URSACHEN FÜR UND RÄUMLICHE BESTIMMUNGSGRÜN-DE VON LÄNDERUNTERSCHIEDEN IM ÖKOLOGISCHEN LANDBAU WELTWEIT: THEORETISCHE ÜBERLEGUNGEN UND ERSTE ÖKONOMETRISCHE ANALYSEN

Der ökologische Landbau wächst weltweit: während sich die wachsende Nachfrage (noch) in Industrieländern konzentriert, findet die Produktion von Öko-Produkten (auch) in Schwellen- und Entwicklungsländern statt und entwickelt sich dynamisch. Diese Veränderungen sind international heterogen und im Zeitablauf schwankend. Die Ursachen und Bestimmungsgrün-de dieser globalen Länderunterschiede im ökologischen Landbau wurden bisher nicht syste-matisch untersucht und sind Gegenstand dieses Beitrags. Für zuvor aus der Literatur und theo-retisch hergeleitete Bestimmungsgründe werden Indikatoren herausgearbeitet und die Frage-stellung mit einem multivariaten, statischen, linearen Ansatz untersucht. In sechs Modellen werden als Proxy für den Sektor Ökolandbau die ökologisch bewirtschaftete Fläche sowie ihr Anteil an der Agrarfläche weltweit auf Länderebene geschätzt, als Datengrundlage dienen aggregierte Sekundärdaten verschiedener Institutionen. Die Ergebnisse erlauben Einsichten über die Größenordnung der einzelnen Einflussfaktoren: im weltweiten Vergleich sind vor allem Unterschiede in der Qualität der Infrastruktur (und mit ihr im Marktzugang und im Ein-kommensniveau eines Landes) bedeutsam, innerhalb der Gruppe der Schwellen- und Ent-wicklungsländer besitzen Unterschiede in der Bodenqualität einen ebenso großen Einfluss. Zudem haben kleinere Länder relativ eine größere Öko-Fläche. Ein direkter Einfluss der In-tensität der konventionellen Landwirtschaft konnte nicht nachgewiesen werden. Erweiterte Modelle, zusätzliche methodische Ansätze wie auch höher aufgelöste Daten für die einzelnen Weltregionen könnten zukünftig weitere, differenzierte Einblicke ermöglichen.


Issue Date:
2014-10-17T19:30:01Z
Publication Type:
Conference Paper/ Presentation
PURL Identifier:
http://purl.umn.edu/187379
Total Pages:
13




 Record created 2017-04-01, last modified 2017-08-22

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