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Kostenstrukturen der Rindermast

Projekt

Die Tierkategorie und die Futterkosten haben den größten Einfluss auf die Kostenstruktur (c) Thünen-Institut/Claus Deblitz
Die Tierkategorie und die Futterkosten haben den größten Einfluss auf die Kostenstruktur (© Thünen-Institut/Claus Deblitz)

Abschätzung nationaler Kostenstrukturen in der Rindermast

Gibt es eine Möglichkeit, die nationale Kostenstruktur in der Rindermast abzuschätzen? Die Produktionskosten in der Rindermast werden von mehreren Faktoren bestimmt. Diese können in den Ländern unterschiedlich starken Einfluss haben. Jedoch ist es bis jetzt schwierig länderübergreifend einheitliche Daten zu finden um diese Kosten vergleichen zu können. Dennoch sind solche Daten notwendig als Basis für z.B. Marktmodelle der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD).

Hintergrund und Zielsetzung

Um Handelsmodelle zu betreiben, müssen wir die Kostenstrukturen kennen. So können wir außerdem abschätzen, welchen Einfluss veränderte Preisverhältnisse auf einzelne Länder und Produktionsverfahren haben.  Ziel unseres Projektes im agri benchmark Beef and Sheep Netzwerk ist es, einen Ansatz zu entwickeln, mit dem wir nationale Kostenstrukturen in der Rindermast für ausgewählte Länder schätzen können. Hierfür leiten wir die Kostenstrukturen auf Basis von Betrieben ab, die typisch für ein Land sind.

Vorgehensweise

Wir untersuchen, ob sich aus Daten von agri benchmark nationale Kostenstrukturen ableiten lassen. Dazu haben wir einen explorativen Ansatz gewählt. Ergebnisse typischer Betriebe werden für die ausgewählten Länder (Australien, Brasilien, Deutschland und die USA) verallgemeinert. Grundsätzlich sind die Daten von agri benchmark eine zuverlässige Quelle, um nationale Kostenstrukturen auf der Basis von produktspezifischen Daten zu Produktionssystemen abschätzen zu können. Alle wichtigen Inputfaktoren seien es direkte Betriebsmittel, Maschinen, Arbeitskräfte und Gebäude - sind in physischen und monetären Größen erfasst. Jedoch umfassen die vorhandenen Daten der typischen Betriebe die Mehrheit der Produktion und der Produktionssysteme einer bestimmten Region in einem Land. Länder bestehen jedoch aus verschiedenen Produktionsregionen, die Zahl der typischen Betriebe spiegelt diese Diversität nicht unbedingt wider. Aus diesem Grund können Daten von agri benchmark normalerweise nicht ohne Anpassung genutzt werden, um nationale Durchschnittswerte darzustellen. Um diese abbilden zu können, setzen wir die existierenden Daten in Relation mit Regionen, die durch die typischen Betriebe von agri benchmark nicht abgedeckt werden.

Daten und Methoden

Wir verwenden Daten aus folgenden Quellen:

1. Für alle Länder: Daten zu Betriebs- und Produktionssystemen von agri benchmark.

2. Für Australien: Australisches Forschungsinstitut für Landwirtschaft, Ressourcenökonomie und Wissenschaft (ABARES), Australisches Ministerium für Landwirtschaft, Fischerei und Forsten (DAFF).

3. Für Brasilien: Brasilianisches Institut für Geographie und Statistik (IBGE), Studienzentrum für angewandte Wirtschaftswissenschaften  (CEPEA - ESALQ/USP).

4. Für Deutschland: Statistisches Bundesamt (DESTATIS).

5. Für die USA: Zentrum für nationale landwirtschaftliche Statistiken (NASS)/ Feedlot Budget, Daten der Abteilung für Landwirtschaft (USDA) aus Iowa, Nebraska und Kansas State Universität.


Alle Betriebe sind einem der vier folgenden Produktionssysteme zugeordnet: Weidehaltung, Silagesystem, Feedlotsystem und Cut & Carry-System. Kriterien für diese Klassifizierung sind der Trockenmasseanteil und der Umfang des zugekauften Futters sowie die Stallungsform. Herkunft und Alter der Tiere, die gemästet werden sollen, haben großen Einfluss auf den Anteil der Tierzukäufe an den Gesamtkosten. Wir untersuchen unterschiedliche Kombinationen von Produktionssystemen und Tierabstammung. Jede dieser Kombinationen lässt sich durch die bestimmte Zusammensetzung der Kosten charakterisieren. Die wichtigsten Kostenkomponenten  für alle Betriebe sind die Kosten für den Tierzukauf und die Kosten für Futtermittel.

Ergebnisse

Auf der Basis von Daten typischer Betriebe des agri benchmark-Netzwerkes, Sekundärstatistiken und Einschätzungen von Experten leiten wir nationale Kostenstrukturen für die Rindermast in Australien, Brasilien, Deutschland und den USA ab. Folgende Schlussfolgerungen lassen sich ziehen:

1. Grundsätzlich erscheint es möglich, agri benchmark-Daten als Basis für nationale Kostenstrukturen zu verwenden.

2. Den verfügbaren Betriebsdaten, die nicht aus agri benchmark stammen, fehlen Eigenschaften, die für eine produktbezogene Kostenrechnung und für das Einspeisen in Handelsmodelle erforderlich sind.

3. Bestehenden Datensätze, die nicht von agri benchmark stammen, weisen keine globale Ausdehnung auf, sie sind weder harmonisiert noch durch einheitliche Erhebungs-, Berechnungs- und Darstellungsmethoden gekennzeichnet.

Die Quellen zu harmonisieren, ist zeitraubender und fehleranfälliger als eine eigene Datenbasis zu aufzubauen. Als Konsequenz daraus etablierten sich im Laufe der Zeit die internationalen Netzwerke „Netzwerk europäischer Milchviehhalter“ (EDF), „International Farm Comparison Network“ (IFCN) und agri benchmark. Als solide Basis für die Abschätzung nationaler Kostenstrukturen können wir agri benchmark verwenden. In den meisten Ländern erforderte dies allerdings, die Datenbasis bis zu dem Punkt auszuweiten, der es erlaubt, eine ausreichende Anzahl betrieblicher Situationen abzubilden, die sich in Kostenunterschieden niederschlagen, die für internationale Handelsmodelle benötigt werden. Diese unterschiedlichen Situationen umfassen Produktionssysteme, Betriebsgrößen und möglicherweise regionale Preisunterschiede. Es kann weiterhin erwartet werden, dass der Ansatz von agri benchmark diese Informationen im Vergleich zu alternativen Berechnungsmethoden am kostengünstigsten bereitstellen kann.

Thünen-Ansprechpartner


Beteiligte Thünen-Partner


Beteiligte externe Thünen-Partner


Zeitraum

10.2010 - 4.2011

Weitere Projektdaten

Projekttyp:
Projektstatus: abgeschlossen

Publikationen zum Projekt

Anzahl der Datensätze: 1

  1. Deblitz C (2012) Costs of production for beef and national cost share structures. Braunschweig: Johann Heinrich von Thünen-Institut, 43 p, Working Paper agri benchmark Beef Sheep Network 2012/3
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