Ein Konzept zur international vergleichenden Analyse von ... - IFCN

Kapitel 2 Das forschungsorganisatorische Konzept 10
lich die Methode „European Dairy Farmers (EDF)“ und „Representative Farms“
werden dem Anspruch der Nachhaltigkeit gerecht. 19
Rückkopplung mit Landwirten – Ursachenanalyse und Anpassungsstrategien
Kaum eine der Studien beinhaltete eine kritische Diskussion der Ergebnisse mit
Landwirten vor Ort. Somit kamen Plausibilitätsüberprüfungen der Analyseergebnisse
zu kurz. Die Forschung nach den Ursachen von Wettbewerbsunterschieden
endete meist auf der Ebene der Hypothesenbildung. Zwar können auf Basis multivariater
Analysemethoden Kausalzusammenhänge, z. B. zwischen Gesamtkosten und
einzelnen Kostenpositionen, herausgearbeitet werden. 20 Die eigentlichen produktionstechnisch
bedingten Ursachen von Kostenunterschieden sowie die Analyse der
Möglichkeiten und Grenzen betrieblicher Anpassungspotentiale lassen sich damit
jedoch nicht oder nur unzureichend erschließen.
Globale Aussagen
Bisher beziehen sich die meisten Analysen auf wenige, benachbarte Länder, die in
globalem Maßstab ohnehin schon sehr ähnliche Produktionsstrukturen und Kosten
aufweisen. 21
Repräsentanz und Datengenauigkeit
In einigen Fällen ist eine Fülle nationaler Statistiken zusammengetragen worden, die
dann aber nur unzureichend harmonisiert, bearbeitet, vergleichend analysiert und
interpretiert werden konnten. 22 Wurden im anderen Fall in allen Ländern eigene Erhebungen
nach einheitlicher Methode durchgeführt, so ist die Datengrundlage zwar
vergleichbar, aber nicht repräsentativ, da eine zu geringe Anzahl von Betrieben erhoben
werden konnte. 23
Aktualität und Prognosemöglichkeiten
In fast allen Arbeiten liegen zwischen dem Stand der Daten und der Ergebnispräsentation
zwei bis sechs Jahre. Eine Prognose von Betrieben unter verschiedenen
19
European Dairy Farmers s. HEMME et al. (1997); Representative Farms s. RICHARDSON und
NIXON (1986); KNUTSON et al. (1997); MILLER (1997).
20
BACKHAUS et al. (1988). Beispiele: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Faktoranalyse, Clusteranalyse,
Diskriminanzanalyse, Kausalanalyse, Multidimensionale Skalierung, Conjoint-Analyse.
THIELE und BRODERSEN (1997); GLAZE und SCHONEY (1995).
21
SCHULZE (1995); MILLER (1997); PRIES (1984); GLAZE und SCHONEY (1995).
22 SANDER (1998); ORTMANN und RASK (1998); BAKER et al. (1990).
23 HEMME et al. (1997); MILLER (1997).