BF131/11: Strukturelle Analyse der land- und forstwirtschaftlichen Betriebe

Bereits scheinbar einfache und als Grundkennziffern erhobene Strukturdaten wie zB Anzahl der land- und forstwirtschaftlichen Betriebe bzw. die landwirtschaftlich genutzte Fläche zeigen bei unterschiedlichen Datenquellen (z.B. INVEKOS, Agrarstrukturerhebung) eine ähnliche Tendenz, haben aber unterschiedliche Zahlenwerte. Statistisch beobachtbare Phänomene aus diesen Datenbanken, wie Betriebsaufgaben, hohe Zuwachsraten bei Personengemeinschaften, statistische Auswirkungen unterschiedlicher Erfassungsuntergrenzen und Flächenverluste sind bisher nicht ausreichend und in der erforderlichen Detailliertheit (z.B. hinsichtlich regionaler Verteilung, Betriebstypen) analysiert und dargestellt. Eine vertiefende Analyse der umfangreich vorhandenen Daten können durch ergänzende Befragungen und Fallstudien einen zusätzlichen Informationsgewinn hinsichtlich der agrarpolitischen Relevanz verschiedener Entwicklungen bringen. Mittelfristig soll damit auch eine Basis für die Vermeidung von Doppelerhebungen im Rahmen agrarischer Strukturerhebungen geschaffen werden. Die Bearbeitung der Zielstellung soll in Abhängigkeit der verfügbaren Daten und der Prioritätensetzung mit einem modularen System über mehrere Jahre erfolgen.

Unterschiedliche statistische Quellen zeigen – zumindest in Randbereichen – unterschiedliche Ergebnisse. Daher stehen zu Beginn des Projektes die Abgrenzung und die Beschreibung der unterschiedlichen Datenquellen. Die Differenzen sollen plausibel und nachvollziehbar dargestellt werden. Weiters soll dieses Projekt dazu beitragen, nicht erforderliche Doppelerhebungen zu vermeiden bzw. den Informationsverlust bei Vermeidung von Doppelerhebungen zu quantifizieren. Aus der Statistik ersichtliche Phänomene wie z.B. Entwicklungstendenzen, Flächenverbrauch, Zunahme juristischer Betriebsformen, Betriebsaufgaben, Rückzug aus der Landwirtschaft, jährlicher Flächenverlust müssen für fundierte agrarpolitische Rückschlüsse, Erklärungen und Entscheidungen detailliert analysiert werden.

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