Agrar- und Ernährungspolitik III

Präsentation zum Thema: "Agrar- und Ernährungspolitik III"—  Präsentation transkript:

1 Agrar- und Ernährungspolitik III
Vorlesung 1. April 2009 Modelle der Agrar- und Ernährungswirtschaft Martin Kniepert

2 Ziel dieser Vorlesung Was sind Modelle, was sollen sie leisten
Aussagekraft? Verlässlichkeit? Transparenz? Instrumentalisierbarkeit? Kurz-Vorstellung einzelner Modelle als Beispiele Pipeline-Modell Stilisiertes Modell Optimierungsmodell Ökonometrisches Modell Was sind Produktionsfaktoren: Noch einmal: Die Art und Weise der VWL diese Probleme anzugehen. N.B. Erhöhung des Pro-Kopf-Einkommens: Das impliziert einen Strukturwandel.

3 Joe Walsh, irischer Landwirtschaftsminister, anlässlich der Verhandlungen zur Agenda 2000: “Ireland was the only country that really had a scientific basis to their negotiating stance. (...) Every time a policy option was put out at the negotiating table, we were able to feed that policy option into the computer and come up with results. No other country in the European Union was doing that.” zitiert nach Witzke, Zintl (2000:2).

4 Wozu Statistiken? Wozu Modelle?
Formulierung der Agrarpolitik Formuliert in den Römischen Verträgen für die EU Formuliert im Landwirtschaftsgesetz von 1992 Konkreter formuliert in Regierungs-, aber natürlich auch Oppositionsprogrammen, formuliert durch Verbände etc. Ziele der Agrarpolitik Versorgung der Bevölkerung mit gesunden Nahrungsmitteln (food security) Einkommenssicherung der Landwirte Erhalt der natürlichen Ressourcen Sicherung der Nahrungsmittelsicherheit (food safety) Erhalt der Lebensfähigkeit des ländlichen Raumes. Was sind Produktionsfaktoren: Noch einmal: Die Art und Weise der VWL diese Probleme anzugehen. N.B. Erhöhung des Pro-Kopf-Einkommens: Das impliziert einen Strukturwandel.

5 Erfassung, Auswertung, Planung (Wiederholung aus 1. Vorlesung)
Für Primärstatistiken werden spezielle Erhebungen zu einer Fragestellung durchgeführt Agrarstrukturerhebung (Erhebung der Charakteristika der Einzelbetriebe) Preiserhebung, Ertragsermittlung (t Weizen / ha bspw.) Stichproben aus Einzelbetrieben (freiwillig buchführende Betriebe; dt: INLB, franz: RICA, engl.: FADN) Produktionstechnische Daten (bspw. aus Versuchspflanzungen der BOKU) Erhebungen auf der Vermarktungsebene =>Aufkäufe der Mühlen) Schweinezählung, etc. Wichtige Sekundärstatistiken Schlachtungsstatistik aus: Veterinärmedizinische Untersuchungen Außenhandelsstatistik aus: Zoll- bzw. Mehrwertsteuer Rinderzählung aus: Auswertung der Rinderdatenbank Agrarische Förderung aus: Verwaltungsdaten der AMA, INVEKOS Synthese-Statistiken Land-, forst, oder Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung Versorgungsbilanzen Was sind Produktionsfaktoren: Noch einmal: Die Art und Weise der VWL diese Probleme anzugehen. N.B. Erhöhung des Pro-Kopf-Einkommens: Das impliziert einen Strukturwandel.

6 Modelle - Abstraktion Vom Konkreten zum Abstrakten
Modelleisenbahn, Fahrplanübersicht 1:1 Modell in der Karosserieentwicklung „Modell stehen“ in Malerei oder Bildhauerei Vom Speziellen zum Allgemeingültigen „...immer nach dem selben Schimmel“ (lat. simile) von der spezielle zur allgemeine Relativitätstheorie Einzelbetriebliche Beobachtung – überbetriebliche gültige Beobachtung (Stichprobengröße) Was sind Produktionsfaktoren: Noch einmal: Die Art und Weise der VWL diese Probleme anzugehen. N.B. Erhöhung des Pro-Kopf-Einkommens: Das impliziert einen Strukturwandel.

7 Modelle - Abstraktion Nach Sachs
Reduzierung auf das Wesentliche Notwendig: Neutralsierung aller sonstigen Einflüsse auf die betrachteten Größen Was wesentlich ist, ergibt sich aus der jeweiligen Fragestellung! Die Fragestellung kann mehr oder weniger Komplexität voraussetzen Grundsätzlich ist eine stärkere Vereinfachung für Analysen hilfreicher sein als die Berücksichtigung ein zu großen Zahl von Einflüssen. (=> Partiell oder Allgemein? Siehe unten.) Was sind Produktionsfaktoren: Noch einmal: Die Art und Weise der VWL diese Probleme anzugehen. N.B. Erhöhung des Pro-Kopf-Einkommens: Das impliziert einen Strukturwandel.

8 Vom Konkreten zum Abstrakten

9 Anforderungen an Ag‘Econ Modelle (1) (im eher technischen Sinn)
Prognose von Marktentwicklungen Genauigkeit, Aktualität Politikanalyse- und Planung: Wirkungen und Wirksamkeit von Preisstützungen, Direktzahlungen, Exportstützungen etc. Einschätzung von Wohlfahrtseffekten, Einkommen Einschätzung der Beeinflussung des Marktgeschehens Abschätzung des Finanzierungsbedarf eines Politikmaßnahme ... und weiters betriebsstrukturelle, verteilungspolitische, umweltpolitische, regionale Auswirkungen etc. pp.

10 Anforderungen an Ag‘Econ Modelle (2) (im eher kommunikativen Sinn)
Erläuterung ökonomischer Wechselwirkung im Sinne eines Schulungsmodells Schulung ökonomischer Intuition Modelle zur Politikberatung bedürfen der Akzeptanz durch Entscheidungsträger Aktualität Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse Modelle als Kommunikationsinstrumente für Verhandlungen auf nationaler Ebene für Verhandlungen auf internationaler Ebene Zugänglichkeit Sorgfältige Auswahl bei der Konzipierung eines Modells

11 Wichtige Kennzeichen von Modellen (1)
Endogen (im Modell erklärt) vs. Exogen (vorgegeben) Feste Mengengerüste vs. endogenisierte Mengen; Preise werden vorgegeben (Wifo-EU-Beitrittsmodell von Österreich) Modelle mit endogenen Mengen, aber exogenen Preisen (i.d.R. Modell für die Angebotsseite, Optimierungsmodelle) Modelle mit zusätzlich endogener Preisbildung, aber exogenen Makro-Größen (bspw. FAPRI) Partielle vs. Allgemeine Gleichgewichtsmodelle Für nur angebots- oder nachfrageseitige Modelle stellt sich die Frage nach einem Gleichgewicht nicht Partielle Gleichgewichte beziehen sich auf Angebot und Nachfrage einzelner, möglicherweise wechselseitig verbundener Märkte Allgemeine Gleichgewichtsmodelle berücksichtigen gesamtwirtschaftliche Effekte (Produktion => Faktoreinkommen => Nachfrage => Produktion; nicht notwendig dynamisch- konjunkturell)

12 Wichtige Kennzeichen von Modellen (2)
Komparative Statische vs. dynamische (die Zeit berücksichtigende) Modelle Komparativ Statisch: Unabhängig voneinander bestehende (Gleichgewichts-)Zustände werden einander gegenübergestellt. Oft konsekutiv zur Veranschaulichung mehrjähriger Entwicklungen Dynamisch Rekursiv: Verzögerungseffekte (lags) werden berücksichtigt Dynamische Modelle: Insbesondere Präferenzen und Technologieeinsatz werden endogenisiert und wirken zurück auf Modellergebnisse Stochastische vs. deterministische Modelle Stochastische Modelle beziehen Unsicherheiten (d.h. umgekehrt) Wahrscheinlichkeiten ein. Deterministische Modelle sind eindeutig. Diskussion: Möglichkeiten von Konfidenzintervallen in der Ergebnispräsentation

13 Wichtige Kennzeichen von Modellen (3)
Gehalt an Theorie und Empirie „Stilisierte“ Modelle kommen im Extremfall ganz ohne empirische Daten aus, bieten also eine Art Testversion reiner Theorie Stilisierte Modelle können sukzessive mit Empirie aufgefüttert werden. Optimierungsansätze (oft „Programmierungsmodelle“ genannt) sind wesentlich von betrieblichen Optimierungsrechnungen abgeleitet. Zentral ist die Annahme der Nutzen- bzw. Profit- bzw. (volkswirtschaftlich gesprochen) der Wohlfahrtsmaximierung. Technische Zusammenhänge stellen Restriktionen dar. Ökonometrische Modelle setzen primär auf die Ableitung ökonomischen Verhaltens aus vorliegenden Beobachtungen (Stichproben, Zeitreihen etc.) Theoretische und sachliche Überlegungen können als Restriktionen eingeführt werden. Diskussion: Vom der „ad hoc“ Spezifikation zu gemischten Ansatz. Modelling as „Arts or Science“. Or largely as craft?

14 Modellentwicklung in den vergangenen Jahren
Erste Ag‘Econ-Modelle in den 70er Jahren Bis in die 80er Jahre wenige Modelle, Entwicklungen vor allem in den USA, wenige Modelle in Europa Seit etwa 20 Jahren starke Zunahme der Zahl der Modelle, bedingt durch die erhebliche verbesserten Möglichkeiten Computertechnologie den erhöhten Bedarf an quantitativer Analyse von Agrarpolitik den erhöhten Bedarf an Marktbeobachtung und Analyse durch den Rückzug der Agrarpolitik Jahr 2009: Eine fast unüberschaubare Zahl von Modellen Modelle werden komplexer, detaillierter, erfüllen zunehmend die ursprünglich alternativen Anforderungen

15 Beispiel: Schweinemarkt-Vorschätzung (1)
Motivation: Prognose von Produktionsentwicklung Methode: Pipeline-Modell Träger in AT: Bundesanstalt für Agrarwirtschaft Nutzer der Ergebnisse: Nationale und EU-Einrichtungen, Verbände, Einzelhandel etc. Empirischer Gehalt: Aktuelle Datenlage Schätzung von Parametern aus bisherigen Daten Keine Aussagen über Preise oder Einkommen Rekursiv dynamisch, deterministisch

16 Beispiel: Schweinemarkt-Vorschätzung (2)
Pipeline-Modelle allgemeiner technische Vorgaben (Dauer eines Produktionsprozesses => bspw. Vorschätzung anhand von Beständen von Jungtieren) Auftragseingänge Bedarfsentwicklungen (bspw. Alterstruktur als erklärungsvariable für Spielzeugindustrie und Pensionistenheime) Pipeline-Komponente ist ein wesentlicher Teil für Modelle zu Analyse zyklischer Entwicklungen („Schweinezyklus“, gesamtwirts. Konjunktur etc.)

17 Beispiel: Stilisiertes Modelle ATPSM (1)
Motivation: Bereitstellung quantitativer Grundlagen für internationale Verhandlungen Methode: Partielles Gleichgewichtsmodell Komparativ statisch deterministisch Träger: UNCTAD Differenzierung: Länder und Produkte Zugänglichkeit: Frei

18 Beispiel: Stilisiertes Modelle ATPSM (2)
Empirischer Gehalt: Kalibrierung an Versorgungsbilanzen Elastizitäten aus der Literatur Politik (insbesondere Handelspolitik) durch „Wedges“ erfasst Theoretischer Gehalt: Mikroökonomische Restriktionen für Elastizitäten (entspricht: optimierendem Verhalten => Dualität)

19 Beispiel: PMP-Modell FAMOS (1)
Motivation: Analyse der Produktions- und Strukturentwicklung der AT-Landwirtschaft (ausschließlich angebotsseitig) Politikanalyse und -simulation Methode: Positive Mathematical Programming (vgl. Howitt 1995, in Amer. J. Agr. Econ. 77 (May 1995), Träger: BOKU, INWE (vgl. E. Schmid, 2004, Diskussionspapier) Nachfrager von Ergebnissen: bspw. Bundesministerium, bspw. OOE-LRH Differenzierung: Ressourcen, Produkte, Einzel-Betriebe

20 Beispiel: PMP-Modell FAMOS (2)
Empirischer Gehalt: Kalibriert an einzelbetrieblichen Ressourcen von Auswahljahren, Standard-Deckungsbeiträgen bzw. daraus ableitbarer Standard-Produktion Theoretischer Gehalt: Strikt mikroökonomischer Produktionstheorie Leontief-Technologie, fallende Erträge Dualität Zielfunktion der Deckungsbeitrags-Maximierung

21 Beispiel: AGMEMOD(1) Motivation:
Analyse der Marktentwicklung (Angebot, Nachfrage, Preise, Einkommen) in der EU und darüberhinaus Politikanalyse und -simulation Methode: Ökonometrie, Zeitreihenanalyse Träger: Forschungseinrichtung in den Mitgliedsländern der EU (vgl. AGMEMOD-Partnership) Nachfrager von Ergebnissen: EU-Kommission für ihren Outlook-Report, Ministerien Differenzierung: Länder, Produkte

22 Beispiel: AGMEMOD (2) Empirischer Gehalt: Theoretischer Gehalt:
Versorgungsbilanzen und Preisstatistiken als Datengrundlage Soweit möglich Elastizitäten ökonometrisch geschätzt anhand historischer Daten Soweit – wegen fehlender Daten – nötig : Stilisiert (wie ATPSM s.o.) Theoretischer Gehalt: Überwiegend Ad-hoc-Spezifikationen auf Grundlage mikro-ökonomischer Theorie Teilweise mikroökonomische Restriktionen auf Schätzungen

23 Notorische Probleme für alle Modell
Mangelhafte Datengrundlagen Schwierigkeit einer angemessenen Abbildung von Politikinstrumenten Verlust der Möglichkeit zur einfachen Handhabung bei zunehmender Komplexität zu geringe Ressourcen, um problemlos ein ‚state of the art‘-Modell zu entwickeln zu geringe Ressourcen zur fortgesetzten Wartung von Modellen zu viele, zu wenig transparente Modelle im Sinne der Kommunikation

24 CAP-Reports der EU Kommission
"These projections are not intended to constitute a forecast of what the future will be, but instead a description of what may happen under a specific set of assumptions and circumstances" "The results presented are the final outcome of different approaches (econometric methods, statistical analyses, specific assumptions, expert judgements, etc.)“ (EU-Commission (12/1999), CAP-Reports Prospects for agricultural markets )

25 Zusammenfassend Entscheidend für die Modellkonzeption sind
die Fragestellung die Datenlage Ideal wäre ein Modell 100% empirisch abgestützt 100% theoretisch abgestützt aber: es gibt eine Main-Stream, jedoch nicht nur diese eine. Empirie und Theorie geraten oft in Widerspruch Modellentwicklung muss daher ein integrierter und kontinuierlicher Prozess der Verbesserung der Daten, der ökometrischen Methoden sowie der ökonomischen Theorieentwicklung sein.

26 Zur weiteren Vorgehensweise…
Ausgangspunkt Stilisiertes Modell ATPSM Erläuterung einer mikroökonomischen Struktur eines Modells Überprüfung der Möglichkeiten, eine solches Modell sukzessive empirisch „aufzufüttern“

27 ... ATPSM where: D, S, X, and M denote demand, supply, exports and imports, respectively; ^ denotes relative changes and ∆ absolute changes; Pw denotes world price; tc denotes the domestic consumption tariff and tp denotes the domestic production tariff; ε denotes supply, η demand elasticity, γ the ratio of exports to production; i and j are commodity indexes; and r is a country (or region; eg. EU instead of individual member states) index