von Robert Huber*, Cordelia Kreft*, Karin Späti** und Robert Finger*. Die Agrarpolitik unterstützt Bäuerinnen und Bauern mit Zahlungen für eine ökologisch nachhaltige Produktion. Weil diese Massnahmen oft freiwillig sind, hängt die Teilnahme der Bäuerinnen und Bauern nicht nur von der Höhe der Zahlung ab. Wir zeigen, dass auch Risikobereitschaft, persönliche Präferenzen und soziale Netzwerke essenziell sind. Die Nichtberücksichtigung dieser Faktoren führt dazu, dass die Teilnahme an den Programmen je nach Kontext um 20-70 % überschätzt wird
Ex-ante Abschätzungen von agrarpolitischen Instrumenten mittels Simulation- und Optimierungsmodellen sind zentral, um die Auswirkungen noch nicht umgesetzter Politikmassnahmen zu evaluieren und verschiedene Massnahmen miteinander zu vergleichen. Viele der Modellansätze, welche für diese Abschätzungen verwendet werden, gehen davon aus, dass Landwirte ihre Entscheidungen ausschliesslich auf der Grundlage von Gewinnmaximierung treffen. Die Forschung zeigt jedoch, dass das Verhalten von Landwirten in der Realität viel komplexer ist. Die freiwillige Teilnahme an Agrarumweltprogrammen wird von einer Reihe kognitiver und sozialer Faktoren beeinflusst (Dessart et al., 2019; Schaub et al., 2023). Das heisst auch, dass Landwirte oft nicht an Agrarumweltprogrammen teilnehmen, obschon diese finanziell attraktiv erscheinen. Eine offene Frage ist jedoch, welche Bedeutung diese persönlichen und sozialen Aspekte für die Teilnahme an Agrarumweltmassnahmen haben.
In einer in der Zeitschrift Ecological Economics veröffentlichten Studie, haben wir verschiedene diese Verhaltensfaktoren in ein agentenbasiertes Model integriert und in zwei Fallstudien miteinander verglichen (Huber et al. 2024). In unserer Studie nutzten wir empirische Daten aus Umfragen, Entscheidungsexperimenten und der Analyse von sozialen Netzwerken in der Schweizer Landwirtschaft aus zwei vorangegangenen Dissertationen in unserer Gruppe. In der Arbeit von Cordelia Kreft hatten wir die Wirkung einer Zahlung für die Reduktion von Klimagasen auf Milch- und Fleischbetrieben in der Region Flaach angeschaut (Kreft et al. 2023a,b). In der Arbeit von Karin Späti die Auswirkungen einer Zahlung für die Reduktion von Stickstoffemissionen durch den Einsatz von Präzisionslandwirtschaft (Huber et al. 2023). In beiden Arbeiten wurde dabei das in unserer Gruppe entwickelte Modell FARMIND angewandt (Huber et al. 2022). In dieser neuen Studie haben wir nun Politik- und Verhaltensszenarien abgeglichen und die Wirkung von verhaltensökonomischen Aspekten in beiden Fällen systematisch miteinander verglichen.
Das Hauptergebnis unserer Simulation ist, dass die Nichtberücksichtigung individueller Verhaltensfaktoren in der Beurteilung von agrarpolitischen Massnahmen dazu führt, dass die Teilnahme an den Programmen je nach Kontext um 20-70 % überschätzt wird. Werden dagegen soziale Faktoren wie der Einfluss von Peers in sozialen Netzwerken berücksichtigt, stieg die Akzeptanz der Massnahmen in unseren Simulationen um bis zu 40 %. Dabei haben wir festgestellt, dass der Effekt von empirisch gemessenen verhaltensökonomischen Faktoren im Fall der Reduktion von Klimagasen sehr viel ausgeprägter ist als im Fall der Präzisionslandwirtschaft.
Was bedeutet dies für die Agrarpolitik? Die Ergebnisse haben zwei wichtige Implikationen: 1. Die ex-ante Beurteilung der Wirkung von Umweltzahlungen können überschätzt werden, wenn sie verhaltensbedingte Hindernisse nicht berücksichtigen. Die Politik könne Instrumente an diesen Faktoren ausrichten zum Beispiel durch die explizite Berücksichtigung von Risikoaspekten. 2. Die Nutzung sozialer Dynamiken kann die Wirksamkeit der Instrumente erhöhen. Politische Massnahmen, welche dazu beitragen, dass Bäuerinnen und Bauern voneinander lernen und ihr Wissen austauschen sollten die finanziellen Anreize ergänzen. Dies ermöglicht es eingesetzte Mittel effizienter einzusetzen.
Eine nachhaltige Agrarpolitik braucht mehr als wirtschaftliche Anreize. Wenn wir Agrarumweltprogramme umsetzten wollen, die effizient und wirksam sind, dann müssen wir die Komplexität des menschlichen Verhaltens anerkennen und in die Ausgestaltung der Massnahmen miteinbeziehen.
*Robert Huber, Cordelia Kreft und Robert Finger arbeiten in der Gruppe Agrarökonomie und Agrarpolitik der ETH Zürich. **Karin Späti arbeitet seit der Fertigstellung ihrer Dissertation in der Gruppe Agrarökonomie und Agrarpolitik beim Bundesamt für Landwirtschaft.
Referenzen
Huber, R., Kreft, C., Späti, K., Finger, R., 2024. Quantifying the importance of farmers‘ behavioral factors in ex-ante assessments of policies supporting sustainable farming practices. Ecological Economics 224, https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2024.108303
Kreft, C., Finger, R., Huber, R., (2023a). Action- versus results-based policy designs for agricultural climate change mitigation. Applied Economic Perspectives and Policy. https://doi.org/10.1002/aepp.13376
Kreft, C., Huber, R., Schäfer, D., Finger, R., (2023b). Quantifying the impact of farmers’ social networks on the effectiveness of climate change mitigation policies in agriculture. Journal of Agricultural Economics. https://doi.org/10.1111/1477-9552.12557
Huber, R., Späti, K., Finger, R., (2023). A behavioural agent-based modelling approach for the ex-ante assessment of policies supporting precision agriculture. Ecological Economics 212, 107936. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2023.107936
Huber, R., H. Xiong, K. Keller, and R. Finger. (2022). “Bridging Behavioural Factors and Standard Bio-Economic Modelling in an Agent-Based Modelling Framework.” Journal of Agricultural Economics 73: 35– 63. https://doi.org/10.1111/1477-9552.12447
Dessart, F.J., Barreiro-Hurlé, J., van Bavel, R., 2019. Behavioural factors affecting the adoption of sustainable farming practices: a policy-oriented review. European Review of Agricultural Economics 46, 417-471.
Schaub, S., Ghazoul, J., Huber, R., Zhang, W., Sander, A., Rees, C., Banerjee, S., Finger, R., 2023. The role of behavioural factors and opportunity costs in farmers‘ participation in voluntary agri-environmental schemes: A systematic review. Journal of Agricultural Economics. https://doi.org/10.1111/1477-9552.12538
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