Dieses Projekt untersucht verschiedene Politikmaßnahmen und deren Einfluss auf individuelle Umweltpräferenzen und nachhaltige Landnutzungsentscheidungen. Zum einen verwenden wir ökonomische Feldexperimente um verschiedene monetäre Anreizsysteme hinsichtlich ihrer Umwelt- und ökonomischen Verteilungseffekte zu untersuchen. Zum anderen evaluieren wir die Auswirkungen von Umweltbildungsmaßnahmen auf Umweltpräferenzen und Landnutzungsentscheidungen mit Hilfe von randomisierten kontrollierten Versuchen. Ein wichtiger Schwerpunkt liegt dabei auf der Messung von Umweltpräferenzen und der Bewertung von ökologischen Dienstleistungen.
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.
Agrarian structures are considered to be an important factor for the competitiveness of farming. Therefore, on the one hand, agricultural economists have been concerned for a long time with describing, analyzing and modeling structural change in agriculture. On the other hand, high political attention is devoted to the competitiveness of agricultural production and the income situation of farms; however, to adequately forecast structural change in agriculture in general and to analyze the effects of different political schemes in particular, a fundamental understanding of farm-level structural change, i.e., investment and disinvestment decisions of farmers, is necessary. In this subproject we develop a model in which uncertainty, dynamics and irreversibility inherent in many decision-making situations, together with the bounded rationality of decision-makers, can be taken into account. Another important issue deals with competition, i.e., interactions between different agents. The model will be developed using results from the first project phase. Finally, the results could be an important preliminary work for an improved assessment of the effects of different political schemes. Besides the methodical objective of this subproject, the improved investment and disinvestment model will be applied exemplarily to the dairy sector which shows a high (and further increasing) intensity of competition.
Ökosystemleistungen werden als die Beträge definiert, die Menschen aus der Natur beziehen, Versorgungs-, Kulturelle-, sowie Regulierungsleistungen. Wir konnten in früheren Untersuchungen zeigen, dass die meisten Ökosystemdienstleistungen durch eine Kombination von natürlichem und anthropogenem (d.h. Human-, Sozial-, Technologie- und Finanzkapital) Kapital koproduziert werden. Das Verständnis der relativen Bedeutung des Natur- und Human-Kapitals für die Bereitstellung von Ökosystemleistungen stellt eine der wichtigsten Herausforderungen in der Forschung zu Ökosystemleistungen, um die nachhaltige und distributiv faire Bereitstellung von Leistungen der Natur sichern zu können. In dem beantragten Projekt soll untersucht werden, wie sich die zunehmende Intensivierung des Landmanagements und die Substitution von Naturkapital durch menschliches, soziales, technologisches oder finanzielles Kapital auf (i) die nachhaltige Bereitstellung verschiedener Ökosystemleistungen, (ii) die Verteilung dieser Leistungen auf verschiedene Interessengruppen und über räumliche Skalen hinweg in Bezug auf Nutzung und Nachfrage sowie (iii) die Governance von Ökosystemleistungen und die proportionale Anteile von Human- und Naturkapital für die Leistungsbereitstellung auswirkt.ESuDis ist in drei Work Packages (WPs) unterteilt. WP1 widmet sich der Organisation und Koordination des Projekts (Tasks 1.1-1.3) und der Synthese der Ergebnisse (Task 1.4). WP2 untersucht die Zusammenhänge zwischen der zunehmenden Substitution von Naturkapital bei der Bereitstellung von Ökosystemleistungen (Task 2.1) und bei der Nutzung und Nachfrage durch verschiedene Interessengruppen (Task 2.2), um deren Auswirkungen auf die Verteilung von Ökosystemleistungen auf verschiedenen räumliche Skalen zu verstehen (Task 2.3). WP3 zielt darauf ab, aufzuzeigen, wie sich verschiedene Governance-Regime von Ökosystemleistungen auf die Kapital-Koproduktion auswirken (Task 3.1), wie die Beziehungen zwischen den Stakeholdern den Fluss von Ökosystemleistungen ermöglichen (Task 3.2), und wie sich die Konfiguration der Governance von Ökosystemleistungen auf verschiedenen räumlichen Skalen auf die (un-)faire Verteilung der Leistungen unter den Nutzern auswirkt (Task 3.3). Unser interdisziplinäres Forschungsprojekt wird dazu beitragen, den neuen Rahmen der Biodiversitäts-Exploratorien in die Praxis umzusetzen, der um zusätzliche Treiber für die Auswirkungen der Landnutzung auf die Biodiversität und die Ökosystemleistungen und deren Folgen für das sozial-ökologische System erweitert wurde. Auf diese Weise wird unser Forschungsprojekt den Biodiversitäts-Exploratorien einen neuen Aspekt verleihen, indem wir durch Auswertung vorhandener biophysikalischer Daten zusammen mit Sozialerhebungen, statistische Modellierung und sozialen Netzwerk Analysen um die Interaktion von Natur- und anthropogenes Kapital in sozial-ökologischen System für die langfristige Bereitstellung von Ökosystemleistungen erforschen zu verstehen.
Die Dynamik auf landwirtschaftlichen Bodenmärkten veränderte sich in Deutschland substanziell in den vergangenen zehn Jahren, in denen sowohl die Pacht- als auch die Kaufpreise für Ackerland massiv angestiegen sind. Dieser Preisanstieg wirkte sich auf die landwirtschaftliche Bodennutzung aus und führte unter anderem zu einer Zunahme des Anteils größerer Betriebe, zu größeren Flurstücken und zu einer geringeren Heterogenität der Agrarproduktion. Diese Strukturveränderungen in der Landwirtschaft hatten auch erhebliche Auswirkungen auf Umweltindikatoren sowohl auf landwirtschaftlichen Flächen als auch auf deren Umgebung, beispielsweise durch veränderte Landschaftsstrukturen und durch Beeinflussung der Habitatzusammensetzung. In diesem Teilprojekt soll ein besseres Verständnis generiert werden, wie die beobachteten Veränderungen auf dem landwirtschaftlichen Bodenmarkt auf die landwirtschaftliche Anbaustruktur, Eigentumsverhältnisse, Betriebsgrößen und Schlaggrößen sowie auf Vogelbiodiversität auswirken. Vogelbiodiversität ist ideal, um die Umweltauswirkungen der Landwirtschaft zu approximieren, da Vögel als Stellvertreterarten für andere Taxa dienen. Zudem sind aus wissenschaftlicher Bürgerbeteiligung konsistente Raumzeitdaten für Vogelbiodiversität für ganz Deutschland erhältlich. Wir werden die Verbindungen zwischen diesen Variablen mit Hilfe räumlich und zeitlich expliziter Analysen sowohl retrospektiv als auch prospektiv untersuchen. Die datengetriebene Herangehensweise bedient sich räumlicher statistischer Analysen und Verfahren des maschinellen Lernens, um Muster und Prozesse in zwei landwirtschaftlich bedeutenden Regionen Deutschlands (Brandenburg und Niedersachen) und in der Tschechischen Republik herauszufiltern. Die retrospektiven Ergebnisse werden zusammen mit Akteurswissen dazu dienen Zukunftsszenarien zu entwickeln, um alternative Entwicklungen der Landmärkte vorherzusehen und deren Folgen auf Betriebsstrukturen, Landnutzung und Vogelbiodiversität abzuschätzen. Das Teilprojekt, angesiedelt in der Schnittstelle zwischen Geographie, Agrarökonomie und Geoinformationswissenschaften, wird detaillierte und flächendeckende Einsichten in Bezug auf die indirekten Auswirkungen der Veränderungen auf Bodenmärkten für die Forschergruppe liefern. Dieses Wissen kann wertvolle Argumente für staatliche Bodenmarktinterventionen liefern und auch deren räumliche Planung unterstützen. Solches Wissen ist bedeutend, weil die Umweltauswirkungen des anhaltenden landwirtschaftlichen Strukturwandels gesellschaftlich eine hohe Bedeutung haben und dadurch auch viel Aufmerksamkeit in Wissenschaft, Politik und Medien bekommen.
In jüngster Zeit wird in der polit-ökonomischen Literatur verstärkt auf die Bedeutung politischer Institutionen für die Ausgestaltung der Wirtschaftspolitik hingewiesen. Insbesondere wenn sich Politikergebnisse nach normativen Kriterien ordnen lassen, kann eine ökonomisch fundierte Vergleichende Regierungslehre zu einer verbesserten Auswahl an politischen Institutionen und somit zu einer Erhöhung der gesellschaftlichen Wohlfahrt beitragen. Daher setzt sich dieses Projekt zur Aufgabe, die Wirkungen verschiedener Wahl- und Regierungssysteme auf die Agrarpolitik zu untersuchen. Die Agrarpolitik als endogene Größe bietet sich an, da im internationalen Vergleich Politiken zu beobachten sind, die nicht allein aufgrund ökonomischer und demographischer Länderunterschiede zu erklären sind. Es soll ein fundiertes theoretisches Modell der agrarpolitischen Entscheidung abgeleitet werden, das sowohl die separaten Effekte des Wahl- und Regierungssystems als auch entsprechende Interaktionseffekte abbildet. Das Modell soll anhand eines internationalen Zeitreihen- Länderquerschnittsdatensatzes auch empirisch validiert werden. Bestehende ökonometrische Probleme bei der Verwendung von Zeitreihen-Querschnittsdaten wie auch hinsichtlich der Endogenität von politischen Institutionen sollen dabei durch innovative Schätzverfahren gelöst werden.
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.
Von der Digitalisierung in der Landwirtschaft werden sich viele Vorteile für den landwirtschaftlichen Sektor versprochen. Dazu gehören unter anderem die Erhöhung der Produktivität, der Lebensmittelqualität, des Tierwohls sowie des Einkommens der landwirtschaftlichen Betriebe bei gleichzeitiger Reduzierung negativer Externalitäten der landwirtschaftlichen Produktion durch den Einsatz digitaler Technologien. Dennoch sind die Nutzungsraten in der Landwirtschaft zum Teil deutlich geringer als erwartet, was, trotz der Vorteile, auch auf Barrieren bei der Verwendung der digitalen Technologien hindeutet. Die Fragen, welche Faktoren die Einführung digitaler Technologien in der Landwirtschaft beeinflussen sowie die Kosten und nutzerfreundliche Handhabung der Technologien gehören daher zu den vorrangigsten Handlungs- und Forschungsfeldern aus Sicht der Praxis und Wissenschaft. Deshalb sollen im Rahmen des Projektes folgende Forschungsfragen beantwortet werden: Was ist der aktuelle Stand der Diffusion und Verbreitung von Anwendungen der PAT bzw. digitaler Lösungen für die Landwirtschaft in Deutschland? Wie bewerten die Landwirte*innen die Reifegrade von Anwendungen der PAT bzw. digitaler Lösungen für die Landwirtschaft anhand eines entwickelten Reifegradbewertungsrahmen? Welche latenten Faktoren beeinflussen im Rahmen eines integrierten UTAUT-TTF Modell die Nutzungsabsicht für eine Pflanzenschutz-App? Welche Faktoren beeinflussen die konkrete Zahlungsbereitschaft in Euro für eine Pflanzenschutz-App? Wie hoch ist die Zahlungsbereitschaft für eine Drohnen-Serviceleistung zur Düngemittelkartierung? Welche Faktoren beeinflussen die Zahlungsbereitschaft für einen Drohnen-Serviceleistung zur Düngemittelkartierung? Die Beantwortung der Forschungsfragen ist somit nicht nur für das finanzielle Wohlergehen der Landwirte*innen von Relevanz, sondern hat auch eine gesellschaftliche und politische Bedeutung, da sie zur Erleichterung der Diffusion digitaler Technologien und der damit einhergehenden externen Vorteile beitragen kann. Die Ergebnisse sind dementsprechend für politische Entscheidungsträger*innen sowie Berater*innen von landwirtschaftlichen Betrieben aber auch für Entwickler*innen und Anbieter*innen von digitalen Lösungen in der Landwirtschaft von Bedeutung. Durch die methodisch innovativen Ansätze sind die Ergebnisse auch für Wissenschaftler*innen von Interesse.
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 Präzisionslandwirtschaft und die damit verbundenen digitalen Technologien bergen viele Potenziale für eine nachhaltige Transformation des Agrarsektors und bilden die Grundlage für ressourcenschonende Produktivitätssteigerungen im Sinne der „sustainable intensification.“ Digitale Technologien aus anderen Sektoren finden somit zunehmend Anwendung in der Pflanzenproduktion. In der Konsequenz lässt sich ein Zusammenwachsen, d. h. eine Konvergenz, zwischen der digitalen Ökonomie und dem Agrarsektor beobachten. Diese Konvergenz führt zu einer Transformation hin zu einer Präzisionslandwirtschaft, die als komplexes Phänomen mit zahlreichen Wechselwirkungen zu beschreiben ist. Um dieser Komplexität gerecht zu werden, ist ein holistischer Ansatz zur Erfassung der Zusammenhänge erforderlich. Das Ziel dieses Forschungsprojektes ist daher die Untersuchung der grundlegenden strukturellen Veränderungen, die durch das Aufkommen autonomer, datengesteuerter Technologien ausgelöst werden, sowie der Folgen und Chancen für die beteiligten Akteure. Dies erfolgt im Rahmen einer Mehrebenenanalyse auf Ökosystem, Organisations- und Individualebene. Die vorliegende Untersuchung wird die Konvergenz ehemals getrennter Ökosysteme (WP1), die Auswirkungen auf die Identität von etablierten Unternehmen im Bereich der Landmaschinentechnik (WP2) sowie die kognitiven Mechanismen von Managern bei der Erkennung unternehmerischer Chancen in dem Konvergenzfeld Präzisionslandwirtschaft (WP3) analysieren. Die hier angestrebte Mehrebenenanalyse wird das Verständnis der Transformation von Agrarproduktionssystemen vertiefen, die zunehmend von physischen Produkten zu digitalen Produkt-Service-Systemen übergehen. Die Integration der Ergebnisse aller drei Untersuchungsebenen dient der Erweiterung der Forschung zu Ökosystemen und Konvergenz sowie der Beantwortung der entscheidenden Frage, welche Akteure in dem sich wandelnden und zunehmend komplexen Ökosystem der Landwirtschaft eine dominante oder einflussreiche Rolle einnehmen werden.
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| Förderprogramm | 105 |
| License | Count |
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