von Robert Huber*, Jesus Barreiro-Hurle^**, Robert Finger*.

Eine neue Studie zeigt, dass agentenbasierte Modelle in der Landwirtschaft zunehmend besser darin werden, Verhaltens- und soziale Faktoren von Landwirtinnen und Landwirten abzubilden. Dennoch besteht weiterhin eine Lücke zwischen den Faktoren, auf die sich Modellierer konzentrieren, und den Informationen, die politische Entscheidungsträger zur Gestaltung von Agrarpolitik benötigen.

Die Entscheidungen von Landwirtinnen und Landwirten werden von verschiedenen Verhaltens- und sozialen Faktoren geprägt, wie etwa Risikowahrnehmung, Gewohnheiten oder der Interaktion mit anderen Landwirten (Dessart et al., 2019). Diese Faktoren spielen insbesondere dann eine Rolle, wenn mit Politikmassnahmen Themen wie Nachhaltigkeit, Klimaanpassung oder Ernährungssicherheit verbessert werden sollen (z. B. Brown et al., 2020). Daher wäre es wichtig, diese Verhaltens- und sozialen Faktoren auch in agrarökonomischen Modellen zu berücksichtigen, die zur Bewertung von Agrarpolitik verwendet werden. Dies würde eine verlässlichere Evaluation von politischen Massnahmen ermöglichen.

Die Rolle von Verhaltens- und sozialen Faktoren in der Evaluation von Agrarpolitik

Die Umsetzung von Agrarpolitik in Europa wird zunehmend komplexer und kombiniert finanzielle Anreize, Regulierung und Vorschriften, Informationsmassnahmen und andere Instrumente (z. B. Will et al., 2021). Die Wirksamkeit dieser Massnahmen hängt in unterschiedlichem Ausmass davon ab, wie Landwirte darauf reagieren. Gleichzeitig zeigt Forschung immer deutlicher, dass Landwirte sehr unterschiedlich hinsichtlich ihres Verhaltens, ihrer Motivation und ihrer Entscheidungsprozesse sind. Ihre Reaktionen auf politische Massnahmen können daher stark variieren und werden nicht ausschliesslich durch ökonomische Überlegungen bestimmt. In diesem Zusammenhang werden in der Wissenschaft häufig agentenbasierte Modelle eingesetzt, da sie die Heterogenität von Landwirten, soziale Interaktionen und unterschiedliche Verhaltensmerkmale in der Evaluation von Agrarpolitik abbilden können (z. B. Huber et al., 2018). Es fehlt jedoch zurzeit eine Übersicht, welche Verhaltens- und sozialen Faktoren derzeit in solchen Modellen berücksichtigt werden und ob diese mit den Bedürfnissen politischer Entscheidungsträger übereinstimmen.

In unserem neuen Beitrag, veröffentlicht in der European Review of Agricultural Economics (Huber et al., 2026), versuchen wir, diese Fragen zu beantworten. Auf Grundlage einer systematischen Review und Analyse von 48 agentenbasierten Modellen, die zwischen 2017 und 2024 für wissenschaftliche Analysen in der europäischen Landwirtschaft eingesetzt wurden, untersuchten wir, wie diese Modelle die Entscheidungsfindung von Landwirten entlang von vier zentralen Dimensionen darstellen (Wijermans et al., 2023): was Landwirte wahrnehmen (z. B. Wissen und Risikowahrnehmung), was sie motiviert (z. B. Ziele und Werte), wie sie sich im Zeitverlauf anpassen (durch Lernen und soziale Einflüsse) und wie sich Entscheidungen über unterschiedliche Zeithorizonte entwickeln.

Zusätzlich führten wir eine Befragung unter 26 Modellierern sowie 24 politischen Entscheidungsträgern aus europäischen und nationalen Verwaltungen durch, die an der Entwicklung und Umsetzung von Agrarpolitik beteiligt sind. Ziel war es herauszufinden, welche dieser vier Kategorien von Verhaltensfaktoren sie für besonders wichtig in der Politikbewertung halten.

Abbildung von Verhaltens- und soziale Faktoren in agentenbasierten Modellen

Die Ergebnisse zeigen, dass agentenbasierte Modelle zunehmend in der Lage sind, Entscheidungsprozesse und Verhaltensunterschiede zwischen Landwirten abzubilden. Viele Modelle, die auch in er Politikanalyse eingesetzt werden, berücksichtigen mittlerweile unterschiedliche Entscheidungsstrategien, soziale Einflüsse sowie Widerstände gegenüber Veränderungen oder spezifische Präferenzen in der Bewirtschaftung (Abbildung 1).

Gleichzeitig bestehen weiterhin wichtige Herausforderungen. Erstens basiert nur ein kleiner Teil der Modelle auf empirisch erhobenen Verhaltensdaten. Zweitens sind Faktoren wie Risikobereitschaft weiterhin unterrepräsentiert, während Persönlichkeitsmerkmale, soziale Signale und Emotionen nur selten berücksichtigt werden. Mit anderen Worten: Modelle erfassen zunehmend, wie Landwirte Entscheidungen treffen, aber weniger, warum sie unter Unsicherheit unterschiedlich entscheiden.

Diese Ergebnisse gewinnen besonders an Bedeutung im Vergleich mit den Einschätzungen von Stakeholdern auf der Verwaltung. Abbildung 2 zeigt, welche Verhaltensfaktoren Modellierer künftig verstärkt einbeziehen oder verbessern möchten und welche Faktoren von politischen Entscheidungsträgern als besonders wichtig für die Politikbewertung angesehen werden. Dabei zeigt sich eine wichtige Diskrepanz: Während politische Akteure die Risikobereitschaft als wichtigste Priorität einstufen, konzentrieren sich Modellierer stärker auf die Abbildung unterschiedlicher Ziele, Präferenzen und Entscheidungsregeln. Dieser Unterschied ist relevant, da Risiko in vielen agrarpolitischen Fragestellungen eine zentrale Rolle spielt. Unsere Befragung legt nahe, dass Modelle, die sich primär an wissenschaftlichen Interessen orientieren, ohne die Anforderungen politischer Entscheidungsträger zu berücksichtigen, ihr Potenzial für eine höhere Relevanz in der Politikberatung möglicherweise nicht ausschöpfen.

Darüber hinaus zeigen die Einschätzungen von Modellierern und politischen Akteuren, dass Verhaltens- und soziale Faktoren je nach Art der Politik unterschiedlich wichtig sind. Für ökonomische Anreize wie Subventionen sind insbesondere Motivation und langfristige Entscheidungszeiträume relevant. Bei informationsbasierten Massnahmen und sogenannten „Nudges“ spielen hingegen Wahrnehmung, Wissen und Lernprozesse eine grössere Rolle. Für regulatorische Massnahmen erscheinen diese Faktoren dagegen weniger entscheidend. Dies deutet darauf hin, dass die Integration von Verhaltens- und sozialen Faktoren in Modelle an das jeweilige politische Instrument angepasst werden sollte.

Eine Brücke schlagen zwischen Modellierern, Verwaltung und Politik

Für eine ex-ante Bewertung von Politikmassnahmen ist es entscheidend, die Vielfalt von Verhaltensweisen und Entscheidungsprozessen von Landwirten zu berücksichtigen. Wird diese Vielfalt ignoriert, kann dies zu verzerrten Annahmen über politische Wirkungen führen. Unsere Ergebnisse zeigen jedoch eine Differenz zwischen den in agentenbasierten Modellen berücksichtigten Faktoren und den Bedürfnissen politischer Entscheidungsträger. Daher ist es wichtig, den Austausch zwischen Wissenschaft und Politik zu stärken. Dies kann durch eine frühere Einbindung politischer Akteure in die Modellentwicklung, eine klarere Kommunikation von Modellannahmen und -ergebnissen sowie eine engere Zusammenarbeit bei der Entwicklung politischer Szenarien erreicht werden.

Aus wissenschaftlicher Sicht zeigt unsere Studie drei zentrale Ansatzpunkte zur Verbesserung des Nutzens agentenbasierter Modelle für die angewandten Politikbewertung. Erstens sollten diese Modelle stärker auf Risiko und Unsicherheit in den Entscheidungsprozessen von Landwirten eingehen. Zweitens ist die empirische Grundlage für Verhaltens- und soziale Faktoren bislang begrenzt; eine stärkere Verknüpfung mit Umfragen, ökonomischen Experimenten und beobachtetem Verhalten könnte die Realitätsnähe der Modelle erhöhen. Drittens bleiben viele agentenbasierte Modelle isolierte Fallstudien; eine stärkere Wiederverwendung von Modellen in verschiedenen Regionen, der Vergleich mehrerer Modelle zu derselben politischen Fragestellung sowie die Kombination unterschiedlicher Modellierungsansätze könnten dazu beitragen, robustere Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Landwirte auf politische Anreize reagieren.

Link zum Artikel (English): Behavioural and social factors in farm-level agent-based models for European agricultural policy evaluations

Autoren und Institutionen: *Agrarökonomie und Agrarpolitik, ETH Zürich; **Europäische Kommission, Joint Research Centre (JRC), Sevilla, Spanien.

Kontakt: rhuber@ethz.ch.

Die im Text vertretenen Ansichten entsprechen ausschliesslich denen der Autoren und stellen in keiner Weise eine offizielle Position der Europäischen Kommission dar.

Literatur

Brown, C., Kovács, E., Herzon, I., Villamayor-Tomas, S., Albizua, A., Galanaki, A., Grammatikopoulou, I., McCracken, D., Olsson, J.A., Zinngrebe, Y., 2020. Simplistic understandings of farmer motivations could undermine the environmental potential of the common agricultural policy. Land Use Policy, 105136.

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.

Huber, R., Bakker, M., Balmann, A., Berger, T., Bithell, M., Brown, C., Grêt-Regamey, A., Xiong, H., Le, Q.B., Mack, G., Meyfroidt, P., Millington, J., Müller, B., Polhill, J.G., Sun, Z., Seidl, R., Troost, C., Finger, R., 2018. Representation of decision-making in European agricultural agent-based models. Agricultural Systems 167, 143-160.

Huber, R., Barreiro-Hurlé, J., Finger, R., 2026. Behavioural and social factors in farm-level agent-based models for European agricultural policy evaluations. European Review of Agricultural Economics.

Wijermans, N., Scholz, G., Chappin, É., Heppenstall, A., Filatova, T., Polhill, J.G., Semeniuk, C., Stöppler, F., 2023. Agent decision-making: The Elephant in the Room-Enabling the justification of decision model fit in social-ecological models. Environmental Modelling & Software, 105850.

Will, M., Dressler, G., Kreuer, D., Thulke, H.-H., Grêt-Regamey, A., Müller, B., 2021. How to make socio-environmental modelling more useful to support policy and management? People and Nature.

Weitere Posts im Agrarpolitik-Blog: FARMIND: Integration von verhaltensökonomischer Forschung in die agrarökonomische Modellierung – Agrarpolitik-Blog