Mit Ökobilanzen werden Umwelteigenschaften von Produkten und Dienstleistungen analysiert und zunehmend bei der Bewertung von Milchproduktionssystemen eingesetzt. Um konsistente Berichterstattung und Vergleichbarkeit von produktbezogenen Treibhausgasemissionen im Milchsektor zu gewährleisten hat die International Dairy Federation (IDF) Berechnungsgrundlagen publiziert. Allerdings werden die Effekte von Variabilität betrieblicher Kennzahlen und Unsicherheit von Emissionsfaktoren unzureichend betrachtet. Diese Arbeit hat es zum Ziel diese Lücke zu schließen. In der ersten Studie wurden verschiedene Definitions- und Berechnungsmöglichkeiten des Referenzflusses und der funktionellen Einheit für die Klimabilanz von Milchproduktion verglichen. Eine hohe Bandbreite an möglichen Ergebnissen – bei gleichen Eingangsdaten – ermöglicht eine große Ergebnisunsicherheit. Die Voraussetzungen für zeitliche Repräsentativität wurden in der zweiten Studie untersucht. Über 6 aufeinanderfolgende Jahre wurde auf einem ökologischen Milchviehbetrieb in Norddeutschland die Klimabilanz mit einem detaillierten Stoffflussmodel analysiert. Dabei zeigte es sich, dass für den untersuchten Betrieb mindestens 4 aufeinanderfolgende Jahre untersucht werden müssen um belastbare Ergebnisse zu erzielen. Die dritte Studie befasst sich mit der Forderung mindestens ein Stufe 2 Verfahren der Methodik des IPCC zu verwenden. Mit Daten von 20 norwegischen Milchviehbetrieben wurde die Unsicherheit der Klimabilanz auf Basis von Tier 1 Berechnungen bei bodenbürtigen Emissionen mit dem FARM Modell ermittelt. Von allen 190 direkten Vergleichen von zwei Betrieben miteinander waren 78 % signifikant unterschiedlich Aus den drei Studien wird geschlossen, dass die existierenden Regeln zur Erstellung von Klimabilanzen von Milchproduktion teilweise zu unpräzise und teilweise zu streng sind, und damit sowohl Erstellung als auch Interpretation von betrieblichen Klimabilanzen in der Milchproduktion erschwert werden. / Life cycle assessment (LCA) analyses the environmental performance of products and services and has become increasingly important also for the environmental assessment of dairy systems. In order to create consistent results for communication, declaration and comparison, the International Dairy Federation (IDF) provides a guideline for the calculation of product-related greenhouse gas (GHG) emissions in the dairy sector. However, the effects of farm data variability and emission factor uncertainty on the comparability of GHG assessments on the farming level are seldom considered. This thesis aims to fill this gap. In the first study, different settings in the definition of energy corrected milk (ECM) and the reference flows were compared in a calculation example based on average farming data. A high bandwidth of the carbon footprint result indicated a severe uncertainty when calculation procedures are not well documented. The second case study examined the production data from six consecutive milk years in an organic dairy farm in northern Germany and its effect on the estimation of product-related GHG emissions. It was shown that data from at least four years is needed to provide reliable results for that farm. The third study dealt with the demand of the IDF guidelines to use at least Tier 2 in the methodology of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Using data from 20 Norwegian dairy farms, the uncertainty of the carbon footprint using Tier 1 of the IPCC guidelines within the FARM model was assessed. From all 190 direct comparisons of two farms in the study, 78 % of the comparisons were significantly different with a relative difference of 8.7 % being enough to establish significance of the difference. From the three studies it was concluded that existing rules may partly not be precise enough to allow for comparison of farms or farming systems, or partly too strict and thereby hindering the execution of carbon footprint studies.

Prioritätensetzung in der Agrarforschung ist ein komplexes Entscheidungsproblem angesichts der Unsicherheit in der Abschätzung der erwarteten Wirkungen von Forschung und Technologien und den vielfältigen sozialen und wirtschaftlichen Zielen, die mit der Generierung von Wissen und neuen Technologien in landwirtschaftlichen Forschungsinstitutionen in Entwicklungsländern verbunden sind. Diese Arbeit versucht durch die Anwendung von formalen und quantitativen Evaluierungs- und Entscheidungsmethoden mit der besonderen Berücksichtigung von Unsicherheit und multiplen Zielen einen Beitrag zur Methodenverbesserung in der Prioritätensetzung zu leisten. Zur Darstellung dieser Methoden wurde als Fallstudie das nationale Milchviehforschungsprogramm des "Kenyan Agricultural Research Institute" (KARI) ausgewählt. Gegenstand der Analyse sind 19 geplante Forschungsprojekte, die anhand eines stochastischen Evaluierungsansatzes ("Economic Surplus" und Monte Carlo Simulation) hinsichtlich ihrer ökonomischen Wirkungen auf den kenianischen Milchmarkt untersucht wurden. Die Evaluierungsergebnisse der Forschungsprojekte und anschließende Bewertung anhand verschiedener stochastischer Dominanztests zeigen, daß die Ableitung einer klaren Präferenzstruktur und Rangordnung innerhalb der Projekte nach ökonomischen Kriterien, z.B. Gegenwartswert und Kosten-Nutzenrelation, in vielen Fällen nicht möglich ist, sondern vielmehr von den unterstellten Risikopräferenzen abhängt. Dies bedeutet, daß aus der Sicht eines Planers eine differenzierte und vorsichtige Interpretation und Beratung des Forschungsmanagements vorzunehmen ist. Dies steht im Gegensatz zu einer deterministischen Investitionsanalyse. Mehrere mathematische Programmierungsmodelle wurden zur Analyse von multiplen Zielen, der Untersuchung der Wirkungen von Verteilungsaspekten und unterschiedlicher Risikopräferenzen auf die Zusammensetzung eines optimalen Forschungsportfolios entwickelt und angewandt. Obwohl in den meisten Fällen eine Änderung der Risikoeinstellung auch eine Änderung des optimalen Portfolios bewirken würde, sind die ökonomischen Unterschiede gemessen am Gegenwartswert der alternativen Portfolios unbedeutend. Die Analyse der Zielkonflikte zwischen Effizienz- und Verteilungsziel wurde unter zwei unterschiedlichen Blickwinkeln für das Verteilungsziel untersucht: zum einen als räumliche und regionale Allokation des Forschungsnutzens, und zum anderen zwischen kenianischen Konsumenten und Produzenten von Milch. Aus den Modellergebnissen wird deutlich, daß eine spezielle Förderung von Produzenten- sowie Konsumenteninteressen nur beschränkt möglich ist, d.h. die jeweiligen Planungsoptionen nur geringe Umverteilungswirkungen erzielen. Ganz anders stellt sich die Situation bei einer regionalen Differenzierung dar. Dort würden je nach relativer Bedeutung einzelner Regionen starke Umverteilungswirkungen in den regionalen Einkommen auftreten. Allerdings sind diese Optionen im Vergleich zu einer "neutralen", d.h. regional indifferenten Ausrichtung mit großen Effizienzverlusten verbunden. / Priority setting in agricultural research is a complex decision making problem due to the inherent uncertainty surrounding the impact of research activities and the multiple social and economic research objectives under which research institutions in developing countries have to operate. This study attempts to apply formal and quantitative evaluation and decision making methods for a more rigorous and explicit analysis of the uncertainty and multiple research objectives. These methods are illustrated by applying them to a priority setting exercise for the National Dairy Research Program of the Kenyan Agricultural Research Institute (KARI) conducted in 1996. A set of 19 planned dairy research projects was proposed and specified by KARI scientists and the economic impact assessed based on a stochastic evaluation framework using economic surplus methods and Monte Carlo simulation. Results show that comparing these projects by stochastic dominance criteria with respect to the expected net present value and cost-benefit ratio the final rank order is very much subject to assumed risk preferences of the decision- makers. Thus, decision advice on the type of prioritised projects for implementation and fund raising is much less clear-cut than a deterministic evaluation would suggest. Mathematical programming techniques were applied to analyse the trade-off between multiple research objectives, to examine the distributional consequences of research, and to explore how different risk strategies (from risk aversion to risk proneness) would affect the selection of a optimal research portfolio from the planned dairy research projects. Although risk has a strong bearing on the composition of a research portfolio for various different funding levels the economic implications are not significant in terms of net present value. In a Multiple-objective programming framework the trade-off between efficiency and equity was examined. Equity concern was looked at two different angles: first, by a spatial distribution of the research benefits, and second by the distributions among consumer and producer groups. Results show a limited scope of directing the dairy research plan either for the sake of consumers or producers while the scope of targeting different production zones in Kenya is much larger although the trade-offs in terms of foregone welfare between different zones are very pronounced.

Die steigende Verknappung der Ressourcen bei stetigem Bevölkerungswachstum und der sich vollziehende Klimawandel erfordern Nachhaltigkeit in allen Ebenen der landwirtschaftlichen Produktion. Ziel dieser Arbeit war es eine allgemein anwendbare Methode zur Energiebilanzierung in der Tierhaltung am Beispiel der Milchviehhaltung zu entwickeln und darauf aufbauend Indikatoren zur Bewertung der Nachhaltigkeit des Energieeinsatzes im Milchproduktionsverfahren zu ermitteln. Anhand eines theoretischen Standardverfahrens der Milchproduktion wird eine Energieintensität von 3,54 MJ zur Herstellung von einem kg Milch bei einer definierten Einzeltierleistung von 8.000 kg Milch Kuh-1 Jahr-1 berechnet. Hierbei wird der kumulierte Energieaufwand (KEA) komplett dem Zielprodukt Milch zugeordnet. Stark beeinflussbar ist die Energieintensität durch die Fütterungsgestaltung, wobei beispielsweise ein steigender Kraftfutteranteil in der Ration die Energieintensität erhöht. Die Analyse der Daten von zwei Praxisbetrieben bestätigen die Ergebnisse. Aufgrund der Kuppelproduktentstehung in der Milchviehhaltung werden unterschiedliche Allokationsmethoden des KEA der Milchproduktion auf die einzelnen Produkte entwickelt und diskutiert. Die ermittelte Vorzugsmethode empfiehlt folgende Allokation des KEA auf die vier Kuppelprodukte: 59 % des KEA wird dem Zielprodukt Milch zugeordnet, 18 % der Schlachtkuh, 2 % dem Kalb und 21% den Exkrementen. Die Durchführung einer Fehlerfolgeabschätzung zeigt, dass Einzelunsicherheiten aufgrund der Vielzahl der einfließenden Parameter in der Energiebilanzierung der Milchproduktion nur geringen Einfluss auf den KEA haben. Der Einfluss von Verfahrensänderungen durch betriebs- und managementbedingte Entscheidungen auf den KEA ist bedeutend höher. Als geeigneter Indikator zur Bewertung der Nachhaltigkeit des Energieeinsatzes in der Tierhaltung wurde die Energieintensität ermittelt. Diskussionswertebereiche für die Energieintensität wurden definiert. / The scarcity of resources, the progressive growth of population and the climate change require sustainability in all levels of the agricultural production. The purpose of this research is to contribute to the development of a method for a generally accepted way of balancing energy in livestock husbandry at the example of dairy farming. Afterwards sustainability indicators were determined for the assessment of the sustainable use of energy in dairy farming. For a defined standard procedure which includes an animal performance of 8.000 kg milk cow-1 year-1, an energy intensity of 3.54 MJ per kg milk is calculated.The investigations show that the CED in dairy farming is strongly affected by the composition of the diet. Increasing pasture in the diet decreases the CED while concentrate in the diet has a reverse effect. Data analyses concerning the energy intensity at two farms confirm the results of the calculations. Dairy farming is a multi-output process. For that reason the allocation of the cumulative energy demand on the different products is done within the scope of a life cycle inventory analysis. The preferable solution of the allocation divides the cumulative energy demand on the four co-products as follows: 59 % for the milk production, 18% for producing beef from the dairy cow, 2% for the calf and 21% for the excrements. An uncertainty analysis is done to verify the influence of single uncertainties on the results of the calculations. As result an uncertainty of ± 6 % of the CED of the standard procedure was calculated. This uncertainty of the calculation has a lower influence on the CED than management related decisions on the cultural practices e.g. diet compositions and service life of the cows. Energy intensity in livestock husbandry has been determined as a useful indicator and therefore a reasonable part of an indicator system for the examination of the sustainability of agricultural production procedures.

Die Milchgarantiemengenregelung der EU hat nur noch eine vorgesehene Laufzeit bis 2008, welche Regelungen danach gelten werden, ist noch unklar. Um für die Zuchtplanung bei Milchrindern die ökonomisch-genetische Gewichtung der Milchleistungsmerkmale bei zukünftigen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen zu erhalten, wurde ein Selektionsindexes erstellt. Als Datenmaterial dienten die Ergebnisse der Milchleistungsprüfungen der Kühe des Rinderzuchtverbandes Mecklenburg-Vorpommern. Hieraus wurden die genetischen Parameter für die Milchleistungsmerkmale Fettmenge, Eiweißmenge, Fettgehalt und Eiweißgehalt sowie für die Verzögerungszeit mit den Computerprogrammen SAS, PEST und VCE4 geschätzt. Diese Merkmale wurden dann in Selektionsindices aufgenommen, welche die derzeitige genetische Struktur der Rinderpopulation in Mecklenburg-Vorpommern und die zukünftig zu erwartenden politischen Rahmenbedingungen berücksichtigen. Zur Aufstellung der Selektionsindices wurden mehrere Varianten einer Liberalisierung des EU-Milchmarktes mit Hilfe des SWOPSIM-Marktmodels simuliert und für die Milchinhaltsstoffe Milchfett und Milcheiweiß die Marktpreise geschätzt. Das Preisniveau wird nach diesen Schätzungen nach einer Marktliberalisierung für Rohmilch bei ca. 0,22-0,25 €/kg liegen, für Milchfett bei ca. 2,05-2,25 €/kg und für Milcheiweiß bei ca.3,89-4,45 €/kg. / The Milk-Quota-System of the European Union will probably end in 2008. It is not clear which arrangement will prevail afterwards. A selection index was built to get the economic-genetic weights of different traits for the breeding-planning of dairy-cattle for future conditions. The data was taken from the milk-yield-testings of the cattle breeding organisation of Mecklenburg-Vorpommern. From these data the genetic parameters for fat yield, protein yield, fat content, protein content and the time from the first to the successfully insemination was estimated with the computer programs SAS, PEST and VCE4. With these traits a selection index was built which contains the actual genetic structure of the Mecklenburg-Vorpommern cattle population and the future economic and political conditions. To get the future economic parameters, different variants of liberalization of the European milk market had been simulated with the SWOPSIM-framework. Market prices for milk fat and milk protein have been estimated. After a liberalization in the EU the price level will be 0,22-0,25 €/kg for raw milk, 2,05-2,25 €/kg for milk fat and 3,89-4,45 €/kg for milk protein.

Die Arbeit liefert ein umfassendes Verständnis der (1) Auswirkungen auf Landnutzung und Treibhausgas (THG)-emissionen im Zusammenhang mit der deutschen Milchproduktion im Zeitraum von 2000 bis 2015 und bis 2030, (2) Unsicherheiten hinsichtlich der Bewertung der THG-emissionen der Milchproduktion und (3) Bewertung der Anwendbarkeit des zugrundeliegenden Modells für andere Länder als Deutschland. Landnutzung stellt die Anbaufläche von Futter für bestimmte Milchleistungen dar. Die Arbeit konzentrierte sich auf die Landnutzungsänderung zwischen Grün- und Ackerland durch Änderung der Milchkuhrationen. Ein Ökobilanz-Modell wurde entwickelt, um die Auswirkungen der Entwicklung der deutschen Milchproduktion und -leistung (typische Rationen unter deutschen Bedingungen) bis 2030 für drei Weidesysteme (ohne Weide, Halbtags- und Ganztagsweide) zu simulieren. THG-emissionen wurden für die gesamte Produktionskette berechnet, beginnend mit dem Pflanzenbau. Eingangsdaten für Ökobilanz-Studien von Lebensmitteln werden von Variabilität und Unsicherheiten beeinflusst. Ein systematischer Ansatz (Kombination aus lokaler und globaler Sensitivitätsanalyse) wurde verwendet, um wesentliche Eingangsparameter für die Bewertung der THG-emissionen der Milchproduktion zu identifizieren. Zu diesem Zweck wurden drei Rationen, welche die Weidesysteme im Jahr 2030 repräsentieren, ausgewählt. Die lokale Sensitivitätsanalyse diente der Identifikation der einflussreichsten Parameter, die globale der Identifikation der wichtigsten Parameter. Die USA dienen der Prüfung der Anwendbarkeit des Modells für andere Länder. Produktionssystem, verfügbare Daten und IPCC Tier-Methoden werden mit dem deutschen System und zugehörigen Daten verglichen. Diese Arbeit liefert wichtige Erkenntnisse zur künftigen Intensivierung der Milchproduktion sowie zu Klimaschutzpotenzialen in Abhängigkeit der Fütterungsstrategie. Darüber hinaus trägt sie zur Verringerung der Unsicherheiten künftiger Studien zur Milchproduktion bei. / This thesis provides an comprehensive understanding of: (1) impacts on land use and greenhouse gas (GHG) emissions related to the German milk production in the period from 2000 to 2015 and further until 2030, (2) uncertainties with regard to the assessment of GHG emissions of milk production and (3) evaluation of applicability of the underlying life cycle assessment (LCA) model for countries other than Germany. Land use represents the acreage needed to provide sufficient feed for certain milk yields. This research focusses on land use change between grassland and cropland as an effect of changing dairy cow diets. A LCA model, which reflects typical dairy cow diets under German conditions, was developed to simulate the impact of the German development of milk production and yield until 2030 for three grazing systems (zero-, restricted and unrestricted grazing). GHG emissions have been calculated for the whole production chain, beginning with crops cultivation. Input parameter of LCA studies of food products are affected by variability and uncertainty. A systematic approach (combining local and global sensitivity analysis) was used to identify essential input parameters for the assessment of GHG emissions of milk production. Three diets representing the grazing systems in the year 2030 were selected for this purpose. Local sensitivity analysis was used to identify the most influential parameters, global sensitivity analysis was used to identify the parameters which are most important. The United States of America are taken as example to verify the applicability of the LCA model for other countries. Production system, available data, and IPCC tier methods were compared with the German system and data. This thesis provides important insights on future intensification of milk production along with climate change mitigation potentials depending on the feeding strategy. Moreover, it contributes to the reduction of uncertainties of future LCA studies of milk production.

Der Milchsektor ist einer der bedeutendsten landwirtschaftlichen Sektoren in der Europäischen Union. Seit die Reformen der Gemeinsamen Agrarpolitik 2005 in Kraft traten, wurde der Markt stark liberalisiert und ist durch zunehmende Preisschwankungen gekennzeichnet. Für die Michviehbetriebe ist dies eine Herausforderung, denn Faktorpreisunsicherheit ist eng mit den betrieblichen Entscheidungsprozessen für die optimale langfristige Nutzung der Produktionsfaktoren verbunden. Ein weitreichender Teil der Literatur analysiert den Zusammenhang zwischen Betriebsgröße oder Betriebsführung und ökonomischer Effizienz. Die statische Effizienzmessung ist weitverbreitet, vernachlässigt jedoch die zeitliche Abhängigkeit und die Anpassungsprozesse der quasi-fixen Faktoren. Dies wird im Konzept der dynamischen Effizienzmessung aufgegriffen. Das verwendete Effizienzmodell berücksichtigt zudem Faktorpreisunsicherheit. Der Beitrag dieser Dissertation ist es, die dynamische Effizienz westdeutscher Milchviehbetriebe erstmals unter Unsicherheit zu analysieren. Es wird untersucht, ob die Produktionsfaktoren technisch und allokativ effizient einsetzen werden. Zudem wird die Rolle der Unsicherheit für die Faktornachfrage und die Effizienzmessung beleuchtet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Milchviehbetriebe auf einem hohen technischen Effizienzniveau arbeiten im Vergleich zur allokativen Effizienz und dass die Futternachfrage negativ mit der Futterpreisvolatilität verbunden ist. Investitionen reagieren negativ auf die Volatilität des Milchpreises, wobei der Einfluss der Unsicherheit mit zunehmender Betriebsgröße steigt. Die Ergebnisse belegen, dass die Preisunsicherheit bei der (dynamischen) Effizienzmessung von entscheidender Bedeutung ist und die Vernachlässigung zu niedrigeren Effizienzwerten führt und die Betriebe ineffizient erscheinen. Diese Ergebnisse sind nicht nur für Milchviehbetriebe relevant, sondern auch für Sektoren, die durch volatile Marktbedingungen gekennzeichnet sind. / Dairy farming, the most important farming sector in the European Union, has been subject to considerable de-regulation since the 2005 EU Common Agricultural Policy came into effect and to increased commodity price volatility. This is a new challenge for dairy farms, since price volatility is related to farm-level decision-making with regard to the optimal factor allocation in the long run. A vast body of literature relates economic efficiency to dairy farm characteristics such as size or managerial ability. However, it is common for static approaches of efficiency which ignore the role of time and the adjustment processes of farms with respect to the quasi-fixed factors to be applied. The intertemporal linkages of production and investment decisions are emphasized by dynamic efficiency and an extended model incorporates factor price volatility. The contribution of this thesis is to analyze the dynamic efficiency of German dairy farms under uncertainty, which thus far has not been done. The application aims to investigate whether West German dairy farms use their production factors in a technically and allocative efficient way in the long run. Moreover, the application will explore the role of uncertainty for factor demand and efficiency measurement. The results show that the farms operate at high levels of technical efficiency in comparison to allocative efficiency and that feed demand is negatively related to the variance of the feed concentrate price. Investment is negatively related to the variance of the milk price and the effect increases with farm size. The results further show empirical evidence for considering uncertainty when deriving (dynamic) efficiency measures: neglecting uncertainty within the estimation procedure will underestimate the average efficiency score, and thus farms appear inefficient. This finding is not only interesting for dairy farms; it also applies to other sectors that operate in highly-volatile markets.