschaftliche Anbauflächen, welches die vorrausichtlich genutzte Anbaufläche in den größeren
Produzentenländern, für die wichtigsten Grundnahrungsmittel und für einen Zeitraum von 2-3 Monaten vor der
Aussaat, vorhersagt.
Eine Analyse der Angebotsanpassung geht immer mit einer Form von Preiserwartungsmodel einher, was
auch für die vorliegende Studie gilt. Jedoch geben theoretische und empirische Literatur keine definitiven
Empfehlungen für ein adäquates Preiserwartungsmodel. Deswegen verwenden wir im letzten Abschnitt
Primärdaten aus dem ländlichen Äthiopien, um die Preiserwartungen von Kleinbauern und den Einfluss
relevanter Information zu evaluieren. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass Informationen über aktuelle
und vergangene Preise auf nahen Getreidemärkten, zentrale Großhandelspreise und saisonale
Niederschlagsmengen die Preiserwartung der Kleinbauern entscheidend formen. Zudem weisen die Ergebnisse
darauf hin, dass Kleinbauern, die in eine bessere Informationsbeschaffung investieren eine geringere
Fehleinschätzung der nach der Ernte realisierten Preise haben. Daher wäre es sinnvoll öffentliche und halböffentliche Institutionen zu schaffen, die Marktinformationen durch organisierte Marktinformationssysteme als
öffentliches Gut bereitstellen.