Folgenabschätzung einer pflanzlichen Ernährungsumstellung  mit dem Modell CAPRI

Hintergrund und Zielsetzung

Das übergeordnete Ziel von TRIP am Thünen-Institut für Betriebswirtschaft ist es, die Entscheidungsfindung in der Agrar-, Ernährungs-, Klimapolitik zu unterstützen, indem die bisher zur vergleichenden Bewertung der Auswirkungen und Effekte  genutzten Modelle verbessert werden.

Die spezifischen Ziele von TRIP am Thünen-Institut für Betriebswirtschaft sind:

• Konsistente Mengenflüsse aus den verschiedenen Datenquellen von Produktion zu Verzehr herzustellen, die sowohl Lebensmittelverluste und -abfall, als auch die Verarbeitungsprozesse und den internationalen Handel mit verarbeiteten Lebensmitteln einbeziehen.
• Das agrarökonomische Gleichgewichtsmodell CAPRI weiterzuentwickeln, indem die beschriebenen Mengenflüsse an das Modell gekoppelt werden. Somit können die Auswirkungen von untersuchten Szenarien auf Verbraucher*innen besser analysiert werden.
• Auswirkungen von Politiken auf den Nahrungsverzehr in Auswirkungen auf die nachgefragten Mengen von Rohprodukten und dadurch auf die Agrarproduktion zu übersetzen.
• eine Nachfragespezifikation für die verzehrten Endprodukte zu entwickeln und zu schätzen, um nachfrageseitige Szenarien und deren Auswirkungen auf die Produktion direkt modellieren zu können.

Beabsichtige Auswirkungen:

• Verbesserung der Fähigkeit zur Modellierung von Politiken in der Landwirtschaft bezüglich der natürlichen Ressourcen, der Ernährung und des internationalen Handels.
• Verbesserung der Politikgestaltung und Folgenabschätzungen von politischen Maßnahmen, Nachfrageänderungen oder Weltmarktereignissen.
• Stärkung der interdisziplinären Forschung und Zusammenarbeit zwischen Forschungsinstitutionen im Bereich der Ernährung.

Vorgehensweise

Am Thünen-Institut für Betriebswirtschaft arbeitet eine Arbeitsgruppe an TRIP:

• überprüft mögliche Quellen für Daten und organisiert über Kooperationen, Lizenzen und Datennutzungsvereinbarungen benötigte Daten.
• stellt Konsistenz zwischen den verschiedenen Datensätze her, u.a. durch ökonometrische Schätzmodele
• rechnet Probeszenarien zu Änderungen in der Produktion, um die Übersetzung von Rohprodukten in final verzehrte Lebensmittel auf Konsistenz zu testen.
• entwickelt eine Nachfragespezifikation für den Verzehr von Lebensmitteln
  rechnet Probeszenarien zu Änderungen im Nahrungsverzehr, um die Übersetzung des Verzehrs in Rohprodukte zu testen
• differenziert den Nahrungsverzehr nach Personengruppen (z.B. nach Alter, Einkommen), um Politiken oder Szenarien, die unterschiedlich auf verschiedene Gruppen wirken, analysieren zu können.

Daten und Methoden

Vorraussichtlich hauptsächlich eingesetzte Daten:

• Marktbilanzen der FAO/BLE, Preise
• Verzehrsdaten
• Daten zu Zusammensetzung und Mischung von verarbeiteten Lebensmitteln und Gerichten
• Daten zu Im- und Exporten von verarbeiteten Lebensmitteln
• Daten zu Lebensmittelverlusten und -abfällen

Methoden:

• CAPRI-Modell
• Lineare Programmierung
• Ökonometrische Schätzmodelle

Unsere Forschungsfragen

• Welche Auswirkungen haben produktionsseitige Änderungen auf den Verzehr in Deutschland?
• Welche Auswirkungen haben Veränderungen der Nachfrage nach Lebensmitteln auf die Agrarproduktion?
• Welchen Klimaeffekt hat eine Nachfrageverschiebung von tierischen zu pflanzlichen Lebensmitteln bei Betrachtung des gesamten Agrarsektors?

Ergebnisse

Zur Bewertung des Klimaschutzpotenzials von pflanzenbasierten Milchalternativen ist die Analyse der eingesparten Milchproduktion entscheidend. Da Milch überwiegend nicht als Trinkmilch, sondern in verarbeiteten Produkten konsumiert wird, wurden Letztere in Frischmilchäquivalente umgerechnet. Zur Erfassung der Verzehrsmuster sind Studien wie die Nationale Verzehrsstudie II (NVSII) von 2006 zentral, jedoch weisen deren Daten aufgrund von Over- und Underreporting typischerweise Unsicherheiten auf. Die NVSII-Daten wurden in ein selbst entwickeltes Mengenflussmodell integriert, das die Wertschöpfungskette abbildet und Verzehrsdaten mit Marktbilanzdaten, Verarbeitungskoeffizienten, Rezepturen und Abfalldaten verknüpft. So konnten realistische Verzehrmuster von Milchprodukten identifiziert werden (Säule “Verzehr“, Abb. 7): Rund 15 % der Milch werden als Trinkmilch konsumiert, 37 % als Käse, 10 % als Butter und 15 % als Joghurt. Weitere 12 % entfallen auf Milch und Butter in Getreideprodukten (z. B. Kuchen), 11 % auf andere verarbeitete Lebensmittel (z. B. Käse auf Pizza).

Diese Differenzierung ist grundlegend für die Quantifizierung des Substitutionspotenzials pflanzlicher Alternativen. Hierzu wurde eine Datenbank entwickelt, die Alternativen für Milchprodukte erfasst und nach Substitutionsaufwand klassifiziert. Als mit geringem Aufwand substituierbar gelten u. a. Trinkmilch, Joghurt, Milch und Butter in Getreide-produkten sowie Käse in industriell verarbeiteten Lebens-mitteln wie Pizza. Allein durch diese Substitutionen lassen sich 54 % der jährlich in Deutschland verzehrten Milchäquivalente einsparen (Abb. 7: Säule “geringer Aufwand”). Mit mittlerem Aufwand können insgesamt 80 % substituiert werden, etwa beim Verzehr von Butter oder Käse. Da der Eigengeschmack dieser Milchprodukte beim direkten Verzehr stärker ins Gewicht fällt als bei zusammengesetzten Produkten, wird die Substitution als aufwändiger für die Konsumierenden klassifiziert (Säule “mittlerer Aufwand”, Abb. 7). Für die verbliebenen Milchprodukte gibt es kaum überzeugend ähnliche Alternativen mit weiter Marktver-breitung, weswegen die letzten 20 % zur vollständigen Substitution als sehr aufwändig kategorisiert wurden (Säule “hoher Aufwand”, Abb. 7).

Das entwickelte Mengenflussmodell ermöglicht es, die Auswirkungen von Verbesserungen einzelner Alternativprodukte oder Veränderungen in der Konsumierendenakzeptanz auf Markt- und Agrarsektorebene zu simulieren.

Die Integration realistischer Verzehrmuster in ein Mengenflussmodell ermöglicht eine differenzierte Bewertung des Substitutionspotenzials pflanzenbasierter Milchalternativen und damit eine fundierte Abschätzung ihrer Klimaauswirkungen auf Markt- und Agrarsektorebene.

Links und Downloads

doi.org10.3220/253-2025-220