Zu den wichtigsten Vorhaben der Digital Agenda for Europe (DAE) gehört die Etablierung eines gemeinsamen methodischen Standards zur Erfassung der Energieintensität und der CO2-Emissionen, die bei Herstellung, Transport oder Verkauf von IKT Produkten, Netzwerken oder Dienstleistungen anfallen. Die Industrie der Informations- und Kommunikationstechnologie soll diesen methodischen Rahmen zugleich leicht übernehmen und anwenden können. Um diese Ziele zu erreichen, wurde eine Reihe von Pilotprojekten durchgeführt. Dieser Bericht, den Ecofys gemeinsam mit Quantis und Bio Intelligence Service für die Europäische Kommission erstellte, präsentiert die Ergebnisse aus den Projekten. Die Ergebnisse der Testläufe geben: - den Normorganisationen (SDOs) und der Industrie Rückmeldung, welche nächsten Schritte erforderlich sind, um die Kompatibilität der Methoden sicherzustellen. - den IKT Unternehmen die Sicherheit, dass die Methoden zuverlässig und kosteneffizient sind und sich sowohl im Unternehmen selbst als auch entlang der Lieferkette problemlos einsetzen lassen. - der Europäischen Kommission Aufschluss darüber, auf welche Weise sie ihre Ziele zukünftig am besten umsetzen kann.
Das Projekt soll Vorschläge für eine Energiekennzeichnung in Europa sammeln, entwerfen und bewerten und so eine Diskussionsgrundlage für politische Entscheidungsträger*innen schaffen. Aus welcher Energiequelle die eingesetzte Energie stammt, ist neben der Transparenz für Haushaltskunden über die Umweltwirkung ihres Energiekonsums unter anderem für den Emissionsbericht von Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen relevant. Eine standardisierte und verpflichtende Energiekennzeichnung gibt es in Europa bisher im Bereich Strom. Eine standardisierte Kennzeichnung für die Energieträger Gas, H2, Wärme und Kälte gibt es bislang nicht. Die hier entwickelten Konzepte einer Energiekennzeichnung sollen sowohl zwischen den Mitgliedsstaaten als auch zwischen Energieträgern einheitlich sein.
Es soll ein Analyserahmen entwickelt werden, mit dem sich der Nutzen von Energiekennzeichnung für verschiedene gesellschaftliche Gruppen sowie gesamtgesellschaftlich identifizieren lässt. Die aktuelle Stromkennzeichnung in Europa, in diesem Projekt entwickelte Konzepte sowie Konzepte für Energiekennzeichnung aus der Literatur sollen mit dem Analyserahmen bewertet werden.
Deviant behaviour on various levels of the food supply chain may cause food risks. It entails irregular technological procedures which cause (increased probabilities of) adverse outcomes for buyers and consumers. Besides technological hazards and hitherto unknown health threats, moral hazard and malpractice in food businesses represent an additional source of risk which can be termed 'behavioural food risk'. From a regulatory perspective, adverse outcomes associated with deviance represent negative externalities that are caused by the breaking of rules designed to prevent them. From a rational choice perspective, the probability of malpractice increases with the benefits for its authors. It decreases with the probability of detection and resulting losses. It also decreases with bonds to social norms that protect producers from yielding to economic temptations. The design of mechanisms that reduce behavioural risks and prevent malpractice requires an understanding of why food businesses obey or do not obey the rules. This project aims to contribute to a better understanding of malpractice on the restaurant/retail level through comparative case studies and statistical analyses of food inspection and survey data. Accounting for the complexity of economic behaviour, we will not only look at economic incentives but consider all relevant behavioural determinants, including social context factors.
Dairy farming across Germany displays diverse production systems. Factor endowment, management, technology adoption as well as competitive dynamics in the local or regional land, agribusiness and dairy processing sectors contribute to this differentiation on farm level. These differences impact on the ability of dairy farms and regional dairy production systems to successfully respond to pressures arising from future market and policy changes. The overall objective of the research activities of which this project is a part of, is to develop a thorough understanding of the processes that govern the spatial dynamics of dairy farm development in different regions in Germany. The central hypothesis of this research project is that management system and technological choices differ systematically across local production and market conditions. The empirical approach will focus on the estimation of farm specific nonparametric cost functions for dairy farms located in across Germany differentiated by time and location. A spatially differentiated data base with information on input use, resource availability, as well as local market conditions for land and output markets will be compiled. The nonparametric approach is specifically suited to disclose a more accurate representation of dairy production system heterogeneity across locations and time compared to parametric concepts as it provides the necessary flexibility to accommodate non-linearities relevant for a wide domain of explanatory variables. The methodology employed goes beyond the state of the art of the literature as it combines kernel density estimation with a Bayesian sampling approach to provide theory consistent parameters for each farm in the data sample.The specific methodological hypothesis is that the nonparametric approach is superior to current parametric techniques and this hypothesis is tested using statistical model evaluation. Regarding the farm management and technological choices, we hypothesize that land suitability for feed production determines the farm intensity of dairy production and thus management and technological choices. With respect to the ability of farms to successfully respond to market pressures we hypothesize that farms at the upper and lower tail of the intensity distribution both can generate positive returns from dairy production. These last two hypotheses will be tested using the estimated spatially differentiated farm specific costs and marginal costs.The expected outcomes are of relevance for the agricultural sector and the food supply chain economy as a whole as fundamental market structure changes in the dairy sector are ongoing due to the abolition of the quota regulation in the years 2014/2015. Thus, exact knowledge about differences and development of dairy cost heterogeneity of farms within and between regions are an important factor for the actors involved in the market as well as the political support of this process.