Impacts of climate variability on sugarcane production in the Upper Northeastern part of Thailand
Main Article Content
Abstract
This study aims to compare costs and benefits of sugarcane and alternative crops while taking into consideration the effects of climate variability on the productivity and planting area of sugarcane. Using primary data from 421 interviews of farm households alongside climate related secondary data, a cost-benefit analysis is conducted. Further, CropWat and Positive Mathematical Programing (PMP) models are applied. The results indicate that while, on average, sugarcane farmers’ income exceeded variable costs by 1,496.26 baht/rai, alternative crops may be more lucrative. This is driven by high variable costs (e.g., labour) in sugarcane production compared with alternatives such as wet-season rice, dry-season rice and cassava. When taking into account farm size, the study finds that this is of particular relevance for small-scale farmers. Regarding climate variability, the CropWat model determines that the yields of sugarcane 7.2 percent and dry-season rice 6.7 percent decrease in severe El Niño years, whereas other alternatives are not affected when compared with the 2018/19 baseline. The results of PMP modelling show that the occurrence of El Niño and severe El Niño years will result in not only the reduction of productivity in the survey area, but also a decline in planted area of sugarcane, which will greatly reduce overall production in the study area by between 7-19 percent. The following recommendations are drawn from the study: First, small scale sugarcane farmers should cooperate in farming groups in order to reach economies of scale or exit sugarcane production in favour of alternative crops. Second, government agencies should encourage farmers to insure their crops against climate variability which rain delay is expected to increase in frequency. Third, we recommend that support irrigation systems be established to depress risk of sugarcane shortage in long run.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
กรมพัฒนาที่ดิน. 2558. เขตการใช้ที่ดินพืชเศรษฐกิจอ้อยโรงงาน. กองนโยบายและแผนการใช้ที่ดิน, กรมพัฒนาที่ดิน, กระทรวงเกษตรและสหกรณ์.
กรมพัฒนาที่ดิน. 2560. ข้อมูลสารสนเทศทางภูมิศาสตร์รายจังหวัดปี 2560. แหล่งข้อมูล: https://www.ldd.go.th/www/lek_web/web.jsp?id=17868. ค้นเมื่อ 10 กันยายน 2562.
กรมอุตุนิยมวิทยา. 2562. ข้อมูลภูมิอากาศสถานีอุตุนิยมวิทยาจังหวัดขอนแก่น ปี 2494 - 2561. แหล่งข้อมูล: http://www.khonkaen.tmd.go.th/Home.php. ค้นเมื่อ 15 กันยายน 2562.
กลุ่มวิชาการและสารสนเทศอุตสาหกรรมอ้อยและน้ำตาล. 2559. รายงานพื้นที่ปลูกอ้อยปีการผลิต 2558/59. สำนักนโยบายอุตสาหกรรมอ้อยและน้ำตาลทราย, สำนักงานคณะกรรมการอ้อยและน้ำตาลทราย.
เกริก ปั้นเหน่งเพ็ชร, วินัย ศรวัต, สมชาย บุญประดับ, สุกิจ รัตนศรีวงษ์, สหัสชัย คงทน, สมปอง นิลพันธ์, อิสระ พุทธสิมมา, ปรีชา กาเพ็ชร, แคทลิยา เอกอุ่น, วิภารัตน์ ดำริเข้มตระกูล, ชิษณุชา บุดดาบุญ และกิ่งแก้ว คุณเขต. 2552. ผลกระทบของภาวะโลกร้อนต่อการผลิต ข้าว อ้อย มันสำปะหลัง และข้าวโพดของประเทศไทย. รายงานวิจัยฉบับสมบูรณ์เสนอสำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย.
จักรกฤษณ์ พจนศิลป์, อภิชาต ดะลุณเพธย์, อุชุก ด้วงบุตรศรี, สุภาวดี โพธิยะราช, จุลมณี ไพฑูรย์เจริญลาภ, เกวลิน มะลิ, อังศุธร เถื่อนนาดี, ชลิต อำนวย, สุนทร เหมทานนท์, พรศิริ เสนากัสป์, อรชุรณ์ สารพินิจ, ขจร เราประเสริฐ, ธนันท์ หาญเกริกไกร, รวิสสาข์ สุชาโต, ณัฐพล พจนาประเสริฐ และอัจฉรา ปทุมนากูล. 2559. ศักยภาพทางเศรษฐกิจสังคมของการผลิตอ้อยในพื้นที่ปลูกข้าวที่ไม่เหมาะสม. รายงานการวิจัยฉบับสมบูรณ์เสนอสำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย.
ธีระพล ตั๊งสมบุญ. 2549. เอกสารประกอบการบรรยายหลักสูตรการปรับปรุงระบบการจัดการน้ำด้านเกษตรชลประทาน เรื่อง การใช้น้ำของพืช: สำนักอุทกวิทยาและบริหารน้ำ, กรมชลประทาน.
บรรลุ พุฒิกร, ศานิต เก้าเอี้ยน และเอื้อ สิริจินดา. 2549. เศรษฐศาสตร์การผลิตทางการเกษตร. สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ กรุงเทพฯ.
สำนักงานคณะกรรมการอ้อยและน้ำตาลทราย. 2560. รายงานการผลิตอ้อยและน้ำตาลทรายฉบับปิดหีบ ปีการผลิต 2559/60: สำนักงานคณะกรรมการอ้อยและน้ำตาลทราย, กระทรวงอุตสาหกรรม.
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. 2560. ข้อมูลเศรษฐกิจการเกษตร. แหล่งข้อมูล: http://www.oae.go.th. ค้นเมื่อ 20 มกราคม 2561.
สำนักงานสถิติแห่งชาติ. 2561. การสำรวจข้อมูลพื้นฐานของครัวเรือน พ.ศ. 2561. แหล่งข้อมูล: http://www.nso.go.th/sites/2014/Pages/home.aspx. ค้นเมื่อ 21 มกราคม 2561.
สำนักวิจัยเศรษฐกิจการเกษตร. 2559. สถานการณ์สินค้าเกษตรและแนวโน้ม ปี 2559. แหล่งข้อมูล: http://www.oae.go.th/download/document_tendency/journalofecon2559.pdf. ค้นเมื่อ 10 มีนาคม 2560.
Apata, T.G., K.D. Samuel, and A.O. Adeola. 2009. Analysis of climate change perception and adaptation among arable food crop farmers in south western nigeria. Contributed Paper prepared for presentation at the International Association of Agricultural Economists’ 2009 Conference 16-22 August 2009. Beijing, China.
Cooper, D.R., and P.S. Schindler. 2006. Business research methods. 9th edition. New York: McGraw-Hill Companies, Inc.
Cortignani, R., and S. Severini. 2009. Modeling farm-level adoption of deficit irrigation using positive mathematical programing. Agricultural Water Management. 96: 1785-1791.
Dabbert, S. 2008. Positive mathematical programming. Handout document for Advance Resource Management course, University of Hohenheim, Germany.
FAO. 1998. Crop evapotranspiration - Guidelines for computing crop water requirements: Water Resources, Development and Management Service, FAO.
FAO. 1998. CropWat for Windows: User Guide. Rome, Italy: Land and Water Development Division, FAO.
Gibbons, J.M., and S.J. Ramsden. 2008. Integrated modelling of farm adaptation to climate change in east anglia, uk: Scaling and farmer decision making. Agriculture, Ecosystems & Environment. 127(1-2): 126-134.
Golden Gate Weather Services. 2018. El niño and la niña years and intensities. Available: http://www.cpc.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml. Accessed Sep 12, 2018.
Henseler, M., T. Krimly, and A. Wirsig. 2006. An agro-economic production model for a middle european river basin – first results of cap reform scenario calculations. Selected paper presented at the International Association of Agricultural Economists Conference, Gold Coast, Australia, August 12-18, 2006.
Hiangrat, R. 2016. Thai sugar industry: Challenges, trends and current development affecting the industry. Presentation at Cash Crop Conference 2016, 30 June 2016, Bangkok, Thailand.
Howitt, R.E. 1995. Positive mathematical programming. Agricultural & Applied Economics Association. 77(2): 329-342.
Judez, L., and J.M. de Miguel. 2002. Modeling crop regional production using positive mathematical programming. Mathematical and Computer Modelling. 35: 77-86.
Karanja, F.K. 2006. Cropwat model analysis of crop water use in six districts in kenya. CEEPA Discussion Paper No. 35, CEEPA, University of Pretoria.
Krol, M.S., and A. Bronstert. 2007. Regional integrated modelling of climate change impacts on natural resources and resource usage in semi-arid northeast brazil. Environmental Modelling & Software. 22(2): 259-268.
Molua, E.L. 2009. An empirical assessment of the impact of climate change on smallholder agriculture in cameroon. Global and Planetary Change. 67: 205-208.
Nantajit, C., and C. Potchanasin. 2018. Impacts of a Litchi’s marketing alternative policy on land use change in upstream and downstream agricultural area. Kasetsart Journal of Social Sciences. 39: 660-673.
Naruchaikusol, S. 2016. "Climate Change and its impact in Thailand: A short overview on actual and potential impacts of the changing climate in Southeast Asia." TransRe Fact Sheet, vol. 2.
Nelson, G.C., M.W. Rosegrant, J. Koo, R. Robertson, T. Sulser, T. Zhu, C. Ringler, S. Msangi, A. Palazzo, M. Batka, M. Magalhaes, R. Valmonte-Santos, M. Ewing, and D. Lee. 2009. Climate change: Impact on agriculture and costs of adaptation. International Food Policy Research Institute (IFPRI). International Food Policy Research Institute (IFPRI).
Schreinemachers, P. 2010. Lecture note on the analysis of climate change impact on agriculture: IPAAE, Kyushu University.
Smith, M. 1992. Cropwat a computer program for irrigation planning and management. FAO Irrigation and Drainage Paper, no. 46. Food and Agriculture Organization of the United Nations.
Sriroth, K. 2016. Thai crop production where is it heading to?. Presentation at Cash Crop Conference 2016, 30 June 2016, Bangkok, Thailand.
Umstaetter, J. 1999. Calibrating regional production models using positive mathematical programming. Aachen: Shaker Verlag.
Valdes, C., C. Arriola, A. Somwaru, and J.G. Gasques. 2010. Brazil’s climate adaptation policies: Impacts on agriculture. Contributed Paper at the IATRC Public Trade Policy Research and Analysis Symposium 27–29 June 2010. Stuttgart, Germany.