Berechnung der Ansätze für Beschäftigungsanreize auf Basis des...

Berechnung der Ansätze für Beschäftigungsanreize aufBasis des europäischen InformationsNetzesLandwirtschaftlicher Buchführungen (INLB)

Diskussion erster Ergebnisse

Dipl.-Ing. Michael Wohlgemuth

Strategien für Beschäftigungsanreize in der GAPRegionalworkshop Prag – 09. und 10. Mai 2011

Vorüberlegungen zur Methodik der BetriebsauswahlDas InformationsNetz Landwirtschaftliche Buchführungen

Rechenansatz und erste ErgebnisseFazit

Gliederung

1 Vorüberlegungen zur Methodik der Betriebsauswahl

2 Das InformationsNetz Landwirtschaftliche Buchführungen

3 Rechenansatz und erste Ergebnisse

4 Fazit

Strategien für Beschäftigungsanreize in der GAP Regionalworkshop Prag – 09. und 10. Mai 2011



ProblemstellungAlle Berechnungen setzen Betriebsdaten voraus. Bisherige Berechnungenbasieren auf eigener Betriebserhebung (82 Betriebe).

Probleme:1 Betriebe bilden nur kleinen Teil der Betriebsstruktur ab

Betriebe eher kleinsehr viele Ökobetriebewenig ostdeutsche Betriebe und die eher klein

2 Methodische ProblemeUnklare Begriffe: Gewinn?bestimmte Merkmale wurden nicht erfragt (Arbeitskräfte . . . )


Methodik der Betriebsauswahl

Datenquelle Vorteil Nachteil

Individuelle Betriebsdaten Realistisches Abbild dereinzelnen Betriebe

Ergebnisse nicht verallge-meinerbar, zu spezifisch

Durchschnittswerte aus ei- Gute Betriebsübersicht Nicht repräsentativ im sta-tistischen Sinne

genen Untersuchungen Zeit/KostenaufwandTypischer Betrieb Einzelbetriebliche Beson-

derheiten können beseitigtwerden

Nicht repräsentativ im sta-tistischen Sinne

methodisch sehr voraus-setzungsvoll

Durchschnittswerte der Repräsentativ Einzeldaten fehlenStatistik oder bestehender Mittelwert der strukt.Untersuchungen Betriebsdaten (Nutzflä-

chen, Tierzahlen) 6= realerBetrieb

Vgl. dazu u. a.: Hemme, Torsten: Ein Konzept zur international vergleichenden Analysevon Politik- und Technikfolgen in der Landwirtschaft. Braunschweig, 2000 (215). –Landbauforschung Völkenrode, Sonderheft, Zugl.: Göttingen, Univ., Diss., 1999



Gliederung




4 Fazit




Das InformationsNetz Landwirtschaftliche BuchführungenKonzept 1965 entwickelt (Verordnung 79/65)Zweck des INLB: Sammlung von Buchführungsdatenlandwirtschaftlicher Betriebe in allen Mitgliedstaaten der EUZiel der Datensammlung : Bestimmung/Analyse vonEinkommenshöhe und betriebswirtschaftlichen Verhältnissen




Datenbasis des INLBjährliche Stichprobe umfasst etwa 80 000 Betrieberepräsentiert werden etwa 5 000 000 landwirtschaftliche Betriebe, die> 90 % der LF bewirtschaften und > 90 % der landwirtschaftlichenProduktion erwirtschaftenNationale Verbindungsstellen erheben ca. 1 000 Variablen; darunter

physische und strukturelle Daten (Standort, Anbauflächen, Umfangdes Viehbestands, Arbeitskräfte, usw.)Wirtschaftsdaten (Wert der pflanzlichen Produktion, Vorräte, Zukäufeund Verkäufe, Produktionskosten, Vermögenswerte, Verbindlichkeiten,Produktionsquoten und Beihilfen, einschließlich derjenigen, die mitder Anwendung von GAP-Maßnahmen in Verbindung stehen)




Beobachtungsfeld

nur HaupterwerbsbetriebeGeschichtet nach:

103 INLB Regionen72 Ausrichtungen9 wirtschaftlicheBetriebsgrößen

=> theoretisch: 66 744EinzelzellenJede Zelle beinhaltet dann alleDaten des charakterisiertenBetriebstypus

4 Das Informations-Netz Landwirtschaftlicher Buchfuhrungen

Geb

iete

Betriebsausrichtung

Wirtscha

ftsgroße

nklassen

Grundg

esamthei

t

c©M.W

ohlgemuth2007

Quelle: E

uropais

cheUnion

2007

Beob

achtungsfeld

Nebenerwerb

Abbildung 4.1. Darstellung der Untersuchungsgesamtheit als dreidimensionaleZellenmatrix

4.1.3 Darstellung der Grundgesamtheit und des Beobachtungsfeldes

Die Darstellung der Untersuchungsgesamtheit erfolgt dank Dreiwegschichtung als dreidi-mensionale Zellenmatrix. Dabei stutzt sich die Anzahl der landwirtschaftlichen Betriebeje Zelle auf die landwirtschaftliche Betriebsstrukturerhebung von Eurostat, welche auf dergleichen Klassifizierung wie die INLB-Erhebung aufbaut. Jede einzelne Zelle entspricht ei-ner spezifischen Betriebskategorie, welche eine unterschiedlich große Anzahl von Betrieben(bis zu 18 000 Betrieben) reprasentieren (siehe Abbildung 4.1.3).

Die Zahl der Zellen, die die Grundlage des theoretischen Rasters, das fur die Schichtungverwendet wird, bilden, ist sehr groß (103 INLB-Regionen × 72 Ausrichtungen × 9 wirt-schaftliche Betriebsgroßen = 66 744 Zellen).

Die im Rahmen des INLB analysierten Stichprobenbetriebe werden nicht aus dem Beob-achtungsfeld als Ganzes, sondern aus den Zellen des Beobachtungsfeldes ausgewahlt. DieHeterogenitat des Beobachtungsfeldes bleibt erhalten, da die Stichprobenbetriebe aus je-der Zelle ausgewahlt werden. Optimale Auswahlsatze konnen nur errechnet werden, wenndie nationalen Verbindungsstellen uber genugend Daten uber die Variabilitat der Betriebeinnerhalb des Beobachtungsfeldes verfugen. Daruber hinaus wird das Zufallsprinzip derStichprobe durch

65


730

700

90

795

545

710

575

660

555

745

785

680

79030

380

431

775

770

670

800

412

80

50

720

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530

183

615

192182

450

570

411

134

842

840

413

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845846

162

640

112

535

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136

60

203

720

70

500

843

201

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690

193

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164

222

320

330

230

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10

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260

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766

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153

303

832833

763

470

764

302

141

133121

630

565

292

520

312460

204282

244

441

341

762 761

505

281

740

152

550

515

242

760

241

250510

525

301

221

720

100350

847

20

110

342

80°E70°E60°E

50°E

50°E

40°E

40°E

30°E

30°E

20°E

20°E

10°E

10°E

0°

0°10°W20°W30°W60

°N50

°N

50°N

40°N

40°N

30°N

650

650

580

Madeira

Canarias

Açores

0 200km

0 100km

0 100km

0 250 500 750 1.000 km

FADN/RICA RegionsEU-27 2008

350 - LUXEMBOURG

370 - DENMARK

FINLAND670 - Etela-Suomi680 - Sisa-Suomi690 - Pohjanmaa700 - Pohjois-Suomi

380 - IRELAND

GREECE450 - Makedonia-Thraki460 - Ipiros-Peloponissos-Nissi Ioniou470 - Thessalia480 - Sterea Ellas-Nissi Egaeou-KritiSPAIN500 - Galicia505 - Asturias510 - Cantabria515 - Pais Vasco520 - Navarra525 - La Rioja530 - Aragón535 - Cataluna540 - Baleares545 - Castilla-León550 - Madrid555 - Castilla-La Mancha560 - Comunidad Valenciana565 - Murcia570 - Extremadura575 - Andalucia580 - Canarias

UNITED KINGDOM411 - England-North412 - England-East413 - England-West421 - Wales431 - Scotland441 - Northern Ireland

660 - AUSTRIA

Source: EUROSTAT (Geographic data) and DG AGRI L.03 (Thematic data)Cartography: DG AGRI GIS-Team 11/2009© EuroGeographics Association for the administrative boundaries

FRANCE121 - Île de France131 - Champagne-Ardenne132 - Picardie133 - Haute-Normandie134 - Centre135 - Basse-Normandie136 - Bourgogne141 - Nord-Pas-de-Calais151 - Lorraine152 - Alsace153 - Franche-Comté162 - Pays de la Loire163 - Bretagne164 - Poitou-Charentes182 - Aquitaine183 - Midi-Pyrénées184 - Limousin192 - Rhônes-Alpes193 - Auvergne201 - Languedoc-Roussillon203 - Provence-Alpes-Côte204 - Corse

10 - Schleswig-Holstein20 - Hamburg30 - Niedersachsen40 - Bremen50 - Nordrhein-Westfalen60 - Hessen70 - Rheinland-Pfalz80 - Baden-Württemberg90 - Bayern100 - Saarland110 - Berlin112 - Brandenburg113 - Mecklenburg-Vorpommern114 - Sachsen115 - Sachsen-Anhalt116 - Thueringen

GERMANY

ITALY221 - Valle d'Aoste222 - Piemonte230 - Lombardia241 - Trentino242 - Alto-Adige243 - Veneto244 - Friuli-Venezia250 - Liguria260 - Emilia-Romagna270 - Toscana281 - Marche282 - Umbria291 - Lazio292 - Abruzzo301 - Molise302 - Campania303 - Calabria311 - Puglia312 - Basilicata320 - Sicilia330 - Sardegna

341 - Vlaanderen342 - Bruxelles-Brussel343 - Wallonie

340 - BELGIUM

360 - NETHERLANDS

PORTUGAL615 - Norte e Centro630 - Ribatejo e Oeste640 - Alentejo e do Algarve650 - Aþores e da Madeira

SWEDEN710 - Slattbygdslan720 - Skogs-och mellanbygdslan730 - Lan i norra740 - CYPRUS745 - CZECH REPUBLIC755 - ESTONIAHUNGARY760 - Közep-Magyarország761 - Közep-Dunántúl762 - Nyugat-Dunántúl763 - Dél-Dunántúl764 - Észak-Magyarország765 - Észak-Alföld766 - Dél-Alföld770 - LATVIA775 - LITUANIA780 - MALTA

810 - SLOVAKIA820 - SLOVENIA

POLAND785 - Pomorze-Mazury790 - Wielkpolska-Slask795 - Mazowsze-Podlasie800 - Malopolska-Pogórze

831 - Severozapaden832 - Severen tsentralen833 - Severoiztochten834 - Yugozapaden835 - Yuzhen tsentralen836 - Yugoiztochen

BULGARIA

840 - Nord-Est841 - Sud-Est842 - Sud-Muntenia843 - Sud-Vest-Oltenia844 - Vest845 - Nord-Vest846 - Centru847 - Bucuresti-llfov

ROMANIA

480

755

370

540

40

780

480



Gliederung




4 Fazit




Kernfragen1 Sind die Daten frei verfügbar?2 Sind die Standardvariablen für unser Vorhaben geeignet?3 Ist die Berechnung der fehlenden Variablen möglich?




Sind die Daten frei verfügbar?Ja, die Daten sind öffentlich und kostenfrei zugänglich.

Datenzugang über AnfrageZugang über öffentliche Datenbank: http://ec.europa.eu/agriculture/rica/database/database_de.cfm


http://ec.europa.eu/agriculture/rica/database/database_de.cfm

http://ec.europa.eu/agriculture/rica/database/database_de.cfm

Sind die Daten frei verfügbar?





Sind die Standardvariablen für unser Vorhaben geeignet?

INLB-CODE StandardvariableA1 RegionSE010 AK insgesamtSE015 Familien-AKSE020 Lohn-AKSE025 ha LFSE035 GetreideSE071 FutterbauSE370 Gezahlte LöhneSE631 BetriebsprämieSE632 Einheitliche FlächenzahlungSE415 Betriebseinkommen (Nettowertschöpfung)




Sind die Standardvariablen für unser Vorhaben geeignet?Höhe der Sozialversicherungsbeiträge und Normarbeitszeiten werdennicht vom INLB erfasst => müssen berechnet werden.

Grundsätzlich sind alle zur Berechnung der Höhe derSozialversicherungsabgaben relevanten Merkmale enthalten, aber:teilweise müssen zur Berechnung der Modellierungsansätze dieStandardvariablen in Einzelvariablen aufgelöst werden.SE071 Futterbau: Grünland oder Futterhackfrucht (z. B. Rüben)?=> ausschließliches Rechnen mit Standardvariablen führt zuUngenauigkeiten




Ist die Berechnung der fehlenden Variablen möglich?Pretest Deutschland (sehr komplexesSozialversicherungssystem)

Landwirte (LandwirtschaftlicheSozialversicherung)

KrankenkassePflegekasseAlterskasseUnfallversicherung

Sozialversicherung fürArbeitnehmer

Untersuchungsregionen:Hessen,Rheinland-Pfalz undSaarland




Ist die Berechnung der fehlenden Variablen möglich?

Region EGE tf8 Summe AK Familien-AK ha LF GetreideHE >= 100 Fieldcrops 5,03 1,43 123,45 69,97HE 16 - <40 Mixed 1,33 1,17 52,86 20,36RP 40 - <100 Milk 1,61 1,51 72,00 15,77

Löhne Betriebsprämie Betriebseinkommen60 571 41 175 166 5351 578 14 219 8 9371 750 19 713 49 330




Die Berechnung der fehlenden Variablen ist möglich.

EGE tf8 LKK/LPK LAK BG Arbeitnehmer>= 100 Fieldcrops 5 565,85 3 637,92 1 689,30 19 988,4316 - <40 Mixed 4 087,61 1 432,08 879,90 520,7440 - <100 Milk 5 576,43 3 841,44 1 404,13 577,50

EGE tf8 Summe SV SV-Modell Betriebsprämie>= 100 Fieldcrops 30 881,50 67 939,30 41 17516 - <40 Mixed 6 920,33 15 224,73 14 21940 - <100 Milk 11 399,50 25 078,90 19 713




Gliederung




4 Fazit




SchwächenDatenaktualitätUntersuchungsfeld schließt NE-Betriebe ausgroße Betriebe überproportional vertreten

StärkenINLB einzige Quelle mikroökonomischer Daten dar, die harmonisiertsind (Buchhaltungsgrundsätze sind in allen Ländern gleich)Europäische Kommission Hauptnutzer der auf den INLB-Datenberuhenden Analysen => Anerkannt alsDe-facto-Standard-DatenbasisStandardergebnisse offen zugänglich => Transparenz undReproduzierbarkeit der Ergebnisse




SchwächenDatenaktualitätUntersuchungsfeld schließt NE-Betriebe ausgroße Betriebe überproportional vertreten

StärkenINLB einzige Quelle mikroökonomischer Daten dar, die harmonisiertsind (Buchhaltungsgrundsätze sind in allen Ländern gleich)Europäische Kommission Hauptnutzer der auf den INLB-Datenberuhenden Analysen => Anerkannt alsDe-facto-Standard-DatenbasisStandardergebnisse offen zugänglich => Transparenz undReproduzierbarkeit der Ergebnisse




Handlungsbedarf und nächste ArbeitsschritteBerechnung der (Modell-)Ansätze auf Basis der EinzelvariablenAnfrage bei Sozialversicherungsträgern nach ergänzendenDatenmaterialAllgorithmen, die zur Berechnung der Sozialversicherungsbeiträge inanderen europäischen Ländern benötigt werdenImplementierung dieser AllgorithmenBerechnung der Sozialversicherungsbeiträge für verschiedeneeuropäische LänderKontrolle und Korrekturen in Absprache mit nationalen Experten




Herzlichen Dank für die Aufmerksamkeit!


Date post:	15-Mar-2021
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