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The objective of this thesis is to develop methods for the evaluation of agricultural firms using efficiency analysis and to develop and assess farm responses in mathematical programming (MP) models to changing political and economic conditions. The dissertation is structured in four main parts. Chapter 2 extends Data Envelopment Analysis (DEA) by incorporating confidence intervals in the evaluation of the resulting point estimates. In the literature, agricultural farms are often evaluated and compared based on DEA, where causes of inefficiencies within a farm group are often analysed by regressing efficiency measures on other variables. However, when confidence intervals are taken into account, the results of this analysis show that neglecting the stochastic nature of efficiency measures cannot produce any valid conclusions about the real nature of inefficiencies. Hence, DEA efficiency measures need to be carefully interpreted, and further research is necessary before this methodology can be used as a standard approach for evaluating the efficiency of farms and other firms. Chapter 3 analyses the responses of MP farm group models induced by a change in political and economic conditions. MP models are widely used as decision models in agricultural economics. In contrast to an application on the farm level with considerable modelling detail, an analysis of macroeconomic effects is often only reasonable if it is based on representative farms. However, only sparse information is available for the specification of aggregated representative farm groups. Furthermore, decision variables should reflect observed behaviour through a process known as calibration of MP models. Positive Mathematical Programming (PMP) has been developed for this purpose, a method that calibrates the objective function with the help of a non-linear costs component and determines simulation behaviour. The influence of the different proposed PMP variants on simulation results is compared ex post with observed values using the representative farm model FARMIS. This is done through 45 farm groups; these data were obtained from the German Farm Accountancy Data Network (FADN). Based on these farm groups, PMP calibration methods are applied for the year 1996/97, and a shock is introduced for observed gross margins of 2002/03. Comparison of the calibration methods reveals that the simulation strongly depends on the PMP method applied. Chapter 4 develops an estimation method for the specification of crop-specific input coefficients in MP models. The lack of information about input allocations for different crop levels, e.g., fertiliser inputs for wheat or the level of pesticides used for sugar beets, provides a challenge for the specification of aggregated farm type models. In farm accounting records available for farm group models, often only total inputs per farm are reported. In aggregated MP farm type models, the explicit representation of input allocation plays an increasingly important role, for example in the representation of environmental effects such as nitrogen intake, and subsequently in the modelling of policy alternatives. In the past, crop-specific inputs were either implemented ad hoc in MP models based on management handbooks, or were based on total input levels that were estimated with input-output regressions. This chapter presents an approach that combines the regression approach with the estimation of a farm supply model using single farm data. The relationship between the MP and the linear regression model is defined, and an estimation approach based on the optimal condition of the farm is presented. The developed estimation approach is applied to Belgian FADN data, where input allocations for various crop levels are collected in the database. A comparison of observed and estimated data is possible to validate the suggested method. The results show that the developed estimation approach successfully models the observed values of input allocation, in contrast to the regression estimation. Furthermore, this approach leads to a crop-specific breakdown of variable inputs and a representation of the resulting farm type with a fully specified non-linear component. Chapter 5 presents the farm type module developed in the modelling system CAPRI (Common Agricultural Policy Regional Impact). The integration of farm types into the modelling system CAPRI provides the chance to directly quantify the effects of market policies and developments on the farm level and to reduce the aggregation bias, resulting in an improved localisation of farm type related environmental effects. The farm types in CAPRI are based on data from the European Farm Structure Survey (FSS). For several reasons, these data are not consistent with the CAPRI database. One possible way to overcome these inconsistencies would be a simple linear up- and down-scaling of FSS to the quantity structure of the CAPRI database. However, this method could lead to a loss of information about the type and size of the farm group from FSS. To avoid this effect, an estimation approach is developed covering EU-27 that does not violate the type of farming or the economic size of the farm types. ; Methoden zur ökonomischen Modellierung landwirtschaftlicher Betriebe Die Arbeit untersucht und entwickelt Methoden zur Bewertung von landwirtschaftlichen Betrieben im Rahmen der Effizienzanalyse und zur Abschätzung von Anpassungsreaktionen induziert durch die Veränderung von politischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Die Dissertation ist in vier Hauptkapitel gegliedert. Im Kapitel 2 wird die Methodik der Effizienzanalyse, bekannt unter dem Namen Data Envelopment Analysis (DEA) um den Ansatz zur Ableitung von Konfidenzintervallen erweitert, um die Aussagekraft der Effizienzmaße zu überprüfen. Die Bewertung und der Vergleich von landwirtschaftlichen Betrieben mit DEA sind in der Literatur häufig zu finden. Dabei werden die Ursachen von Ineffizienz oft mittels einer anschließenden Regressionsanalyse ermittelt. Die abgeleiteten Konfidenzintervalle zeigen jedoch deutlich, dass ohne Berücksichtigung der stochastischen Natur der Effizienzmaße kaum aussagekräftige Schlussfolgerungen über die wahre Natur von Ineffizienzen gegeben werden können. Im Kapitel 3 wird das Simulationsverhalten von mathematischen Programmierungsmodellen (MP) induziert durch die Veränderung von politischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen untersucht. Im Gegensatz zur Anwendung auf einzelbetrieblicher Ebene, wo eine Spezifizierung des Modells durch vergleichweise viele Informationen erfolgen kann, sind Analysen zur Politikfolgenabschätzung häufig nur sinnvoll, wenn diese auf repräsentativen Betriebsgruppen basieren und damit aggregierte Effekte quantifiziert werden können. Zur Spezifizierung der entsprechenden Modelle stehen jedoch oftmals nur wenige Informationen zur Verfügung. Weiterhin besteht das Problem, dass wichtige Entscheidungsvariablen den beobachteten Werten entsprechen sollten, was als Kalibrierung des MP-Modells bezeichnet wird. Um dennoch MP-Modelle für repräsentative Politikfolgenabschätzung auf Betriebsebene nutzen zu können, sind positiv-mathematische Programmierungsmodelle (PMP), die mittels einer nicht-linearen Komponente der Zielfunktion das Model kalibrieren und das Simulationsverhalten mitbestimmen, entwickelt worden. Der Einfluss verschiedener vorgeschlagener PMP Methoden auf das Simulationsergebnis werden mit dem Betriebsgruppenmodel FARMIS quantifiziert und ex post mit beobachteten Werten verglichen. Dafür werden 45 Betriebsgruppen benutzt. Auf diese Betriebsgruppenmodelle werden die PMPKalibrierungsmethoden für das Jahr 1996/97 angewendet und beobachtete Deckungsbeiträge aus dem Jahr 2002/03 als Schock implementiert. Aus dem Vergleich wird ersichtlich, dass das Simulationsverhalten stark durch die Wahl des PMP Verfahrens bestimmt wird. Im Kapitel 4 wird eine Schätzmethodik von fruchtartenspezifischen Input Koeffizienten in MP-Modellen entwickelt. Fehlende Daten über die Inputallokation auf Fruchtartenebene, wie zum Beispiel der Düngemitteleinsatz im Weizen oder die Höhe der Pflanzenschutzaufwendungen in der Zuckerrübenproduktion, sind ein Problem bei der Spezifizierung von aggregierten Betriebsgruppenmodellen. In Buchführungsergebnissen werden nur die Gesamtaufwendungen im Betrieb dokumentiert. In aggregierten MP-Modellen spielt die explizite Darstellung der Input Allokation jedoch eine immer wichtigere Rolle, um Umwelteffekte, wie zum Beispiel den Stickstoffeintrag aus der Landwirtschaft, abbilden und daraufhin Alternativen modellieren zu können. In der Vergangenheit wurden Input-Mengen entweder ad hoc von Informationen aus Bewirtschaftungshandbüchern auf alle Betriebsgruppen übertragen oder von den Gesamtinputmengen aus Betriebsabschlüssen eine Input-Output Regression geschätzt. Der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz kombiniert die Regression mit der Schätzung des MP-Models basierend auf einzelbetrieblichen Daten. Der entwickelte Schätzansatz wird auf belgische Buchführungsergebnisse angewandt, die Informationen über die Input Allokation auf Fruchtartenebene zur Evaluierung der Ergebnisse enthält. Im Vergleich zur Regression lassen die Ergebnisse erkennen, dass der Schätzansatz die Beobachtungswerte besser widerspiegelt. Kapitel 5 präsentiert ein Betriebsgruppenmodell für die EU-27 und ein dafür entwickelten Schätzansatz zur Konsistenzrechung der CAPRI Datenbank (Common Agricultural Policy Regional Impact) und der Daten der Europäischen Betriebsstrukturerhebung (FSS). Der Schätzansatz basiert auf Daten der FSS, die aus mehreren Gründen inkonsistent mit den Daten von CAPRI sind. Ein möglicher Weg die Konsistenz zu erreichen, könnte eine lineare Skalierung der Betriebsdaten sein. Als Folge könnte jedoch die Betriebsgruppenstruktur aus FSS (Betriebsgruppentyp und -größe) verloren gehen. Um dieses Problem zu umgehen wurde für das Betriebsgruppenmodell eine Methode zur betriebstypen- und betriebsgrößenkonsistenten Schätzung entwickelt. Ein Vergleich mit der linearen Skalierungsmethode zeigt, dass die entwickelte Methode einer einfachen Skalierung vorzuziehen ist, weil damit sichergestellt werden kann, dass die Betriebsstrukturinformationen von FSS in den geschätzten Betriebsmodellen erhalten bleiben.

We extend the Common Agricultural Policy Regionalised Impact Modelling System (CAPRI) with a regional computational general equilibrium (CGE) model to estimate the effects of the Pillar II of the Common Agricultural Policy. Our aim is to assess the modeling approach by comparing the scenario results with observations from the evaluation reports for rural development, supplemented with expert interviews and findings from the literature. For this purpose, an ex-post scenario is developed for Germany that models the effect of the Pillar II measures in 2006. We observe a moderate impact, namely, an increase in agricultural income (5%) and agricultural land use (0.15%), particularly grassland, and a substitution of arable land with grassland. This effect leads to a total increase in agricultural production, particularly of beef, and to an increase in total greenhouse gas emissions and total nitrogen surplus for Germany. Greenhouse gas emissions and nutrient surpluses per ha, however, are reduced. We observe that farm investment programmes displace private investment. The evaluation reports confirm the moderate impact and our major results, as does the comparison with other literature. However, the conclusions about agri-environment measures and their impact on income differ. The most important difference between our results and the evaluation reports and majority of the present literature is that we also quantify the joint effect between the whole economy and policy measures, with some contradictory effects.

Genome-edited crops are on the verge of being placed on the market and their agricultural and food products will thus be internationally traded soon. National regulations, however, diverge regarding the classification of genome-edited crops. Major countries such as the US and Brazil do not specifically regulate genome-edited crops, while in the European Union, they fall under GMO legislation, according to the European Court of Justice (ECJ). As it is in some cases impossible to analytically distinguish between products from genome-edited plants and those from non-genome-edited plants, EU importers may fear the risk of violating EU legislation. They may choose not to import any agricultural and food products based on crops for which genome-edited varieties are available. Therefore, crop products of which the EU is currently a net importer would become more expensive in the EU, and production would intensify. Furthermore, an intense substitution of products covered and not covered by genome editing would occur in consumption, production, and trade. We analyzed the effects of such a cease of EU imports for cereals and soy in the EU agricultural sector with the comparative static agricultural sector equilibrium model CAPRI. Our results indicate dramatic effects on agricultural and food prices as well as on farm income. The intensification of EU agriculture may result in negative net environmental effects in the EU as well as in an increase in global greenhouse gas (GHG) emissions. This suggests that trade effects should be considered when developing domestic regulation for genome-edited crops. ; Peer Reviewed

Genome-edited crops are on the verge of being placed on the market and their agricultural and food products will thus be internationally traded soon. National regulations, however, diverge regarding the classification of genome-edited crops. Major countries such as the US and Brazil do not specifically regulate genome-edited crops, while in the European Union, they fall under GMO legislation, according to the European Court of Justice (ECJ). As it is in some cases impossible to analytically distinguish between products from genome-edited plants and those from non-genome-edited plants, EU importers may fear the risk of violating EU legislation. They may choose not to import any agricultural and food products based on crops for which genome-edited varieties are available. Therefore, crop products of which the EU is currently a net importer would become more expensive in the EU, and production would intensify. Furthermore, an intense substitution of products covered and not covered by genome editing would occur in consumption, production, and trade. We analyzed the effects of such a cease of EU imports for cereals and soy in the EU agricultural sector with the comparative static agricultural sector equilibrium model CAPRI. Our results indicate dramatic effects on agricultural and food prices as well as on farm income. The intensification of EU agriculture may result in negative net environmental effects in the EU as well as in an increase in global greenhouse gas (GHG) emissions. This suggests that trade effects should be considered when developing domestic regulation for genome-edited crops.

Zahlreiche genom-editierte Kulturpflanzen stehen kurz vor ihrer Marktreife und werden daher bald ihren Weg in den internationalen Agrarhandel finden. Gegenwärtig gibt es jedoch große Unterschiede in der rechtlichen Einstufung dieser Produkte. Während beispielsweise in den USA und Brasilien genom-editierte Pflanzen keiner speziellen Regulierung unterliegen, werden sie in der EU nach dem EuGH-Urteil als gentechnisch veränderte Organismen angesehen und fallen daher unter die GVO-Regulierung. Da eine entsprechende analytische Unterscheidung von genom-editierten und konventionell gezüchteten Pflanzen unter Umständen nicht möglich ist, laufen Importeure Gefahr, nicht zugelassene Produkte in die EU einzuführen. Dies könnte dazu führen, dass die Einfuhr von bestimmten landwirtschaftlichen Produkten aus Ländern zum Erliegen kommt, in denen genom-editierte Pflanzen angebaut werden. Dies hätte einen Preisanstieg für diejenigen Produkte, für welche die EU Nettoimporteur ist, zur Folge. Auch würde der Anbau in der EU selbst intensiviert werden. Zudem käme es bei Produktion, Verbrauch und Handel zu Substitutionseffekten zwischen genom-editierten und konventionell gezüchteten Produkten. Mittels des komparativ-statischen Gleichgewichtsmodells CAPRI analysieren wir die Auswirkungen eines derartigen Aussetzens der EU-Agrarimporte auf den europäischen Agrarsektor am Beispiel von Soja und Getreide. Unsere Ergebnisse zeigen starke Auswirkungen auf die Preise für landwirtschaftliche Produkte und Lebensmittel sowie auf das Betriebseinkommen. Die Intensivierung der europäischen Agrarproduktion kann darüber hinaus zu negativen Umwelteffekten führen und einem globalen Anstieg der Treibhausgasemissionen. Dies legt den Schluss nahe, dass auch Handelseffekte bei der Ausgestaltung nationaler Regelungen im Umgang mit genom-editierten Pflanzen Berücksichtigung finden sollten. ; Genome edited crops are on the verge of being placed on the market and their agricultural and food products will thus be internationally traded soon. National regulation, however, diverges regarding the classification of genome edited crops. Major countries such as the US and Brazil do not specifically regulate genome edited crops, while in the European Union they fall under GMO legislation, according to the European Court of Justice (ECJ). As it is in some cases impossible to analytically distinguish products from genome edited plants compared to non-genome edited plants, EU importers may fear the risk of violating EU legislation. They may choose to not import anymore agricultural and food products based on crops, for which genome edited varieties are available. As a consequence, crop products, for which the EU is currently a net importer, would become more expensive in the EU and production would intensify. Furthermore, strong substitu-tion among products covered and not covered by genome editing would occur in consumption, production and trade. We analyse the effects of such a cease of EU imports for cereals and soy on the EU agricultural sector with the comparative static agricultural sector equilibrium model CA-PRI. Our results indicate that effects on agricultural and food prices as well as farm income are strong, and the intensification of EU agriculture may result in negative net environmental effects in the EU as well as increases in global greenhouse gas emissions. This suggests that the trade effects should be taken into account when developing domestic regulation for genome edited crops.

Genome edited crops are on the verge of being placed on the market and their agricultural and food products will thus be internationally traded soon. National regulation, however, diverges regarding the classification of genome edited crops. Major countries such as the US and Brazil do not specifically regulate genome edited crops, while in the European Union they fall under GMO legislation, according to the European Court of Justice (ECJ). As it is in some cases impossible to analytically distinguish products from genome edited plants compared to non-genome edited plants, EU importers may fear the risk of violating EU legislation. They may choose to not import anymore agricultural and food products based on crops, for which genome edited varieties are available. As a consequence, crop products, for which the EU is currently a net importer, would become more expensive in the EU and production would intensify. Furthermore, strong substitu-tion among products covered and not covered by genome editing would occur in consumption, production and trade. We analyse the effects of such a cease of EU imports for cereals and soy on the EU agricultural sector with the comparative static agricultural sector equilibrium model CA-PRI. Our results indicate that effects on agricultural and food prices as well as farm income are strong, and the intensification of EU agriculture may result in negative net environmental effects in the EU as well as increases in global greenhouse gas emissions. This suggests that the trade effects should be taken into account when developing domestic regulation for genome edited crops. ; Zahlreiche genom-editierte Kulturpflanzen stehen kurz vor ihrer Marktreife und werden daher bald ihren Weg in den internationalen Agrarhandel finden. Gegenwärtig gibt es jedoch große Unterschiede in der rechtlichen Einstufung dieser Produkte. Während beispielsweise in den USA und Brasilien genom-editierte Pflanzen keiner speziellen Regulierung unterliegen, werden sie in der EU nach dem EuGH-Urteil als gentechnisch veränderte Organismen angesehen und fallen daher unter die GVO-Regulierung. Da eine entsprechende analytische Unterscheidung von genom-editierten und konventionell gezüchteten Pflanzen unter Umständen nicht möglich ist, laufen Importeure Gefahr, nicht zugelassene Produkte in die EU einzuführen. Dies könnte dazu führen, dass die Einfuhr von bestimmten landwirtschaftlichen Produkten aus Ländern zum Erliegen kommt, in denen genom-editierte Pflanzen angebaut werden. Dies hätte einen Preisanstieg für diejenigen Produkte, für welche die EU Nettoimporteur ist, zur Folge. Auch würde der Anbau in der EU selbst intensiviert werden. Zudem käme es bei Produktion, Verbrauch und Handel zu Substitutionseffekten zwischen genom-editierten und konventionell gezüchteten Produkten. Mittels des komparativ-statischen Gleichgewichtsmodells CAPRI analysieren wir die Auswirkungen eins derartigen Aussetzens der EU-Agrarimporte auf den europäischen Agrarsektor am Beispiel von Soja und Getreide. Unsere Ergebnisse zeigen starke Auswirkungen auf die Preise für landwirtschaftliche Produkte und Lebensmittel sowie auf das Betriebseinkommen. Die Intensivierung der europäischen Agrarproduktion kann darüber hinaus zu negativen Umwelteffekten führen und einem globalen Anstieg der Treibhausgasemissionen. Dies legt den Schluss nahe, dass auch Handelseffekte bei der Ausgestaltung nationaler Regelungen im Umgang mit genom-editierten Pflan-zen Berücksichtigung finden sollten.

With the monitoring of management practices in agriculture we can assess the influence on the environment and evaluate the implementation of policies and guidelines. The timing of mowing or mulching events on fallow cropland is a critical factor in assessing the impact on biodiversity and a core environmental measure of the EU's Common Agricultural Policy (CAP). Dense time series of remote sensing data have already proven to be valuable input for capturing management practices on grassland. Here we present a transfer learning approach using a 1D convolutional neural network trained on grassland management data to predict management practices on fallow cropland. Our results demonstrate the potential of the approach to provide valuable insights for future CAP decision-making.

In this study, we analyse how three scenarios involving different levels of harmonisation of common agricultural policy (CAP) decoupled payments in the EU affect the distribution of farm income across regions and farm types. We use the farm type extension of the common agricultural policy impact (CAPRI) model, which captures farm heterogeneity across the EU. The first scenario (NUTS1) assumes uniform per-hectare payments at the NUTS1 level. The second scenario (MS-CONV) equalises the per-hectare rates inside each Member State (MS) and partially harmonises the single payment scheme (SPS) across MS in line with the 2011 Commission proposal. The third scenario simulates a uniform per-hectare payment at the EU level. Depending on the implementation of the SPS, the NUTS1 flat rate induces a substantial redistribution of payments across farm types and NUTS2 regions, particularly in regions that apply the historical SPS. The MS-CONV and EU flat-rate schemes have more significant impacts at the EU-wide level. In the EU-15, almost all farms lose payments from MS-CONV and EU-wide flat rates, whereas in the EU-10, almost all farm types gain from these scenarios. Our conservative estimates indicate that the flat-rate payments could redistribute up to €8.5 billion. Lower land rental costs partially offset the losses of farm income in the EU-15 from payment redistribution. Land rents drop for all flat-rate scenarios across most sectors and farm sizes in the EU-15. In the less productive new MS, the landowners' rental income is largely unaffected by the introduction of the flat rate.