Berechnung der Ansätze für Beschäftigungsanreize auf Basis des europäischen InformationsNetzes Landwirtschaftlicher Buchführungen (INLB)

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Maike Hella Wetzel
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1 Berechnung der Ansätze für Beschäftigungsanreize auf Basis des europäischen InformationsNetzes Landwirtschaftlicher Buchführungen (INLB) Diskussion erster Ergebnisse Dipl.-Ing. Michael Wohlgemuth Strategien für Beschäftigungsanreize in der GAP Regionalworkshop Prag 09. und 10. Mai 2011

2 Gliederung 1 Vorüberlegungen zur Methodik der Betriebsauswahl 2 3 4

3 Problemstellung Alle Berechnungen setzen Betriebsdaten voraus. Bisherige Berechnungen basieren auf eigener Betriebserhebung (82 Betriebe). Probleme: 1 Betriebe bilden nur kleinen Teil der Betriebsstruktur ab Betriebe eher klein sehr viele Ökobetriebe wenig ostdeutsche Betriebe und die eher klein 2 Methodische Probleme Unklare Begriffe: Gewinn? bestimmte Merkmale wurden nicht erfragt (Arbeitskräfte... )

4 Methodik der Betriebsauswahl Datenquelle Vorteil Nachteil Individuelle Betriebsdaten Realistisches Abbild der einzelnen Betriebe Ergebnisse nicht verallgemeinerbar, zu spezifisch Durchschnittswerte aus ei- Gute Betriebsübersicht Nicht repräsentativ im statistischen Sinne genen Untersuchungen Zeit/Kostenaufwand Typischer Betrieb Einzelbetriebliche Besonderheiten können beseitigt werden Nicht repräsentativ im statistischen Sinne methodisch sehr voraussetzungsvoll Durchschnittswerte der Repräsentativ Einzeldaten fehlen Statistik oder bestehender Mittelwert der strukt. Untersuchungen Betriebsdaten (Nutzflächen, Tierzahlen) realer Betrieb Vgl. dazu u. a.: Hemme, Torsten: Ein Konzept zur international vergleichenden Analyse von Politik- und Technikfolgen in der Landwirtschaft. Braunschweig, 2000 (215). Landbauforschung Völkenrode, Sonderheft, Zugl.: Göttingen, Univ., Diss., 1999

5 Gliederung 1 Vorüberlegungen zur Methodik der Betriebsauswahl 2 3 4

6 Konzept 1965 entwickelt (Verordnung 79/65) Zweck des INLB: Sammlung von Buchführungsdaten landwirtschaftlicher Betriebe in allen Mitgliedstaaten der EU Ziel der Datensammlung: Bestimmung/Analyse von Einkommenshöhe und betriebswirtschaftlichen Verhältnissen

7 Datenbasis des INLB jährliche Stichprobe umfasst etwa Betriebe repräsentiert werden etwa landwirtschaftliche Betriebe, die > 90 % der LF bewirtschaften und > 90 % der landwirtschaftlichen Produktion erwirtschaften Nationale Verbindungsstellen erheben ca Variablen; darunter physische und strukturelle Daten (Standort, Anbauflächen, Umfang des Viehbestands, Arbeitskräfte, usw.) Wirtschaftsdaten (Wert der pflanzlichen Produktion, Vorräte, Zukäufe und Verkäufe, Produktionskosten, Vermögenswerte, Verbindlichkeiten, Produktionsquoten und Beihilfen, einschließlich derjenigen, die mit der Anwendung von GAP-Maßnahmen in Verbindung stehen)

8 Beobachtungsfeld 4 Das Informations-Netz Landwirtschaftlicher Buchführung nur Haupterwerbsbetriebe Geschichtet nach: 103 INLB Regionen 72 Ausrichtungen 9 wirtschaftliche Betriebsgrößen => theoretisch: Einzelzellen Jede Zelle beinhaltet dann alle Daten des charakterisierten Betriebstypus Gebiete Betriebsausrichtung Nebenerwerb Grundgesamtheit c M. Wohlgemuth 2007 Quelle: Europäische Union 2007 Wirtschaftsgrößenklassen Beobachtungsfeld Abbildung 4.1. Darstellung der Untersuchungsgesamtheit als dreidi Zellenmatrix

30 W 20 W 10 W 0 10 E 20 E 30 E 40 E 50 E 60 E 10 - Schleswig-Holstein 20 - Hamburg 30 - Niedersachsen 40 - Bremen 50 - Nordrhein-Westfalen 60 - Hessen 70 - Rheinland-Pfalz 80 - Baden-Württemberg 90

720 Canarias 755 710 720 431 770 720 370 775 50 N 40 421 413 141 121 131 745 80 764 660 153 193 221 192 230 545 615 763 820 760 766 841 844 843 847842 270 281 834 301 311 755 - ESTONIA GREECE HUNGARY

9 30 W 20 W 10 W 0 10 E 20 E 30 E 40 E 50 E 60 E 10 - Schleswig-Holstein 20 - Hamburg 30 - Niedersachsen 40 - Bremen 50 - Nordrhein-Westfalen 60 - Hessen 70 - Rheinland-Pfalz 80 - Baden-Württemberg 90 - Bayern Saarland Berlin Brandenburg Mecklenburg-Vorpommern Sachsen Sachsen-Anhalt Thueringen Açores 0 100km N 730 Madeira km Canarias N ESTONIA GREECE HUNGARY Makedonia-Thraki Ipiros-Peloponissos-Nissi Ioniou Thessalia Sterea Ellas-Nissi Egaeou-Kriti SPAIN Galicia Asturias Cantabria Pais Vasco Navarra La Rioja Aragón Cataluna Baleares Castilla-León Madrid Castilla-La Mancha Comunidad Valenciana Murcia Extremadura Andalucia Canarias Közep-Magyarország Közep-Dunántúl Nyugat-Dunántúl Dél-Dunántúl Észak-Magyarország Észak-Alföld Dél-Alföld LATVIA LITUANIA MALTA POLAND Pomorze-Mazury Wielkpolska-Slask Mazowsze-Podlasie Malopolska-Pogórze SLOVAKIA SLOVENIA BULGARIA PORTUGAL Severozapaden Severen tsentralen Severoiztochten Yugozapaden Yuzhen tsentralen Yugoiztochen Norte e Centro Ribatejo e Oeste Alentejo e do Algarve Aþores e da Madeira AUSTRIA ROMANIA FINLAND Nord-Est Sud-Est Sud-Muntenia Sud-Vest-Oltenia Vest Nord-Vest Centru Bucuresti-llfov Etela-Suomi Sisa-Suomi Pohjanmaa Pohjois-Suomi Vlaanderen Bruxelles-Brussel Wallonie LUXEMBOURG km DENMARK N CZECH REPUBLIC Slattbygdslan Skogs-och mellanbygdslan Lan i norra CYPRUS England-North England-East England-West Wales Scotland Northern Ireland NETHERLANDS SWEDEN UNITED KINGDOM Île de France Champagne-Ardenne Picardie Haute-Normandie Centre Basse-Normandie Bourgogne Nord-Pas-de-Calais Lorraine Alsace Franche-Comté Pays de la Loire Bretagne Poitou-Charentes Aquitaine Midi-Pyrénées Limousin Rhônes-Alpes Auvergne Languedoc-Roussillon Provence-Alpes-Côte Corse BELGIUM IRELAND FRANCE Valle d'aoste Piemonte Lombardia Trentino Alto-Adige Veneto Friuli-Venezia Liguria Emilia-Romagna Toscana Marche Umbria Lazio Abruzzo Molise Campania Calabria Puglia Basilicata Sicilia Sardegna Source: EUROSTAT (Geographic data) and DG AGRI L.03 (Thematic data) Cartography: DG AGRI GIS-Team 11/2009 EuroGeographics Association for the administrative boundaries ITALY N 80 E FADN/RICA Regions EU N GERMANY E 200km 40 N E 20 E 30 E 40 E 50 E

10 Gliederung 1 Vorüberlegungen zur Methodik der Betriebsauswahl 2 3 4

11 Kernfragen 1 Sind die Daten frei verfügbar? 2 Sind die Standardvariablen für unser Vorhaben geeignet? 3 Ist die Berechnung der fehlenden Variablen möglich?

12 Sind die Daten frei verfügbar? Ja, die Daten sind öffentlich und kostenfrei zugänglich. Datenzugang über Anfrage Zugang über öffentliche Datenbank: agriculture/rica/database/database_de.cfm

13 Sind die Daten frei verfügbar?

14 Sind die Daten frei verfügbar?

15 Sind die Daten frei verfügbar?

16 Sind die Standardvariablen für unser Vorhaben geeignet? INLB-CODE A1 SE010 SE015 SE020 SE025 SE035 SE071 SE370 SE631 SE632 SE415 Standardvariable Region AK insgesamt Familien-AK Lohn-AK ha LF Getreide Futterbau Gezahlte Löhne Betriebsprämie Einheitliche Flächenzahlung Betriebseinkommen (Nettowertschöpfung)

17 Sind die Standardvariablen für unser Vorhaben geeignet? Höhe der Sozialversicherungsbeiträge und Normarbeitszeiten werden nicht vom INLB erfasst => müssen berechnet werden. Grundsätzlich sind alle zur Berechnung der Höhe der Sozialversicherungsabgaben relevanten Merkmale enthalten, aber: teilweise müssen zur Berechnung der Modellierungsansätze die Standardvariablen in Einzelvariablen aufgelöst werden. SE071 Futterbau: Grünland oder Futterhackfrucht (z. B. Rüben)? => ausschließliches Rechnen mit Standardvariablen führt zu Ungenauigkeiten

18 Ist die Berechnung der fehlenden Variablen möglich? Pretest Deutschland (sehr komplexes Sozialversicherungssystem) Landwirte (Landwirtschaftliche Sozialversicherung) Krankenkasse Pflegekasse Alterskasse Unfallversicherung Sozialversicherung für Arbeitnehmer Untersuchungsregionen: Hessen, Rheinland-Pfalz und Saarland

19 Ist die Berechnung der fehlenden Variablen möglich? Region EGE tf8 Summe AK Familien-AK ha LF Getreide HE >= 100 Fieldcrops 5,03 1,43 123,45 69,97 HE 16 - <40 Mixed 1,33 1,17 52,86 20,36 RP 40 - <100 Milk 1,61 1,51 72,00 15,77 Löhne Betriebsprämie Betriebseinkommen

20 Die Berechnung der fehlenden Variablen ist möglich. EGE tf8 LKK/LPK LAK BG Arbeitnehmer >= 100 Fieldcrops 5 565, , , , <40 Mixed 4 087, ,08 879,90 520, <100 Milk 5 576, , ,13 577,50 EGE tf8 Summe SV SV-Modell Betriebsprämie >= 100 Fieldcrops , , <40 Mixed 6 920, , <100 Milk , ,

21 Gliederung 1 Vorüberlegungen zur Methodik der Betriebsauswahl 2 3 4

22 Schwächen Datenaktualität Untersuchungsfeld schließt NE-Betriebe aus große Betriebe überproportional vertreten Stärken INLB einzige Quelle mikroökonomischer Daten dar, die harmonisiert sind (Buchhaltungsgrundsätze sind in allen Ländern gleich) Europäische Kommission Hauptnutzer der auf den INLB-Daten beruhenden Analysen => Anerkannt als De-facto-Standard-Datenbasis Standardergebnisse offen zugänglich => Transparenz und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse

23 Schwächen Datenaktualität Untersuchungsfeld schließt NE-Betriebe aus große Betriebe überproportional vertreten Stärken INLB einzige Quelle mikroökonomischer Daten dar, die harmonisiert sind (Buchhaltungsgrundsätze sind in allen Ländern gleich) Europäische Kommission Hauptnutzer der auf den INLB-Daten beruhenden Analysen => Anerkannt als De-facto-Standard-Datenbasis Standardergebnisse offen zugänglich => Transparenz und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse

24 Handlungsbedarf und nächste Arbeitsschritte Berechnung der (Modell-)Ansätze auf Basis der Einzelvariablen Anfrage bei Sozialversicherungsträgern nach ergänzenden Datenmaterial Allgorithmen, die zur Berechnung der Sozialversicherungsbeiträge in anderen europäischen Ländern benötigt werden Implementierung dieser Allgorithmen Berechnung der Sozialversicherungsbeiträge für verschiedene europäische Länder Kontrolle und Korrekturen in Absprache mit nationalen Experten

25 Herzlichen Dank für die Aufmerksamkeit!

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