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Agrarholz aus ökonomischer Perspektive (Band 25)


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Produktinformationen
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Artikel-Nr.:
     5667A-9783736970618
Hersteller:
     Cuvillier Verlag
Herst.-Nr.:
     9783736970618
EAN/GTIN:
     9783736970618
Suchbegriffe:
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allgemeine Sozialwissenschaftsbüche...
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Die moderne Landwirtschaft in Deutschland muss sich zunehmend einer Vielzahl an Herausforderungen stellen. Aufgrund seiner zahlreichen positiven Eigenschaften stellt der Agrarholzanbau eine Möglichkeit dar, diesen Herausforderungen zu begegnen. Allerdings ist der Agrarholzanbau bislang in Deutschland nur von sehr geringer Bedeutung; die aus der Risikowahrnehmung resultierenden Hemmnisse scheinen bei der Anbauentscheidung zu überwiegen. Das Entscheidungsverhalten von Landwirten wird neben der Wirtschaftlichkeit von Handlungsalternativen auch von psychosozialen Determinanten wie betrieblichen Merkmalen, Motiven und Einstellungen des Entscheiders sowie Umwelteinflüssen beeinflusst. Aufgrund dessen sind auch die Einstellungen der Bevölkerung von Bedeutung für die Agrarholzakzeptanz unter Landwirten. Das Ziel dieser Arbeit ist es deshalb, Agrarholz aus der Perspektive der Landwirte sowie der Bevölkerung zu analysieren und dabei eine verschiedene Facetten der Ökonomie umfassende Betrachtung vorzunehmen. Zum einen werden die Einstellungen von Landwirten zu Agrarholz sowie die Akzeptanz des Agrarholzanbaus sowohl als Bioenergieträger als auch im Rahmen des Greenings analysiert sowie eine wirtschaftliche Betrachtung von Agrarholz als Ökologische Vorrangfläche durchgeführt. Zum anderen beleuchtet diese Arbeit die Einstellungen der Bevölkerung zu Agrarholz und zum Greening. Auf der Grundlage der Analyseergebnisse werden sodann verschiedene Handlungsempfehlungen aufgezeigt, mittels derer die Agrarholzakzeptanz langfristig gesteigert und somit der Anbauumfang vergrößert werden könnte.
Weitere Informationen:
Author:
Lara Beer
Verlag:
Cuvillier Verlag
Sprache:
ger
Weitere Suchbegriffe: Agrarwissenschaft - Agrargeografie, wood fuel, aceptance, economy, ACS, empirische Erhebung, Multiple lineare Regression, PLS, Panel-Befragung, CAP, cluster analysis
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