The agricultural sector has experienced substantial structural changes in the past and faces continuing adjustments in the future. The implications of structural change are not only relevant for the sector itself but have broader social, economic and environmental consequences for a region. An understanding of this process is required in order to assess how (agricultural-) policy affects or, if a specific social outcome is desired, can influence this development. A common approach to gain understanding of the process is to model structural change as a Markov process. One problem in the analysis of structural change in the EU is that farm level (micro) data is rarely available such that inference about behaviour of individual farms has to be derived from aggregated (macro) data. Recently, the generalized cross entropy estimator gained popularity in this context since it allows considering prior information such that the often underdetermined 'macro data' Markov models can be estimated. However, the way prior information is considered is also the greatest drawback of the approach. Therefore, the project aims to develop a Bayesian framework as an alternative estimator that allows to consider prior information in a more efficient and transparent way. The project will further provide an evaluation of the statistical properties of the estimator as well as an exemplifying application analyzing the effects of single farm payments on agricultural structural change in the EU.
Teil der Statistik "Verkehr und Umwelt"
Erläuterung
Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL)
beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt,
Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu
einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und
Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz,
Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das
international vereinbarte System of Environmental-Economic
Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte,
Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden
wichtige statistische Informationen zur Umwelt und
Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische
Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und
Nachhaltigkeitszielen geliefert.
Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der
Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und
wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet:
1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der
Bundesländer vor.
2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger
Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen
Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die
Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der
Länder) ausgewiesen.
Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier:
https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden
Mit dem Dashboard der UGRdL unter
https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie
ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den
Bundesländern vergleichen.
Mit der Status- und Trendanalyse unter
https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse
bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive
und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von
Umweltindikatoren.
Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im
Statistikportal des Bundes und der Länder unter
https://www.statistikportal.de/de/ugrdl.
Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
Die Schaffung bio-regionaler Wertschöpfungsketten und Netzwerke zielt neben der Stärkung des ökologischen Landbaus u.a. auf eine positive Entwicklung des Bio-Lebensmittelmarkts, Umweltschutz und die Stärkung der regionalen Wirtschaft ab. Trotz dieser breiten Zielstellung wurden Erfolgs- und Zielgrößen bio-regionaler Wertschöpfungsketten bislang zu eindimensional untersucht. Es fehlt beispielsweise eine systematische Erforschung von Erfolgsparametern in unterschiedlichen Phasen der Netzwerkentwicklung. Ebenso sind Erfolgsfaktoren zur Entwicklung bio-regionaler Wertschöpfungsnetzwerke bisher nur anhand ausgewählter Fallstudien analysiert worden. Das Projekt adressiert diese Lücke: Dazu werden bio-regionale Wertschöpfungsketten und Ökomodellregionen untersucht, die heterogene Rahmenbedingungen und produkt- und prozessbezogen verschiedene Schwerpunkte aufweisen sowie unterschiedlich stark entwickelt sind. Somit können übergreifende Erfolgsfaktoren und Hemmnisse destilliert und praxisorientierte Handlungsempfehlungen für Betriebe, Netzwerke und Politik abgeleitet werden.