Economic evaluation of nitrogen application in the North China Plain

Abstract

Today, China had solved its long-standing problem of inadequate grain production, but there are two new targets for rural China. Firstly, one goal is rural development towards an improved income generation of rural households in order to slow down the increasing income disparity in China, especially between rural and urban residents. Secondly, decades of inefficient utilisation of resources and high consumption of materials led to overexploitation of water and land resources. Over-fertilisation and low nitrogen use efficiency are representative for the production system in the North China Plain, which is characterised by small-scale farm households who traditionally cultivate winter wheat and summer maize. This thesis is embedded in the Sino-German Research Training Group "Modeling Material Flows and Production Systems for Sustainable Resource Use in Intensified Crop Production in the North China Plain", a cooperation of the University of Hohenheim in Stuttgart and the Chinese Agricultural University in Beijing. The overall hypothesis of this project is that substantial changes in farming systems and management practices can reduce environmental pollution and at the same time stabilise or increase income of farmers. As a subproject, this thesis focuses on the identification and evaluation of applicable instruments for this goal. The final target of this thesis is the simulation of scenarios in order to estimate the impact of identified instruments on the nitrogen balance as well as on the net income of farm households. The literature review indicates that nitrogen application in the cultivation of wheat and maize in the North China Plain shows a broad variation. A considerable high share of farm households applies nitrogen input levels far beyond the crop demand. This situation raises the question, what do over-fertilising farm households have in common or in another way, which factors lead to nitrogen overuse. This question is the basis of the discussion on applicable instruments to reduce the described nitrogen overuse and finally the intended simulation approach. The analysis of impact factors on the nitrogen application level requires a broad analysis of the cultivation system, the farm household characteristics, and the income sources of the farm households. The descriptive results of the farm survey on 340 farm households in the North China Plain conducted in 2005 are presented in chapter 5. The farming system at the survey sites is characterised by farm households, who cultivate the wheat and maize rotation system. In most cases, it is extended by cash crops such as cotton or peanuts. The farm size is on average 0.5 ha of allocated farmland per farm household. About two thirds of the farm households have some kind of additional off-farm income source, which usually exceeds the income share from farming. Farm households without off-farm income sources generate only half of the average farm household income. The average farm household income reaches 10 150 ¥ (1 015 ?) per year, but there is a broad variation within the survey sites as well as between the surveyed townships. As mentioned already, over-fertilisation is prevalent for farming in the North China Plain. On average 360 kg of nitrogen per ha are applied in wheat and 220 kg in maize, while CHEN (2003) recommends 180 kg per ha for wheat and maize. Further, fertilizer costs are the major share of variable costs at all cultivated crops. The major nitrogen fertilizers are urea and ammonium carbonate. Nearly 80 per cent of the applied nitrogen originates from these fertilizers. Manure is only applied in wheat and it plays only a minor role as nitrogen source. About one third of the farm households cultivates wheat exclusively for own consumption and these farm households apply more nitrogen in wheat cultivation than the remaining farm households. The average yield of 5.7 t per ha in wheat and of 6.4 tons in maize enables gross margins of about 4 000 ¥ (400 ?) per ha, while in cotton and cultivation of peanuts the average gross margin is twice this amount. In chapter 6 the efficiency of the agricultural system is analysed. This analysis includes an impact analysis on nitrogen input and yield as well as an economic and ecologic optimum analysis of the nitrogen input. Nitrogen application rates show a broad variation at all cultivated crops. The impact analysis on nitrogen input does not show any clear and unique influence from the income structure of the farm household. Hence, additional cash income and less available family work force for farm work have no impact on the nitrogen application level. The analysis of the fertilizer costs instead of the amount of applied nitrogen confirms this statement. The nitrogen input analysis provides the nitrogen price as major impact factor. Higher nitrogen input levels are connected with lower nitrogen prices. Differences in nitrogen price result from the composition of the applied fertilizer, which differs in the ratio between fertilizer price and nitrogen content. The yield of wheat and maize indicates a high variation within the survey sites, but especially between the surveyed townships. A multifactorial regression analysis identified the location as the only significant influencing factor on yield. From the agronomic point of view, nitrogen is a major yield factor, but the survey data do not indicate a clear impact of nitrogen input on yield. The estimated relationship between nitrogen input and wheat yield provides a constant-shaped yield function. This result allows the assumption that due to the long term high nitrogen inputs the crop demand for nitrogen is fulfilled in the short term and additional nitrogen input is without impact on the yield. The quadratic regression models of nitrogen input and yield in wheat and maize fail to provide applicable economic optima of nitrogen input. For this reason, the concept of KRAYL (1993) is considered to estimate an applicable production function for wheat and maize. This concept is based on a location independent production function, which can be transferred into a location specific production function by the consideration of a location specific optimum nitrogen input and the corresponding yield. In this case the recommendations of ZHEN et al. (2005) are considered, which recommend for wheat a nitrogen input of 220 kg per ha in order to harvest 5.3 t per ha. The economic optimum nitrogen input levels are higher than the nitrogen recommendations of ZHEN et al. (2005), but still lower than the average nitrogen application rates. Hence, the present nitrogen price does not support the implementation of the recommended nitrogen application rates. The estimation of the economic optimum nitrogen input considers a production function based on the concept of KRAYL (1993) which is enlarged by factor and product prices. These are the crop prices and the costs of the other variable inputs, which are the variable costs excluding fertilizer costs. In this way, the gross margin can be described as a function of nitrogen input including the uniform factor crop price and the constant "other fertilizer costs". The calculated maximum gross margin in wheat of 4 057 ¥ per ha is achieved at a nitrogen input of 272 kg per ha. This level of nitrogen input is lower than the present average nitrogen input, but higher than the recommendations presented by ZHEN et al. (2005). Similar to the gross margin, the nitrogen balance is described as a function of nitrogen input, which considers the nitrogen input from fertilizer and straw left on the field from the previous cultivation as nitrogen inflow and the nitrogen content of the harvested crops as nitrogen outflow. Natural inflows and outflows are not taken into account. A nitrogen input of 205 kg per ha would result in the maximum accepted nitrogen surplus of 50 kg per ha and a gross margin of 3 365 ¥ per ha. Chapter 7 focuses on the estimation of the nitrogen balance and the analysis of relevant impact factors. The estimated nitrogen balances show at all crops, but especially in wheat cultivation a high level of nitrogen surplus, which is on average 200 kg of nitrogen per ha. The corresponding figures for maize, peanuts, and cotton are less than 100 kg of nitrogen per ha. Similar to nitrogen input, the nitrogen balance is indicated by a broad variation. This variation allows a classification of farm households into three nitrogen balance types: "equalized nitrogen balance", "slight nitrogen surplus", and "heavy nitrogen surplus". The farming system of "heavy nitrogen surplus" farm households can be characterized by low yields, high nitrogen input, and low calculated gross margin. These farm households have a share of 32 per cent of all farm households and cultivate about one third of the wheat of all surveyed farms, but their cumulated nitrogen input amounts to 50 per cent. Furthermore, this group of farm households accounts for 67 per cent of the cumulated nitrogen surplus. This situation leads to the question, which factors lead to that kind of nitrogen overuse. A binary logistic regression model is used to analyse the impact of pre-selected factors on the probability of a group membership interval, in this case to the "equalized nitrogen balance" as well as the "heavy nitrogen surplus" group. The covariates "family size", "education", "farmland", and "off-farm activities" do not show any significant influence. Similar to the nitrogen input analysis, a low nitrogen price and the application of manure increases the probability of a farm households of membership of the "heavy nitrogen surplus" group. Also, a low village average wheat yield and a high village average nitrogen input in wheat increases the probability. In order to identify parallel impacts of farm household characteristics on the nitrogen balance the group of farm households of "heavy nitrogen surplus" and "equalized nitrogen balance" are clustered. The farm households of the major cluster of the "heavy nitrogen surplus" group are characterized by less farmland and low farm households income without off-farm activities. Farm households of these characteristics are found at a minor cluster of the "equalized nitrogen balance" group, as well. A low income does not automatically lead to nitrogen application rates beyond the crop demand. Indeed, the combination of low income and high nitrogen input shows a higher probability than the combination of high income and high nitrogen input. Without doubt, the assumption that a lower income leads to a lower nitrogen input must be rejected. The nitrogen price might be a clear indicator for classification of farm households, but this criterion requires the analysis of the cultivation system of the considered farm household. For this reason, easy observable dichotomous variables are pre-selected and analysed whether a certain pattern can be used as criterion for identification as a part of a target group specific instrument. This approach does not provide applicable results. Chapter 8 deals with the simulation of scenarios of the nitrogen surplus reduction and the estimated impact on the net income of farm households. In the first step, the instrument independent potential nitrogen surplus reduction is estimated. The cumulated nitrogen surplus of wheat cultivation of all surveyed farm households can be reduced by more than 60 per cent, if all farm household would follow the nitrogen input recommendations and harvest the target yield of ZHEN et al. (2005). This scenario shows no changes in net income. However, the approach that all farmers would modify their present nitrogen application level to the recommended application rates might be too ambitious. Hence, it might be more realistic to consider a theoretical shift of half of the farm households belonging to the "heavy nitrogen surplus" group to the "slight nitrogen surplus" group. The nitrogen surplus reduction in wheat would be 18 per cent. The affected group of farm households represents 17 per cent of the wheat cultivation area, but accounts initially for 32 per cent of the total nitrogen surplus in wheat. This hypothetical shift considers the modification of the share of farm households belonging to a certain nitrogen balance type. The average nitrogen surplus and gross margin in combination with the share of farm households of nitrogen balance type is taken to estimate the overall nitrogen surplus and net income from farming of the considered nitrogen balance type. A change in the share of farm households modifies the overall nitrogen surplus and net income from farming of each nitrogen balance type and these modified values are considered as the impact of the evaluated instrument, which originate that change of share. The individual gross margin multiplied by the individual cultivation area of all farm households is summed up and it is considered as net income from farming. In the following step, the impact of an instrument on the nitrogen balance and the net income is simulated. The variable nitrogen price shows a highly significant influence towards the classification of nitrogen balance type. For this reason, a modification of the nitrogen price is selected as considered instrument. A higher nitrogen price reduces the probability of "heavy nitrogen surplus" and this difference in probability can be regarded as the share of farm households, which convert form "heavy nitrogen surplus" to "slight nitrogen surplus". In addition, a theoretical shift of "slight nitrogen surplus" farm households into "equalised nitrogen balance" farm households is considered. As instruments, a percental increase of the nitrogen price by 10 per cent is simulated. An increased nitrogen price by 10 per cent results in a reduction of the total nitrogen surplus of 4.9 per cent. The estimation of the impact on the net income from farming considers the described theoretical shift of farm households to another nitrogen balance type and a multiple regression model of the gross margin. The latter model considers all farm households and indicates a negative impact of the nitrogen price on the gross margin. A combination of both models results in a marginal reduction of net income from farming by 0.6 per cent, in case of a 10 per cent nitrogen price increase. In addition, a target simulation focuses on a more noticeable nitrogen surplus reduction. The average nitrogen price increase by 159 per cent to obtain a nitrogen surplus reduction of 50 per cent, but the net income from farming shows a reduction by 15.3 per cent. Summarized, the considered instrument "nitrogen price modification" fulfils the demand partly. It allows a nitrogen surplus reduction without a strong impact on the net income, but there are two major disadvantages. Firstly, huge nitrogen price modifications are required to gain a noticeable impact on nitrogen surplus reduction. Secondly, a nitrogen price modification affects all farmers, but there is a broad variation of the nitrogen balance and a high share of farm households actually has an equalized nitrogen balance. The discussion about the reasons for nitrogen overuse in the wheat and maize farming system in the North China Plain leads to the following results. This thesis cannot provide a comprehensive answer on the question, what the core reasons for the described surplus at the nitrogen balance are. The described high variation in nitrogen input and the reported low rate of farm households, which follow the recommended nitrogen application rates, leads to the assumption that an insufficient knowledge transfer system is the key reason for the inadequate use of the traditional cultivation system in terms of fertilizer application in the North China Plain. Lack of knowledge might be an explanation that low income farm households without off-farm activities do not have less fertilizer costs, but even have a higher probability to apply above average nitrogen rates than farm households, which have additional income from off-farm activities. The discussion about applicable instruments focuses on nitrogen tax, implementation of new agricultural technologies, and improvements in education and agricultural skills. The modification of the nitrogen price by a nitrogen tax is considered as an economically applicable instrument, but there are the described disadvantages. Furthermore, an economic instrument might not be suitable, if a noticeable share of the target group seems not to consider their farm level economic optimum as criterion in their determination of the applied nitrogen. In addition, a low nitrogen price is a suitable indicator for nitrogen overuse, but not its explanation. The nitrogen price represents the composition of the used fertilizer. An unfavourable composition can be regarded as an insufficient use of the cultivation system, which results in the described nitrogen overuse. Hence, an improvement in application of the cultivation technology might be more successful than an economic instrument. The discussion about new technologies focuses on their implementation. Only a minority of farm households follows the presently recommended nitrogen application rates and at a noticeable share of farm households the traditional cultivation system is not free of cultivation mistakes, especially in terms of nitrogen application. This raises the question, how successful a new agricultural technology can be implemented. The correct application present of the cultivation system and a proper working knowledge transfer system are the preconditions for the implementation of new technologies. For this reason, improvement in education and agricultural skills are the base instruments as well as the basis for all advanced instruments, because a sustainable cultivation system requires a sustainable implementation of its correct use.

Die chinesische Landwirtschaft hat es geschafft, die Getreideversorgung für ihre Bevölkerung sicherzustellen. Chinas großes Problem der unzureichenden Getreideproduktion konnte gelöst werden. Jedoch entstanden zwei neue Aufgaben für das ländliche China. Zum einen muss das ländliche Einkommen gesteigert werden, um die stetig wachsende Einkommensdisparität zwischen der Land- und der Stadtbevölkerung zu verringern. Zum anderen hat die ineffiziente Ressourcennutzung in der Landwirtschaft der letzten Jahrzehnte zu einer Übernutzung der Rohstoffe Wasser und Boden geführt. Daher kann die gegenwärtige landwirtschaftliche Produktion nicht als nachhaltig bezeichnet werden. Überdüngung und eine geringe Stickstoffeffizienz sind charakteristisch für die landwirtschaftliche Produktion in der Nordchinesischen Tiefebene, die durch kleinflächige Familienbetriebe und den traditionellen Anbau von Winterweizen und Sommermais geprägt ist. Diese Arbeit ist Teil des Deutsch-Chinesischen Graduiertenkollegs "Modellierung von Stoffflüssen und Produktionssystemen für eine nachhaltige Ressourcennutzung in intensiven Acker- und Gemüsebausystemen der Nordchinesischen Tiefebene". Forschungsaufgabe dieses Gemeinschaftsprojekts der Universität Hohenheim in Stuttgart und der China Agricultural University in Peking ist die Hypothese, dass eine Modifizierung des gegenwärtigen Anbausystems hinsichtlich einer ökologisch nachhaltigeren Produktion ohne Einkommensminderung möglich ist. Diese Arbeit hat die Zielsetzung, entsprechende Instrumente zu identifizieren und zu bewerten. Daher besteht die zentrale Aufgabe dieser Arbeit in der Simulation der herausgearbeiteten Instrumente, um ihre Auswirkungen auf die Stickstoffbilanz sowie auf das Einkommen der landwirtschaftlichen Hausehalte abzuschätzen. Die im Rahmen des Forschungsprojektes durchgeführte Literaturrecherche hat gezeigt, dass der Stickstoffeinsatz in der Nordchinesischen Tiefebene durch eine breite Streuung gekennzeichnet ist und dass größtenteils die ausgebrachte Stickstoffmenge den Stickstoffbedarf bei weitem übersteigt. Diese Situation wirft die Frage nach Gemeinsamkeiten von Überdüngung gekennzeichneter landwirtschaftlicher Haushalte auf. Welche Faktoren führen zu einem überhöhten Stickstoffeinsatz? Diese Fragestellung ist die Grundlage zur Diskussion möglicher Instrumente zur Reduzierung des überhöhten Stickstoffeinsatzes. Die Analyse der Einflussfaktoren auf den Stickstoffeinsatz erfordert eine ausgiebige Untersuchung des Anbausystems sowie der Struktur der landwirtschaftlichen Haushalte mit besonderem Augenmerk auf die Einkommensquellen der landwirtschaftlichen Familien. Die Ergebnisse der im Jahr 2005 durchgeführten Befragung von 340 landwirtschaftlichen Betrieben in der Nordchinesischen Tiefebene werden in Kapitel 5 präsentiert. Die landwirtschaftlichen Betriebe an den Befragungsstandorten bauen Weizen und Mais im Rotationsverfahren an. Häufig jedoch wird dieses Anbausystem durch den Anbau von Wirtschaftskulturen wie Baumwolle oder Erdnüssen erweitert. Die durchschnittliche Betriebsgröße liegt bei 0.5 ha Ackerland. Zwei Drittel der landwirtschaftlichen Haushalte erwirtschaften zusätzliches Einkommen aus Tätigkeiten außerhalb des eigenen landwirtschaftlichen Betriebes. Dieses zusätzliche Einkommen übersteigt meist den Anteil des landwirtschaftlichen Einkommens am Gesamteinkommen. Familien ohne zusätzliches nicht-landwirtschaftliches Einkommen steht im Durchschnitt nur die Hälfte des Durchschnittseinkommens landwirtschaftlicher Haushalte zur Verfügung. Das durchschnittliche Jahreseinkommen der befragten Haushalte beträgt 10 150 ¥ (1 015 ?). Jedoch zeigt sich eine breite Streuung innerhalb der Befragungsstandorte, und der untersuchten Gemeinden. Wie bereits beschrieben, ist die Stickstoffüberdüngung weitverbreitet in der Nordchinesischen Tiefebene. Im Durchschnitt werden im Weizenanbau 360 kg und im Maisanbau 220 kg Stickstoff pro ha gedüngt, während CHEN (2003) Düngeempfehlungen für den Anbau von Weizen und Mais von 180 kg pro ha präsentiert. Düngemittel haben in allen analysierten Kulturen den höchsten Anteil an den jeweiligen variablen Kosten. Die wichtigsten Dünger in diesem Anbausystem sind Harnstoff und Ammoniumcarbonat. Diese tragen mit fast 80 Prozent den Hauptanteil am ausgebrachten Stickstoff. Stallmist wird nur im Weizenanbau eingesetzt und spielt als Stickstoffquelle nur eine untergeordnete Rolle. Ein Drittel der landwirtschaftlichen Haushalte baut Weizen nur für den Eigenbedarf an, jedoch düngen diese Haushalte mehr Stickstoff als jene Haushalte mit Weizenverkauf. Der durchschnittliche Weizenertrag von 5,7 t pro ha und 6,4 t beim Mais führen zu einem durchschnittlichen Deckungsbeitrag von 4 000 ¥ (400 ?), während beim Anbau von Baumwolle und Erdnüssen der doppelte durchschnittliche Deckungsbeitrag erzielt wird. Im Kapitel 6 wird eine Effizienzanalyse des landwirtschaftlichen Systems durchgeführt. Diese beinhaltet eine Analyse der Einflussfaktoren auf den Stickstoffeinsatz und den Ertrag, wie auch eine Schätzung des ökonomischen wie ökologischen Stickstoffeinsatzoptimums. Die einzelnen Stickstoffdüngungen im Weizen- und Maisanbau zeigen eine breite Streuung, allerdings kann kein Zusammenhang zwischen der Einkommensstruktur der landwirtschaftlichen Betriebe und dem Düngemitteleinsatz aufgezeigt werden. Zusätzliches Einkommen und eine verminderte Verfügbarkeit von Familienarbeitskräften durch Tätigkeiten außerhalb der eigenen Landwirtschaft zeigen keinen Einfluss weder auf den Stickstoffeinsatz noch auf die Ausgaben für Düngemittel. In den durchgeführten Analysen zeigt sich der Faktor Stickstoffpreis als relativ starker Einflussfaktor. Ein geringer Stickstoffpreis ist mit einem hohen Gesamtstickstoffeinsatz verbunden. Die Unterschiede beim Stickstoffpreis hängen von der Zusammensetzung der eingesetzten Dünger und deren Verhältnis von Düngemittelpreis zu Stickstoffinhalt ab. Ebenfalls zeigt der Weizen und Maisertrag eine breite Streuung. Eine multifaktorielle Regressionsanalyse zeigt den Standort als Haupteinflussfaktor. Aus agronomischer Sicht ist der Stickstoff ein wichtiger Einflussfaktor auf den Ertrag. Es lässt sich aber bei den erhobenen Daten kein eindeutiger Zusammenhang feststellen. Der Einfluss des Faktors Stickstoff auf den Ertrag gleicht besonders im Weizen einer Konstante. Dieses Ergebnis führt zu der Vermutung, dass durch langjährige hohe Düngegaben der Pflanzenbedarf bereits gedeckt ist und daher gegenwärtige Stickstoffgaben keinen kurzfristigen Einfluss auf den Ertrag haben. Die quadratischen Regressionsmodelle zeigen keinen signifikanten Einfluss der Variable Stickstoffeinsatz auf den Ertrag und ermöglichen daher auch keine Berechnung des ökonomischen Optimums des Stickstoffeinsatzes. Aus diesem Grund wird auf das Konzept von KRAYL (1993) bei der Schätzung einer Produktionsfunktion für Weizen und Mais zurückgegriffen. Dieses Konzept basiert auf einer standortunabhängigen Produktionsfunktion, die durch die Berücksichtigung von einem lokalspezifischen Stickstoffoptimum und dem entsprechenden Ertrag in eine lokalspezifische Produktionsfunktion umgewandelt werden kann. Hier werden die Empfehlungen von ZHEN et al. (2005) berücksichtigt, welche für den Weizenanbau eine Stickstoffdüngung von 220 kg pro ha empfehlen, um einen Ertrag von 5,3 t pro ha zu erzielen. Das berechnete ökonomische Optimum beim Stickstoffeinsatz ist jedoch höher als die Stickstoffempfehlungen von ZHEN et al. (2005), aber geringer als die durchschnittlichen Stickstoffapplikationen der befragten landwirtschaftlichen Haushalte. Dies lässt den Rückschluss zu, dass der gegenwärtige Stickstoffpreis keine Unterstützung für die Düngeempfehlungen darstellt. Für eine Schätzung des ökonomischen Stickstoffeinsatzoptimums wird eine auf dem Konzept von KRAYL (1993) basierende Produktionsfunktion um die Faktor- und Produktpreise erweitert. Im Detail sind dies die Produktpreise der einzelnen Kulturen und die aufsummierten verbleibenden variablen Kosten ohne die Aufwendungen für Düngemittel. Zwischen dem Stickstoffeinsatz und dem Stickstoffpreis wurde ein Zusammenhang festgestellt, der als Potenzfunktion beschrieben werden kann. Der Stickstoffpreis steht für die Zusammensetzung der eingesetzten Stickstoffdünger. Daher kann der Deckungsbeitrag als Funktion vom Stickstoffeinsatz mit dem einheitlichen Faktor Produktpreis und der Konstanten "verbleibende variable Kosten" beschrieben werden. Der maximale berechnete Deckungsbeitrag im Weizenanbau von 4 057 ¥ wird bei einem Stickstoffeinsatz von 272 kg pro ha erreicht. Dieser Stickstoffeinsatz ist geringer als der erhobene durchschnittliche Stickstoffeinsatz, jedoch höher als die präsentierten Düngeempfehlungen von ZHEN et al. (2005). In Anlehnung an den Deckungsbeitrag wird die Stickstoffbilanz ebenfalls als eine Funktion vom Stickstoffeinsatz dargestellt. Diese berücksichtigt als Stickstoffzufuhr neben den Stickstoffdüngern die auf dem Feld verbliebenen Erntereste und als Stickstoffausfuhr der Gesamtstickstoffgehalt des Ernteguts. Natürliche Zu- und Abflüsse werden nicht berücksichtigt. Ein Stickstoffzufluss von 205 kg pro ha würde zu dem maximal akzeptierten Stickstoffüberschuss von 50 kg und bei einem Deckungsbeitrag von 3 365 ¥ pro ha führen. In Kapitel 7 steht die Schätzung der Stickstoffbilanz so wie der Analyse von entsprechenden Einflussfaktoren im Vordergrund. Die Schätzung der Stickstoffbilanzen zeigt bei allen Kulturen hohe Überschüsse an, vor allem jedoch im Weizenanbau. Hier wurde ein durchschnittlicher Überschuss von 200 kg pro ha geschätzt, während dieser beim Anbau von Mais, Erdnüssen und Baumwolle unter 100 kg pro ha liegt. Ebenso wie bei den Stickstoffgaben weisen die Stickstoffbilanzen eine breite Streuung auf. Diese Streuung lässt eine Klassifizierung der landwirtschaftlichen Betriebe in drei Stickstoffbilanztypen zu: "ausgeglichene Stoffbilanz", "leichter Stickstoffüberschuss" und "extremer Stickstoffüberschuss". Das Anbausystem von landwirtschaftlichen Betrieben des Typs "extremer Stickstoffüberschuss" kann wie folgt charakterisiert werden: geringe Erträge, hohe Stickstoffdüngung und geringe Deckungsbeiträge. Zu diesem Typ zählen 32 Prozent der landwirtschaftlichen Betriebe und diese produzieren rund ein Drittel des Weizens, jedoch beträgt ihr Anteil am Stickstoffverbrauch 50 Prozent und am Stickstoffüberschuss sogar 67 Prozent. Die Situation stellt die Frage nach den Faktoren, die zu derartigen hohen Stickstoffgaben führen. Das binäre logistische Regressionsmodell ist ein geeignetes Instrument, um den Einfluss von im Voraus ausgewählten Faktoren im Bezug auf ihren Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit einer Gruppenzugehörigkeit, in diesem Fall "extremer Stickstoffüberschuss" als auch "ausgeglichene Stickstoffbilanz" zu analysieren. Die Faktoren "Familiengröße", "Bildung", "landwirtschaftliche Nutzfläche" sowie "nicht-landwirtschaftliche Tätigkeiten" zeigen keinen Einfluss hinsichtlich der Stickstoffbilanztypen. Wie bei der Stickstoffeinsatzanalyse steigert ein geringer Stickstoffpreis sowie der Einsatz von Stallmist die Wahrscheinlichkeit einer Zugehörigkeit zum Typ "extremer Stickstoffüberschuss". Ebenfalls steigert ein geringer Dorfdurchschnitt des Weizenertrags und ein höherer Dorfdurchschnitt beim Stickstoffeinsatz die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu dieser Kategorisierung. Zusätzlich wurde eine Clusteranalyse innerhalb der beiden betrachteten Stickstoffbilanztypen durchgeführt, um parallele Einflüsse bzw. Erklärungsansätze von Charakteristika der landwirtschaftlichen Haushalte auf die Stickstoffbilanz der betrachteten Kategorien zu identifizieren. Die landwirtschaftlichen Haushalte des größten Clusters des Stickstoffbilanztyps "extremer Stickstoffüberschuss" sind durch ihre geringe Anbauflache und ihr geringes Einkommen aufgrund fehlender nicht-landwirtschaftlicher Tätigkeiten gekennzeichnet. Haushalte dieser Art finden sich ebenfalls in einem untergeordneten Cluster des Stickstoffbilanztyps "ausgeglichene Stoffbilanz". Ein geringes Einkommen ist also nicht automatisch mit einer Düngung jenseits des Pflanzenbedarfs verbunden. Allerdings zeigt sich, dass die Kombination geringes Einkommen mit hohen Stickstoffdüngungen eine höher Wahrscheinlichkeit aufweist als die Kombination höheres Einkommen mit hoher Stickstoffdüngung. Zweifelsohne muss die Hypothese abgelegt werden, dass geringer Einkommen zu einem geringen Stickstoffeinsatz führt. Der Stickstoffpreis scheint zwar ein sicherer Indikator für die Kategorisierung von landwirtschaftlichen Haushalten hinsichtlich der Stickstoffbilanz zu sein, jedoch erfordert dies eine Analyse des Anbausystems des jeweiligen landwirtschaftlichen Haushalts. Daher wurde leicht beobachtbare dichotome Variablen ausgesucht, damit entsprechende Muster als Kriterium zur Identifizierung und Nutzung von Zielgruppen gerichteter Instrumente verwendet werden können. Jedoch konnte dieser Ansatz keine anwendbaren Ergebnisse präsentieren. Kapitel 8 beschäftigt sich mit der Simulation von Szenarien zur Reduzierung des Stickstoffbilanzüberschusses und der Abschätzung des Einflusses auf die Einkommen von landwirtschaftlichen Haushalten. Im ersten Schritt wird das Reduktionspotential des Stickstoffüberschusses ohne Berücksichtigung eines entsprechenden Instruments geschätzt. Der kumulierte Stickstoffüberschuss aller berücksichtigen landwirtschaftlichen Haushalte kann um 60 Prozent reduziert werden, sofern alle landwirtschaftliche Betriebe der auf ZHEN et al. (2005) basierenden auf Stickstoffdüngeempfehlung folgen und die dazugehörigen Ernteerwartungen erfüllen. Dieses Szenario zeigt keine Veränderungen bei den Einkommen. Jedoch ist dieser Ansatz, dass tatsächlich alle landwirtschaftlichen Betriebe ihre gegenwärtigen Stickstoffdüngungen hinsichtlich der Düngeempfehlungen anpassen, sehr ambitiös. Ein mehr an die Umsetzbarkeit angepasster Ansatz wäre eine theoretische Umwandlung der Hälfte der landwirtschaftlichen Betriebe des Stickstoffbilanztyps "extremer Stickstoffüberschuss" zur Kategorie "leichter Stickstoffüberschuss". In diesem Fall würde der kumulierte Stickstoffüberschuss um 18 Prozent reduziert werden. Diese Gruppe der theoretisch umgewandelten landwirtschaftlichen Betriebe hat einen Anteil von 17 Prozent an der Weizenanbaufläche und ist für 32 Prozent des kumulierten Stickstoffüberschusses verantwortlich. Diese theoretische Umwandlung betrachtet die Änderung der Anteilgröße der einzelnen Stickstoffbilanztypen. Der durchschnittliche Stickstoffbilanzüberschuss und Deckungsbeitrag in Verbindung mit der jeweiligen Anteilgröße dient als Grundlage zur Schätzung des jeweils kumulierten Stickstoffbilanzüberschusses und des Deckungsbeitrages jedes Stickstoffbilanztyps. Eine Veränderung der Anteilgröße führt zu einer Veränderung des kumulierten Stickstoffbilanzüberschusses und Deckungsbeitrags, die dann zur Bemessung des Wirkungsgrads des analysierten Instruments, dass diese Veränderung erzeugt hat, angesehen wird. Eine Veränderung des kumulierten Deckungsbeitrags wird einem veränderten landwirtschaftlichen Einkommen gleichgesetzt. Im nun folgenden Schritt wird der Einfluss von ausgewählten Instrumenten auf die Stickstoffbilanz wie auch das Haushaltseinkommen simuliert. Die Variable Stickstoffpreis zeigt einen hoch signifikanten Einfluss auf die Zuordnung hinsichtlich des Stickstoffbilanztyps. Aus diesem Grund kann eine Veränderung des Stickstoffpreises als geeignetes Instrument angesehen werden. Eine Steigerung des Stickstoffpreises reduziert die Wahrscheinlichkeit des Typs "extremer Stickstoffüberschuss" und die Differenz zwischen der Ursprungswahrscheinlichkeit und der dann simulierten Wahrscheinlichkeit kann als Anteil der landwirtschaftlichen Betriebe angesehen werden, die von der theoretischen Umwandlung vom Typ "extremer Stickstoffüberschuss" zum Typ "leichter Stickstoffüberschuss" betroffen sind. Zusätzlich wird eine theoretische Umwandlung vom Typ "leichter Stickstoffüberschuss" zum Typ " ausgeglichene Stoffbilanz " berücksichtigt. Eine Erhöhung des Stickstoffpreises um 10 Prozent wird simuliert, im ersten Fall führt dies zu einer simulierten Stickstoffüberschussreduktion von 4,9 Prozent. Die Schätzung des Einflusses auf die Einkommen der landwirtschaftlichen Haushalte basiert auf der beschriebenen theoretischen Umwandlung des Stickstoffbilanztyps sowie eines multiplen Regressionsmodells des Deckungsbeitrages, welches alle landwirtschaftlichen Betriebe berücksichtigt und einen negativen Einfluss des Stickstoffpreises auf den Deckungsbeitrag anzeigt. Eine Kombination beider Modellansätze zeigt bei einer Stickstoffpreissteigerung um 10 Prozent einen nur geringfügigen Einkommensrückgang um 0,6 Prozent auf. Zusätzlich wurde eine Simulation hinsichtlich einer deutlicheren Reduzierung des Stickstoffüberschusses durchgeführt. Dabei ist eine Stickstoffpreissteigerung um 159 Prozent notwendig, um eine simulierte Reduzierung des Stickstoffüberschusses von 50 Prozent zu erreichen. In diesem Fall sinkt das kumulierte landwirtschaftliche Einkommen der landwirtschaftlichen Haushalte um 15.3 Prozent. Zusammengefasst lässt sich sagen, dass das Instrument Stickstoffpreiserhöhung den gestellten Ansprüchen teilweise genügt. Es ermöglicht eine Stickstoffüberschussreduktion ohne gravierende Einkommenseinbußen, aber es ist auch mit folgenden Nachteilen behaftet. Zum einen ist eine extreme Stickstoffpreisänderung notwendig, um eine deutliche Reduzierung des Stickstoffüberschusses zu erzielen. Zum anderen beeinträchtigt eine Stickstoffpreisänderung auch jene landwirtschaftlichen Betriebe, die eine ausgeglichene Stickstoffbilanz aufweisen. Die Diskussion über die Ursachen der Stickstoffüberdüngung im Anbau von Weizen und Mais in der Nordchinesischen Tiefebene hat zu folgenden Resultaten geführt. Diese Arbeit bietet keine umfassende Erklärung hinsichtlich der Frage nach den Gründen, die zu der beschriebenen Stickstoffüberdüngung geführt hat. Die breite Streuung beim Stickstoffeinsatz verbunden mit der geringen Anzahl an landwirtschaftlichen Haushalten, die die Düngeempfehlungen befolgen, lässt die Vermutung zu, dass der unzureichende Wissenstransfers die Hauptursache für den unsachgemäßen Einsatz des traditionellen Anbausystems im Bezug auf die Düngung in der Nordchinesischen Tiefebene ist. Ein geringerer Wissensstand kann eine Erklärung sein, dass einkommensschwache landwirtschaftliche Haushalte ohne zusätzliche außerlandwirtschaftliche Aktivitäten keine geringeren Düngemittelaufwendungen haben. Vielmehr weisen sie sogar eine höhere Wahrscheinlichkeit auf als landwirtschaftliche Haushalte mit zusätzlichen Einkommensquellen außerhalb der eigenen Landwirtschaft. Die Diskussion über entsprechende Instrumente berücksichtigt eine Stickstoffsteuer, neue Agrartechnologien und Maßnahmen zur Förderung der Bildung und landwirtschaftliche Fertigkeiten. Die Simulation einer Stickstoffsteuer zeigt ein relativ schwaches Potential zur Reduzierung des Stickstoffüberschusses ohne jedoch das Einkommen des landwirtschaftlichen Haushalts zu stark zu beinträchtigen. Trotzdem ist dieses Instrument mit den bereits beschriebenen Nachteilen behaftet. Des Weiteren basiert ein ökonomisches Instrument auf einer betriebswirtschaftlichen Betrachtungsweise. Es scheint aber so, als wenn genau diese bei einem Großteil der landwirtschaftlichen Haushalte eben nicht die Grundlage bei der Bestimmung des Stickstoffeinsatzes ist. Ein geringer Stickstoffpreis ist zwar ein zuverlässiger Indikator für Stickstoffüberdüngung, aber keine Erklärung für diese. Der Stickstoffpreis zeigt die Zusammensetzung der eingesetzten Dünger an. Eine ungünstige Zusammensetzung kann als unsachgemäße Anwendung des Anbausystems angesehen werden, die dann zu den beschriebenen Stickstoffbilanzüberschüssen führt. Daher erscheinen Maßnahmen zur verbesserten Anwendung der Anbaumethoden erfolgversprechender als ökonomische Instrumente. Die Diskussion über neue Technologien setzt ein besonderes Augenmerk auf ihre Implementierung. Nur eine Minderheit der landwirtschaftlichen Betriebe berücksichtigt die Düngeempfehlungen und auch ein beträchtlicher Teil der Betriebe zeichnet sich durch eine unsachgemäße Anwendung des traditionellen Anbausystems aus. Daher stellt sich die Frage, wie erfolgreich neue Technologien eingeführt werden können. Eine korrekte Anwendung des gegenwärtigen Anbausystems und ein funktionierendes System des Wissenstransfers stellen die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Einführung von neuen Technologien dar. Daher sind Verbesserungen in der Bildung sowie in den landwirtschaftlichen Fertigkeiten notwendig und sind ebenfalls die Grundlage für weiterführende Instrumente, weil ein nachhaltiges landwirtschaftliches Produktionssystem eine nachhaltige Implementierung seiner korrekten Anwendung erfordert.