Abteilung Strukturwandel

Betriebs- und Strukturentwicklung im ländlichen Raum

Die Abteilung Strukturwandel untersucht die Prozesskomplexität des agrarstrukturellen Wandels. Von besonderer Bedeutung sind damit verbundene Dynamiken, Einflussfaktoren und Auswirkungen, die auf vielfältigen Analyseebenen mittels eines breiten methodischen Instrumentariums analysiert werden.

Thematisch beschäftigen sich die Forschungsarbeiten erstens mit der Entwicklung von Unternehmen der Agrar- und Ernährungswirtschaft, einschließlich ihrer Strategien und Organisation. Zweitens werden die Auswirkungen sich verändernder Rahmenbedingungen, wie z. B. Agrarpolitiken, auf landwirtschaftliche Betriebe und den Strukturwandel analysiert. Drittens werden institutionenökonomische und systemtheoretische Fragestellungen zur Rolle von Nonprofit-Organisationen und zivilgesellschaftlichen Engagements im Agrar- und Ernährungssektor betrachtet. Einen vierten Schwerpunkt bilden die Interdependenzen zwischen Umwelt, Ressourcen, Strukturwandel und Wachstum. Dazu werden beispielsweise Landnutzungsänderungen untersucht oder landwirtschaftliche Produktionspotenziale abgeschätzt.

Methodische Kernkompetenzen finden sich im Bereich der Computational Economics und hier insbesondere bei der agentenbasierten Modellierung. Weitere methodische Schwerpunkte liegen auf dem Gebiet der räumlichen Ökonometrie, des Datamining, ökonometrischen Verfahren sowie Produktivitäts- und Effizienzanalysen.

Mitarbeitende der Abteilung Strukturwandel

Aktuelle Publikationen der Abteilung

Schiller, Josepha; Jänicke, Clemens; Reckling, Moritz; Ryo, Masahiro (2024) Higher crop rotational diversity in more simplified agricultural landscapes in Northeastern Germany. Landscape Ecology 39 (4)

Mkrtchian, Alexander; Müller, Daniel (2024) Assessing the impact of the Russian Invasion on crop production in Ukraine with open satellite data. Ukrainian Analytical Digest (5): 8-14.

Njiru, Ruth; Appel, Franziska; Dong, Changxing; Balmann, Alfons (2024) Application of deep learning to emulate an agent-based model. FORLand Technical Paper, Berlin.

Thonicke, Kirsten; Rahner, Eva; Arneth, Almut; Bonn, Aletta; Borchard, Nils; Chaudhary, Abhishek; Darbi, Marianne; Dutta, Trishna; Eberle, Ulrike; Eisenhauer, Nico; Farwig, Nina; Flocco, Cecilia G.; Freitag, Jens; Grobe, Peter; Grosch, Rita; Grossart, Hans-Peter; Grosse, Angela; Grützmacher, Kim; Hagemann, Nina; Hansjürgens, Bernd; Hartman Scholz, Amber; Hassenrück, Christiane; Häuser, Christoph; Hickler, Thomas; Hölker, Franz; Jacob, Ute; Jähnig, Sonja C.; Jürgens, Klaus; Kramer-Schadt, Stephanie; Kretsch, Conor; Krug, Cornelia; Lindner, Jan Paul; Loft, Lasse; Mann, Carsten; Matzdorf, Bettina; Mehring, Marion; Meier, Rudolf; Meusemann, Karen; Müller, Daniel; Nieberg, Mats; Overmann, Jörg; Peters, Ralph S.; Pörtner, Lisa M.; Pradhan, Prajal; Prochnow, Annette; Rduch, Vera; Reyer, Christopher; Roos, Christian; Scherber, Christoph; Scheunemann, Nicole; Schroer, Sibylle; Schuck, Andreas; Sioen, Giles Bruno; Sommer, Simone; Sommerwerk, Nike; Tanneberger, Franziska; Tockner, Klement; van der Voort, Hein; Veenstra, Tonjes; Verburg, Peter H.; Voss, Maike; Warner, Barbara; Wende, Wolfgang; Wesche, Karsten (2024) 10 Must-Knows aus der Biodiversitätsforschung 2024. Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung.