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Ökologischer Betrieb
© BLE, Bonn/Thomas Stephan
Ökologischer Betrieb
Institut für

BW Betriebswirtschaft

Projekt

Modellgestützte Analysen des landwirtschaftlichen Strukturwandels


Federführendes Institut BW Institut für Betriebswirtschaft

Projektbild: Modellgestützte Analysen des landwirtschaftlichen Strukturwandels
© 2011 FADNTOOL
Projektbild: Modellgestützte Analysen des landwirtschaftlichen Strukturwandels

FADNTOOL Integration von ökonometrischen und mathematischen Programmierungsmodellen in ein verbessertes Politik- und Marktabschätzungswerkzeug basierend auf FADN

Im Jahr 2013 belief sich der EU-Agrarhaushalt auf 57 Milliarden Euro. Die meisten der Zahlungen an Landwirte sind mit bestimmten Auflagen verbunden, mit denen ein Beitrag zum Umwelt- und Klimaschutz geleistet werden soll. Wer Gelder effizient einsetzen will, sollte die Folgen unterschiedlicher Politikmaßnahmen abschätzen. Hierzu können ökonomische Modelle einen wichtigen Beitrag leisten. Projektziel ist es, unsere Modelle so weiterzuentwickeln, dass sich negative wie positive Folgen auf die Umwelt, das Einkommen der Landwirte und die Landnutzung bzw. Betriebsstruktur besser abschätzen lassen.

Hintergrund und Zielsetzung

Die Entwicklung von Agrarmärkten ist zum Beispiel wegen schwankender Preise und Erträge schwer vorherzusehen. Projektziel ist es, existierende ökonomische Modelle zusammenzuführen, um damit künftig eine genauere Abschätzung von Politikfolgen und Änderungen auf den Agrarmärkten zu ermöglichen. Die Modelle sollen auf einzelbetrieblicher, regionaler oder nationaler Ebene die landwirtschaftliche Produktion abbilden und Auswirkungen von Unsicherheiten bzw. Risiken berücksichtigen. Das Methodenspektrum beruht auf ökonometrischen und mathematischen Programmierungsmodellen. Wir wollen sie durch empirische Anwendung validieren. Im Team des Thünen-Instituts für Ländliche Räume arbeiten wir daran, ein verbessertes Prognoseinstrument verfügbar zu machen, das auf Daten des Informationsnetzes Landwirtschaftlicher Buchführungen (Farm Accountancy Data Network, FADN), auch EU-Testbetriebsnetz genannt, basiert. Wir nutzen dazu unsere Erfahrungen mit dem EU-weiten Common Agricultural Regionalized Impact (CAPRI)-Betriebsgruppenmodell.

Vorgehensweise

Im ersten Schritt haben wir die FADN-Daten aufgearbeitet und zugleich ein Anwendungsprogramm für die EU-Kommission entwickelt, mit dem die FADN-Daten in all ihren Facetten ausgewertet werden können.

Im zweiten Schritt erarbeiteten wir neue Methoden im Bereich der ökonometrischen und mathematischen Modelle. Dieser Schritt beinhaltete die Entwicklung von Modellen zur Analyse des landwirtschaftlichen Strukturwandels. Sie sind aus der Verbraucherforschung abgeleitet, basieren auf dem Konzept der Attraktivität von Handlungsoptionen und  des abgeschätzten Einflusses von Ertrags- und Preisschwankungen.

Daten und Methoden

Datengrundlage ist das EU-Testbetriebsnetz. Als Methoden wenden wir mathematische und ökonometrische Programmierungsmodelle an.

Unsere Forschungsfragen

  • Was treibt den landwirtschaftlichen Strukturwandel an?
  • Haben Politikmaßnahmen Einfluss auf den Strukturwandel und wenn ja, wie stark?
  • Wie reagieren Landwirte, wenn das Ertrags- bzw. Preisrisiko steigt?
  • Welche Betriebsstrukturen sind zukünftig wettbewerbsfähig?

Ergebnisse

Mit dem von uns entwickelten Anwendungsprogramm können die dem Projekt zugrunde liegenden FADN-Daten in Tabellen oder Abbildungen auf betrieblicher und regionaler Ebene angesehen und für weitere Analysen in mathematischen oder ökonometrischen Modellen aufbereitet werden. Mit dem Anwendungsprogramm werden u.a. Umfänge sowie Produktionswerte und deren Änderungen in der Pflanzen- und Tierproduktion analysiert, ebenso die Kosten auf Betriebsebene sowie Subventionen und Einkommen. Auch Angebot, Ertrag und Preise der unterschiedlichen landwirtschaftlichen Güter lassen sich darstellen. Im Projektbericht Neuenfeldt & Gocht (2012) haben wir das Anwendungstool und die Art und Weise der Datenaufbereitung dargelegt.

Den landwirtschaftlichen Strukturwandel haben wir mithilfe eines ökonometrischen Modells analysiert. Diese Analyse beruhte auf den Ergebnissen einer früheren Studie auf Betriebsebene; wir haben ihn nun auf regionaler Ebene in Deutschland angewendet. Es zeigte sich, dass die historische Struktur in der Landwirtschaft sehr stark den zukünftigen Strukturwandel bestimmt. Der umfassende Bericht findet sich in Neuenfeldt et al. (2014).

Beteiligte externe Thünen-Partner

Zeitraum

4.2011 - 3.2014

Weitere Projektdaten

Projektstatus: abgeschlossen

Publikationen zum Projekt

  1. 0

    Neuenfeldt S, Gocht A, Heckelei T, Mittenzwei K, Ciaian P (2021) Using aggregated farm location information to predict regional structural change of farm specialisation, size and exit/entry in Norway agriculture. Agriculture 11(7):643, DOI:10.3390/agriculture11070643

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063770.pdf

  2. 1

    Neuenfeldt S, Gocht A (2014) A handbook on the use of FADN database in programming models. Braunschweig: Johann Heinrich von Thünen-Institut, 75 p, Thünen Working Paper 35, DOI:10.3220/WP_35_2014

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn054328.pdf

  3. 2

    Jansson T, Heckelei T, Gocht A, Basnet SK, Zhang Y, Neuenfeldt S (2014) Analysing impacts of changing price variability with estinated farm risk-programming models : paper prepared for presentation at the EAAE 2014 Congress "Agri-Food and Rural Innovations for Healthier Societies" ; August 26 to 29, 2014, Ljubljana, Slovenia [online]. Ljubljana: EAAE, 13 p, zu finden in <http://purl.umn.edu/182665> [zitiert am 22.09.2014]

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn053871.pdf

  4. 3

    Neuenfeldt S, Röder N, Gocht A, Espinosa M, Gomez y Paloma S (2014) Using market share and multiplicative competitive interaction models to explain structural change in the German agricultural sector : poster paper prepared for presentation at the EAAE 2014 Congress "Agri-Food and Rural Innovations for Healthier Societies" ; August 26 to 29, 2014, Ljubljana, Slovenia [online]. Ljubljana: EAAE, 6 p, zu finden in < http://purl.umn.edu/182955> [zitiert am 22.09.2014]

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn053870.pdf

  5. 4

    Neuenfeldt S, Gocht A (2013) Integrated software tool for processing accountancy data information at EU level - an application of CGIG. In: Clasen M, Kersebaum KC, Meyer-Aurich A, Theuvsen B (eds) Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft : Referate der 33. GIL-Jahrestagung 20.-21. Februar 2013 in Potsdam. Bonn: Köllen

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