Profitability and risk efficiency of arable farming without chemical-synthetic plant protection but with optimized use of mineral fertilizers

Abstract

The use of chemical-synthetic plant protection products (pesticides) in conventional agriculture has been repeatedly criticized in recent years for its negative environmental impacts. Their use can lead to contamination of soil, water, and air, endangering not only biodiversity but also decreasing the quality of drinking water. A potential, more environmentally friendly alternative is organic farming, which abstains from both pesticides and mineral fertilizers. Despite the recognized environmental benefits of organic arable farming, there are some criticisms. For instance, organic farming’s production quantity may be lower compared to conventional agriculture, raising concerns about its ability to ensure food security. An arable farming system without pesticides but with the use of mineral fertilizers represents a middle way between conventional and organic farming. This method uses mineral fertilizers to promote plant growth while abstaining from pesticides. Compared to organic farming, this approach may achieve higher production quantities, contributing to food security, while avoiding the adverse environmental effects of pesticides. This type of agriculture can thus offer a more balanced approach. It is important to explore and promote this alternative arable farming system for a healthier long-term way of arable farming. Hence, the first article in this dissertation provides a comprehensive literature review of the social, economic, and ecological impacts of pesticides and the resulting reasons for farmers to use or abstain from them. It identifies obstacles and potential benefits that could be utilized for developing farming without pesticides but with use of mineral fertilizer. In farming without pesticides, but with mineral fertilizer: (1) yields and their temporal stability are expected to be higher than in organic farming but lower than in conventional farming; (2) profitability might suffer due to energy consumption and high costs; (3) soil fertility and biodiversity are expected to increase along with alternative measures for disease and pest control; (4) crop rotations will more diverse compared to conventional agriculture; (5) optimal plant utilization of mineral fertilizers might not be achieved without balanced nitrogen supply. When farmers choose between different cropping systems, they consider not only expected farm income but also income stability. The lower the total contribution margin variance of a farm, the more stable the income. Income variance can be calculated and included in Quadratic Risk Programming models applying the Expected Value-Variance Criterion when temporal (co-)variances of the contribution margins of individual crops are known. Empirically sound approaches to identify these are lacking. In the second article, we outline a way, from an individual farmer’s perspective, to derive temporal (co-)variances of contribution margins for crops. Neglecting producer price variances and variable costs, it is shown how to estimate temporal crop yield (co-)variances based on available yield data from a long-term field trial at the Julius Kühn Institut in Dahnsdorf (Germany). The four studied cropping systems are (b1) without fertilizer and pesticides; (b2) without fertilizer but with pesticides; (b3) with fertilizer but without pesticides; and (b4) with fertilizer and pesticides. Using a mixed-effects model, a covariance matrix is estimated for yield data of winter rye, winter barley, and peas from 1998 to 2021 for each system. Additionally, we computed means, standard deviations, and coefficients of variation for the different yields. The estimated (co-)variances serve as valuable indicators for corresponding orders of magnitude and can be utilized for Quadratic Risk Programming, aiming to optimize a cultivation program while considering preferred risk levels. In the third article, time series data on yields, prices, and variable costs are collected from statistical institutes for several crops grown in conventional agriculture, organic farming, and farming without pesticides, but with mineral fertilizers. Their standard deviations and correlation coefficients are calculated to derive corresponding (co-)variances. These are used for a Monte Carlo simulation providing average contribution margins and their (co-)variances for the considered crops. With this information a hypothetical model farm is constructed. Using Quadratic Risk Programming and considering different risk levels, expected total contribution margins are maximized, resulting in optimal combinations of expected total contribution margin and its variance. Organic farming shows high total contribution margins for optimized crop rotations but also increased variance compared to other cropping systems. The inclusion of cereals in a crop rotation reduces risk, while the inclusion of potatoes and sugar beets raises risk across all systems. The ceteris paribus analysis indicates that implementing conventional crop rotations into other systems leads to unfavorable crop portfolios or even negative total contribution margins. Therefore, optimizing and diversifying the portfolio for each cropping system is crucial. An optimized farming system without pesticides but with mineral fertilizer exhibits lower risk and lower total contribution margin compared to other systems. With rising prices and increased variances, farming without pesticides, but with mineral fertilizers becomes more advantageous, providing a higher total contribution margin while maintaining lower risk compared to optimized conventional crop rotations. In the future, this planning method should be executed using data from farms for an empirically well founded comparison of cropping systems.

Der Einsatz von chemisch synthetischen Pflanzenschutzmitteln (Pestiziden) in der konventionellen Landwirtschaft wird in den letzten Jahren immer wieder für die negativen Auswirkungen auf die Umwelt kritisiert. Ihr Einsatz kann zur Kontamination von Boden, Wasser und Luft führen, was nicht nur die Biodiversität gefährdet, sondern auch die Qualität von Trinkwasser beeinträchtigt. Eine mögliche, umweltschonendere Alternative ist die ökologische Landwirtschaft, welche auf Pestizide aber auch auf mineralischen Dünger verzichtet. Trotz der anerkannten Vorteile für die Umwelt gibt es auch einige Kritikpunkte. Zum Beispiel kann die Produktionsmenge bei der ökologischen Landwirtschaft im Vergleich zur konventionellen Landwirtschaft niedriger sein. Es wird also kritisiert, dass ökologische Landwirtschaft die Ernährungssicherheit nicht garantieren kann. Ein Ackerbau ohne Einsatz von Pestiziden, jedoch mit der Verwendung von mineralischem Dünger, verfolgt einen Mittelweg zwischen der konventionellen Landwirtschaft und der ökologischen Landwirtschaft. Diese Methode verwendet mineralische Dünger, um das Wachstum der Pflanzen zu fördern, verzichtet jedoch auf Pestizide. Im Vergleich zur ökologischen Landwirtschaft kann diese Methode eine höhere Produktionsmenge erzielen, was dazu beitragen kann, die Nahrungsmittelversorgung zu sichern. Gleichzeitig vermeidet sie die negativen Auswirkungen von Pestiziden auf die Umwelt. Diese Art der Landwirtschaft kann somit einen ausgewogenen Ansatz bieten. Es ist wichtig, diesen alternativen Ackerbau zu erforschen und zu fördern, um langfristig eine gesündere Landwirtschaft zu ermöglichen. Aus diesem Grund wird im ersten Artikel dieser Dissertation ein umfassender Literaturüberblick über die wirtschaftlichen, sozialen und ökologischen Auswirkungen von Pestiziden und die sich daraus ergebenden Gründe für Landwirte, diese zu verwenden oder darauf zu verzichten, gegeben. Es werden Hindernisse und potenzielle Vorteile aufgezeigt, die für die Gestaltung von Landwirtschaft ohne Einsatz von Pestiziden aber mit Mineraldünger genutzt werden könnten. In einem Ackerbau ohne Pestizide aber mit mineralischem Dünger werden (1) die Erträge und die zeitliche Stabilität der Erträge voraussichtlich höher sein als in der ökologischen Landwirtschaft aber niedriger als im konventionellen Landbau; (2) die Rentabilität könnte aufgrund der hohen Kosten und des Energieverbrauchs leiden; (3) es wird erwartet, dass die Bodenfruchtbarkeit und die Biodiversität zusammen mit alternativen Maßnahmen zur Krankheits- und Schädlingsbekämpfung zunehmen werden; (4) die Fruchtfolgen werden breiter und vielfältiger sein als im konventionellen Ackerbau; (5) Mineraldünger kann von den Pflanzen nicht optimal genutzt werden, wenn keine ausgewogene Stickstoffzufuhr erreicht wird. Wenn Landwirte, zwischen verschiedenen Anbausystemen wählen, berücksichtigen sie nicht nur das erwartete Betriebseinkommen, sondern auch die Einkommensstabilität. Je geringer die Varianz des Gesamtdeckungsbeitrags eines Betriebs ist, desto stabiler ist das Einkommen. Die Einkommensvarianz kann berechnet und in quadratische Optimierungsmodelle einbezogen werden, die das Erwartungswert-Varianz-Kriterium anwenden, wenn zeitliche (Ko-)Varianzen der Deckungsbeiträge der einzelnen Kulturen bekannt sind. In diesem Zusammenhang fehlen empirisch fundierte Ansätze, um letztere zu identifizieren. Im zweiten Artikel wird daher zunächst ein Weg skizziert aus der Perspektive eines einzelnen Landwirts, zeitliche (Ko-)Varianzen der Deckungsbeiträge für ausgewählte Kulturen abzuleiten. Zweitens wird unter Vernachlässigung von Varianzen der Erzeugerpreise und variabler Kosten gezeigt, wie man zeitliche (Ko-)Varianzen der Erträge auf Basis verfügbarer Ertragsdaten aus einem Langzeit-Feldversuch des Julius Kühn-Instituts in Dahnsdorf (Deutschland) schätzen kann. Die vier untersuchten Anbausysteme sind (b1) ohne Dünger und Pestizide; (b2) ohne Dünger, aber mit Pestiziden; (b3) mit Dünger, aber ohne Pestizide; und (b4) mit Dünger und Pestiziden. Für jedes System wird eine Kovarianzmatrix für Ertragsdaten von Winterroggen, Wintergerste und Erbsen von 1998 bis 2021 mit einem Mixed Effects Model geschätzt. Darüber hinaus wurden Mittelwerte, Standardabweichungen und Variationskoeffizienten für die verschiedenen Erträge berechnet. Die gefundenen (Ko-)Varianzen sind ein wertvoller Indikator für Größenordnungen entsprechender Einkommensvarianzen. Sie können für eine quadratische Optimierung eines Anbauprogramms, unter Berücksichtigung des Risikos, verwendet werden. Im dritten Artikel, werden für die Anbausysteme konventionelle Landwirtschaft, ökologische Landwirtschaft und Landwirtschaft ohne Pestizide, jedoch mit mineralischem Dünger, Zeitreihendaten zu Erträgen, Preisen und variablen Kosten gesammelt. Ihre Standardabweichungen und Korrelationskoeffizienten werden berechnet, um entsprechende (Ko-)Varianzen abzuleiten. Die Daten werden für eine Monte-Carlo-Simulation verwendet, die durchschnittlichen Deckungsbeiträge für die betrachteten Kulturen sowie deren (Ko-)Varianzen liefert. Diese werden genutzt, um einen hypothetischen Modellbetrieb aufzubauen. Unter Anwendung quadratischer Optimierung werden anschließend die erwarteten Gesamtdeckungsbeiträge maximiert. Das Ergebnis sind optimale Kombinationen des erwarteten Gesamtdeckungsbeitrags und seiner Varianz. Die ökologische Landwirtschaft zeigt hohe Gesamtdeckungsbeiträge für optimierte Fruchtfolgen, aber auch eine erhöhte Varianz im Vergleich zu anderen Anbausystemen. Die Einbeziehung von Getreide in eine Fruchtfolge senkt das Risiko, während die Einbeziehung von Kartoffeln und Zuckerrüben das Risiko innerhalb eines Kulturportfolios über alle Systeme hinweg erhöht. Die Ceteris-paribus Analyse zeigt, dass die Umsetzung konventioneller Fruchtfolgen in andere Systeme zu ungünstigen Kulturportfolios oder negativen Gesamtdeckungsbeiträgen führt. Daher ist die Optimierung und Diversifizierung des Portfolios für jedes Anbausystem entscheidend. Ein optimiertes Anbausystem ohne Pestizide, aber mit mineralischem Dünger, zeigt ein geringeres Risiko und auch einen geringeren Gesamtdeckungsbeitrag im Vergleich zu anderen Systemen. Mit steigenden Preisen und erhöhten Varianzen wird der Ackerbau ohne Pestizide, aber mit Mineraldünger vorteilhafter und liefert einen höheren Gesamtdeckungsbeitrag bei gleichzeitig geringerem Risiko im Vergleich zur optimierten konventionellen Fruchtfolge. In der Zukunft sollte diese Planungsmethode mit betrieblichen Daten ausgeführt werden, um einen genaueren Vergleich der Ackerbausysteme zu erhalten.