Das Projekt untersucht den Einfluss institutioneller Faktoren auf das Landnutzungsverhaltens von Landwirten. Dabei konzentrieren wir uns auf den Einfluss von Eigentumsrechten und Agrarumweltprogrammen (AUP) auf das Verhalten bezüglich Bodenschutz. Aus ökonomischer Sicht führt Pacht verglichen mit Landbesitz zu ineffizienter Ressourcennutzung und Verringerung der Bodenqualität. Erklärt kann dies durch die sich daraus ergebenden, unterschiedlichen Planungshorizonte werden. Da der Pachtanteile in vielen EU-Ländern sehr hoch ist, erscheint es wichtig, den Einfluss des Landbesitzes auf das Landnutzungsverhalten zu verstehen. AUP können als ein Mittel zur Beseitigung der negativen Effekte unsichere Eigentumsverhältnisse gesehen werden. Institution und ökonomische Überlegungen sind wichtige Einflussfaktoren für die Entscheidungen der Landwirt, aber soziale Normen, Überzeugungen und Werte beeinflussen ebenfalls ihre Motivation und ihr Verhalten. Deshalb wenden wir sowohl ökonomische als auch sozialpsychologische Theorien und Modelle in vier Arbeitspaketen (AP) an. AP1 (Analyse des Einflusses von Eigentumsrechten auf das ) erforscht, ob Landwirte auf gepachtetem Land eher erosionsanfällige Pflanzen anbauen und weniger Fruchtfolge durchführen als auf eigenem Land. Außerdem untersuchen wir den Zusammenhang zwischen den Eigentumsverhältnissen und der Teilnahme an AUP. In AP2 (Ökonomische Effizienz und Umwelteffizienz von landwirtschaftlichen Haushalten) verbinden wir ein Haushaltsproduktionsmodell mit stochastischen Produktionsfunktionen. Wir verwenden diesen neuartigen Ansatz um den Zusammenhang zwischen ökonomischer Effizienz und Umwelteffizienz und ihre Abhängigkeit von Landbesitz und Teilnahme an AUP zu offenbaren. In AP3 (Sozialpsychologische Analyse des Landnutzungsverhaltens der Landwirte) verwenden wir explorative Interviews und eine Befragung von Landwirten, so wie das sozialpsychologische Modell der Mensch-Natur-Beziehungen, um zu verstehen, wie formale und informelle Institutionen die Motivation der Landwirte für die Bodenerhaltung beeinflussen. In WP4 (Konzeptionelles Modell des institutionell geformten Landnutzungsverhaltens und Landbewirtschaftungstypen) verwenden wir die Ergebnisse aus AP1 - AP3, um verschiedene Landbewirtschaftungstypen zu identifizieren. Die wichtigsten Beiträge unserer Forschungsarbeit sind: i.) unser integrative Ansatz der ökonomischen und sozialpsychologischen Modelle kombiniert; ii) die Adaption der Messung von Umwelteffizienz für die Entscheidungssituation landwirtschaftlicher Familienbetriebe; iii.) die erstmalige Anwendung des Modells der Mensch-Natur-Beziehungen im Zusammenhang mit Landnutzungsverhalten von Landwirten; iv.) alles basierend auf der Verwendung zweier außergewöhnlicher Datensätze: ein bundesweiter, mehrjähriger Datensatz auf Flurstück-Ebene und landwirtschaftliche Buchführungsdaten verknüpft mit sozialpsychologischen Umfragedaten.
In diesem Transferprojekt sollen praxisnahe Optionen für die Erhöhung der Artenvielfalt in Agrarlandschaften geprüft werden. Dabei wird der Fortschritt des abgeschlossenen SFB 299 für eine prototypische Anwendung im Naturschutz genutzt. Gemäß der Nachhaltigkeitsstrategie der Bundesregierung gibt der Indikator 'Artenvielfalt' als einer von 21 Schlüsselindikatoren Auskunft über die Qualität und die Nachhaltigkeit der Landnutzung. Dieser Indikator stagniert jedoch seit 10 Jahren bei 74Prozent des für 2015 gesetzten Zielwertes. Ohne neue Impulse ist in der verbleibenden Zeit und darüber hinaus kein Fortschritt zu erwarten. Dieses Projekt setzt einen solchen Impuls: entsprechend der nationalen Strategie zur Biologischen Vielfalt sollen für eine Erhöhung der Artenvielfalt entscheidende Parameter mit Hilfe von Landnutzungsszenarien verändert und ihre Wirkung mit Hilfe moderner Modellierungstechniken und des Teilindikators 'Agrarland' bewertet werden. Die zu verändernden Parameter werden u.a. durch die Einbeziehung von Experten und unter Berücksichtigung der Bodenrente an regionale Gegebenheiten angepasst. In Kooperation mit dem Dachverband Deutscher Avifaunisten (DDA) werden so innovative Verfahren zur räumlich expliziten Analyse und zur Modellierung der Artenvielfalt in die Praxis transferiert. Das Projekt beinhaltet (a) die Anpassung praxistauglicher Modellierungstools zur Erstellung von großräumigen Verbreitungsmodellen und (b) das Aufzeigen von nachhaltigen Nutzungsoptionen mit Hilfe von Landnutzungsszenarien.
Neue Technologien und Betriebsführungssysteme gelten als entscheidend, um die Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz der Landwirtschaft zu steigern. Jedoch sind unsere Datenquellen, die Auskunft darüber geben, welche Technologien in den Betrieben tatsächlich eingesetzt werden sehr begrenzt. Das macht es schwierig zu beurteilen, ob die Technologien tatsächlich die versprochenen Umwelteffekte erzielen können und schränkt unsere Möglichkeiten ein Technologiediffusion zu untersuchen und zu verstehen. Wir argumentieren, dass Satellitendaten und neuartige Deep Learning-Ansätze derzeit ungenutzte Möglichkeiten bieten, um diese Limitationen zu überwinden. Die vorhandene Literatur hat bereits gezeigt, dass anhand von Satellitendaten Technologien auf Feldebene erkannt werden können. Bislang werden diese Datensätze jedoch nicht in vollem Umfang genutzt, um das Adoptionsverhalten oder Diffusionsprozesse zu untersuchen. Die vorhandenen Datenprodukte bieten zwar erhebliches Potential, sind aber in Bezug auf die von ihnen abgedeckten Regionen/Technologien begrenzt. Eine Ausweitung auf andere Regionen/Technologien ist nur begrenzt möglich, da für das Lernen neuer maschineller Lernmodelle oder die Erweiterung bestehender Modelle in der Regel große Mengen an gelabelten Referenzdaten (d. h. Beobachtungen mit bekannten Referenzinformationen) erforderlich sind, an denen es jedoch häufig mangelt. Die Ziele dieses Projekts sind daher zweifach. Erstens wollen wir vorhandene Datenprodukte aus Satellitendaten nutzen, um Diffusionsprozesse zu untersuchen, insbesondere die Dynamik der Adoption (“Disadoption”) und räumlich Peer-Effekte. Hier können wir einen bestehenden Datensatz für bodenschonender Bodenbearbeitung in den USA nutzen, der aus Satellitendaten abgeleitet wurde. Zweitens zielen wir darauf ab, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten für Deep Learning-Ansätze deutlich zu reduzieren. Dazu wollen wir neuartige Lernverfahren entwickeln und insbesondere untersuchen, ob die Einbeziehung von agronomischen Domänenwissen dazu beitragen kann, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten zu reduzieren. Wir vergleichen die entwickelten Ansätze mit den vorhandenen US-Daten und wenden sie an um neue Datenprodukte für andere Regionen (Deutschland) und Technologien (bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz) zu erstellen. Der Daten werden öffentlich zugänglich gemacht. Wir nutzen sie um die Diffusionsdynamiken von bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz in Deutschland abzuleiten, was einen wichtige Betrag für die aktuelle politische Debatte über diese Technologien liefern kann.
In einem ersten Schritt wenden wir die Holt und Laury Lotterie an, um die Risikoeinstellung indonesischer Landwirte zu quantifizieren. Wir analysieren, ob sich die Risikoeinstellung indonesischer Landwirte seit der Messung im Jahr 2012 verändert hat. Außerdem wird ein Experiment zur Messung der Zeitpräferenz designt. In einem zweiten Schritt entwickeln wir ein Unternehmensplanspiel für die ex-ante Analyse der ISPO- und RSPO-Zertifizierung. Wir analysieren, inwiefern die Implementierung einer Zertifizierung z.B. die Ölpalmanbaufläche, Managementpraktiken und Externalitäten verändert.
The rational calculus of farmers assumed in many agricultural economic models is unrealistic and non-predictive of their actual decision making. Understanding structural change in agriculture can thus be improved via a realistic modeling of the decision making by agricultural entrepreneurs. Specifically, slow disinvestment (i.e., postponing farm exit), persistence of market structures (i.e., failure to reallocate land plots towards higher efficiency), and more generally characterizing the decision making of farmers are crucial for a better understanding of structural change and policy advice. We apply economic experiments to better understand such disinvestment choices, land markets with economies of scale and private opportunity costs, different auction and bargaining forms to improve allocation efficiency of land markets, and to generally characterize the decision making of farmers.
The impacts of climate change pose one of the main challenges for agriculture in Central Europe. In particular, an increase of extreme and compound extreme climate events is expected to strongly impact economic revenues and the provision of ecosystem services by agroecosystems. A highly relevant, still open question is how grassland farming systems can cope best with these climate risks to adapt to climate change. A prominently discussed economic instrument to relieve income risks is the formal insurance, but natural and social insurances are newly under discussion as well. Natural insurances include specific grassland management practises such as maintaining species-rich grasslands. Social insurances, in our terminology, comprise all forms of societal support for farmers’ climate risk management. This includes in particular arrangements of community-supported agriculture that reduce income risks for farmers, or payments for ecosystem services if their design takes risk into account. Formal, natural and social insurances may be substitutes or complements, and affect farmer behaviour in different ways. Thus, policy support for any of the three forms of insurance will have effects on the others, which need to be understood. InsuranceGrass takes an innovative interdisciplinary view and assesses formal, natural and social insurances: on how to cope best with impacts of climate extremes on grasslands, integrating social and natural sciences perspectives and feedbacks between them. Based on this holistic analysis, InsuranceGrass will provide recommendations for policy and insurance design to ensure effective risk-coping of farmers and to enhance sustainable grassland farming, considering economic, environmental and social aspects. Impacts of extreme and compound extreme events on the provision of ecosystem services (e.g. magnitude and quality of yield, climate regulation via carbon sequestration, plant diversity) by permanent grasslands in Germany and Switzerland are quantified based on long-term observations and field experiments. Cutting-edge model-based approaches will be based on behavioural theories and empirically calibrated. With the help of social-ecological modelling, InsuranceGrass explicitly incorporates feedbacks between farmers’ and households’ decision, grassland management options, and ecosystem service provision in a dynamic manner. The contributions of different insurance types are developed, discussed and evaluated jointly with different groups of stakeholders (i.e., farmers, insurance companies, public administration). A scientifically sound and holistic assessment of the role of formal, natural, and social insurances for the sustainability of grassland farming under extreme events requires both disciplinary excellence and seamless interdisciplinary collaboration. InsuranceGrass brings together four groups from Zürich and Leipzig, with unique disciplinary expertise and a track record of successful collaboration.
Das Forschungsprojekt „Das agrarpolitische Trilemma in Staaten der ehemaligen Sowjetunion“ zielt darauf ab, das makroökonomische Politiktrilemma auf den Bereich der Agrarpolitik anzuwenden und die Rolle von Politiken für die Agrarentwicklung zu bewerten. Es enthält einen theoretischen und einen empirischen Teil. Potenzielle Zielkonflikte werden aus einem theoretischen Blickwinkel bewertet. Je nachdem, inwieweit die Prioritäten der Agrarpolitiken auf der Stimulierung der heimischen Produktion, der Integration in internationale Märkte oder nichtwirtschaftlichen Zielen liegt, können Staaten räumlich abgebildet werden. Bei drei miteinander konfligierenden Zielen ergibt sich die Darstellung in Form eines Dreiecks. Die theoretischen Ansätze zur Modellierung des Wachstums des Agrarsektors werden systematisiert und die Rolle der Agrarpolitik für das Wachstum aus einer komparativ-statischen Perspektive analysiert. Die empirische Projektkomponente umfasst eine Analyse der Entwicklung der Agrarpolitik in den Nachfolgestaaten der Sowjetunion und die Quantifizierung ihrer Rolle für das landwirtschaftliche Wachstum. In diesem Projekt werden verschiedene Indizes entwickelt bzw. angepasst, die eine Quantifizierung der Agrarpolitik der Länder ermöglichen. Statistische und ökonometrische Methoden werden angewendet, um erstens die Beziehungen zwischen Zielen zu testen und zweitens den Beitrag politischer Maßnahmen zum Wachstum abzuschätzen. Schließlich werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um das landwirtschaftliche Wachstum unter verschiedenen Politik-Szenarien vorherzusagen. Das Projekt wird die Ergebnisse in mehreren begutachteten Publikationen veröffentlichen und die generierten Daten einem breiteren Publikum über Repositorien zugänglich machen.
Die Arbeiten aus dem vorhergehenden Zeitraum wurden fortgefuehrt. Wiederum erwies sich die Rollhacke mit zusaetzlichen Hackscharen wegen ihrer geringen Verstopfungsneigung und hohen Flaechenleistung auch fuer Rueben als gut geeignet. Der Vorauflaufeinsatz von Striegeln brachte gute Ergebnisse. Der Einsatz einer modifizierten Hacke brachte selbst bei Getreide (12 cm Reihenabstand) in Marokko so gute Erfolge, dass mechanische Verfahren auch kostenmaessig gut mit chemischen Verfahren konkurrieren koennen. Die Technikwirkungsanalyse einer in Entwicklung befindlichen selektiven, sensorgesteuerten Reihenhackmaschine erwies sich beim Maiseinsatz pflanzenbaulich-oekonomisch der Feldspritze ebenbuertig, oekologische jedoch deutlich ueberlegen.
Das hier beantragte Projekt widmet sich der gesellschaftlichen Dimension von Stickstoff. Reaktiver Stickstoff, der in der Lage ist, Verbindung mit anderen Elementen einzugehen, ist eine unverzichtbare Grundlage für pflanzlichen und tierischen Stoffwechsel - und damit auch der Landwirtschaft und der Welternährung. Gemessen an der Gesamtmenge des Stickstoffs auf der Erde, des häufigsten Elements in der Atmosphäre, ist die Menge an reaktivem Stickstoff extrem limitiert. Zugleich stellt reaktiver Stickstoff aber auch ein erhebliches ökologisches Problem dar. Auf Äckern und in Ställen reagiert er zu Stickoxiden wie Lachgas, einem bedeutenden Treiber der Klimaerwärmung. Er gelangt über Oberflächengewässer und Kanalisationen ins Trinkwasser, wo er in Form von Nitrit eine Bedrohung für die menschliche Gesundheit darstellt. Stromabwärts sammelt er sich schließlich in Senken wie Seen und Meeren. Dort führt seine übermäßige Verfügbarkeit zur Eutrophierung, massenhaftem Algenwachstum und damit zur Zerstörung von aquatischen, vor allem küstennahen Ökosystemen. Die fortschreitende Zunahme von reaktivem Stickstoff in Gewässern und auf ökologisch sensiblen Magerflächen gilt als eines der drängendsten Umweltprobleme unserer Zeit: Die ökologisch verkraftbare Menge an reaktivem Stickstoff weltweit gilt als längst überschritten. Seit einiger Zeit haben es sich Industrienationen daher nicht mehr allein zur Aufgabe gemacht, die Verfügbarkeit von reaktivem Stickstoff zu erhöhen, um für Ernährungssicherheit zu sorgen. Sie versuchen heute zugleich auch, sie umgekehrt wieder einzudämmen, um Schäden für Mensch und Umwelt zu minimieren. Dabei werden verschiedene Akteurinnen, Akteure und Instanzen mit in die Pflicht genommen: kommunale Wasserwerke, landwirtschaftliche Betriebe, staatliche Messstellen und Umweltbehörden. Ihnen wird aufgetragen, sinnvoll mit Stickstoff zu wirtschaften, um seine negativen Auswirkungen auf Mensch und Natur zu minimieren. Dabei agieren die in der Stickstoffwirtschaft Involvierten auf Basis unterschiedlicher Interessen, Anreize, Wissensbestände und Handlungsspielräume, was die Stickstofffrage zu einem klassischen Untersuchungsfall für sozialwissenschaftliche Analyse macht. Trotz der gesellschaftlichen Bedeutung von Stickstoff und der Tragweite der mit ihm verbundenen Probleme hat es in Deutschland in den vergangenen 30 Jahren nur wenig Forschung aus Soziologie oder anderen Sozialwissenschaften zu seiner sozialen Zirkulation gegeben. Das hier vorgestellte Projekt möchte dies beheben. Auf Basis einer empirischen Untersuchung der zeitgenössischen Stickstoffwirtschaft und -regulierung soll es eine Übersicht über den Stand der Debatten und Probleme liefern, einen soziologischen Zugriff auf Stickstoff und seine Rolle in modernen Gesellschaften erarbeiten sowie einen Beitrag zur Umweltsoziologie im Allgemeinen leisten.
Ziel des Projektes ist es, am Beispiel von Bewässerungslandwirtschaft in kleinen Einzugsgebieten Usbekistans den Wasser-Energie-Ernährungsnexus (Water-Energy-Food nexus, WEF) besser zu verstehen, und Optionen für seine nachhaltige Bewirtschaftung zu entwickeln. Nachhaltige Bewirtschaftung bedeutet in diesem Fall sowohl die Bereitstellung von Wasser für Kraftwerke und die Feldbewässerung (Level 1), als auch für Minimierung der Bodenversalzung, so dass die Böden langfristig für die Ernährungsproduktion und weitere Ökosystemleistungen erhalten bleiben (Level 2). Am Beispiel von Fallstudien in drei Wassereinzugsgebieten wird aufbauend auf hydrologischen, landwirtschaftlichen und institutionenökonomischen Kontextanalysen ein analytischer Rahmen mit Indikatoren entwickelt und für partizipative, ex-ante Nachhaltigkeitsbewertungen von Szenarien des WEF Nexus Managements genutzt. Das Projekt ist in vier Arbeitspakete gegliedert: (1) Analyse von 28 Einzugsgebieten bezüglich hydrologischer, agronomischer und sozio-ökonomischer Parameter und Auswahl von drei Fallstudiengebieten, (2) detaillierte Kontextanalyse in den drei Fallstudiengebieten mittels Stakeholderkonsultationen, Dokumentenanalyse und ergänzender Satellitendatenauswertung zur Ermittlung der wesentlichen Faktoren für ein nachhaltiges WEF Management und zur Entwicklung eines analytischen Rahmens mit Indikatoren für die Nachhaltigkeitsbewertung; (3) Entwicklung von Management Szenarien und Durchführung von partizipativen Nachhaltigkeitsbewertungen in Workshops mit Stakeholdern, die mittels des analytischen Rahmens ausgewählt wurden; (4) Synthese und Validierung der Ergebnisse aus den drei Fallstudien und Ableitung von übertragbaren Determinanten für das nachhaltiges Management des WEF-Nexus für Einzugsgebiete in Usbekistan. Der Ansatz kombiniert theoretische Konzepte aus der Institutionenökonomie (z.B. Collective Action, Polycentric Governance, Mental Models) mit wissenschaftlich etablierten Methoden der Kontextanalyse (fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis fsQCA) und der Nachhaltigkeitsbewertung (Framework of Participatory Impact Assessment FoPIA), um die wesentlichen Nachhaltigkeitsaspekte und die damit verbundenen Konflikte für den WEF Nexus am Beispiel der Bewässerungslandwirtschaft in Usbekistan besser zu verstehen. Usbekistan hat die UN-Agenda 2030 unterzeichnet und sich damit zur Umsetzung der 17 Nachhaltigkeitsziele verpflichtet. Das vorgeschlagene Forschungsprojekt möchte in einem integrierten Ansatz die wissenschaftliche Grundlage dafür verbessern.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 276 |
| Kommune | 1 |
| Land | 13 |
| Wissenschaft | 99 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 276 |
| Text | 7 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 7 |
| Offen | 276 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 263 |
| Englisch | 125 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 1 |
| Dokument | 3 |
| Keine | 161 |
| Unbekannt | 3 |
| Webseite | 120 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 202 |
| Lebewesen und Lebensräume | 279 |
| Luft | 146 |
| Mensch und Umwelt | 283 |
| Wasser | 117 |
| Weitere | 280 |