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.
Over the last three decades, real energy prices have increased relatively to real prices for agricultural products. Consequently, bioenergy as a share in total energy demand has increased worldwide and is expected to further increase. The potential supply of biomass for energy production has an impact on the future energy balance and demand for energy from biomass has an impact on agricultural markets. This interrelationship has often been analyzed based on either energy system models assuming a given biomass supply, or on agricultural sector models assuming a given biomass demand for energy. Alternatively, some studies address these market interdependencies based on general equilibrium models with a very stylized representation of the energy sector.The objective of this subproject is to analyze ex-ante the interdependence between the energy and the agricultural sector in the EU under energy as well as to analyze agricultural policy scenarios based on the combined use of two well-established partial models: the Integrated Markal Efom System (TIMES) PanEU Model, which is a bottom up dynamic energy system model and the European Simulation Model (ESIM), which is a partial equilibrium comparative static agricultural sector model.The work program includes the identification and creation of interfaces and exchange variables for both models, the conceptualization of the regional dimension of bioenergy markets, the further development of both models, as well as scenario development and analysis. Close interrelations exist with subproject 6: the interface with FARMIS allows addressing regional and farm specific effects of energy policy scenarios; and with subproject 8: the inclusion of agriculture in EU climate policy will have effects on the potential of the agricultural sector to supply biomass for energy, which will be taken into account.
Die Auswirkungen der Transformation auf verschiedenen Stufen der Wertschöpfungskette für Kautschuk-und Palmöl in der Provinz Jambi werden in diesem SP analysiert. Hierzu wird auf der gemeinsamen Basis der repräsentativen Haushaltsbefragung Effizienz und Produktivität von Kleinbauern untersucht. Eine Interview basierte Befragung von Händlern wird durchgeführt, um Einblicke in das Funktionieren des lokalen Vermarktungskette zu gewinnen. Für die Analyse der Anbindung an die globalen Märkte für Palmöl und Kautschuk werden sekundäre Daten über Preise und Handelsströme verwendet werden, um das Ausmaß der Integration der Märkte und die Auswirkungen bestimmter Politikmaßnahmen auf die Handelskosten sowie die Marktfunktion abzuschätzen. Umweltindikatoren von anderen SPs werden genutzt, um ökologische Effizienz und Aspekte der Nachhaltigkeit in der Wertschöpfungskette zu beurteilen.
Vor dem Hintergrund von Klimaschutz und steigenden Energiepreisen gewinnt die Energieeinsparung in Mietwohngebäuden immer mehr an Bedeutung. Da ein Fehlen von energetischen Differenzierungsmerkmalen im Mietspiegel einerseits den Markt nicht ausreichend abbildet und andererseits als Hemmnis für Investitionen in energetische Modernisierung wirken kann, sollen in dem Projekt Handlungsempfehlungen zur verstärkten Nutzung von energetischen Differenzierungsmerkmalen in Mietspiegeln erarbeitet werden. Ausgangslage: Das Thema Energieeinsparung in Gebäuden gerät zunehmend in den Fokus der Politik. In Mietwohngebäuden besteht das Dilemma, dass für die Investitionen in energetische Modernisierungen die Vermieter aufkommen müssen, den Nutzen aber die Mieter in Form von geringen Nebenkosten haben. Wird die Vergleichsmiete im Mietspiegel nicht von der energetischen Gebäudequalität beeinflusst, besteht für den Vermieter nach einer energetischen Modernisierung lediglich die Möglichkeit einer Mieterhöhung nach Paragraph 559 BGB um 11Prozent der Modernisierungskosten pro Jahr. Unter gewissen Rahmenbedingungen wird die Refinanzierung der energetischen Modernisierung hierüber nicht erreicht. Da ein Fehlen von energetischen Differenzierungsmerkmalen im Mietspiegel einerseits den Markt nicht ausreichend abbildet und andererseits als Hemmnis für Investitionen wirkt, wird in zahlreichen Städten das Thema diskutiert bzw. wurden bereits in einer Reihe von Städten energetische Differenzierungsmerkmale bei der Mietspiegelerstellung berücksichtigt wie zum Beispiel im Darmstädter Mietspiegel. Zielsetzung: Ziel des Forschungsprojektes ist es, Handlungsempfehlungen für Kommunalverwaltungen, Verbände und Politik zur verstärkten Nutzung von energetischen Differenzierungsmerkmalen in Mietspiegeln zu geben. Dabei werden verschiedene Verfahren mit unterschiedlichem Differenzierungsniveau betrachtet und diskutiert.
Das geplante Vorhaben ist die vierte Phase eines längerfristig ausgerichteten, von der DFG geförderten Forschungskonzeptes zur Untersuchung der Änderungsdynamik von Einstellungen und Verhalten in der Verbraucherpopulation. Untersuchungsgegenstand ist die Nachfrage nach Ökoprodukten, da dieser Teilmarkt in einem besonderen Maße durch eine Veränderung der Verbrauchereinstellung geprägt ist. In der für 1999 geplanten Untersuchung soll eine weitere Verbraucherbefragung unter Verwendung des im wesentlichen gleichen Testinstrumentarium erfolgen. Damit stünde ein in Deutschland einmaliges Datenmaterial für vier Erhebungszeitpunkte (1984, 1989, 1994, 1999) zur Verfügung, auf dessen Grundlage nicht nur die Methodik der kombinierten Längs- und Querschnittsanalyse weiter verbessert, sondern auch empirisch fundierte Prognosen vorgenommen werden sollen.