Josef Binder, Karl M. Orntner
Als naturverbundener Wirtschaftszweig ist die Landwirtschaft Risiken ausgesetzt, die in anderen Zweigen der Volkswirtschaft fast völlig fehlen. Die Produktion der pflanzlichen Rohstoffe weicht vom geplanten Umfang durch unkontrollierbare natürliche Einflüsse mehr oder weniger ab. Diese Abweichungen pflanzen sich in die übrigen Bereiche der Volkswirtschaft abgeschwächt fort und verursachen beträchtliche Kosten der Anpassung an die neuen Verhältnisse. Wäre bekannt, wie die geplante Produktion durch die natürlichen Umweltbedingungen im Lauf der Vegetationszeit abgeändert wird, so könnte eine solche Anpassung kontinuierlich und mit geringerem Aufwand erfolgen. Damit begründet sich das öffentliche Interesse an Ertragsprognosen. In diese münden die vorhandenen Kenntnisse über Einflüsse der Umwelt auf den Ertrag.
Nach der Treffsicherheit der Ertragsprognosen zu urteilen, sind unsere Kenntnisse über den Wirkungsmechanismus zwischen Pflanze und Umweltfaktoren noch recht gering. Verschiedene Methoden werden derzeit angewendet, um diese Kenntnisse zu vertiefen. Die Beobachtung der Pflanzen und ihrer Reaktionen auf unterschiedliche Umweltbedingungen wird zweifellos am häufigsten benutzt und führt zu einer wertvollen subjektiven Erfahrung des Praktikers, auf die sich Ertragsprognosen heute meistens stützen. Im Vordergrund pflanzenbaulicher Untersuchungen stehen Feldversuche, in denen Pflanzensorten und Bodennährstoffe variiert und varianzanalytisch ausgewertet werden. Variationen atmosphärischer Wirkungsfaktoren können in Gewächshäusern simuliert oder in der Natur beobachtet werden. Die Auswertung vieljähriger Beobachtungen mittels multipler Regression ist eine vielversprechende, weil nachvollziehbare Methode, um die Beziehungen zwischen Wirkungsfaktoren und Ertrag zu studieren. Ihre Einschränkung liegt in der begrenzten Zahl der verfügbaren Beobachtungen.
Die Regressionsanalyse ist ein Mittel dazu, aus vorliegenden Beobachtungen die Koeffizienten eines Modells zu schätzen. Eine der vordringlichsten Aufgaben dieser Studie war es daher, ein Modell für das Zusammenwirken von Umweltfaktoren bei der Bildung des Pflanzenertrages zu formulieren. Um das allgemeingültige Modell zur Prognose der Erträge von Winterweizen, Winterroggen, Sommergerste, Spätkartoffeln und Körnermais in Österreich praktisch anwenden zu können, sollte es entsprechend adaptiert und seine Koeffizienten sollten unter Verwendung von Ertragsdaten aus den Jahren 1951-1976 möglichst gut geschätzt werden. Schließlich war zu beurteilen, wie genau die Prognosen der Modelle zutreffen.
Das Modell zur Erklärung des Hektarertrags berücksichtigt Wirkungsfaktoren, die die geplante Höhe des Ertrags festlegen, und Faktoren, die zu jedem Zeitpunkt des Wachstums eingreifen und den Ertrag ändern können. Es wurde unterstellt, daß sich die Wirkungen der einzelnen Faktoren addieren und in Summe zum tatsächlichen Ertrag führen. Die Ertragsfunktion bei Änderung eines Faktors unter Konstanz der übrigen läßt sich durch ein Polynom darstellen und das Zusammenwirken mehrerer Faktoren durch entsprechende Wechselwirkungsglieder.
In der Auswertung wurde für die erste Gruppe von Wirkungsfaktoren der Trend (für technische Fortschritte) und die Stickstoffversorgung des Bodens, für die zweite Gruppe eine Reihe von Witterungsvariablen eingesetzt, und zwar die höchste, mittlere und tiefste Lufttemperatur, die Sonnenscheindauer, die relative Luftfeuchtigkeit, die Windgeschwindigkeit und die Niederschläge. Anstelle der Zeitpunkte wurden Zeitabschnitte von je einem Monat bzw. drei Monaten für Herbst und Winter definiert. Zur Darstellung der Einzelwirkungen wurden Polynome ersten Grades verwendet und auf Wechselwirkungsvariable wurde verzichtet.
Wegen der großen Anzahl von Witterungsvariablen im Modell und der geringen Anzahl von Beobachtungen zur Auswertung ihrer Wirkungen erhielt die Methodik zur Schätzung dieser Wirkungen besonderes Gewicht. Diesbezügliche Möglichkeiten und Beschränkungen wurden aufgezeigt und führten zum Entschluß, Ausgangsdaten zum Teil zu ändern, mehrere Modelle pro Feldfrucht zu schätzen und sie dann mit einer zu diesem Zweck abgeleiteten Wichtungsformel zu einem Prognosemodell zusammenzuführen.
Die Änderung der Ausgangsdaten betraf die teilweise Verwendung von Durchschnittserträgen aus Sortenversuchen und die Inflation der witterungsbedingten Ertragsschwankungen früherer Jahre auf das gegenwärtige Niveau. Die Ertragsschwankungen wurden durch den Witterungsverlauf erklärt, der jeweils durch eine der genannten Meßzahlen (höchste Temperatur usw.) dargestellt wurde. Schätzwerte für die Stärke der Ertragsbeeinflussung durch Abweichungen der Witterungsvariablen in einzelnen Monaten wurden mit Hilfe der gewöhnlichen multiplen Regression gewonnen.
Die ex-post-Prognosen des Prognosemodells waren außerordentlich gut. Erwartungsgemäß überwogen die Unterschätzungen einer Ertragsänderung, und die mittels Besonderer Ernteermittlung festgestellten Erträge in den letzten Jahren der Referenzzeit wurden besser vorausgeschätzt als frühere. Die ex-ante-Prognosen für Winterweizen, Sommergerste und Körnermais bewiesen eine ähnlich große Treffsicherheit, dagegen war sie bei Winterroggen und Spätkartoffeln unbefriedigend. Dieser Mangel dürfte sich durch bessere Spezifikation der Modelle beheben lassen.
