米中貿易戦争:アメリカの大豆農家の被害が甚大過ぎて引くレベル

FNCの政治評論家A. B. Stoddardによると、米中貿易摩擦で一番の被害を受けているのはアメリカの大豆農家で、トランプの無謀な対中関税政策のせいで、多くの大豆農家が自殺に追い込まれているそうだ。しかしながら、アメリカの大豆農家が中国の報復関税政策で苦しめられているから、今まで通り中国にやりたい放題やらせるというのは、中国に対する敗北宣言に他ならないので、トランプ政権としては有り得ない選択肢である。関税は消費者に対する税金だという批判もあるが、税金を払うのが嫌なら、中国製品以外の製品を買えばいいだけなので、この批判も的外れとしか言いようがない。トランプ大統領の言うように、税金を払いたくなければ、企業はアメリカで生産すればいいし、消費者はMade in USAを買えばいい。ただそれだけの話である。話は逸れたが、悲惨な状況に追い込まれているという、アメリカの大豆輸出の状況を調べてみることにした。

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データの下準備

先ず、このサイトから必要なデータを漁ってくる。

from pandas import *

df = read_csv('soybeans.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
Classification Year Period Period Desc. Aggregate Level Is Leaf Code Trade Flow Code Trade Flow Reporter Code Reporter Qty Alt Qty Unit Code Alt Qty Unit Alt Qty Netweight (kg) Gross weight (kg) Trade Value (US$) CIF Trade Value (US$) FOB Trade Value (US$) Flag
0 HS 2018 201804 April 2018 4 0 2 Exports 842 United States of America NaN NaN NaN NaN 5500000.0 NaN 2274436 NaN NaN 0
1 HS 2018 201804 April 2018 4 0 2 Exports 842 United States of America NaN NaN NaN NaN 23084.0 NaN 12350 NaN NaN 0

2 rows × 35 columns

import warnings
warnings.simplefilter('ignore', FutureWarning)
from pandas import *
import matplotlib
matplotlib.rcParams['axes.grid'] = True # show gridlines by default
%matplotlib inline
df=df[['Year', 'Period','Trade Flow','Reporter', 'Partner', 'Commodity','Commodity Code','Trade Value (US$)']]
df_world = df[df['Partner'] == 'World']
df_countries = df[df['Partner'] != 'World']
df_countries_imports = df_countries[df_countries['Trade Flow'] == 'Imports']
df_countries_exports = df_countries[df_countries['Trade Flow'] == 'Exports']
df_world_imports=df_world[df_world['Trade Flow'] == 'Imports']
df_world_exports=df_world[df_world['Trade Flow'] == 'Exports']
df_world_imports['Trade Value (US$)'].sum()
341941516

大豆輸出大国のアメリカが大豆を輸入しているとは驚きである。移民の国であるアメリカは、祖国の大豆じゃないと口に合わないという人々がいるのかもしれない。日本でも、フランス料理の食材は全てフランスから直輸入しているフレンチレストランがあるので、そういうのもあるのかもしれない。

df_world_exports['Trade Value (US$)'].sum()
17201887116

アメリカは物凄い額(2兆円近い)の大豆を輸出している。

df_countries_imports_totals=df_countries_imports.groupby('Partner')[['Trade Value (US$)']].aggregate(sum)
df_countries_imports_totals.sort_values('Trade Value (US$)', ascending=False).head()
Trade Value (US$)
Partner
Canada 88415828
India 86400593
Kazakhstan 45379779
Argentina 36076445
Ukraine 27947803

カナダ、インド、カザフスタン、アルゼンチン、ウクライナがアメリカの大豆輸入国の上位5カ国となっている。アメリカの大豆輸入は、金額的には380億円と微々たるものだが、

df_countries_exports_totals=df_countries_exports.groupby('Partner')[['Trade Value (US$)']].aggregate(sum)
df_countries_exports_totals.sort_values('Trade Value (US$)', ascending=False).head()
Trade Value (US$)
Partner
China 3144896635
Mexico 1730447400
Netherlands 1379391655
Egypt 1163546076
Indonesia 1003957075

やはり中国が圧倒的ナンバー1大豆輸出国のようである。日本は上位5カ国にも入っていないのが意外と言えば意外だった。輸出額の通貨単位ドルを円に換算する。

b=df_countries_exports.groupby(['Partner'])['Trade Value (US$)'].aggregate(sum)
for i in range(len(b)):
    b[i] = b[i]*112
b.sort_values(ascending=False).head(2)
Partner
China     352228423120
Mexico    193810108800
Name: Trade Value (US$), dtype: int64

米国大豆輸出国上位20カ国をプロット

先ず、2018年の輸出上位国をプロットする。

from matplotlib.pyplot import *
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from matplotlib import rcParams
style.use('ggplot')

rcParams["font.size"] = "18"
fp = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/opentype/ipaexfont-gothic/ipaexg.ttf', size=54)
rcParams['font.family'] = fp.get_name()
rcParams["font.size"] = "17"
rc('xtick', labelsize=25)
rc('ytick', labelsize=25)
fig, ax = subplots(figsize=(20,12))
b.sort_values(ascending=False).head(20).plot(kind='barh')
xticks(np.arange(0,4.1e11,2e11/4),
   ['{}億'.format(int(x/1e6)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,4.1e9,2e9/4)])
ax.legend(["輸出額"],loc='upper right', prop={'size': 26});

次に、米国の2017年の中国への大豆輸出額を見てみる。

from pandas import *

df1 = read_csv('soybean2017.csv',encoding='utf-8')
df1_countries = df1[df1['Partner'] != 'World']
df1_countries_exports = df1_countries[df1_countries['Trade Flow'] == 'Exports']
c=df1_countries_exports.groupby(['Partner'])['Trade Value (US$)'].aggregate(sum)
for i in range(len(c)):
    c[i] = c[i]*112
c.sort_values(ascending=False).head(2)
Partner
China     1383909690128
Mexico     179388957664
Name: Trade Value (US$), dtype: int64

2017年は1兆4千億円近かった中国への大豆の輸出が、去年はたったの3500億円しかなかったというのはいくら何でもやば過ぎる。これでは大豆農家はたまったもんじゃないだろう。彼等が怒るのも当然だ。

fig, ax = subplots(figsize=(20,12))
c.sort_values(ascending=False).head(20).plot(kind='barh')
xticks(np.arange(0,1.41e12,1e12/10),
   ['{}千億'.format(int(x/1e9)) if 1e10> x > 0 else '{}兆'.format(float(x/1e10)) if x >= 1e10 else 0 for x in np.arange(0,1.41e10,1e10/10)])
ax.legend(["輸出額(円)"],loc='upper right', prop={'size': 26});

一兆円近い輸出額が消えたら大問題なので、トランプ政権は、米中貿易戦争で被害の大きい農家に対して、関税で得た利益から最大で2.2兆円規模の補助金(去年は1兆円3千億円)を出すと言っている。中国は米国の代わりにブラジルから大量の大豆を買い付けているわけだが、そのせいで、ブラジルの熱帯雨林が大量に伐採されているらしい。米中貿易戦争は、環境に与える影響も甚大なようである。中国は来年トランプ大統領が敗れることに全てを賭けていると噂されており、民主党勝利に暗躍している可能性も指摘されている,というか、ヒラリー・クリントンが、MSNBCのThe Rachel Maddow Showで、民主党のために裏工作するように中国政府に懇願しているし、ジョー・バイデンも中国に熱烈なラブコールを送っているので、2020年米大統領選挙は、ロシアの選挙介入だけではなく、中国の選挙介入の動きにも注意が必要だろう。