Nachhaltige Landwirtschaft und Ökologischer Landbau im Bericht des Weltagrarrates (International Assessment of Agricultural Knowledge, Science and Technology for Development, IAASTD 2008)

Zentrales Ziel des Vorhabens war, wesentliche Aussagen und Ergebnisse des IAASTD Berichtes (International Assessment of Agricultural Knowledge, Science and Technology for Development – Abschluss-Berichte der Plenarversammlung in Johannesburg, April 2008, verfügbar unter: http://www.agassessment.org/index.cfm?Page=IAASTD%20Reports&ItemID=2713) im Hinblick auf nachhaltige Landnutzung und den ökologischen Landbau kompakt und verständlich aufzubereiten und so einen Beitrag zum Wissenstransfer zu leisten. Der weltweite Blickwinkel des Berichts des Weltagrarrates sollte beibehalten werden, jedoch spezifisch für den deutschen Sprachraum nutzbar gemacht werden. Im Rahmen des Projektes waren die Fragestellungen für den Ökolandbau zusammenzufassen und Schlussfolgerungen zu liefern. Zielgruppe sind dabei die interessierte Öffentlichkeit sowie Fachleute in Verbänden, Politik, Wissenschaft und Verwaltung die sich mit der Gestaltung von Politik für eine nachhaltige Landwirtschaft und den ökologischen Landbau auseinandersetzen. Es soll ebenfalls als Grundlage für die Arbeiten des BMELV nutzbar sein

EXPLAINING THE CLIMATE-DEPENDENT DISTRIBUTION OF CROPS IN SPACE –THE EXAMPLE OF CORN AND CORN-COB-MIX IN BADEN-WÜRTTEMBERG

This article analyses the current climate-dependent spatial distribution of corn and corn-cob-mix in Baden-Württemberg using 2007 data at the county and community level. We use OLS and spatial econometric models to estimate the effects of different climate and non-climate variables on the share of grain maize in UAA. Whereas the temperature effect is missed by means of OLS regression, the adequate spatial error model at the county level yields a highly significant positive effect of mean annual temperature. Additionally, it displays a temperature cut-off point after which corn share is less likely to rise due to temperature increase. These effects are supported by a non-spatial multinomial logit model at the community level. The latter further indicates that soil quality also plays a role. The positive effect of annual precipitation remains ambiguous.Spatial distribution of corn, spatial econometrics, multinomial logit, climate change, Agribusiness, Crop Production/Industries,

Die Bestimmungsgründe der deutschen Landpachtpreise in Abhängigkeit vom Flächenstatus

The BÖLN-funded project assesses the current situation of the land rental market in Germany and, thereby, accounts for spatial aspects. We will draw on secondary data from the official German farm census conducted in 2010 to analyse determinants of land rental prices and their potential differences in space. Using spatial econometric methods we aim at analysing information on organic and conventional farms. To fill gaps in knowledge and experience and to ensure the practical relevance of the results, we will additionally perform explorative interviews with organic landlords and conduct a one-day workshop with experts from the organic farming sector. Based on two different empirical approaches, recommendations enhancing the competitiveness of organic farming shall be give

Öko-Pacht - Die Bestimmungsgründe der Landpachtpreise in Deutschland - eine Analyse zur Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit ökologischer und anderer besonders nachhaltiger Landwirtschaft

Das zentrale Ziel des Forschungsprojektes ist es, Empfehlungen für eine Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit des ökologischen Landbaus auf dem Landpachtmarkt zu geben. Dazu werden zunächst die aktuelle Situation auf dem deutschen Landpachtmarkt analysiert und mögliche Hemmnisse für den ökologischen Landbau identifiziert. In der Studie kommen sowohl quantitative als auch qualitative Forschungsansätze zum Einsatz. Der räumlich ökonometrische Ansatz untersucht Daten der Landwirtschaftszählung 2010 und erklärt Pachtpreisunterschiede zwischen konventionellen und ökologischen Betrieben mit betriebswirtschaftlichen, natürlichen und agrarpolitischen Faktoren. Um Wissens- und Erfahrungslücken zu schließen und die Relevanz der Ergebnisse für die Praxis zu sichern, fließt zudem die Expertise von Vertretern des ökologischen Sektors in Form eines Experten-Workshops und mittels explorativer Interviews in die Studie ein. Aus den Ergebnissen der drei Forschungsansätze werden dann Empfehlungen für eine Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit des ökologischen Landbaus auf dem Landpachtmarkt synthetisiert. Viele Herausforderungen am Landpachtmarkt scheinen nicht spezifisch für den Ökolandbau zu sein, was ein nicht erwartetes Ergebnis ist. Im Durchschnitt zahlen Öko-Betriebe niedrigere Pachtpreise als konventionelle Betriebe. Dennoch stehen Öko-Landwirte vor einigen besonderen Herausforderungen am Landpachtmarkt: Die Umstellung von Flächen auf den Ökolandbau bedeutet z.B. eine zusätzliche Investition in den Boden und von Seiten der Verpächter bestehen z.T. Vorbehalte gegenüber der ökologischen Wirtschaftsweise. Um bestehende Hemmnisse überwinden zu können, werden in dieser Studie drei wichtige Bereiche aufgezeigt, in denen Maßnahmen auf Betriebs-, Verbands- und/oder der staatlichen Ebene die aktuelle Situation des Ökolandbaus verbessern könnten: (i) Die gezielte Pflege des sozialen Umfeldes insbesondere des Pächter-Verpächter-Verhältnisses (bspw. mit einem „Jahresbericht“ für Verpächter), (ii) die Entwicklung eines positiven Öko-Images in der Region (etwa durch Informationsschilder am Feldrand) und (iii) die Stärkung der flächenbezogenen Wettbewerbsfähigkeit des Ökolandbaus (z.B. durch angepasste Förderzeiträume der Agrarumweltmaßnahmen)

Die Wertschöpfungskette von Bio-Rübenzucker aus bayerischen Zuckerrüben und Nutzung des bayerischen Bio-Siegels

To foster the production of organic and local food the federal state of Bavaria introduced in 2015 the Bavarian organic label. Even though Bavaria has a comparatively high self-sufficiency in conventional sugar beet sugar there is a lack of organic sugar factories. In this study qualitative interviews have been conducted to analyze the value chain of organic sugar beets from Bavaria and the use of the organic and local label

Spatial econometric methods in agricultural economics : selected case studies in German agriculture

The location of agricultural activities is determined by location factors that are spatially heterogeneous, such as climate and soil; for the spatial distribution of some agricultural specialties, spatial dependence, i.e., beneficial and self-enhancing effects resulting from a concentration of these agricultural activities, might also play a role. Thus, the dimension ?space? might be of importance in analysing agricultural research settings. This cumulative dissertation consists of three articles addressing current research questions on the spatial distribution of agricultural activities and agricultural profitability in Germany. To account for the geographic location of attributes, spatial econometric analysis tools are used. The first article addresses the determinants of the uneven spatial distribution of organic farming in Germany. In addition to traditional location factors, positive agglomeration effects might also influence the spatially heterogeneous concentration of organic agriculture. Conventional farmers might be more likely to convert to organic farming given an easy communication with organic farmers located nearby and a geographically close and strong institutional network. First, a theoretical model explaining the decision of a farmer to convert from conventional to organic agriculture is established. Next, secondary data at the German county level are analysed by using spatial lag models. Data on organic farming refer to the year 2007. The results suggest that agglomeration effects matter in organic agriculture. For the previous analysis, aggregated data at a relatively low spatial resolution are used, which might lead to results that are artificially generated through the process of data aggregation. The second article addresses the question whether results can be confirmed at different spatial levels, assuming that agglomeration effects are important in organic farming. The results of spatial lag models are compared at two measurement scales, the German counties and community associations. Secondary data are also used in this analysis; for the organic sector, 2007 data are considered. The analysis indicates that essential factors determining the decision to convert from conventional to organic farming are sustained at different spatial resolutions. The results at the lower spatial resolution are shown to be not artificially generated through the aggregation process in this case, which strengthens the relevance of the previous study. The third publication assesses the effects of different indicators of soil characteristics on the estimation results of a Ricardian analysis. The study draws on data from the official farm census conducted in 1999 and on weather data from the German National Meteorological Service at the county level for the time period 1961-1990. Additionally, different soil data bases are considered to control for soil quality. The results of spatial error models suggest that rental prices are determined by climate and non-climate factors. Accounting for different methods of measuring soil quality does not influence the results of the analysis. To estimate the effects of changing climatic conditions on future land rents, data from the regional climate model REMO for the time period 2011-2040 are used. The models show that projected climate levels will have an overall positive but spatially heterogeneous effect on the income from agriculture in Germany. The empirical analyses presented illustrate that spatial econometrics can offer appropriate tools for analysing agriculture. In all three cases theoretical considerations and diagnostic tests for spatial dependence suggest using spatial analysis techniques. The use of alternative specifications of the spatial neighbourhood matrix further supports the stability of results. The general approach and methods used could be translated to other issues in agricultural economics such as potential agglomeration effects in hog production or the future impact of climatic factors on the spatial distribution of viticulture. Thus, spatial econometrics might offer an interesting approach to various spatial research questions in agricultural economics, in addition to the applications that were selected for this thesis.Die räumliche Verteilung landwirtschaftlicher Aktivitäten wird durch (räumlich heterogen verteilte) Standortfaktoren wie Klima und Boden bestimmt. Für die räumliche Verteilung einiger landwirtschaftlicher Ausprägungen spielt möglicherweise auch räumliche Abhängigkeit eine Rolle, also positive und sich selbst verstärkende Effekte, die durch eine Konzentration dieser landwirtschaftlichen Aktivitäten entstehen. Dies bedeutet, dass die Dimension ?Raum? in landwirtschaftlichen Forschungsansätzen durchaus von Bedeutung sein kann. Die vorliegende kumulative Dissertation besteht aus drei Artikeln, die aktuelle Fragestellungen hinsichtlich der räumlichen Verteilung landwirtschaftlicher Tätigkeiten und landwirtschaftlicher Profitabilität in Deutschland behandeln. Um die geographische Lage von Merkmalen berücksichtigen zu können werden räumlich ökonometrische Analysewerkzeuge eingesetzt. Der erste Artikel untersucht die Bestimmungsgründe der ungleichen Verteilung des ökologischen Landbaus in Deutschland. Neben klassischen Standortfaktoren beeinflussen möglicherweise auch positive Agglomerationseffekte die räumlich heterogene Konzentration des ökologischen Landbaus. Konventionelle Landwirte stellen ihren Betrieb eventuell eher auf die ökologische Wirtschaftweise um, wenn der Austausch mit benachbarten ökologischen Landwirten vereinfacht und ein nahe gelegenes starkes institutionelles Netzwerk gegeben ist. Zu Beginn wird ein theoretisches Modell entwickelt, dass die Entscheidung eines Landwirtes, von der konventionellen auf die ökologische Wirtschaftsweise umzustellen, abbildet. Anschließend werden Sekundärdaten auf Ebene der deutschen Landkreise unter Verwendung erweiterter autoregressiver Modelle analysiert. Die Daten zum ökologischen Landbau beziehen sich auf das Jahr 2007. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Agglomerationseffekte im ökologischen Landbau von Bedeutung sind. In der ersten Analyse werden aggregierte Daten mit einer relativ geringen räumlichen Auflösung verwendet, sodass die Ergebnisse möglicherweise künstlich durch den Aggregationsprozess generiert sind. Unter der Annahme, dass Agglomerationseffekte im ökologischen Landbau von Bedeutung sind, untersucht der zweite Artikel die Fragestellung, ob Ergebnisse auf verschiedenen räumlichen Ebenen bestätigt werden können. Die Ergebnisse erweiterter autoregressiver Modelle werden auf zwei räumlichen Ebenen verglichen, den deutschen Landkreisen und Gemeindeverbänden. Für die Analyse werden erneut Sekundärdaten verwendet; für den ökologischen Sektor werden Daten aus dem Jahr 2007 berücksichtigt. Die Analyse deutet darauf hin, dass wesentliche Faktoren, die die Umstellungsentscheidung von der konventionellen auf die ökologische Landwirtschaft beeinflussen, auf verschiedenen räumlichen Ebenen erhalten bleiben. Die Ergebnisse für die geringere räumliche Auflösung werden in diesem Fall nicht künstlich durch den Aggregationsprozess erzeugt, was die Aussagekraft der vorangegangenen Studie stärkt. Die dritte Veröffentlichung untersucht die Effekte verschiedener Bodenqualitätsmaße auf die Schätzergebnisse einer Ricardischen Analyse. Es werden Daten der Landwirtschaftszählung 1999 und Daten des Deutschen Wetterdienstes für den Zeitraum 1961-1990 auf Ebene der Landkreise genutzt. Als Maß für die Bodenqualität werden zusätzlich verschiedene Datenquellen berücksichtigen. Die Ergebnisse räumlicher Fehlermodelle deuten darauf hin, dass Pachtpreise durch klimatische und nicht-klimatische Faktoren bestimmt werden. Die Berücksichtigung verschiedener Bodenqualitätsmaße hat keinen Einfluss auf die Ergebnisse der räumlichen Analyse. Um Auswirkungen eines künftigen Klimawandels auf Bodenrenten abschätzen zu können, werden Daten des regionalen Klimamodells REMO für den Zeitraum 2011-2040 genutzt. Die Schätzergebnisse zeigen einen insgesamt positiven aber räumlich heterogenen Einfluss der vorhergesagten Klimawerte auf das landwirtschaftliche Einkommen in Deutschland. Die vorgestellten empirischen Studien zeigen, dass die räumliche Ökonometrie geeignete Analysewerkzeuge für eine Untersuchung der Landwirtschaft bereit hält. In allen drei Fällen deuten theoretische Überlegungen und Diagnosetests auf räumliche Abhängigkeit darauf hin, räumliche Analysetechniken einzusetzen. Ferner bekräftigt die Verwendung alternativer Spezifikationen der räumlichen Nachbarschaftsmatrix die Stabilität der Ergebnisse. Der vorgestellte Ansatz und die angewandten Methoden könnten auch auf andere agrarökonomische Fragestellungen wie mögliche Agglomerationseffekte in der Schweinehaltung oder die künftige Auswirkung klimatischer Faktoren auf die räumliche Verteilung des Weinbaus übertragen werden. Somit könnte die räumliche Ökonometrie nicht nur für die hier ausgewählten Anwendungen sondern auch für vielfältige räumliche Fragestellungen in der Agrarökonomie einen interessanten Ansatz darstellen

Landpacht in Deutschland – Herausforderungen und Empfehlungen für den Ökosektor

This work summarizes the main findings of a workshop conducted at the Universität Hohenheim in February 2014 with the aim to develop and discuss supporting measures for organic farmers who are willing to (continue to) rent agricultural land. Surprisingly, only a few organic-farming specific challenges could be identified in the German land rental market. As supporting measures for organic farmers the participants suggested (i) to adapt (e.g., the time frame of) governmental support such as agri-environmental payments, (ii) to develop a positive image of organic farming at the regional level (e.g., via information at the organic field) and (iii) to systematically improve the relationship between landlord and organic tenant

Nachbarschaftseffekte im ökologischen Landbau - Eine Analyse auf Ebene der Gemeindeverbände in Süddeutschland

Nachbarschaftseffekte (positive Agglomerationseffekte) können ein Grund für eine räumliche Agglomeration ökologischer Landwirtschaft sein, da durch den Austausch mit ökologischen Landwirten und ein starkes institutionelles Netzwerk aufgrund räumlicher Nähe die Wahrscheinlichkeit, dass konventionelle Landwirte ihren Betrieb auf die ökologische Wirtschaftweise umstellen, zunehmen kann. BICHLER et al. (2005) und SCHMIDTNER et al. (2011) kombinierten klassische Standortfaktoren wie Boden und Klima mit dem Konzept der räumlichen Abhängigkeit und fanden, dass Nachbarschaftseffekte die räumliche Verteilung des ökologischen Landbaus auf Ebene der Stadt- und Landkreise in Deutschland beeinflussen könnten. Ziel der hier vorgestellten Studie ist es, zu untersuchen, ob Agglomerationseffekte im ökologischen Landbau auch auf Ebene der Gemeindeverbände, d.h. mit einer höheren räumlichen Auflösung als die der Landkreise, bestätigt werden können. Die Analyse wird für Bayern und Baden-Württemberg durchgeführt, wo sich innerhalb einer vielfältigen Agrarstruktur etwa die Hälfte aller deutschen Öko-Betriebe findet (BLE, 2009).Agribusiness,

Do Different Measurements of Soil Quality Influence the Results of a Ricardian Analysis? – A Case Study on the Effects of Climate Change on German Agriculture

This study assesses the potential impact of future climate change on agricultural land rents in Germany using a Ricardian approach. In addition to including common explanatory variables, we focus on the effects of different indicators of soil characteristics when explaining land rental prices. The analysis is based on data from the official farm census 1999, weather data from the German National Meteorological Service and different soil data-bases at the county level. Different classifications of soil quality do not influence the results of our Ricardian analysis. The results of spatial error models indicate higher land rental prices for locations with more productive soils and higher mean annual temperatures. Also a lower land slope, a smaller share of rented land and (in some cases) less spring precipitation increase land rental prices. To estimate the effects of changing climatic conditions on future land rents, we draw on data from the regional climate model REMO for 2011-2040. Our models show an average land rent increase of 10-17% resulting from the expected changes in temperature and spring precipitation. According to our results future climate change will have an overall positive but spatially heterogeneous impact on the agricultural income in Germany. Mit Hilfe des Ricardischen Ansatzes untersucht diese Studie mögliche Auswirkungen des künftigen Klimawandels auf landwirtschaftliche Bodenrenten in Deutschland. Bei der Erklärung von Landpachtpreisen konzentrieren wir uns neben gängigen unabhängigen Variablen auf die Effekte verschiedener Indikatoren der Bodenqualität. Die Untersuchung basiert auf Daten der Landwirtschaftszählung 1999, Wetterdaten des Deutschen Wetterdienstes und unterschiedlichen Quellen zu Bodendaten auf Landkreisebene. Die Art des verwendeten Bodenqualitätsmaßes beeinflusst die Ergebnisse unserer Ricardischen Analyse nicht. Der Ergebnisse räumlicher Fehlermodelle deuten auf höhere Landpachtpreise in Gebieten mit sehr produktiven Böden und hoher Jahresdurchschnittstemperatur hin. Eine geringere Hangneigung, ein geringerer Anteil an gepachtetem Land und (in einigen Fällen) geringere Frühjahrsniederschläge führen ebenfalls zu höheren Landpachtpreisen. Um die Auswirkungen sich verändernder klimatischer Bedingungen auf künftige Bodenrenten abzuschätzen, nutzen wir Daten des regionalen Klimamodells REMO für den Zeitraum von 2011-2040. Unsere Modelle zeigen, dass die vorhergesagten Temperatur- und Niederschlagswerte einen durchschnittlichen Anstieg der Bodenrenten um etwa 10-17 % bedeuten würden. Entsprechend unserer Ergebnisse wird ein künftiger Klimawandel voraussichtlich einen insgesamt positiven aber räumlich heterogenen Einfluss auf das landwirtschaftliche Einkommen in Deutschland haben