ブログ

Nov 10, 2023

屋内農場で葉物野菜を栽培して利益を得ることができますか?

I ricercatori economici di OptimIA hanno rilevato un aumento medio dell'1%.

OptimIA の経済研究者らは、平均して、賃金が 1% 上昇すると、屋内農場の 1 平方メートル当たりの 1 日の生産利益が 6 セント減少すると推定しました。 電気料金が 1% 上昇すると、1 平方メートルあたり 1 日あたり 5 セントの利益が減少します。写真提供：ムラット・カシラ大学アリズの。

過去 5 年間、葉物野菜は屋内農場生産の「主役」作物でした。 ほとんどの屋内農場は、主にレタスなどの葉物野菜からスタートし、ハーブ、マイクログリーン、イチゴ、トマトなど、製品の品揃えを拡大しようとしています。

USDA から資金提供を受けている OptimIA プロジェクトは、垂直農場で屋内の葉物野菜を栽培するための空中生産環境と経済性を研究しています。 この 4 年間のプロジェクトの研究の多くは垂直農場生産のための環境管理に焦点を当てていますが、この生産に関連する経済学は OptimIA 研究者の主要な目的です。 商業垂直農法栽培者からのフィードバックに基づいて、主な研究分野の 1 つは、コストや潜在的な利益などの経済情報を開発し、その情報に基づいて収益性を向上させる戦略を決定するための経済分析を実行することです。

ミシガン州立大学の OptimIA の研究者は、垂直農場生産の経済的側面に焦点を当てています。農業経済学教授の Simone Valle de Souza 氏、農業経済学教授の Simone Valle de Souza 氏、 クリス・ピーターソン、農業・食品・資源経済学部の名誉教授。 そして博士課程の学生、ジョセフ・ソンは屋内農業の経済学に関する論文を作成中です。

「他の OptimIA 研究者から、生物学と技術パラメータを考慮した数学的モデルを使用して、潜在的な収益とコストを決定するよう誘われました」と Valle de Souza 氏は述べました。 「私の経済学者チームは、他の OptimIA 研究者がプロジェクトの一環として最適化していた、または最適化を計画していた複数の環境要因の導入による経済的トレードオフを特定しようとしています。私たちの仕事は、制御された環境での生産における収益性の最適なパラメータを特定することです」 OptimIA プロジェクトの一環として、私たちは経済分析の 2 つの側面、つまり生産と資源利用の効率、そして消費者の好みに取り組みました。」

経済分析の一環として、Valle de Souza は人件費、電気代、種子、基材、包装材料の変動費を考慮しました。 商業屋内農場栽培者から収集した情報に基づくと、人件費が変動運営費全体の 41% と最も多く、次いで電気代が 29%、種子と培地が 22%、包装資材が 7% でした。

「賃金が上昇した場合に利益に何が起こるかを判断するために感度分析を行った」とバジェ・デ・ソウザ氏は語った。 「私たちは一連のシミュレーションを実施し、平均して賃金が 1% 上昇すると 1 日の生産における平方メートル当たりの利益が 6 セント減少すると判断しました。電気料金が 1% 上昇すると、平方メートル当たり利益が 5 セント減少します。」利益への寄与率は、比較できるように、1 日当たりの生産量の平方メートル当たりで正規化されています。」

多くの生産者は収益性を高めるために変動費の削減を検討するかもしれませんが、バジェ・デ・ソウザ氏は、レタスの価格を上げることがより良い方法である可能性があることに気づきました。

「結球レタスの価格が1％上昇すると、1日当たり1平方メートル当たり60セント利益が増加する可能性がある」と彼女は述べた。 「私たちの分析では、収益最大化戦略がコスト最小化戦略よりも優れていることがわかりました。変動費を削減すると、利益を 5 ～ 6 セント節約できる可能性があります。しかし、私たちが試したシミュレーション シナリオでは、収益最大化戦略はそれに比例して利益を 10 倍増加させることができました」さらに60セントも高くなります。」

OptimIA のエコノミストは、レタス 1 玉の価格が 1% 上昇すると、1 日あたり 1 平方メートルあたり 60 セント利益が増加する可能性があると判断しました。 賃金が 1% 上昇すると、利益は 1 平方メートル当たり 1 日あたり 6 セント減少します。 電気料金が 1% 上昇すると、1 平方メートルあたり 1 日あたり 5 セントの利益が減少します。グラフの提供: Simone Valle de Souza、ミシガン大学

OptimIA の経済研究者が行った分析のもう 1 つの部分は、レタス生産サイクルの最適な長さを推定することでした。

「生産サイクルの長さの観点から、1日余分に生産することで得られるコストと、1日余分に成長することで得られる収量から得られる収益とのトレードオフを比較した」とバジェ・デ・ソウザ氏は述べた。 「私たちは、生産サイクルの終わりに植物が経験する速い成長速度を利用するために、生産者がどれくらいの期間レタスを成長させることができるかを推定しようとしました。当社の OptimIA によって定義された最適化されたスペース使用量の下で、植物の成長と植物密度の推定値を使用しました。」アリゾナ大学の同僚らは、特定の環境条件下では、移植後19日目、つまり播種から33日目が理想的な収穫日であることを発見しました。」

最大収益は移植後 15 日目の早い段階で達成できたとしても、生産サイクルが短いほど 1 日あたりの成長コストが高くなりました。 この部分的な予算分析では収益と費用の差として推定された利益に対する寄与率は、移植後 19 日の時点でより大きくなりました。 33 日後、植物の成長速度は成長に伴うコストの増加ほど速くないため、利益は減少し始めます。

「私たちはスペースの最適化による経済的結果、与えられた条件下での最適な生産サイクルの長さの推定、そして光の強さ、二酸化炭素濃度、温度の代替シナリオからの経済的結果を決定しました」とバジェ・デ・ソウザ氏は述べた。 「私たちは現在、OptimIA の同僚と協力して、最適な収益性とリソース使用効率を関連付ける最終的な最適化モデルに取り組んでいます。」

OptimIA 経済学調査の別の側面では、屋内農場とそこで生産される作物に関する消費者の行動と好みに注目しました。 研究者らは、全国調査を利用して、消費者が屋内農場で生産されたレタスを購入する意思があるかどうか、また、屋内農場で栽培された農産物の強化された特性に対して消費者がいくら支払ってもよいかどうかを判断した。

「調査では、屋内農場で使用されている革新的な技術を拒否する消費者はいなかったことが示された」とバジェ・デ・ソウザ氏は述べた。 「ある消費者のグループはこの技術を非常に支持しており、屋内農場が何であるかを完全に理解していました。別の消費者のグループは熱心ではありましたが、その技術にはあまり納得していませんでした。別のグループは屋内農場の主張に懐疑的でした。」この同じグループは、屋内農場とその仕組みについてまったく知識がないと述べた。

「屋内農場についての知識があり、そこで栽培される葉物野菜を拒否する消費者はいませんでした。生産システムがどのように機能するかをほとんど理解していないため、一部の消費者は依然として慎重です。」

調査結果に基づいて、バジェ・デ・ソウザ氏は、屋内農場業界には生産技術について消費者を教育する機会があると述べた。

「屋内農場業界は、完全に制御された生育環境の利点を説明する情報資料を宣伝できる可能性がある」と彼女は述べた。 「生産者は、この技術がどのようにして農薬の使用を排除し、作物の品質特性をどのように向上させることができるか、さらに水消費量の大幅な削減、土地利用の削減、そして都市部の消費者に新鮮な農産物を届けることができるという環境上の利点を説明できるでしょう。」

OptimIA の研究者が調査した消費者は、特性が強化されたレタスにはプレミアムを支払う意思があると回答しました。

「私たちは味、鮮度、栄養レベル、食品の安全性をテストしました」とバジェ・デ・ソウザ氏は語った。 「消費者は、特に都市部において、これらの属性に対して割増料金を支払うことをいといませんでした。

「地方に住む人々は通常、野菜を栽培できる自分の裏庭を持っています。彼らは太陽光を利用して土の中で野菜が成長するのを見ることに慣れています。地方の住民は、葉物野菜を生産するための屋内農場の必要性についてそれほど納得していません。もう1つの興味深い調査結果は、一般に、消費者は屋内農場、温室、または屋外で栽培された農産物を好むかどうかについてはあまり決めていません。」

多くのための： Simone Valle de Souza、ミシガン州立大学、農業、食品、資源経済学部。 [email protected]; http://www.canr.msu.edu/people/simone_valle_de_souza。

OptimIA Ag サイエンス カフェ #40:屋内農場で生産される葉物野菜の消費者向け品種、https://www.scri-optimia.org/showcafe.php?ID=111156。

この記事は Urban Ag News の所有物であり、テキサス州フォートワースのフリーランス テクニカル ライターである David Kuack によって書かれました。