income distribution effects of food prices increases

16
Trade and Pro-Poor Growth Thematic Working Group Income Distribution Effects of Food Prices Increases Dr. I. Mogotsi December 2009 indigenous growth

Upload: others

Post on 03-Feb-2022

3 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Trade and Pro-Poor Growth Thematic Working Group

Income Distribution Effects of Food Prices Increases

Dr. I. Mogotsi

December 2009

indigenous growth

1. INTRODUCTION 

Over the past 2‐3 years: 2006‐2008, the world experienced a hiking of  food prices. Prices of the basic commodities  like maize,  sugar  rice, beef  etc  rose by  as much  as 100% or  even more  in  some  cases. Figures 1‐4 below present  the peak and  trough price of  some of  these  food prices  for  selected SACU countries. These  are  compared with world prices,  as proxied by prices  in  the major world producing countries for those commodities, such as Thailand for rice, Australia for beef, USA for maize etc.    

  As indicated by Fig 1, world beef prices increased by about 100%, although for the SACU countries, the increase was  less, ranging from 28% for Botswana to 63% for Namibia. Similarly, for poultry, the world prices as proxied by Brazilian prices,  increased by more  than 100%,  from R7.4 – R20.39, while  in  the SACU  countries,  poultry  prices  rose  by  31%  (Botswana),  38%  (South  Africa,  50%  (Namibia)  (Fig  2). However, for the grains, we see a mixed bag, with world price for rice increasing by 211% in Thailand, as compared  to 345%  for Swaziland and 88%  for South Africa. Botswana had  the  lowest price  increase, from R11.58‐12.23 per kg, (5.6%) (Fig.3).   

    In terms of maize, which  is the most staple food commodity  in the SACU region, especially for the  low income households,  the price  increase was more  than 200%  in  the USA, but  in  the SACU countries,  it increased by  slightly more  than 100%  in Botswana, but  in Namibia  the  increase was only 28%, while South Africa saw maize prices increasing by about 50% (Fig 4).  

  From the above, clearly the domestic prices seem to be influenced very little by world prices. A possible explanation  is  that  these  commodities  are,  by  and  large,  non‐tradable  commodities: most  of  these commodities are produced domestically, at least within the region, and therefore the influence of world prices may be minimal e.g. maize, beef, poultry. However, some commodities that constitute a sizeable proportion of total expenditure of households, such as wheat  (for bread) and rice, are  imported.  It  is, therefore, expected that prices of these commodities would be affected by world prices.   

 

  When prices  increase,  the  impact on consumers may be different  for  the poor vis‐à‐vis  the non poor.  Depending on how the different income groups perceive of the commodity: whether it is a necessity or not, price increases may have a very big impact on the poor substantially more than the non‐poor. This section therefore attempts to estimate the impact of the price increases of some of the basic consumer food items on the different income groups in the SACU region.   The commodities examined are:  

(i)  Maize; (ii) Sorghum; (iii) Rice; (iv) Sugar; (v) wheat; (vi) Beef; and (vii) Poultry.    

2. METHODOLOGY 

In estimating the impact of price increases on the poor, we estimated the change in quantity demanded as a result of the change in price. This is done by using past studies on estimated own price elasticity of demand  for  the  different  commodities,  for  South Africa. A  comparison  of  these  impacts  on  the  low income households is made with the middle and the high income households. For all the countries, low income households are taken as the first 3 income deciles, the middle income are the next 3 deciles and the high income group is made up of the last 4 income deciles.   It is expected that the low income/poor households consume proportionately more of their income on the  staple  food  items  such  as  Maize,  Sorghum  than  the  non  poor  (the  middle  and  high  income households). More than that, it is expected that their relative responsiveness to price changes of these basic food  items  is  lower than that of the non‐poor  i.e. their price elasticity of demand for these food items  is  lower (they are price  inelastic). This  is because they cannot afford any alternative food  items, therefore,  even when  prices  increase,  they  do  not  cut  their  consumption  by much  (they may  even increase their consumption of a commodity as its price rises ‐ a case of Giffen goods).    We  estimate  the  impact  of  the  price  increases  on  the  low  income  versus middle  and  high  income households, by estimating the loss of consumer surplus.1  

                                                            1 Consumer surplus estimated as the area under the demand curve, between the two prices.  

 2.1 Limitations of this Study 

A major limitation of this study is lack of data. In some countries, expenditure of the basic food items is categorized as “Cereals”  instead of disaggregated  into Maize, Sorghum, Rice etc. The problem here  is that, some of the cereals are basic commodities, such as maize and sorghum, and these are expected to have low price elasticities, while others are luxury commodities, such as rice. To lump them together as cereals may not give an accurate picture of  the  impact of  these  food  items on  the poor  in particular. Nevertheless, the analysis below does give an  indication of how price  increases have  impacted on the poor. In particular, the analysis does separate for the different income groups: the low, the medium and the high income households.    3. EFFECT  OF  PRICE  INCREASES  ON  THE  LOW  VERSUS  MIDDLE  AND  HIGH  INCOME 

HOUSEHOLDS IN SACU COUNTRIES 

The analysis below discusses the impact of the price increases on the low income households versus the middle  and  high  income  households.  The  source  of  the  price  increase  could  be  international  price increases, tariff  increases, domestic  issues such as those of market structures etc. The  important  issue here is the effect of these price increases on the low income households.   

 For each of the SACU countries, for lack of data we adopt the price elasticity of demand for South Africa for  the  different  commodities.  In  other  words,  we  assume  that  the  cultures  are  similar  in  these countries, especially amongst the poor households; that they consume the same basic commodities, and that they respond to price changes in similar patterns.  

 Own price elasticities obtained from previous studies carried out on consumer demand  in South Africa are presented by Table 1 below.  Table 1 : Own Price Elasticities of Demand Food Item  Low Income  Middle Income  High Income  Entire sample Rice  ‐1.006  ‐1.024  ‐1.074  ‐1.030* Sorghum  ‐0.425  ‐0.425  ‐0.425  ‐0.425+ Maize  ‐0.425  ‐0.425  ‐0.425  ‐0.425+ Beef  ‐1.121  ‐1.112  ‐1.094  ‐1.108* Poultry  ‐1.121  ‐1.112  ‐1.094  ‐1.108* Sugar  ‐1.046  ‐1.025  ‐1.040  ‐1.094* Wheat  1.502  1.502  1.502  1.502+ Sources:  *Bopape and Myers  (2007), Analysis of Household Demand  for  Food  in  South Africa; Model Selection, Expenditure Endogeneity and the Influence of Socio‐Demographic Effects. +Mabiso and Witherspoon (2008), Fuel and Food Trade‐offs; A Preliminary Analysis of South African Food Consumption Patterns.   Because of problems of data availability (on price elasticities), we note the following: 

• The  own  price  elasticities  of  demand  for  rice  was  not  available,  therefore  the Marshallian/uncompensated own price elasticity  for grains was used as a proxy  for  this  food item.  

• The own price elasticity of meat and fish was used as a proxy for that of beef as well as poultry.  

• The own price elasticity of demand for bread was used as a proxy for wheat.  

• Finally, since the price elasticity of demand for sorghum was not available in the study used, we used that of maize; because it is expected that maize and sorghum, being the staple diets for the low income households in the Southern African region, the latter would respond in more or less similar patterns whenever the prices of these commodities rise.  

• In addition, we note that the price elasticities of demand for maize (and therefore sorghum) and wheat were only available for the total sample. These elasticities were therefore applied to all income groups. 

From  Table  1,  we  observe  that,  as  can  be  expected  for  the  relatively  more  luxury‐type  of  food commodities (such as beef and poultry), price elasticity of demand declines with increase in income: in other words, the poor are relatively more responsive to price  increase of the  luxury commodities than the non‐poor. We also observe that maize and sorghum are price inelastic i.e. the elasticity is less than unity, which  is according to expectation; these are basic commodities  for the  low  income households, and therefore the poor households are expected to not alter their consumption of these commodities by much even when their prices rise. Even though for the other commodities the price elasticity is more than unity, we nevertheless note that these are not as high as was estimated  in other studies (Bopape and Myers, 2007), and therefore this is considered a reasonable estimation of elasticities in South Africa. As stated above we adopt these for the rest of the SACU countries.   Tables 2‐6 below present the estimates for loss of consumer surplus for each commodity, each income group  in  each  of  the  SACU  countries.  For  some  of  the  countries,  we  provide  a  summary  of  the assumptions made for that country. These were made because of data limitations, where therefore we had  to  extrapolate,  which  meant  making  some  assumptions.  It  should  be  noted  that  the  general assumptions that cover all the countries are stated above.    Table 7 gives a summary of the total loss of consumer surplus for each of the income groups, aggregated for all the 7 commodities analyzed, for each of the countries.     

A. BOTSWANA  Table 2: Loss of Consumer Surplus by Commodity and Income Group  (Actual Prices 2006‐2008) – Botswana 

Loss of Consumer Surplus (Rand per month)  

 

Low Income  Middle Income  High  Income Rice  6,969,399.70 11,789,466.12 3,278,233.17Sorghum  9,707,309.23 9,676,078.87 1,728,857.06Maize  23,972,399.50 16,127,071.26 3,306,789.88

Beef  6,706,364.15 14,013,471.20 3,880,643.84Poultry  2,358,845.74 7,703,251.20 3,472,077.37White Sugar  4,000,475.77 2,781,849.16 614,331.75Wheat flour  7,531,995.43 8,139,360.21 1,754,447.33Total loss of Consumer Surplus  61,246,789.52 70,230,548.03 18,035,380.38Total loss as % of total spending.  29.02 29.35 28.09

 As can be seen from Table 2, for the poor households, loss of consumer surplus is highest for maize, followed by sorghum. This is as expected, since maize and sorghum are the most popular staple food commodities for the poor. For the high income group, the loss of consumer surplus is relatively low for these 2 food items, and relatively high for beef and poultry. This indicates maize and sorghum as inferior goods in Botswana.     

B. LESOTHO  Table 3: Loss of Consumer Surplus by Commodity and Income Group  (Actual Prices 2006‐2008) ‐ Lesotho 

Loss of Consumer Surplus (Rand per month)  

 

Low Income  Middle Income  High  Income Rice  38,192.33 116,782.67 270,947.57 Sorghum  40,307.11 83,065.99 183,325.46 Maize  1,712,284.56 2,610,529.48 4,316,754.84 Beef  12,956.68 30,788.12 67,918.36 Poultry  223,695.06 638,912.93 1,326,651.33 White Sugar  28,357.08 73,306.37 151,033.02 Wheat flour  273,183.34 454,017.26 694,760.00 Total loss of Consumer Surplus  2,328,976.17 4,007,402.82 7,011,390.59 Total loss as % of total spending. 

39.04 35.55 33.76 

 Again, as for Botswana, we see loss of consumer surplus for the poor highest for maize, but unlike in Botswana, it is relatively low for sorghum. But an interesting aspect emerges for Lesotho: that loss of consumer surplus rises with a rise in income, for all commodities. This indicates that all commodities are normal in Lesotho, in particular, that maize and sorghum are not inferior commodities. Nevertheless, loss of consumer surplus as a result of the rise in food prices is high as a proportion of total spending for the poor as compared to the non‐poor.     

C. NAMIBIA  Table 4: Loss of Consumer Surplus by Commodity and Income Group  (Actual Prices 2006‐2008) – Namibia   Loss of consumer surplus (Rand per month)   National  Urban  Rural Rice  51,114,889.42 30,256,732.13 26,779,268.15 Sorghum  4,842,953.87 1,609,014.91 3,426,706.04 Maize  9,858,027.51 3,070,282.38 5,050,719.80 Beef  17,536,840.69 16,862,835.17 5,022,136.30 Poultry  108,663,402.01 104,139,650.71 70,148,764.11 White Sugar  61,432,196.11 49,724,194.86 47,400,172.61 Wheat flour  61,016,360.26 33,448,310.28 71,559,800.92 Total loss in Consumer Surplus  314,464,669.88 239,111,020.44 229,387,567.92 Total loss as % of total spending.  30.03 40.88 48.81 

   

(a) Namibia had no expenditure data for poultry; instead the data was on “meat”. The assumption therefore is that: 

• Meat includes beef as well as poultry.  • The  ratio of poultry  to beef consumption  in South Africa  is similar  to  that  in Namibia. 

Therefore, that ratio is used to separate meat into beef and poultry, for Namibia. 2  

(b) Namibia  also  had  no  disaggregated  expenditure  data  for  Sorghum/Maize/Rice/Bread; instead  the  data was  for  “Cereals  and  Bread”.  Therefore, we  took  the  proportion  of expenditure  on  each  of  these  individual  commodities  in  South  Africa,  to  total expenditure of all the 7 commodities analyzed in this study, to estimate the expenditure in Namibia for each of these commodities.  In summary, the assumption made here is that the propensity to consume each of these food  items  in Namibia  is  similar  to  that  in  South Africa.  This  is done  for  each of  the income  groups  separately;  in  other words,  if  for  example,  bread  takes  10%  of  total consumption for the low income group in South Africa, the assumption is that this is the same in Namibia.    

                                                            2 For example, if beef consumption in South Africa was found to be X Rands, and poultry was Y Rands, and expenditure on Meat in Namibia was Z Rands, then the estimation of Poultry consumption in Namibia was made as =  X/(X+Y).Z.    

D. SOUTH AFRICA  

Table 5: Loss of Consumer Surplus by Commodity and Income Group  (Actual Prices 2006‐2008) – South Africa 

Loss In Consumer Surplus (Rand per month)  

 

Low Income  Middle Income  High  Income Rice  119,741,933.72 152,003,769.76 172,966,686.36Sorghum  9,711,367.79 10,871,165.11 5,043,851.20Maize  1,828,179,202.25 1,812,084,348.10 1,249,340,386.90Beef  230,443,324.28 417,320,857.68 1,289,940,775.72Poultry  661,687,889.50 1,024,884,738.43 1,642,399,848.89White Sugar  23,280,999.35 29,976,592.98 29,710,234.95Bread flour  82,023,118.80 90,092,691.36 41,112,196.39Total loss in Consumer Surplus  2,955,067,835.68 3,537,234,163.43 4,430,513,980.43Total loss as % of total spending.  39.86 39.01 38.83

 As with Botswana, in South Africa loss of consumer surplus is highest for maize. Again, this shows maize as the most popular food item, and consumers are adversely affected the most when its price increases. 

 E. SWAZILAND 

 Table 6: Loss of Consumer Surplus by Commodity and Income Group  (Actual Prices 2006‐2008) ‐ Swaziland 

Loss In Consumer Surplus ( Rand per month)  

 

Low Income  Middle Income  High  Income Rice  1,230,023.84 1,561,426.77 1,776,763.92 Sorghum  99,757.98 111,671.76 52,126.28 Maize  18,779,586.48 18,614,255.47 12,833,586.45 Beef  2,367,180.60 4,286,840.77 13,250,645.41 Poultry  6,797,049.72 10,527,912.99 16,871,207.13 White Sugar  239,149.17 307,928.25 305,192.14 Bread flour  842,565.24 925,458.23 422,316.39 Total loss of Consumer Surplus 

30,355,313.04 36,335,494.24 45,511,837.72 

Total loss as % of total spending. 

39.86 39.01 38.83 

  

Expenditure  data  for  Swaziland  was  not  available.  The  extrapolation made  here,  again  used  South African data. We took the GDP for Swaziland, as a proportion of that of South Africa (which was roughly 1%). That proportion was used to estimate the expenditure for each of the commodities, for each of the income groups in Swaziland.3   The assumption here is that: 

• Swaziland consumption patterns are similar to those of South Africa, such that if in South Africa, the low income group consumed X% of their total income on bread, in Swaziland it would be the same. In other words, again we assume similar average propensity to consume  in Swaziland as in South Africa. 

Because of these assumptions, loss of consumer surplus for Swaziland is seen to be directly proportional to that of South Africa.  Table  7  below  presents  the  total  loss  of  consumer  surplus  for  the  SACU  countries,  for  the  income groups.         Table 7:  Total Loss of Consumer Surplus (Actual Prices 2006‐2008) ‐ SACU  

Total Loss of Consumer Surplus (Rand per month)  

 

Low Income  Middle Income  High  Income Botswana  61,246,789.52 70,230,548.03 18,035,380.38 Lesotho  2,328,976.17 4,007,402.82 7,011,390.59 Namibia  314,464,669.88 239,111,020.44 229,387,567.92 Swaziland  30,355,313.04 36,335,494.24 45,511,837.72 South Africa  2,955,067,835.68 3,537,234,163.43 4,430,513,980.43 

  

4. EFFECT OF PRICE SHOCKS ON THE LOW VERSUS MIDDLE AND HIGH INCOME HOUSEHOLDS IN SACU COUNTRIES 

Having examined the loss of consumer surplus as a result of the actual price increases of food prices, which means a loss of consumer surplus in nominal terms, we attempt in this section to isolate the effect of the shock from that of a normal price increase. This is done by estimating the difference between  the price  that would have been,  in 2008, without  the shock, and  the actual  price, with  the  shock.  The  price  that would  have  been,  that we  can  refer  to  as  the “normal” price  for 2008, was obtained by using  the  average  inflation  rate  for each of  these countries between 2003‐2006, which was lower than the inflation rate for 2008, on the actual price in 2006 and 2007, to get to the “normal 2008 price”. Out of that, we estimate the loss of 

                                                            3 For example, with Swaziland GDP at 1% of that of South Africa, this was used to say if total expenditure on bread was XRands in South Africa, then it will be 1% of that XRands for Swaziland, for that particular income group.  

consumer surplus for the price difference between the “normal” 2008 price and the actual 2008 price. This gives the loss of consumer surplus arising purely from the shock.  

 

As can be see from Table 8 below, there does seem to have been a shock in average consumer prices in 2008, as compared to before and after.   

 

Table 8. 

Consumer Prices (Annual average, percent change)              1997‐

2002  2003  2004  2005  2006  2007  2008  2009  2010

Botswana  7.7  9.2  7  8.6  11.6  7.1  12.6  8.1  5.2

Lesotho  8.4  7.3  5  3.4  6.1  8  10.7  6.6  6.1

Namibia  8.9  7.2  4.1  2.3  5.1  6.7  10.3  9.1  6.3

South Africa 

6.8  5.8  1.4  3.4  4.7  7.1  11.5  6.1  5.6

Swaziland  8  7.4  3.4  4.8  5.3  8.2  13.1  7.9  6.7

SACU  6.9  6  1.8  3.6  5  7.1  11.5  6.3  5.7

SADC  19.8  12.3  6.3  6.8  6.8  8.2  11.6  8.4  6.6

  

Source: IMF, 2009.                 

 The  results of  this  separation of  the effect of  the price  shock on  consumer  surplus are presented by Tables 9 to 13 below. Table 14 gives the summary of loss of consumer surplus, for all commodities taken together for each country.   The  loss of consumer surplus  is expected  to be positive, which means  that  the average  inflation  rate, which  gives  the  “normal  “2008  price,  is  lower  than  the  actual  2008  price.  But  a  negative  loss  of consumer surplus would mean that the actual 2008 prices for the commodities studied here were lower than the “normal” prices, when we use the average inflation rates as presented here to inflate the prices of  those commodities.   The  latter cases are  rare, as can be seen  from  the Tables 9‐13 below. Loss of consumer  surplus  is  found  to  be  negative  for  sugar  in  all  countries  except  in Namibia where  it was positive. This  is because, although actual sugar prices did rise  in 2008, the rise was  less than when we use a price that is adjusted for the average inflation rate. In other words, it means that the actual price increase was  less than the average  inflation over the 2‐year period from 2006‐2008. Wheat  is another commodity  that  showed  a  negative  loss  of  consumer  surplus,  but  only  for  Lesotho,  for  the  same explanation as for the sugar case.    

F. BOTSWANA  

Table 9:  Loss of Consumer Surplus (Actual vs Normal 2008 Prices) ‐ Botswana Loss in CS       

  Low Income   Middle income  High Income  

Rice  2,895,648.04 4,868,984.37 1,330,435.80 

Sorghum meal  5,414,369.70 5,396,950.59 964,291.03 

Maize meal  12,133,076.27 8,162,344.60 1,673,655.31 

Beef, veal  2,182,197.02 4,567,311.11 1,269,102.31 

Chicken  156,178.30  510,310.74  230,276.51 

Sugar  ‐4,193,521.31 ‐2,914,155.31 ‐643,844.24 

Wheat flour  3,336,532.19 3,555,902.45 735,467.16 

Total Loss in CS  21,924,480.22 24,147,648.55 5,559,383.90 

Total loss as % of total spending 

10.39 10.09 8.66 

  What we notice for Botswana is that the loss of consumer surplus is more, in relative terms, for the low income group, as compared to the middle and high income group. In other words, as a proportion of the total spending by that income group, it is highest for the low income group, at 10%.   We note again that the loss of consumer surplus is highest for maize, followed by sorghum, and that it declines for those food items for the higher income groups. This is as we saw when using nominal prices (Table 2 above)  

G. LESOTHO  Table 10:  Loss of Consumer Surplus (Actual vs Normal 2008 Prices) ‐ Lesotho Loss in CS       

  Low Income  Middle Income  High Income 

Rice  1,573.52 4,806.52 11,118.65 

Sorghum  2,166.76 4,465.32 9,854.89 

Maize  674,590.41  1,028,472.83 1,700,676.09 

Beef  7,436.11 17,741.84  39,470.72 

Poultry  119,523.29  342,839.93  718,227.34 

Wheat  ‐173,023.87  ‐446,568.95  ‐921,084.28 

Sugar  87,672.59  144,381.23  215,049.12 

TOTAL  719,938.80 1,096,138.72 1,773,312.54 

Loss as % of total spending  12.07 9.72 8.54 

   A similar situation is found for Lesotho as for Botswana: the loss of consumer surplus is proportionally highest for the low income group, as compared to the middle and high income groups. This means that the poor were more hard‐hit by the price increases, relative to the non‐poor. Again, we see that maize has the highest loss of consumer surplus, and that it rises with a rise in income. Again, it can be argued that maize is not an inferior commodity in Lesotho, unlike in all the other countries of the SACU region.   

H.  NAMIBIA  Table 11:  Loss of Consumer Surplus (Actual vs Normal 2008 Prices) ‐ Namibia Loss in CS       

Food item  Total  Urban  Rural 

Rice  15,770,311.00 9,316,979.44 7,178,984.63 

Sorghum meal  2,767,100.23 832,281.09  1,772,502.31 

Maize  6,587,708.84 1,784,680.44 2,935,860.52 

Beef, veal  7,139,324.62 5,714,385.73 1,690,930.81 

Chicken  61,153,816.42 36,544,592.49 23,991,657.49 

Sugar  35,067,067.18 18,675,892.76 17,701,155.47 

Bread flour  31,758,311.16 8,900,953.35 21,178,914.57 

TOTAL LOSS OF CS  160,243,639.43 81,769,765.31 76,450,005.80 

Loss as % of total spending  15.30 13.98 16.27 

 Again, we see a relatively greater impact of the price increase on the low income group relative to the middle and high income group. Unlike with the other countries in the region, in the case of Namibia we see maize having a relatively lower loss of consumer surplus that the other commodities except sorghum.   

I. SOUTH AFRICA  Table 12:  Loss of Consumer Surplus (Actual vs Normal 2008 Prices) – South Africa Loss in CS       

  Low Income  Middle Income  High Income 

 Rice  68,635,289.84 86,956,137.71 98,395,476.61 

Sorghum   6,237,214.24 6,982,104.61 3,239,459.28 

 Maize  1,368,029,502.28 1,355,985,696.47 934,883,465.24 

Beef and veal   135,887,431.42 247,097,158.21 770,335,400.77 

Poultry   385,912,438.12 600,377,944.77 970,984,305.11 

White sugar  ‐36,597,584.03 ‐47,101,709.15 ‐46,697,731.67 

Bread flour  48,480,329.33 52,683,080.43 23,298,980.06 

TOTAL  1,976,584,621.20 2,302,980,413.04 2,754,439,355.42 

Loss as % of total spending  26.66 25.40 24.14 

  

J. SWAZILAND  Table 13:  Loss of Consumer Surplus (Actual vs Normal 2008 Prices) ‐ Swaziland Loss in CS       

  Low Income  Middle Income  High Income 

Rice  553,505.39  701,421.36  794,226.98 

Sorghum  52,362.51  58,615.99  27,360.84 

Maize  13,448,477.67  13,330,080.47 9,190,415.40 

Beef  1,295,504.52  2,355,469.05 7,341,480.52 

Poultry  3,691,692.08  5,742,637.87 9,285,238.30 

White Sugar  ‐617,935.88  ‐795,069.28  ‐788,403.62 

Bread flour  468,700.91  509,454.92  225,456.24 

TOTAL  18,892,307.19  21,902,610.39 26,075,774.67 

Loss as % of total spending  24.81  23.52 22.25 

  The loss of consumer surplus is, again, highest for maize meal for all the income groups in South Africa as well as Swaziland. .   In summary, we can say that loss of consumer surplus was highest for maize meal, for all income groups, as compared to the other food items. Also that, except for Lesotho, it declined with increase in incomes, which may be interpreted to mean that the price increases hit hardest on the poor in their consumption of maize. With regard to the other commodities, loss of consumer surplus increased with increase in incomes, which is interpreted to mean that these are relatively normal goods, whose consumption increases with increase in incomes. Thus with the other commodities, all income groups are adversely affected by the price increases.     Table 14:  Total Loss of Consumer Surplus (Actual vs Normal 2008 Prices) ‐ SACU  

Total Loss of Consumer Surplus (Rand per month)  

 

Low Income  Middle Income  High  Income 

Botswana  21,924,480.22 24,147,648.55 5,559,383.90 Lesotho  719,938.80 1,096,138.72 1,773,312.54 Namibia  160,243,639.43 81,769,765.31 76,450,005.80 Swaziland  18,892,307.19 21,902,610.39 26,075,774.67 South Africa  1,976,584,621.20 2,302,980,413.04 2,754,439,355.42   Overall, all countries experienced a loss of consumer surplus as a result of the price shocks of 2008, even when we compare the actual 2008 prices with prices that would have prevailed, on average, using the average inflation rates for the respective countries. The loss is highest for maize, the staple food item for the majority of the people in the SAZCU region, especially for the poor.   Because of maize as a prominent  food  item  in  the SACU  region,  the Appendix below  is presented  to show the quantities of maize consumed in each country, by each income group, in 2006 before the price shock, and after the price shock of 2008. Consumption of maize  is taken to  include most of the maize products: Maize, Maize meal, samp, mealie rice and corn flakes. Prevailing market prices were used to estimate from expenditures (HIES Reports) to quantities.   Because of  loss of  volume when processing,  for which  it  is  estimated  that  every  I  kg of maize meal comes from 1.7 kg of maize, for all the maize products, except maize itself, we multiplied the quantity of the product by 1.7, to get to the amount of maize that was used to process that product.    

Table A1: MAIZE QUANTITIES CONSUMED ‐ 2006        

  Low Income  Middle Income  High Income  TOTAL(KGS)  TOTAL (tonnes) 

Botswana  15,098,934.00  10,157,580.78 2,082,770.32 27,339,285.10  27,339.29

Lesotho  865,895.83  1,320,134.89 2,182,966.60 4,368,997.32  4,369.00

Namibia  580,899.66  157,371.90 258,882.17 997,153.74  997.15

South Africa  924,503,310.79  916,364,203.90 631,786,710.29 2,472,654,224.99  2,472,654.22

Swaziland  9,496,765.88  9,413,158.62 6,489,896.15 25,399,820.65  25,399.82

 Table A2: MAIZE QUANTITIES CONSUMED ‐ 2008        

  Low Income  Middle Income  High Income  TOTAL(KGS)  TOTAL (tonnes) 

Botswana  12,455,548.18  8,379,282.73 1,718,137.59 22,552,968.50  22,552.97

Lesotho  616,601.63  940,063.79 1,554,483.48 3,111,148.90  3,111.15

Namibia  500,024.41  135,461.93 222,839.53 858,325.87  858.33

South Africa  658,335,825.35 

652,539,993.59 449,893,278.37 1,760,769,097.31  1,760,769.10

Swaziland  6,762,616.35  6,703,079.89 4,621,434.11 18,087,130.35  18,087.13