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«ZUR WETTBEWERBSFÄHIGKEIT DER OSTDEUTSCHEN LANDWIRTSCHAFT – EINE EFFIZIENZANALYSE LANDWIRTSCHAFTLICHER UNTERNEHMEN SACHSEN-ANHALTS UND DER ...»

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Vorraussetzung der in das Modell eingehenden Variablen ist ihr Zusammenhang mit dem Ziel der Analyse. Nach Durchführung mehrerer Probeläufe wurden letztlich die vier klassischen Produktionsfaktoren Boden-, Kapital-, Arbeits- und Vorleistungseinsatz als Inputvariablen ausgewählt. Von einer Unterscheidung zwischen Tier- und Pflanzenproduktion als Outputvariablen wurde abgesehen, um angesichts des geringen Datenumfanges (vor allem SachsenAnhalts) die Dimension des Modells nicht weiter zu erhöhen. Es wurde von der Stärke der DEA Gebrauch gemacht, verschiedene Maßeinheiten gleichzeitig nutzen zu können.

Einzelne neue Mitgliedsländer, darunter Tschechien, wandten dieses System bereits vor dem Beitritt an.

30 Andrea Rothe und Alexej Lissitsa

Inputvariable Arbeit:

Der Produktionsfaktor Arbeit gilt in personeller Hinsicht prinzipiell als nicht teilbar, lässt sich jedoch in Hinsicht auf die Arbeitsleistung beliebig teilen. In der Analyse Sachsen-Anhalts wurde die Anzahl der Arbeitskräfte12 ermittelt und in Arbeitskrafteinheiten gemessen. Da in der Datenerhebung der Tschechischen Republik in den vergangenen Jahren Veränderungen in Beziehung auf den Arbeitsstundeneinsatz je AK vorgenommen wurden und somit die Berechnung der AK-Einheiten erschweren, fließen in das DEA-Modell die geleisteten Arbeitskräftestunden je Unternehmen ein. Qualitative Unterschiede können in beiden Fällen nicht berücksichtigt werden. Von einer monetären Bewertung dieses Faktors wurde abgesehen, da Teilzeitbeschäftigte oder Familienarbeitskräfte durch die Messung in der Einheit AK bzw.

der geleisteten Arbeitsstunden besser erfasst und bewertet werden können und somit eine genauere Definition des Faktors Arbeit gegeben ist.

Inputvariable Boden:

Um eine korrekte Bewertung des Produktionsfaktors Boden zu gewährleisten, wurde die Hektarzahl der bewirtschafteten landwirtschaftlich genutzten Fläche Sachsen-Anhalts mit der Ertragsmesszahl (EMZ)13 multipliziert. Um den Faktor Boden im tschechischen Modell zu berücksichtigen, musste eine abweichende Definition genutzt werden. Ähnlich der EMZ in Deutschland, existiert in Tschechien die sogenannte "bonitierte bodenökologische Einheit", welche Aussagen über die Produktionsfähigkeit des Bodens liefert. Diese Bonitierung ist Grundlage des Bodenpreises, welcher, multipliziert mit der LF, den Boden in diesem Modell definiert. Unter dieser Voraussetzung können in beiden Modellen unterschiedliche Standortbedingungen bzw. die heterogene Qualität des Faktors Boden berücksichtigt werden.

Gleichzeitig können verschiedene Rechtsformen landwirtschaftlicher Unternehmen miteinander verglichen werden, da eine Gliederung in Eigentums- oder Pachtland umgangen wird. Dies wirkt sich in der Hinsicht günstig aus, da beispielsweise Rechtsformen der natürlichen Personen geringere Pachtpreise gegenüber den Rechtsformen der juristischen Personen zahlen. Andererseits unterscheiden sich die Pachtpreise auch im Hinblick auf den Zeitpunkt der Anpachtung (CZASCH 2000).

Inputvariable Kapital:

Der Kapitaleinsatz der jeweils betrachteten DMU soll durch die Inputvariable Kapital wiedergegeben werden. Die Quantifizierung des dauerhaften Bestandes aller Produktionsmittel, mit Ausnahme von Boden und Arbeit, stellt sich allerdings als schwierig heraus. Die Verwendung des Anlagevermögens zur Kennzeichnung der Variable wirft das Problem auf, dass Betriebe welche mit veralteten Anlagen wirtschaften gegenüber Betrieben mit neuen Anlagen benachteiligt werden. In dieser Arbeit wird die Variable Kapital anhand folgender

Gleichung berechnet:

((A-B) * 0,05 + Ab) * LF Um den Faktor Boden (B) nicht in die Variable Kapital einfließen zu lassen, wird dieser vom Anlagevermögen (A) subtrahiert. Anschließend werden zu fünf Prozent des Anlagevermögens Der Begriff Arbeitskräfte enthält ständige und nicht ständige Fremd-Arbeitskräfte sowie entlohnte und nichtentlohnte Familienarbeitskräfte. 1 AK entspricht einer Person im Alter zwischen 16 und 65 Jahren, ohne Minderung der Erwerbsfähigkeit.

Im Gegensatz zur Bodenzahl, welche lediglich die Qualität des Bodens angibt, kennzeichnet die Ertragsmesszahl die Ertragsfähigkeit des Bodens anhand der natürlichen Ertragsbedingungen, Bodenbeschaffenheit, klimatische Bedingungen und Geländeverhältnisse (vgl. STATISTISCHES LANDESAMT SACHSEN-ANHALT 2003). Die Ertragsmesszahl ist unabhängig von den jeweiligen Eigentumsverhältnissen (BMVEL 2004).

Zur Wettbewerbsfähigkeit der ostdeutschen Landwirtschaft nach den EU-Osterweiterung 31 die Abschreibungen addiert und dieser Wert mit den entsprechenden LF multipliziert. Die Maßeinheit dieser Größe ist €/ha LF bzw. CSK/ha LF.

Inputvariable Vorleistungen:

Die Variable Vorleistungen beinhaltet alle materiellen Aufwendungen wie Betriebsmittel (Saatgut, Düngemittel, Pflanzenschutzmittel etc.) und Dienstleistungen die zur Produktion pflanzlicher und tierischer Erzeugnisse bzw. im Fall Tschechiens in der außerlandwirtschaftlichen Produktion eingesetzt werden. Die Werte der Inputvariable Vorleistungen werden in der Maßeinheit Euro angegeben.

Wie bereits angesprochen, wurde bei der Definition der Outputvariablen von einer Unterscheidung der heterogenen Produktionsmöglichkeiten abgesehen. Im Fall Sachsen-Anhalts gingen in die Umsatzerlöse der Pflanzen- und Tierproduktion in die Outputvariable Produktion ein. In der tschechischen Outputvariable Produktion ist neben der Pflanzen- und Tierproduktion gleichfalls die außerlandwirtschaftliche Produktion enthalten. Dies war erforderlich, da die verfügbaren Daten zur Definition der Inputvariablen keine Angaben bezüglich des Einsatzes je Hektar LF beinhalteten, sondern jeweils den gesamten betrieblichen Einsatz darstellten und somit eine Zuordnung zu den entsprechenden Produktionsmöglichkeiten nicht möglich war.





Diese Vorgehensweise erschwert die Berücksichtigung eventuell auftretender Verzerrungen in einem Produktionszweig durch beispielsweise Witterungseinflüsse, Preiseinbrüche etc., kann jedoch durch die Betrachtung der Produktionsausrichtungen beseitigt werden.

Zur Berechnung der CCR14- bzw. BCC15- Modelle werden das Softwareprogramm EMS16 Version 1.3.0 sowie DEAP17 Version 2.2 eingesetzt. Die Auswertung der Ergebnisse, die statistische Überprüfung und Darstellung erfolgt mittels der Software-Programme SPSS für Windows 10.0 und Microsoft Excel 2000.

4 EMPIRISCHE ERGEBNISSE DER EFFIZIENZANALYSE

4.1 Die Effizienzentwicklung der Agrarunternehmen Sachsen-Anhalts Bei der Effizienzanalyse wird zunächst davon ausgegangen, dass alle Unternehmen unabhängig von ihrer Größe, mit einer Produktionstechnologie operieren, die konstante Skalenerträge aufweist.

In Abbildung 7 ist die Verteilung der technischen Effizienz der Agrarunternehmen SachsenAnhalts dargestellt, welche auf Grundlage des CCR-Modells berechnet wurden.

Der Überblick zeigt, dass die Effizienz der Agrarunternehmen Sachsen-Anhalts im Untersuchungszeitraum erheblichen Schwankungen unterlag. In den ersten beiden Untersuchungsjahren erfolgte die Produktion auf einem hohen Effizienzniveau, wobei eine Steigerung der durchschnittlichen Effizienz aller Unternehmen von 0,842 auf 0,876 realisiert werden konnte. In den folgenden Jahren wiesen die Unternehmen jedoch verstärkt Ineffizienzen auf. Die zunehmende Heterogenität der Effizienz der Agrarunternehmen innerhalb der Untersuchungsjahre verdeutlicht eine Zunahme der Distanz zwischen erfolgreichen und weniger erfolgreichen Betrieben. Die Gründe dieser Entwicklung sind vielschichtig.

CCR - “Charnes-Cooper-Rhodes Modell” bzw. Modell mit konstanten Skalenerträgen.

BCC - “Banker-Charnes-Cooper-Modell” bzw. Modell mit variablen Skalenerträgen.

EMS - Efficiency Measurement System.

DEAP - Data Envelopment Analysis Program.

32 Andrea Rothe und Alexej Lissitsa Grundsätzlich unterscheiden sich erfolgreiche Betriebe durch höhere Ertrags- und Leistungsparameter von weniger erfolgreichen Betrieben. Die schlechte Lage der Landwirtschaft kurz vor der Osterweiterung, mit dem niedrigsten Wert der durchschnittlichen Effizienz von 0,691, wurde neben den internen Rahmenbedingungen wesentlich durch die Änderung der externen Rahmenbedingungen seit dem WJ 2000/01 herbeigeführt.

Abbildung 7: Verteilung der Effizienz (CRS18) aller untersuchten Unternehmen Sachsen-Anhalts

–  –  –

0,31-0,40 0,41-0,50 0,51-0,60 0,61-0,70 0,71-0,80 0,81-0,90 0,91-1,00 Quelle: Eigene Berechnungen.

Entscheidenden Einfluss hatte der starke Anstieg der Betriebsmittelpreise, welcher seit dem Jahr 2000 für Dünge-, Pflanzenschutz- und Futtermittel sowie Agrardiesel zu beobachten war.

Darüber hinaus wirkten sich die ungünstigen Witterungsbedingungen negativ auf die Ertragslage des stark ackerbaulich geprägten Agrarsektors Sachsen-Anhalts aus. So verursachten die Trockenheit im WJ 2000/01 sowie die hohen Niederschlagsmengen im WJ 2002/03 erhebliche Ertragseinbußen sowie mindere Qualitäten der Ernte. Die Erlöse der Ackerbaubetriebe gingen daher deutlich zurück. Negative Auswirkungen auf die Effizienz der Tierproduktion SachsenAnhalts hatten vor allem der Nachfragerückgang nach Rind- und Schweinefleisch infolge der MKS- und BSE-Krise (WJ 2000/01) sowie das niedrige Niveau der Milchpreise (MLU SACHSEN-ANHALT 2003, 2004). Die Tatsache, dass trotz negativer Einflüsse in den letzten drei Untersuchungsjahren 12 von 61 (19,6 %) sachsen-anhaltinischen Agrarunternehmen hohe Effizienzwerte zwischen 0,91 und 1 aufweisen, stützt die Aussage in Abschnitt 2, dass im horizontalen Vergleich der einzelnen Betriebe große Schwankungen der Wirtschaftsergebnisse auftreten. Wesentlichen Einfluss auf diese Entwicklung hatte dabei die Liquidität der Betriebe. So führte das dichte Aufeinanderfolgen zweier Jahre mit schlechter Ertragslage zu einer Verschlechterung der Liquiditätslage, welche sich auch durch die "normalen" Erntebedingungen im WJ 2001/02 kaum verbesserte. Nur Betriebe mit einer hohen Liquidität konnten diesen schwierigen Zeitraum erfolgreich überwinden. Ein Mindestgrundstock an Liquidität ist somit zur langfristigen Sicherung der Existenz erforderlich. Ist dieser nicht vorhanden, so wird, wie in Abbildung 7 dargestellt, die Diskrepanz zwischen erfolgreichen und weniger erfolgreichen Betrieben deutlich größer und letztlich ein Ausscheiden von Betrieben aus der Produktion bewirken (vgl. HARMS 2005).

Constant-Return-to Scale.

Zur Wettbewerbsfähigkeit der ostdeutschen Landwirtschaft nach den EU-Osterweiterung 33

–  –  –

Die Ergebnisse zeigen, dass Ineffizienzen im Agrarsektor Sachsen-Anhalts teilweise auf Skalenineffizienzen zurückzuführen sind. Diese sind im Untersuchungszeitraum in den 34 Andrea Rothe und Alexej Lissitsa Betriebsgrößenklassen 300 ha LF und 1000 ha LF besonders häufig, wobei Unternehmen 300 ha LF, mit einem durchschnittlichen Effizienzwert von 0,872, die höchsten Skalenineffizienzen und technischen Ineffizienzen aufweisen. Unternehmen mit einer Betriebsgröße zwischen 300-1000 ha LF erreichen die höchsten Werte der technischen Effizienz und Skaleneffizienz. Die reine technische Effizienz nimmt jedoch innerhalb dieser Untersuchungsgruppen den niedrigsten Wert ein, woraus sich schließen lässt, dass die Skaleneffekte ausgenutzt wurden und sich positiv auf die technische Effizienz der Unternehmen auswirken konnten. Da sich jedoch 10 Unternehmen der Rechtsform GbR in der Größenklasse 300-1000 ha LF befinden, kann von einem entscheidenden Einfluss der GbR´s auf die Ermittlung der Frontier und auf die Ergebnisse der optimalen Betriebsgröße gesprochen werden. Die Ergebnisse können dadurch verzerrt worden sein.

Betrachtet man die Entwicklung der Effizienzwerte der Gruppen innerhalb der Jahre, fallen besonders bei Unternehmen 1000 ha große Schwankungen auf. In den WJ 1999/00 und 2000/01 konnten sie die höchsten Werte erreichen und bestätigen somit die Ergebnisse ähnlicher Analysen von THIELE und BRODERSEN (1997) sowie CZASCH (2000). Der oben bereits angesprochene Trend zunehmender Unsicherheiten macht sich auch in den Effizienzwerten der verschiedenen Betriebsgrößenklassen deutlich bemerkbar. Abweichend von THIELE und BRODERSEN (1997) und CZASCH (2000), wurden in den folgenden Jahren nicht mehr die größten Unternehmen als effizienteste eingestuft, sondern Unternehmen der Betriebsgröße zwischen 300 ha bis 1000 ha LF. Die größten Unternehmen weisen im WJ 2001/02 sogar die niedrigsten Werte der technischen Effizienz auf, zeigen also die geringste Anpassungsfähigkeit auf Änderungen externer Rahmenbedingungen. Da aber im letzten Untersuchungsjahr auch einige Großbetriebe hohe Effizienzwerte aufweisen, lässt sich daraus schließen, dass die Managementfähigkeiten der Betriebsleiter einen wichtigen Erfolgsfaktor darstellen. Dies trifft zwar nicht nur für Großbetriebe zu, angesichts der größeren Bedeutung von Fremdkapital, Fremdarbeitskräften und Pachtflächen und deren regelmäßigen Entlohnung spielt die Managementqualität hier aber eine besonders große Rolle.

Es wird jedoch deutlich, dass die größten Unternehmen im Gegensatz zu den kleinsten Unternehmen von ihrer hohen Skaleneffizienz profitieren konnten und somit auch bei auftretenden Unsicherheiten einen Vorteil gegenüber kleinen Unternehmen haben.

Die Ergebnisse dieser Untersuchung, welche bei Unternehmen der "mittleren" Betriebsgrößengruppe die höchsten Durchschnittswerte der technischen Effizienz im Untersuchungszeitraum ausweist, sollten jedoch aufgrund der geringen Datenbasis mit Vorsicht betrachtet werden. In den Effizienzwerten zeigt sich aber eine gewisse Stabilität dieser Gruppe über den gesamten Betrachtungszeitraum und vor allem gegenüber externen Einflüssen in den letzten drei Jahren.

Prinzipiell kam es in allen Größenklassen zu verstärkt auftretenden Ineffizienzen. Es empfiehlt sich daher zu überprüfen, welcher Rechtsform und Produktionsausrichtung die Unternehmen dieser Betriebsgrößenklassen angehören, um Rückschlüsse über die verschiedenen Entwicklungen der Effizienzwerte zu ziehen. Eine nähere Analyse erfolgt im weiteren Verlauf der Arbeit.



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