Landwirtschaftliche Betriebe verändern sich ständig und passen sich in ihren Schwerpunkten an die Nachfrage oder an äußere Bedingungen an. Wir analysieren mit der DeltaApp die strukturellen Entwicklungen der letzten Jahre im Ackerbau Deutschlands.
Landwirtschaftliche Betriebe – welche Daten können wir analysieren?
Zum großen Teil – etwa zu zwei Dritteln – wird in Deutschland die landwirtschaftlich genutzte Fläche als Ackerland verwendet. Das restliche Drittel wird größtenteils durch Wiesen und Weiden gebildet.
Das Statistische Bundesamt hält mit der Tabelle 42271-0014 Daten aus der Bodennutzungshaupterhebung zur Bewirtschaftung der Ackerbauflächen bereit. Bevor wir versuchen, die Daten für die interaktive Analyse in der DeltaApp Web aufzubereiten, werfen wir einen groben Blick auf enthaltene Kennzahlen, hier für Schleswig-Holstein:
Entwicklung der Kennzahlen der Ackerlandnutzung in Schleswig-Holstein
Die vorhandenen Jahre reichen von 2010 bis 2022. Es wird jeweils festgehalten, wie viele landwirtschaftliche Betriebe überhaupt Ackerland besitzen und wie viele davon eine bestimmte Getreideart oder Ölfrucht anbauen. Dabei wird festgehalten, wie groß jeweils in der Summe die eingesetzten Flächen sind.
Zusätzlich (noch nicht in dieser Tabelle sichtbar!) können wir die Betriebe nach ihrer Größe – gemessen an der vorhandenen Fläche für Ackerbau – klassifizieren.
Für die vorliegenden Daten aus Schleswig-Holstein sehen wir zum Beispiel, dass die Anzahl der Betriebe mit Ackerland allgemein abnimmt, die Fläche relativ konstant bleibt und somit die für Ackerbau verwendeten Hektar pro Betrieb zunehmen. Die Detailanalyse der Getreidearten und Ölfrüchte folgt später in der DeltaApp.
Haken und Ösen beim Datensatz
Bei der Analyse der Daten muss man etwas aufpassen. Zuerst schauen wir auf die offensichtlichen Fallen: Vorhandenes Ackerland ist die notwendige Voraussetzung für einen Anbau. Allerdings können landwirtschaftliche Betriebe mehrere Sorten anbauen. Deshalb ist die Kennzahl “Anzahl Betriebe” nicht additiv, und die Summe der einzelnen Anzahlen für die Anbauarten ist größer als die Anzahl der Betriebe, die Ackerbau betreiben.
Auch bei der bewirtschafteten Fläche ist die Additivität nicht gegeben, da nur die wichtigsten Getreidearten beziffert werden. Außerdem ist nicht klar, ob eine Ackerfläche nur einmal im Jahr bestellt werden kann.
Weiterhin hat der bereitgestellte Datensatz noch mit anderen Unzulänglichkeiten zu kämpfen. Hier sieht man die Anzahl der Betriebe in Berlin, die Sommergerste anbauen, sowie die dafür bereitgestellte Gesamtfläche in Hektar:
Entwicklung der Kennzahlen in Berlin
Ich habe eine Summenzeile eingefügt, um schnell zu prüfen, ob die Summe über die Betriebsgrößen den Wert von “Insgesamt” ergibt. In diesem Fall sollte die Summe das Doppelte von “Insgesamt” sein.
Die Betriebsgrößenklasse wird aus der gesamten für den Ackerbau zur Verfügung stehenden Fläche ermittelt.
Im Beispiel mit Berlin und Sommergerste geht die Rechnung nur für die Anzahl der Betriebe auf. Bei der Fläche ist anfangs für 2018 und 2019 die Gesamtfläche angegeben. Im vorliegenden Fall wüsste man bei diesen beiden Jahren, dass sich die 10 ha Fläche irgendwie auf die beiden Betriebsgrößen “30 bis 50 ha” und “50 bis 100 ha” verteilen, aber in den entsprechenden Zellen findet man im Originaldatensatz nur ein “.”, das für “Zahlenwert unbekannt oder geheimzuhalten” steht.
Wahrscheinlich stehen hier Datenschutzgründe im Weg, da wegen der geringen Anzahl der Betriebe Rückschlüsse möglich wären. Nun könnte man anfangen, Konstruktionen zu errichten, die diese Verteilung vornehmen. In den Jahren ab 2020 bekommt aber selbst der Insgesamt-Wert das Attribut “Zahlenwert unbekannt oder geheimzuhalten” und es gäbe nichts zu verteilen.
Weitere mögliche Probleme
Größere Bundesländer und beliebte Getreidesorten haben dieses Problem seltener. Für Bayern und Winterweizen sieht es folgendermaßen aus:
Entwicklung der Kennzahlen in Bayern bei Winterweizen
In diesem Fall geht hier meistens die Aggregation “ungefähr” auf, aber für die Zelle 2021 der Betriebe “500 und mehr ha” war der Wert “unsicher” und deshalb nicht angegeben. Komischerweise gilt das nicht für die zugehörige Anbaufläche. Außerdem fällt auf, dass im Jahre 2020 die Kennzahlen genau vorliegen, während sie sonst auf 10er gerundet sind.
Übrigens hatten auch andere Datensätze aus der Landwirtschaftsrubrik – wie zum Beispiel “Anbaufläche und Erntemenge bei Baumobst” – die genannten Probleme. Deshalb habe ich es nach einer Weile aufgegeben, im landwirtschaftlichen Datenbereich einen zu 100 Prozent stimmigen Datensatz zu finden.
Tendenziell sind aggregierte ausgewiesene Werte für die Anzahl und Flächen der Betriebe somit leicht zu gering und erkannte Tendenzen sollten immer überprüft werden. Ich verwende für “Insgesamt” den gegebenen Wert und nicht die Aggregation über die Betriebsgrößen.
Dabei habe ich eine Parent-Child-Hierarchie eingesetzt und in den Hierarchieeigenschaften die Aggregation ausgeschaltet.
Mobile Berichte
Die DeltaApp existiert in zwei Varianten – einmal für das Smartphone und einmal für den Browser. Im vorliegenden Beitrag beschränken wir uns auf die Browser-Version DeltaApp Web.
In DeltaMaster legen wir nun drei Mobile Berichte an, einen für die Anzahl der Betriebe, einen für die bewirtschaftete Fläche und einen für die selbsterstellte Quotienten-Kennzahl “Fläche pro Betrieb”. Der Mobile Bericht für die Anzahl der Betriebe sieht beispielsweise so aus:
Mobiler Bericht für Anzahlen von Betrieben
Hierbei habe ich die unvollständige und nicht additive Hierarchie flachgeklopft und Filterkennzahlen verwendet, sodass die eigentlich übergeordnetete Kennzahl für Ackerland gleichberechtigt neben den Verwendungsarten steht.
Für die Flächen in ha sieht das ähnlich aus:
Mobiler Bericht für Anbauflächen von Betrieben
Schließlich wird ein analoger Bericht für die Quotienten aus Fläche und Anzahl angelegt.
Dann haben wir die Mobilen Berichte exportiert und per Bissantz Service der DeltaApp bereitgestellt.
Wissenswertes zu den angebauten Sorten
Bevor wir mit der Analyse in der DeltaApp beginnen, möchte ich erst einmal kurz die Anbauarten vorstellen. Es ist interessanter, der Analyse zu folgen, wenn man weiß, wofür die genannten Sorten eingesetzt werden. Ich habe mein Wissen aus der Wikipedia bezogen:
- Winterweizen (einschließlich Dinkel und Einkorn): Winterweizen wird von Ende September bis in den Dezember ausgesät. Die Ernte erfolgt im anschließenden Jahr im Hochsommer. Weizen landet vor allem im Grundnahrungsmittel Brot, wird aber auch in der Tiermast eingesetzt. Dinkel und Einkorn als spezielle Weizenarten werden ebenfalls für Brot verwendet.
- Silomais/Grünmais: Silomais geht in Futtermittel für Rinder ein oder wird als Biogassubstrat verwendet (Energiemais). Grünmais dient nur als Futterpflanze.
- Wintergerste: Wintergerste wird im Herbst ausgesät und hauptsächlich als Tierfutter verwendet.
- Winterraps: Aus Raps wird Rapsöl erzeugt, das als Speiseöl und Futtermittel, aber auch als Bio-Kraftstoff genutzt wird.
- Sommergerste: Sommergerste wird im Frühjahr ausgesät und wird zum Beipiel als Braugerste zur Bierherstellung verwendet.
- Roggen und Wintermenggetreide: Roggen landet hauptsächlich im Brot, kann aber auch im Doppelkorn oder als Futtermittel Verwendung finden.
DeltaApp Web
Wie man die DeltaApp Web bedient, können Sie in der Demo-Anwendung auf unserer Homepage anhand von fünf Beispielen selbst ausprobieren: unverbindlich, kostenlos und ohne Anmeldung! Kommen Sie aber zurück und lesen hier weiter!
In den Blog-Beiträgen Interaktive Datenanalyse mit der DeltaApp, Inflationsrate und Verbraucherpreisindex und Verkehrszählung mit der DeltaApp gehen wir neben der Analyse auch ausführlicher auf die Bedienung ein.
Wenn wir nun unser Portal mit den drei Berichten anschauen, sieht das zunächst folgendermaßen aus:
Startbildschirm bei Zoomstufe 130 und mit aktivierten Sparksäulen
Wir können auch die Kacheln filtern:
Gefiltert auf Schleswig-Holstein
Stellen wir jede Kachel auf Schleswig-Holstein ein, sehen wir wieder die Zahlen und Entwicklungen, die wir bereits in der Grafischen Tabelle am Anfang des Artikels abgebildet hatten.
Anzahl der landwirtschaftlichen Betriebe
Konzentrieren wir uns zunächst wieder auf die Gesamtzahlen der Betriebe mit Ackerland und klappen die Kennzahlen zu. Wir schauen dann auf die Anzahlen der Bundesländer:
Eine Analyse der Anzahl der landwirtschaftlichen Betriebe mit Ackerbau
In Bayern fallen zwei Dinge auf: Die Anzahl der Betriebe ist stark rückläufig – und trotzdem führt Bayern die Rangliste klar an! Mit einem Rechtsklick auf die absoluten Zahlen erhalten wir die prozentuale Verteilung:
Prozentuale Verteilung auf die Bundesländer
Fast 35 % der deutschen Ackerbau-Betriebe liegen in Bayern!
Am unteren Ende sieht man auch die Auswirkungen der nicht vorhandenen Werte. In Berlin ist der Einbruch von 2013 bis 2015 auf fehlende Werte zurückzuführen; er ist somit real nicht aufgetreten.
Schauen wir uns die weiteren Kacheln im Ausgangsportal an: Die zweite Kachel haben wir als Kopie der ersten angelegt (mittels des Quadrate-Symbols). Wir filtern auf Bayern und klappen wieder alle Kennzahlen auf. Alle Anbauarten sinken in der Anzahl der Betriebe. Bei Winterraps sieht man mindestens zweimal das Absinken des Niveaus. Roggen hat sich allmählich auf ein Niveau eingependelt.
Die 3. Kachel ist wiederum eine Kopie der zweiten, bloß haben wir mit der Maus die erste vorhandene Periode 2010 aktiviert, um die Gesamtentwicklung von 2010 bis 2022 besser einschätzen zu können. Bei Winterraps war der Einbruch in der Anzahl der Betriebe am größten.
Mit der 4. Kachel “ha Fläche” überprüfen wir, ob wenigstens Flächengrößen in Bayern stabil bleiben. Für Ackerland allgemein ist dies der Fall. Silomais war lange Zeit auf einem hohen Plateau, Winterraps sackt allmählich zusammen und Roggen wurde auch schon einmal – vor allem im Jahr 2014 – mehr Fläche gewidmet.
In der letzten Kachel ist noch einmal die allgemeine Tendenz zur Konzentration sichtbar: Pro Betrieb nehmen die bewirtschafteten Flächen der Anbauarten zu, mit Ausnahme von Roggen.
Einbruch von Winterraps im Jahr 2019
Versuchen wir einmal, mehr über den Einbruch von Winterraps im Jahr 2019 herauszufinden. Wir klappen Winterraps auf und navigieren zur Darstellung der Betriebsgrößen, die wir aufsteigend sortieren.
Bei den Sparksäulen klicken wir 2019 an. In einer Kopie lassen wir uns die prozentuale Verteilung anzeigen.
Dann stellen wir die Kachel “ha Fläche” für Winterraps ebenfalls auf die Betriebsgrößen ein und wählen das Vorjahr 2018 aus. In einer weiteren Kopie wählen wir 2019 aus:
Eine Analyse der landwirtschaftlichen Betriebe mit Winterraps
In allen Betriebsgrößenklassen (nach Ackerbauflächen) ist der Einbruch von 2018 auf 2019 deutlich zu sehen. Die Betriebsanzahlen sind um 25,0 % auf 35 Tsd. gesunken. Die meisten Betriebe gehören zur “50 bis 100 ha”-Klasse. Die Angaben für die Klasse “5 bis 10 ha” sollten wir hier aus den anfangs genannten Gründen lieber ignorieren.
Von 2018 auf 2019 ist die eingesetzte Fläche von 1,2 Mio. um 30,4 % auf 852 Tsd. gesunken. Jede Größenklasse ist betroffen. Den größten Anteil an den bebauten Flächen findet man hauptsächlich in den sehr großen Betrieben mit 500 und mehr ha.
Navigiert man weiter, sieht man weiterhin, dass diese Flächen mit großen Betrieben hauptsächlich in den neuen Bundesländern liegen. Die 171 Tsd. ha, die von 2018 auf 2019 weniger bebaut wurden, werden größtenteils durch Sachsen-Anhalt (von 108 auf 52 Tsd.), durch Brandenburg (von 95 auf 52 Tsd.) und Thüringen (von 89 auf 63 Tsd.) verursacht.
Was ist die Ursache für den Rückgang? In einer Pressemitteilung des Statistischen Bundesamtes vom 13. Mai 2019 heißt es: “Grund für diesen Rückgang, der sich bereits bei der Erfassung der Herbstaussaatflächen Ende 2018 andeutete, ist die langanhaltende Trockenheit in 2018, die sich auch auf den Aussaattermin des Winterrapses auswirkte.”
Wie ausgeprägt die Dürre in Deutschland in diesem Jahr war, lässt sich in meinem Blogbeitrag Dürre in Deutschland nachlesen.
Anzahl und Größe der Betriebe
Nun deaktivieren wir die Sparklines und analysieren die Veränderungen der Anzahl der Betriebe von 2021 auf 2022:
Analyse der Entwicklung von 2021 auf 2022
Insgesamt hat die Anzahl der Betriebe um ein halbes Prozent abgenommen. Wir ignorieren wieder mögliche Ungenauigkeiten durch fehlende Werte.
Die Gesamtfläche für Ackerbau hat sich deutschlandweit mit -0.01 % kaum verändert. Für die einzelnen Bundesländer beobachten wir aber durchaus gegensätzliche Entwicklungen.
Da die Änderungen der Anzahl prozentual größer ausfallen als die Änderungen der Fläche, entspricht die Reihenfolge der ha Ackerland pro landwirtschaftlichen Betrieb ungefähr der Reihenfolge der Anzahlen. Zumindest kann man Blöcke bilden: Die ersten sechs Bundesländer von Schleswig-Holstein bis Nordrhein-Westfalen bei den Anzahlen bilden auch die ersten sechs Länder bei der Fläche pro Betrieb.
Ähnliches gilt für die letzten fünf Bundesländer von Bayern bis Thüringen: Hier vertauschen nur Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern ihre Plätze.
Schließlich folgt daraus, dass auch der mittlere Block von Berlin bis Sachsen bis auf eine Permutation erhalten bleibt.
Möchte man bei den durchschnittlichen Betriebsgrößen auch die absoluten Änderungen sehen, kann man die +0.5 % Vorjahresabweichung zur Seite wischen. Damit Sie beide Ansichten sehen können, habe ich wieder eine Kopie erstellt und hier zu den absoluten Werten gewischt. Da Sachsen-Anhalt mit im Durchschnitt 292 ha recht große Betriebe mit Ackerbau aufweist, machen sich die +1,3 % in den +3,74 ha pro Betrieb auch stärker bemerkbar.
Übrigens wird bei einem einfachen Wischen von der relativen (+0,5 %) zur absoluten Abweichung (+0,29) in der Titelzeile, nachdem die Bundesländer bereits ausgeklappt sind, die Reihenfolge der Bundesländer nicht verändert. Klappen wir die letzte Kachel zu und öffnen sie erneut, erhalten wir auch eine absteigende Sortierung der Bundesländer nach der absoluten Abweichung.
Detaillierte Analyse für Sachsen-Anhalt
Die durchschnittliche Größe der Betriebe mit Ackerland nimmt in Sachsen-Anhalt zu, aber gilt das auch für die angebauten Produkte?
Wir sortieren die Kacheln neu und bringen Sachsen-Anhalt in einer Kopie in den Filter. Dass ich hier jeweils neue Kopien anlege, ist nicht zwingend notwendig, erleichtert aber durchaus das Nachvollziehen der Logik der durchgeführten Schritte!
Sachsen-Anhalt näher unter die Lupe genommen
Wir sehen, dass nun ein durchschnittlicher landwirtschaftlicher Betrieb zwar mehr 3,74 ha mehr Ackerland besitzt, jedoch 9,09 ha weniger Silomais anbaut.
In der dritten Kachel (wieder eine Kopie) schauen wir auf die Betriebsgrößen. In der Ist-Spalte können wir eine Konsistenzkontrolle durchführen: Der angegebene Durchschnittswert sollte in der zugehörigen Klasse liegen – und das ist hier der Fall!
Die landwirtschaftlichen Betriebe in der Klasse 200 bis 500 ha sind im Schnitt größer geworden, die sehr großen Betriebe mit 500 kleiner. Zusätzlich haben wir noch die Kachel der Flächenveränderungen und wir könnten noch die Anzahl der Betriebe hinzunehmen.
Die Interpretation der Entwicklung der Mittelwerte bleibt aber schwierig bei disjunkten Klassen, zwischen denen Wechsel stattfinden können.
Wenn zum Beispiel der kleinste Betrieb aus der großen Klasse “500 und mehr ha” den Ackerbau minimal reduziert und dadurch in die kleinere Klasse “200 bis 500 ha” rutscht, kann es sein, dass in beiden Klassen die mittlere Größe ansteigt, obwohl für den Gesamtwert die mittlere Größe sinkt!
Falls Sie sich das nicht vorstellen können, betrachten Sie das folgende Beispiel, in dem sich nur für Betrieb C die Ackerbaufläche ändert und von 600 auf 400 reduziert wird:
Ein Paradoxon zum Abschluss
Der Gesamtmittelwert sinkt von 475 auf 425, aber in den Klassen steigt er von 250 auf 300 bzw. von 700 auf 800!
Quellen
Datenquelle: Statistisches Bundesamt (Destatis), Genesis-Online, Abrufdatum am 23.8.2023; Datenlizenz by-2-0; eigene Berechnung/eigene Darstellung
Die Daten stammen aus der Position 41271-0014:
41271-0014: Landwirtschaftliche Betriebe mit Ackerland, Landwirtschaftlich genutzte Fläche: Bundesländer, Jahre, Ackerkulturen, Größenklassen des Ackerlandes
Diese Tabelle erreicht man über die Datenbank DESTATIS des Statistischen Bundesamts.
Für die Korrektheit der Werte der gezeigten Tabellen kann keine Gewähr übernommen werden.
